MC模組開發.11

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模組的優劣比較有諸多方法,這裡介紹過度加碼的概念。直覺的,過度加碼並不能用在實際交易,因為交易者無法承擔破產風險,不過當模組在回測時,利用當前累積獲利金額的某一個比例來進行加碼,而且是過度加碼的方式來進行實驗,此時可以直覺地猜想,績效差的模組會因為沒有累積獲利而無法加碼。因此同樣的回測期間,績效差的模組永遠只能進行1口單的基本買賣;同理,績效好的模組可以透過加碼方式讓獲利呈現幾何級數方式大爆增。也就是說透過過度加碼的極端壓力測驗方式,可以讓好的模組與壞的模組績效差距拉得更開,透過最後一次下單的口數大小,來比較模組之間的優劣。

那甚麼是過度加碼 ? 依據凱利公式的敘述,最適的加碼比例與平均贏輸金額的比例和勝率有關,只要加碼方式跟這兩個數據無關,就不是最適加碼的方法,這邊我簡單列舉幾個回測用的加碼方式,用來評鑑模組間的優劣
1. 當前累積獲利的金額/2倍的保證金金額,這個意思大約就是台指期這個商品每每累積獲利一個40萬,就加碼一口 !
2. 當前累積獲利的金額/當前最大一筆損失金額的3倍
3. 當前累積獲利的金額/當前價格變動2%的虧損金額
4. 當前累積獲利的金額/當前最大的淨值回落金額
...
其他的加碼方式,就靠讀者的想像力,最終目的是鑑別模組的優劣,利用過度加碼的概念拉開優勝劣敗者的距離。也就是說,單一一口單的模組,透過過度加碼方式,比較其最後下單的口數,就能輕易比較兩者間的優劣。
例如,A模組、B模組下單商品都是台指期、一口單的情況下,都有同樣的NetProfit/MDD的比例,但是A模組的MDD發生位置在比較早期,B模組的MDD發生在比較在近期,明顯的,B模組的評鑑理應輸給A模組,但是Multicharts的績效報表無法提供這個比較,需要自行仔細目測績效走勢圖,所以一個過度加碼的概念可以輔助你做模組評鑑的決策,以下提供簡單的過度加碼的參考程式碼
Vars:xQuota(0),NP(0),MDD(0),LongPrice(0),ShortPrice(0);
If TotalTrades<=30 then xQuota=1;
If TotalTrades>30 then begin
MDD=MaxIDDrawDown;
NP=NetProfit;
If MDD<>0 then xQuota=IntPortion(-1*(NP/MDD));
If MDD=0 then xQuota=1;
If NP<0 then xQuota=1;
End;
Buy xQuota contracts next bar at LongPrice stop;
SellShort xQuota contracts next bar at ShortPrice stop;
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1. 假如你有8筆實際的時間序列價格資料,依時間序列為X(1)、X(2)、...、X(8),然後價格資料給予標準化 2. 假如你有8筆數據,是透過標準常態分配亂數而得,由小而大依序為 Y(1)、Y(2)、...、Y(8)
承續前篇內容,另外使用第二種隨機性檢定方式,來判斷價格是否處於盤整盤,假若為盤整盤,價格應集中在均線位置附近或是前後相鄰的數值差異很小,數據計算方法如下
承續前篇,透過觀察統計檢定量的公式,隨機性的檢定是透過前、後期的資料乘積與均數差異的平方,取其比值大小最為判斷,現在透過更為高階的動差概念,來討論價格資料是否屬於盤整型態,其中以動差的視角來看,均數屬於一階動差、變異數屬於二階動差、偏態屬於三階動差、峰態屬於四階動差,相關公式詳列如下
價格數據可透過隨機性檢定方式,以判斷行情是否在盤整盤狀態。假若行情為盤整盤,前後價格應該偏向漲跌互見的形式;反之若為趨勢盤,則前後價格應該偏向漲、漲、漲與跌、跌、跌的連續形式。 統計方法如下 : 假設有一系列的觀察值X(1)、X(2)、...、X(n),系列相關係數與統計檢定量定義如下
假設你有一串時間數列資料,資料時間長度可以是Tick、分鐘K,也可以是日K的等級,請問有甚麼方法可以評估是否為盤整盤 ?
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