量化交易系统优化,获取1.89倍的超额收益增长

最近本狐发了几篇量化交易策略的文章,收到了一些粉丝的私信。其中,一些问题挺有意思的。于是,专门开一篇讨论下不少交易者会进行的追涨杀跌的交易方式。

本篇与先前的文章不同,有一定的门槛。适合本文的读者是有一定经验的交易者,有一套成熟的交易系统。交易系统能够适时发出买入、卖出信号,交易者能客观地依据信号进行交易。

交易决策系统

私信本狐的读者有一套使用多年的交易系统,整体胜率不错,5年下来3年盈利,2年小亏,总体收益正向。近期市场波动比较剧烈,于是交易系统的信号的成功率要低于过往。一个有意思的现象是,近期的交易信号看起来和市场表现有一定冲突。具体来说,有时发出卖出信号时,股票在当天涨停了,于是犹豫是否要依据信号继续在涨停板卖出;有时发出买入信号时,股票在当天跌停了,于是犹豫是否要依据信号在跌停板买入。需要说明的是,这个交易系统在尾盘进行交易,每天在14:30后进行操作。因此,个股的走势在当日就已经比较明朗。如果是在早盘进行交易的系统,就不会有这样的问题。

涨跌停时,怎么依据交易信号操作

主观来说,涨停、跌停表示市场对个股一致强烈的看法。这个看法的一致性,远强于个股的普通涨跌。一般来说,涨停代表市场对个股的强烈看好,后续上涨的概率大;跌停代表市场对个股的看空,后续下跌的概率大。但是,有经验的交易者肯定经历过不少极端行情,日内的天地板就不说了,当日涨停,次日跌停,以及当日跌停,次日涨停都在大A股上演过。主力的操盘手法也有不少,涨停板出货,跌停板吸筹也都是听说过的套路。

一个好的思路是获取更多市场的特征,比如日内逐笔交易的情况,10档挂单、报价,建立模型进行训练和预测,获得更好的,准确率更高的模型,优化交易信号。但是,这个有不少的工作量,而且有更高的技术门槛。是否有方法能够在原先已经还不错的交易系统的基础上进行简单的迭代优化,加上策略,从而优化交易系统的成功率和收益?

我们可以使用原先的交易系统对历史数据进行回测,分别加上策略,通过历史数据验证不同的策略,从而选择最优的策略,加入交易系统。

历史数据测试

我们以2010.1.1-2022.3.30日所有交易日的所有A股的日线数据进行测试。评估的股票数量一共4654只,总数据量8,493,855。

策略1:原交易系统,买入信号时买入,卖出信号时卖出

策略2:原交易系统+跌停过滤,即交易系统发出买入信号时,如果当日个股跌停则不买入

策略3:原交易系统+跌停过滤+涨停过滤,即交易系统发出买入信号时,如果当日个股跌停则不买入;交易系统发出卖出信号时,如果当日个股涨停则不卖出

以下是测试结果:

策略1

Evaluate stock count 4654, total sample length:8493855

Total trading count:1819, succeed count:801, successful rate:0.440352

Average revenue:0.012263, peak gain: 59.007943, max single gain:3.878832

Max single loss:-0.499464, max backward:-0.799281

Accumulated revenue:49.872616, Init asset: 4000000, Final asset:203490464

策略2

Evaluate stock count 4654, total sample length:8493855

Total trading count:1693, succeed count:764, successful rate:0.451270

Average revenue:0.012762, peak gain: 95.470972, max single gain:3.878832

Max single loss:-0.943122, max backward:-0.724145

Accumulated revenue:94.301505, Init asset: 4000000, Final asset:381206020

策略3

Evaluate stock count 4654, total sample length:8493855

Total trading count:1577, succeed count:706, successful rate:0.447685

Average revenue:0.013802, peak gain: 76.644246, max single gain:3.138426

Max single loss:-0.943122, max backward:-0.694422

Accumulated revenue:75.314721, Init asset: 4000000, Final asset:305258883

收益大幅提升,撒钱了

数据分析

从以上数据看,策略2优于基线,即交易系统发出买入信号时,如果当日个股跌停则不买入将获得更高的收益,历史数据测试,收益从49.8上涨到94.3!可见,跌停板买入有较大的风险,不值得在刀尖上跳舞。

策略3不如策略2。即叠加了策略,交易系统发出卖出信号时,如果当日个股涨停则不卖出,收益出现了下降。可见,交易系统的卖出信号相对更准,不值得继续持股

综上,结论是交易系统发出买入信号时,如果当日个股跌停则不买入;交易系统发出卖出信号时,如果当日个股涨停依旧进行卖出。值得一提的是,这个结论是和交易系统相关的,并不是一个普遍适用的结论

这篇文章,本狐通过读者实际遇到的追涨杀跌的问题进行了分析,最终通过海量的历史数据测试,得到了适合此交易系统的最优改进方案。改进方案对比原方案在历史数据中,取得了1.89倍的收益提升!

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

Scroll to Top