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程序化交易系统如何进行检验

时间:2018-06-14 08:52来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
在前面的文章中,我们也曾为大家讲述过关于 程序化交易 系统的检验。但是在业内对于如何检验程序化交易系统的优劣并没有统一的标准。我们将从程序化交易系统的五个方面来为大家分析一下检验程序化交易系统优劣的方法。希望能给大家提供一些不同的思路。 1.参

在前面的文章中,我们也曾为大家讲述过关于程序化交易系统的检验。但是在业内对于如何检验程序化交易系统的优劣并没有统一的标准。我们将从程序化交易系统的五个方面来为大家分析一下检验程序化交易系统优劣的方法。希望能给大家提供一些不同的思路。

程序化交易系统给如何进行检验
1.参数敏感度
一般用参数敏感度来判断在参数变动后,程序化交易系统可能会发生的盈亏情况。通常来说,如果某交易系统对参数变化表现的越敏感就代表该模型的适应性越低,相对的稳定性也就越低。
 
当然除了参数敏感度外,我们还可以利用外部检验的方法来对参数进行具体的分析。具体来说,比如在建模时间出现意外,如果在该组参数的有效区域内该程序化交易系统仍旧能够产生相对较好的绩效,那么就说明该程序化模型的适应力强且稳定性高。
 
2.杠杆比率
我们可以通过不同杠杆比率下程序化交易系统的业绩来判断该交易系统的适应力。我们可以不断的提高资金使用率对系统绩效进行观测。比如就我们常见的股指期货来说,资金曲线会因为不同的杠杆比率而存在较大的差异。一般情况下,随着杠杆比率的逐渐加大,系统的亏损幅度也会不断的放大。所以我们要为交易系统设定合理仓位。
 
3.建模思想
投资者朋友都知道交易思想是整个程序化交易系统建模的主要核心。所以,一个程序化交易系统的建模思想是不是处在一个合乎逻辑的状态,或者是否与目前市场运行的规律相同,是检验程序化交易模型能否获益的关键。
 
过滤优化是每个程序化交易者在完善程序化交易系统时都会遇到的问题。如果某个交易系统仅是以历史价格统计规律为构建基础,那么为了让资金曲线看起来更加平滑,投资者往往会增加各种限制条件。或者在经过不断的测试、调试后展现出看似成绩最优的历史表现。这样的交易系统看起来是非常诱人的,但是根本无法应用在实际的市场中。
 
对于估值期货来说更是要将建模思想放在考虑的首位,如果是根据简单历史数据规律进行建模,就会因为样本数据的过少而出现严重的偏差。
 
4.最大亏损和潜在风险
最大亏损和潜在风险是重要的评价一个程序化交易系统的两部分重要内容。我们常会用Var指标来表示持有期或既定置信水平内程序化交易系统在未来行情波动下可能面临的最大亏损。将历史波动感与相关性相结合,利用类比的手段来预测未来价格的风险。
 
以上是为大家总结的一些程序化交易系统检验的方法,希望能够为大家提供一些不同的思考角度!
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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