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深圳风采2018047: 文华程序化交易-第二步 模型测试和优化[程序化要闻]

(一)测试模型在历史K线的效果(查看回测报告)
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当有了模型后,我们通常是不敢马上进行实盘交易的,因为我们不了解模型,不知道它与我们的交易思路是否相符,盈利率是多少、胜率是多少、多久会出一次交易信号等等。只有了解了模型信任模型才能放心的在实盘中应用它,所以在实盘交易前需要检验模型在历史k线上的效果。
如下图所示,是如何加载模型并查看回测报告,加载模型后点击【回测报告】按钮查看报告。
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如上图所示:加载到主图上的模型,可查看详细的模型分析报告,360度检验模型。如:报告中红框位置显示模型的盈利率很高,但权益最大回撤值也比较大,这样的模型虽然收益高但在实盘中可能会有权益锐减的情况,说明这个模型并不是稳健型模型。

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点击下图④处的【资金曲线】,可非常直观的看资金曲线的变化情况,从而去检查模型的效果是否符合我们的预期要求。

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(二)了解模型(查看模型交易明细)
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资金最大回撤发生在哪一根K线?出现资金最大回撤时的几笔交易的盈亏都是多少?模型测试的每笔交易的时间和价格具体是多少?这一系列问题都可在“交易明细”中找到答案。交易明细以表格的形式给出了模型完整的成交明细,让我们深度了解模型。

如下图红框位置所示:通过【交易明细】按钮,查看详细的效果测试成交明细。

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(三)测试模型的敏感度
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两个盈亏比相同的模型,滑点对盈亏比影响小的那一个,显然是更优的模型。而敏感性测试图能以滑点和平均盈利/平均亏损为横、纵坐标,用线的形式直观显示出滑点变化对平均盈亏的影响,帮助我们找到更好的模型。除了以滑点和平均盈利/平均亏损为横纵坐标外,还可显示以手续费和收益率、开仓手数和平仓盈亏等多种参数为横纵坐标的测试图,从各个方面测试模型的敏感度。

如下图红框位置所示:选择横坐标和纵坐标要考量的变量后,点击【计算】按钮查看敏感性测试图。

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(四)优化模型参数
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我们会发现在一段时间内表现很好的模型,过了一段时间就好像失效了一样,这种情况可能是由于模型参数不再适应当前市场行情引起的,我们需要统计历史数据寻找新的最优参数,但单凭人工计算几乎是不能的。利用“参数优化”功能,可在指定的范围内让计算机筛选出最适合当前行情的参数。

如下图所示:通过①【枚举】按钮,进行大范围海选抽样。通过②【遗传】按钮,在已经筛选的优质参数附近寻找更优的参数。参数优化原理,请参数说明书“参数优化让模型达到最优”。

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