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FMZ心路历程--附送跃迁策略

Author: tomjava, Created: 2020-01-16 13:58:08, Updated: 2020-01-18 13:58:02

一、前言

在开始本文之前,区班主先做一个自我介绍,区班主是个笔名,希望用相声的手法来描述区块链。区班主原来从事嵌入式开发15年,最近两年通过研究区块链在物联网中的应用,更加深刻的理解了数字货币。同时在数字货币的交易过程中,发现了发明者量化平台。虽然区班主听说比特币比较早,但是真正重视起来,也就是这一两年的事,因此也完美错过了17年和18年的暴涨暴跌。回头复盘一下,也参考前辈们的经验,区班主真正认为,要在数字货币领域投资有所成就,一定要选择一个到两个项目,在其早期投入数额不菲的资金。这个资金怎样来,区班主认为可以先从数字货币的量化交易开始。因为数字货币是24小时不关门的交易,而且资金门槛限制较低,也没有涨停板限制,很适合程序化交易,适合于小资金滚动发展。

量化交易的好处,在于可以把一些操作思想提炼出来,通过程序来执行。这个避免了行情剧烈波动时,人的心情受到影响,而误操作或者不操作。因为程序监控,也便于及时发现行情。同时一些交易思想,是否合理,也可以通过发明者平台进行回测,把一些不好的策略及时剔除。进行量化交易,意味着要发现市场bug,同时也要应对量化同行的策略竞争,也就是说量化交易不是一蹴而就的,需要和市场一道“与时俱进”,需要结合新的情况开发出新的策略。因为区班主编程能力强,而金融知识比较薄弱,所以以下文章讨论的是区班主自己构思的策略,并进行了多次迭代。也希望大家有好的策略,可以和区班主一起讨论并实现。

二、实战

为了容纳比较大的资金量,同时为了更好的监控以便能够手动干预,所以区班主采用了以日线交易为主。为了避免BTC的剧烈波动,区班主选择ETH来做为主货币。以2019年来做回测标准,原因是2019年前半年基本上是单边上升,后半年单边下跌,基本可以考虑到了牛市和熊市的两种情况,这样最好的情况做到了年化210,回撤16.4%的成绩。因为不是高频交易,同时因为是现货,没有做空,所以这个指标后期还有很大的提升空间。

先以一个区班主自己构思的策略来开始我们的量化心路历程:大中小三周期跃迁策略。总的来说,就是大周期指明了市场方向,中周期是当前的操作周期,小周期指出了趋势止步信号。当你进场时,只要你参看了大中小三周期的状态,就可如诸葛亮一般,采取千变万化的策略来应付复杂的市场。如果你的操作周期频率是一天几次,那大周期可以选择日线,中周期可以选择4小时,小周期可以选择30分钟;如果你的操作周期频率是一天几十次,那大周期可以选择4小时,中周期可以选择30分钟,小周期可以选择5分钟;上一个周期始终和下一个周期相差6倍到8倍。

然后我们再把每个周期的K线与布林线的关系罗列出来,一共有8种状态,三个周期就有8X8X8=512种状态,这512种状态足以应付所有可能出现的盘面,技术能力强的程序员可以把每一种状态的最佳下单点位和止损点位预先设计出来。为了大家有一个讨论的基础,区班主也在发明者平台把策略公开了,点击可查看,欢迎大家在此基础上进行完善。

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然后我们来回测一下,我们可以看到年化29,回撤有点高,达到36%。我们把日志下载下来,并针对回撤进行分析,这就是发明者平台的优势。

三、改进

分析下来,主要有以下几个原因:

  1. 大中小周期架构虽然比较好,但是小周期对中周期怎样影响的策略不好构思,可以先简化,后面再补上;

  2. 行情走空时,应该坚决抛弃仓位

  3. 五日均线的指向作用很重要,在策略里没有体现

  4. 布林线之外的快速下跌,应该抛售

  5. 上涨理由跌破时,应该及时止盈和止损

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我们把每次迭代理由,运行周期,年化、回撤、交易次数做到文件名里,并把日志对应,这样可以快速找到之前的版本,进行修正。良好的习惯可以促使我们更好的进步,可见量化的过程,也是对我们心里错误的策略进行修正,以使其更强大的过程。

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为了应对止盈止损的各种情况,区班主也增加了一些变量。考虑到市场的热冷情况,还增加了一个Feel的概念。所谓热就是抛售之后,价格又发生了向上跃迁,不得不买入;冷的情况就是反面。冷热不同时,跃迁参数也不同。另外还增加了一个恐慌线的概念,在高位时突破前高继续上涨,或者低位时跌破前低继续下跌,将触发追加买入或者抛出。经过有针对性的改进后,迭代了几十次,我们终于把年化率做到了210,回撤为16.4,交易次数也将了下来,如下所示。

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同时我们也观察到,截止6月27日就已经盈利了14872,后面4个月只盈利了2,3千。究其原因,是因为2019正好前半年是上升市,上涨了200%多,后半年的下跌市,下跌了70%;说明一个好的策略,在上涨时,需要重仓吸收上涨的力量,下跌时要及时抛空仓位,尽量多看少动。当然以上心得是在无法做空的情况下,在可以做空时,程序将更加复杂,而且要考虑到一些意外情况,这个需要后期完善。

四、总结

以上策略后续的优化空间:

  1. 用更小的周期为交易周期,比如1小时,这样需要再反复调整优化参数
  2. 可以通过合约的方式做空

以上就是区班主做发明者量化的心路历程,如果你也对量化感兴趣,一起到发明者平台来和区班主一起探索吧。


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