Aturan untuk menilai secara akurat apakah suatu strategi tidak efektif dalam perdagangan terprogram

Dari pengulangan sederhana, kita dapat mengetahui bahwa sebagian besar indikator tunggal dalam perangkat lunak perdagangan terprogram telah gagal. Tahun 2013 adalah titik batas yang sangat jelas, banyak indikator yang gagal setelah tahun 2013 atau indikator yang awalnya tidak memiliki kemampuan untuk menghasilkan keuntungan mulai mengalami kerugian.

• Sistem Strategi Perdagangan

Dalam beberapa tahun terakhir, semakin banyak peserta dalam komoditas derivatif, seperti minyak mentah, emas, dan lain-lain yang telah memiliki lembaga investasi besar yang beralih ke dana swasta. Dengan sistematisasi, globalisasi, dan perataan sistem keuangan, perdagangan yang digunakan secara luas, ruang untuk keuntungan dari indikator juga dikurangi. Jika logika yang sama dari suatu sistem digunakan oleh banyak pedagang di pasar, pembelian dan penjualan akan menekan kemampuan keuntungan dari sistem ini.

Strategi adalah apa yang kita sebut sebagai indikator. Ini terutama digunakan untuk menilai situasi kosong. Yang pertama adalah alat untuk mengelola indikator, yang biasanya muncul atau disebut dengan jaring, Posisi Sizing, manajemen kurva kepentingan dan keseimbangan risiko, dll.

Sebagian besar trader programmatic berusaha keras untuk mendapatkan A yang sempurna pada tingkat analisis teknis, tetapi pada setiap aspek dari B, mereka melakukannya dengan intuisi mereka sendiri. Intuisi subjektif membawa banyak parameter, sehingga bahkan jika A sempurna, tidak ada gunanya.

Bagaimana menilai apakah indikator tersebut tidak efektif juga jarang diukur oleh pedagang. Kita harus menganalisis dari sudut pandang kuantitatif apakah strategi ini memiliki kemampuan untuk menghasilkan keuntungan, bukan hanya dengan pengamatan. Beberapa cara di bawah ini dapat memberi peringkat pada berbagai strategi dalam kombinasi beberapa strategi untuk mendistribusikan dana atau menilai konsistensi apakah strategi tersebut tidak efektif.

• #### 1. Kurva hak dan kepentingan standar yang buruk

Risiko umum dan efektivitas strategi penilaian dapat diukur dengan standar deviasi kurva kepentingan. Dalam siklus sampel yang besar, strategi yang lebih baik dapat menunjukkan karakteristik yang serupa di setiap periode waktu menengah dan lebih, seperti faktor keuntungan atau tingkat kemenangan.

Oleh karena itu, setelah beberapa bagian dari kurva P&I ditangani dengan perubahan, seperti harga komoditas dan risiko, seharusnya ada sudut yang relatif kecil ke arah kanan atas. Kita dapat menilai apakah strategi tersebut efektif secara berkelanjutan dengan perbedaan standar kurva P&I.

Jika setelah mengurangi satu standar deviasi dari nilai rata-rata kurva P/E, secara teoritis hanya sekitar 16% dari P/E harian yang berada di bawah garis ini. Jika ada peningkatan yang signifikan dalam persentase P/E di bawah garis ini, itu menunjukkan bahwa kemampuan pengembalian indikator telah dikompresi atau telah hilang.

• #### 2. Indikator harus dapat dikenali

Dalam multi-strategi, kita dapat mengoptimalkan indikator jangka pendek dan kemudian membagi nilai parameter yang sama dengan pengoptimalan indikator jangka panjang. Jika nilai ini lebih dekat ke 1, maka strategi ini akan terus berlaku.

Dalam kombinasi multi-strategi, kita dapat menggunakan nilai-nilai seperti ini untuk menentukan bagaimana strategi yang berbeda bekerja dalam suatu produk, atau untuk mendistribusikan dana secara proporsional kepada masing-masing strategi, menambah bobot pada strategi yang saat ini digunakan.

Sebagai contoh, tiga strategi dengan nilai 1.1 , 1.2 , 1.3 masing-masing, yang pertama mendapat peringkat yang lebih baik, prinsip alokasi dana sederhana dapat dikonfigurasi sesuai dengan ((0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.1 , ((0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.2 , ((0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.3 = 6: 3: 2 rasio contoh .

• #### 3. Kegagalan model lelang adalah yang paling mudah diidentifikasi

Biasanya, peluang untuk perdagangan lelang sangat tinggi. Untuk strategi gelombang arah, peluang 50% adalah peluang tinggi. Untuk model lelang, peluang lebih dari 60% sangat mungkin dicapai.

Hanya saja penggunaan dana yang lebih buruk, maka risikonya juga lebih rendah. Namun, jika itu adalah kegagalan model arbitrage komoditas bilateral atau multilateral, maka itu muncul secara jelas dan bertahap, dan tidak akan begitu mudah dihilangkan.

Kita dapat dengan mudah melihat perubahan dari kemiringan kurva hak dan kepentingan untuk menilai apakah model arbitrage gagal, dan jika terjadi penurunan tingkat atau sudut di atas jangka menengah, maka kita dapat meningkatkan menjadi sistem arbitrage komoditas multilateral atau mengubah portofolio komoditas. Setiap tambahan komoditas yang berhasil dalam portofolio dapat memperluas ruang efektif.

Perdagangan mekanisasi terutama membutuhkan setiap bagian untuk terus berjalan sesuai dengan aturan yang kita buat, sehingga mencapai apa yang kita harapkan. Perdagangan kuantitatif adalah turunan dari perdagangan mekanisasi, perdagangan terprogram adalah berdasarkan perdagangan kuantitatif, sehingga komputer memiliki kemampuan untuk melakukan otomatis.

Jadi, apakah akan lebih baik untuk mendigitalkan setiap elemen berdasarkan analisis teknis? Melakukan hal itu, pertama, memungkinkan strategi pelaksanaan yang lebih akurat, kedua, melakukan transaksi yang terprogram, dan juga membantu untuk menilai lebih lanjut arah pengembalian, bukan hanya berhenti di tingkat pertama Strategi.

Programmer Trading and Quantitative Investing[pranala nonaktif permanen]