簡単な反省で,プログラム化された取引ソフトウェアのほとんどの単一の指標は失効していることがわかります. 2013年は非常に明白な境界線です. 2013年以降,多くの指標が失効し,または本来は収益性がありませんでしたが,損失が大きくなり始めた状況です.
近年,金融商品の参加者が増えており,原油,金などの製品には既に大規模な投資機関が民間資金に転換している.体系化,グローバリゼーション,金融システムの平準化取引が広く使用されるにつれて,指標の利益の余地も大幅に減少している.あるシステムの類似の論理が市場トレーダーによって大量に使用されれば,買取りは,このシステムの収益性を圧迫する.
ここで,Strategy over Strategyという概念を紹介する。後者は,このStrategyは,一般的に私たちが言う指標である。それは,主に空き状況の判断に使用される。前者は,指標の管理のツールである,私たちの一般的な一般的な出現方法または称法には,網,ポジションサイジング,利権曲線管理およびリスクバランスなどがある。後者は指標A,前者は指標B,BはAの管理ツールである。
ほとんどのプログラムトレーダーは,技術分析のレベルでは完璧なAを取得するために多くの思考を費やしますが,Bの各面では自分の直感で実行します.主観的直感は多くのパラメータを導入します.
指標が失敗しているかどうかを判断する方法も,トレーダーによって数値化されることはめったにありません.我々は,この戦略が利益をもたらす能力を持っているかどうかを,観察のみではなく,数値的な観点から分析する必要があります.以下のいくつかの方法は,複数の戦略の組み合わせで,資金の配分方法や,戦略が失敗しているかどうかを一致評価するために,さまざまな戦略を評価する方法です.
評価戦略の一般的リスクと戦略の効率性は,利権曲線の標準差で測定することができる.大きなサンプル周期で,優れた戦略は,各の中期以上の時間帯で,利益因子や勝利率などの類似の特徴を現すことができる.
したがって,利害曲線は,商品価格やリスクなどの変化処理を行った後,比較的小さな変化の角度を右上方方方程式で表すはずです. 利害曲線の標準差によって,戦略が持続的に有効かどうかを判断することができます.
利回り曲線の平均値から1標準差を引いた場合,通常理論的には16%の日利がこの線の下にあるはずである.この線の下にあるオプション利回りの割合が明らかに上昇している場合,それは指標の収益性が圧縮されたか,または無効になっていることを意味する.
多策では,近期指標を最適化して,その後,長期指標を最適化した同一の参数数値を除きます.この値が1に近い場合は,この戦略が継続的に有効であることを意味します.
多策略組合せでは,このような数値を使って,商品内の異なる策略の運行状況を判断したり,または,現在使用されている策略に重みを加え,各策略に資金を比例的に分配したりすることができます.
例えば,三つの戦略の数値計算は1.1・1.2・1.3である.前者の所得評価は良好であり,簡単な資金配分原理は,{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 の比率で配置することができる.
通常,アベरेज取引の勝率は非常に高い.方向波段戦略の勝率50%は高い勝率といえる.アベरेजモデルでは,60%以上の勝率は達成される可能性が高い.
資金の利用効率が悪いため,リスクも低い.しかし,双方向または多方向の商品アベレージュモデルの失敗の場合,それは明らかに漸進的であり,瞬時に無効になるほど簡単ではありません.
利権曲線の斜率の変化を簡易に観察することで,アバरेजモデルの失敗を判断できる.中期以上でレベルや角度が低下した場合には,多国間商品アバरेजシステムに増やしたり,商品ポートフォリオを転換したりできる.ポートフォリオ内の商品を追加するたびに有効空間が拡張される.
機械化された取引は,主に,私たちが作成した規則に従って,すべてのリンクが常に動作することを要求し,私たちが期待しているものを達成します. 量化取引は機械化された取引の派生品であり,プログラム化された取引は,コンピュータに自動実行能力を与え,量化取引の基礎です.
では,技術分析を基礎にして,各項目を数値化する方が良いのでしょうか? そうすることで,第一に,より正確な実行戦略を,第二に,手順化された取引を実行し,さらに,第一層の戦略の中にとどまるのではなく,反測方向を評価するのも有益です.
プログラム化トレーダー プログラム化取引と量化投資