프로그래밍 거래에서 전략이 비효과적인지 정확하게 판단하기 위한 규칙

간단한 회귀를 통해 우리는 프로그래밍 된 거래 소프트웨어의 대부분의 단일 지표가 실패했다는 것을 알 수 있습니다. 2013 년은 매우 명백한 경계점입니다. 많은 지표가 2013 년 이후 실패하거나 원래 수익성이없는 지표가 손실이 커지기 시작했습니다.

• 거래 전략 시스템

최근에는 파생 금융 상품의 참여자가 증가하고 있으며, 석유, 금과 같은 제품은 이미 대규모 투자 기관이 민간 자금으로 전환했습니다. 체계화, 세계화, 금융 시스템의 평준화 거래가 널리 사용됨에 따라 지표의 수익 공간도 크게 감소했습니다.

여기서 우리는 Strategy over Strategy의 개념을 소개한다. 후자는 이 Strategy가 우리가 일반적으로 말하는 지표이다. 그것은 주로 빈 상황을 판단하는 데 사용됩니다. 전자는 지표의 관리 도구이며, 우리가 일반적으로 사용하는 일반적인 출현 방식 또는 명칭은 넷, 포지션 사이징, 권익 곡선 관리 및 위험 균형 등이다. 우리는 후자를 지표 A라고, 전자는 지표 B라고, B는 A의 관리 도구라고 가정한다.

대부분의 프로그래밍 트레이더들은 기술 분석 수준에서 완벽한 A를 얻기 위해 많은 생각을 하지만, B의 각 측면에서는 자신의 직관에 따라 실행한다. 주관적 직감은 많은 매개 변수를 가져오고, 따라서 A가 더 이상 완벽하더라도 쓸모가 없다.

지표가 실패했는지를 판단하는 방법은 거래자가 거의 측정하지 않습니다. 우리는 이 전략이 단지 관찰에 의한 것이 아니라 수치적인 관점에서 분석해야합니다. 다음과 같은 몇 가지 방법은 여러 전략의 조합에서 다른 전략을 어떻게 평가 할 수 있는지입니다.

• #### 1. 이해관계 곡선의 기준이 틀렸어요.

평가 전략의 일반적인 위험과 전략의 효율성은 이해관계 곡선의 표준차로로 측정할 수 있다. 큰 샘플 사이클에서, 좋은 비교 전략은 각 중간 이상의 시간대에 비슷한 특성을 나타낼 수 있다.

따라서 이익과 이익 곡선은 상품 가격과 위험과 같은 변화를 처리한 후, 상대적으로 작은 변화의 각도를 오른쪽으로 상향으로 보여 주어야 합니다. 우리는 이익과 이익 곡선의 표준 차이를 사용하여 전략이 지속가능한 효과를 평가할 수 있습니다.

만약 적당률 곡선의 평균값을 1 표준차를 빼면, 정상 이론상으로는 약 16%의 일일 적당률이 이 라인 아래에 있어야 한다. 이 라인 아래에 옵션 적당률이 비약적으로 증가하는 경우가 발생하면, 이는 지표의 수익성이 압축되거나 무효가 된 것을 나타낸다.

• #### 2. 지표가 인식될 수 있어야 합니다.

다중 전략에서, 우리는 먼저 근기한 지표를 최적화하고, 그 다음에는 장기적인 지표를 최적화한 동일한 변수 수치를 나눌 수 있습니다. 이 값이 1에 가깝다면, 이 전략이 지속적으로 유효하다는 것을 나타냅니다.

다중 전략 포트폴리오에서, 우리는 이러한 수치를 사용하여 상품에서 다른 전략이 어떻게 작동하는지 결정할 수 있습니다. 또는 현재 사용 중인 전략에 무게를 더하여 각 전략에 비례적으로 자금을 배분 할 수 있습니다.

예를 들어, 세 가지 전략의 수치는 각각 1.1·1.2·1.3로 계산되는데, 전자의 소득 등급은 우수하며, 간단한 재원 분배 원칙은 다음과 같이 구성할 수 있다.

• #### 3. 중매 모델의 실패는 가장 쉽게 알아볼 수 있습니다.

보통은 경매 거래의 승률이 매우 높습니다. 방향성 파장 전략의 경우 50%의 승률은 높은 승률이라고 할 수 있습니다. 경매 모델의 경우 60% 이상의 승률은 충분히 달성 할 수 있습니다.

오직 자금 사용 효율이 낮기 때문에 위험도 낮습니다. 그러나 쌍방적 또는 다자적인 상품 중매 모델의 실패의 경우, 그것은 명백하고 점진적으로 나타나며, 그렇게 쉽게 순간적으로 무효가되지 않습니다.

우리는 권리 이익 곡선에서 기울기 변화의 간단한 관찰을 통해 배당 모델이 실패했는지 판단할 수 있으며, 중기 이상의 수준이나 각도가 감소하는 상황이 발생할 경우, 우리는 다자간 상품 배당 시스템으로 증가하거나 상품 포트폴리오를 전환 할 수 있습니다. 포트폴리오에서 하나의 상품을 추가하는 것이 성공하면 유효 공간을 확장 할 수 있습니다.

기계화된 거래는 우리가 만든 규칙에 따라 모든 부분이 지속적으로 작동하도록 요구하고 우리가 기대하는 것을 달성합니다. 양적 거래는 기계화된 거래의 파생물이며, 프로그래밍 거래는 양적 거래의 기반이며, 컴퓨터가 자동 실행 능력을 갖습니다.

그렇다면, 기술 분석을 기반으로 모든 부분을 디지털화하는 것이 더 낫지 않을까요? 그렇게 함으로써, 우선적으로 더 정확한 실행 전략을 수립하고, 다음으로, 절차적 거래를 수행하는 것은 또한 1단 전략에 머무르지 않고, 추후 재측정 방향을 추가적으로 평가하는 데 도움이 될 것입니다.

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