新型对冲量化交易策略简介PPT课件
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
两年最大回撤均仅为8%左右；目前今年第一季度总收 益率为15%左右，而最大回撤为8%左右。这就表明在使 用优化参数条件下该策略具有良好的适应性。
6
表2 2011年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5610 1734
总交易 盈亏比 成本 率 2297615. 1.3290 22 最大回 撤 0.0903
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2887705 4.7754 0.8 7.6861
进行检验，目的为了检验其在未知数据集上适应能力。 实测区间：2011年、2012年、2013年1季度 实测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 实测结果：2011年见表2和图2；2012年见表3和图3；2013年
见表4和图4 结论：2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1.5倍，而
8
表3 2012年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5281 1602
总交易 盈亏比 成本 率 1585310. 1.1654 3862 最大回 撤 0.0856
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
102
3577 5512477 4571513
5
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
表6和图6；2012年见表7和图7；2013年见表8和图8
结论：2011.06.28-2012.11.07总收益率约为4.7倍，最大回 撤约为12%；2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1 倍，而两年最大回撤均仅为12%左右；目前今年第一季度 总收益率约为11%，而最大回撤为8%左右。这就表明即使 在泛化参数条件下该策略仍然具有较强的适应性，因此， 在面向充满不确定性的未来时，其核心机制或核心原理具 有普适性，该策略可以应用于实战之中。
5000000 1282432 1.5648 0.8 9.6138
9
图3 2012年历史实测资金收益率曲线
2 1.8 1.6 1.4 1.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 1 18 35 52 69 86 103 120 137 154 171 188 205 222
10
表4 2013年1季度历史实测交易统计表
新型对冲量化交易策略 DPDC
基于最新衍生品对冲交易技术 设计者——黄优武
1
DPDC策略基本原理
在特定的一段时间内，某些品种的势呈现出 趋势状态，上涨或者下跌，这些品种构成趋 势集；而有些品种的势则表现出震荡状态， 没有方向，那么这些品种构成震荡集。利用 震荡集对冲趋势集，从而获得该段时间上确 定性程度较高的剩余趋势性收益，这就是 DPDC策略核心思想。
14
表5 2011.06.28-2012.11.07历史泛化检验交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 9998 2699
总交易 盈亏比 成本 率 5277632. 1.1665 3138 最大回 撤 0.1234
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
175
7124 1672627 1381080
20
30
11
图4 2013年1季度历史实测资金收益率曲线
0.25 0.2 0.15 0.1
0.05 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55
-0.05
12
历史检验——泛化参数
在前面DPDC策略历史检验中，采取了参数 优化技术，这就使得策略性能依赖于优化 参数，虽然优化参数通过了实测，其具有 较强的适应能力，但是在面向未来时，仍 然面临着很大的不确定性。
2
历史检验——优化参数
1、历史回测检验 回测区间：2011.06.28-2012.11.07 回测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 回测结果：表1和图1 结论：该对冲策略DPDC回测性能良好，总
收益率达到7倍，而最大回撤仅为8% 左右，同时获得优化参数。
3
表1 2011.06.28-2012.11.07历史回测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 7438 2320
总交易 盈亏比 成本 率 5150363. 1.2518 87 最大回 撤 0.08736
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
Leabharlann Baidu
128
4990 1911581 1475536
00
10
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 4345412 7.6908 0.8 6.1301
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
77
3799 9012999 6551791
0
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2731445 4.4628 0.8 9.7790
7
图2 2011年历史实测资金收益率曲线
5 4.5
4 3.5
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0 -0.5 1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151 166 181 196 211 226 241
因此，需要采取泛化参数技术，即参数区 间无穷大，不考虑参数影响，来进行策略 核心机制的历史检验。
13
泛化参数历史检验
检验区间：2011.06.28-2012.11.07、2011年、2012年、
2013年1季度
检验对象：胶、铜、股指等多个期货指数
数据周期：5分钟
交易类型：日内交易
检验结果：2011.06.28-2012.11.07见表5和图5；2011年见
4
图1 2011.06.28-2012.11.07历史回测资金收益率曲线
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -1 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324
5
2、历史实测检验
在实测检验中，利用前面得到的优化参数在外推数据集上
总交易 盈利次 次数 数
1191 375
总交易 盈亏比 成本 率
195272.2 1.1256 455 最大回 撤
0.0844
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
19
797
6518435 5595570
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 5727592. 0.1455 0.8 7545
6
表2 2011年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5610 1734
总交易 盈亏比 成本 率 2297615. 1.3290 22 最大回 撤 0.0903
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2887705 4.7754 0.8 7.6861
进行检验，目的为了检验其在未知数据集上适应能力。 实测区间：2011年、2012年、2013年1季度 实测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 实测结果：2011年见表2和图2；2012年见表3和图3；2013年
见表4和图4 结论：2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1.5倍，而
8
表3 2012年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5281 1602
总交易 盈亏比 成本 率 1585310. 1.1654 3862 最大回 撤 0.0856
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
102
3577 5512477 4571513
5
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
表6和图6；2012年见表7和图7；2013年见表8和图8
结论：2011.06.28-2012.11.07总收益率约为4.7倍，最大回 撤约为12%；2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1 倍，而两年最大回撤均仅为12%左右；目前今年第一季度 总收益率约为11%，而最大回撤为8%左右。这就表明即使 在泛化参数条件下该策略仍然具有较强的适应性，因此， 在面向充满不确定性的未来时，其核心机制或核心原理具 有普适性，该策略可以应用于实战之中。
5000000 1282432 1.5648 0.8 9.6138
9
图3 2012年历史实测资金收益率曲线
2 1.8 1.6 1.4 1.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 1 18 35 52 69 86 103 120 137 154 171 188 205 222
10
表4 2013年1季度历史实测交易统计表
新型对冲量化交易策略 DPDC
基于最新衍生品对冲交易技术 设计者——黄优武
1
DPDC策略基本原理
在特定的一段时间内，某些品种的势呈现出 趋势状态，上涨或者下跌，这些品种构成趋 势集；而有些品种的势则表现出震荡状态， 没有方向，那么这些品种构成震荡集。利用 震荡集对冲趋势集，从而获得该段时间上确 定性程度较高的剩余趋势性收益，这就是 DPDC策略核心思想。
14
表5 2011.06.28-2012.11.07历史泛化检验交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 9998 2699
总交易 盈亏比 成本 率 5277632. 1.1665 3138 最大回 撤 0.1234
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
175
7124 1672627 1381080
20
30
11
图4 2013年1季度历史实测资金收益率曲线
0.25 0.2 0.15 0.1
0.05 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55
-0.05
12
历史检验——泛化参数
在前面DPDC策略历史检验中，采取了参数 优化技术，这就使得策略性能依赖于优化 参数，虽然优化参数通过了实测，其具有 较强的适应能力，但是在面向未来时，仍 然面临着很大的不确定性。
2
历史检验——优化参数
1、历史回测检验 回测区间：2011.06.28-2012.11.07 回测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 回测结果：表1和图1 结论：该对冲策略DPDC回测性能良好，总
收益率达到7倍，而最大回撤仅为8% 左右，同时获得优化参数。
3
表1 2011.06.28-2012.11.07历史回测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 7438 2320
总交易 盈亏比 成本 率 5150363. 1.2518 87 最大回 撤 0.08736
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
Leabharlann Baidu
128
4990 1911581 1475536
00
10
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 4345412 7.6908 0.8 6.1301
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
77
3799 9012999 6551791
0
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2731445 4.4628 0.8 9.7790
7
图2 2011年历史实测资金收益率曲线
5 4.5
4 3.5
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0 -0.5 1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151 166 181 196 211 226 241
因此，需要采取泛化参数技术，即参数区 间无穷大，不考虑参数影响，来进行策略 核心机制的历史检验。
13
泛化参数历史检验
检验区间：2011.06.28-2012.11.07、2011年、2012年、
2013年1季度
检验对象：胶、铜、股指等多个期货指数
数据周期：5分钟
交易类型：日内交易
检验结果：2011.06.28-2012.11.07见表5和图5；2011年见
4
图1 2011.06.28-2012.11.07历史回测资金收益率曲线
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -1 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324
5
2、历史实测检验
在实测检验中，利用前面得到的优化参数在外推数据集上
总交易 盈利次 次数 数
1191 375
总交易 盈亏比 成本 率
195272.2 1.1256 455 最大回 撤
0.0844
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
19
797
6518435 5595570
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 5727592. 0.1455 0.8 7545