程序化交易-策略设计与执行_冯正平详解
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程序化交易
——策略设计与执行
主讲人：冯正平
二零一五年三月
目录：
程序化交易——策略设计与执行 定义趋势与震荡 趋势模型设计原理 震荡模型设计原理 模型的评判标准 多策略组合与评价 相关性、头寸配置与资金管理
程序化交易
——策略设计与执行
定义趋势与震荡
何为趋势与震荡
悍马定理十一：市场自身并没有振荡与趋势之分，所谓的 趋势和振荡都是交易者自己定义的。定义趋势和振荡主要 的考虑因素是波动率、波动形态和交易者主观上想做多大 的行情。 对趋势和震荡的定义，还与交易的计算机（包括网络）技 术、数学分析能力有关。
注意：上述这些特征可能会经常改变，所以震荡模型有
效期很短
模型的判断标准
不同类型的模型判断标准不一样
波段模型（隔夜）——风险因素。 获利模式主要通过承担风险换取收益，而且交易次数少，能否最终获利
偶然性大。主要的判断标准是风险因素，也就是模型在一定概率范围内 的最大亏损是否是自己能够承担的。
日内模型（不隔夜）——风险收益平衡 单笔获利能大幅覆盖手续费及滑点 总收益率高、收益回撤比高 总盈利/总亏损数值大 最大回撤小，最大单笔亏损小 最近没有出现资金曲线钝化（否则过度优化风险会增加） 有一定的交易次数（200次以上才有较好的统计可靠性）
趋势策略
从几个实例理解趋势与震荡1
一个波动率突破的EA
从2001年到2011年的测试曲线 中间的转折发生在2006年10月,最大赢利达到19600，回落到12000
从几个实例理解趋势与震荡2
一个网格EA
在2010年之前一直亏损，从2010年下半年到2012年年初稳定赢利
趋势模型设计原理
悍马定理九十一：用最简单的话来定义趋势和震荡：涨了 之后还要涨，或者跌了之后还要跌，就是趋势；涨了之后 要跌了，或者跌了之后要涨了，总之要反转了，就是震荡。 至于涨多少算涨，跌多少算跌，这个就要看交易者个人的 理解和捕捉机会的能力了。
分形分布示例1
道琼斯百年分布，尖峰肥尾效益明显
分形分布示例2
英镑/美元收益的频率分布，尖峰很明显，说明震荡
居多
分形分布示例3
上证指数1分钟收益分布，明显有别于正态分布
分形分布示例3
周期越长，肥尾效益越明显；周期越短，尖峰效益越
明显。 做趋势适合用大周期，做震荡适合用小周期。
从分形分布的角度定义行情－尖峰肥尾
与尖峰肥尾对应的两种操盘模式 尖峰——高频率密集出现，也就是振荡行情，对应振荡
多种条件的方向经常不一致
震荡模型过滤条件的意义
震荡过滤条件的意义是 确定行情在震荡中，防止出趋势吃大亏 提高入场成功的概率 确保得到好的价格，否则放弃
做多入场点
做空止损点
做空止损点
做空入场点
震荡模型特征
交易次数相对多 得不到有利的价格就放弃 更适用于小时间周期 可以有多种方向相反的条件来综合组成条件组 相对于获利，止损更大； 止赢次数多，止损次数少、基本没有跟踪止损。 胜率高、盈亏比低 由于进出频繁，持仓时间短、仓位可以较重； 通过降低交易次数的方法来控制风险。 可以转化成高频交易 有效期短——长则几个月，短则几周，甚至几天 需要经常调整震荡参数或挖掘新的震荡行情量化特征
注意各种条件的方向一致性
趋势模型过滤条件的意义
趋势模型过滤条件的意义是 提高入场成功的概率 提前入场，获得更好的价格 提前入场，防止大滑点 要特别注意方向不一致的过滤 条件，方向不一致可能会导致 的后果： 过度优化 信号大幅减少或不出信号
过滤条件2入场点 过滤条件N入场点
过滤条件1入场点 主条件入场点
操盘模式
肥尾——在随机分布中的小概率事件（黑天鹅）多次重
复出现，也就是趋势行情或极端行情，对应趋势操盘模式
如果把坐标置换一下，极端的尖峰行情（统计学意义上
的小概率事件）在未来也会成为重复出现的肥尾
用尖峰肥尾来定义趋势与震荡
震荡行情
趋势行情
对应不同行情的操作手法
震荡策略
震荡策略止损平 仓，空仓观望
震荡策略设计
通过一个行情分析函数（或函数组）判断当前行情是否
符合自己的震荡标准 在符合的条件下，使用震荡系统进行操作，震荡系统的 设计思路有： 夹板策略：RB/DT/BOLLING等的上下轨作为夹板 乖离策略：以均线乖离程度为特征 快速偏离策略：短时间内价格快速单向运动后，反向运 动概率高 其他的在震荡区间内的统计特征（比如：K线形态）
震荡——涨了之后要跌了，跌了之后要涨了，要反转了 核心条件：大一级的时间框架无趋势、趋势行情驱动因素的连续反向 作用（波动率、ATR、STD、价量关系、走势特征—K线技术等 等） ———与趋势模型考虑的因素相同，但方向相反，较短时间周期 的考虑，符合数理分析结论 过滤条件：时间因素、量、走势特征、其他，较短时间周期的考虑， 较多通过经验获得，数量非常多 平仓条件：止赢、反向信号、止损（少于反向信号、判断行情有一定 概率出趋势了才Βιβλιοθήκη Baidu损）、跟踪止损（很少用）、时间因素（交易时间、 合约时间）
震荡模型设计原理
震荡行情的特征
震荡行情就是分形分布中的尖峰部分 具有无序，随机的特性（存在大资金相对控盘的可能） 在微观层面，很难从一般的技术分析方法去解释（包括
量价关系），短线行情尤其如此 趋势模型在震荡行情中无法优化出能盈利的参数 目前普遍使用的分析方法就是统计
震荡模型设计原理
趋势模型设计原理
趋势——涨了还要涨、跌了还要跌 核心条件：驱动因素（波动率、ATR、STD、价量关系、走势特征— K线技术等等），较长时间周期的考虑，符合数理分析结论 过滤条件：时间因素、量、走势特征、其他，较短时间周期的考虑， 较多通过经验获得，数量非常多 平仓条件：反向信号、止损、跟踪止损、 时间因素（交易时间、合约时间）
趋势模型特征
交易次数相对少 不怕追高 更适用于大时间周期 在行情简单时，止损幅度可以较小；但在行情趋于复杂的大趋势中， 需要提高止损的幅度，或者加入等价鞅因素（止赢、固定时间平仓、 引入与主条件方向相反的过滤条件） 胜率低，盈亏比高 以较低的仓位比例来抵御行情的复杂变化，通过降低仓位的方法来控 制风险。
——策略设计与执行
主讲人：冯正平
二零一五年三月
目录：
程序化交易——策略设计与执行 定义趋势与震荡 趋势模型设计原理 震荡模型设计原理 模型的评判标准 多策略组合与评价 相关性、头寸配置与资金管理
程序化交易
——策略设计与执行
定义趋势与震荡
何为趋势与震荡
悍马定理十一：市场自身并没有振荡与趋势之分，所谓的 趋势和振荡都是交易者自己定义的。定义趋势和振荡主要 的考虑因素是波动率、波动形态和交易者主观上想做多大 的行情。 对趋势和震荡的定义，还与交易的计算机（包括网络）技 术、数学分析能力有关。
注意：上述这些特征可能会经常改变，所以震荡模型有
效期很短
模型的判断标准
不同类型的模型判断标准不一样
波段模型（隔夜）——风险因素。 获利模式主要通过承担风险换取收益，而且交易次数少，能否最终获利
偶然性大。主要的判断标准是风险因素，也就是模型在一定概率范围内 的最大亏损是否是自己能够承担的。
日内模型（不隔夜）——风险收益平衡 单笔获利能大幅覆盖手续费及滑点 总收益率高、收益回撤比高 总盈利/总亏损数值大 最大回撤小，最大单笔亏损小 最近没有出现资金曲线钝化（否则过度优化风险会增加） 有一定的交易次数（200次以上才有较好的统计可靠性）
趋势策略
从几个实例理解趋势与震荡1
一个波动率突破的EA
从2001年到2011年的测试曲线 中间的转折发生在2006年10月,最大赢利达到19600，回落到12000
从几个实例理解趋势与震荡2
一个网格EA
在2010年之前一直亏损，从2010年下半年到2012年年初稳定赢利
趋势模型设计原理
悍马定理九十一：用最简单的话来定义趋势和震荡：涨了 之后还要涨，或者跌了之后还要跌，就是趋势；涨了之后 要跌了，或者跌了之后要涨了，总之要反转了，就是震荡。 至于涨多少算涨，跌多少算跌，这个就要看交易者个人的 理解和捕捉机会的能力了。
分形分布示例1
道琼斯百年分布，尖峰肥尾效益明显
分形分布示例2
英镑/美元收益的频率分布，尖峰很明显，说明震荡
居多
分形分布示例3
上证指数1分钟收益分布，明显有别于正态分布
分形分布示例3
周期越长，肥尾效益越明显；周期越短，尖峰效益越
明显。 做趋势适合用大周期，做震荡适合用小周期。
从分形分布的角度定义行情－尖峰肥尾
与尖峰肥尾对应的两种操盘模式 尖峰——高频率密集出现，也就是振荡行情，对应振荡
多种条件的方向经常不一致
震荡模型过滤条件的意义
震荡过滤条件的意义是 确定行情在震荡中，防止出趋势吃大亏 提高入场成功的概率 确保得到好的价格，否则放弃
做多入场点
做空止损点
做空止损点
做空入场点
震荡模型特征
交易次数相对多 得不到有利的价格就放弃 更适用于小时间周期 可以有多种方向相反的条件来综合组成条件组 相对于获利，止损更大； 止赢次数多，止损次数少、基本没有跟踪止损。 胜率高、盈亏比低 由于进出频繁，持仓时间短、仓位可以较重； 通过降低交易次数的方法来控制风险。 可以转化成高频交易 有效期短——长则几个月，短则几周，甚至几天 需要经常调整震荡参数或挖掘新的震荡行情量化特征
注意各种条件的方向一致性
趋势模型过滤条件的意义
趋势模型过滤条件的意义是 提高入场成功的概率 提前入场，获得更好的价格 提前入场，防止大滑点 要特别注意方向不一致的过滤 条件，方向不一致可能会导致 的后果： 过度优化 信号大幅减少或不出信号
过滤条件2入场点 过滤条件N入场点
过滤条件1入场点 主条件入场点
操盘模式
肥尾——在随机分布中的小概率事件（黑天鹅）多次重
复出现，也就是趋势行情或极端行情，对应趋势操盘模式
如果把坐标置换一下，极端的尖峰行情（统计学意义上
的小概率事件）在未来也会成为重复出现的肥尾
用尖峰肥尾来定义趋势与震荡
震荡行情
趋势行情
对应不同行情的操作手法
震荡策略
震荡策略止损平 仓，空仓观望
震荡策略设计
通过一个行情分析函数（或函数组）判断当前行情是否
符合自己的震荡标准 在符合的条件下，使用震荡系统进行操作，震荡系统的 设计思路有： 夹板策略：RB/DT/BOLLING等的上下轨作为夹板 乖离策略：以均线乖离程度为特征 快速偏离策略：短时间内价格快速单向运动后，反向运 动概率高 其他的在震荡区间内的统计特征（比如：K线形态）
震荡——涨了之后要跌了，跌了之后要涨了，要反转了 核心条件：大一级的时间框架无趋势、趋势行情驱动因素的连续反向 作用（波动率、ATR、STD、价量关系、走势特征—K线技术等 等） ———与趋势模型考虑的因素相同，但方向相反，较短时间周期 的考虑，符合数理分析结论 过滤条件：时间因素、量、走势特征、其他，较短时间周期的考虑， 较多通过经验获得，数量非常多 平仓条件：止赢、反向信号、止损（少于反向信号、判断行情有一定 概率出趋势了才Βιβλιοθήκη Baidu损）、跟踪止损（很少用）、时间因素（交易时间、 合约时间）
震荡模型设计原理
震荡行情的特征
震荡行情就是分形分布中的尖峰部分 具有无序，随机的特性（存在大资金相对控盘的可能） 在微观层面，很难从一般的技术分析方法去解释（包括
量价关系），短线行情尤其如此 趋势模型在震荡行情中无法优化出能盈利的参数 目前普遍使用的分析方法就是统计
震荡模型设计原理
趋势模型设计原理
趋势——涨了还要涨、跌了还要跌 核心条件：驱动因素（波动率、ATR、STD、价量关系、走势特征— K线技术等等），较长时间周期的考虑，符合数理分析结论 过滤条件：时间因素、量、走势特征、其他，较短时间周期的考虑， 较多通过经验获得，数量非常多 平仓条件：反向信号、止损、跟踪止损、 时间因素（交易时间、合约时间）
趋势模型特征
交易次数相对少 不怕追高 更适用于大时间周期 在行情简单时，止损幅度可以较小；但在行情趋于复杂的大趋势中， 需要提高止损的幅度，或者加入等价鞅因素（止赢、固定时间平仓、 引入与主条件方向相反的过滤条件） 胜率低，盈亏比高 以较低的仓位比例来抵御行情的复杂变化，通过降低仓位的方法来控 制风险。