程序化交易策略设计与执行冯正平
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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）
注意各种条件的方向一致性
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程序化交易策略设计与执行冯正平
趋势模型过滤条件的意义
n分数凯利
ü由于凯利公式应用条件与交易不一致，所以在用凯利公式计算头寸的时候打
个折扣，比如1/2、1/3。
n鲁晨光公式
üq*= -(P1r1+P2r2)/(r1r2)=(P1r1+P2r2)/|r1r2| •其中q*是凯利公式的f*；P1为输的概率，r1为输的资金比例，P2为赢的概率，r2为赢的 资金比例。
ü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 ü其他的在震荡区间内的统计特征（比如：K线形态）
n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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
模型的判断标准
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程序化交易策略设计与执行冯正平
不同类型的模型判断标准不一样
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
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•做多入场点 •做空止损点
•做空止损点
•做空入场点
程序化交易策略设计与执行冯正平
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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
多策略组合与评价
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程序化交易策略设计与执行冯正平
多策略组合的目的与方法
n多策略组合的目的 ü分散风险 ü降低回撤比例，平滑资金曲线
n多策略组合的后果 ü一段时间内会降低收益率（相当于交了保费） ü长期来看，提高了存活率，从而提升了收益 ü因为提升了夏普率，因而可以放大杠杆操作，进而也提升了收益
n凯利公式
ü使得赌局中资金复利增长最快的下注头寸计算公式
üf*=（bp-q)/b
•其中 f* 为现有资金应进行下次投注的比例；
•
b 为投注可得的赔率，可类比于交易的平均获利/平均亏损
•
p 为获胜率； q 为落败率，即 1 - p；
ü凯利公式的应用条件：资金不会少到无法下注（开仓）
•
上述的b、p是稳定的，可重复的。
n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
n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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
用尖峰肥尾来定义趋势与震荡
•震荡行 情
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•趋势行
比如最大收益、最小回撤、 夏普率等等
考虑到未来行情发展的无限 种可能性，对策略组合的计 算结果，往往需要进行降低 仓位的谨慎处理。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
相关性分析——品种相关性
n品种相关性也是动态的。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
计算策略可加载头寸的方法
n收益率显得不那么重要，更重要的是寻求收益和风险之间的 平衡 ü总盈利/总亏损（这个值大说明扛的住风险） ü收益/最大回撤 ü最大回撤
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程序化交易策略设计与执行冯正平
相关性、头寸配置 与资金管理
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程序化交易策略设计与执行冯正平
一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
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程序化交易策略设计与执行冯正平
分形分布示例1
n道琼斯百年分布，尖峰肥尾效益明显
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程序化交易策略设计与执行冯正平
分形分布示例2
n英镑/美元收益的频率分布，尖峰很明显，说明震荡
居多
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分形分布示例3
n上证指数1分钟收益分布，明显有别于正态分布
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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
震荡策略设计
n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
n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： ü夹板策略：RB/DT/BOLLING等的上下轨作为夹板 ü乖离策略：以均线乖离程度为特征
n波段模型（隔夜）——风险因素。 ü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。
n日内模型（不隔夜）——风险收益平衡 ü单笔获利能大幅覆盖手续费及滑点 ü总收益率高、收益回撤比高 ü总盈利/总亏损数值大 ü最大回撤小，最大单笔亏损小 ü最近没有出现资金曲线钝化（否则过度优化风险会增加） ü有一定的交易次数（200次以上才有较好的统计可靠性）
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程序化交易策略设计与执行冯正平
分形分布示例3
n周期越长，肥尾效益越明显；周期越短，尖峰效益越 明显。
n做趋势适合用大周期，做震荡适合用小周期。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
从分形分布的角度定义行情－尖峰肥尾
n与尖峰肥尾对应的两种操盘模式
n尖峰——高频率密集出现，也就是振荡行情，对应振荡 操盘模式
程序化交易
——策略设计与执行
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程序化交易策略设计与执行冯正平
定义趋势与震荡
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程序化交易策略设计与执行冯正平
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。
•
b 为投注可得的赔率，可类比于交易的平均获利/平均亏损
•
p 为获胜率； q 为落败率，即 1 - p；
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程序化交易策略设计与执行冯正平
仓位计算实例
nf*=（bp-q)/b
•其中 f* 为现有资金应进行下次投注的比例；
•
b 为投注可得的赔率，可类比于交易的平均获利/平
均亏损
•
p 为获胜率； q 为落败率，即 1 - p；
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 概率出趋势了才止损）、跟踪止损（很少用）、时间因素（交易时间、 合约时间）
多种条件的方向经常不一致
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程序化交易策略设计与执行冯正平
程序化交易策略设计与执行冯正平
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
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•趋势策
程序化交易策略设计与执行冯正平
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
•过滤条件2入场点 •过滤条件N入场点
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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1入场点
•主条件入场点
程序化交易策略设计与执行冯正平
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程序化交易策略设计与执行冯正平
讨论：当行情和理论计算不一样时该怎么办？
程序化交易-策略设计与 执行_冯正平
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2020/11/24
程序化交易策略设计与执行冯正平
目录：
n 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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
n多策略组合的方法
ü多策略——对同一个品种、同一个时间框架，等鞅策略之间、反鞅策略 之间是高度相关的 ü多品种——品种间也存在高度相关性 ü多周期 ü多市场——同一品种在不同市场也是高度相关的 ü目标——寻找低相关或负相关的投资方向
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程序化交易策略设计与执行冯正平
多策略组合的评价
n不能只看策略组合的结果，还要分析策略间的相关性 ü最好是能分析策略的构造思想 ü复杂数学工具构造的策略显示出了优越性
来自百度文库
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程序化交易策略设计与执行冯正平
震荡模型设计原理
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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
震荡模型设计原理
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程序化交易策略设计与执行冯正平
震荡行情的特征
n震荡行情就是分形分布中的尖峰部分 n具有无序，随机的特性（存在大资金相对控盘的可能） n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 n趋势模型在震荡行情中无法优化出能盈利的参数 n目前普遍使用的分析方法就是统计
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。
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。
第三步：所有需要分析的模型，按照同一时间框架对齐放 在一个表格中。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
第四步：计算策略间相关性。
n策略相关性本身是动态的，不同的行情，策略间的相关性也是会变化的。 n因此不仅要计算策略相关性，更需要从策略的构造思想去把握相关性。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
根据前面第三步得出的表格进行规划求解
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程序化交易策略设计与执行冯正平
•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
根据配置目标进行线性规划 计算各模型的头寸配置
ü从鲁晨光公式可以推导到凯利公式，鲁晨光公式是凯利公式的更普遍的情况。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
仓位计算实例
n用凯利公式计算该投资应该使用多少仓位
n共有可投资资金2000万
n问：该投彩球还是黑球，资金多少，如何下注？
•f*=（bp-q)/b
•其中 f* 为现有资金应进行下次投注的比例；
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程序化交易策略设计与执行冯正平
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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
趋势模型设计原理
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程序化交易策略设计与执行冯正平
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—
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。
第一步：将模型测试结果或实盘交易结果导出。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
第二步：将帐户动态权益进行标准化处理，要求是各模型 都统一到一个时间框架。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
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）
注意各种条件的方向一致性
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程序化交易策略设计与执行冯正平
趋势模型过滤条件的意义
n分数凯利
ü由于凯利公式应用条件与交易不一致，所以在用凯利公式计算头寸的时候打
个折扣，比如1/2、1/3。
n鲁晨光公式
üq*= -(P1r1+P2r2)/(r1r2)=(P1r1+P2r2)/|r1r2| •其中q*是凯利公式的f*；P1为输的概率，r1为输的资金比例，P2为赢的概率，r2为赢的 资金比例。
ü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 ü其他的在震荡区间内的统计特征（比如：K线形态）
n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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
模型的判断标准
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程序化交易策略设计与执行冯正平
不同类型的模型判断标准不一样
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
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•做多入场点 •做空止损点
•做空止损点
•做空入场点
程序化交易策略设计与执行冯正平
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
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多策略组合与评价
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程序化交易策略设计与执行冯正平
多策略组合的目的与方法
n多策略组合的目的 ü分散风险 ü降低回撤比例，平滑资金曲线
n多策略组合的后果 ü一段时间内会降低收益率（相当于交了保费） ü长期来看，提高了存活率，从而提升了收益 ü因为提升了夏普率，因而可以放大杠杆操作，进而也提升了收益
n凯利公式
ü使得赌局中资金复利增长最快的下注头寸计算公式
üf*=（bp-q)/b
•其中 f* 为现有资金应进行下次投注的比例；
•
b 为投注可得的赔率，可类比于交易的平均获利/平均亏损
•
p 为获胜率； q 为落败率，即 1 - p；
ü凯利公式的应用条件：资金不会少到无法下注（开仓）
•
上述的b、p是稳定的，可重复的。
n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
n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
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用尖峰肥尾来定义趋势与震荡
•震荡行 情
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•趋势行
比如最大收益、最小回撤、 夏普率等等
考虑到未来行情发展的无限 种可能性，对策略组合的计 算结果，往往需要进行降低 仓位的谨慎处理。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
相关性分析——品种相关性
n品种相关性也是动态的。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
计算策略可加载头寸的方法
n收益率显得不那么重要，更重要的是寻求收益和风险之间的 平衡 ü总盈利/总亏损（这个值大说明扛的住风险） ü收益/最大回撤 ü最大回撤
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程序化交易策略设计与执行冯正平
相关性、头寸配置 与资金管理
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程序化交易策略设计与执行冯正平
一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
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程序化交易策略设计与执行冯正平
分形分布示例1
n道琼斯百年分布，尖峰肥尾效益明显
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程序化交易策略设计与执行冯正平
分形分布示例2
n英镑/美元收益的频率分布，尖峰很明显，说明震荡
居多
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程序化交易策略设计与执行冯正平
分形分布示例3
n上证指数1分钟收益分布，明显有别于正态分布
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
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程序化交易策略设计与执行冯正平
震荡策略设计
n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
n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： ü夹板策略：RB/DT/BOLLING等的上下轨作为夹板 ü乖离策略：以均线乖离程度为特征
n波段模型（隔夜）——风险因素。 ü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。
n日内模型（不隔夜）——风险收益平衡 ü单笔获利能大幅覆盖手续费及滑点 ü总收益率高、收益回撤比高 ü总盈利/总亏损数值大 ü最大回撤小，最大单笔亏损小 ü最近没有出现资金曲线钝化（否则过度优化风险会增加） ü有一定的交易次数（200次以上才有较好的统计可靠性）
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分形分布示例3
n周期越长，肥尾效益越明显；周期越短，尖峰效益越 明显。
n做趋势适合用大周期，做震荡适合用小周期。
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从分形分布的角度定义行情－尖峰肥尾
n与尖峰肥尾对应的两种操盘模式
n尖峰——高频率密集出现，也就是振荡行情，对应振荡 操盘模式
程序化交易
——策略设计与执行
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定义趋势与震荡
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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。
•
b 为投注可得的赔率，可类比于交易的平均获利/平均亏损
•
p 为获胜率； q 为落败率，即 1 - p；
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程序化交易策略设计与执行冯正平
仓位计算实例
nf*=（bp-q)/b
•其中 f* 为现有资金应进行下次投注的比例；
•
b 为投注可得的赔率，可类比于交易的平均获利/平
均亏损
•
p 为获胜率； q 为落败率，即 1 - p；
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 概率出趋势了才止损）、跟踪止损（很少用）、时间因素（交易时间、 合约时间）
多种条件的方向经常不一致
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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
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•趋势策
程序化交易策略设计与执行冯正平
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
•过滤条件2入场点 •过滤条件N入场点
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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1入场点
•主条件入场点
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讨论：当行情和理论计算不一样时该怎么办？
程序化交易-策略设计与 执行_冯正平
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2020/11/24
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目录：
n 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
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n多策略组合的方法
ü多策略——对同一个品种、同一个时间框架，等鞅策略之间、反鞅策略 之间是高度相关的 ü多品种——品种间也存在高度相关性 ü多周期 ü多市场——同一品种在不同市场也是高度相关的 ü目标——寻找低相关或负相关的投资方向
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多策略组合的评价
n不能只看策略组合的结果，还要分析策略间的相关性 ü最好是能分析策略的构造思想 ü复杂数学工具构造的策略显示出了优越性
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震荡模型设计原理
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
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震荡模型设计原理
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震荡行情的特征
n震荡行情就是分形分布中的尖峰部分 n具有无序，随机的特性（存在大资金相对控盘的可能） n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 n趋势模型在震荡行情中无法优化出能盈利的参数 n目前普遍使用的分析方法就是统计
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。
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。
第三步：所有需要分析的模型，按照同一时间框架对齐放 在一个表格中。
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•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
第四步：计算策略间相关性。
n策略相关性本身是动态的，不同的行情，策略间的相关性也是会变化的。 n因此不仅要计算策略相关性，更需要从策略的构造思想去把握相关性。
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•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
根据前面第三步得出的表格进行规划求解
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•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
根据配置目标进行线性规划 计算各模型的头寸配置
ü从鲁晨光公式可以推导到凯利公式，鲁晨光公式是凯利公式的更普遍的情况。
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程序化交易策略设计与执行冯正平
仓位计算实例
n用凯利公式计算该投资应该使用多少仓位
n共有可投资资金2000万
n问：该投彩球还是黑球，资金多少，如何下注？
•f*=（bp-q)/b
•其中 f* 为现有资金应进行下次投注的比例；
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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
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趋势模型设计原理
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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—
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。
第一步：将模型测试结果或实盘交易结果导出。
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•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性
第二步：将帐户动态权益进行标准化处理，要求是各模型 都统一到一个时间框架。
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•一种计算策略相关性及头寸配置的方法 ——用权益的动态变化来计算相关性