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SF38丨不对称超趋线+自适应快速离场

松鼠宽客 发布时间:2022-03-25 09:15:03 ,浏览量:0

 致力于量化策略开发,高质量社群,交易思路分享等相关内容

大家好,我是Le Chiffre。

今天给大家带来的是超级趋势线系列第7篇内容,该系列从2021年4月份开始历经半年多,不断从进场的超级趋势线算法,出场的灵活度、自适应等角度更迭多个版本,多种不同进出场逻辑,不可为不全。

在介绍SF38之前,我们先对历史之前所有版本做一个总结,同样今天这篇SF系列策略文章也是2021年最后一篇,超级趋势线系列如下:

       SF29——“魔改自适应均线+多空不对称组合”

       SF26——“枢轴点趋势策略”

       SF33——“超级趋势线系列之3”

       SF35——“可变指数动态平均+自适应出场”

       SF36——“跟踪+定向双重离场”

       SF37——“新一代ATR在超级趋势线中的作用”

  

 除了SF37以外,以上所有版本的趋势线都是基于ATR,也就是真实波幅来构建的超级趋势线,而SF37是我们采用新一代ATR计算算法,今天我将该新一代ATR命名为“STR”,中文译名可以叫做“实体波动幅度”、“松鼠波动幅度”亦可称为“超级波动幅度”(详情算法逻辑请见SF37该文章)。

在之前发布的“量化研究丨多空本来就不一样,醒醒吧”和“量化研究丨多空不对称”两篇研究文章中,我再一次深刻体会到,除了周期和参数对于多空不对称以外,策略的思路逻辑并没有进行多空不对称的迭代与修改。

本期的进出场将采用多空不对称的算法进行多空超级趋势线扭转的判断,其中还对时间因素、三种不同不对称算法等共同进行了测试验证。

一、不对称逻辑如何构建与时间因素

在题为“量化研究丨多空本来就不一样,醒醒吧”一文中,我们研究了黑色系中,所有的品种多空的上涨和下跌速度,如下图所示:

螺纹跌的速度大于涨的速度次数累加。

铁矿石跌的速度大于涨的速度次数累加。

我们简单从螺纹和铁矿石可以看出,螺纹在2016年供给侧改革之后,表现出跌的速度一直大于涨得速度。因此出现了,比较累加值下跌速度累加次数持续大于上涨速度累加次数。然而这种情况在铁矿石上面又是另一番场景,铁矿石从2020年8月份开始,才表现出同螺纹钢一样的特性,而在之前,呈现出上涨速度远远大于下跌速度。

从这个逻辑出发,我们尝试将快涨快跌的一侧进行两个逻辑判断:

第一,快涨快跌属性配合扭转速度快、算法计算小的波动算法,从而快速进入反转行情节奏。

第二,快涨快跌一般往往行情短暂,通过过滤逻辑,顾虑掉这些快涨快跌行情节奏。从而避开这些交易。

综上所致,其实说白了,就是我们到底是出手快一些,还是用一个逻辑过滤掉,尽量不出手。理论来说,出手快一些可以抓住很多的小波段,但是错误率也会提升。反之亦然。

实验逻辑如下:

1、我们在螺纹空中采用“STR”的方式,因为STR算法舍弃掉K线之间的跳空问题,整体波动与ATR无异,详情请看SF37系列文章,或“另类社群”(异质化CTA)名为“异质化社群量化研究3丨——波动率刻画”一文。

2、我们采用跨日周期的ATR计算,通过更大周期频率的波动率过滤。

以上两种逻辑我们用在螺纹空中,测试结果表明:第一种绩效远远差于第二种。如下图所示:

第一种

第二种

通过回测我们可以看出,在螺纹的世界中,整体下跌速度快于上涨速度,而从趋势角度来看,频繁的下跌,且速度较快,增加了错误的次数,而敏感性逻辑反而助长了这种错误方式的增加。

反观第二种方式,我们通过更加严格的过滤方式,减少了错误的开仓。只做下跌速度又快、持续时间又长的行情。

其中,这里我们在构建超级趋势线第一步逻辑中,采用了跨日周期ATR作为逻辑,而不是采用多头里面的STR逻辑,如下图所示:      

二、可视化

下面我们具体的来感受一下不同算法配合多空不同行情效果,如下图所示:

空头

多头第一段

多头第二段

我们从不同算法构造多空不同结构来看,在多头结构中,从2021-7-15至2021-9-23出现了数个空头转向情况,而我们在第一幅图空头中,并没有看到空头转势的情况出现。这其实就是我们最初想要达到的效果,或者说达到最基本我们研究的效果。多空本不该用同样的扭转逻辑去判断进出场。

同样地,我们这一次去掉了每日开盘价这个取值,反而统一用早上9点作为每日开盘价的代替,从回测最终结果和策略逻辑来看,早上9点的基准还是要比夜盘的9点准确。这里我们就不再具体演示。

三、绩效

组合

LPG

AP

i

Ss

J

文华-焦炭-long

文华-焦炭-short

四、出场

由于在SF37中,为了弥补自适应Krange出场模式较慢的出场方式,我加入了er效率系数择时加速出场的逻辑判断,但是无形中增加了两个参数的融入,不仅增加了参数优化的时间,也不同程度降低了模型的稳定性,对于一些新手,或者理念比较保守的人来说这属于比较纠结和难受的一点。

SF38中,笔者将考夫曼自适应均线的逻辑融入到自适应出场过程中,该解决方案属于SF35和SF37的综合体,既保持了自适应,同样减少了参数个数,出场由3个参数降低到1个。如下图所示:

详情请见VIP社群源码。看不懂的我会在下周直播为大家解答。

另外,加播一条直播消息,经“异质化社群”投票决定,2021年度“异质化社群”直播策略讲解与答疑将于2021-12-27至2021-12-31本年最后一周开始。具体时间暂定为2021-12-31日晚19:00-21:00开始。

届时我将LM系列几个经典策略拿出来手把手进行讲解,以及策略背景如何思考,代码如何完成的逐步进行讲解。在这里,大家不仅能够获得源码,更可以获得持续可迭代的思路。

最后,在2021年即将结束,2022即将来临之时,提前祝愿大家新的一年账户节节高,回撤节节低,身体健康,阖家欢乐。

由于各平台差异,回测绩效以TBQ版本为准

本策略仅作学习交流使用,实盘交易盈亏投资者个人负责。

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