读书笔记_中国期货市场量化交易(李尉)03
第六章 从预测到交易
因子评估:R^2,择优而用,同时需考虑时间因素,时间段波动小,收益可能无法覆盖手续费和滑点
最终评估:资金曲线
预测值的使用:假如是收益,可以当做仓位,高预测值高仓位,或按照马克均值方差构造最优组合,或者风险平价高波动低权重等
开仓阈值:一般不对未来做预测,开多空堆成阈值,相应平仓阈值是否相同需要进一步思考
收益对比评估:累计盈亏/最大回撤相对合理,年化/最大回撤 会歧视长期策略,但实际长期策略比短期更有说服力
策略筛选规则:
1,不宜采用单指标过高模型(作者未说明原因,可能个人经验吧)
2,避免高相关性,
3,最好采用滚动优化,也和实际场景更符合
顺势or逆势:信号前16k线中,和信用同方向的比例
网格搜索:过拟合根源(个人感觉,模型复杂度也是一个)
平仓问题:可以看做风险控制,非多即空会带来长期持仓风险
开仓和平仓参数选择方法:定开仓阈值后,寻优平仓阈值
策略评估:
1,夏普,最常用,但不是非常合理,比如近期收益应该远期收益权重高,夏普则认为等权(行情类似性)
2,最好结合图形看(近期收益,近期最大回撤)
3,单笔平均盈利,决定策略容量,平均盈利越低,对滑点越铭感,收益越容易被侵蚀
4,参考,历史相似价格的收益情况
5,筛选掉平均收益低的剩下的基本都差不多了(可能和特定策略模式有关)
第七章,策略模型深化
第三方平台常见问题:
1,解释性语言,运行速度慢
2,无法保存中间结果
3,逐k线计算
4,图表绘制容易卡壳
5,最新价格无从知晓是买价还是卖价
6,挂单策略,低于挂单方成交(这个不是很懂)
分笔策略:等成交量绘制k线
简化搜索空间:预测与仓位挂钩,预测与动作挂钩
加速手段:并行化,GPU
策略:统计模型+交易模型2部分
策略筛选和投资组合优化:风险平价,马克均值方差等
1,日内,每日更新,按照一定规则筛选第二日交易的标的即可
2,隔夜,作者倾向于做小训练测试,好处时,明确知策略在那种行情下获取的较好收益
3,控制策略数量,这个最优策略从多少策略中筛选,是否过度优化
计算因子技巧:稀疏矩阵,逐步回归和逐渐回归
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