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阻尼在量化交易模型的运用

2018-10-12 10:54 来源:量化交易模型 作者: 量化交易模型
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阻尼在量化交易模型的运用 在物理学中 , 引起一个与振动速度大小成正比 , 与振动速度方向相反的力 , 这个力即为阻尼力 。 我把这个概念移植到量化模型中 。 做过量化模型的都知道 , 当我们定下一个多空转换的值后 , 虽然回测数据不错 , 但实战总发现一
阻尼在量化交易模型的运用

在物理学中引起一个与振动速度大小成正比与振动速度方向相反的力这个力即为阻尼力我把这个概念移植到量化模型中做过量化模型的都知道当我们定下一个多空转换的值后虽然回测数据不错但实战总发现一个问题就是被反复打脸刚刚做多系统就提示做空刚刚做空系统又提示做多如果把系统调整就会出现整体反应比较迟钝导致效果不佳那么我们设想能不能把做多条件和做空条件做成两个其他条件在不符合做多做空的时候我们就看当前状态当前是多的维持做多当前的空的维持做空这就是在系统中使用了阻尼

举个例子经典的海龟系统就是一个阻尼系统因为做多的条件是要收盘价突破20日里的每天最高价中的最高价而做空的条件是要收盘价突破10天里的每天最低价中的最低价不符合上述两个条件的延续昨天的状态

当然我用沪深300指数作为标的做空时买入企债全价指数000013两个参数优化到76/33好像也正好是一倍的关系从2006年起到7月29日收盘竟然高达20倍的收益而且10年多只操作了16次补充一点即使把今年的数据全部去除后优化得到的最优结果还是这个如果我们不用阻尼也就是说买入卖出的天数相同即使买入条件用最高价卖出条件用最低价最佳天数调整到结果总收益率还是从2077.36%跌到1478.40%那么如果不用最高价最低价而都用收盘价呢效果就更差了总收益跌到了1292.97%也就是说做多做空的条件越相同也就是毫无阻尼效果就越差

上面讲的是单品种如果是多品种呢我们还是看我的金创债轮动为了避免过度拟合我们把10-15年的数据作为回测优化数据源16年的数据作为验证在增加阻尼后从表2看到无论从年化收益率最大回撤年平均交易次数夏普比率等均有提升

我只给出一个思路和结果别问我这个阻尼值是多少Flitter的银行轮动所有的都公开了唯独只有阈值也就是阻尼值没公开所以大家会看到明明持有的银行股票已经在F大的排名中不是第一名了但还是要让子弹飞一会结果效果最佳其原理是一样的

在其他很多实战量化模型中适当增加阻尼会使得效果锦上添花






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在物理学中引起一个与振动速度大小成正比与振动速度方向相反的力这个力即为阻尼力我把这个概念移植到量化模型中做过量化模型的都知道当我们定下一个多空转换的值后虽然回测数据不错但实战总发现一个问题就是被反复打脸刚刚做多系统就提示做空刚刚做空系统又提示做多如果把系统调整就会出现整体反应比较迟钝导致效果不佳那么我们设想能不能把做多条件和做空条件做成两个其他条件在不符合做多做空的时候我们就看当前状态当前是多的维持做多当前的空的维持做空这就是在系统中使用了阻尼

举个例子经典的海龟系统就是一个阻尼系统因为做多的条件是要收盘价突破20日里的每天最高价中的最高价而做空的条件是要收盘价突破10天里的每天最低价中的最低价不符合上述两个条件的延续昨天的状态

当然我用沪深300指数作为标的做空时买入企债全价指数000013两个参数优化到76/33好像也正好是一倍的关系从2006年起到7月29日收盘竟然高达20倍的收益而且10年多只操作了16次补充一点即使把今年的数据全部去除后优化得到的最优结果还是这个如果我们不用阻尼也就是说买入卖出的天数相同即使买入条件用最高价卖出条件用最低价最佳天数调整到结果总收益率还是从2077.36%跌到1478.40%那么如果不用最高价最低价而都用收盘价呢效果就更差了总收益跌到了1292.97%也就是说做多做空的条件越相同也就是毫无阻尼效果就越差

上面讲的是单品种如果是多品种呢我们还是看我的金创债轮动为了避免过度拟合我们把10-15年的数据作为回测优化数据源16年的数据作为验证在增加阻尼后从表2看到无论从年化收益率最大回撤年平均交易次数夏普比率等均有提升

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