量化突破策略那点事

gyshssl 数据策略 2019-9-24 07:27 124678人围观

在**程序化交易**领域，大多数时候，我们能够在线图上看到趋势开始、发展或停止时的特征。但是这些特征并不足以支撑预测趋势未来的变化。很多成功的趋势发展都来自于突破，但是一般在突破后出现的大型趋势机率却不如我们心中所预期的那样高。

假如交易者在某一个商品每次突破时都做顺势的买进或者卖出，那么在经历过多次假突破后，耗损所用的亏损资金可能会超过成功的获利。在上下影线同样也会发生这样的问题，上涨趋势的开端往往来自于大型的下影线。一般认为这种K棒型态是空方力道衰竭，并且目前的价格满足市场认同的买入点位所以形成强力的支撑。

但是如果我们仔细观察就会看出，在一些明显上涨的趋势发展过程中也会有很多存在中型以上的上影线。在K棒出现上影线后积极的买盘然后再立即向上突破高价位，让价格持续走扬，下跌的趋势也是这种情况。
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在2000年到2014年，如果我们用综合多样指数商品，如：恒生指数、小道琼、日经225指数等做为统计大样本，来统计突破和影线两个特征，就会得出几个数值：10日以上的横盘后突破横盘低点，真正发展成一般波段交易可获利区间概率是18.3%；10 日以上的横盘后突破横盘高点，真正发展成一般波段交易可获利区间概率是26.2%。

对于中、大型涨势所呈现出的中型上影线，真正转折翻空一般波段交易可获利区间概率是13.0%；中型下影线在中、大型跌势中所出现，真正能够转折翻大多数是一般波段交易可获利的区间机率为 16.9%。

综上所述，趋势反转点并不能够用单一价格现象所出现的形态来准确判断。这时，我们可以利用多佐证来提高成功率。

参考相关系数高的同质商品是否共同出现特征，是主观建议者最常用的多佐证方式。多国市场发生指数型商品的中、大型趋势的几率很高。还是以之前的测试区间为例，当出现上述多个商品共同出现突破的情况时，趋势发展的真实性明显提高许多。

我们在此时套入同样的突破条件，如果同时所有指数商品向上突破高点。那么，对于43.1%能发展成为可获利波段、向下突破成功率是37.2%。

同样，除多市场外，常被引用的突破附带条件也有成交量。当市场参与者平均持有成本的成功地朝突破方向推移时，就会造成反向止损的容忍区间会离新价格较远，接下来突破获利者止盈的压力就会更容易被市场接受，价格就会有比较低的概率移回盘整区间。

对于程序化交易者来说多佐证方式可以先不考虑价格移动的方式。因为突破本身已经是价格的型态，如果在此时再嵌入一层价格滤网，效果并不会非常明显，因此建议交易者可以充分利用波动率等方式进行堆叠判断。

我们在此以ATR为例，如果短期ATR瞬间突破长期ATR ，再根据向上突破成功的机率由原本 43.1% 增加为 52%、向下则由 37.2% 增加为 47.1%。

在许多波段交易者眼中，获利因子往往比胜率更被重视。但是对于突破型态的策略就必须要特别注重这个数值，尤其是在搭配获利加码的突破策略的情况下。

很多投资者都习惯于从归类和线图中找出趋势的征兆，而且许多波段都有类似的特征。但是这些投资者却忽略了，这些特征也常常会发生在未改变趋势的时候。因此在错误中不断尝试，因为止损而侵蚀资本。

交易过程往往是枯燥的，因为未必每天都会出现合适的交易机会，程序化交易投资者如果能够耐心等待，用多层次来分析确认趋势的形式，即便可能会失去在第一个瞬间入场的机会，但是却能够在长期的交易中节省大量不要的交易成本和亏损，这些省下来的金钱会大于多佐证所流失的获利。