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2.从一个例子说起-基于Matlab的量化投资

(2012-07-19 23:12:46)
标签:

matlab

量化投资

frb

rb

faruto

分类: 基于MATLAB的量化投资


         太多虚的和理论的东西先不说,先上一个实例,后面的一些测试和讨论可能大多数会拿这个做例子来说明。

 

测试策略:FRBFaruto’s Range Breaker

策略类型:日内策略,趋势类策略

策略简介:突破某一区间入场、尾盘固定时间离场、固定比例止损、每日至多交易1次。

测试品种:IFCU

测试周期:1分钟。

测试手续费:采用201261日起四大交易所手续费新标准的1.5倍,比如IF最新手续费为0.35%%,则测试手续费为0.35%%*1.5=0.525%%

测试冲击成本:采用绝对形式,IF买卖共1.5跳(slip),其他品种1跳(slip),实际操作时在买时加入冲击成本,卖时无冲击成本,比如IF在测试时在入场点加入1.5跳冲击成本,离场点无冲击成本。

参数设置:参数共两个,一个和生成区间中轴相关,另一个是中轴加减的幅度来生成上下轴,暂且不进行参数寻优,使用经验参数固定下来在IFCU做测试。

其他说明:使用固定1手进行测试。

 

IF测试结果评价指标:

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     我们看到FRB是一个正收益的系统,由于是趋势类的策略,胜率不高很正常(40%左右)。

由于没有进行参数寻优,FRB的收益和回撤并不理想,而且回撤还是比较大的。

某日交易信号Demo:

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资金曲线:

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仓位、最大回撤:

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多空头饼图统计展示:

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累计盈亏VS手续费:

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通过将多空头的收益分离出来,目的是看单独的多空的收益和手续费的状况,进而在某些层面改善策略。

每笔交易收益分布统计:

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通过统计每笔交易的收益分布,可以看出趋势类策略的收益分布大致是个右偏态,小亏大赚,主要靠着右边尾部的大盈利来实现整体的正收益。

收益多周期统计:

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多周期的收益统计可以方便的看到该交易系统在每年、每月、每周、每日等不同周期的收益情况。

 

         如果一个交易系统是“好的”,其至少具有多品种、多周期的通用性,先看一下FRB在其他品种的测试状况,参数仍然使用默认参数,在CU上看看效果。

 

CU测试结果评价指标:

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资金曲线:

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收益多周期统计:

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         后面讨论的一些东西,包括参数寻优、稳健统计指标的构建、交易系统评价及其由于随机交易系统对比和统计检验等等相关的话题都会以FRB交易系统为主要例子进行展开讨论。


=========额外添加在AL上的测试效果==========

参数不变,在AL进行测试。

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附四大交易所手续费新旧对比表:

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