评估有关在超买/超卖区域开仓的风险损失我们将理论结论用于测试，拿智能交易系统测试为例。 我们基于之前的文章使用一款 EA：如何降低交易者的风险（EA Reduse_risks，赫兹量化版本）。我们的任务是用一个特殊的案例来评估在超买/超卖区域入场风险，及可能的损失。 为了降低在超买/超卖区域入场的概率，赫兹量化利用锚定局部趋势开始脉冲的算法。 稍后我们将讨论算法本身。 到目前为止，我们对 EA 测试结果感兴趣 — 首先，使用锚定趋势开始的模块进行测试（我们减少在超买/超卖区域入场的概率），然后禁用该模块进行测试（我们剔除这种锚定为代表的保护，增加在这些区域入场的概率 — 趋势“尾巴”。我们测试最坏的情况，令其尽可能真实。 我们将特意举一个例子，其中初始利润结果为负。第一次测试结果 (一般结果和余额图表):
4 g7 c, H+ P" R) X! }9 l1 ?
2 z. q& n: k# X/ ~9 t- u+ G* S 添加图片注释，不超过 140 字（可选）$ f# n. B: O: C
图例 3. 启用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块常规测试结果，
; S$ _, C# @2 |' Z9 u! ^% [- e4 i9 ]" }9 p8 a+ n0 a
 添加图片注释，不超过 140 字（可选）. r5 I6 b- l. L2 N* y! D% j
图例 4. 启用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块余额/本金图表
- u' b7 l2 [) E: P$ i 添加图片注释，不超过 140 字（可选）图例 3 和 4 显示结果和第一个测试的图表，其中启用了在超买/超卖区域入场风险降低降至最低的模块。 您不要因第一次测试中缺乏存在而感到困惑，因为首先，赫兹量化所用 EA 只是为了研究，而不是针对实盘交易。 第二，对我们来说很重要，在这种最坏的情况下可以预示到什么后果。我们现在禁用上述保护模块，并测试 EA。第二次测试结果 (一般结果和余额图表):
* h* v( T Z& O5 V6 Z* ?2 k# u9 Y4 H' D
 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
2 n6 t7 v( b# N, O图例 5. 禁用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块常规测试结果，
% Y+ @+ i' I+ r3 p7 i8 W" N, D; D4 A1 Q
 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
; B( i; Y2 ~/ M R图例 6. 禁用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块余额/本金图表9 X6 y( H1 l" O# V! b; @# [9 X. m6 f
图例 5 和 6 显示结果和第二个测试的图表，其中禁用了在超买/超卖区域入场风险降低降至最低的模块。赫兹量化按一些重要参数比较这两个测试的结果，并在以下图例中显示：
( t9 I) h7 s& ?0 @+ m/ a1 l! M( R+ Q) t! J
 添加图片注释，不超过 140 字（可选）' f# q9 I! a7 {" w: K: b
图例 7. 忽略在超买/超卖区域入场风险时参数恶化（交易效率）的图表9 ]9 e6 q' G$ p* g
图例 7 显示了第一个测试的结果 — 它是级别 1（所有参数的单个起始级别），而第二个测试结果是级别 2、3 和 4。 正如我们在图表中所见（测试 2 相对于测试 1），忽略了在超买/超卖区域内开仓相关的风险，以致会导致不利后果 — 在这种情况下，重要指标比之第一个指标的测试结果有了不容忽视的恶化。 它们最初是负数并不重要；重要的是，与最初的指标相比，它们已经有了不容忽视的恶化："1" — 测试 1 的结果是基准级别（对于在启用了风险最小化模块的情况下获得的每个参数），测试 2 的指标相对其已有了变化。"2" — 一般训练的结果，恶化了 168％。"3" — 存款提取（最大回撤值不断增长），恶化了 97％。"4" — 恢复因子，恶化了 67％。因此，我们从实践中获悉，如果不采取某些特殊措施，那么，考虑到市场的不稳定因素，有些入场会处于超买/超卖区域，从而恶化交易结算结果。下面我们将研究在超买/超卖区域离场（现有持仓平仓）的后果。 | 
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-5-15 08:28:14