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):- n p& f6 |1 Y( ^3 d3 k
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. G1 j3 v( n$ z3 t" }1 T$ L2 d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,
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# W9 r% H1 p+ B! s6 Y' c$ C 添加图片注释,不超过 140 字(可选)
# x z" t; A" L( Q) l. P& v/ w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
! A' B/ K: M) r3 N 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):* T' I8 @ h4 z( s
# C" T& q; @3 b$ F 添加图片注释,不超过 140 字(可选)/ Q p: }1 F$ Y' A5 x, m8 N
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,
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8 g. p/ _, C# P: l 添加图片注释,不超过 140 字(可选)) b7 ], U' a o9 F7 J
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
4 i3 v0 c, q! `4 {$ ], L4 u) d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:
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添加图片注释,不超过 140 字(可选)7 q( l4 t7 p% t+ @3 N
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8 K% {" V( z6 T% P+ _
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。 |