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程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!
发布时间:2023-07-05 18:23:19| 浏览次数:

在程序化交易中,除了比较常用的价格数据,成交量也是比较常用的一个维度。在交易策略中加上成交量的相关条件,有时可以在一定程度上起到过滤的作用,当成交量不足的时候,策略不开仓,有时可以过滤掉一些假突破。但是,由于额外加了成交量这样一个过滤条件,也很有可能因为成交量没达到条件而错过了一波原本能抓住的大行情。总体来说,一个策略有它的优势和适应的行情,也有劣势和不适应的行情,笔者个人认为,总体能达到一个相对平衡和比较良好的状态就可以了,没有能够适应所有行情的单个策略。

我们把思路更加具体化,以某一个简单的高低点突破策略(即突破高点平空开多,突破低点平多开空)为例,在该策略的基础上加上成交量的限制条件:当价格突破高点或低点的时候,要求成交量也要创出近期的新高。需要注意的是,在历史回测的过程中,由于K线已经走完了,整根K线对应的成交量也确定了,但是实盘中,K线未走完时成交量是不确定的,因此,如果用盘中的突破价来即时成交,很有可能在历史回测的时候存在未来函数的问题,在实盘中也很有可能成交不了。因此,笔者在本文中用收盘价成交的方式来规避未来函数。同时,在策略中加入一定的跟踪止盈条件和较小幅度的止损条件。

为了测试结果尽量地接近实盘交易,我们把手续费设置为交易所手续费的1.5倍,开仓和平仓各加1个最小变动价位的滑点,测试的品种是所有活跃的国内商品期货指数合约,每个品种分配初始30万本金,每次开仓的手数按照10万资金的3倍杠杆计算,以下分别是在60分钟和日线级别的初步测试结果。

程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!

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从初步测试的资金曲线和数据来看,该策略在60分钟和日线上都有比较好的普适性,在全品种测试中,绝大部分年份是盈利的。两个周期历史回测的胜率都在25%左右,胜率相对比较低,但是盈亏比都相对比较高,60分钟周期的盈亏比为4.46,日线周期的盈亏比为6.55,可见,加了较小幅度的止损条件后,对于单次交易的亏损控制得比较好。

以下是该策略近期在部分品种60分钟线上的开仓、平仓信号图,红色部分代表持有多单,绿色部分代表持有空单。

程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!

该策略从6月27日至9月21日在铁矿石上,较好地抓住了3波较大的上涨行情和2波较大的下跌行情,最近一次是在9月6日开空,目前持有空单。

程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!

该策略从8月16日至9月21日在焦炭上,较好地抓住了1波上涨行情,最近一次是在9月13日开空,目前持有空单。

程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!

该策略从7月25日至9月21日在鸡蛋1801上(由于鸡蛋各个合约之间的走势通常差异比较大,因此我们以主力合约为参考),较好地抓住了1波较大的上涨行情和1波较大的下跌行情,最近一次是在9月21日开多,目前持有多单。

程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!

该策略从8月16日至9月21日在铜上,较好地抓住了1波上涨行情和1波下跌行情,最近一次是在9月21日开空,目前持有空单。

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该策略从8月9日至9月21日在白银上,较好地抓住了1波上涨行情,最近一次是在9月11日开空,目前持有空单。

程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!

该策略从7月26日至9月21日在铅上,较好地抓住了1波上涨行情,最近一次是在9月12日开多,目前持有多单。

总结:从初步历史测试结果来看,加了成交量过滤的条件后,可以在一定程度上减小在震荡行情中来回止损的问题,但是有时会因为成交量不够而错过一波大行情。同时,加了较严格的止损条件后,虽然降低了胜率,但是把单笔交易的亏损控制在较小的范围内,提高了盈亏比。

笔者水平有限,本文仅供程序化初学者或想学习程序化的交易者参考,部分观念可能带有一定的主观性和局限性,如果有不同意见或其他疑问,或者想要了解程序化的哪一块内容,欢迎大家在文章下方留言,笔者会尽可能地为大家解答。

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程序化研究之量价配合策略:低胜率、高盈亏比!

七禾网www.7hcn.com研究中心研究员 傅旭鹏

风险提示:投资有风险,本报告仅是个人观点,仅供参考,不构成投资建议。

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