※ 引述《tallan (OsO)》之銘言:
: 要看報表的圖請到
: http://blog.sina.com.cn/s/blog_ab3b63d201017jqv.html
: 我剛開始做程式交易時,犯了一個錯誤,就是在多策略分散上面
: 我定義一下我的多策略,在同一個市場,波段策略,用出了20個程式。
: 但我最後發現,一堆垃圾集合起來不會變黃金,到最後我波段和當沖,就各留二隻程式。
: 剩下就是用不同的"非價格濾網",來做策略的分散。
: 當然2隻程式的相關係還是很高,如果都是順勢策略,相關係數大概還是會在0.7左右。
: 以下我用的是Multicharts的Portfolio Backtester的功能。
: 用之前提的robust的當沖模型,5個市場的參數完全一模一樣。
: 把所有的損益都改成"美金",期貨市值調成20000~25000美金之間,也就是大約下2口小台
: 指,1/5口股指。
: 回測期間2010/10 ~2013/06
: 總獲利21788美金,最大回檔2021美金
單一市場多策略的相關性不太可能很低
策略只有三種狀態 要不是多和空 不然就空手
除非多策略的每個策略空手的時間都很多
然後彼此進場的時間錯開
否則我不太相信策略可以有很低的相關性
簡單說 如果策略都在場內 但是多空對做
事實上這只是在降低槓桿而已
反之如果策略都同向的話
一個黑天鵝事件也是讓大家一起掛
我認為如果大多數時間都在場內的交易策略(ex: 多空對翻型)
是不太能夠靠多策略來有效降低MDD
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: 要看報表的圖請到
: http://blog.sina.com.cn/s/blog_ab3b63d201017jqv.html
: 我剛開始做程式交易時,犯了一個錯誤,就是在多策略分散上面
: 我定義一下我的多策略,在同一個市場,波段策略,用出了20個程式。
: 但我最後發現,一堆垃圾集合起來不會變黃金,到最後我波段和當沖,就各留二隻程式。
: 剩下就是用不同的"非價格濾網",來做策略的分散。
: 當然2隻程式的相關係還是很高,如果都是順勢策略,相關係數大概還是會在0.7左右。
: 以下我用的是Multicharts的Portfolio Backtester的功能。
: 用之前提的robust的當沖模型,5個市場的參數完全一模一樣。
: 把所有的損益都改成"美金",期貨市值調成20000~25000美金之間,也就是大約下2口小台
: 指,1/5口股指。
: 回測期間2010/10 ~2013/06
: 總獲利21788美金,最大回檔2021美金
單一市場多策略的相關性不太可能很低
策略只有三種狀態 要不是多和空 不然就空手
除非多策略的每個策略空手的時間都很多
然後彼此進場的時間錯開
否則我不太相信策略可以有很低的相關性
簡單說 如果策略都在場內 但是多空對做
事實上這只是在降低槓桿而已
反之如果策略都同向的話
一個黑天鵝事件也是讓大家一起掛
我認為如果大多數時間都在場內的交易策略(ex: 多空對翻型)
是不太能夠靠多策略來有效降低MDD
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