策略相關性 - 財經

※ 引述《vedel (vedel)》之銘言：
: ※ 引述《Matique ()》之銘言：
: : 假設目前有3支策略在RUN
: : 3支都是順勢,correlation相互介於0.7-0.8之間
: : 以年為單位比對,用MC Portfolio測的
: : 由於相關性太近,所以策略組合能降低的drawdown有限,
: : 且創造力低落也寫不出其他邏輯的順勢策略來了
: : 現在有一想法,寫一支逆勢策略,回測績效為
: : 逆勢 profit factor = 1.4 3支順勢平均 profit factor = 2
: : net profit/MDD = 3.0 net profit/MDD = 5
: : 逆勢的績效超爛,沒辦法我程度低落...
: : 不過對上其他順勢correlation都只有0到負0.2之間
: : 我在想其實只要策略組合的net profit/MDD有上升,達到互補作用
: : 單一策略績效很爛也都是可以考慮的吧? 不知道各位有什麼想法
: 最近在研究這個,你的相關系數太接近了,相關係數平均在0.5以下在模型裡
: 會有比較好的表現.
: http://ppt.cc/QavN
: 組合後的標準差比單策略都來的低
: http://ppt.cc/AQ4S
: 求解風險矩陣變異數最小值 http://ppt.cc/8ZZZ http://ppt.cc/Ubop
: 不過馬克維茲modern profolio theory已經60年了,屬於靜態投組最佳化,
這東西不適合用在期貨交易策略上
他的input是報酬率
output是權重

報酬率跟權重這東西在交易策略上很難定義
一般來說交易策略有槓桿的影響 有資金大小的影響
要能夠明確定義這些東西 有些難度跟衝突算

像是權重要用口數算嗎 還是用資金比例算?
報酬率也是用資金成本算出 還是用槓桿?

資金成本用甚麼算 MDD? 凱利方程式? Van Tharpe?
資金成本在不同的時間點又會一直變 是不是報酬率也會一直變?
: 而且用標準差(報酬常態分佈),衡量風險其實不符合實務
這邊說的沒錯 期貨交易策略如果屬於順勢 通常會厚尾右偏
用常態分配當基礎 不見得有意義
: 這些年有很多的理論在做動態配置的,主要是forecast報酬率未來的變動

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