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如何对策略进行优化

如何对策略进行优化

        在实盘交易中,我们需要表现稳定的交易策略。我们已有的策略可能在某些品种或某些评价指标下表现良好,但改变交易品种、样本区间或评价指标后, 策略的表现可能会变坏。我们进行策略优化的目的就是解决原有策略中存在的问题,或针对特定的优化目标对策略进行改良,或对原有的策略池进行整体的优化,使原有的策略能够表现更加稳定,适用性更强。

       我们将以实例的形式,介绍我们是如何对策略进行优化的。以策略螺纹钢RB888-15分钟线-2015.12.11\20151211_201026_62047.96为例,该策略在适应度、收益风险比、峰值平稳性等指标方面表现良好,但大部分策略在最大回撤值、最大持仓风险等指标评价下表现不佳。另外, 该策略对应的样本区间时间跨度太大,使得样本验证的时间有限。(策略数据区间及样本区间如图1所示,策略部分指标表现如图2所示

图1:策略数据区间及样本区间


图2:策略部分指标表现


优化步骤:

1、更换数据及样本设置

         前文提到,该策略对应的样本区间时间跨度太大,使得样本验证的时间有限,因此在优化的过程中可以改变样本区间。在本例中,我们只改变样本区间。优化后的样本设置如图3所示。

图3:样本设置的更改



        数据使用区间没有改变,但样本内数据区间从 2009/12/25-2015/01/19 改为 2009/08/05-2013/04/10,样本内数据区间变小,样本外数据区间变大,这样得到的策略更有说服力。


2、编辑新的指标

     除了常见的系统指标外,我们可根据需要编辑新的指标。我们设立了92个指标进行选择,指标详细情况详见http://www.ysquant.com/List/content/id/8/aid/316.html


3、修改度量指标

     前文我们指出其在收益风险比和峰值平稳性等方面表现良好但在最大回撤值、最大持仓风险等指标评价下表现不佳,对此,可以修改度量指标。策略度量指标如图4所示。

图4:策略度量指标



         优化后的度量指标如图5所示。

图5:优化后的度量指标



       一方面,我们将样本内度量指标设置中的峰值平稳性和峰度值改为最大连续盈利和平均盈亏比;另一方面,我们将样本内筛选条件设置中的收益曲线 R 平方值和持仓平稳性改为最大回撤值和最大持仓风险,并将其临界值按图 4 设置。


4、未达目标重新优化

      优化后策略我们将会对其进行模拟验证,如若出现未达目标情况,我们会重新进行优化。


5、重新评估

      重新评估是策略优化的最后一步,经过上述步骤的优化后,我们会对原策略进行重新评估。将表现比较好的策略移动到策略观察区,重新评估完成后,会上传至策略库,进而上线网上商城。