[轉(zhuǎn)] 國(guó)海良時(shí)沈曉春：程序化交易是“模糊”的精確

2013-10-20 00:44 來源： 大智慧阿思達(dá)克通訊社 瀏覽：839 評(píng)論：(0) 作者：開拓者金融網(wǎng)

阿思達(dá)克通訊社10月29日訊，國(guó)海良時(shí)期貨金融創(chuàng)新部負(fù)責(zé)人沈曉春博士在由中國(guó)金融期貨交易所、國(guó)海良時(shí)期貨公司主辦的申城高端論壇上介紹了程序化交易的思路，她比較了形態(tài)識(shí)別在傳統(tǒng)技術(shù)分析和程序化交易中的異同，認(rèn)為在程序化交易中擬合能夠盈利的價(jià)格變動(dòng)規(guī)律，再通過遺傳算法則可提取出效果更優(yōu)的信號(hào)。

沈曉春著重講解了程序化中的形態(tài)識(shí)別。她認(rèn)為，在程序化中用到的信息根據(jù)精確度劃分可分為精確的信息和模糊的信息，比如昨日最高最低點(diǎn)或者今日的開盤價(jià)，這些都是精確的信息； 而諸如RSI(n)>LE, LE取值在60-95之間這類信息則屬于模糊的信息。

她認(rèn)為，傳統(tǒng)技術(shù)分析中的形態(tài)識(shí)別通常是基于精確信息(配合主觀判斷)而非模糊信息，因此在程序中較難實(shí)現(xiàn)；而在程序化交易中，雖然知道技術(shù)指標(biāo)的形態(tài)中包含能幫助投資者盈利的額外信息，但不知道信息的具體表現(xiàn)形式。

而程序化設(shè)計(jì)者針對(duì)此難點(diǎn)的解決方案為，不追求識(shí)別具體的形態(tài)，而將目標(biāo)放在通過某種數(shù)學(xué)形式來擬合能夠盈利的價(jià)格變動(dòng)規(guī)律，利用遺傳算法對(duì)程序進(jìn)行訓(xùn)練，這樣可以在本來已被證明有效的信號(hào)中進(jìn)一步提取出效果更優(yōu)的信號(hào)。

沈曉春以RSI模型舉例稱，對(duì)于簡(jiǎn)單的RSI模型，樣本內(nèi)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，收益回撤比較低，但一旦投入實(shí)戰(zhàn)，回撤就變的相當(dāng)大，總體來看，使用該策略獲得的凈盈利為59.082萬元，最大回撤為5.742萬元，收益回撤比為10.29；而使用RSI形態(tài)識(shí)別策略，在同樣的數(shù)據(jù)、倉(cāng)位以及出場(chǎng)規(guī)則下，收益大幅提高，總體來看，使用該策略獲得的凈盈利為93.096萬元，最大回撤為7.47萬元，收益回撤比則大幅提高至12.46。

除此以外，使用形態(tài)識(shí)別的策略在多市場(chǎng)應(yīng)用方面效果也是比較顯著的。對(duì)于此種策略的要點(diǎn)，沈曉春認(rèn)為在與參數(shù)數(shù)量的選擇，參數(shù)太少起不到效果，太多又會(huì)導(dǎo)致過度擬合；要點(diǎn)之二在于使用遺傳算法，即在多參數(shù)同步優(yōu)化時(shí)確保最優(yōu)參數(shù)落在參數(shù)平原中，規(guī)避奇點(diǎn)。

據(jù)了解，遺傳算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能領(lǐng)域中用于解決最優(yōu)化的一種搜索啟發(fā)式算法，是進(jìn)化算法的一種。它是從問題解的串集開始搜索，而不是從單個(gè)解開始，這使得其覆蓋面大，利于全局擇優(yōu)。

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