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另类交易策略系列之九:基于遗传规划的智能交易策略方法

  另类交易策略系列之九:基于遗传规划的智能交易策略方法最优策略的实证结果如下,全样本来看,年化收益率为116%,胜率为42.68%,赔率为1.91倍,历史最大回撤为-8.2%,分年度来看,2010、2011、2012年化收益率分别为118%、67%、34%,胜率分别为39%、42%、45%,赔率分别为2.36、1.80、交易策略规划1.54,最大回撤分别为-6.18%、-7.48%、-8.09%,交易次数方面,每年交易在400次左右,平均每天1.6次。

  系统交易策略新动向:遗传规划智能方法业内程序化交易策略开发基本上都是从研究经典交易策略开始的,在前人的基础之上,结合自身的交易特点、风格以及心得或融合各家之长,或对若干进行改进而最终形成自己的交易策略,而当策略逐渐失效之后,再回头检查问题,挖掘失效原因,寻找新的市场特点对原有策略进行改进升级为新一代策略,如此反复。而这一过程与达尔文之物种进化颇有相似之处,物种适者生存及进化繁衍的过程与系统交易策略强者为王及策略改进升级的过程如出一辙,人工智能领域的遗传规划因此可以用来进行系统交易策略研发。事实上,BIGBLUE及R-MESA的创始人已经成功的将遗传规划运用于系统交易策略开发,并在FuturesTruthMagazine跟踪的TOP10策略排行榜中占据六席。智能交易策略生成首先大家构建了自己的遗传规划算法框架,在设定了群体规模为500,个体适应度为收益回撤比的情况下,以股指期货5分钟为交易周期,进行日内程序化交易策略的进化迭代生成,算法在迭代至54次之后收敛,累计测试了27000个策略。

  一类是利用程序化进行系统交易,系统化交易策略已经占到了80%的比例,CTA策略又包含两大类,具有绝对主导地位。就结构来看,一类是非系统交易(比如人为定性分析交易),

  首选策略根据BarclayHedge数据,全球对冲基金管理规模在2007年达到2.13万亿美金的巅峰之后略有小幅萎缩,截止2012年1季度总规模在1.76万亿,而其中采用CTA策略的管理规模从1980年以来均呈逐年递增态势,截止目前为止总规模达到了3280亿美金,占全球对冲基金总规模的18.6%,已成为对冲基金首先策略之一。

  未来研究方向遗传规划博大精深,大家未来的研究将围绕大家构建的整体算法框架,在输入终端集、函数算子、交易规则以及树形结构方面进行更深的讨论,敬请关注。


点击次数:  更新时间:2020-05-16 10:42   【打印此页】  【关闭
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