策略與資金管理流程(二) DD管理實務測試

前面我們講到,從新手到老司機的交易策略撰寫在處理風險的方式有兩種路徑,一種是靠濾鏡做主動式的噪音過濾,一種是被動式的直接監測原始策略的Drawdown(虛擬,不用丟真錢)分布再來動態配分配資金(透過資金管理平台監控處理後,才真實下單到市場)

我們也在最新版本的QuantBrains_Connect中有提供了DD管理源碼讓同學可以自己開啟想要的模式進行切換或是自行修改成自己想要的其他資金配置模型,請同學直接在討論區中下載更新

這一篇測試我們就直接開啟DD Management mode 3

回測的方法,我們直接透過艾揚的加值函數 GV plus (真的好用,推薦)

直接在我們的Drawdown管理源碼內加上

putMCDataD(“GV01″, barTime ,”filter_DD”, filter_DD);

把原始策略的統計資料傳過去第二個策略圖表,接收第一個圖表的DD觀察資訊

filter_DD=GetMCDataD(“GV01″, barTime ,”filter_DD”);

一樣用我們最原始的無腦均線策略,

看起來有點黏,恆生的特性,雖然趨勢大的時候很大,但雜訊也不小。如果我們一時間不知道拿什麼當作濾鏡來過濾雜訊(多數人大概都是卡在這一點而踏不進國外商品,因為多數人口袋裡永遠只有一個這幾年最紅的價差濾鏡),那就直接用Drawdown 分布資訊來進行管理就好

直接開啟QuantBrains_Connect Mode 3濾鏡模式開始進行Drawdown管理

先來看預設值DD_weight(2)

看起來雜訊已經被濾掉不少,可以看的出來損益曲線的抖動已經大幅減少

(感受一下權益曲線各區塊的上下位移)

再來看看將DD_Weight 調到3,作更高強度的資金配置管理

看起來更順眼一點

DD_wieght的調整,同學可以依據商品特性自行做設定,有些商品如果走勢特性比較黏(例如外匯類商品或是習慣把日夜盤混在一起做的那種),就可以把數值設定的嚴格一點,只是一種tradeoff

好像沒什麼好講的,這篇就結束了,有時候交易就是真的也沒什麼好講的,一條無腦均線做出基本趨勢(當成一支股票或基金),然後淨值跌太多就來”買進該策略”(管理的威力),沒了XD 邏輯簡單,Simple最好

再提醒一次,在DD管理的實務運作上務必搭配基本的動能評價來確認動能方向為正期望值做加權防火牆,以免變成惡名昭彰有機會死很慘的馬丁格爾。

所以….你覺得海期或是多商品投資組合難做嗎? 說難確實有門檻,但如果能善用管理其實又還好(其實最大的門檻就是你得跳脫MC的思想制約並導入管理的思惟),我個人會覺得與其花一堆精神在畸形的台指環境裡搞一堆複雜的單口多策略貼著盤面走,又是相關性又是什麼的(上次有某一個影片裡有講到我心裡想表達的,在單一商品或台指期裡面的多策略講相關性基本上沒什麼意義,表面上是很多顆雞蛋,但其實是同一隻雞生的,有可能雞生病了(沒行情),那一樣是一整籃壞蛋),不如用一些簡單的東西(simple 跟日後的穩固性其實有很大的關係),例如這幾篇的無腦均線策略配上一些管理手段如這幾篇講的多空分拆、避開DD(虛擬)段的方法,套用在不同商品上,我個人是認為就算我們只有這一千零一隻策略套用在多商品上,也會比在單一商品上搞多策略會穩固些(搞單商品多策略,一個策略就是一個參數,單一商品裡做十個單口策略貼著歷史盤面走其實是10個參數,參數越多其實未來穩固性就越差,三不五時就要做調整做追蹤,有點累)。

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#量化思維戰略交易平台

策略與資金管理流程 — 連載(一) 資金標準化函數

策略與資金管理流程 — 連載(二) 評價函數

策略與資金管理流程(二)實務補充

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