基于海龟交易法则的趋势交易模型

试,进行参数调整后的编程如下:Р本文来自:国鑫黄金Р三、历史数据回测结果Р1、测试条件设置:Р测试标的:现货白银1小时图收盘价(2012年6月6日至今)Р初始资金:10万;保证金比例:12%;交易单位:15吨/手,手续费:70元/手(单边)Р2、测试结果:Р账户最终权益:122820Р总收益率(盈利/初始资金):22.82%盈利:22820.00Р胜率:47.83%期望收益(平均R乘数):0.23RР总交易次数:93次总手续费:12950Р多头次数:46空头次数:45Р多头盈利次数:20空头盈利次数:24Р最大盈利额:10215(9.29%)最大亏损额:-7335(-7.78%)Р最大连续盈利次数:8最大连续亏损次数:6Р空仓总时间:47最长空仓时间:47Р3、行情走势图(黑线)VS账户资金权益图(红线):Р四、基于海龟交易法则的趋势交易模型总结Р1、作为一套入门级别的程序化交易系统,尽管我们设置了信号过滤,但该模型同样存在很多的不足。最直接的表现是,操作的胜率较Р低(不足50%),在模型运用的初期,账户资金更是从10万一路亏损到7.28万,然后账户权益平稳回升至12.67万。而且最大离场观望时间为47天,平均持仓时间为6天左右,不能满足短线操作的需求,资金使用率偏低。在实际运用中,以上因素都将会给投资人带来很大的心理压力,导致放弃该系统。Р2、大多数的算法交易,都没有将重点放在行情分析和价格预测上,它更适合交易员而不是分析师,如果不能深入理解其内在的编程逻辑,投资人将会在账户资金遇到挫折时,很轻易的失去信心。正如我们在一开始就阐述的,算法交易作为交易的一种工具,它是不是准确的预测了行情并不重要,重要的是在赢利的时候有多少落袋为安,在亏损的时候,账户实际失去了多少可承受的损失。投资者想要在变化莫测的市场游刃有余、长期生存,学习将数学思维用于资金管理和风险识别,同样至关重要。