日内交易模型的设计思路

日内交易模型的设计思路

【入市设计】

系统模型入市的设计思路，事实上应与投资者的交易风格喜好、交易时间框架密切相关，可以分别是趋势跟踪、震荡交易、套利交易等，近年来甚至也出现了基于基本面分析数据的量化模型，以及带有人工智能性质的神经网络、遗传算法等具备自学习、自适应市场能力的高级交易系统模型。不过，最简单、最实用、最适合普通投资者的交易系统入市设计思路仍然是趋势跟踪，而趋势跟踪的实质就是追涨杀跌或者美其名曰：顺势而为。突破，是趋势跟踪系统设计中最为简洁实用的设计思路，具体应用设计思路可能包括：

⒈通道突破。最著名的此类程式设计代表作为：海龟交易法则与四周规则。其入市信号触发设计

为：价格突破最近N根K线的高低点。长期来看，这种设计思路虽然简单，但永远也不会失效或显得过时。事实上，越简单的反而越有效。

⒉均线突破。该设计思路的代表作品有：克罗均线，它由4、9、18等三条均线组成；鳄鱼组线，

它由5、8、13等三条移中平均线组成；自适应均线，它由考夫曼博士提出，以市场效率生成弹性浮动参数，以均线拐头为信号触发。

⒊指标突破。常见的技术分析指标，如MACD、KDJ、RSI、BOLL、SAR、WR、ADX等，均

可独立构成一个简单的趋势跟踪系统，当然，是使用系统默认参数，还是使用优化参数；是使用其常规用法，还是使用创新用法，可能存在仁者见仁、智者见智的分歧。

⒋形态突破。形态突破，包括K线形态组合突破、经典技术分析形态突破等，K线形态组合的

突破，以酒田战法为最经典，著名的红三兵、黑三兵、希望之星等经典K 线形态均源于此，共分为酒田战法70型。至于经典的双顶、双底、趋势线突破、横盘突破、头肩顶底、三角形态、楔形、旗形、钻石型、圆弧顶底等技术形态，因普通的模型编写语言较难精确描述而存在一定的设计使用障碍，需要使用转向函数及图形模糊识别技术来克服。

⒌波动性突破。波动性可以定义为：最高价与最低价、当根K线的最高价与昨收盘、当根K线

的最低价与昨收盘，这三组价格差额的最大者即该品种的波动性值，波动性既可以进行横向比较品种间的波动性水平，也可以用于纵向判断价格波动的异常，并作为入市信号的触发器。

⒍时间价格突破。在趋势行情的必经之路，守株待兔，是我们进行突破系统设计的基本思路。而

时间、价格突破，从速度、幅度的两维视角预约了趋势行情，堪称突破系统设计的典范。基本设计思路为价格在N时间范围内、上涨或下跌了N个点位。进一步拓展思路后，还可以引入周间

日、日间时的概念，细化不同时间段的突破标准，以便更好地适应品种个性，此外，还可以时间、价格过滤器的方法来实现对趋势行情的确认，以减少价格盘整阶段的假突破现象。

【离市设计】

⒈止损。止损，是交易系统模型设计中一个不可或缺的元素，资金止损、技术止损，是两种主要

的考虑方案，采用两者孰低的方案可能更为科学。一方面，你要确保每笔交易不冒过大的风险，另一方面，你要背靠一个关键的压力、支撑技术位置，采用反向交易信号作为自动止损的依据，则是持续在市的交易系统模型的一个常用止损方法。

⒉止盈。虽然固定点位的止盈、止损，也是系统设计中可以采用的方法，但我们更倾向于兼顾利

润保护和放大功能的跟踪止盈或SAR抛物线止盈模式，随着利润的扩大，而不断抬高甚至收紧止盈目标位置，可以在一定程度上起到利润最大化的设计目标。

⒊时间清仓。以时间为因素考虑离场，无论是作为一种辅助离场方法，还是作为一种独立的出市

方法，都是一个不错的思路。比如三根K线过后，如果既没有达到止盈位、也没有触及止损位，就主动离场。

绩效指标的迷失

1、总获利金额(Net Profit)：

有没有合理考虑成本？从每笔交易纪录中，推算成本金额，是否合理包含交易税，手续费与滑价损失。另外，换约必然产生的成本，有无考虑？

有没有考虑合理执行达标率？讯号产生到实际交易执行成功，之间的滑价，是否合理估计，这包含交易执行的准备时间充不充分，交易单的方式合不合理？

多久的交易期间？系统总是有表现好的时后，与表现不好的时候。如果交易期间太短（低于５年），可能只是把表现比较好的一面呈现出来，不具整体代表性。

多大的风险代价？如果最大的连续亏损过大（占之前净值高点比例过大），这样的获利报酬的代价是不是可以被接受，如果无法接受，那这样的报酬是无法真正实现的。因为在持续亏损下，早就放弃执行这样的系统，或者，获利之后，又容易回吐殆尽。

2、报酬率：

报酬率期间长度（用多少时间来计算报酬率的分子：盈亏金额）。是年报酬率？还是月报酬率？时间长短不同，累积的报酬率自然不同。

取样的期间长度（总交易期间）。是单年的报酬率？还是多年的平均报酬率？与多久的交易期间观念相同。

报酬率的基准金额为何（报酬率分母）。起始账户资金为何？资金管理模式为何？有一种报酬率，称为最小账户资金报酬率（ROA）。是用过去最大连续亏损金额（MDD），加上原始保证金来当报酬率的分母。这是最大风险下的报酬率。

多大的风险代价？若以ROA代表报酬率，是必须承受将近百分百的账户亏损风险，才能得到这样的报酬率，并不切实际。每个人的风险承受能力不同，但100%的风险承受并不是正常合理的假设。单口系统不易表现出合理的风险报酬率，但可以约略从净值曲线与一些风险报酬进阶指标看出。适当的资金管理多口数系统，可以合理表现报酬率。

3、交易频率：

频率太低，交易次数少，不具代表性。取样期间内应该超过３６笔交易。

频率太高，交易次数多，执行的精神成本过高。因人而异，每日不超过３笔交易为宜。

4、实际绩效与模拟绩效：

模拟绩效

一般系统绩效多是以历史数据来仿真的，必须了解系统仿真的原理与假设。因为Ｋ线资料只有４个统计值（开盘价/ 最高价/ 最低价/ 收盘价），所以，必须有所谓的Ｋ线假设（Bar Assumptions），来模拟行情在Ｋ线中的走势，当Ｋ线的时间架构越大（如日线，周线）时，误差就会越大。在TradeStation中，即使时间架构是日线，仍然可以用分线，甚至是实际每笔交易纪录，这种用更细微的时间单位（Resolution），来仿真过去交易与绩效，误差就大为减少了。当然，前提是历史的数据必须是存在与正确的。

有些仿真程序与TradeStation一样，都有所谓的收盘进场讯号，这本来在实际执行交易上，逻辑是行不通的。之前，最后一盘为5分钟集中撮合，可以在这5分钟内，以市价单来进出场，可以让收盘进场的讯号适用，现在期交所已经取消最后５分钟的集中撮合。另外，有些程序系统参考收盘价，来决定是否收盘进出场，这在仿真程序可以做到，但在实务上，却是无法执行的，也造成了模拟绩效的误谬。

实际绩效

有些人会把实际账户的交易绩效，以交易报告书公布出来。除非是长时间的详细交易纪录，否则，都无法证实是系统完全执行下的结果。

有的系统绩效时好时坏，若只能比对短时间，系统与实际账户的绩效，比较难证明系统与实际账户的一致性。

如果只是公布账户资金的变动，而没有实际的交易纪录，报酬率也可能是虚胖的。比如，股指多手数系统，可以设定10%的总资金风险，来控制交易手数。这时，只要把10%~20%的资金放在保证金账户就可以了，单以保证金账户来看，报酬率与实际总资金报酬率，多了5到10倍。