策略參數(shù)如何優(yōu)化？同樣的策略模型，為什么每個(gè)人的運(yùn)行結(jié)果不同？

2018-10-3 / 已閱讀：2696 / 上海邑泊信息科技

程序化交易策略開發(fā)完畢，并不是就完全結(jié)束，直接投入實(shí)際操作。實(shí)際運(yùn)行之前，還需要對(duì)模型策略各個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，不同的參數(shù)也會(huì)導(dǎo)致最后運(yùn)行結(jié)果有很大差異。這就是為什么同樣的策略模型，不同人使用它的時(shí)候結(jié)果差異很大的原因之一。那么如何進(jìn)行策略參數(shù)搜索優(yōu)化呢？

一個(gè)最簡(jiǎn)單的策略模型，比如均線組合策略。它由兩個(gè)均線指標(biāo)組成：MA(m)，MA(n)。如果m是長周期的話，比如取值20~40，那么n則是短周期，比如取值10~20，可以設(shè)置它們步進(jìn)都是1。用它們組成程序化交易均線組合策略。當(dāng)MA(n)上穿MA(m)時(shí)，買平開；上MA(n)下穿MA(m)時(shí)，賣平開。這個(gè)時(shí)候可以通過使用m*n的二維參數(shù)搜索尋找在[20~40][10~20]矩形塊上的最優(yōu)收益率。如果進(jìn)一步擴(kuò)大這個(gè)矩形塊，或者使用其它周圍的矩形塊做搜索實(shí)驗(yàn)，會(huì)發(fā)現(xiàn)收益率波動(dòng)也存在周期性，想波浪一樣，所以在這個(gè)小矩形塊里窮舉優(yōu)化已經(jīng)夠了，不需要在更大范圍窮舉。

對(duì)于簡(jiǎn)單的策略模型，比如只有2個(gè)參數(shù)的，直接使用窮舉優(yōu)化就夠了，不需要其它特殊的策略參數(shù)搜索優(yōu)化算法和復(fù)雜計(jì)算模型架構(gòu)。而很多實(shí)際運(yùn)營的模型策略可能比上面這個(gè)復(fù)雜得多，比如考慮止損和止盈的時(shí)候，可能又會(huì)增加止損點(diǎn)x%和止盈點(diǎn)y%。然后也會(huì)給它們?cè)O(shè)置一個(gè)范圍，比如從1%到20%，然后需要計(jì)算機(jī)執(zhí)行優(yōu)化給出一個(gè)最優(yōu)參數(shù)組合。這個(gè)時(shí)候搜索空間從2維擴(kuò)展到了4維，如果仍然使用窮舉法，計(jì)算量會(huì)成指數(shù)增長。在不增加計(jì)算機(jī)資源的情況下，實(shí)際上可以采用參數(shù)分批優(yōu)化和嘗試。比如首先優(yōu)化MA(n)和MA(m),選擇最有點(diǎn)、最差點(diǎn)、中間點(diǎn)，然后針對(duì)這三種情況，固定m和n再去優(yōu)化x%和y%，看看對(duì)模型指標(biāo)整體收益情況有多大改善，這個(gè)時(shí)候針對(duì)x%和y%的優(yōu)化則從原來的4維降到2維了。針對(duì)這個(gè)策略，對(duì)于大部分品種行情的實(shí)際結(jié)果是，設(shè)置x%和y%的止損和止盈，其實(shí)對(duì)策略收益率整體幫助并不大，聽起來不錯(cuò)的想法，實(shí)際當(dāng)中其實(shí)沒什么用，通過嘗試后，可以將這個(gè)x%和y%去掉，簡(jiǎn)化模型為原來的2維。最后，還是簡(jiǎn)單唯美。

有的模型策略，可能會(huì)有幾百個(gè)開關(guān)和參數(shù)，對(duì)于這種情況，也要取輕避重，除了自己明確知道開關(guān)和參數(shù)意義的以外，剩下的參數(shù)要么分批優(yōu)化，要么大部分作為基本不變的固定參數(shù)放在那里。這樣，可以將幾百維的策略空間很容易地降維到2~3維來處理。

而對(duì)于實(shí)在沒辦法分解和降維的策略模型，只能使用并行計(jì)算機(jī)加快對(duì)高維空間策略優(yōu)化的搜索速度，或者使用單純型最優(yōu)化算法、遺傳算法、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化搜索最有參數(shù)組合了。而一個(gè)投入運(yùn)行的程序化交易策略，可能需要每天或每周都要進(jìn)行一部分參數(shù)的調(diào)整優(yōu)化，以適應(yīng)市場(chǎng)特性的變化演化。

上一篇：跨周期策略怎么開發(fā)？如何高效運(yùn)行跨周期策略？
下一篇：做股票分析的時(shí)候?yàn)槭裁匆龀龣?quán)復(fù)權(quán)處理？都有哪幾種復(fù)權(quán)？