阻尼在量化交易模型的運用

2024-06-28 17:15 量化交易模型

阻尼在量化交易模型的運用

在物理學中

，

引起一個與振動速度大小成正比

，

與振動速度方向相反的力

，

這個力即為阻尼力

。

我把這個概念移植到量化模型中

。

做過量化模型的都知道

，

當我們定下一個多空轉換的值后

，

雖然回測數據不錯

，

但實戰總發現一個問題

，

就是被反復打臉

，

剛剛做多

，

系統就提示做空

；

剛剛做空

，

系統又提示做多

。

如果把系統調整

，

就會出現整體反應比較遲鈍

，

導致效果不佳

。

那么我們設想

，

能不能把做多條件和做空條件做成兩個其他條件

，

在不符合做多做空的時候

，

我們就看當前狀態

，

當前是多的維持做多

，

當前的空的維持做空

。

這就是在系統中使用了阻尼

。

舉個例子

，

經典的海龜系統就是一個阻尼系統

，

因為做多的條件是要收盤價突破20日里的每天最高價中的最高價

，

而做空的條件是要收盤價突破10天里的每天最低價中的最低價

，

不符合上述兩個條件的延續昨天的狀態

。

當然我用滬深300指數作為標的

，

做空時買入企債全價指數000013

，

兩個參數優化到76/33

（

好像也正好是一倍的關系

）

，

從2006年起到7月29日收盤竟然高達20倍的收益

，

而且10年多只操作了16次

，

補充一點

，

即使把今年的數據全部去除后優化

，

得到的最優結果還是這個

。

如果我們不用阻尼

，

也就是說買入賣出的天數相同

，

即使買入條件用最高價

，

賣出條件用最低價

，

最佳天數調整到結果總收益率還是從2077.36%跌到1478.40%

。

那么如果不用最高價最低價

，

而都用收盤價呢

？

效果就更差了

，

總收益跌到了1292.97%

。

也就是說

，

做多做空的條件越相同

，

也就是毫無阻尼

，

效果就越差

。

上面講的是單品種

，

如果是多品種呢

？

我們還是看我的金創債輪動

。

為了避免過度擬合

，

我們把10-15年的數據作為回測優化數據源

，

16年的數據作為驗證

，

在增加阻尼后

，

從表2看到無論從年化收益率

、

最大回撤

、

年平均交易次數

、

夏普比率等均有提升

。

我只給出一個思路和結果

，

別問我這個阻尼值是多少

，

Flitter的銀行輪動

，

所有的都公開了

，

唯獨只有閾值

（

也就是阻尼值

）

沒公開

，

所以大家會看到明明持有的銀行股票已經在F大的排名中不是第一名了

，

但還是要

“

讓子彈飛

”

一會

，

結果效果最佳

，

其原理是一樣的

。

在其他很多實戰量化模型中

，

適當增加阻尼

，

會使得效果錦上添花

。

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