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仓位管理 V4.3

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用户1172223
发布2018-07-05 11:02:11
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发布2018-07-05 11:02:11
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文章被收录于专栏:哲学驱动设计

之前设计的仓位管理算法一直比较有效,往往能在市场的不断的上涨下跌中获利。不过感觉短期变动的仓位占整体的仓位较低,使得盈利较低。所以这个月对仓位管理算法进行了升级,尝试了几个版本。这里做一个记录。

V4.2 非线性仓位控制算法(失败!)

直接上脑图。

由于 V3.4 使用了简单的线性算法,使得X值小范围波动时,仓位没有太大变化,所以这次想使用非线性的算法来计算仓位值。最后,挑了三角函数。多年没用,差一点都回忆不起来……服了,是不是该吃脑白金了……

经过一些调整,最终的仓位控制算法是:Y=IF(AND(-1<=[@X],[@X]<=1),1/2(1+ COS([@X]PI()/2+PI()/2)), IF([@X]<-1,100%,0%))+20%。对应的曲线如下图:

可惜,使用这个曲线控制仓位时,再使用历史数据来进行回测,发现收益率并没有太大变化。反倒更低了!也就意味着失败了!

原因分析如下:

一开始认为原因可能是因为回测使用的是月线,需要使用日线来进行回测。

但是使用日线回归后,发现结果一样。曲线变化的仓位管理,并没有比线性变化的仓位管理有更好的效果。

再次分析,原因其实是:历史数据中,大部分的时候,点位并不是大概率都在估值周围徘徊;而是在偏离估值较远的某一个范围内来回振荡。也就是策略之初的假设,本身就是错误的。所以导致本策略的主要方法“越靠近估值仓位变化越大”失去了效果。

后续的策略中,应该考虑的是短期之内在某一范围徘徊(与估值无关),仓位策略应该变化放大。

短线抄底方案 V4.3

经过 4.2 的失败尝试,又设计出了新的 4.3 仓位管理方案。此方案可以理解为“短线抄底方案”。

在此本方案中,将整体资金划出一小部分为短期资金,用于短线的炒作。

具体的方案,已经编写在下面的脑图中,不再文字赘述。下图是 4.3 的思路。

目前该方案只处于理论上,并上线试用,还没有实战验证。

本月各大股指已有较大幅度的下跌,很多指数都满足了上述的“下跌较多、低估、高安全边际”的要求。正是试水的好机会!

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原始发表:2018-06-28 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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