Zhaoqi Ke / Profilo
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Zhaoqi Ke
Post pubblicati ATM个性化本地跟单系统说明
ATM个性化跟单系统说明 功能说明: 1.单账户跟单账户 单账户跟多账户 多账户跟单账户 2.跨平台跟单 3.账户订单选择性跟单...
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Post pubblicati [转载]如何获得近10年的1分钟完整历史数据并导入MT4
MT4.10年数据加载教程: 相信大家在拿到一个EA时 都想使用最完整的M1数据进行测试,这里提供一个不错的数据下载地址,每月更新一次,可以得到近10年的M1数据, 有需要申请IC markets打折账户自取教程 每手手续费便宜1USD: https://www.mql5.com/zh/blogs/post/706228 商品包括 : 数据下载地址 : http://www...
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Zhaoqi Ke
Post pubblicati EA优化在策略自主开发上的运用
开发原理: 通过MT4自带的EA参数优化功能,将开仓条件,盈亏比,设为可调外部参数,再通过优化参数功能设置合适的步长进行规则重新组合。 理论上,开仓条件相互不干扰的情况下,开仓条件个数与EA开发个数呈指数相关,通过优化结果筛选出单量正常,盈亏比合理的策略组合。 弊端:运算量大,对计算机硬件要求高,需要较长时间。 在XAUUSD上进行优化开发:...
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Zhaoqi Ke
ATM个性化跟单V1.3系统:)
功能说明:
1.单账户跟单账户 单账户跟多账户 多账户跟单账户
2.跨平台跟单
3.账户订单选择性跟单
全账户跟单,马丁高倍单跟单,单仓策略跟单,手动单跟单
4.等比例放大缩小仓位
5.正反向跟单
6.账户风险控制:移动止损或固定止损
EA特点:采用本地跟单模式 跟单延迟低 大部分秒跟。
设置风险控制,保证资金安全。
个性化跟单功能,可以选择性跟单。
喊单跟单同一个EA,操作方便。
可显示喊单账户持仓与跟单情况。
功能说明:
1.单账户跟单账户 单账户跟多账户 多账户跟单账户
2.跨平台跟单
3.账户订单选择性跟单
全账户跟单,马丁高倍单跟单,单仓策略跟单,手动单跟单
4.等比例放大缩小仓位
5.正反向跟单
6.账户风险控制:移动止损或固定止损
EA特点:采用本地跟单模式 跟单延迟低 大部分秒跟。
设置风险控制,保证资金安全。
个性化跟单功能,可以选择性跟单。
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Zhaoqi Ke
Post pubblicati ATM001产品详解
交易理念: 货币市场大部分时间都处在无序的震荡的状态,只有少数货币对(20%)会出现极强的单边行情,如果可以将整个市场的货币对整合成一个K线图,然后进行马丁交易,达到相互对冲风险的效果。 技术分析: 针对Martingale交易法收益风险比不合理,我们重新制定了出场规则。 原先Martingale交易法V1.6版本:增加了全局止损资金,当所有货币对的亏损总和大于我们设置的阈值,全部平仓...
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Zhaoqi Ke
Post pubblicati ICmarkets 打折账户申请流程
ICmarkets 打折账户申请流程 第一:首先在开户前,请准备好两样东西: 1. 身份证(正反面): 拍照或扫描成图片格式(jpg,gif,pdf均可) 2...
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Zhaoqi Ke
多因子选股或者趋势策略
不同风格的策略对于回测的要求是不同的,比如对于多因子选股或者趋势策略等,这类策略严格来说,避免了一些常见的坑,还是比较容易做到回测和实盘类似的,其需要注意的几点是:
1. 过拟合问题,参数的过度优化,特别是策略中用于衡量周期或者幅度的参数,如果过度优化,则会出现过度拟合的现象,解决方法如下:
(一)区分样本内数据和样本外数据,这个和机器学习很类似,样本内数据用于训练,样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。
(二)通过参数优化的3D图考察策略的可靠性,假如参数优化后形成高原,所谓高原就是临近的一些参数使用的结果表现都差不多,那么这样的策略往往实盘表现更接近于回测,如果形成的不是高原而是一个个山峰,这个值表现很好,但临近的值表现却很差,这样的策略就难以做到实盘跟回测类似。
(三)不要为某个品种,或者某一段时间的数据,为了获得一个好的回测结果去优化自己的参数;最好在多个品种、多个时间段上进行全面测试。
2. 收益的分布,看看你回测后所有交易的收益分布,看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益,你的收益波动性就很大,实盘往往会达不到你的效果。
3. 未能如实还原历史,回测时很难完全还原历史,尤其是那些有风控、资金管理模块的策略,因为历史上不同的broker都会在交易所指导的基础上给出不同的保证金率,此外涨跌停幅度也是说变就变,还有手续费结构也很复杂,这些很难100%准确回测。
高频交易
对于高频交易来说,回测和实盘的差距就更大了,需要注意的点就更多了,简单列出几个吧:
1. 数据的精度,基本来说,这类策略需要是全部行情严格按照时间戳来回放,分钟级别的都太粗糙了。
2. 滑点问题,实盘很难避免滑点,你要估计出一个滑点的数字,在回测里扣除。
3. 行情的延迟问题,在回测里行情是没有延迟的,而在实盘行情必然有延迟,这部分也会对收益有很大影响。
4. 成交问题,有些策略,比如被动做市商策略,你需要自己模拟订单的撮合成交情况,这部分和实盘往往有很大差距,你需要尽可能的去近似。而你采用交易所提供的模拟撮合环境的话,基本上是不可信的。
不同风格的策略对于回测的要求是不同的,比如对于多因子选股或者趋势策略等,这类策略严格来说,避免了一些常见的坑,还是比较容易做到回测和实盘类似的,其需要注意的几点是:
1. 过拟合问题,参数的过度优化,特别是策略中用于衡量周期或者幅度的参数,如果过度优化,则会出现过度拟合的现象,解决方法如下:
(一)区分样本内数据和样本外数据,这个和机器学习很类似,样本内数据用于训练,样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。
(二)通过参数优化的3D图考察策略的可靠性,假如参数优化后形成高原,所谓高原就是临近的一些参数使用的结果表现都差不多,那么这样的策略往往实盘表现更接近于回测,如果形成的不是高原而是一个个山峰,这个值表现很好,但临近的值表现却很差,这样的策略就难以做到实盘跟回测类似。
(三)不要为某个品种,或者某一段时间的数据,为了获得一个好的回测结果去优化自己的参数;最好在多个品种、多个时间段上进行全面测试。
2. 收益的分布,看看你回测后所有交易的收益分布,看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益,你的收益波动性就很大,实盘往往会达不到你的效果。
3. 未能如实还原历史,回测时很难完全还原历史,尤其是那些有风控、资金管理模块的策略,因为历史上不同的broker都会在交易所指导的基础上给出不同的保证金率,此外涨跌停幅度也是说变就变,还有手续费结构也很复杂,这些很难100%准确回测。
高频交易
对于高频交易来说,回测和实盘的差距就更大了,需要注意的点就更多了,简单列出几个吧:
1. 数据的精度,基本来说,这类策略需要是全部行情严格按照时间戳来回放,分钟级别的都太粗糙了。
2. 滑点问题,实盘很难避免滑点,你要估计出一个滑点的数字,在回测里扣除。
3. 行情的延迟问题,在回测里行情是没有延迟的,而在实盘行情必然有延迟,这部分也会对收益有很大影响。
4. 成交问题,有些策略,比如被动做市商策略,你需要自己模拟订单的撮合成交情况,这部分和实盘往往有很大差距,你需要尽可能的去近似。而你采用交易所提供的模拟撮合环境的话,基本上是不可信的。
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