简单固定技术交易规则的盈利能力

好消息是，交易成本已调整为9%，这给投资者带来了希望，希望有一天交易成本会在未来降低。解释这一结果的另一个原因是市场效率。有一种大胆的假设认为，交易成本可能具有确保市场效率的功能。值得注意的是，在本文中，我们只讨论了简单的统计技术交易规则。它们是基本规则，具有进一步发展的潜力。正如参考文献[17、19、20]中给出的策略所示，有很多方法可以控制成本并获得利润。然而，这不是本文的重点。表3:20120104至20161230的交易成本开始日期20120104 20120601 20120901 20150803 20150826 20150907成本0.5%%0.35%%0.25%%0.23%%1.15%%2 3%%5.2 ADF测试首先，我们测试原始时间序列日志返回的平稳性，即{pt}。表4 5 6是简化的1 5s、30 s和60 s数据测试结果。考虑到采取的滞后差异项（LAG）的数量，最终结果仍然为“1”，这意味着对数回归是一个弱平稳过程。另一方面，在Black-Scholes框架[18]中，股票价格可以写成Pt=Pexp{σBt+（r-σ/2）t}；因此pt=σ（Bt-英国电信-1） +（r-σ/2），其中Bt-英国电信-1是两个独立布朗运动之间的差异，因此，它是静止的。总之，根据经典财务模型和样本数据验证（ADF测试）{pt}是一个平稳过程。

图3（a）、（b）和（c）分别显示了15s、30s和60s数据的对数返回。×100 2 4 6 8 10 12 14-0.08-0.06-0.04-0.020.040.060.080.1（a）×100 1 2 3 4 5 6 7-0.06-0.04-0.020.020.040.060.08（b）×100 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5-0.06-0.04-0.020.040.060.08（c）图3:2014年至2016年IF主合同数据的日志返回表4:15s ADF测试结果- t1，滞后- 0测试- t1，滞后- 1测试- t1，滞后- 2办公室-0.0115 [-0.0286; 0.0170] [-0.04; 0.03; 0.01]t状态-12.9587 [-22.7347; 19.1567] [-0.0414; 0.0296; 0.01 25]FStat Inf 535.2234 366.8779AIC-1.5532e+07-1.5532e+07-1.5532e+07BIC-1.5531e+07-1.5532e+07-1.5532e+07p值1.00e- 03 1.00e- 03 1.00e- 03H 1表5:30s ADF测试结果- t1，滞后- 0测试- t1，滞后- 1测试- t1，滞后- 2办公室-0.0310 [-0.0134; -0.0171] [-0.0198; -0.0106; 0.0063]t状态-24.8163 [-7.4790; -13.6445] [-8.9914; -5.9158; 4.9963]FStat Inf 802.4794 413.7396AIC-7.3326e+06-7.3327e+06-7.3328e+06BIC-7.3326e+06-7.3327e+06-7.3327e+06p值1.00e- 03 1.00e- 03 1.00e- 03H 1表6:60s ADF测试结果- t1，滞后- 0测试- t1，滞后- 1测试- t1，滞后- 2 COE OFF 0.0047[0.0134；-0.0088] [0.0090; -0.0044; 0.0044]tStats 2.6326[5.3600；-4.9529] [2.969 3; -1.7582; 2.4835]FStat Inf 31.7311 18.9508AIC-3.4501e+06-3.4501e+06- 3.4501e+06BIC-3.4501e+06-3.4501e+06- 3.4501e+06p值1.00e- 03 1.00e- 03 1.00e- 第二，我们验证了三个静态指标的平稳性，并发现所有指标均拒绝了无效假设。换言之，我们不能否认这些指标是固定不变的。为了简单起见，这里只显示了SBoll（120，2.5）的结果，表7中有15s的数据。图4显示了2016年10月20日至2016年11月16日期间IF1611的15s数据的铃形（120，2.5）和SBOL形（120，2.5）。从图4（a）可以看出，原始Bollinger\'s带具有明显的趋势。

然而，图4（b）中的固定布林带在0左右弯曲。×100 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2PriceUp bandLow band（a）×100 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2-8-6-4-2（b）图4:IF1611T的15s数据与原始布林格带和固定布林格带的比较表7:15s固定布林格带测试的AD F测试结果- t1，滞后- 0测试- t1，滞后- 1测试- t1，滞后- 2系数0.9582[0.9607；-0.0607] [0.9621; -0.0643; -0.0356]t状态3.7799e+03[3.7571e+0 3；-68.6809][3.7305e+03；-72.4007; -40.2039]FStat Inf 1.4345e+07 7.1826e+0 6AIC 1.3410e+0 6 1.3363e+06 1.3346e+06BIC 1.3410e+0 6 1.3363e+06 1.3347e+06p值1.00e- 03 1.00e- 03 1.00e- 03H 1 1最后，我们检查所有交易规则生成的日志返回是否是固定的。我们测试了所有279种策略的单次对数回归的平稳性，所有ADF测试都得到了“h=1”的结果，即对数回归是平稳的。图5显示了Boll（120，0.1）与60s数据的结果。从图5（a）可以看出，曲线呈现上升趋势。图5（b）是累积对数回报的平均值。从一开始，这种趋势就是剧烈震动；然而，随着时间的推移，这一趋势开始平静下来，并收敛到5×10以上的确定值-5.0 200 400 600 800 1000 12000.20.40.60.81.21.41.61.8（a）0 200 400 600 800 1000 12000.0050.010.0150.020.025（b）图5:Boll（120,0.1）与60s数据的结果5.3数据窥探表8显示了每个高频数据的所有297种策略中的重要策略数量。显著性水平为5%的策略有54个，显著性水平为10%的策略有70个。一些可支持的策略无法通过SPA测试。有两个原因可以解释这种现象，第一个原因是可能有一些策略偶尔会成功，即：。

数据窥探现象；另一个原因是，尽管SPA测试极大地提高了测试的能力，但正如Hansen[25]所述，仍然存在忽视具有预测能力的方法（II型错误）的机会。然而，根据SPA测试，重要的策略几乎是表现最好的策略。Step SPA测试结果表明，在校正数据窥探偏差后，所有固定指标都具有显著的预测能力。虽然一些参数和数据频率的组合可能会侥幸获胜，但大多数可预测的策略保持着显著的预测能力。在3个固定指标中，MA和Bollinger带在某些参数s下表现良好，而与数据频率无关。然而，在5%和10%的显著水平下，在Step SPA测试中，KDJ对15s数据不再显著。当考虑交易时，没有任何策略是重要的，原因与第5.1节中提到的相同。表8：Step SPA测试结果方法15S 30s 60sα=0.05α=0.1α=0.0 5α=0.1α=0.05α=0.1MA 15 19 22 25 7 KDJ 0 0 2 3 Boll 1 1 3 3 1 2总的策略改进如上所述，我们讨论了简单固定技术交易规则与中国指数期货高频数据的可行性。然而，在实际交易中，投资者关注的是稳定性和稳定性。第一个财产可以确保利益，但世界上没有任何完美的战略能够始终获胜。一个巨大的损失可能会让以前积累的利润在一天内全部消失。从这个角度来看，稳定性可能更为重要。市场变化，没有一劳永逸的战略优势。这就是为什么交易者实际上一直在调试他们的策略。在本节中，我们每隔几天从战略库中选择一次最佳战略，并将chos-en-one投放市场一段时间。

将战略库中的战略绩效进行比较的时间间隔称为训练期，并确定将所选战略放入市场测试期的时间间隔。战略库由“goo d”战略组成。标准“良好”代表大于1.5的夏普比。表9列出了具体的战略名称和相应的指数。根据SPA测试结果，池中的所有策略都是重要的。