模型的柔性、稳健性与可介入性

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编写了大量的交易策略后，我对策略模型有了一些自己的看法，特分享一下。
1 策略模型的柔性，什么叫柔性呢？也就是自适应性或者是自我调节性和自我学习性，当然提到自我学习我可不打算讲人工智能，举个简单的例子，就拿移动平均和动态移动平均这两条均线来讲，动态移动平均的柔性更强，计算过程是迭代的可以节省很多时间，适应新变化的能力强，能够根据新的情况动态调整，类似的还有自适应回归，残差自调节过程等，这些都是很简单的方法，如果能好好使用，可能会出现策略越跑越稳定这种特性，因此值得好好研究。
2 系统的自适应是有一个趋势的，如果在程序运行过程中能够动态介入，而不会对交易策略造成影响，这就是动态可介入性，不如进行poltofolio trading过程中，股指期货期现套利，这时得到消息，某一股票可能有利好或利空的消息，这时动态人为介入 更改股票组合，而程序继续按照更改后组合后的状况进行最优化的套利，这就是动态可介入性，解决动态可介入性的一个关键是要建立系统的绝对运行时间变量。当然这只是我的解决方法，应该还有其他更好的解决方法。
3 策略的稳健性，同一个套利策略，对不同数据流的适应性最稳定。 这涉及到模型本身的稳健和参数的稳健性问题。模型本身的稳健性没办法解决，这个是和不同策略相关的，但我想说的是参数的稳健性。强烈建议国内软件商不要老搞什么全局优化，那样得出的参数是不稳健的，是错误的。是碰巧找到的， 一定要进行多阶段优化，或者是多阶段模拟，用可决系数来评价参数，不要用但存的收益。
以上是我对程序交易的一些心得，其中第一个 柔性， 我目前解决的不算太好，另外两个都能有自己的一些东西。

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关键词：稳健性 Trading rading 移动平均 解决方法 人工智能 学习性 模型 动态 能力

原来是高手！！

syngezx 发表于 2010-12-17 11:46
原来是高手！！

刚刚入门而已。

如果你选择动态的介入，不如在一开始进行沪深300指数拟合的时候，在不改变拟合效果的情况下构建一个相对高阿尔法的组合，这样等于人为的扩大股指期现基差的范围，加大套利盈利空间

一般编写交易策略程序，是直接在那些股票软件里面编吗？还是可以先用一般的语言或软件编好，然后做成add-in？

你可以用文华财经来编写，然后再文华的平台上运行，但是这个平台的下单速度不是很快，而且稳定性有待提高。现在的一些程序化交易，写程序只是其中的一个步骤，后面还有很多要解决的问题，比如如何通过交易网关下单，下单后的回复等等。