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阻尼在量化交易模型的運用

2024-06-28 17:15 來源:量化交易模型 作者: 量化交易模型
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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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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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