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新驗證條件

舊策略品質要求

  1. 使用兩年半的資料作為樣本內(In-Sample)策略最佳化資料
  2. 使用六個用到九個月的最新資料作為樣本外(Out-of-Sample)前進分析(Walk Forward Analysis)資料 
  3. 風險調整後回報(MAR=CAGR/RDD)必須大於二
  4. 每月平均進場交易次數約為四次
  5. 樣本內和樣本外的獲利和交易次數應按交易天數比例分佈

新增策略品質條件

  1. 新增樣本內前一年的資料為樣本外資料
  2. 前一年樣本外資料其交易次數為等比例
  3. 前一年樣本外資料之獲利必需大於零, 相對回撤比率(RDD)不得大於原樣本內和原樣本外的RDD.
暫時撤下了EurGbp和 EurAud這兩組策略, 因為這兩支策略對新增條件測試時, 回撤比例遠高於原樣本內和樣本外的表現.

另外目前組合中某些策略還有遲遲不進場交易的問題. 這表示檢測的型態雖在過去三年中時常出現, 但現在己經失效了. 若未來三周內仍然不進場交易的策略, 也會被列為開發失敗的狀態.

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Strategy Quant目前使用感想

前幾天決定購買StrategyQuant(SQ)這套軟體. 原本只對QuantAnalyzer有興趣, 後來想想乾脆就買整個軟體套餐. 去年試用SQ一周左右的感想很混亂, 並沒有要購買的想法. 現在回想起來是個正確的抉擇. 如果當初放棄自行寫策略, 也許這輩子就再也搞不懂要作那些改善才能讓EA進化到有信心上線交易. 而這些改善包括進場條件的改善, 依據標的使用順勢還是逆勢系統, 如何正確設定止損和止盈, 正確設定部位大小, 甚至如何正確的回測EA, 想起來這些經驗和知識都彌足珍貴. 而前幾天之所以下定決心購買的主要因素有幾個. 一來手上寫出的幾個EA架構大致上己經把靈感用得差不多了, 即使再加上一些小變化, 也還是無法適用於其他某些我想交易的標的. 例如白銀(XAGUSD)就是其中之一. 明明和黃金的特性類似, 但對白銀的回測報告總是令人失望 要再找到一個可適用於這些標的的新策略架構, 即使再花一年以上的時間也不令人意外. 而類似SQ的策略產生器除了有機會產生可用的策略之外, 可以激發有更多的靈感來創作新的策略. 現在再去看SQ裡的設定, 就大致上可以理解其每個選項的作用. 去年因為還沒累積夠多的策略開發經驗, 看到這麼多的設定選項反而讓人一頭霧水, 手足無措. 相關程式的比較 購買Strategy Quant Pro的授權時, 同時會拿到QuantAnaylzer以及EA Wizard的授權. SQ主程式: 類似的軟體有Forex Strategy Builder Pro (FSB Pro). 價格也差不多. 有內建投資組合分析的程式. 介面比SQ用Java寫的介面好看. 可是感覺能產生的策略數目少很多, 能設定的材料, 例如指標的種類, 進出場的方式, 都少於SQ兩成以上. 這違背了想用策略產生器來激發靈感的初衷.[ FSB的看法更新 ] 另外SQ可以輸出給TradeStation和NinjaTrader使用, 目前台灣常見的程式交易軟體MultiCharts也使用EasyLanguage, 未來說不定可透過SQ來轉換MQL4/MQL5的程式碼到台股程式交易平台. QuantAnalyzer: 類似的軟體有MSA(Market System Analyzer). QA的優點是它預設可以讀取比較多報告的格式. MSA感覺...
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重新經歷外匯真倉實戰

因為換到新的VPS, EA也順利正常的執行了一個月. 原本以為自己真倉上線也一年半了, 所以不預期有什麼太大的問題 可是實際上還是很令人忐忑不安, 因為原本糟糕的VPS, 每周可能只有三個策略會被觸發進出場一次, 剩下的五個策略永遠不進場. 但現在在新的VPS上, 所有策略都有機會被觸發, 而且進場頻率也和當初在寫策略時很接近, 每個策略平均一周都會進場一到兩次. 原本一個月只會交易10多口. 上次六月初看報表時變成單月份就交易了90多口, 差距足足有七倍. 交易次數恢復預期中的水準後, 才發覺這才是我的EA真正的表現. 所以也算是重新經歷了一次真倉震撼教育, 尤其是五月份時, 策略和市場很不對盤. 幸好六月份的表現變好不少 現在希望能堅持不改動策略, 持續執行到年底, 而且不破30%這個我自己設下的績效回撤紅線, 這樣就會有六個月的真倉表現. 等2019年年初再考慮是否該更新所有策略.
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Forex Strategy Builder進一步試用

進一步試用之後, 發現之前對Forex Strategy Builder (FSB) 的認知是錯誤的. 基本上FSB是一個高階的策略建構和產生器. 一般的策略產生器雖可用點選的方式產生策略, 但產生的策略仍需要回到MT4/MT5之中做進一步的最佳化或回測. FSB則內建相關的測試功能, 包含前進分析, 蒙地卡羅分析, 同時多商品績效回測, 並且可對所使用的指標或參數最佳化, 還可以使用一些過濾器來檢視不同的結果. 例如指定在某段時間交易或不交易這個策略. 而使用者可以很快的檢視新增指標或交易條件之後的預估績效表現. FSB也能產生策略, 且產生時間短, 但是數量少, 而且是像MACD轉正或MA Cross等看來十分合理的進出場條件. 然而問題也在此. 因為很合理, 所以可能是你曾經建立過的系統.  而StrategyQuant (SQ)則是只做原則設定, 例如可使用那些指標, 運算, 資金管理方式等等. 之後所有的事情就交給SQ來負責亂數產生. 基本上產生的交易條件可以天馬行空, 無拘無束. 但也因此有時會讓使用者不敢使用, 因為看Pseudo Code的內容, 有時你會覺得那些隨機產生的交易條件根本是胡說八道, 難以理解, 怎麼可能可以投入真實帳戶做交易? 所以對喜歡掌握EA的基本架構的人, 那就應該使用FSB. 而對基本架構不在乎, 只在意是否可以通過各項檢測的人, 就比較適合SQ. 就像交易策略一樣, 並沒有最好的策略, 只有最適合該交易者的策略. 有些人策略開發己有一定的心得和經驗, 想進一步建立各種不同的交易系統, 並且能夠很快的完成測試流程. 那FSB是很好的工具. 但如果開發策略有概念卻不斷失敗, 或是曾經成功, 但也使用FSB嚐試過不同想法仍沒有成果的話, 我想最後還是會嚐試使用SQ來開發看看. 其實這麼說來...未來等SQ玩熟了之後, 應該還是會購入FSB來玩玩.😃
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