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      文華模型回測之參數優化讓模型達到最優[文華財經公式]

      ? 交易過程中有時會發現在一段時間內表現很好的模型,過了一段時間就好像失效了一樣,這種情況是由于模型參數不再適應當前行情引起的,我們需要盡快尋找新的最優參數,而在海量的歷史數據中僅憑人工去尋找如大海撈針,費時費力,機會渺茫。 "參數優化",可在指定的參數范圍內讓計算機很快篩選出最適合當前行情的參數。 ?
      (一)案例:利用參數優化,讓止損參數順勢而為
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      下圖是一個帶有追蹤止損策略的滬膠品種5分鐘策略模型,結束了小半年的單邊下跌行情后,市場開始調整形態,從下圖白色資金曲線可清楚的看到,資金曲線在近六個月不再保持穩定上升形態,證明原來的止損價差參數已經不能適應現在的市場,模型已經失效。
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      ? 下圖是利用參數優化對模型的參數進行枚舉和遺傳后的結果,在使用新參數后,白色資金曲線更平滑穩定,新的參數更能適應市場行情。
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      (二)進行參數優化的操作步驟
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      1、如下圖所示是如何進行枚舉:
      來源 程序化久久 www.miao-tiao.com

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      ? 設置參數關系如何減少參數優化時間:

      有些模型各個參數間有嚴格的邏輯管理,以下面的模型為例:

      MA5:MA(C,N1);

      MA10:MA(C,N2);

      CROSSUP(MA5,MA10),BPK;

      CROSSDOWN(MA5,MA10),SPK;

      AUTOFILTER;

      模型中的兩個變量必然遵循一大一小規則,這樣的模型我們可以首先為他們設置參數關系,如N1<N2,這樣在優化時,所有比N2大的N1值都不用參加計算,運算量可以減少1/2.這樣每配置一個參數關系,計算次數就減少一半;配置4個,就減少到原來的1/16,以此類推,有效減少了參數優化時間。

      如下圖所示,軟件正在進行枚舉參數優化,為您篩選最優參數配置。

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      ? 2、參數優化計算完會以排序的方式顯示優化出來參數組(如下圖所示),按照下圖步驟完成參數組的保存后,點擊“關閉”按鈕即可。
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      ? 3、結束枚舉后,點擊保存好的“優化參數組1/2/3/4”,準備進行遺傳(如下圖所示)。例如,剛才我們將枚舉優化的結果保存到了“優化參數組1”中,現在,我們就切換到“優化參數組1”,在點擊【遺傳】按鈕,對上次枚舉的結果進行遺傳。
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      ? 4、如下圖所示設置好優化的精調范圍,參考標準的比重后,點擊“確定”按鈕,開始進行精調。 ?
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      5、按照和枚舉同樣的方法來保存精調后的結果,以便進行回測(如下圖所示)。
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      6、如下圖,選擇保存好的“優化參數組1/2/3/4”,點擊【用新參數重新測算】,新的參數組計算的結果就會顯示在“分析報告”中了。
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      (三)相關常見問題解答
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      ? 1、為什么有“枚舉”和“遺傳”兩種參數優化方式,原理是什么?
      答:枚舉是在每個參數最小值與最大值之間抽選幾個效果最好的參數值,遺傳是在枚舉好的參數值基礎上進行微調,讓參數達到最優。
      原理:假設有兩個參數N1,1,10,缺省值是1
      N2,3,20,缺省值是5
      枚舉:除去最小值和最大值,根據設置的"步長"挑選出所有滿足條件的參數,進行全排列。?
      1)、如果缺省值不在挑選出的參數內,則總次數為:全排列次數+缺省值的計算次數?
      2)、如果缺省值在挑選出的參數范圍內,則總次數為:全排列次數
      以上面的參數為例:
      如果步長設置為2?
      則根據步長為2,篩選出的N1的值為:3(1+2)5(3+2)7(5+2)9(7+2);篩選出的N2的值為5 7 9 11 13 15 17 19 ,每個參數的最大最小值不取。
      總次數的計算:
      C1=N1參數與N2參數的全排列=4*8=32?
      N1的缺省值為1,不在篩選出的參數范圍內,所以需要計算對該參數進行組合計算:8次(與N2篩選出的8個參數進行組合計算)?
      N2的缺省值為5,已經在篩選出的參數范圍內,所以不需要再計算該參數?
      所以枚舉的計算總次數為:4*8+8=40
      遺傳
      計算次數不定,步長默認為1,按照參考標準所占比重比較各組參數計算結果。
      假設枚舉后我們存入的參數組為N1=5,N2=10

      默認參數組為(5,10
      固定參數N2=10,參數N1先向大的方向查找?
      (6,10)>(5,10),繼續向大的方向查找?
      (7,10)< (6,10),再向大的方向查找,確認是否停止?
      (8,10)< (6,10),確認停止?
      大的方向停止,向小的方向查找?
      (4,10)>(6,10),繼續向小的方向查找?
      (3,10)< (4,10),再向小的方向查找,確認是否停止?
      (2,10)< (4,10),確認停止?
      確定參數N1=4,為最優參數,參數N2像大的方向查找?
      (4,11)<(4,10),再向大的方向查找,確認是否停止
      (4,12)>(4,10),找到了更大盈利率的參數,繼續向大的方向查找
      (4,13)< (4,12),再向大的方向查找,確認是否停止
      (4,14)< (4,12),確認停止
      大的方向停止,向小的方向查找
      (4,9)< (4,12),再向小的方向查找,確認是否停止
      (4,8)< (4,12),確認停止?

      新的參數組確認為(4,12
      重復上述步驟,固定參數N2=12,參數N1向大的方向查找?
      (5,12)>(4,12) ,繼續向大的方向查找?
      (6,12)< (5,12),再向大的方向查找,確認是否停止?
      (7,12)< (5,12),確認停止?
      大的方向停止,向小的方向查找?
      (3,12)< (5,12),再向小的方向查找,確認是否停止?
      (2,12)< (5,12),確認停止?
      確定參數N1=5,為最優參數,參數N2像大的方向查找?
      (5,13)<(5,12),再向大的方向查找,確認是否停止?
      (5,14)< (5,12),確認停止?
      大的方向停止,向小的方向查找?
      (5,11)< (5,12),再向小的方向查找,確認是否停止?
      (5,10)< (5,12),確認停止?

      得到新的參數組(5,12
      重復上述步驟,固定參數N2=12,參數N1向大的方向查找?
      (6,12)< (5,12),再向大的方向查找,確認是否停止?
      (7,12)< (5,12),確認停止?
      大的方向停止,向小的方向查找?
      (4,12)< (5,12),再向小的方向查找,確認是否停止?
      (3,12)< (5,12),確認停止?
      確定參數N1=5,為最優參數,參數N2像大的方向查找?
      (5,13)<(5,12),再向大的方向查找,確認是否停止?
      (5,14)< (5,12),確認停止?
      大的方向停止,向小的方向查找?
      (5,11)< (5,12),再向小的方向查找,確認是否停止?
      (5,10)< (5,12),確認停止?

      確定最優參數組為(5,12

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      2、參數寫在模型源碼中和寫在參數列表中有什么區別。

      答:兩者對模型的運行沒有區別,但參數列表中的參數可進行參數優化,寫在源碼中的參數則不能。

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