※ 引述《vedel (vedel)》之銘言： : ※ 引述《Matique ()》之銘言： : : 假設目前有3支策略在RUN : : 3支都是順勢,correlation相互介於0.7-0.8之間 : : 以年為單位比對,用MC Portfolio測的 : : 由於相關性太近,所以策略組合能降低的drawdown有限, : : 且創造力低落也寫不出其他邏輯的順勢策略來了 : : 現在有一想法,寫一支逆勢策略,回測績效為 : : 逆勢 profit factor = 1.4 3支順勢平均 profit factor = 2 : : net profit/MDD = 3.0 net profit/MDD = 5 : : 逆勢的績效超爛,沒辦法我程度低落... : : 不過對上其他順勢correlation都只有0到負0.2之間 : : 我在想其實只要策略組合的net profit/MDD有上升,達到互補作用 : : 單一策略績效很爛也都是可以考慮的吧? 不知道各位有什麼想法 : 最近在研究這個,你的相關系數太接近了,相關係數平均在0.5以下在模型裡 : 會有比較好的表現. : http://ppt.cc/QavN : 組合後的標準差比單策略都來的低 : http://ppt.cc/AQ4S : 求解風險矩陣變異數最小值 http://ppt.cc/8ZZZ http://ppt.cc/Ubop : 不過馬克維茲modern profolio theory已經60年了,屬於靜態投組最佳化, 這東西不適合用在期貨交易策略上 他的input是報酬率 output是權重 報酬率跟權重這東西在交易策略上很難定義 一般來說交易策略有槓桿的影響 有資金大小的影響 要能夠明確定義這些東西 有些難度跟衝突算 像是權重要用口數算嗎 還是用資金比例算? 報酬率也是用資金成本算出 還是用槓桿? 資金成本用甚麼算 MDD? 凱利方程式? Van Tharpe? 資金成本在不同的時間點又會一直變 是不是報酬率也會一直變? : 而且用標準差(報酬常態分佈),衡量風險其實不符合實務 這邊說的沒錯 期貨交易策略如果屬於順勢 通常會厚尾右偏 用常態分配當基礎 不見得有意義 : 這些年有很多的理論在做動態配置的,主要是forecast報酬率未來的變動 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 219.68.238.40 ※ 編輯: are2 來自: 219.68.238.40 (10/03 23:36) ※ 編輯: are2 來自: 219.68.238.40 (10/03 23:39)