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数字货币rbreaker

发布时间:2023-02-08 10:34:51

⑴ 民生证券用量化工具有哪些

1、策略概述

研报中 CTA 策略测试分为日内趋势策略和日间趋势策略。日内策略包括菲阿里四价策略、唐奇安通道策略、横盘突破策略、Rbreaker 策略和 Dual Thrust 策略,日间策略包括双均线交叉策略、MACD 策略和布林带通道策略。本文选取了日间策略中的双均线交叉策略进行复现。

2、回测设定

商品品种选择:研报选取 2016 年我国交易量较大的螺纹钢、铁矿石、橡胶、豆粕、沪铜、棕榈油和白糖七个品种进行回测,使用从2010年1月4日到2017年4月10日的上述品种(铁矿石自2013年10月18日起)连续合约的开盘价、最高价、最低价、收盘价等行情信息,而本文仅选取了相同时间段的螺纹钢数据进行回测与研报结果进行对比。

信号过滤方面:研报回测时过滤掉开盘后半小时内的行情数据;止盈与止损设置方面,通过每根 K 线超出开仓时的动态权益的比例得到止盈止损点。本文实现了止盈止损的设置,未实现信号过滤。

在策略参数选择上,研报通过回测指标对参数的敏感性分析来确定。本文直接应用了研报所选择的参数。

策略实施步骤(双通道交叉策略)
1、策略概述

均线策略中的均线体现了价格的变化,可以将价格的移动平均线解读为价格的压力线和支撑线。一般而言,处于上涨行情中时,若均线处于价格线上方,则均线起到压力线作用;若价格曲线向上穿过压力线,则表明价格有较强的上涨趋势,释放买入信号。处于下跌行情中时,若均线处于在价格线下方的均线起到支撑作用,若价格线向下穿过均线,说明价格下跌趋势较强,释放卖出信号。其主要操作步骤:

第一步,计算交易数据:

短期均线 = 收盘价对应的 X 1 日简单移动平均线;

长期均线 = 收盘价对应的 X 2 日简单移动平均线;

第二步,根据信号进行交易:

当短期均线向上突破长期均线时时,以开盘价买入;

当短期均线向下突破长期均线时时,以开盘价卖出;

第三步,止盈止损设置:

双均线交叉策略的参数包括(X 1 , X 2 , targetprofit , stoploss),一般把5日均线视为短期均线,20 日均线视为长期均线,但具体长期和短期的时间跨度是因具体情况而异的。期数X 1 ,X 2 的选取对均线的形态影响较大,期数越大,均线越平滑。

研报针对螺纹钢市场中,选取的参数为(20, 35, 0.4, 0.05)。

⑵ miniature circuit breaker是什么意思

miniature circuit breaker
微型断路器
breaker
[英][ˈbreɪkə(r)][美][ˈbrekɚ]
n.[电]断路器; 破坏者,破碎者; 轧碎机,破碎机; 碎浪;
复数:breakers

例句:

1.
Once again, a circuit breaker blew, indicating a problem with the pump mole.
这次又坏了一个断路器,这表明故障与泵模组有关。

2.
I was a code breaker for the navy corps.
我是一名海军军团的密码破解员

⑶ rbreaker 模型是什么

r_Breaker模型参数众多,机理复杂,而且几条线之间缺乏合理的逻辑关系解释,基本上属于曲线拟合类的系统。不知何以在SP交易舞台上旋转多年,经久不衰。

r-Breaker和althrust是两个经典的日内交易模型,其简单的逻辑和稳定的收益(尤其在指数期货上)使得它们一直被个人与机构,CTA推崇。这两个模型的主要细节在此不多介绍,这里我想和大家分享的是如何把两个模型综合起来,从而获得更平滑的资金曲线。大多分析只是个人看法,其可行性还请大家探讨:)

多策略组合要想成功需要至少两点要求:

1. 其所有子策略均为正收益的稳定系统;这一点需要投资者对每个模型有较深入的理解。
2. 子策略的叠加起到对冲风险的作用。这一点可以从模型收益的相关性来分析。

那么,为什么r-Breaker和althrust可以作为策略组合使用呢?

第一,althrust和r-Breaker都是具有长期正收益期望的系统。下面贴出的是其在SPX指数期货上的资金曲线。

在单独模拟的情况下,althrust和rbreaker可以分别获得1.31和1.40的夏普比例。其回测区间累积收益都在150%左右,最大回撤在8%左右。

第二,他们的模型收益具有风险对冲的效果。其实,正如有些人知道的,althrust和r-breaker都是典型的短线区间突破模型,其收益程度取决于短期的市场波动性。在市场波动性比较小的年份,他们的收益很有限;然而,在波动性较大的年份,比如08年,该类模型的收益都会较理想。通过对althrust和r-Breaker的收益进行相关性计算,我们发现了0.42的正相关性。我相信这0.4的相关性应该大多归咎于模型对波动性的共同依赖。其实,在我个人看来,对于同一单资产的策略,0.4的相关性并不算高,因此通过策略的组合,我们可以进一步控制风险。下图是双策略投资组合在SPX指数期货的资金曲线:
此时,资金曲线变的更平滑了,双策略组合的组合夏普比例从之前的1.40升至了现在的1.81。虽然总收益下降了,我们的年化最大回撤从8%降到了3.48%,收益标准差从7.29降到了4.38。这是一个不错的提高哦:

Ann. Returns: 7.90, Ann. Std: 4.38, Sharpe: 1.81

Year Ann.Ret. Std Maxdd
1997 -0.72 2.09 0.93
1998 8.22 4.31 1.67
1999 6.31 3.69 1.77
2000 4.37 4.73 2.92
2001 11.33 4.42 2.36
2002 11.92 5.36 1.78
2003 5.86 3.03 2.57
2004 2.00 2.60 2.13
2005 1.49 2.08 1.94
2006 3.13 2.14 1.27
2007 6.55 3.90 1.19
2008 20.64 8.25 3.48
2009 13.92 5.84 2.87
2010 8.23 3.73 1.59
2011 9.91 4.44 1.70
2012 6.53 3.20 1.30
2013 -0.15 1.15 0.30
AllPrds 119.54 4.36 3.48

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