典藏版量化交易实战解析,揭秘万千疑难杂症与解决方案连载（一）

量化交易实盘中万千疑难杂症和解决方案连载（1）
一、引言
量化交易作为一种基于数学模型和算法的交易方式，近年来在金融市场中越来越受到重视。然而，在实际操作过程中，量化交易者往往会遇到各种疑难杂症，这些问题可能会影响到交易策略的有效性和稳定性。本连载将针对这些常见问题，提供相应的解决方案。
二、疑难杂症与解决方案
1. 疑难杂症：数据质量问题
问题描述：在量化交易中，数据质量对于交易策略的准确性至关重要。然而，在实际操作中，数据质量问题时常出现，如数据缺失、延迟、错误等。
解决方案： （1）数据清洗：对原始数据进行清洗，剔除异常值和错误数据。 （2）数据备份：建立数据备份机制，确保数据来源的可靠性。 （3）数据验证：对数据来源进行验证，确保数据的准确性和完整性。
2. 疑难杂症：模型风险
问题描述：量化交易模型在历史数据上表现良好，但在实盘中却出现亏损，甚至爆仓。
解决方案： （1）模型回测：在实盘前进行充分的历史数据回测，评估模型的有效性。 （2）风险控制：设置合理的风险控制参数，如止损、止盈等。 （3）模型优化：根据实盘表现，不断优化模型参数，提高模型的适应性。
3. 疑难杂症：交易执行问题

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永攀高峰

从今天起我将采取连载模式，一举解决你在量化交易实盘中，面临的绝大多数的问题，并且竭尽所能给出通用和可以验证的解决方案。也让没有开始亦或是想进入量化交易的人群一个相对清晰明了的大方向和“信念充值”。

你们绝大多数和时间接受到的量化交易方面的知识都是纸片和碎片化的，当然大学阶段金融方面接受的知识，在我眼中也只属于“政治正确”的知识。我争取用最通俗易懂的语言和形式全景展示和“揭露”量化交易的庐山真面目。

什么是量化交易？

可以用明确数值表达出来的买卖交易行为统称为量化交易。

玩股票的一般开户行都会给你开通专属的APP的，里面有挂单亦或者高抛低吸的功能，这些也属于量化交易

现在市面上流行的比方文华麦语言，宽语言，TB亦或是TB简语言，金字塔......这些本质上属于脚本，然后根据这些脚本运行，让计算机发出交易指令的交易方式，简称“程序化交易”这些都属于量化交易范畴

什么预计后市会涨亦或者前景堪忧做出的“分析性质的交易行为”都属于主观交易！

比方今年国债一直上扬，预计接下来或者今后实体行业看衰，亦或是听到国家队增持XX股票，就看好接下来的行情，这些都属于主观判断的行为。所有根据掌握的消息对后市做出研判，市场没有明确价格偏向，主动下单的行为这些都属于主观交易范畴。

主观交易不在我们讨论范围，我们着重量化交易。这里不得不提一下主观交易，要想快速赚大钱你还真要主观交易

小年轻锰硅做空爆赚1000个主观加实地考察一把干下去

但是你要可以不断复制经年累月不停歇输出你的逻辑，你还要必须量化用程序化实现。

量化交易第一个问题如何确认自己的量化系统的有效性？

这个问题是横亘在所有量化交易最大“隐患”，之所以称为隐患，是你不够“成熟”，没法从理论层面证明你所拥有的交易系统是否真正具有“正趋向”？

你最怕的一点是，我干这个万一就根本赚不到钱！万一我努力几十年最后才发现TM是错误的，我该怎么应对？我的人生就这样浪费掉了怎么办？

今天我就从理论层面帮你解决这个忧虑！

1，设计的交易模型首先要具备普适性。

这点很关键，就是说你建立的交易系统要对所有的品种真实有效，不是特定的品种和特定的行情才有效，也就是说建立的系统最好全市场所有品种加载在一起，总资金曲线要稳步向上，可以准许长时间不创新高，甚至回撤偏大，成功率偏低，而不能出现总体向下的状况。

长时间不创新高

只能说明你的模型盈利能力偏弱，不能代表它真的没有效果。

回撤偏大

要么头寸设置不合理。

比方海龟交易有人说他已经失效，我敢说简直笑话，海龟交易模型思想我敢说，只要市场存在，他就永远有效，至于为什么？我会在后面解释，之所以有人说他无效，最大问题就是选择周期不合理，再个就是海龟交易头寸每上0.5个ATR就加仓一次，连续加仓3次，形成4个头寸，最怕就是加仓满了，就反方向运行，造成回撤偏大，其实你完全可以更改一下，不以平均持仓成本作为止损位置,以最后一次的开仓位置作为强制止损基准来设计。当然这样就会更好？我看未必，这样至少保证2个头寸的安全，但是你只从回撤端考虑，这也不失为上佳选择！

要么盈亏比例设置不合理。

至于盈亏比例设置，这里面你们见的最多理解最多的就是，盈亏比设置成3倍或者以上，只要有33%以上的正确率，就可以保证立于不败，其是这个是句没错的废话，为什么？怎么证明你的成功率这个值真实和有效？

这里给你一个真实有效的值！根据我多年模型回测，全品种测试得出的值，1.5，这个值是我多年和团队证明出来的值，记住这个值不是终极值是个最低理论值，为什么不是终极值和最低理论值？只要你的模型有止盈设计环节，要止盈一定要大于这个值才开始执行，如果盈利大于此最低值，再回撤到此值就平仓出局。

万一盈利盈利大于此值？那么就一直持有到反方向亦或者盈利保留X值就是所谓移动止损出局。1.5这个值是经过上几万次扫描测试和推导得出的值，因为我们经过大量测试和总结，全品种回测发现，很少有正趋向模型平均盈亏比大于此值，大多数模型的盈亏比呈现钟形分布，也就是说，盈亏比（特别是有止盈设计模型）并不是是越大就越好，过大过小都影响收益表现能力。

成功率偏低

成功率高低其实跟你的止损密切相关，要想成功率高，把你的止损拉大把你的止盈缩小，你的模型成功率就绝对会上升！所以你看到市面上一旦成功率过高都要谨防这个BUG，因为模型收益实际上是：成功率+盈亏比以及手续费综合体，要想成功率高就加大止损幅度，要想盈亏比大就要减小止损幅度扩大止盈幅度。

看到没有，这里面除了手续费是不断累积的结果，这里面就有对矛盾之处，一个环节要加大止损，一个环节要减少止损，所以这就需要你要找个最佳止损幅度。既然前面我们知道盈亏比1.5最佳，那么就可以反推，成功率最好在35%-40%左右，其实全世界通行的趋势模型，成功率一般都在这个值附近的原因。

如果的亏损账户，你回去反查，你的成功率一定大于此值，平均盈亏比一定小于此值，不接受反驳。这是什么原因？主要是亏损挂起，盈利过早兑现，股票市场这个现象最为严重。

至于手续费过高，主要是交易的周期过小， 触发开仓频率过高。这里强烈建议交易周期尽量加大，最好以日线为周期，止损可以选在分钟级别或者小时级别。

2，设计的模型要有必然性

所谓的“必然性”，就是你找的开仓点和平仓点，谁来看那个点都是必然存在的点，不存在第二种说法。

比方金叉死叉点，20日的最高点或者最低点.......在我的认知中，背离趋势以及画斜线类的趋势线是最不可靠的定义,背离现象一定是出现百分比类别的交易指标中，画斜线的趋势线也包括通道线，主要原因，背离以及画斜线起点和结束点不好定义，会出现千人千画的局面。有的人电脑交易软件打开密密麻麻的画线或者K线变色现象。

随机在电脑上画根横线都比这两个好，为什么？画个横线就好定义，这根线，价格要么小于他要么大于他，等于他不理他，只要出现大于小于这两种情况，你都可以做出明确的决策。

比方突破20日线，跌破10日线，这些都是确定的点，至于为什么是20或者10？这些都是参数范畴了。

3，设计的模型要有封闭性

所谓的封闭性，就是设计模型的底层原理要能对所有K线的变动要包容完，而不能出现做多是A模式，做空是B模式。

举例：单均线交易系统，线上开多，线下开空，看似这个简单策略，99%的人都坚持不下去，因为在震荡时候，会把他“翻腾死”。

其实过滤一下就好了，处理也很简单！

第一种：采用突破价格行为

思路如下：当价格大于X日均线，并且当根K线大于X日最高或者最低价，突破就进场

依托均线就平仓出场 。

第二种：采用算法交易行为

思路如下：先取X日的区间波动率，当价格大于X日均线，并且当根K线大于X日波动率，突破就进场。依托均线就平仓出场。

这两种方式，大同小异，没有优劣之分，但是都可以有效摆脱震荡的纠缠和频繁开仓和止损。

当然：采用均线类交易一定要注意消除隔日跳空，均线类如果不消除隔日跳空的影响，我可以毫不隐晦的告诉你，很难战胜跳空对你的模型影响。后期我会在关于消除隔日跳空，控制回撤 IDLE函数以及控制进出场函数细节优化专门章节详细叙述。

综上所述：如果你的模型具备普世性，必然性，封闭性以及我文中所禁止和注意事项，原则上你开发的模型，都是可以盈利的，世界上有很多模型其实都是非常优秀的，之所以出现这样那样的问题，都是因为使用者，既要又要，画蛇添足式添砖加瓦，让底层逻辑思想逐渐偏离他原来的既定航向，说出无奈的那句“市场已经今日不同往日，XX模型已经失效了”然后愤然离场的结局。

当然具备如上三点就说可以完全实现全自动量化交易，还远远不够，现实中还有很多细节，我将在下一章节继续，望各位持续关注我的更新，我将毫无保留继续展示。

未完待续！