评估有关在超买/超卖区域开仓的风险损失我们将理论结论用于测试，拿智能交易系统测试为例。 我们基于之前的文章使用一款 EA：如何降低交易者的风险（EA Reduse_risks，赫兹量化版本）。我们的任务是用一个特殊的案例来评估在超买/超卖区域入场风险，及可能的损失。 为了降低在超买/超卖区域入场的概率，赫兹量化利用锚定局部趋势开始脉冲的算法。 稍后我们将讨论算法本身。 到目前为止，我们对 EA 测试结果感兴趣 — 首先，使用锚定趋势开始的模块进行测试（我们减少在超买/超卖区域入场的概率），然后禁用该模块进行测试（我们剔除这种锚定为代表的保护，增加在这些区域入场的概率 — 趋势“尾巴”。我们测试最坏的情况，令其尽可能真实。 我们将特意举一个例子，其中初始利润结果为负。第一次测试结果 (一般结果和余额图表):0 }0 M; e @ K# X) N. j3 e n* R
; y$ b3 a& Q+ x, o" n) E+ R 添加图片注释，不超过 140 字（可选）# V$ H" V! r5 S1 u# m
图例 3. 启用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块常规测试结果，* ?) F2 l0 F# h, S7 |& h4 c; F
# L* l/ }1 y/ Y 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
" w' A+ e3 e9 n$ p4 r9 ?9 c图例 4. 启用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块余额/本金图表8 i& V2 T/ D0 n
 添加图片注释，不超过 140 字（可选）图例 3 和 4 显示结果和第一个测试的图表，其中启用了在超买/超卖区域入场风险降低降至最低的模块。 您不要因第一次测试中缺乏存在而感到困惑，因为首先，赫兹量化所用 EA 只是为了研究，而不是针对实盘交易。 第二，对我们来说很重要，在这种最坏的情况下可以预示到什么后果。我们现在禁用上述保护模块，并测试 EA。第二次测试结果 (一般结果和余额图表):
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# k4 N( @2 k) u3 _7 ?& R) h: J' v 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
0 n! R( o% H* W' `; W图例 5. 禁用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块常规测试结果，7 J: J5 J2 x: P+ m' Y
; }1 ^# z2 V# w: s( g# M; ^& P 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
0 F: u9 w. J( q! y7 V4 X/ ?* {+ `图例 6. 禁用最大程度降低在超买/超卖区域入场风险的模块余额/本金图表
/ ^" P2 W+ S, g图例 5 和 6 显示结果和第二个测试的图表，其中禁用了在超买/超卖区域入场风险降低降至最低的模块。赫兹量化按一些重要参数比较这两个测试的结果，并在以下图例中显示：
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% ?8 ]" P- I( X! q4 ~# U 添加图片注释，不超过 140 字（可选） H y" T- D* \3 I# e
图例 7. 忽略在超买/超卖区域入场风险时参数恶化（交易效率）的图表- Z5 Y( b" h7 A
图例 7 显示了第一个测试的结果 — 它是级别 1（所有参数的单个起始级别），而第二个测试结果是级别 2、3 和 4。 正如我们在图表中所见（测试 2 相对于测试 1），忽略了在超买/超卖区域内开仓相关的风险，以致会导致不利后果 — 在这种情况下，重要指标比之第一个指标的测试结果有了不容忽视的恶化。 它们最初是负数并不重要；重要的是，与最初的指标相比，它们已经有了不容忽视的恶化："1" — 测试 1 的结果是基准级别（对于在启用了风险最小化模块的情况下获得的每个参数），测试 2 的指标相对其已有了变化。"2" — 一般训练的结果，恶化了 168％。"3" — 存款提取（最大回撤值不断增长），恶化了 97％。"4" — 恢复因子，恶化了 67％。因此，我们从实践中获悉，如果不采取某些特殊措施，那么，考虑到市场的不稳定因素，有些入场会处于超买/超卖区域，从而恶化交易结算结果。下面我们将研究在超买/超卖区域离场（现有持仓平仓）的后果。 | 
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发表于 2024-5-15 08:28:14