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):
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! {# t$ @6 k4 o4 \) w 添加图片注释，不超过 140 字（可选）3 Q$ m$ } a$ ]5 t
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，
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# R3 O9 [! N# g% \+ L3 D 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
) c& c9 p; \( v' M1 E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
- g0 B' j5 U. B( `1 ] T2 I 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):! J+ L: R# G* F# E( C5 n9 `
* w: c, J9 m$ i6 i, f9 O3 M1 o
 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
, G% F* ?8 Y5 D' w2 S2 K+ ^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，# {) Z3 S8 y5 O/ j% W! Q
+ @, d) n8 f% o u1 Y+ Z- S+ y 添加图片注释，不超过 140 字（可选）9 v! j6 [: u* b4 u
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
5 c7 l' v3 l3 O( b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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+ S& \0 `6 x0 z/ _0 d 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
% s, T( N) ^& @5 L+ U- z, g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6 |+ K- S K* j
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