(Freunde, die sich für „Probabilistic Trend Trading System“ interessieren, können mich auf Weibo kontaktieren und Ihnen eine vollständige Mindmap des theoretischen Rahmens des Handelssystems mitteilen.)

In den vorherigen vier Artikeln wurde jeweils erläutert, wie man ein Handelssystem aufbaut

1. Handelssystemrahmen

2. Drei Schlüsselpunkte bei der Formulierung des Systems und des Technologieverständnisses

3. Verwenden Sie eine kurzfristige Strategie, um die Etablierung einer Gewinnlogik und die Denkrichtung für nachfolgende Themen zu untersuchen.

4. So führen Sie Backtesting durch

In diesem Artikel wird weiterhin eine kurzfristige Handelsstrategie verwendet, um speziell zu erklären, wie das Handelssystem Backtests unterzogen und optimiert werden kann.

Abbildung 1 zeigt die Backtest-Daten dieses Handelssystems für einen Monat vom 15.01.2023 bis zum 24.02.2023. Entsprechend den Merkmalen des Handelssystems umfasst der Backtest-Inhalt: Zeitpunkt des Auftretens des Signals, Eintrittszeit, Handelsrichtung, Gewinn und Verlust, Einzelrisikobetrag, Gewinn-Verlust-Verhältnis und Gesamtbetrag. Und zeichnen Sie die Kapitalkurve.

Innerhalb eines Monats erschienen insgesamt 34 Handelssignale, von denen 18 aufgrund von Beurteilungsbedingungen zum Eingreifen ausgewählt wurden. Am Ende gab es 14 Stop-Profit-Orders und 4 Stop-Loss-Orders mit einer Rücklaufquote von 115 %. Entspricht einer Verdoppelung in einem Monat. Die Kapitalkurve ist in Abbildung 2 dargestellt.

Natürlich handelt es sich hierbei um Backtest-Daten. Wie im vorherigen Artikel erwähnt, ist die Backtest-Leistung des Systems seine Obergrenze, das heißt, das Ergebnis berücksichtigt keine Faktoren wie Mentalität, Umgebung, Ausführungsfähigkeit usw. Und die Backtest-Daten sollten sich vorzugsweise über zwei Runden von Bullen- und Bärenperioden erstrecken und den größten Teil des Marktes abdecken, um ihre Anpassungsfähigkeit und Machbarkeit zu veranschaulichen. Nur dann können wir über ausreichende Datenunterstützung für die Systemoptimierung verfügen.

Als nächstes muss das System basierend auf den Backtest-Daten optimiert werden. Es gibt viele Optimierungsrichtungen, wie zum Beispiel:

1. Eingabelogik

2. Exit-Logik

3. Stop-Loss-Betrag

4. Transaktionshäufigkeit

usw.

Jedes Mal, wenn ein Optimierungsplan vorgeschlagen wird, müssen die historischen Marktbedingungen erneut überprüft werden, und die Leistung des Backtests sollte mit der Leistung vor der Optimierung verglichen werden, um eine Schlussfolgerung darüber zu ziehen, ob sie geändert werden sollte. Dies ist ein langer Prozess, der Zeit und Mühe erfordert.

Am Beispiel des optimierten Stop-Loss lässt sich anhand der Backtest-Daten in Abbildung 2 erkennen, dass von den 14 profitablen Transaktionen 10 ein Gewinn-Verlust-Verhältnis von nicht mehr als 1 aufwiesen. Wenn Sie also das Gewinn-Verlust-Verhältnis verbessern möchten, besteht eine Möglichkeit darin, den Stop-Loss-Bereich zu reduzieren. Anschließend können Sie versuchen, die bisherige Stop-Loss-Logik anzupassen, beispielsweise von 2ATR auf 1,5ATR zu reduzieren. Führen Sie dann Backtest-Statistiken zu denselben Marktbedingungen durch. Es ist sehr wahrscheinlich, dass die Gewinnquote niedriger geworden ist, aber das durchschnittliche Gewinn-Verlust-Verhältnis ist höher geworden. Ob die Gewinne langfristig wachsen können, hängt von den tatsächlichen Backtest-Ergebnissen ab.

Wir werden auch in Zukunft Optimierungsfälle dieses kurzfristigen Handelssystems zeigen.