一. 量化自動的理解

量化自動一般分為兩類模型，一類是趨勢模型，一類是震蕩模型，如果你想兩者結合起來就要看自己的本事了，我的建議是量化自動需要不停的去完美，但千萬不能追求完美，以下所說模型都是趨勢模型；

量化自動一種工具，幫助你積累財富的工具，卻不是一種暴利的賺錢方式，量化自動模型有好壞之分，量化自動賺錢的前提是一個好的模型，程序賺錢的關鍵是堅持的執(zhí)行，程序賺錢的精髓就是在確定最終使用模型之后，徹底的放棄你對金融市場的一切理解和交易技能．就像武俠小說里說的，想練成最上層的功夫，就應該先廢掉所有的武功． 二.量化自動模型的選擇與辨別

如果有人告訴你他的量化自動能在不長的時間內，讓你的資金翻幾番，那你要為他的言語或者他的程序打個折扣，但是如果對方又能拿出不錯的圖形或者非常漂亮的收盤測試結果放在你的面前，你又當如何說服自己是相信還是不相信？以下內容就是幫助你如何辨別好壞模型．
1． 測試時間：一個好的量化自動必須經得起時間周期的測試，如果一個量化自動，結果很漂亮，周期卻只有一兩個月，不可信；
2 ． 使用資金：很多人貼出來的漂亮測試結果，使用資金常常是８０％或者其它百分比，但這些都是不合理的選擇，因為金融市場資金管理很重要，在行情好時候，資金使用越高，收益越大，行情不好時，資金使用越高虧損越大，但我們無法去判斷接下來的行情會如何，所以，歷史測試的結果使用百分比的開倉方式是不合理，這也就是為什么，有時候會出現，資金使用率為８０％是，測試結果是虧損的，而且使用率為４０％時又是贏利的．總而言之，資金使用時應該選擇固定的手數進行測試，不管他的行情如何，永不加倉或減倉，來測試一個模型更為合理； 3、測試方式：開盤價和收盤價測試均有其不合理性，趨勢模型一般以趨勢逆轉點為開倉信號，故較為準確的是：出現指令價位。 測試結果的分析： a. 指令總數：也就是信號數，過高，說明震蕩行情過濾不好，過低，說明風險大；如何判斷信號數合理呢？那就只有不同的模型在同樣的周期下的一個對比了．還有一個最簡單的方式就是將　指令總數／有效交易天數　以日內短線為例，一般一個有效交易日的平均信號數在2-5之間（此數據僅供參考）；
b. 利潤率：總利潤不用看，只看扣出最大利潤的結果，必須為正，而且測試周期越長利潤率應該越大，很多模型，測近期不錯，測遠期就不行，所以測試時應該盡量的去測能測到的最長周期．（當然因為行情關系也可能出現，長期比短期利潤率低，但總體而言，周期越長利潤率越高，才是好的模型的測試結果）
c. 正確率：其它條件都完全一樣的情況下，正確率越高自然越好，但也不用為了看到一個高正確率的模型而心動，也不用因為你自己模型的正確率低而擔心，一般的正確率能在45％左右，就不錯了，因為量化自動的本來意義就是賺大虧小，在震蕩的時候正確率自然會低；
d. 最大虧損率：如果你是選擇的固定手數，比如10手進行測試，你的最大虧損率最大應該不能超過10％，當然，如果你選擇的測試手數多，最大虧損率可能有所提高．如果你選擇的80％的資金使用率，可能虧損會更大，當然也會有虧損的不大的測試結果，這往往和你的測試周期中的行情的一定關系，所以不值得過于依賴；
e. 空倉時間：以日短線為例，空倉時間不能太高，太高，必然會錯過大行情，當然，這一項不是最重要的，如果你空倉時間長，利潤也高，錯過就錯過吧，錯過不是過錯，沒賺到也不存在虧損的風險；小結：測試結果分析不能只看某一個數據，因為結合起來一起分析：指令總數不能多也不能少，周期越長利潤率應該越高，正確率45％以上就可以接受，最大虧損不能過大，空倉時間可以自行把握；
如果一個模型做到了以上幾點是不是就算一個好的模型了呢，基本上可以算了，但最重要的是我們還需要結合信號圖形（此點需要一定的量化自動經驗，并不一定看上去好的模型就是好，當然看上去好是前提，如果看上去都覺得一般了，那肯定是不行）來分析，此外，還要看到模型里是否有未來函數，如果是日內短線，信號就一定不能消失，每天的跳空缺口需要技術性的回補等等其它問題都是分析一個模型好壞的理由，但是，一個好的模型是不怕任何測試與分析的．

三．量化自動交易的執(zhí)行

這一點沒什么好講卻又不得不講，很多有多年經驗的操盤手，甚至一些國內的金融公司，常常會對量化自動交易提出一定的質疑，我就遇到一個期貨公司的老總，因為覺得量化自動好，準備的資金，進行了量化自動交易，首先我不知道他選擇模型的依據是什么，號稱只是因為人家是大公司，測試結果不錯，（如果是我聽到這樣的話，肯定不會很快的就認定他們的模型，因為我也見過某些（不方便透露）所謂大公司的量化自動交易模型的原碼，說實在的，確實是**，理論基礎都無法說服我，但做出來的圖形要去迷惑一些想使用量化自動的入門者是綽綽有余）結果這個老總使用該模型交易時，正好遇到一段時間的震蕩行情，可能是虧了不少吧，然后決定放棄量化自動交易．
這就是一個典型的量化自動執(zhí)行的例子，程序沒有人性，我們在使用時就更不應該加入人性，如果你決定使用量化自動就給自己一個時間期限（不管是真錢也好，模擬也好），時間不能太短，如果短也可以，必須在這段時間中，你要自己能分析出，是不是都能遇上基本上所有的行情，比如，測試三十天，遇到過十天的震蕩，也遇到了好幾天的大行情，以此來分析程序的好壞；絕不能因為幾次的使用結果不好而去否認量化自動，也不能因為幾次的使用成功而完全信任，必須要有一定時間的觀察與模擬，然后再到真錢的嘗試，時間長短是小事，關鍵是是否經歷過大部分的行情，從而選擇一個最適合而不是最完美的模型進行自己的量化自動交易；
一旦執(zhí)行，你就應該忘記所有的金融市場的條條框框，你就是一個傻瓜執(zhí)行者，聰明人在金融市場上不一定能生存，傻子在金融市場也不一定被淘汰．

{來源 www.kzuj.com.cn }