算法改进

您可能已经注意到了,我们整个暑期都没有懈怠,而是一直在努力打磨我们的算法。

在下方您将看到本周内实现的算法改进。

1. 小型漏洞改进(等级&表现

首先,我们已经移除了一些交易者报告的小型漏洞。

您可能还记得,交易员交易等级的升级方式有很多种(点击此处获取有关不同方法的更多信息)。在某些情况下,算法不会挑选“正确”的方式进行升级。我们已经找到了这个问题的根源,并已将其修复,并确保不会再发生。

此外,我们收到的报告指出,当某些策略到达了6个“Darwinex 周期(D- Period)”经验后,表现属性会出现一个较小的差距。这个问题也已经得到解决。

2. VaR 模拟

我们的风险经理正在代表投资者复制交易策略,而我们则努力实现重大改进。针对该目标的第一个步骤已在本周实现:VaR模拟已经有了很大的提升。在过去,我们模拟VaR的方式会对D周期计算产生影响,因此会对账户分析造成延迟。现在该问题已修复。VaR模拟现在已经独立于D周期,所以我们的算法现在就可以更轻松(并且更快速)地分析交易策略。

这只是我们为风险管理器采取的大量改进措施中所做的第一步,接下来我们将继续发布最新消息!

3. “一致性”指标与短期交易

本周的主要改进与“一致性”指标相关。

在我们收到的反馈中,我们发现一些短期交易者表示一致性指标让他们的交易受到了负面影响。对于在较长时间周期内交易的交易者来说,他们较难以在一致性指标中获得较好的分数(比如DAR-WINS TSBPGH的基础策略)。因此,我们在“回报收益一致性&持仓一致性”表格中为每项交易的权重分配方式进行了较大的更改。

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在过去,权重的计算方式为“权重=交易杠杆率*VaR(20%)/交易关闭时的策略VaR”。

如果继续,每个交易的权重将包含一个更正,其中会考虑到交易的持续时间。全新的权重计算方式如下:权重=杠杆率*(交易持续时间的平方根)*VaR(20%)/交易关闭时的策略VaR。

这一改进使得交易者的一致性指标得分出现了变化(总的来说,做出的改动让我们的交易社区在该指标中获得了更高的得分)。

根据经验法则,如果交易者在较短时间周期内交易,并将某个交易在超过正常的时间内保持开启,那么他们在一致性指标中受到的负面影响要大于从前。另一方面,如果交易者在较长时间周期内交易,并将某个交易在正常的时间点前关闭,那么他们所受的负面影响就会小于从前。

一致性指标的更多改进将出现在管道中。在接下来的几个月中,我们将对一致性指标评估的“对冲”提出重大改进。

 

4. 后续改进

我们正在进一步改进算法。除了以上提到的更改之外,我们目前正在处理的改进与风险管理器有关。目前,当复制多个策略时,这些策略会频繁产生交易,并且会让多个交易始终处于开启状态(比如QNR),而风险管理器则显得过于保守。所以我们将尽快解决这个问题,并将随时告知您最新进展。

和往常一样,如果您对Darwinex有任何疑问,请您随时与我们取得联系:info@darwinex.com

对于因本周的更改而对DarwinIA成绩造成的影响,我们深表歉意。在未来的日子里,我们将尽力避免在月中进行更改。

 

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