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颠簸率在数字资产CTA计策中的应用研究

2020-08-17 分类：区块链媒体
别的，由于以上的研究仅依赖于我们对简朴计策举办的模仿回测，并未举办实盘检讨。在量化计策的实盘生意业务中，仍有很多我们无法考量的影响因素。因此，需要读者留意的是，在利用颠簸率做仓位决定时，投资者仍需要按照差异的计策拟定差异的改造方法，不能盲目套用现有研究的结论。

在这一基本上，也有研究提出了可以过滤掉跳跃的颠簸率，最经典的是二次幂变差（Bi-power Variation，简称BV）：

首先是对双均线计策举办的测试。我们利用了转动窗口的参数优化方法，利用已往一个月的数据练习参数，参数利用期也是一个月。同时，为了滑腻资金曲线，我们将资金凭据必然比例分派在BTC，ETH，LTC三种数字资产中，而且在适当的时候举办再均衡。同时，将止损条件也插手优化参数组合。整体计策最高资金利用率为100%，也就是不加杠杆。开平仓手续费设定为千二。最终，在2017年1月至2020年3月的测试期中，我们获得了如下的资金曲线：

我们从最简朴也最重要的界说说起。顾名思义，颠簸率权衡的是资产价值的颠簸。运用最简朴的尺度差的观念，我们就可以界说一个颠簸率：

颠簸率的权衡方法多种多样，运用颠簸率来改进投资组合业绩的方法也数不胜数。本文旨在简朴先容颠簸率的怀抱方法，而且运用最简朴的要领，实验摸索颠簸率在改进投资组合业绩中所起的浸染。

其结论与双均线计策雷同，在此不再赘述。

纵然是上证综指，在15T的频率上，撤除跳空高开可能低开，依然存在大量的日内跳跃。

 

图2.3  BV（横坐标）-双均线计策收益率（纵坐标）

 

第二节  BTC颠簸率统计

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