基于技术分析指标组合的外汇量化交易策略优化研究

发布时间：2020-06-10 14:11

【摘要】：量化交易起源于20世纪70年代的美国,经过长期的发展,量化交易的理论和技术已趋于成熟,在金融交易领域也得到了广泛的应用。目前,运用量化交易平台实现基于技术指标的量化交易策略研究较多,但对量化交易策略优化的研究较少,缺乏一套完善的量化交易构建和优化体系。一般情况下,默认参数下的技术指标量化交易策略表现一般,也难以适应不同市场和不同时间的行情走势,量化交易策略经过参数优化,可以适应具体交易品种的行情走势和提升盈利能力。随着投资者对量化交易研究的深入,量化交易策略的优化将会成为量化交易领域重要的研究方向。本文通过在MetaTrader5量化交易平台分别设计构建MACD指标与RSI指标的两个单指标量化交易策略和双指标组合量化交易策略,选取欧元兑美元的历史交易数据,对三个量化交易策略进行回测检验,验证默认参数下三个量化交易策略的交易绩效。在回测检验的基础上,运用遗传算法分别对三个量化交易策略进行参数优化,对计算出来的优化参数进行样本内数据回测和样本外数据检验,根据两段测试的表现筛选出三个策略相应的最佳优化参数。最后,分别对使用最佳优化参数的三个量化交易策略进行模拟实盘检验,检验策略在样本外数据的盈利能力和稳定性。本文通过研究得出以下结论:第一,可以通过构建基于技术指标的量化交易策略在外汇市场上实现盈利,其中技术指标组合量化交易策略在盈利和风险方面比单指标量化交易策略拥有更好的表现。第二,可以通过运用遗传算法对量化交易策略进行参数优化,提高技术指标量化交易策略的盈利能力和风险水平,技术指标组合策略比单指标策略优化后的表现更好,拥有更大的优化空间。第三,通过样本内数据回测和样本外数据检验两段测试筛选出的量化交易策略最优参数,可以有效避免出现与历史数据过度拟合的情况,使量化交易策略在样本外数据表现稳定,可以应用于实盘交易。
【图文】：

ｉ邋ｒｗ？邋｜邋ｗａ邋丨明丨焌邋ｉ逦＾0ｇ0ｇｇ｜＾＾ｇ＾ｇ￡＾ｇｇｇｇｇｇｇｇＱＩＨ３Ｓ９ＨＫＳ２＾ＨＨ￡３ＱＢＩ＾？＇？？逦？．＊逦ｒ．－？３Ｓ逦＊１逡逑．邋Ｐ＊邋ｌ，邋＊，，逦ｌ，邋ｔ：邋．４．邋Ｉ邋－邋）：逦Ｍ：１邋；；■！逡逑：邋．．，逦？邋ｂｂｉＭｌＪｉ邋＂邋？邋Ｉ逡逑：逦：逦；．；；；；？逦－＾Ｃ＾＇逡逑，ＶＫ？逦ｒｓ＞逦Ｉ邋ＳＭ逦？ＴＨｆｔｒ逡逑．：邋＊ｌ＾＊？＾？－ｉ逦；？－、逦＊邋ＳＭ：逡逑Ｍ邋■逦「逦《？ｉ？ａ￣￣Ｌ＇ｍ＾ｒ—＾ｚｓｓ＾邋＼邋＜ｍ邋ｉ邋ａｉｓ邋Ｉ逦＇ｒ？§逦＞：■．－．逦ｅｓ逦ｃｅ＊逦±ｓ：逦±ｓ．逦＾邋ｓ逦＊？？３６５７９Ｓ６７５逦２０１Ｓ．０３．２５邋＇邋．Ｖｌｉ＇１２逦Ｏｕｙ逦１邋００逦？．．１－１４０逦３邋０００００逦Ｏ．ＫＪ＾Ｃ逦，．．ｍＤ逦Ｃ邋ＣＣ逦１０ＳＯ邋Ｍ邋ｌＯＯｔＯＯＯ邋ＭｆｎＲ：１邋１３１＾０邋９ＳＷ４Ｓｂ？？７ａ＾０邋ｍｎ？Ｍ？：８Ｓ４．７４％逦１３６９７９ＳＳ７Ｓ逦ＺＱ－Ｓ．０５．２Ｓ邋１邋？邋！２：Ｓ７逦ｉｅＫ邋ｌ．ｍｉ｛逦１邋００邋＜邋０．００逦；．１６ｏ；７逦ＯＯＯＣＫＸ！逦Ｓ．３０ＪＸ逦．．：；＿５０逦ｐｉａ｜邋？＾邋ｅ＾ａｉ邋：邋Ｓｊ＾ｇ邋ｊ邋＾；ｇ邋ｊ邋＾邋；逦；邋＜Ｓ５邋！邋＾ｉｒ，邋：邋ｊ邋＞ｙ邋：邋Ｓｇ－邋ｊ逡逑Ｄｅｎｘｈ逦２０１８．１１－ＷＯｆｔＯＯ邋０；邋１．１３６２８逦Ｈ：１／：Ｊｅ？５逦Ｕ１．１３１５７邋｜ｔ１．ｉ３３４３逦ｉｊｔ邋９３．＊／３图３－１邋ＭｅｔａＴｒａｄｅｒ５量化交易平台界面逡逑Ｔｒａｄｅｒ５最突出的功能就是

广西大学金融项士学位论文逦基于技术分析指标组合的外汇量化交易策略优化研究逡逑几何平均收益率逦－０．２８％逡逑盈利因子逦０．７６逡逑交易次数逦３９３逡逑交易胜率逦３１．８１％逡逑最大回撤率逦６８．４３％逡逑夏普比率逦－０．０７逡逑５４邋４４０．００邋＊邋－逦逦逦逦－．．．－－逦逦逦逦逦逦逡逑
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F831.52

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘伟;沈春根;;基于技术分析指标组合的程序化交易模型研究[J];经济数学;2015年03期

2 刘宇霞;;组合指标个股量化择时交易的实证研究[J];科技创业月刊;2015年12期

3 梁淇俊;郑贵俊;徐守萍;;基于生存分析的择时策略择优体系研究——以技术指标交易信号为例[J];金融经济学研究;2015年01期

4 杨光豹;;程序化交易系统中线性回归模型及其优化算法[J];计算机系统应用;2014年12期

5 熊熊;张博洋;张永杰;付琳惠;;程序化交易系统的检测与优化体系[J];科学决策;2013年08期

6 瞿慧;刘烨;李娟;;基于遗传编程的中国股票市场有效性新检验[J];统计与决策;2011年23期

7 赵建;霍佳震;;基于遗传算法的量化投资策略的优化与决策[J];上海管理科学;2011年05期

8 张戈;程棵;陆凤彬;汪寿阳;;基于Copula函数的程序化交易策略[J];系统工程理论与实践;2011年04期

9 朱敏;;期货投资中技术分析有效性的实证研究——基于沪铜与伦敦铜的比较分析[J];上海经济研究;2010年04期

10 王志刚;曾勇;李平;;中国股票市场技术分析非线性预测能力的实证检验[J];管理工程学报;2009年01期

相关硕士学位论文 前10条

1 费佳峰;中国商品期货市场多品种多策略量化投资组合研究[D];浙江大学;2018年

2 杨世林;基于聚宽量化投资平台的股票多因子策略应用[D];浙江大学;2018年

3 吴卫星;随机森林在技术指标量化选股中的应用[D];电子科技大学;2018年

4 李志鸿;国内商品期货“短周期”量化投资策略研究[D];浙江大学;2017年

5 谢堞江;量化交易策略综述与新策略设计[D];浙江大学;2016年

6 刘娟;股票技术分析策略的偏度偏好研究[D];重庆大学;2016年

7 张在红;基于基本分析与技术分析的股票投资研究[D];兰州大学;2016年

8 散丹;市场有效性与技术分析盈利性研究[D];西南财经大学;2016年

9 包懿;中国股市技术分析有效性研究[D];上海交通大学;2015年

10 冯毅锋;技术分析有效性研究[D];华南理工大学;2015年

本文编号：2706401