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[技术分析] 10%止损方法的回测结果

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发表于 2009-9-30 12:49 AM | 显示全部楼层 |阅读模式


原帖 http://hutong9.com/viewthread.php?tid=62167&extra=page%3D1

交易策略为:随机进入市场。如果进入市场后,价格从高点下跌超过10%,则退出。该退出可以是止损,也可以是有利润后,下跌10%确认转势而止赢。

为了有说服力,用真实的SPY的数据。为了比较该策略(named as Active Cut Loss, ACL)和Buy & Hold(B&H)策略的区别,随即选择了20个长度为1000天(约5年时间,为了模拟长期投资)的投资区间,计算该区间上ACL和B&H的收益然后比较。因为ACL策略有随机进入市场的因素,所以对每个投资区间,都做1000次模拟,然后取收益的均值。以100万资金计算,结果如下。

                                      Active Cut Loss                                                              Buy & Hold               
Start Index        Avg Return        Min Return        Max Return        Stdev Return        Return                Gain
2651        721705.5354        392244.13        1113223.52        1076.372229        618623.2329                103082.3024
4019        2070539.483        1577839.35        2296107.76        4859.853674        2037385.174                33154.3091
1105        1035387.881        506270.81        1620885.79        11212.74164        749742.7101                285645.1706
2412        735120.9778        443115.93        1153964.2        5228.096776        861621.5405                -126500.5628
3056        977414.8432        639049.16        1410635.9        4998.597363        1240237.426                -262822.5826
3758        1914950.159        1428100.75        2339555.49        6520.873344        2154990.3                -240040.1408
1841        1091195.594        780189.62        1418433.91        1917.474232        1242306.948                -151111.3542
3932        1925291.14        1528695.17        2281396.61        4308.724537        2122470.489                -197179.3495
2882        844304.6529        521132.64        1252248.83        624.5721289        1023463.586                -179158.9334
3153        1205604.441        705544.1        1599457.34        2930.910321        1611830.414                -406225.9728
2978        968339.2661        529454.21        1400202        1594.173939        1215433.071                -247093.8048
3731        1912983.914        1213080.64        2414396.93        3126.955573        2515895.637                -602911.7233
1925        994416.3731        719445.78        1352298.62        3970.361019        1171665.133                -177248.7603
1751        1169099.559        957390.2        1320410.2        4690.486637        1521082.3                -351982.7405
3545        1513862.515        1069358.29        1893272.34        3622.956492        2388750.887                -874888.3726
1759        1212759.369        981834.31        1413374.32        3165.937651        1597254.283                -384494.9139
1892        1014532.956        683262.21        1361233.89        5340.667668        1144307.342                -129774.3862
3217        1087911.743        680674.69        1641692.14        1509.726198        1827000.138                -739088.3956
3730        1911012.232        1388432.22        2372507.42        10198.42292        2536152.498                -625140.2659
2261        795468.219        516784.95        1284513.1        2763.904392        771078.4655                24389.75353
3879        1968809.074        1450504.24        2279648.85        7191.718753        2495684.886                -526875.8121
3577        1564700.562        1071279.6        1946092.73        6296.317014        2449077.36                -884376.7978
2669        671775.6994        360249.18        1139581.71        2973.267777        660764.5875                11011.1119
3474        1402233.837        838430.2        2039303.37        2398.473124        2265940.404                -863706.5666
4198        2387041.846        2286429.1        2449194.76        721.4200566        1751706.873                635334.9728
2784        923393.6441        504152.05        1534783.81        925.1372086        934456.1688                -11062.52474
2271        792087.3791        419012.04        1193457.03        7183.506792        776917.8082                15169.57092
2544        777073.3492        484780.81        1237677.59        8000.291047        744800.2394                32273.10977
2669        681175.3425        388547.37        1225703        2086.715707        660764.5875                20410.75497
2093        914576.1936        541295.48        1328857.38        2176.909253        947289.5131                -32713.31956
                                                       
                                                                                                                                        Average        -228464.2075
                                                                                                                                        Stdev        351791.1738

最后一栏是ACL比B&H多赚的钱(ACL's gain over B&H)。红色部分是20次的平均值。也就是说,平均而言,ACL策略比B&H少赚22.8万

附件是用来做回测的excel文件。有兴趣的可以下载下来玩玩。根据参数选择不同,结果可能有差异。因为VBA计算比较慢,我就不多做实验了。

几个参数说明一下:
Probability of entey,没有position时,依此概率进入市场。我用的是0.05,也就是没有position时,平均20天(一个月)进入市场一次。算是够耐心的投资人了。
Length,投资区间长度,我选的是1000天,大约是5年时间。模拟长线投资人。

另外,因为模拟长线投资,所以只以收盘价进入/退出。

BackTest.zip

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发表于 2009-9-30 01:21 AM | 显示全部楼层
谢谢分享. 这个结果有的意思
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发表于 2009-9-30 07:36 AM | 显示全部楼层
very nice
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发表于 2009-9-30 08:00 AM | 显示全部楼层
I ran a few tests using your spreadsheet for periods of 30, 100 and 500 days. All of them returns positive ACL's gain over B&H. (I only changed the parameter of "Length")

500 days: Avg: 67854, STDEV:510733
100 days: Avg: 326650, STDEV:598079
30   days: Avg: 293105, STDEV:493045

It seems investors have to be very patient to Buy&Hold to beat ACL.

By the way, the "Start Index" actually refers to the Date, right?
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发表于 2009-9-30 08:03 AM | 显示全部楼层
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发表于 2009-9-30 08:32 AM | 显示全部楼层
不错,很科学。
不过这个也跟你的enter point 和exit point 有关。现在的market是不是在相对高点。如果在有一个pull back, acl又会占上风了。
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 楼主| 发表于 2009-9-30 09:43 AM | 显示全部楼层
本帖最后由 Diffusion 于 2009-9-30 10:49 编辑
By the way, the "Start Index" actually refers to the Date, right?
bucks 发表于 2009-9-30 09:00


Yes.

On the "Length", 1000 is the first number came into my mind. It's good that you found the ACL can beat the market in shorter term. So a better strategy could be using the ACL to locate a good "dip" and hold ever since.

Also, your result actually suggest that, for ACL, once there is profit, don't wait for too long before taking profit. This is the stop-by-time method someone suggested in the original thread.
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发表于 2009-9-30 11:18 AM | 显示全部楼层
Return列出的是帐户余额吗? code里没看到roi=fund-fund_init呀.
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 楼主| 发表于 2009-9-30 11:41 AM | 显示全部楼层
Return列出的是帐户余额吗? code里没看到roi=fund-fund_init呀.
lovelyguoguo 发表于 2009-9-30 12:18


不是余额,是total。就是说如果return < 1000000 (init_fund),那就是亏了。

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发表于 2009-9-30 12:01 PM | 显示全部楼层
好像,原帖的意思是整数点位进场哎。
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 楼主| 发表于 2009-9-30 12:14 PM | 显示全部楼层
好像,原帖的意思是整数点位进场哎。
CoolMax 发表于 2009-9-30 13:01


昨天讨论规则的时候不早说。
还没想清楚这个怎么处理。割过一次肉以后就等大盘跌到下一个整数点位?要是跌不到踏空了呢?

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发表于 2009-9-30 01:57 PM | 显示全部楼层
Stop loss必须跟另外的系统搭配才行。
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 楼主| 发表于 2009-9-30 02:40 PM | 显示全部楼层
Stop loss必须跟另外的系统搭配才行。
dividend_growth 发表于 2009-9-30 14:57


Agree. Stop loss is only the money management part of a system. 完善的系统还需要预测市场走向以决定何时进入,做多还是做空。如果预测部分有明显的edge, stop loss并不是最优的money management策略,每次cut loss之后加大赌注,效果会更好。
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发表于 2009-9-30 02:52 PM | 显示全部楼层
如果是buy and hold method 的话,不会选择一个PE很高的时候入场
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 楼主| 发表于 2009-9-30 02:55 PM | 显示全部楼层
如果是buy and hold method 的话,不会选择一个PE很高的时候入场
kisswiss 发表于 2009-9-30 15:52


是的,但是ACL也可以这样argue,所以做回测的时候,公平起见,就不考虑这些因素了。

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发表于 2009-9-30 04:41 PM | 显示全部楼层
d
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发表于 2009-9-30 04:44 PM | 显示全部楼层
我都看不懂。 只有仰慕的份。

大师们给个结论吧。
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发表于 2009-9-30 04:45 PM | 显示全部楼层
1# Diffusion

多数止损策略本身虽然略损,但仍比一般凭感觉出仓好。
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 楼主| 发表于 2009-9-30 05:27 PM | 显示全部楼层
我都看不懂。 只有仰慕的份。

大师们给个结论吧。
quickcow 发表于 2009-9-30 17:44


据说这年头大师都是假的。所以你这么一说,估计没有人敢主动跳出来吧。

关于这个问题,没有非黑即白的结论。我给出的数据只能说明,以5年为期,投资SPY的话,buy and hold优于随机进入股市,10% stop loss的策略。但是后面有同学的数据说明,如果按1.5或者2年为期,buy and hold就失去优势了。

其实,从大家的讨论可以看出,至少有一点是比较确定的,就是单纯的考虑某个方法本身的优劣是没有什么道理的,也不会有肯定的结论。投资是一项复杂的行为,需要各种方法配合,重要的是了解每种方法的功能,适用范围和优缺点,然后灵活运用。

嘿嘿,说了半天,其实等于没说。

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 楼主| 发表于 2009-9-30 05:28 PM | 显示全部楼层
本帖最后由 Diffusion 于 2009-9-30 18:43 编辑
1# Diffusion

多数止损策略本身虽然略损,但仍比一般凭感觉出仓好。
bobcat 发表于 2009-9-30 17:45


有道理,见楼上总结。

另外再分享一点经历:曾经搞过一段时间系统,原因是自己操作股市经常被greed  & fear裹挟,一时冲动而做出错误的决定。而用system,纯粹的机械化交易,就没有这个问题。不过后来发现,用系统交易的时候仍然很焦虑,因为没有把握这个系统是否会work。就算回测过也不能说明问题,很多回测最后都沦为curve fitting。历史上work的参数,谁也没法保证明天还会work。有的系统,虽然后来证明是work的,但是用了几天就失去信心,或者不用了,或者修改参数。于是发现,自身的心理问题必须自己面对,自己解决,没有办法用一个机械化的系统来绕过这个问题。后来就不再用系统了。现在只是reference一下。当然不是说系统无用,只是想说明,系统只是工具,最重要的因素还是人的因素。

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