新手做程序化交易如何巧妙避坑-量化交易-财云量化

摘要：

新手在程序化交易中有常见错误，我们为您详细介绍，助您避开陷阱，提升交易效果。

程序化交易新手易犯错误概述

在程序化交易的领域，新手往往会面临诸多挑战和陷阱。对于刚刚踏入这个领域的交易者来说，了解并避免这些常见错误至关重要。

交易主体的认知误区

在交易过程中，许多新手容易陷入一个误区，即过度依赖程序化交易系统，而忽视了人的主体地位。程序化交易系统只是辅助工具，真正的决策和主体依然是人。

新手做程序化交易如何巧妙避坑

“圣杯”策略的陷阱

“圣杯”策略的产生

新手在编写策略时，可能为了追求高收益而故意加入偷价等违规操作，制造出看似完美的“圣杯”策略。但这种策略在实盘中往往无法奏效。

“圣杯”策略的危害

此类策略不仅违背交易原则，还会给交易者带来错误的信心，导致在实盘中遭受巨大损失。

过度拟合的风险

过度拟合的表现

在策略构建中，新手可能会因为对数据的过度分析和拟合，导致模型在历史数据上表现出色，但在未来数据中失去预测能力。

避免过度拟合的方法

增加测试数据样本容量、选择合适的建模方法等，都是避免过度拟合的有效手段。

交易成本的忽视

显性与隐性成本

新手在构建和测试策略时，容易只关注交易佣金等显性成本，而忽略了隔夜利息、滑点等隐性成本。

成本对策略的影响

这些被忽视的成本可能会使原本看似盈利的策略在实际交易中亏损。

参数孤岛的风险

参数孤岛的定义

在选择参数时，新手可能会陷入参数孤岛，导致策略的有效性被高估。

识别和避免参数孤岛

通过对不同参数组合的综合评估和分析，能够有效识别并避免参数孤岛。

交易次数的重要性

足够的交易次数验证策略

为了证明策略的有效性，一般需要进行300次以上的交易。过少的交易次数可能无法准确反映策略的真实表现。

如何增加交易次数

通过优化策略、扩大交易范围等方式，可以增加交易次数，提高策略的可靠性。

回测与实盘的差异

回测中的假象

回测中表现良好的策略，在实盘中可能由于市场的实时变化、交易成本等因素而无法取得预期效果。

如何缩小回测与实盘的差距

在回测时充分考虑各种实际因素，加强对市场的实时监控和调整。

新手在进行程序化交易时，需要全面考虑各种因素，不断学习和积累经验，才能避免陷入各种陷阱，实现稳定盈利。