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如何证明同样的策略用在大周期就比小周期效果好?

这个问题,对于不会量化交易的人而言,非常困难。

量化手段是解决这一疑惑的绝佳方式。

比如,我用海龟交易法则去测试一个品种的日线,结果如下:

如何证明同样的策略用在大周期就比小周期效果好?

日线级别,2010年至今,盈利了不少。但是,我用同样这套策略去交易5分钟,结果如下:

如何证明同样的策略用在大周期就比小周期效果好?

亏的很……额…不对,依然是盈利的,而且竟然盈利了900来万……

这怎么就能证明大周期比小周期更好呢?这小周期明显更牛B啊!

仔细观察我们会发现,这两个策略我们都没有添加关键因素:“滑点”。所谓的滑点,就是你能否在交易的一瞬间,确保你能够成交且恰好成交在你想要的位置上。

一般而言,因为流动性等原因,滑点是存在的,比如你想要在3000位置成交,结果成交在3001。

所以,我们尝试给策略添加一个滑点,让它更接近现实。结果呢?

我们给日线级别添加滑点之后,结果如下:

结果并没有什么变化,因为日线的交易次数少,手续费和滑点成本加到一起才:

如何证明同样的策略用在大周期就比小周期效果好?

才6万,而我们的总盈利是90多万,所以,对于日线级别而言,这些成本不算什么,但是小周期呢?如下图:

如何证明同样的策略用在大周期就比小周期效果好?

加上一个滑点,小周期到亏了接近2千多万……这里面,滑点成本是3000万……手续费交了接近900万。

看到了吗?这就是小周期的最大挑战。

在真实的交易中,小周期到底有多少个滑点这是未知的,交易软件到底算的准确度有多少也是未知的,这一切,就让小周期的“不稳定性”大幅度上升…

而且,手续费肯定是没错的,小周期的手续费是大周期的400倍…对系统的影响权重明显更高。

所以说,小周期的反脆弱性太低了,一旦滑点过大,且没有行情,直接就是绞肉机。因此才说:

小周期跟大周期比起来,难度大了许多。

而基于的角度,是长期稳定的“可能性”。

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