(Teman-teman yang tertarik dengan "Sistem Perdagangan Tren Probabilistik" dapat menghubungi saya di Weibo dan berbagi dengan Anda peta pikiran lengkap tentang kerangka teori sistem perdagangan.)

Empat artikel sebelumnya tentang cara membangun sistem perdagangan telah dijelaskan masing-masing

1. Kerangka sistem perdagangan

2. Tiga poin penting dalam merumuskan sistem dan pemahaman teknologi

3. Gunakan strategi jangka pendek untuk melihat pembentukan logika keuntungan dan arah pemikiran mengenai permasalahan selanjutnya.

4. Bagaimana melakukan backtesting

Artikel ini masih menggunakan strategi trading jangka pendek yang secara khusus menjelaskan cara melakukan backtest dan mengoptimalkan sistem trading.

Gambar 1 menunjukkan data backtest sistem perdagangan ini selama satu bulan dari 15-1-2023 hingga 24-2-2023. Menurut karakteristik sistem perdagangan, konten backtest meliputi: waktu kemunculan sinyal, waktu masuk, arah perdagangan, untung dan rugi, jumlah risiko tunggal, rasio untung-rugi, dan jumlah total. Dan gambarkan kurva modal.

Sebanyak 34 sinyal perdagangan muncul dalam sebulan, 18 di antaranya dipilih untuk diintervensi berdasarkan kondisi penilaian. Pada akhirnya terdapat 14 order stop-profit dan 4 order stop-loss, dengan tingkat pengembalian 115%. Setara dengan dua kali lipat dalam satu bulan. Kurva modal ditunjukkan pada Gambar 2.

Tentu saja ini adalah data backtest. Seperti yang telah disebutkan pada artikel sebelumnya, kinerja backtest sistem adalah batas atasnya, yaitu hasilnya tidak memperhitungkan faktor-faktor seperti mentalitas, lingkungan, kemampuan eksekusi, dll. Dan data backtest sebaiknya mencakup dua putaran pasar bullish dan bearish dan mencakup sebagian besar pasar, untuk menggambarkan kemampuan adaptasi dan kelayakannya. Hanya dengan cara ini kita dapat memiliki dukungan data yang memadai untuk optimalisasi sistem.

Selanjutnya sistem perlu dioptimasi berdasarkan data backtest. Ada banyak arah optimasi, seperti:

1. Logika masuk

2. Keluar dari logika

3. Hentikan jumlah kerugian

4. Frekuensi transaksi

dll.

Setiap kali rencana optimasi diusulkan, kondisi pasar historis harus diuji kembali, dan kinerja backtest harus dibandingkan dengan kinerja sebelum optimasi untuk menarik kesimpulan apakah akan memodifikasinya. Ini adalah proses panjang yang membutuhkan waktu dan usaha.

Mengambil contoh stop loss yang dioptimalkan, dapat dilihat dari data backtest pada Gambar 2 bahwa di antara 14 transaksi yang menguntungkan, 10 memiliki rasio untung-rugi tidak lebih dari 1. Oleh karena itu, jika ingin memperbaiki rasio untung-rugi, salah satu caranya adalah dengan memperkecil ruang stop loss. Kemudian Anda bisa mencoba menyesuaikan logika stop loss sebelumnya, seperti menurunkannya dari 2ATR menjadi 1.5ATR. Kemudian melakukan statistik backtest pada kondisi pasar yang sama. Kemungkinan besar tingkat kemenangan menjadi lebih rendah, tetapi rasio keuntungan-kerugian rata-rata menjadi lebih tinggi. Apakah keuntungan dapat tumbuh dalam jangka panjang bergantung pada hasil backtest yang sebenarnya.

Kami akan terus menunjukkan kasus optimalisasi sistem perdagangan jangka pendek ini di masa depan.