利用资金曲线选择策略加减仓时机

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每个策略都有其相适应的行情，如果某一段行情符合策略的逻辑，那么策略就会在这段行情大赚。但是，就如同硬币有正反面，策略在不适应的行情期，也会出现亏损的情况。优秀的策略，在不适应行情期能够做到小亏或者打平，而对于不太理想的策略，在不适应行情期有可能会大亏。第二类策略，是我们在测试过程中或是实盘交易过程中需要尽可能避免的，哪怕已经实盘，也需要在大幅度亏损后的第一时间停止交易，仔细分析交易逻辑。在这篇文章中，我们重点想要讨论的是，第一类策略的仓位选择时机。

回撤，所有策略逃不开的话题

纵使第一类策略很优秀，也有一定的概率遇到一段较长时间的不符合行情（历史没有出现，不代表未来不会出现），即使策略在不适应行情只是小亏，但是很多次小亏累积起来，也会逐步增加账户的亏损，从而对量化策略的执行者造成很大的心理压力，容易无法坚持执行策略。下图就是一个典型的例子，特别是在两段黄色框线的区域。

如果看到上图，你可能不会觉得黄色框线区域在执行上有多困难，但是假如策略刚开发完成时，资金曲线下图是这样的。你感觉策略很不错了，准备好资金，放上实盘开始交易。

但是运气不太好，刚开始交易，就遇到了策略的困难时期，不适应的行情造成策略一直在亏损，磨损资金中，甚至破了此前策略的最大回撤（MDD），此时伴随而来的是对策略的怀疑：我是否在策略开发过程中过度拟合？是否策略已经在当前的市场失效？又是否我只是运气不好？随着回撤的时间增加、回撤的幅度增大，就越有可能在丧失信心后修改/停止策略。

就在我们修改/停止策略后，将策略丢弃在一旁，过了一段时间又想起了测试了一把，发现策略居然又创了新高。于是，这样一个优秀的策略，不仅在实盘中没有赚到钱，反而还亏损了。

如果对策略仓位进行一定程度上正确的择时加减，可以减小这种压力和停止策略的遗憾。我们知道，策略表现的好坏，最直观的反应在策略的资金曲线上。以最典型的突破型趋势策略为例，这个大类的策略，一旦遇到震荡行情，资金曲线往往都会走平或者回撤。此时，可以加入一个简单的依据资金曲线择时的逻辑，即在资金曲线走坏时对策略进行减仓，而当资金曲线上升时加仓，或是恢复原本减仓的仓位。（当然也有例外，对于一些高夏普极其稳定的高频策略，如果对自己的策略很有信心，同时也有闲置资金的前提下，可以在回撤时进一步加码。）

资金曲线均线加减仓

本文重点讨论的，是当策略资金曲线走坏，而执行者又没有信心的情况，该如何去做？此时，应当对策略进行减仓，建仓后最直观的好处是：资金曲线的最大回撤比率会适当降低。那么，如何来量化策略的加仓、减仓时机呢，最简单的玩法，对资金曲线再拉一条移动平均线，当策略跌破均线，进行减仓，而当策略回到新高，进行加仓。

如何在程序中加入此类对策略加减仓的逻辑，我们以multicharts(mc)为例，有两种方法：

方法一：使用entryprice，exitprice，计算出每次交易的利润，再根据利润数值计算均值，进行仓位的加减码计算。这个方法的优点是，计算出的净利润可以真实的反应策略原本固定仓位时的利润率，而不会受到仓位变动的影响，因此可以精确的计算出策略加仓、减仓的时机。而相应的缺点是，相对于原始策略逻辑，需要做较大的代码上的改动。

方法二：使用mc内置的netprofit变量，直接做均线运算。该方法的优点是程序实现比较简单，基本上不需要改动原先的主要策略逻辑，只需要加上过滤条件即可，而缺点就与方法一的优点相对应，netprofit幅度会直接受到此前策略加减仓位的影响，造成加减仓位的时机的延迟。

由于方法二的实现较为简便，我们使用方法二，对一个具体的策略进行加减仓，逻辑很简单：在该策略中计算netprofit变量的均线，当netprofit大于均线，仓位是2份，而当netprofit小于均线，仓位是1份。与此同时，我们还有一个对照组，即不论何时，仓位都是2份。一起来看一下两者的对比绩效。（图1减码、图2未减码）