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采用数据驱动重启机制控制回撤

文章 arXiv papers · 作者: Chung-Han Hsieh
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总结

本文通过加入数据驱动的重启机制，改进了回撤调节交易策略。据称，基础策略能够以概率一将最大百分比回撤控制在预设限值内。然而，实际运行中接近该限值可能使策略表现得像止损机制；如果之后价格回升或继续朝有利方向发展，交易者可能因此错失盈利机会。

所提出的重启机制旨在回撤压力出现后重新调整系统，使交易得以恢复，而不是一直处于实质上的停止状态。作者报告称，与原策略相比，该机制可能改善交易表现，包括交易成本非零时的表现。作者以涉及股票 ETF 和加密货币的历史价格实证研究支持这一方案。摘录没有给出具体绩效指标、重启规则、资产细节或成本假设，因此无法根据这份摘要评估所报告优势的强弱和可迁移性。

核心观点

  • 据称，回撤调节策略能够以概率一将最大百分比回撤控制在预设限值内。
  • 回撤接近限值时，策略可能发挥止损作用，错失后续机会。
  • 策略加入数据驱动的重启机制，使交易系统能够恢复运行并重新调整。
  • 作者报告称，重启机制可能改善表现，包括交易成本非零时的表现。
  • 历史价格研究涵盖股票 ETF 和加密货币，但摘录未提供详细结果或重启参数。

标签

风险管理股票加密资产回测
全文
# On Data-Driven Drawdown Control with Restart Mechanism in Trading


# On Data-Driven Drawdown Control with Restart Mechanism in Trading









This paper extends the existing drawdown modulation control policy to include a novel restart mechanism for trading. It is known that the drawdown modulation policy guarantees the maximum percentage drawdown no larger than a prespecified drawdown limit for all time with probability one. However, when the prespecified limit is approaching in practice, such a modulation policy becomes a stop-loss order, which may miss the profitable follow-up opportunities if any. Motivated by this, we add a data-driven restart mechanism into the drawdown modulation trading system to auto-tune the performance. We find that with the restart mechanism, our policy may achieve a superior trading performance to that without the restart, even with a nonzero transaction costs setting. To support our findings, some empirical studies using equity ETF and cryptocurrency with historical price data are provided.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。