电力交易策略提升思路（下）：策略迭代与优化

电力交易策略提升思路系列共上、中、下3篇，本文为下篇

（来源：微信公众号“兰木达电力现货”作者：Lambda）

发现交易思路的奥秘：市场观察与思考的诞生

一个交易思路的诞生通常是通过以下过程：

1市场观察和研究

交易思路的诞生通常始于对市场的观察和研究。交易者会密切关注特定市场的走势、价格波动、交易机会以及市场参与者的行为等。

2数据分析和技术工具应用

交易者会收集、整理和分析与市场相关的数据，如价格数据、成交量等。通过使用图表、指标分析工具和量化模型等技术工具，交易者能够发现市场的模式、趋势等。

3市场理解和假设构建

基于对市场的理解和对数据的分析，交易者开始构建自己的交易假设。这些假设可能是关于市场趋势、价格反转等方面的。基于这些假设，交易者可以开始制定自己的交易思路。

4交易记录的记录和整理

交易者应将所有的交易记录都详细地记录下来，包括交易时段、交易日期、入场点、出场点、头寸大小、盈亏情况等。这可以通过交易日志、电子表格或相关软件来实现。交易者还可以根据自己的需求添加其他相关信息。

5综合分析交易记录

交易者应定期回顾和综合分析自己的交易记录。这包括观察盈利交易和亏损交易的共同特征、成功和失败的因素、市场环境等。关键是要从交易记录中提取有用的信息，以帮助交易者改进和优化自己的交易思路。

6识别交易模式和行为模式

通过综合分析交易记录，交易者可以识别自己的交易模式和行为模式。这包括交易频率、入场和出场的条件、使用的交易策略等。通过了解自己的交易模式，交易者可以更好地掌握自己的优势和潜在问题，为交易思路的形成提供指导。

7分析成功和失败的因素

观察盈利交易和亏损交易的共同特征和成功失败的因素对于交易者至关重要。这可能包括特定的市场条件、买卖时机的判断等方面。通过分析成功和失败的因素，交易者可以寻找自己的优势，避免重复犯错，并逐渐优化自己的交易思路。

8发现交易偏好和风格

通过回顾交易记录，交易者可以更好地了解自己的交易偏好和风格。这包括对交易时段的偏好、交易时间的选择等。通过发现和了解自己的交易偏好和风格，交易者可以更有针对性地制定交易计划，并更好地适应市场。

9不断优化和改进

经验积累和回顾交易记录是一个循环的过程。交易者应通过不断地优化和改进交易思路，将经验转化为实际的交易技能。这可能包括调整交易规则，改善风险管理，修正交易心理等方面。

策略回测的脉络：从定义到执行

策略回测的一般分为以下步骤：

1定义交易策略

确定交易类型和时间段：选择希望回测的交易类型（如中长期交易、日滚动交易、日前交易等）和时间段（如2023年至今）。

定义入场和出场的条件：根据交易策略逻辑，确定触发入市和出市的条件。例如，可以使用指标（如市场供需关系、边界条件、天气数据等）或价格模式（如短期内价格上涨或下跌趋势）作为入场和出场信号。

设定头寸管理规则：确定头寸大小、加仓和减仓的条件。例如，可以根据可买量可卖量的一定比例或基于风险承受能力来设定头寸大小。

2获取历史市场数据

定期存储市场量价交易数据：根据选择的交易类型和交易时段，定期记录市场量价交易数据，并将记录的数据存储为适合分析的格式（如CSV格式或Pandas DataFrame）。

3创建回测函数

编写一个回测函数，该函数接收交易策略的参数作为输入，并返回回测结果。回测函数应包括以下功能：

读取历史市场数据：在回测函数中，读取之前存储的历史市场数据，并将其转换为适合分析的数据结构。

生成交易信号：基于交易策略的逻辑，通过分析历史市场数据，生成交易信号。

模拟交易执行：根据交易信号，模拟执行交易。在每个交易点，记录交易的价格、交易方向、头寸大小等关键信息。

计算交易结果：根据交易记录，计算盈亏情况、累计收益、最大回撤、度电损益等关键指标。

4执行回测

在主程序中，调用回测函数，并传入所需的交易策略参数。运行代码，执行回测过程。回测函数将模拟执行交易，记录交易结果。

5统计和分析回测结果

对交易记录和关键指标进行统计和分析。计算累计收益、最大回撤、胜率、度电损益等关键指标。

绘制收益曲线等可视化图表，以更好地理解策略的行为和性能。

6多次回测和参数优化

尝试使用不同的参数组合和时间段进行多次回测，以验证和优化交易策略。比较不同参数下的回测结果，找出策略的优势和劣势。

根据回测结果，调整和优化交易策略的参数，以提高策略的表现。

7风险管理和实际应用

在实际应用交易策略之前，进行风险管理评估。确定适当的头寸大小，并考虑市场流动性和交易成本等因素。

策略回测后的优化之路：从数据分析到实盘测试

完成策略回测后，为了进一步优化策略，我们可以按照以下方面进行操作。

1进行数据分析和评估

这一步骤非常关键，它有助于我们深入了解策略的盈利能力和风险承受能力。

在数据分析阶段，我们需要仔细研究回测结果。我们可以评估策略在回测期间的盈利能力，并对风险承受能力进行评估。例如，我们可以通过策略的收益率、最大回撤、度电损益等指标，以评估策略的综合表现。

此外，我们还应该检查回测期间的市场环境。了解策略在不同市场条件下的表现，可以帮助我们确定策略的适应性和鲁棒性。例如，在不同的市场趋势（上涨、下跌或震荡）、不同的季节（冬季或夏季）、不同的风光条件（大风季或小风季）下，策略的表现可能会有所不同。我们可以通过比较策略在不同市场环境下的损益情况来建立对策略的信心。

另外，分析交易记录也是至关重要的。通过仔细研究交易记录，我们可以识别策略的强项和弱项。例如，我们可以查看逐笔交易的损益情况，识别是否存在长期亏损，单笔巨大亏损或盈利交易异常集中的情况。我们还可以通过分析交易记录中的收益率、最大回撤、胜率、度电损益等指标来评估策略的执行能力。

通过数据分析和评估，我们可以更清楚地了解策略的表现，并发现需要进行优化的方面。这将为我们后续的优化工作奠定基础。例如，如果我们发现策略在特定市场环境下表现良好，但在其他市场环境下表现较差，我们可以考虑对策略进行特定调整，以提高其适应性。同样，如果我们发现策略在某些交易模式下频繁出错，我们可以寻找并改进这些问题，从而增强策略的可靠性。

通过数据分析和评估，我们能够更全面地了解策略的优劣，并找到改进策略的方向。这为我们后续的优化步骤奠定了基础。

2识别优化潜力和问题

首先，我们要识别回测结果中的优点和问题所在。回顾回测结果，我们应该注意策略在不同市场情况下的表现，并分析其盈利能力和风险承受能力。通过识别策略在市场环境中的表现差异，我们可以得出一些关键的观察和结论。

其次，确认策略的参数是否合适，是否存在过度拟合的风险。过度拟合是指策略在历史数据上表现良好，但在未来市场上无法复制这种表现的情况。为了避免过度拟合，我们需要仔细检查策略的参数设置和交易规则。如果策略的参数过于复杂或过多，很可能会导致过度拟合。因此，我们应该寻找简化参数设置的可能性，并确保策略在未来的市场中具有一定的鲁棒性。

3参数优化

参数优化是通过调整策略的参数来改善其表现。根据回测结果和数据分析，我们可以识别出需要进行优化的参数。为了找到最佳的参数组合，我们可以使用参数优化工具或手动调整参数，并通过多次回测来评估不同参数组合的表现。在进行参数优化时，我们应该尝试不同的参数范围和步长，以便更全面地探索参数空间。通过这一步骤，我们可以找到更适合市场条件的参数设置，从而提高策略的潜在表现。

4进一步测试和验证

我们需要对经过参数优化的策略进行进一步的测试和验证。参数优化可以提高策略的表现，然而，我们仍然需要对策略进行外部验证，以确认其适用的广泛性，并评估其鲁棒性和适应性。我们可以使用不同时间段的数据进行验证，并与回测期间的数据进行比较。通过验证策略在不同市场环境下的表现，我们可以更加自信地使用该策略进行实际交易。

5实盘测试

在进行实盘交易之前，进行实盘测试是十分重要的。实盘测试可以验证策略在实际市场环境中的可行性，并评估其表现和可靠性。

在实盘测试中，我们可以选择使用小额资金或模拟交易进行交易。通过实盘测试，我们可以更好地了解策略在真实市场中的表现，并观察其与回测结果的差异。实盘测试还可以帮助我们熟悉交易平台的操作和执行交易的流程。通过实盘测试，我们可以发现和修复潜在的问题，为真实交易做好准备。

6持续监测和改进

持续监测和改进是一个持续进行的过程。一旦我们开始实盘交易，我们应该密切关注策略的表现，并根据实际交易结果进行改进。我们可以定期评估策略的表现，包括盈利能力、风险承受能力和交易执行的质量。通过监测策略的表现，我们可以发现问题和改进的空间，并及时进行调整和优化。

在进行持续监测和改进时，我们应该定期评估和调整策略的参数和风险管理规则，以适应不同的市场条件。市场条件会随着时间的推移而发生变化，策略的表现也会受到影响。因此，我们应该密切关注市场的变化，并根据实际情况调整策略的参数和风险管理规则。例如，如果市场趋势发生变化，我们可能需要调整策略的参数或采取不同的交易策略来适应新的市场条件。

此外，我们还应该注意策略的适应性和鲁棒性。市场是不断变化的，策略也需要不断适应市场的变化。因此，我们应该密切关注市场变化对策略表现的影响，并及时进行调整和优化。我们可以借助数据分析和交易记录来识别策略的强弱点，并针对性地进行改进。持续的监测和改进将帮助我们保持策略的竞争力并提高长期的稳定性。

总结

总之，策略回测后的优化是一个持续的过程，需要数据分析、参数优化、实盘测试和持续改进。通过综合考虑多个因素和步骤，可以增加策略的可靠性和适应性，并提高实际交易的成功概率。优化过程中要保持谨慎，避免过度拟合和过分依赖历史回测数据。