32、基于规则的交易策略进化研究

基于规则的交易策略进化研究

1. 引言

在设计量化交易系统时，交易规则的表示是一个重要因素。规则式交易系统通常依赖一系列条件规则来做出交易决策，这与主要依赖人类判断的 discretionary 系统形成对比。Discretionary 交易者没有明确量化的规则，而是依据经验形成的心理规则行事，但这种方式容易受到恐惧和贪婪等人类情绪的影响。

量化交易规则有诸多优势，比如可以实现系统自动化、加速决策过程、通过回测对交易策略进行统计分析，还便于应用先进的机器学习技术来优化系统参数。本研究采用了一种名为 Grammatical Evolution（GE）的进化算法来自动进化盈利的交易模型。GE 之前已应用于外汇交易和股票市场交易，但以往研究中的退出策略较为静态，本研究构建了一种语法，使交易策略由入场和退出规则组成，更直观和全面地表示交易策略。

2. 基于规则的策略

在设计交易策略时，表示方式是关键因素。将策略表示为基于规则的策略是一种直观的方法，这种策略具有 “IF [条件] 成立，THEN 执行 [行动]” 的结构，并且包含根据环境状态决定执行哪条规则的逻辑。

在应用基于规则的策略时，需要明确以下四点：
1. 可能的行动有哪些？
2. 可能的条件有哪些，以及如何从观察中构建这些条件？
3. 如何从条件和行动中制定规则？
4. 如何将规则组合成策略？

本研究将系统限制为五种基本行动，如下表所示：
| 行动 | 描述 |
| ---- | ---- |
| EnterLong | 开多仓 |
| ExitLong | 平多仓 |
| E