【MultiCharts(MC)程序化（量化）网上培训学习系列】第278节：波动率聚集/聚类交易系统（Volatility Clusters Trading S 波动率聚类, 交易系统, 波动率聚集, VolatilityClusters

【MultiCharts(MC)程序化（量化）网上培训学习系列】第278节：波动率聚集/聚类交易系统（Volatility Clusters Trading Systems）设计和编写范例

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什么是波动率聚集/聚类（Volatility Clusters ）？

经典资本市场理论在描述股票市场收益率变化时，所采用的计量模型一般都假定收益率方差保持不变。这一模型符合金融市场中有效市场理论，运用简便，常用来预测和估算股票价格。但对金融数据的大量实证研究表明，有些假设不甚合理。一些金融时间序列常常会出现某一特征的值成群出现的现象。如对股票收益率建模，其随机搅动项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小波动幅度后面紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动率聚类(volatility clustering)。该现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现为出尖峰厚尾（fattails）的特征。

原理介绍与解析：

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主程式码部分：

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主程式码主控进出，出场方法多样，可以使用atr出场类法或跟踪出场法都可以。出场专题参考：http://www.qhlt.cn/forum-681-1.html；

回测部分：




评价：

从螺纹以及在甲醇上面的回测发现这个策略精于小周期，在日线上面效果并不好，在小时和15分钟线上面表现尚可。 不过因为出场方法没有时间更多的测试。所以留给更多兴趣折朋友们自行测试了。构思是精华之处。

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