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重新審視超買超賣的狀态
在前文中提到了KDJ名額是對超買超賣有一定訓示的，一般情況下我們在應用KDJ名額進行一些判斷時，也會考慮其對超買超賣作出的判斷，而此前的模型中也加入相關的條件來阻止錯誤方向的信号發出——當J名額超過100時處于超買狀态，阻止多開，低于0時阻止空開。根據這一規則，我們來觀察以下幾種狀況：
左圖展示的情況是政策在空頭方向開倉後，由于J名額向下穿過了0線，導緻模型判斷進入了超賣階段，進而将空單平倉，但實際上可以觀察到這顯然是一個不太合适的平倉位置，因為當超賣狀态結束後，價格仍在下行，模型過早地作出平倉判斷；中圖展示的情況是一次較為快速的上漲行情中，由于J線剛剛觸及100的超買線，導緻模型提前平倉，也是放棄了大部分的利潤；右圖中，政策剛剛發出多單交易信号後，J名額很快超過100，但實際上政策對行情的判斷是正确的，而過早的平倉不僅沒有帶來利潤，反而造成損失。
經過觀察，往往當J名額剛剛進入超買超賣狀态時，立即平掉順勢倉位是不劃算的，而往往在J達到極大值的時候平倉較為合理，那麼是不是應該用相鄰三點或五點的拟合直線斜率判斷J是否越過極大值呢？理論上應該使用這樣的方法判斷，但由于KDJ名額變化速度較快，由于多點拟合造成的時滞性很可能導緻情況變得更糟，是以隻需目前J名額與前值相連直線斜率反轉時（也就是在超買狀态下J比前值低，超賣狀态下J比前值高），即可認為前值為極大值，然後平倉，以試圖保留超買超賣狀态内的一部分利潤。同樣，将這一平倉優化思路用代碼實作後裝載測試（這裡對超買超賣規則的優化是建立在過濾短時信号的基礎之上）。結果如下：
| 政策 | 盈利率 | 勝率 | 盈虧比 | 交易次數 | 權益最大回撤比 | 夏普比率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KDJ-過濾短時信号 | 13.50% | 45.43% | 1.27 | 339 | 18.78% | 6.63 |
| KDJ-優化平倉規則 | 16.64% | 41.89% | 1.49 | 339 | 13.58% | 7.92 |
在超買超賣狀态下延緩平倉主要目的是為了提高部分較為明顯行情下的單筆收益，當然出現超買超賣的次數是較少的，是以對于收益有小幅提升，交易次數沒有變化，但對于降低回撤有一定作用。
參數優化
對于KDJ政策而言，參數可以優化的範圍其實是比較有限的，因為TN、TMA1、TMA2的取值不宜過大，這樣會在很大程度降低政策對價格變化的敏感性，而這正是與均線、布林通道等其他趨勢模型不同之處。同時，這裡對于過濾開倉信号中産生的新參數，将采用多空門檻值不同的方法進行優化，即共有TN、TMA1、TMA2、BKD、SKD等5個參數。
事實上這裡使用窮舉測試的方法對所有參數進行大範圍的優化并不十分恰當，因為TMA1、TMA2、BKD、SKD四個參數可用的值域範圍非常小，而量化平台給出的TMA1=3、TMA2=3已經足夠大，在實際的嘗試中，即使将這兩個參數增大1，對結果的影響也十分顯著，而且是不利的影響。此外，BKD、SKD也不宜太大，因為這兩個參數增大的直接影響交易的次數，而這與此前利用該模型實作頻率更高的交易是相悖的。是以對于這四個參數的值域選擇為[2,4]，對于TN值域選擇為[5,15]。
具體優化方法已在雙均線和布林通道中有詳細過程，在此不再贅述，最終得到的參數組合為（13,3,2,3,3），原始政策、短信号過濾政策、平倉規則優化政策（9,3,3,2,2）、平倉規則優化政策（13,3,2,3,3）在2018年1月1日~2018年9月30日這一區間内的表現，如下圖下表所示：
| 政策 | 盈利率 | 勝率 | 盈虧比 | 交易次數 | 權益最大回撤比 | 夏普比率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KDJ | 8.02% | 41.29% | 1.47 | 465 | 19.62% | 5.39 |
| KDJ-過濾短時信号 | 18.91% | 53.21% | 0.98 | 218 | 17.41% | 10.85 |
| KDJ-優化平倉規則（9,3,3,2,2） | 11.27% | 49.08% | 1.11 | 218 | 19.46% | 5.79 |
| KDJ-優化平倉規則（13,3,2,3,3） | 49.96% | 54.76% | 1.29 | 84 | 13.21% | 15.97 |
至此，對于随機名額（KDJ）政策的優化可以告一段落，但是我們觀察參數優化後的權益曲線可以觀察到，在靠近樣本的區域收益是較為穩定和樂觀的，而遠離的方向上政策表現就越來越差，這在一定程度上表明對于樣本的參數優化用于預測是有時效性的，而如何是參數優化的效果更可靠也是後面需要重點讨論的話題。
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