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        【Hcita視角】 形態論:如何建立盈利策略

        2018-01-17 13:29:12 和訊 

          本文首發于微信公眾號:GOE提風。文章內容屬作者個人觀點,不代表和訊網立場。投資者據此操作,風險請自擔。

          現在程序化交易已經不是什么稀奇的事,但是關于如何快速的建立自己的交易系統的文章見的不多,因為這個行業的確是拼技術的,誰也不愿意把好的技術透露給同行。但是就目前外匯行業來說,需要更多專業的力量來引導投資者走向理性的投資。所以,這里分享下一些自己的理論,也描述下未來的EA市場,如果能幫助到大家的,希望一起為這個行業做點正能量的事情,如果有不同意見的,也歡迎把自己理論曬下,一起探討交流。

          1、交易是一個概率游戲

          首先我們先認清下金融時間序列(Financial Return)的特性。大量的實證研究表明,時間序列收益基本上都是隨機波動的,也就是計量上說的“Random Walk”,不具有均值回歸的特性。但是一般具有波動率聚類(volatility clustering)的特性,表現在收益上則為尖峰肥尾。

        【Hcita視角】 形態論:如何建立盈利策略

          通俗的講,想通過金融市場的時間序列來做方向預測是不可能的,因為它在統計上已經驗證了沒有自相關性,波動率倒是可以預測的。從另外一個層面來講,無規則的波動會創造出所有可能的形態來,也就是說不管多復雜的形態,行情都有可能跑出來。

          2、用到外匯交易上的策略沒有邏輯性

         相比較一些量化策略模型來說,比如多因子模型,至少還是有一些asset pricing理論或者實證支撐;套利模型也有一價定律在約束。而大部分的CTA策略是沒有一定的理論基礎的。這里說的理論是指數學邏輯,倒不是像市場上的一些人說的策略依據,比如易經,或者太極八卦。

          3、回歸到概率上來

          既然市場是不可預期的,我們的模型又都是沒有邏輯的,那做策略又有何意義?做出的策略能賺錢嗎?

          把交易結果是盈利的歸為一類形態:“盈利形態”。把交易結果是虧損的一類形態:“虧損形態”。為什么要講形態,因為形態里面包含了 勝率和盈虧比的信息。當一個策略回測是賺錢的情況下,也就是盈利形態和虧損形態處于一種平衡狀態。因為剛才說到市場是隨機波動的,不可預知的,那盈利形態和虧損形態就應該是互相轉化的,所以到底總體賺不賺錢,即使回測再怎么好,都是有可能的?偨Y來說,這就是概率問題了。

          對于主觀交易來說,圖形應該是這樣的:

          靠近中間部分的面積太大,一個是因為策略毛刺太多,一個是出現毛刺時候盈虧太大。

          4、如何做到將盈利概率增加

          a.單策略改善

          比如一個簡單的用均線做的趨勢策略,最開始的模型就兩根均線交叉做為策略主體,后來發現這樣做有時候賺錢有時候不賺錢。那怎么做呢?進行改良,如何改良?把中間這個敏感區域變薄,也就是讓這一塊的虧損變小,讓虧損形態出現的概率變小。

          b.多策略系統:如果你有5個策略,然后每個策略都測試下來大概率都能賺錢,然后各自相關性又很低,最好是放在5個不同品種上,那恭喜你,基本上可以躺贏了。但是策略之間相關性比較低這個事情本身就是比較難的,因為大部分策略都是趨勢型的策略,相識度難免很高。然后外匯本身品種就不多,而且各品種的相關性都是比較高的,這里講的相關性,更多是風險來的時候的相關性。

          c. 讓單個策略盈利形態極端化

          剛才有提到,“盈利形態”和“虧損形態”會達到一個平衡,一般做策略改良的時候就是打破平衡建立新平衡的過程。那如果我們把這個平衡推向極端,情況會怎樣?盈利形態會變成大概率,虧損形態變成“風險形態”。

          一個簡單的例子就是馬丁策略,簡單的馬丁策略一般對應的風險形態是震蕩放大。

          也就是說當行情只要不出現這種形態的時候,都是賺錢的,但是一旦出現這種形態,當加倉加到8次以上的時候一般都會有爆倉的風險。一般不建議客戶用這種簡單的方法,因為出現這種形態的概率還是比較大的,如果真的做的話一定是一個賬戶作為一個單位,盈利到目標就取出,這樣允許爆倉的去做。

          那我們還可以去利用算法制造出比較復雜的“風險形態”,比如在這個簡單馬丁的基礎上再做一次縮小放大

          或者我們可以做一次位移

        【Hcita視角】 形態論:如何建立盈利策略

          這樣出現“風險形態”的概率就會降低,當然這就需要一定的算法和足夠的倉位技巧進行控制。

          所以總的來說,不管什么樣的CTA策略,只要利用倉位控制(記住這里不是用馬。┑姆椒ǘ伎梢灾圃斐龇浅碗s的形態來,以此來提高盈利的概率。另外,“風險形態”的回撤是可以控制的,不是所有的倉位控制的策略都會跟馬丁和網格這些比較簡單方法一樣遇到風險的時候回撤會非常大,“風險形態”所產生的虧損是可以控制在20%以內的。

          5、復合“風險形態”轉化

          假設策略1的風險形態是A,策略2的風險形態是B,策略3的風險形態是C,各自發生風險時 的虧損在10%左右,那么可以組合來做風險形態,比如A-B-C、A-C-B、A-B、A-C,甚至是A-B-C-B-C, 這樣循環下去,失敗的概率會變得非常小。

          6、談下未來

          目前大部分散戶在做的交易方法,例如:根據阻力支撐來設置止損止盈,從我們的理論體系來看,中間部分敏感度太高,要想長期穩定獲利是很難的,的確這也是事實。那在這樣一個算法時代,未來客戶肯定會借助一定的算法工具來實現自己的專業化投資。

          筆者在這里講下對未來這個算法工具的一個設想和我們公司的一個目標,同時也希望有更多的專業機構能夠進入這個方向的研發,因為筆者認為算法工具是代替金融教育促使投資者理性化和專業化的最好方法。

          未來,投資者更多的是對未來形態的一個判斷,這個判斷可以根據基本面或者較大周期的技術面;谶@個判斷,投資者可以通過交易顧問來選擇相應的解決方案,并通過交易顧問直接生成相應的EA。同時,這個判斷也不是非常的重要,因為解決方案本身就是已經優化過的,所以不管如何選擇,盈利的概率肯定會大大提高的。另外,因為知道選擇的風險形態,所以如果風險出現的時候是完全能夠反應過來的。知道風險的存在,并如何處理,同時又能做到比較大概率的盈利,這就是算法工具帶給每一個投資者的福音。我們也相信會有更多人通過算法工具來實現專業化交易,讓外匯市場成為一個股票市場之外的一個分散投資市場。

        (責任編輯:何美鈴 HF117)

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