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尽管我不知道是否有可能开发这样一个不可思议的系统,但我对他的交易结果毫不怀疑:在四个月多一点的时间里,他的账户资金规模从1300美元增至200万美元,而与此同时全球大多数市场都在经历严重的经济危机。
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在《头寸管理权威指南》一书中,我对如何轻松地通过31种头寸调整模型(其实一共只有93种,因为每种模型都可以分别和三种资产计算方法结合)、运用SQN指标实现目标进行了介绍。但出于以下原因,我们仍然必须谨慎行事:
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你永远无法知道自己的风险倍数分布数据是否准确。
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你永远无法把握市场类型具体将做何改变,但这往往会对SQN造成影响。
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你必须考虑到多笔关联交易的影响。我曾经通过利用SQN指数,假设最大风险是针对整个资产组合而非单个头寸而言做到这一点。
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因此,如果交易系统为普通系统,期望值与标准差之比在0.16左右,则最佳风险比例为1.7%。但如果同时进行五笔交易,每个头寸的风险可能必须下调至0.35%左右。尽管如此,如果采用“圣杯”系统,每个头寸的风险敞口可以达到5%及以上。
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范·撒普的超级交易员训练法 第五部分 减少犯错,获得更多持续收益
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零失误交易
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如前文所述,我们处理信息的能力是有限的。事实上,我们的意识层面只能储存七个(可能再多两个或少两个)信息组块。在压力下,人脑的信息容量会急剧缩减,人体血液会从大脑转移至身体的肌肉,以应对不断临近的危险。然而在当今社会,危险往往是精神层面的,跑得更快、身体更壮无助于应对交易危险。
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你能玩转的信息只有这么多
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交易员必须处理的信息量每年都成倍增长,处理信息的能力却在原地踏步。所以,我们发明了很多捷径来处理信息。实际上,近年来心理学家一直在对这些心理捷径进行记录与归纳,并称之为心理启发术。
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专家们得出的总体结论是:人类在处理信息方面效率低下,甚至连部分经济学家都开始从高效市场阵营转移至低效市场阵营。市场是低效的,因为人类是低效的市场决策者。
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专家们得出的结论是高明的,但针对该结论的反应差强人意。其结果是出现了一个新的经济学派——行为金融学派。这些经济学家发出疑问:“既然人类的低效导致市场的低效,那我们该如何利用我们对人类低效性的了解预测市场呢?”在我看来,这种想法愚不可及。
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对此,我采取的应对方法全然不同,你们或许会称之为“应用行为金融学”。我认为,既然大多数人在处理信息方面效率低下,如果他们的效率提高,结果会是怎样?例如,假设一个人处理市场信息的效率为5%(当然,大多数人的效率应该高于这一水平)。那么如果这个人的效率提高至25%会怎样?如果将他的效率提高到50%甚至100%又会怎样?结果肯定让你们大为震惊。
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前文曾经提到,我们可以将交易系统视为风险倍数的一种分布形态,期望值与标准差决定了分布形态的特征。让我们来看,低效可能对交易系统的交易结果产生怎样的影响。以期望值为0.8R、每年发出100个交易信号的系统为例。该系统的质量算不上过高,实际上,样本系统的质量非常勉强,我见过很多更好的系统。但平均来看,该系统每年能创造80R的回报。
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如果决定每笔交易承担1%的风险,你每年或许可以赢得100%的收益(随着资产净值的增加,1%代表的资金规模也不断加大,受此推动,你可能获得100%而非80%的回报)。但受行为上的低效所限,大多数人会频频犯错。而每次犯错都意味着既定的交易规则被打破。犯错会带来多大的损失?我无法准确估量。我们需要搜集大量数据来得出这一答案,而且每个人的情况都有所不同。让我们暂且假定犯错一次平均带来4R的损失。
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在这种情况下,如果你每隔一次交易就犯下一个错误(一年下来犯40个错误),那么犯错带来的总损失将达到160R。也就是说,犯错会让一个原本可能带来100%收益的系统变成亏损的系统。
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反过来,假设你每个月犯错一次(大多数赢利的交易员可能都是这样),你将因此蒙受48R的亏损,80R的收入减去48R的亏损,最终将获得32R的收益。如果系统带来严重的亏损,你可能认为系统不再有效,因而萌生放弃的念头。我们的系统每个月发出七八个交易信号,因此也可以说交易员在执行系统信号时,每八笔交易犯错一次。换言之,交易员零失误交易的效率高达87.5%。但如果从收益的角度来看,潜在收益为80R,但交易员最终只获得32R的收益,也就是说,决策效率仅为40%。
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如果从收益的角度来看,交易员的决策效率高达60%、80%甚至更多会怎么样?回报可能出现明显的增长。或许是时候了解人类在哪些方面效率低下,并学会如何成为更高效的交易员了。如果听从本书的建议,你的效率定会大大提高。
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