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《量化交易之門》連載22:加倉(cāng)VS不加倉(cāng)

最新高手視頻! 七禾網(wǎng) 時(shí)間:2017-04-21 16:10:14 來(lái)源:七禾網(wǎng) 作者:賈寧筱 宗志洪

有一種說(shuō)法:“有利潤(rùn)的時(shí)候加倉(cāng),才是正確的操作方法”。很多人在構(gòu)建交易系統(tǒng)的時(shí)候,多多少少都會(huì)遇到是否要加倉(cāng)的這個(gè)問題,自然我也不例外,但現(xiàn)在這個(gè)問題已經(jīng)不再困擾我了,因?yàn)槲乙呀?jīng)了解了加倉(cāng)與否的關(guān)系。


任何策略都有一個(gè)共性,那就是有適合自身的行情配合才能賺到錢,在行情不適合自身的情況下會(huì)虧損。而一個(gè)策略構(gòu)建師的目標(biāo),就是要盡可能構(gòu)建出的策略能大部分的適合市場(chǎng)環(huán)境,并且在適合的行情下盡量的多賺錢,同時(shí)要盡可能的在不適合策略的行情中少虧錢。


舉個(gè)例子,一個(gè)中長(zhǎng)期的趨勢(shì)策略,可以把握住一波中長(zhǎng)期趨勢(shì),因?yàn)樗闹箵p止盈參數(shù)設(shè)置得比較大,所以在有小的波段行情的時(shí)候,可能會(huì)打平甚至虧損。也就是說(shuō),如果你設(shè)計(jì)了一個(gè)中長(zhǎng)期的趨勢(shì)策略,你就是希望市場(chǎng)出現(xiàn)中長(zhǎng)期趨勢(shì),而你必須要放棄小的波段;而如果你設(shè)計(jì)了一個(gè)小的波段追蹤系統(tǒng),那么中長(zhǎng)期的表現(xiàn)就會(huì)不那么理想。有所取舍,這就是交易的本質(zhì)。


策略參數(shù)的大小和是否順勢(shì)加倉(cāng),其實(shí)和上面所描述的問題本質(zhì)上是一回事。


你可以這樣理解:順勢(shì)加倉(cāng),其實(shí)是更進(jìn)一步的增加了大趨勢(shì)的收益,或者說(shuō)更進(jìn)一步的放棄了中小波段的利潤(rùn),因?yàn)榧觽}(cāng)會(huì)提高持倉(cāng)成本。


舉個(gè)例子,假設(shè)有一只個(gè)股,我們暫且稱其為AA科技,假設(shè)這只個(gè)股從10元上漲到13元,又下跌回10元。


策略一是一個(gè)短線策略,該策略是以MA5作為賣出條件的,該策略在10元買入,上漲到13后,MA5參數(shù)較小,也非常敏感,然后該股票在下跌到12元的時(shí)候,觸及到MA5,止盈離場(chǎng),利潤(rùn)2元。


策略二是一個(gè)長(zhǎng)線策略,該策略是以MA20作為賣出條件的,該策略在10元買入,MA20參數(shù)較大,行動(dòng)遲緩,該股票上漲到13后,最終在11元止盈離場(chǎng),利潤(rùn)1元。


策略三是一個(gè)加倉(cāng)的長(zhǎng)線策略,該策略同樣以MA20作為賣出條件,該策略在10元買入1/2,11元買入1/2,12元買入1/2,成本就是11元,同樣在11元止盈離場(chǎng),利潤(rùn)為0元。


從以上例子中,我們可以假設(shè)出如果AA科技不是一個(gè)小波段而是一個(gè)大的翻倍行情,我相信你可以很輕松的預(yù)見每種策略的表現(xiàn)。其實(shí)通過(guò)這種簡(jiǎn)單的比較,你能發(fā)現(xiàn)加倉(cāng)策略就是進(jìn)一步把長(zhǎng)期趨勢(shì)的效果擴(kuò)大,犧牲的是小的波段行情。


典型的加倉(cāng)策略——海龜交易法則的資金曲線可以長(zhǎng)達(dá)2年不創(chuàng)新高,就是因?yàn)楹}斀灰追▌t追蹤的是長(zhǎng)線周期,市場(chǎng)中長(zhǎng)達(dá)兩年沒有大的趨勢(shì)行情是很正常的情況,兩年資金不創(chuàng)新高,意味著兩年資金都在回撤,這嚴(yán)重的影響一個(gè)人的執(zhí)行力和信心,如果是管理的客戶的資產(chǎn),投資人恐怕全部用腳投票了,當(dāng)然,如果你能堅(jiān)持的執(zhí)行下來(lái),并控制好倉(cāng)位別被淘汰,最終你的回報(bào)也將是極其驚人的,一波大的趨勢(shì)來(lái)臨的時(shí)候,你恐怕比別人多賺幾倍的利潤(rùn)。所以,如果你可以承受這么長(zhǎng)時(shí)間的資金不創(chuàng)新高,你就可以采用長(zhǎng)周期加倉(cāng)的策略,反之,你需要隨時(shí)看到資金創(chuàng)新高,你就該選擇周期較短且不加倉(cāng)的策略。


所以說(shuō),“加倉(cāng)是一種正確的做法”,這種說(shuō)法完全就是無(wú)稽之談,你看了上面的例子之后,你應(yīng)該明白是否贏利加倉(cāng)沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)答案,取決于你要去追求哪種周期的利潤(rùn)。


另外,我可以分享我的經(jīng)驗(yàn),我個(gè)人認(rèn)為在做了參數(shù)最優(yōu)化之后,是沒有必要去加倉(cāng)的。我這個(gè)建議是基于風(fēng)險(xiǎn)收益比的角度提出的,加倉(cāng)策略雖然在一波大的趨勢(shì)行情下比較有誘惑力,但是其實(shí)是沒有原始參數(shù)的收益/風(fēng)險(xiǎn)比高的。得到這個(gè)結(jié)論很簡(jiǎn)單,你把你的加倉(cāng)點(diǎn)位量化,然后作為一個(gè)新策略回測(cè)一遍,就很清楚的知道該策略的表現(xiàn),通常加倉(cāng)的點(diǎn)位作為一個(gè)新策略來(lái)單獨(dú)運(yùn)行的話,收益/風(fēng)險(xiǎn)比會(huì)變低(不僅僅是收益變低哦)。


如果單純的從風(fēng)險(xiǎn)的角度來(lái)講,加倉(cāng)策略表現(xiàn)也不好,因?yàn)榧觽}(cāng)策略相當(dāng)于增加了額外兩個(gè)參數(shù):怎么加倉(cāng),加幾次倉(cāng)。如果某個(gè)策略增加了更多的參數(shù),往往更加難以把握和不穩(wěn)定,不穩(wěn)定的表現(xiàn)在于歷史的最大回撤容易被輕易超過(guò),出現(xiàn)某些極端情況下的虧損將進(jìn)一步放大。從之前AA科技股票的策略三中你可以看到,加倉(cāng)策略的大周期額外收益無(wú)非也是建立在更重的倉(cāng)位上的(或同等倉(cāng)位下更小的收益/風(fēng)險(xiǎn),但是要拿到超額利潤(rùn),必須要增加倉(cāng)位),更重的倉(cāng)位就會(huì)讓你對(duì)風(fēng)險(xiǎn)變得難以控制。


那么在哪種情況下適合加倉(cāng)呢?如果你在股票市場(chǎng)中經(jīng)常選擇到強(qiáng)勢(shì)股,那么你可以加倉(cāng)操作,但是前提是要你要具備很強(qiáng)的選股能力。因?yàn)?strong>加倉(cāng)從本質(zhì)上是對(duì)長(zhǎng)周期趨勢(shì)利潤(rùn)再放大,那么如果你選股能力較強(qiáng)的話,加倉(cāng)操作可以極大的強(qiáng)化這個(gè)過(guò)程。如果你的選股能力一般甚至無(wú)法跑贏大盤,那么設(shè)計(jì)一個(gè)不加倉(cāng)的策略參與指數(shù)投資是一個(gè)最好的選擇。


點(diǎn)擊閱讀:


《量化交易之門》連載1:序,什么是量化交易?


《量化交易之門》連載2:怎樣成為一個(gè)成功的交易者?


《量化交易之門》連載3:成功是99%的努力,加1%的天賦


《量化交易之門》連載4:普世價(jià)值觀阻礙了人們對(duì)交易世界的探索


《量化交易之門》連載5:賭博導(dǎo)致破產(chǎn)的原因?


《量化交易之門》連載6:為什么普通人“期望的曲線”是向下的?


《量化交易之門》連載7:決定盈利與否的分水嶺——一致性


《量化交易之門》連載8:從恐懼和貪婪的角度談一致性


《量化交易之門》連載9:成功的交易習(xí)慣是反人性的


《量化交易之門》連載10:站在虧貨的對(duì)面


《量化交易之門》連載11:走出技術(shù)分析的迷宮


《量化交易之門》連載12:大部分新手虧損的原因——善于操底摸頂


《量化交易之門》連載13:趨勢(shì)交易法能夠有效獲利的原因


《量化交易之門》連載14:從零到一,構(gòu)建量化交易系統(tǒng)


《量化交易之門》連載15:交易系統(tǒng)構(gòu)建的兩種方式:自上而下VS自下而上


《量化交易之門》連載16:選擇一種方法來(lái)構(gòu)建交易系統(tǒng)的買賣模塊


《量化交易之門》連載17:交易系統(tǒng)的選擇


《量化交易之門》連載18:參數(shù)


《量化交易之門》連載19:參數(shù)最佳化


《量化交易之門》連載20:參數(shù)最佳化的三大陷阱——前視偏差、過(guò)度優(yōu)化、曲線擬合


《量化交易之門》連載21:止損和止盈


《量化交易之門》連載22:加倉(cāng)VS不加倉(cāng)


《量化交易之門》連載23:正向的預(yù)期=勝率*盈虧比



責(zé)任編輯:韓奕舒

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