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很多人觉得上面规则过滤优化可以将胜率进一步提高,比如通过KDJ指标k线组合等等过滤进场条件,然而可以直接告诉你结论,这并没有什么用。
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在止盈止损幅度没有改变的前提下,这些做法只改变了概率的分布区间,并没有改变整体的概率值,所以在市场上稳赚不赔的方法居然是有的,而且如此之简
单能不能承受住连续亏损,就是你交易成功路上的最后一层窗户纸,而为了使得过程不那么痛苦,变得相对可以接受,那就做长线,因为碰上赚钱的单子,你的心终于可以休息好。
长一段时间了,也开始降低交易频率,吧因为你的心不用天天处于崩溃的边缘,另外反正不管怎么样都是要那么痛苦的,不如放大盈亏比,
赚就一票赚的大的,赚了一笔钱之后休息一段时间再接着痛。
交易中让自己不死的秘诀就是反脆弱。在策略设计中有一个词我非常的在意叫反脆弱性,这个词是由黑天鹅之父塔勒布提出来的,
是个十分具有创造力的词汇,我在第一次看反脆弱这本书,了解到这个概念的时候,真的有当头棒喝之感,曾经困扰我的诸多问题在反脆弱的视角下都迎刃而解。
反脆弱性它指的是某些事物在面临波动性、随机性、混乱、压力不确定性风险等挑战时,不仅不会受到伤害,反而能够从中获益并茁壮成长的特性。
反脆弱性的对立面是脆弱性,在我们的生活中随处可见脆弱性与反脆弱性的例子,比如玻璃在受到外力的时候会破裂,从而导致自身的毁灭。
那么这就是具备脆弱性,即便是比玻璃坚硬百倍的钢铁,在受到外力的时候也会折断且无法复原。
那么钢铁也是具备脆弱性的,比如人类的免疫系统,当我们接触到病毒或细菌时,免疫系统会变得更加强大,从而更好的抵御疾病,这种遇强则强的反应机制就
具备反脆弱性反脆弱性的系统有4个特征,偏爱随机性环境和非预测世界观以及拥有可选择权,最后是承担非对称风险,那么我们应该如何将这4个特征融合到
策略当中,呢epi随机性环境做量化策略,不可避免的要进行参数优化,那么我们应该如何进行参数的选取,呢在反脆弱性的视角下策略需要适应
一定的随机性,我的做法是将参数分为y组,然后从中随机的选取BB小于y组参数,然后将b组参数的结果进行汇总,这时候策略依然可以保持正气网。
那么我就认为这个策略是可以适应随机性环境的,因为最优参数是会漂移的,如果我们一直根据回测数据选取最优参数,其实潜在的一个认知就是环境是不会发生变化,
过去的参数在未来依旧是表现最优的,这显然不符合随机性的原则,因为市场随时可以发生突变,过去的最优参数在未来可能会失效,而非预测的世界观。
交易员可以分为预测类交易员和非预测类交易员,所谓的预测类交易员大部分是基本面派,他们通过研究品种的供需情况,库存情况等可以预测到未来
商品的价格走势。比如经常听到他们说某品种跌破成本,未来必定上涨之类的。
还有一种是非预测类交易员,大部分是技术分析派,
我不会去预测哪个品种将会有行情,我也不必关心品种未来到底是上涨还是下跌,系统只是按照我预先设置好的规则进行开平仓而已,我不会在我的策略中注入任何的
主观看法,一旦有主观的看法就会有对错,一旦犯错心就会乱,假如我对市场没有任何的看法,
那么一切都是客观的,这将极大的增加策略的反脆弱性。
三拥有可选择权,交易最怕的就是丧失可选择权,那么谁会丧失可选择权呢?
当然是那些不止损扛单的人,那些重仓交易超出自己风险承受能力的人,他们在这个市场中是没有选择权的,如果你认定一个品种必定上涨,那么就放弃了品种下跌之后的
选择权,如果你贷款交易,那么你就丧失了停止交易的选择权,所以在我的策略中是不允许我丧失这种选择权的,我的策略要能随时做多做空,我可以随时停止交易。
承担非对称风险趋势,策略的核心在于截断亏损,让利润奔跑,每一次亏损的时候都是小金股,一旦遇到趋势行情,那么就是大盈利。
这种通过频繁的小止损,让策略避免爆仓的机制,让我的策略获得了非对称性的收益。用比较学术的话来说,就是截断左侧腓尾,
吃右侧肥尾,用这种方式获得概率优势。
做资管也是一种承担非对称风险的方式,拿别人的钱去冒险,
风险几乎为0,但是收益却是无上限的。所以我们在评估策略的时候,不仅要看收益率,也要从反脆弱性的角度去分析,毕竟在这么一个充满随机性的市场,一切皆有可能。
如果策略过于脆弱,无法承受压力,那么最终的结果一定是被市场毁灭。
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