如果没有良好的管理风险,即使是运气最好的交易者也会亏损。
好的风险管理可以极大地改善交易结果,即使对运气欠佳的交易者也是如此
使用计算机模拟来优化各种不同运气条件下的风险/回报比设置
交易不完全是运气
通常情况下,在交易中会有运气的成分。即使你的分析是正确的,但把握时机是非常困难的。一个著名的真实例子是MichaelBurry,这位著名美国基金经理在MichaelLewis的畅销书《大空头》中正确预测了2008年的房地产泡沫。但前期他不得不面对他的投资者的抗议,这些反对的声音差点让他无法进行后来那些载入史册的交易。为保持基金运作,投资者需要在市场犹豫不决的情况下不断支付昂贵的费用,这让他们感到不满。
有一种方法可以让交易者弥补运气不佳的损失——风险管理。在交易策略中,如果忽视这一重要组成部分,即使是一个运气绝佳、常常能做出正确交易的交易者,在总体上可能仍然要面临亏损。反之,有效的风险管理则可以在胜率糟糕的情况下仍然整体盈利。
ShapeShift创始人:将交易所转为DAO的部分原因是“监管摩擦”:金色财经报道,加密货币交易所ShapeShift的创始人Erik Voorhees表示,与监管机构的摩擦是ShapeShift计划关闭公司实体并转变为去中心化自治组织 (DAO) 的动机之一。[2021/7/16 0:55:59]
一名幸运的交易者怎么会在总体上亏损呢?假设一个交易者在10次交易中的8次交易中获利,每次交易盈利10美元。然而,在剩下的两笔交易中,每次都亏损50美元。总体上,该交易者将亏损20美元。本文将展示一个不走运的交易者如何仍能获利,以及如何优化风险管理。
第一个随机漫步——理解序列
我们创建一个随机漫步,模拟某人连续交易100次。每个随机漫步都有几个参数:起始账户余额、一个人愿意为每笔交易承担的最大风险占账户余额的百分比、风险回报比率,最后是交易者的运气。
比特币全网未确认交易89,595笔:金色财经报道,据btc.com数据显示,目前比特币全网未确认交易数为89,595笔,24小时交易速率为3.62 txs/s。目前全网难度为21.72 T,预测下次难度下调0.45%%至21.63 T,距离调整还剩2 天 8 小时。[2021/3/4 18:12:48]
第一个随机漫步如下图所示。它模拟了一个交易者从2千美元的账户开始,每笔交易的风险为1%,风险/回报比率为1:1,并且有50%的运气。运气好的交易大约占一半使最终结果可预测。一百次交易后,期末余额与开始时几乎相同。
研究的局限性
Bitget发布9月运营大事记 日均合约交易用户达5682人:据官方消息,Bitget今日发布9月运营大事记。数据显示,平台累计注册用户97.9万,日均合约交易用户5682人。据TokenInsight数据,BTC正向合约流动性位稳居前二,累计盘口深度位居行业前列。量化方面,Bitget正式登陆量化平台Gunbot,同时与量化平台CBB Global达成战略合作。产品方面,正式上线了DOT、XTZ、UNI、SUSHI、YFI正向永续合约;开放了USDT-TRC20充提币;同时增加了人机验证方式等。跟单方面,目前平台可支持交易员全仓带单,截止目前,累计入驻交易员1125人,累计跟单笔数超59万。国际方面,Bitget登陆了海外测评平台Proof Of Review;本月Bitget正式开启俄罗斯、意大利、土耳其合约市场。更多详情请见Bitget官网。[2020/9/29]
应指出的是,这是一项用程序模拟的研究,没有误差率或人类情感因素。这意味着无论如何,它都假设交易者总是完美地坚持交易计划。它还假设交易可以在指定的设置下,以绝对精确的价格关闭交易——无论盈利或亏损。在现实交易中,止损可能并不总是在指定的价格执行,会出现滑点。这些模拟还假设交易者进行了100次交易,但这不符合每个交易者的活动水平。考虑到这一点,上述模拟更多的是展示风险管理的重要性,而不是一个放之四海而皆准的交易系统。
动态 | VanEck ETF更新部分申请内容 包括“交易可见性”、“透明定价”等:有推特网友表示,VanEck ETF更新了提交给美国SEC的申请的部分内容,其中包括“在美国的非重要交易量来源”、“交易可见性”和“透明定价”等。[2018/12/2]
第二个随机漫步——减少运气成份
如果我们采用相同的序列,但让我们假设交易者不走运,其他一切条件不变,会发生什么?当走运的次数只有25%,问题就来了。一个风险/回报比仅为1:1的交易者,在100次交易后,他的账户余额几乎减少一半。然而,提高风险/回报比率可以弥补更糟糕的运气,我们将在后文中加以说明。
OKEx将下线BCH币币现货交易区:OKEx于29日15:48发布公告称,由于OKEx的BCH交易区流动性不足,将于北京时间3月30日18:00下线BCH币币现货交易区所有交易币对,请所有用户尽快撤销未成交的挂单,BCH币币现货交易区下线后对于用户未主动撤销的挂单将会统一撤销。[2018/3/29]
模拟成百上千次交易寻找最佳风险/回报比率
为了找到给定运气条件下理想的风险/回报比率,我们多次运行随机漫步以找到有统计意义的解释。在这项研究中,一个周期由100次交易构成,运行100个周期。这意味着每个周期共有10,000次交易!每个周期风险/回报率都自动上升0.05,从1开始。程序持续这样运行直到100%的交易在起始账户余额或以上完成。
那么,对于一个大约有一半交易都很幸运的交易者来说,会出现什么情况呢?在下图中,可以看到最佳风险回报率平均为1.6。后两者将与不断变化的账户余额一起调整,以保持1.6的风险回报率,确保每次交易的风险保持在1%。
上述程序设定下,最终风险/回报比率增加6次。包括起点在内,这个周期运行了7次。换句话说,为了找到最佳的RR比率,进行了7万次交易。为了进一步优化这项研究,又使用了10轮随机序列。这意味着为了找到运气值50%时的最佳风险/回报率,大约进行了77万次交易!但并非不多不少恰好进行了77万次交易,因为有时RR比率高于/低于1.6。
当假设交易者有一半的时间是幸运的,使用1.6的风险回报率,我们可以预期在100次交易后,平均期末余额为2734美元。在图片的下半部分展示正态分布结果。存在几个异常值,有一个账户最高达到4500美元。其他几个则在3500美元以上。
最佳风险/回报率曲线
其他运气值下的情况如何?在这项研究中,我使用了以下几种运气值:50%,40%,33%,25%,20%和10%。在给定的运气值下,最佳风险回报率如下图所示。正如所料,较低的运气值需要较高的风险/回报率来补偿。当你有40%的运气时,100次交易的理想风险/回报率是2.45。
以2.45的风险/回报率对一个给定的随机序列总共模拟了30个周期。就像前一个例子一样,又运行了10轮以帮助优化这项研究。结合所有这些序列,大约进行了330万次交易,以找到40%运气值下的最佳风险/回报率。
即使在运气值只有10%的情况下,仍然可以实现盈利。然而,这将要求风险/回报率保持21.47,因此实现起来较为艰巨。
成功的交易是基于运气吗?
现在,让我们再来看看之前的情况,即一个运气值只有25%交易员,如果使用1:1的风险回报比,几乎亏损一半的账户余额。如果使用我们分析中得出的最佳风险回报比5.3,期末余额将变成2844美元,回报率为42.2%。交易者必须要运气好才能盈利吗?绝对不是。成功的交易归结于风险管理。
希望这篇文章对大家有一定的帮助。
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