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当海龟遇上幽灵四

admin 程序化高级篇 2020-04-15 06:11:29 195 0 程序化高级篇

  海龟投资规律的两个原则,趋势交易和追加代码,已经按指示实施讨论过了,本书结束后,可以思考,从资金管理上进一步补充。

  资金管理应包括四个部分( Bruce Babcock在高级技术分析书中提到):适当的资金规模、风险控制、多角化(多市场)和多入场部。 海龟规律全部纳入了设计中,在以前我们的实施中,主要是探讨多个入场地点,然后再来看风险控制的更深层次的意义。

当海龟遇上幽灵四

  风险控制的目的是达到预先设定的目标,也就是达到资金最大损失的风险水平,一般来说,每笔交易都不会超过1~2%,为什么这样能保证什么呢? 很明显,这个量化背后的公式并没有浮出水面。 在这里,我公开了几年前的研究,不小心损失的交易者,作为参考可以控制损失。

  回到目标的话,每个目标都不一样。 例如,有人最大损失率(1-EP )只有30%、10%。 有人没有考虑过,不用说数学上,下面的关系式是多么合适

  100元,损失的比例是多少,你需要赚多少?

  亏损10%后,其馀90元为10元,即10/90=11.1%;

  亏损20%后,还剩80元,20元,即20/80=25.0%;

  亏损30%后,还剩70元,需要赚30元,即30/70=42.9%;

  亏损40%后,其馀60元,需赚40元,即40/60=66.7%;

  亏损50%后,剩下50元,需要赚50元,即50/50=100.0%。

  如果必须设定50%的最大损失,就有利益倍增的能力,而且,要维护这倍增的利益,只要不比最大损失还快,最多只能平打,最坏的话可能很难翻身。 运气当然是财富的要素,但交易没有胜算,只有运气,结果运气概率上只关心极少数人。

  关于风险,控制越低当然越好,但相对来说,报酬也下降是个难题,并不难。 问题是人性起伏,看风险低,看报酬不够,心理问题,首先要找到自己真正的最大风险容忍度好吗? 而且,自己最大的盈利能力是什么? 找到平衡,接下来接受。

  我不喜欢说心理上的话。 人性千变万化,没有人决定别人怎么办。 定量的部分是客观的,还是要继续完成这个数学公式吧

  假设最大风险设置为20%,那么如何控制它们,首先找到两个参数:获胜率( p )和风险控制自信水平(1-RP )。 前者是交易系统的能力,后者是统计管理上的严格性,两者的目的通过计算连续损失的最大次数( n ),可从统计的两个分配得到式:

  (1-p)^n=RP

  这样,可以反过来算出n,99%的自信度,胜率30%,最大的n为12次,胜率50%的情况下,最大的n为6次,如果每次交易的损失被抑制在2%,这两种情况下的最大损失只会失去24%和12%。

  究竟要以多少比例作为单一交易的损失额? 看交易者是否愿意接受最大风险,若有最大损失次数n的推定量,则可以得到下式,求出单笔的最大风险率( r )

   (1-r)^n > EP

  接着,我们又在实现的过程中,加上这个r值,反复按下交易口的数量,看结果,在此不能提供程序代码。 为了在Tradestation中将这个部分模块化,必须克服很多软件的不足。 程序代码达数千行。 也许将来有时间时回顾一下,会有简化的可能性。 那个时候再次分享。

  以下,最大损失率(1-EP)=15%,风险控制自信水平(1-RP)=0.1% :

  这里也不能直接用报告书的账户报酬率来看。 账户的最大连续亏损额,可以从以前的利益支付,没有必要从一开始就准备保证金账户。 用别的方法来管理的话,最大的风险设定值是15%,但实际上只发生了12%的最大风险,所以账户的开始额是1000015 %,也就是说10000,除净利润9163K以外,得到611%的是实际的账户报酬率,这比多进场的成绩要高

  最后一张图是风险管理下的网图,请自己比较。

  该实现包括风险控制,正在处理适当的账户规模,前篇也被多播,今后有机会验证多市场。

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