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交易亏损是运气不佳?如何在“走背运”时逆风翻盘?

2022-11-07 14:03:52 行业资讯
  •   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Michael Burry,这位著名美国基金经理在Michael Lewis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。

  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(这一比率保持不变,不论在过程中在交易者赚钱或亏钱)、风险回报比率(交易者希望赚多少钱相对于愿意承担多少风险的比率),最后是交易者的运气(序列中某次交易盈利的机会)。

  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(RR)比率为1:1(意味着第一笔交易冒着损失20美元的风险来赚取20美元的利润),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(1990美元)与开始时(2000美元)几乎相同。

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  研究的局限性

  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。

  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(1137美元)。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。

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  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(这意味着在起始余额为2000美元的情况下,该策略旨在赚取32美元的利润,同时在第一笔交易中承担20美元的风险)。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(回报率36.7%,无论起始账户余额大小如何,都保持不变)。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。

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  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。

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  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。

  *所有随机漫步都均使用Python模拟

相关标签: 交易亏损

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