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關于構建動態的高勝率交易策略的構想[開拓者公式]




  • Mark Weinstein是一個交易界的傳奇人物。一般來說,我們不會對策略的勝率做過大的關注,因為低勝率(比如40%左右)策略同樣可以產生長期的贏利。況且,一般來說,獲得60%的勝率是很難的。然而,Mark Weinstein走向了一個我們不敢想象的極端:他的交易勝率在99%左右。雖然我半信半疑,但是很多資料都對這一點做出了認可。

    總的來說,他的交易方式是這樣的:
    1)他使用各種技術分析手段,結合對市場和圖像的理解,和很好的market timing。
    2)他不相信系統化交易,因為他認為市場是變化的。
    3)最重要的一點:他只在所有苛刻的條件都同時滿足的情況才進行交易。因此,他會謹慎地放棄很多也可能獲利的機會。具體來說,他從不相信單一的技術指標,他在不同時期使用不同的指標組合,并且會用多重信號來過濾噪音。只有當所有信號都提示一個交易動作,并且market timing很好時,他才會做出交易。因此,他的交易頻率很低。

    于是,我想到了如下的方法:
    其實,他雖然不相信系統化交易,但是,他不就是用自己冷靜的大腦來模擬若干個動態的交易系統嗎?不就是在不同的市場狀態下使用不同的策略嗎?那么,我們為什么不可以把這一過程模型化呢?

    很多人說:不行,如果像他那樣謹慎,不斷地過濾,那信號太少了。是的,如果我們只用一個策略的話,確實如此。那么,如果我們有很多信號很少,過濾非常嚴格的策略呢?比如說,一個很嚴格的子策略A只在市場波動性很大時才可能有信號,另一個子策略B只在低波動性時才有信號,C只在策略B的上筆交易贏利的情況下有信號,D在A連續兩次贏利后才開始檢測信號,E只在跳空時才開始檢測信號,F只在連續3天跳空時才才開始檢測信號 ... 等等。這樣,我么不必要求每個模型都可以動態地調整,因為每個模型只在特定的時候有信號,并且只產生很少的信號。每個子模型的構建只為了抓住一個特定的市場機會,對于其他機會,我們一律過濾。這樣,我們就輕松地構建出了一套由靜態模型組成的動態策略組合了。

    參考:Market Wizzard, http://www.oceantribe.org/vb/showthread.php?t=40837

     

 

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