加入止损和交易成本
专题:
例如,如果你订阅了《每日图形》(Daily Graphs ) ,就会有一个股票移动模式的例子,在那个模式中,该股票的移动超过100%。你可以从每日图形中收集到很多过去的例子。然而,威廉·奥尼尔已经替你完成了任务5 和任务6 。你可以从他的书《怎样从股票中赚钱》中读到所有这些内容。不幸的是,我认为大多数人在熊市中使用奥尼尔的CANSLIM 系统赚钱时都会遇到困难。如果从上涨和下跌移动中你都能赚到钱,那么你的境况是比较好的。
一旦你收集了一些获利较大的移动,就应注意一下它们有些什么共同的地方。你可能会发现所有移动都显示了一个很强的拉升,形成某一个平台,然后又冲破那个平台。但是,再看看除了价格之外的其他内容。例如,你可能会注意到这些移动只会在某种特定的市场情形下才发生,就是说,股票的大多数上升移动可能只在股市处于牛市的时候发生。对这些移动的发生来说是不是需要一些基本条件?是不是存在某种时间关系?这些都是你需要重点关注的成立条件。
同时你也应注意一下这些移动是怎么发展的以及是怎么结束的。它们是非常突然而剧烈地结束的,还是逐渐地结束的?你会怎样摆脱那些移动?
第5 章里有很多你在观察时可能会考虑到的观念。然而,如果你能提出一些新观点.那就更好了。
4.6 移动背后的理念是什么以及怎样才能客观地测度你的理念
你观察到了些什么理念?你的理念的第一部分应该告诉你这些移动发生的条件。怎样才能客观地测度理念的这部分呢?一般地,你对这个问题的回答就给出了你自己系统的两个要素:你可能会用到的成立条件和时机选择或入市信号。这两个主题分别在第7 章和第8 章有深入讨论。
成立条件和时机选择信号对系统的可靠性来说非常重要,它们可以决定这种移动发生时你一般多久才能赚到钱。入市应该与系统中所有其他要素分离出来进行单独测试。
本书先前提到过的勒博和卢卡斯有一种非常好的测试这类信号的方法。他们的做法是确定在各种时间段之后信号的可靠度。你可能会尝试一个小时、一天中的最后时刻,或者1天、2 天、5 天、10天和20 天之后。一个随机的入市会有50 % 的可靠度,一般都是在45 %一55 %之间。如果你的理念要比随机入市好的话,那么就应该有55 %的可靠度或者更好,特别是在1-5天的时间段内。如果并没有达到这个比例,那就说明你的理念不比随机入市好多少,无论这个理念听起来有多么合理。
当你进行入市测试时,如果入市可靠度是你的目标,那么只要察看在选定的时间段后获利的频率是多少。因为没有止损,所以不需要考虑。如果你加入止损,系统的可靠性就会降低,因为一些可以获利的交易可能会在一次亏损之下止损而脱手。同样确定可靠度时也不用考虑交易成本,如延误和佣金等。一旦你加上了交易成本,可靠度就会降低。你需要知道的是在这些要素加上去之前,你的入市可靠度是否显著地高于随机入市。
有些理念在你刚开始发现它们时看上去是非常卓越的。你可能会发现自己有100 个有获利移动的例子,并且你的想法与这些移动一样。因此,你变得非常兴奋。然而,你必须考虑到伪正几率,你的理念或想法多久会在并没有好的移动的时候产生?如果伪正几率非常高,那么你并没有一个很好的理念并且可能比随机入市好不了多少。使用这类测试时应该记住:可靠度并不是系统中惟一需要考虑的东西。如果你的理念帮你捕获了大量的获利移动,那么它可能是有用的。请参阅第9 章。
有些人可能会认为我忽略了系统开发中最重要的一步:优化。然而,优化其实等于让观念符合历史,这种优化做得越多,系统就越不可能在将来有效。相反,我相信你应该朝着尽可能多地理解你的理念的方向工作。对你的理念的真正本质理解得越多,需要做的历史性测试就越少。
4.7 加入止损和交易成本
你的理念的一个重要部分是理解什么时候它是无效的,因此,下一步就是理解添加一个保护性止损的作用[1][1]。保护性止损是系统中告诉你为了保护你的资本什么时候该退出交易的那部分。它是任何系统的关键部分.它是你该退出来保护资本的那个点,因为你的理念看上去并没有效果。如何知道你的理念是无效的取决于你的理念的本性。
例如,假设你听说了一些认为市场是“完全”有秩序的理论。你可以查到市场当天的转变点,有些时候甚至可以查到每个小时的转变点。在这种情况下,你的理念可以给你一个提示,即什么时候市场应该移动。你的入市信号应该是对市场真的在移动的价格确认,如波动性的突变(见第8 章)。此时,你需要有一个止损点告诉自己你的理念没起作用。你会选择什么作为止损点呢?如果市场穿过了你预期有反弹的时间窗口,并且没有使你得到显著的利润,那么你可能就想退出来。或者你可能会把最近lO 天内每日的平均价格幅度。比如平均实际价格幅度(average true range , ATR),当做是市场的噪音量。如果价格以这个噪音量甚至它的倍数与你的理念持相反变动,你可能就想退出来。
保护性止损的例子在第9 章有深入的讨论。仔细地阅读那一章并且挑出一个或者更多适合你理念的止损。也许你的理念会通向一个第9 章并没有讨论到的合理的止损点。如果是这样,那么就用这个合理的止损点。
思考一下你想入市去实现什么目标.你是不是非常武断,真的认为一个大的走势将要发生?如果是这样的话,那么你可能给了市场很大的余地让这个走势发展。因此,你想使用一个非常宽的止损。
另一方面,你的理念可能是非常精确的。如果你估计错了就会亏损很多,可是如果你估计对了,就不会在交易中亏损。如果是这种情况.那么就可以设立非常接近的止损,以至执行的时候不会损失很多钱。
一旦决定了你的止损本质,就可把止损和交易成本(延误和佣金)加到先前的步骤中,并且再重新计算一次。加入这些东西后,你可能会发现入市信号的可靠度有了显著的下降。比如,如果原来的可靠度是60% ,那么加上止损和交易成本之后,可能就会降到5O%-55%之间了。
4 .8 加入实现获利的离市并确定期望收益
理念的第三部分应该告诉你什么时候移动会结束。因此,下一步就是确定怎样实现利润了。离市在第10章展开了深入的讨论,你可以从那里学到什么样的离市是最有效的。仔细阅读第10 章并确定什么样的离市最适合你的理念。离市之前考虑一下自己的情形:你想实现什么,你交易的时间架构怎么样以及你的观念是什么。
一般说来,如果你是一个长期的交易商或者投资者,努力想捕获大的走势或享受长期基本价值的回报,那么就会想要一个非常宽的止损。如果可以的话,你不想总是进进出出市场。你只能在3O%一50%的头寸上赚钱,因此你希望自己的收入是非常大的,大到是你平均风险的2O倍。如果你是属于这种情况,那么你的离市应该旨在捕获一些大利润。
另一方面,如果你是一个进进出出非常快的短期交易商,那么就希望有非常接近的止损。你期望50%以上的头寸都是正确的,而事实上也必须这样,因为你在市场上的时间不足以捕获大的回报。相反,你会寻找一些风险回报率为l的小亏损。然而,保持50 %一60%的时间赚钱是可能的,让你的损失在最小水平上,并且仍然能捕获少数可以带来大利润的交易。
总的说来,在你决定离市时,你要找的东西是让你系统的期望收益尽可能地高,期望收益是你的系统中经过很多很多次交易之后,每1美元所冒的风险可以赚到的平均数量的钱。期望收益的准确公式以及影响它的一些因素,将在第6章中进行深入讨论。然而,直到此时,你的目标仅仅是简单地产生一个尽可能高的期望收益。你还会在有限的时间架构内寻找尽可能多的交易机会来实现那个期望收益。
我认为,就像本书后边部分讨论的那样,期望收益是由你的离市控制的。因此,一个最好的系统一般都需要三个或者四个不同的离市点,并且需要每次测试你所选择的离市点。你可能会根据自己的交易或者投资理念合理地来选择它们,而且你想用一切到目前为止可利用的手段来测试它们,从而确定它们对你的期望收益有什么样的作用。
一旦确定了你的期望收益,就需要检查一下系统交易的结果。期望收益的组成是什么?是不是主要由一些风险回报率为l : l 或者2 : l 的交易组成?你是否发现了一两笔确实很大的交易组成了期望收益的大部分?如果你做的是长期交易,但大宗交易却并没有带给你足够的利润,那么你就可能需要修改一下你的离市点来捕获一些大宗交易。
4 .9 寻找大回报交易
第九步是第六步到第八步的另一种选择,但对大多数人来说,它是一种不同的步骤。第九步只是让你注意去捕获相对于亏损来说回报很大的机会。换句话说,就是寻找大R乘数的交易,在那个交易中,如果你在被称做R的起始风险下止损退出,那么你的盈利会是你可能承受的亏损的很多倍。R乘数的概念在第6 章会有更深入的讨论。
看一下图4-1,从9 月一11 月在市场移动前有一个较长的窄幅盘整期。假设你在这个阶段,三次进入了市场,并且每次都在每头寸亏损0. 75 美元的止损点退出。现在你又进入市场并赚得了每头寸10 美元的利润,相当于12.5R乘数。你喜欢这样的系统吗?
大多数人会讨厌这种系统,因为它们“错”的次数太多了。事实上,在这个例子中,我们只让你在四次交易中有一次是“正确”的,或者说有25 %的时间是正确的。但是看一下你的底线。你必须在10 美元的利润中减去三次0 .75 美元的损失,即2 .25 美元,结果净利润是7.75 美元,超过总损失大小的三倍。这类交易是非常有利可图的。然而对大多数人来说情况并不这么简单,因为他们在3-4 次亏损之后就会放弃这个系统。
如果这类交易能吸引你,那么就把模型中的第六步到第八步替换下来。基本上说来,你的工作就是寻找可以捕获大R乘数(10R或者更大)交易的方法。记住,即使你把交易成本也算进去,一个10R的交易也还是可能在伴随着七个lR亏损的情况下仍然有利润。
如果你决定要寻找这样的交易,那么你的重点应该放在:(1)找出大盘可能有剧烈波动的入市点;(2)选择合理的紧密的起始止损,并且严格地把你的亏损限制在几美元甚至几个点;(3)要乐于不去管你的起始止损,即使这样意味着把利润从你身边带走;(4)当巨额利润真的来到你身边时要能够抓住它们。如果你选择走这条路,那么你可能是在寻找一个命中率少于35%的交易系统。然而,尽管盈利的交易比例很小,但它仍然是一个很有利润的系统。
小数字定律偏向
2.1.3 小数字定律偏向
通向金融王国的自由之路 译者序
译者序
用头寸调整来优化
4 .10 用头寸调整来优化 你的期望收益是对系统真正潜能的大致估计。一旦你开发了一个具有适当期望收益的系统,接下来就需要确定该使用什么运算法则来调整你的头寸了,如确定需要多少头寸。头寸调整是任何系统中最主要的部分,因为如果你有一个很不错的正期望收益系统.那么利润或亏损的大部分都来自于头寸调整。头寸的大小可以帮你获取少量利润,也可以让你获取大量利润,或者无论你的系统有多好,也可以导致你的破产。 每种头寸你可以增加多少?你能不能够承受得起一个头寸的增加,比如一股股票或者一份期货合约?这些问题是能否达到目标的关键,不管是三位数的回报率还是高得难以置信的风险回报率。如果头寸调整的运算法则不正确的话,那么你就会破产,而不管你对破产是如何理解的,是亏损50% 的资本还是全部亏损。但是,如果你的头寸调整技术对你的资本、系统和目标设计得很好的话.那么一般情况下是都能达到目标的。 我们为专业的货币管理人员开发了一个训练项目。到目前为止,在那个项目上我们已经有了三个毕业生。第一个毕业生是webster 管理,从风险回报率方面来说,它在1995 年9 月份的资金超过1 000 亿美元而排名第一位。Webster排名第一的一个主要原因是它知道如何进行头寸调整以及其设计调整方法的能力。通过头寸调整,给webste r 带来了很高的风险回报率。 项目的第二个毕业生是Maricapa资产管理,其5 年的年平均回报率超过4O % ,几乎不曾有过一个亏损月。Maricapa业绩背后的秘密是其对头寸调整的理解和定期的私人咨询。 项目的第三个毕业生是雷·凯利(Ray Kelly)。雷在跟我一起工作之后,创造了在8 年间取得了年复利为40%或者更高回报率的记录。事实上,在那8 年期间,他只有过两个亏损月。雷的成功大部分归功于特殊的套利情形以及知道什么时候该真正地踩油门。套利的内容可参阅下一章关于套利的介绍。第12章讨论了大量在设计系统时可能要考虑的头寸调整模型。一旦你有了自己的目标和一个高期望收益的系统后,就可以利用这些模型去实现你的目标。然而,你需要应用和测试各种不同的头寸调整模型,直到找到一些可以完美地适合你想要实现的目标的模型。
影响你测试交易系统的一些偏向
2.2 影响你测试交易系统的一些偏向
第六章 理解期望收益与成功交易的其他关键因素
第六章 理解期望收益与成功交易的其他关键因素
在放大镜下观察期望收益
但是让我们考虑一下这两种雪球的相对大小。白黑雪球相对于彼此的大小是多大呢?假设白雪球就像高尔夫球一般大小,而黑雪球就像6英尺直径的巨石。如果是这样的话,那么即使是白雪球整天都在向你扔过来,一个黑雪球扔过来就可能把你的墙给摧毁。反过来,如果白雪球是6英尺的巨石,那么每天一个白雪球就足够帮你建立起墙来防止高尔夫球大小的黑雪球对你的连续轰击。这两种雪球的相对大小就与我们模型中的因素(2)一样,就是利润和亏损的相对大小。我希望通过这个打雪仗的想像,你能够理解因素(2)的重要性。 因素(3),交易成本,就好象假设每个雪球都对墙有轻微的破坏作用,而不管它是白的还是黑的。既然每个白雪球都对墙有轻微的破坏作用,那么我们希望这种破坏作用要比对墙的加固作用小。类似地,每个黑雪球一击上去就对墙有轻微的破坏.这只是加重了黑雪球对墙的正常破坏效果。很明显,这种一般的破坏性力量的大小对雪仗的最后结果有一个总体的影响。 假定一次只有一个雪球攻向墙。那么当100个雪球击到你的墙上后,墙的情况就依赖于击到其上的白黑雪球的相对含量。在我们的模型中,可以用墙的最终情形测度雪仗的效力。如果墙是在增长的,就意味着击到墙上的白雪球的总含量要超过黑雪球的总含量。增长的墙就好比是增加的利润。如果它变得更大,你就会觉得更安全。如果墙是在缩小,那么就意味着击到墙上的黑雪球比白雪球合是更多。最后,你的墙就会失去它的保护功能,你就再也不能参加这个游戏了。 击到墙上的自黑雪球的相对含量本质上说来就是与期望收益等值的雪仗。如果黑雪球来得相对较多,那么墙就会变小。如果白雪球来得相对较多,并且雪球的破坏因素并不很大的话,那么这堵墙就会增大。白黑雪球的相对大小既依赖于白黑雪球所占的百分比,也依赖于两者的相对大小。然而,底线是冲击到墙上的白黑雪球的净额。 在投资和交易的真实环境中,期望收益会告诉你在大量的单个单位交易后,你能预期的净利润或亏损是多少。如果亏损交易的总额超过盈利交易的总额,那么就是一个净亏沓,说明你的期望收益是负的。而如果盈利交易总额超过亏损? 交易的总额,那么你就是一个净赢者,并且你有一个正的期望收益。注意,在期望收益模型中.可以有99次亏损交易,每次费你1美元因此,你会减少99美元。然而.如果你有一次500美元盈利的交易,尽管实际上只有一次交易是赢的而99%的交易都是输的,但净收入是401美元,就是500美元减去99美元。让我们也假定每次交易的成本是1 美元,那么100次就是100美元。把这个成本因素考虑到前面的例子中,你的净利润就只有3O1美元了。你有没有开始明白为什么期望收益是由前三个因素组成的了?正如对墙的影响效果是黑白雪球的净含量的结果,对资本的影响效果就是净利润减去净亏损之后的结果。 现在把我们的雪过比喻继续深入一小步。因素(4)基本上就是雪球扔过来的频率。假定100个黑白雪球的累积效果是给墙增加了10立方英寸的大小。显然,如果雪球是每分钟扔一个的话.冲击力就要比每小时扔一个的大60倍。因此,雪球扔过来的速率对墙的状态有很大的影响。‘ 交易的频率对资本的变化速率也有类似的作用。如果100次交易后你的净收入是500美元.那么进行这100次交易所费的时间就会决定你账户的增长速度。如果进行100次交易要花一年的时间,那么你的账户每年只能增加500美元。而如果你每天进行100次交易,假定每个月有20个交易日,那么你的账户每个月就能增加10000美元,相当于每年增加120000美元。你想以哪种方法进行交易?是每年挣500美元的那种呢,还是每年挣120000美元的那种?答案是很显然的,但方法是非常相似的,两者可能有相同的期望收益。惟一的区别是交易的频率不问。
沃伦巴菲特的价值模型
CANSLIM是缩写,每个字母都代表了一种设置。
机会因素和期望收益
期货市场设置
7.4.2 期货市场设置
期望收益和R乘数
预测 让我们暂停一下,来看看大多数交易商和投资者都会遇到的一个陷阱,预测陷阱。稍微考虑一下期望收益的观念就能让我们更清楚地看到,为什么有那么多人那么多年以来都会在预测市场或者股票未来趋势时遇到挫折。他们都把预测的运算法则建立在过去的基础上,有些时候甚至认为它会重现。然而,这样一种急于求成的预测甚至可能导致你所有资本的亏损.怎么会这样呢?因为你可能在用一个有90%正确率但仍会亏掉所有钱的交易方法。 考虑一下以下这个“系统”。它有90%的盈利交易和10%的亏损交易;盈利交易的平均额是275美元,亏损交易的平均额是2700美元,那么期望收益= 0. 9*275—0.1 *2700= -22.5 即期望收益是负的。这是一个有90%时间正确的系统.但你最终却亏掉了所有的钱。在我们的投资中存在着一种非常强烈的想要正确的心理偏向。对于大多数人来说,这个偏向极度无视我们方法的总体目标是想要获得利润,或者说它阻碍了我们达到真正的潜在利润。大多数人有压倒一切的、想要控制市场的欲望,因此,最后是以市场控制他们而告终。 现在你应该很清楚了,是回报和机会的结合才能让你确定一种方法是有效的还是无效的。在确定一个系统或方法的相对价值时,你还必须考虑一下因素(4),就是你多久能玩一次游戏。
利用期望收益来评估不同的系统
注意一下这个数与我们从禅球袋子中得到的期望收益是很不相同的。原因是这并不是以“每l美元风险的期望收益”形式表示的。因此把你的期望收益化简到每!美元风险的期望的期望收益也是很重要的。表6-3表示了这个交易产生的收入和亏损的分布。把这些交易以500美元的差距分组,仅仅是因为这么做比较方便,而且500美元好像能最佳地描述最小亏损额。
第三部分 理解系统中的关键部分
这一部分是要帮你构建自己的系统。然而,在这部分开始之前,你应该已经彻底明白了本书的第一部分和第二部分。它们是构建所真正需要的基础。
第7章 设置的利用
第7章 设置的利用
市场方向
(5)资本总额、股票交易商经常根据资本总额进行股票的选择。一些投资者只选择那些高度资本化了的股票,而其他投资者则只选择那些低资本总额的股票。让我们来看一下每个标准的可能原因。
“失败一测试” 设置
7.2.1“失败一测试” 设置
顶点反转或耗尽模式设置
7.2.2 顶点反转或耗尽模式设置
商业基本面分析
7.3.5 综合数据
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