Einführung in die Erfindung von quantitativen Transaktionen - von der Basis bis zum Kampf.

Der maximale Rückzug ist ein sehr wichtiger Risikoindikator, sogar wichtiger als die Volatilitätsrate. Der maximale Rückzug, der in der Rücksichtnahme zu sehen ist, ist in gewissem Sinne auch das Schlimmste, was nach dem Auftreten der Position passieren kann.

Mathematisch gesehen, benötigt ein Kapitalverlust von 20% einen Restkapitalgewinn von 25%, um das ursprüngliche Kapital wiederherzustellen. Wenn ein Verlust von 50% eintritt, benötigt ein Restkapitalgewinn von 100%, um das Kapital vor dem Verlust wiederherzustellen.

Zweifellos ist es dann, je größer der Verlust ist, desto kleiner und schwieriger ist es, wieder auf die ursprüngliche Kapitalgröße zurückzukehren. Der Gewinnraum nach oben ist unendlich, der Verlustraum nach unten ist begrenzt, und desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Kapital den Boden erreicht.

Wie auch immer die Definition lautet, es gibt mindestens zwei Dinge, die derzeit in der Mainstream-Verfassung vertreten sind: 1. Je kleiner die maximale Rücknahme, desto besser. 2. Rückzug und Risiko sind proportional, je größer der Rückzug, desto größer ist das Risiko, je kleiner der Rückzug, desto kleiner ist das Risiko.

Bereinigtes Ertragsrisiko (RAROC)

Viele Menschen sind nicht vertraut mit diesem Konzept, und in der Tat ist das bereinigte Ertragsrisiko ein Unterschied zwischen professionellen und amateurbetriebenen Spielern. Es ist auch ein sehr gutes Bewertungsinstrument für Banken, große Fonds und professionelle Händler und ein allgemeiner Bewertungsstandard in der globalen Finanzwelt.

Bei Investitionen wird nicht nur auf den Gewinn, sondern auch auf das Risiko geachtet, das bei der Erzielung dieser Gewinne eingebracht wird. Im Allgemeinen sind die Risiken und Erträge eines Vermögens verhältnismäßig. Dies bedeutet, dass, wenn ein Modell bei der Ertragsrate hoch und hoch ist, sein Glanz möglicherweise noch nicht ausgebrochenes Risiko verbirgt.

So ergeben sich beispielsweise bei einem Auf- oder Verlustmodell höhere Gewinne bei einem Aufstieg, aber bei einem Abstieg werden die Verluste verdoppelt und große Verluste verursacht. Aufstieg und Abstieg haben jedoch einen erheblichen asymmetrischen Effekt.

Viele erfahrene Quantitative Trader sind bereit, einen Teil der Gewinne aufzugeben, um Risiken zu reduzieren. In diesem Fall ist die Gewinne nach der Risikobereinigung von größerer Referenzwert.

Die Einlagen sind sicher, aber die jährlichen Erträge sind nur 2%. Der Markt kann dich in ein paar Tagen um 50% aufwerten oder dich in ein paar Tagen um 50% verlieren. In all diesen Jahren habe ich eine sehr wichtige Idee für mich: Risiken anzusehen, Risiken und Erträge existieren nie in Isolation.

Anzahl der Transaktionen

Man kann das Modell nie mit monatelangen Retest-Performances belegen. Wenn zu viele Retest-Daten vorliegen, kann es zu Zufälligkeiten kommen, entweder durch Parameterzufälligkeiten oder durch Zufälligkeiten in der Branche.

Im Allgemeinen sollten für inländische Aktien und Waren Daten von mehr als 5 Jahren zurückgeprüft werden, für neue börsennotierte Sorten mindestens 3 Jahre zurückgeprüft werden. Für Börsen von früheren Sorten oder Gold, Dollarindex usw. auf dem internationalen Markt sollten mindestens ein Bier-Bär-Zyklus zurückgeprüft werden, in der Regel sollte es in 10 Jahren oder mehr als 15 Jahren sein.

Durchschnittlicher Gewinn

Der durchschnittliche Gewinn ist eine scheinbar einfache, aber in Wirklichkeit sehr wichtige Kennzahl. Seine Berechnung ist sehr einfach: Netto-Gewinn / Anzahl der Transaktionen. Es ist keine Übertreibung, dass er die strahlenden Scheinwerfer unterscheidet, die die Leistung der Rechner aussehen.Abbildung 5-18Schaubild 5-19

Wenn Sie die Ergebnisse dieser Strategie sehen, können Sie sich fragen, ob diese nahezu perfekte Strategie nicht notwendig ist? Und langsam! Schauen Sie sich die durchschnittliche Gewinnrate in der zweiten Abbildung genau an, die nur 17 ist, also die durchschnittliche Gewinnrate von 17 USD pro Handel.

Wenn man die meisten Futures-Markt-Varianten mit einem Sprung von 10 USD betrachtet, kann jeder, der einen echten Handel gemacht hat, verstehen, was das bedeutet.

Gewinnquote

Die Gewinnchancen existieren nie allein, oder es ist unrealistisch, die Gewinnchancen allein zu fragen. Es ist nicht verwunderlich, dass die Gewinnchancen bei 80% liegen, wenn Sie das richtige Modell in der richtigen Branche verwenden.

Der Preis geht nicht hoch oder runter, sonst bleibt er stehen. Wenn Sie lange genug bleiben, werden Sie feststellen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass der Preis steigt und fällt, 50% beträgt. Egal, mit welchem Strategiemodell Sie arbeiten, sollten Sie vorsichtig sein, wenn die Gewinnquote bei der Rückprüfung über 50% beträgt.

Die genaue Equity-Kurve

Die so genannte "Equity-Kurve" ist die Zeitlinie von der ersten Eintrittszeit bis zum Ende der letzten Bar des Chartes. Sie ist eine Echtzeit-Finanzkurve für Geschäfte, die als Echtzeit bezeichnet wird, da sie die floatenden Gewinne und Verluste auf jeder Bar berücksichtigt.Schaubild 5-20

Die detaillierte Gewinn- und Verlustkurve, die sich in der Veränderung des Konto-Netzwerts widerspiegelt, ist das intuitivste Bewertungswerkzeug, mit dem man auf einen Blick einen Überblick über die Verlust- und Gewinnsituation der Strategie und den Schwankungs-/Gleichungsgrad der Verluste erhält.

Jahresrendite

Jährliche Erträge sind ein umstrittener Indikator, der von manchen als für den Außenseiter gesehen und ohne Bezug genommen wird. Zunächst einmal ist die Gewinnspanne eine Voraussetzung für die Modellwahl, oder die Modellrendite selbst muss positiv sein.Abbildung 5-21.

Sie können unzählige 100%-Erträge haben, aber Sie können höchstens nur eine 100%-Erträge ertragen. Die Lücke zwischen der jährlichen Erträge und der echten Erträge kann groß sein, manchmal größer, als wir uns vorstellen.

Zusammenfassung

Zu guter Letzt ist zu erwähnen, dass eine vollständige Testleistung nicht vorhanden ist. Neben den Problemen mit den Testdaten selbst können sich die Benutzer des Modells mit weiteren Fallen konfrontiert sehen, die von der Optimierung von Parametern bis hin zum Transaktionsdesign möglicherweise anders aussehen als die tatsächliche Funktion.

Noch wichtiger ist, dass emotionale Probleme auf der Ebene der Ausführung der X-Faktor sind, der das Modell in die Produktion einbringt.

Hausaufgaben nach dem Unterricht

1. Welche Leistungsindikatoren sind für Sie die wichtigsten? 2. Versuchen Sie, den Sharpe-Ratio zu berechnen.

5.4 Warum eine Außenstichprobe erforderlich ist

Zusammenfassung

In den letzten Abschnitten wurde Ihnen gezeigt, wie Sie die Strategie-Rückprüfung-Performance-Berichte über einige wichtige Performance-Indikatoren lesen können. In der Tat ist es nicht am schwierigsten, eine Strategie zu schreiben, die Geld verdient, aber noch schwieriger ist es, zu beurteilen, ob diese Strategie in der Input-Platte weiterhin wirksam ist.

Die Wiederholung ist nicht gleich der realen Platte.

Viele Quantitativ-Anfänger sind mit einem Rückblick auf eine scheinbar gute Performance-Bericht oder Kapitalkurve leicht überzeugt, dass ihre Handelsstrategie bereit ist, sich in den Markt zu bewegen.

Ich habe viele Handelsstrategien gesehen, bei denen die Erfolgsrate bei der Nachprüfung von mehr als 50% liegt. Bei einer so hohen Gewinnrate kann es auch zu einem Gewinn-Verlust-Verhältnis von mehr als 1:1 kommen.

Trotzdem ist der Handel eine verworrene Sache, die im Nachhinein unübersehbar ist, aber wenn man zurückgeht, ist man immer noch nicht überrascht. Das trifft auf die Grenzen der Quantifizierung der Quellprobleme und der historischen Daten.

Was ist eine Außenstichprobe?

Die Antwort ist eine Außenstichprobe. Bei der Rückprüfung werden die historischen Daten zeitlich nach und nach in zwei Teile aufgeteilt, wobei der erste Teil für die Strategieoptimierung, der Trainingstest, und der zweite Teil für die Außenstichprobe, der Teststest, verwendet wird.

Wenn Ihre Strategie immer wirksam ist, optimieren Sie einige der besten Parametergruppen in den Trainingsets und wenden Sie diese Parametergruppen auf die Testsets an, um sie zu überprüfen. Idealerweise sollten die Ergebnisse der Re-Tests nicht oder nur innerhalb eines angemessenen Bereichs von den Ergebnissen der Trainingsets abweichen.

Aber wenn eine Strategie gut auf der Testsammlung funktioniert, aber schlecht auf der Testsammlung, oder sehr stark variiert, und auch andere Parameter ausgewählt werden, dann kann die Strategie eine Datenmigration-Abweichung haben.

Nehmen wir beispielsweise an, dass wir jetzt 10 Jahre (z.B. 2009-2019) für die Rückprüfung von Futures-Schraubstahl verwenden, und dann die Daten von 2009-2015 als Trainingssatz verwenden, und die Daten von 2015-2019 als Testsatz verwenden. Zum Beispiel, wenn wir eine doppelte Ebenlinienstrategie verwenden, sind die besten Parametermengen in der Trainingssammlung (z.B. 15-Zyklus-Ebenlinien und 90-Zyklus-Ebenlinien, 5-Zyklus-Ebenlinien und 50-Zyklus-Ebenlinien, 10-Zyklus-Ebenlinien und 100-Zyklus-Ebenlinien)... dann lassen wir diese Parametermengen separat in die Testsätze zurück und vergleichen die Ergebnisse der Testberichte und der Kapitalkurve der Trainingssätze mit den Ergebnissen der Testsätze, um zu beurteilen, ob ihre Abweichung innerhalb eines angemessenen Bereichs liegt.

Wenn man die Strategie ohne die Verwendung von Ex-Sample-Tests und direkt mit Daten von 2009 bis 2019 retestet, kann man aufgrund der Anpassung an historische Daten eine gute Retest-Leistungsberichterstattung und eine finanzielle Kurve erzielen, aber solche Retest-Ergebnisse sind für die Praxis nicht von großer Bedeutung und sind nicht richtungsweisend, insbesondere für solche Strategien, die relativ viele Parameter haben.

Fortschritt der Außensampeltests

Neben der Aufteilung der historischen Daten in zwei Teile und der Durchführung von In- und Ausproben-Rückprüfungen gibt es eine bessere Alternative, nämlich die Propulsions- und die Cross-Rückprüfungen. Vor allem in Fällen, in denen die historischen Daten gering sind, wie etwa bei in jüngerer Zeit eingeführten Rohöl- und Apple-Futures, können die Modelle mit den begrenzten Daten umfassend überprüft werden.

Die Grundprinzipien des Prozessionsprüfens: Man trainiert das Modell mit einem früheren längeren historischen Datenabschnitt und prüft das Modell mit relativ kurzen folgenden Daten, dann bewegt man das Datenfenster ständig nach hinten und wiederholt die Schritte des Trainings und der Prüfung. Training Daten: von 2000 bis 2001, Testdaten: 2002; Training Daten: 2001-2002; Testdaten: 2003; Training Daten: 2002-2003 und Testdaten: 2004 Training Daten: 2003-2004; Testdaten: 2005; Training Daten: 2004 bis 2005, Testdaten: 2006; ...und so weiter. Abschließend werden die Testresultate für (die Jahre 2002, 2003, 2004, 2005, 2006...) statistisch erfasst, um die Strategieleistung zu bewerten.

Die folgenden Abbildungen zeigen eine intuitive Erklärung für das Prinzip der Propulsionsprüfung:Abbildung 5-22

Die Abbildung zeigt die beiden Methoden der Schubprüfung.

Die erste ist, dass die Testdaten bei jedem Test relativ kurz und die Tests häufiger sind. Der zweite ist, dass bei jedem Test die Testdaten länger und die Tests weniger sind.

In praktischen Anwendungen kann mehrere Tests durchgeführt werden, um die Stabilität des Modells gegenüber nicht-gleichförmigen Daten zu beurteilen, indem die Länge der Testdaten geändert wird. Die Grundprinzipien der Kreuzprüfung sind: Die gesamte Datenliste in N Teile aufteilen, jedes Mal mit einem Teil von N-1 trainieren und mit dem restlichen Teil testen.

Die Jahre 2000 bis 2003 wurden in vier Teile gegliedert. Die Operationsprozesse für die Überprüfung sind wie folgt: 1, Training Daten: 2001-2003, Testdaten: 2000; 2. Training Daten: 2000-2002, Testdaten: 2003 3. Trainingsdaten: 2000, 2001, 2003, Testdaten: 2002; 4. Trainingsdaten: 2000, 2002, 2003, Testdaten: 2001Abbildung 5-23.

Wie oben gezeigt, ist der größte Vorteil von Cross-Checking die vollständige Nutzung begrenzter Daten, wobei jede Trainingsdaten auch Testdaten sind.

1. Die Ergebnisse von Modellversuchen sind oft unzuverlässig, wenn die Preisdaten nicht stabil sind. Zum Beispiel, mit Daten aus dem Jahr 2008 trainiert und mit Daten aus dem Jahr 2005 getestet. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sich die Marktumgebung im Jahr 2008 im Vergleich zu 2005 stark verändert hat, so dass die Ergebnisse von Modellversuchen nicht zuverlässig sind. 2. Ähnlich wie bei der ersten, ist es im Cross-Checking selbst nicht sehr logisch, wenn man das Trainingsmodell mit den neuesten Daten anstelle des Testmodells mit den älteren Daten trainiert. Bei der Prüfung von quantitativen Strategiemodellen gibt es auch Probleme mit Datenüberschneidungen, sowohl bei der Propulsionsprüfung als auch bei der Cross-Checking.

Bei der Entwicklung von Handelsstrategiemodellen basieren die meisten technischen Indikatoren auf historischen Daten einer bestimmten Länge. Zum Beispiel, wenn ein Trendindikator die historischen Daten der letzten 50 Tage berechnet, und am nächsten Handelstag die Daten der vorherigen 50 Tage berechnet werden, dann sind die Daten der beiden Indikatoren für 49 Tage gleich, was dazu führt, dass sich die Veränderungen des Indikators an jedem benachbarten Tag kaum bemerkbar machen.Abbildung 5-24

Überschneidungen von Daten können folgende Auswirkungen haben: 1. Eine langsame Veränderung der Ergebnisse der Modellvorhersage führt zu einer langsamen Veränderung der Lagerhaltung, was wir oft als Verzögerung der Indikatoren bezeichnen. 2. Einige statistische Werte für die Prüfung der Modellresultate sind nicht verfügbar, was die Ergebnisse von einigen statistischen Prüfungen unzuverlässig macht, da sie durch die Sequenzverknüpfung der doppelten Daten verursacht werden.

Eine gute Handelsstrategie sollte in der Zukunft profitabel sein. Außensample-Tests sparen den Quantitativhändlern mehr Zeit als nur die objektive Untersuchung der Handelsstrategien. In den meisten Fällen ist es sehr gefährlich, die besten Parameter der gesamten Probe direkt zu verwenden.

Wenn man alle historischen Daten vor dem Zeitpunkt der Optimierung unterscheidet und sie in In-Sample- und Outsample-Daten unterteilt, um zuerst die Optimierung der Parameter mit In-Sample-Daten durchzuführen und dann die Outsample-Tests mit Outsample-Daten durchzuführen, kann man diesen Fehler sortieren und gleichzeitig prüfen, ob die optimierten Strategien für die Zukunft des Marktes geeignet sind.

Zusammenfassung

Wie beim Handel können wir niemals durch die Zeit gehen, um für uns selbst eine fehlerfreie richtige Entscheidung zu treffen. Wenn es eine Hand Gottes oder die Fähigkeit gibt, aus der Zukunft zurückzukehren, dann ist es ungetestet.

Doch selbst mit einer Geschichte voller Daten zeigt sich die Geschichte in der Gegenwart einer endlosen und unvorhersehbaren Zukunft extrem knapp. Daher sinkt ein Handelssystem, das auf der Grundlage der Geschichte von unten nach oben gedrängt wird, mit der Zeit. Denn die Geschichte kann keine endlose Zukunft haben. Daher muss ein vollständiges positives Erwartungshandelssystem von seinen inhärenten Prinzipien und Logik unterstützt werden.

"Vertrauen, aber überprüfen" Präsident Reagan

Hausaufgaben nach dem Unterricht

1. Welche phänomene gibt es in der realen welt, in denen es sich um Überlebende handelt? 2. Verwenden Sie die Quantifizierungswerkzeuge des Erfinders, um die Unterschiede der Proben innerhalb und außerhalb der Proben zu analysieren und zu vergleichen.

5.5 Optimierung und Optimierung der Handelsstrategie

Zusammenfassung

Die Handelsstrategie ist im Wesentlichen eine Verallgemeinerung und Zusammenfassung der Marktgesetze. Je tiefer Sie sich mit dem Markt vertraut machen und je besser Sie Ihre Ideen in Code ausdrücken können, desto näher kommt Ihre Strategie an den Markt.

Optimierung der Ein- und Ausfahrt

Die meisten Trend-Tracking-Strategien nutzen Methoden wie Durchbrüche oder technische Indikatoren, um den Markt zu erfassen. In der Regel sind diese Signale in der Art und Weise, wie sie eintreten, zeitlich unwirksam. Wenn die Strategie ein Schlusspreismodell verwendet, wird der Einstiegspunkt am Anfangspreis der unteren K-Linie gelegt, so dass die optimale Eintrittszeit für den Durchbruch der K-Linie verpasst wird und unsichtbar ein großer Gewinn verpasst wird.

Ein effektiver Ansatz ist also, im Rahmen der Strategieimplementierung einen günstigeren Sofortpreis zu verwenden, der bei Auftreten eines Signals sofort in Rechnung gestellt wird. So kann man sofort bei Auftreten des Signals eintreten und keinen Gewinn verlieren. Aber nicht alle Sofortpreise sind besser als der Schlusspreis, was auch von der Handelsstrategie abhängt.

Optimierung der Parameter

Parameteroptimierung kann die Quantifizierung der Handelsstrategien näher an historische Daten bringen und die Rückmessungsergebnisse verbessern. Zum Beispiel: Wir verwenden in einem Schraubstahlkontrakt eine doppelte Gleichlinienstrategie, aber welche beiden Gleichlinien sind am besten?

Wie in der Abbildung, die sich als Beispiel für die Doppel-Gleichlinien-Strategie erweist, ist sie selbst ein multidimensionales Beispiel, und wenn wir die Rückschätzresultate für jedes Parameter zu einem Punkt ziehen (beachten Sie die Abbildung unten), dann ist jedes Parameter eine Dimension dieser Strategie, und letztendlich bilden alle Parameterkombinationen diese komplexe multidimensionale Kurvform (wie ein Gipfel).Schaubild 5-25

Wie oben dargestellt, handelt es sich hier um ein zweiparametrisches Strategie-Performance-Diagramm, bei dem sich die Endrendite mit den unterschiedlichen Parametern stark verändert, wobei die Kurve stark verzerrt wird, was zu unterschiedlichen Höhen und Tiefen der Spitze und des Talns der Spitze führt. Die optimale Ergebnisrendite steht in der Regel an erster Stelle und ist der höchste Punkt aller Kurven.

Ein wichtiger Grundsatz für die Optimierung von Parametern ist daher, dass Parameterplateau und nicht Parameterisolation gewählt werden. Parameterplateau bedeutet, dass ein breiterer Parameterbereich vorhanden ist, in dem die Strategien besser abschneiden können. Parameterisolation bedeutet, dass die Strategien besser abschneiden, wenn sich die Parameterwerte nur in einem sehr kleinen Bereich befinden.Abbildung 5-26.

Parameter Hochland

Eine gute Strategieparameterverteilung sollte ein Parameterplateau sein, um die Gewinnfähigkeit der Strategie zu gewährleisten, selbst wenn die Parameterinstellungen abweichend sind. Diese Parameter sind stabil und können eine starke Allgemeingültigkeit der Strategie bei zukünftigen Ereignissen ermöglichen.Abbildung 5-27.

Parameter Inseln

Wenn die Retest-Leistung eine Parameter-Isolation darstellt, wird die Gewinnfähigkeit der Strategie erheblich reduziert, wenn kleine Abweichungen von den Parametern auftreten. Diese Parameter sind aufgrund ihrer schlechten Allgemeinheit oft schwierig, um den wechselnden Markt zu bewältigen.

Wenn also die Leistung eines nahegelegenen Parameters weit von der Leistung eines optimalen Parameters abweicht, dann kann dieser Optimum-Parameter ein Ergebnis einer Übersummierung sein, die mathematisch als eine Seltsamkeitslösung angesehen werden kann und nicht als eine sehr große Wertelösung, die gesucht werden soll. Mathematisch gesehen ist die Seltsamkeit instabil, und in einer unsicheren Zukunft kann der Optimum-Parameter zum Schlimmsten werden, sobald sich die Merkmale des Marktes ändern.

Ein weiteres Netz

Viele Trendstrategien, wenn es zu einem Trend kommt, sind sehr gut in der Lage, den Trend zu ergreifen und eine hohe Rendite zu erzielen, aber wenn sie langfristig funktionieren, ist das Ergebnis nicht nur ein kleiner Gewinn oder ein Verlust.

Der Grund dafür ist, dass die Strategie die fortwährende Wiederholung von Geschäften in einem schwindelerregenden Markt beinhaltet, bei dem die meisten Geschäfte verlustreich oder wenig profitabel sind. Der Markt ist etwa 70% der Zeit in einem schwindelerregenden Markt, wobei lange Zeit kontinuierlich kleine Verluste entstehen, was dazu führt, dass der vorherige Gewinn vollständig zurückgeschüttet wird.Abbildung 5-28

Die Lösung besteht darin, das Filternetz zu erweitern. Es gibt viele Arten von Filtern auf dem Markt, darunter Gewinn-Verlust-Filter, Risiko-Wert-Filter, Trend-Funktionsfilter, Technische Indikatoren-Filter usw. Zum Beispiel kann das Hinzufügen eines großen Zyklus-Gleichlinienfilters die Anzahl der Transaktionen reduzieren und die Hälfte der falschen Transaktionen filtern.

Glatte Kapitalkurve

Quantitative Investitionen sind eine stabile, nachhaltige Methode, die von den meisten Tradern erwartet wird. Keiner möchte 50% dieses Jahr, 30% im nächsten Jahr oder 40% im nächsten Jahr gewinnen, sondern lieber 20% pro Jahr, aber das kann für ein Jahrzehnt oder mehr dauern.

Um eine glatte Kapitalkurve zu erzielen, müssen Portfolios mit mehr Strategien, mehr Sorten, mehr Zyklen und mehr Parametern aufgebaut werden. Aber nicht unbedingt mit mehr und besser. Hier gibt es einen marginalen Abnahmeeffekt. Je mehr Portfolios zu Beginn hinzugefügt werden, desto besser ist die Diversifikation.

Die Suche nach dem heiligen Kelch aufzugeben

Kann man den heiligen Becher mit quantitativen Transaktionen finden? Das ist eine Frage, die sich viele Handler stellen. Einige Handler dringen mit der sogenannten perfekten Strategie in den Markt ein, nachdem sie einfach nachgeprüft haben.

Aber gibt es wirklich einen heiligen Kelch? Die Antwort ist sehr einfach, nein. Es ist nicht schwer zu verstehen, dass, wenn es wirklich Regeln gibt, dann sollten die Menschen mit dem höheren IQ, der höheren Bildung und der größeren Anstrengung, die Regeln entdecken, ob es sich um mathematische Analysen, Informationsmonopole oder andere Analysemethoden handelt, am Ende das meiste Geld in den Märkten verdienen, und diese Leute werden den Handel monopolisieren, bis der Markt nicht mehr funktioniert.

Zusammenfassung

Wenn der Handel lange genug dauert, kann sich jeder mit einer Vielzahl von Marktbewegungen konfrontiert fühlen, die sich nicht vollständig wiederholen können. Als Quantitative Trader müssen Sie nicht nur Ihre eigene Handelsstrategie richtig prüfen und optimieren, sondern auch die Marktlage ständig überwachen und Ihre Strategie ständig verbessern.

Denken Sie auch daran, dass Gewinne und Verluste Teil der gesamten Handelsstrategie sind, und dass selbst die besten Handelsstrategien eine Reihe von Rückziehperioden durchlaufen können. Ihre Handelsregeln und -strategien sollten nicht in Frage gestellt werden, wenn Sie bei jedem Verlust verlieren.

Hausaufgaben nach dem Unterricht

1. Konstruieren Sie ein Portfolio nach den Merkmalen Ihrer eigenen Strategie und analysieren Sie es mit Quantifizierungswerkzeugen der Erfinder 2. Versuchen Sie, Ihre Quantitative-Trading-Strategien zu optimieren, basierend auf dem Inhalt dieses Abschnitts

5.6 Entwickeln Sie eine Wahrscheinlichkeitsmentalität und verbessern Sie Ihre Handelsstruktur

Zusammenfassung

Der Handel ist sowohl eine Wissenschaft als auch eine Kunst. Es gibt viele Methoden des Handels, egal ob es sich um Wertinvestitionen, technische Analysen, Ereignis-Hotspots, Leverage-Hedging usw. handelt.

Obwohl die verschiedenen Handelsmethoden unterschiedlich anfangen, führt der Weg nach Rom. Der Vorteil von Value Investments ist, dass eine Sicherheitsgrenze nach den Preisschwankungen in Bezug auf den Wert bestimmt werden kann; der Vorteil von Technischer Analyse ist, dass drei große Hypothesen eine gewisse Wissenschaftlichkeit der Transaktionen bieten.

Sie alle haben jedoch ein gemeinsames Merkmal, nämlich, dass die Analyse von Zukunftspreisen nur eine ungefähre Vorhersage, keine genaue Vorhersage ist. Auch wenn die Kombination von grundlegender Analyse und technischer Analyse nicht das Problem löst, die Präzision der Preise zu verbessern, ist der Handel von Anfang bis Ende ein Wahrscheinlichkeitsspiel.

Wahrscheinlichkeitsspiel

Tatsächlich ist Handel nicht nur ein Wahrscheinlichkeitsspiel. Das ganze Leben, zu klein, um die Straße zu überqueren ((Grünes Licht, ist es jetzt sicher, die Straße zu überqueren?), mit welchen Freunden man zusammenkommt ((Ist dieser Freund zuverlässig?); groß, um in welchem Beruf zu arbeiten ((Ist beruflicher Handel wirklich eine gute Karriere?), mit wem man heiratet ((Wir werden glücklich zusammen sein?)), usw. sind Spiele, in denen die Wahrscheinlichkeit von Risiko und Ertrag bewertet wird.

Ein wichtiger Grund, warum viele Menschen Fehler machen, ist ein Mangel an Wahrscheinlichkeitsdenken und zu viel Gefühl statt Vernunft beim Handel. Gefühl ist unser ursprünglicher Instinkt, der viele Schwächen in den Märkten anregt und vergrößert.

Die Gründe für die Fehlschläge

Grund eins: Die Menschheit.

Die meisten Menschen haben eine Schwäche: Sie lieben es, billige Anteile zu haben und haben Angst vor kleinen Verlusten. Sobald ein kleiner Gewinn im Markt eintritt, werden sie sofort ausgezahlt und profitieren. Sobald sie einen Verlust haben, halten sie die Verlustposition unbeweglich und versuchen, sich zu erholen, was zu einem großen Verlust führt.

Wenn die Probabilität des Gewinns und Verlusts ungefähr 50% beträgt, ohne dass die Gebühren und Gleitpunkte berücksichtigt werden, dann wird die Handelsmethode der überwiegenden Mehrheit zu einer negativen Erwartungsstrategie mit begrenztem Gewinn und unbegrenztem Risiko.

In der Realität ist das ähnlich wie bei den Armen und Reichen. Arme hassen Risiken, fürchten Verluste. Liebhaber von Trockenwasservorräten, Streben nach Sicherheit.

Aber die Reichen sind eher bereit, Risiken einzugehen, weil sie wissen, dass Risiken und Erträge immer im Verhältnis stehen, dass nur in Risiken Chancen entstehen, Risiken vernünftig bewerten und mutig unter Risikokontrolle setzen.

Zweiter Grund: Ich will schnell Geld verdienen.

Eine Statistik, die von ausländischen Firmen erstellt wurde, zeigt, dass die Jahresrendite von Nettoanlagen in den meisten Branchen auf lange Sicht kaum mehr als 15% beträgt. Im Gegenteil, die meisten Einzelhändler sind der Ansicht, dass ein Verlust von 15% im Markt keine gute Begrüßung ist.

Umlagerung Überhöhungen, hohe Hebel und Aktien sind sehr verlockend und sehr gefährlich. Wenn Sie eine Handelsstrategie mit einer Gewinnquote von 50% haben, mit vollem Einsatz und Aktien, und wenn Sie Glück haben, können Sie zehn oder mehr Mal in Folge gewinnen.

Aber nur ein Fehler und alles geht auf Null zurück. Selbst wenn Sie nur einen Großhandel betreiben und keine Aktien austeilen, besteht auch das Risiko, dass Ihr Konto auf Null geht, da Sie keine Garantie haben, dass Sie in den nächsten Märkten nicht mehr als zehn Mal in Folge verlieren werden.

Kurzleiste Ich bin nicht der Ansicht, dass die Leute, die auf die Sekundenhüter schauen, handeln, sondern ich versuche, Sie aus einer anderen Perspektive zu überzeugen, dass Sie den Short-Trading aufgeben.

Wir beurteilen, ob eine Methode funktioniert, nicht nur anhand derer, die mit diesen Methoden erfolgreich sind, sondern auch anhand derer, die mit diesen Methoden scheitern. Das heißt, man kann nicht glauben, dass die Strategie, die man erwartet, ist, dass man die Lotterie kauft, weil einige Leute den großen Gewinn im Lotto kaufen.

Außerdem, wenn man sich die Rangliste der privaten Produkte anschaut, sind mehr als drei der 100 Top-Produkte, in denen einige von ihnen eine Kleinigkeit oder eine Kurzleitung haben. Zweifellos ist die Kurzleitung sehr niedrig, und selbst wenn sie erfolgreich ist, ist es schwierig, diese Art des schnellen Geldes langfristig aufrechtzuerhalten.

Gründe drei: Vorurteile

Wenn Sie können, empfehle ich Ihnen, 100 Minuten Zeit zu nehmen, um einen Film zu sehen, der "Die zwölf Zornigen Hanf" ist. Ein Film, der in vier Ländern umgespielt wurde: Erste US-Ausgabe 1957, Japanische Ausgabe 1991, Russische Ausgabe 1997 und Chinesische Ausgabe 2014.

Da die menschlichen Erfahrungen begrenzt sind, ist auch die menschliche Erkenntnis begrenzt. Jeder Mensch entwickelt mehr oder weniger Vorurteile, die auf seine eigenen Erfahrungen und Erfahrungen basieren. Oftmals wird Vorurteile zur Gewohnheit der meisten Menschen und sie beurteilen viele Dinge mit ihren eigenen Gefühlen.

Zurück in den Markt, egal ob Sie das Urteil über den Markt basierend auf der grundlegenden Analyse oder der technischen Analyse treffen. Wenn Ihre Meinung von der Meinung der Mehrheit des Marktes abweicht, ist der Preis für die Mehrheit des Marktes eher verzerrt und der Markt wird nicht nach Ihrer Meinung funktionieren.

Daher ist es wichtig, bei der Handelsprozess zu denken, dass man sich nicht auf seine Meinung stützt, sondern sich letztendlich auf Fakten und Preise stützt. Die einzige Kraft, die Preise stürzt, sind die Erwartungen der meisten Menschen an die Zukunft.

Grund vier: Das Streben nach Perfektion.

Die Marktteilnehmer kommen aus allen Bereichen, von Physik, Statistik, Mathematik, Astronomie und so weiter, und viele versuchen mit ihrem Fachwissen, den Markt zu erklären.

Aber die Marktteilnehmer sind Menschen, und Menschen selbst haben eine begrenzte Erkenntnis, d.h. der Markt selbst ist falsch und unvollkommen. Wie kann man den Markt dann mit diesen "perfekten" Methoden erklären?

Das ist die Liste der Gründe, warum die meisten Menschen, die in den Markt kommen, am Ende scheitern. Außer den oben genannten Hauptgründen gibt es viele andere Faktoren, die ich nicht hier auflisten werde.

Diejenigen, die auf dem Markt Geld verdienen, weil sie Glück haben, werden es auch im Laufe der Zeit zurückzahlen.

Was ist die Denkweise der Wahrscheinlichkeit?

Wahrscheinlichkeitsdenken ist ein gebräuchlicher Begriff, der allgemein als Glücksspiel-Denken bezeichnet wird. Sie haben nicht falsch gehört, Geschäfte sind Glücksspiel. Wenn Sie Glücksspiel hören, werden Sie wahrscheinlich mit "Wer, wer, wer Glücksspiel verliert, verliert, verschuldet ist oder seine Ehefrau trennt" verbunden und vermeiden.

In der Gesellschaft gibt es zwar auch schwarzäugige Spieler. Aber Glücksspiel ist kein Glücksspiel. "Glücksspiel" ist wahrscheinlich eines der am tiefsten vermissten Wörter.

Wenn wir die Definition von "Glücksspiel" entfernen und es als eine Aktivität verstehen, bei der man ein bestimmtes Risiko eingeht, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen, dann ist das Leben wirklich ein "Glücksspiel".

Selbst Geld in die Bank zu legen, ist ein Glücksspiel, denn man ist nicht sicher, ob es in der Zukunft zu einer Inflation kommt oder ob die Banken pleite gehen (vgl. Griechenlands Schuldenkrise).

Wie kann man gewinnen?

Wenn es ein Glücksspiel-Konzept gibt, muss es weiter gelöst werden, wie kann man langsam gewinnen? Bevor wir die langsam gewinnenden Strategien untersuchen, wollen wir zuerst die Prinzipien der langsam gewinnenden Strategien untersuchen.

Das ist es, was in den Casinos steckt: Hundertspiele, Roulette, Slotmaschinen, 21 Punkte usw., egal wie man das Spiel ändert, die Casinos gewinnen am Ende. Hier verbirgt sich tatsächlich ein Geheimnis, das die Casinos nie sagen: das Gesetz der Mehrheit.

Die Grundsätze des Spielens

Drei Würfel, kleine Einsätze, 4-10 sind klein, 11-17 sind groß, und wenn Sie das Geld einsetzen, gewinnen Sie. Und die Würfel haben eine Art von Grenze, also drei Würfel, die gleiche Anzahl an Punkten haben, und die Wahrscheinlichkeit, dass die Grenze auftritt, beträgt 2.8%.

(0.486+0.028)100100-0.486100100=280

Aber diese Casino-Strategie ist schwach, wenn ein großer Spieler Herzblut kommt und Hunderte von Milliarden zu wetten, zufällig wieder gewinnt, ist das Casino plötzlich pleite. So setzt das Casino ein Einsatz-Obergrenz, die diese Spitze überschreitet, kann nicht mehr gesetzt werden.

Das Gesetz der großen Zahlen

Der Casino-Boss hat nur 2% mehr Vorteil als der Hacker. Bei einem einzigen Spiel kann er Verluste machen oder sogar fortlaufende Verluste erleiden. Aber der Casino-Boss ist nicht von Verlusten erschrocken, weil er weiß, dass er Geld verdienen kann, weil das "Gesetz der Mehrheit" darin spielt.

Das heißt, das Casino hat keine Angst, dass du Geld gewinnst, sondern dass du nicht kommst. Du hast jahrelang sogar von Banken gehört, die pleite sind, aber wann hast du von einem Casino gehört, das pleite ist?

Es gibt ähnliche Beispiele für die Wahrscheinlichkeit, dass Sie gewinnen: Verschiedene Lotterien. Die Gewinnschwellen der Lotterien haben sich seit dem Start der Lotterie immer mehr angehäuft und kommen natürlich von den meisten Lotto-Spielern.

Veränderung der Wahrscheinlichkeit

Angenommen, es gibt eine Münze mit gleichem Gewicht, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent die Worte "hinten" und "vorne" werfen wird, und die Wahrscheinlichkeit, dass eine positive Münze bei jedem Vorwurf auftaucht, ist unabhängig von der Auswirkung des Vorwurfs.

Aber wenn man nur 10 Mal geworfen hat, ändert sich die Wahrscheinlichkeit, dass ein positives Spiel erscheint, und die Wahrscheinlichkeit ist nicht unbedingt 50%. Daher müssen die Casino-Händler sicherstellen, dass sie die gewünschte Strategie ausreichend oft auslösen, damit sie wirksam ist. Dies ist auch der Grund, warum private Anleger, wenn sie eine Quantitative Trading-Strategie starten, die Strategie außer unter besonderen Bedingungen nicht stoppen können.

Wie man das "Gesetz der Mehrheit" nutzt, um eine langfristig gewinnbringende Strategie in den Finanzmärkten zu entwickeln, ist unser nächster Kurs in der Serie, auf den wir uns freuen werden!

Zusammenfassung

Wir haben Ihnen erklärt, wie Sie mit der wissenschaftlichen Methode zu handeln, in Bezug auf Wahrscheinlichkeiten, die Gründe für das Scheitern von Geschäften, die richtige Art des Handelsdenkens, die Grundsätze für den Gewinn. Ich glaube, wenn Sie lernen, wird die Veränderung Ihres Denkens die Veränderung Ihres Verhaltens sein, und die Veränderung Ihres Verhaltens die Veränderung Ihres Erfolgs.

Hausaufgaben nach dem Unterricht

1. Warum ist Handel ein Wahrscheinlichkeitsspiel? 2. Warum scheitern die Transaktionen?

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