Introducción a las transacciones cuantificadas por los inventores - desde lo básico hasta la vida real

En términos de tipo, el máximo descenso (Max Drawdown) es un indicador de riesgo muy importante, incluso más importante que el índice de volatilidad. El máximo descenso que se ve en el descenso también representa, en cierto sentido, el peor escenario posible después de que haya abierto una posición.

En términos matemáticos, una pérdida de capital del 20% requiere una ganancia de capital restante del 25% para restablecer el tamaño original del capital, y una ganancia de capital restante del 100% para restablecer el tamaño del capital antes de la pérdida.

Entonces, sin duda, cuanto mayor sea la pérdida, menor será la probabilidad de que vuelva a la escala de capital inicial, y mayor será la dificultad. El espacio de ganancias hacia arriba es ilimitado, el espacio de pérdidas hacia abajo es limitado, y la probabilidad de salir del fondo es mayor.

No importa cuál sea la definición, al menos dos puntos son lo que se cree que es el concepto dominante: 1, el retiro máximo, el menor, el mejor. 2, el retiro y el riesgo son proporcionales, el mayor retiro, el mayor riesgo, el menor retiro, el menor riesgo.

El riesgo de ganancias después del ajuste (RAROC)

Muchas personas no están familiarizadas con este concepto, y de hecho, el riesgo de ganancias después del ajuste es más que un indicador de la diferencia entre los jugadores profesionales y los aficionados. También es una herramienta de evaluación muy buena para los bancos, los grandes fondos y los operadores profesionales, y es un estándar de evaluación común en la industria financiera global.

En general, el riesgo y la rentabilidad de los activos son proporcionales. Esto significa que cuando el modelo se arrogan en los rendimientos, mientras que los altos y bajos se precipitan, su esplendor puede ocultar riesgos que aún no han estallado.

Por ejemplo, en el modelo, las condiciones de aplazamiento abierto o las condiciones de desaceleración, con mayores ganancias al alza, aumentan las pérdidas al doble en caso de caída, generando grandes pérdidas. Sin embargo, las alzas y caídas tienen una considerable asimetría.

Muchos operadores cuantitativos experimentados están dispuestos a sacrificar parte de los beneficios para reducir el riesgo, en este caso, los beneficios ajustados al riesgo tienen más valor de referencia. Por lo tanto, en la revisión, los modelos de alto riesgo y volátiles, incluso con altos beneficios, no son necesariamente buenos modelos.

Los depósitos son seguros, pero el rendimiento anual es sólo del 2%; el mercado puede hacerte ganar un 50% en unos días, o puede hacerte perder un 50% en unos días. Durante todos estos años, he tenido una idea muy importante: enfrentar el riesgo, el riesgo y el rendimiento nunca existen en aislamiento, el comercio es como salir a pescar al mar, quieres pescar y no quieres asumir el riesgo del mar, es imposible.

Número de transacciones

No se puede probar este modelo con el rendimiento de las pruebas de retrospección de meses. Si hay demasiados datos de retrospección, entonces los resultados de las pruebas de retrospección pueden ser fortuitos, ya sea por azar de parámetros, o por azar de tendencias, etc. Además, los datos históricos más largos también pueden filtrar el desvío parcial de los supervivientes.

En general, para las acciones y los productos nacionales, se deben revisar datos de más de 5 años, y para las variedades que se lanzan al mercado, también se deben revisar al menos 3 años. Para las variedades que se lanzan antes o el oro, el índice del dólar y otros productos en el mercado internacional, se debe revisar al menos un ciclo de oro y oro, generalmente en más de 10 años. Durante el período de revisión, los resultados de la revisión son lo suficientemente largos y confiables.

Profitos promedio

El indicador de la ganancia promedio, que parece ordinario, es muy importante. Su método de cálculo es muy simple: ganancia neta / número de transacciones. No es una exageración decir que distingue los espejos de luz brillantes que evalúan el rendimiento.Figura 5-18El resultado de la investigación

Si usted ve esta estrategia de retrospección de rendimiento, puede tener una duda, esta estrategia casi perfecta, ¿no es necesario? y lento!

En el mercado de futuros, la mayoría de los saltos son de 10 dólares, pero cualquier persona que haya hecho transacciones reales puede entender lo que significa.

Las posibilidades de victoria

La probabilidad de ganar nunca existe por separado, o es poco práctico hablar de la probabilidad de ganar por separado. No es sorprendente que la probabilidad de ganar alcance el 80% si se utiliza el modelo adecuado en el mercado adecuado, pero no tiene sentido.

El precio no sube o baja, o no se mueve. Si tienes el tiempo suficiente, encontrarás que la probabilidad de que sube o baje es del 50%. No importa el tipo de modelo estratégico que uses, debes tener cuidado si la probabilidad de ganar en la retrospección es superior al 50%. Desde el punto de vista matemático y físico, esto es imposible.

Curva de equidad detallada

La curva de equidad es la curva de tiempo que va desde el punto de entrada de la primera entrada hasta el final de la última barra del gráfico. Es una curva de dinero en tiempo real de la negociación, y se dice que es real porque se calcula la ganancia y pérdida flotante en cada barra.Figura 5-20

Las curvas de beneficios y pérdidas detalladas, que reflejan los cambios en el valor neto de las cuentas, son las herramientas de evaluación más intuitivas para obtener una visión general de la situación de pérdidas y ganancias de la estrategia y el nivel de fluctuación / suavización de las pérdidas y ganancias.

Rentabilidad anual

El rendimiento anual es un indicador bastante controvertido, y algunos piensan que es para los transeúntes y no tiene ningún significado de referencia. En primer lugar, obtener ganancias es una condición para que el modelo sea elegido, o que el rendimiento del modelo en sí mismo debe ser positivo.Figura 5-21.

Puedes tener un sinfín de ganancias del 100%, pero lo que más puedes soportar es una ganancia del 100%; la diferencia entre la ganancia anualizada y la ganancia real (la ganancia a plazo) puede ser grande, a veces más grande de lo que imaginamos.

Resumen

Finalmente, hay que señalar que no existe un rendimiento de prueba integral, y además de los problemas de los datos de prueba en sí, los usuarios del modelo pueden enfrentar más trampas, desde la optimización de parámetros hasta el diseño de transacciones, que pueden ser diferentes de lo que realmente funcionan.

Más importante aún, los problemas emocionales a nivel de ejecución son el factor X en el que el modelo entra en producción, las transacciones en vivo no pueden funcionar en un entorno de vacío emocional, y el fenómeno de la cola gruesa es algo que todos los operadores programáticos deben estar alerta en todo momento.

Trabajo después de clase

1. Enumera los indicadores de rendimiento que consideras más importantes en tu retrospectiva 2o, tratar de calcular el índice de Sharpe.

5.4 Por qué se necesitan pruebas fuera de la muestra

Resumen

En la sección anterior, en torno a varios indicadores de rendimiento importantes, se les enseñó a leer los informes de rendimiento de las revisiones estratégicas. En realidad, escribir una estrategia de revisiones rentable no es lo más difícil, pero aún más difícil es evaluar si esta estrategia continúa siendo efectiva en el mercado de inversión.

La retrospección no es igual al disco real.

Muchos principiantes de la cuantificación se convencen fácilmente de su estrategia de negociación con un reporte de rendimiento o una curva de capital que parecen buenos, y están listos para hacerse grandes en el mercado. Es cierto que el resultado de este reporte puede encajar perfectamente en un estado de mercado que observan, pero una vez que la estrategia de negociación se pone en práctica durante más tiempo, descubren que la estrategia no funciona.

He visto muchas estrategias de negociación que pueden tener una tasa de éxito superior al 50% cuando se retestan. Con una tasa de ganancias tan alta, también se puede tener una tasa de ganancias y pérdidas superior a 1: 1. Sin embargo, estas estrategias, una vez aplicadas a la mesa real, son básicamente perdedoras.

Sin embargo, la transacción es una cosa tan compleja que, en retrospectiva, es muy claro, pero si volvemos al principio, todavía no sabemos qué hacer. Esto pone de manifiesto las limitaciones de los datos históricos de la raíz de la cuestión de la cuantificación.

¿Qué es la prueba fuera de la muestra?

¿Cómo hacer el mejor uso posible de los datos limitados para la revisión científica de la estrategia de transacción en un contexto de datos limitados? La respuesta es la prueba fuera de la muestra. Cuando se realiza la revisión, los datos históricos se dividen en dos períodos según el tiempo, el primero para la optimización de la estrategia, llamado conjunto de entrenamiento, y el segundo para la prueba fuera de la muestra, llamado conjunto de pruebas.

Si su estrategia siempre es efectiva, optimice los mejores parámetros de los datos de los conjuntos de entrenamiento y aplique estos parámetros a los datos de los conjuntos de prueba para volver a evaluarlos. Idealmente, los resultados de la revisión deben ser idénticos a los de los conjuntos de entrenamiento o dentro de un rango razonable.

Pero si una política funciona bien en el conjunto de pruebas, pero funciona mal en el conjunto de pruebas, o cambia mucho, y se selecciona otros parámetros también, entonces la política puede tener un desvío de migración de datos.

Para dar un ejemplo, supongamos que para retrospectar el acero roscado de futuros de productos, ahora el acero roscado tiene datos de alrededor de 10 años (de 2009 a 2019), entonces podemos tomar los datos de 2009 a 2015 como un conjunto de entrenamiento, y tomar los datos de 2015 a 2019 como un conjunto de pruebas. Por ejemplo, una estrategia de doble línea uniforme, los mejores conjuntos de parámetros en el conjunto de entrenamiento son: "15 línea uniforme de ciclos y 90 línea uniforme de ciclos", "5 línea uniforme de ciclos y 50 línea uniforme de ciclos", "10 línea uniforme de ciclos y 100 línea uniforme de ciclos"... Entonces, tomamos los parámetros de los conjuntos de parámetros separadamente para retrospeccionar el conjunto de pruebas y comparamos los resultados del informe de prueba y la curva de capital del conjunto de entrenamiento con el conjunto de pruebas para determinar si su diferencia está dentro de un rango razonable.

Si no se utiliza la prueba fuera de la muestra, y la estrategia de retrospección directamente con datos de 2009-2019, los resultados obtenidos pueden ser capaces de obtener un buen informe de rendimiento de retrospección y una curva de fondos debido a la adaptación de los datos históricos, pero estos resultados de retrospección no son muy significativos para el panorama real y no son orientadores, especialmente para las estrategias con más parámetros.

Progreso de las pruebas fuera de la muestra

Además de dividir los datos históricos en dos partes para realizar una repetición dentro y fuera de la muestra, hay una mejor opción, la repetición por propulsión y la repetición cruzada. Especialmente en casos en que los datos históricos son escasos, como los futuros de crudo recién lanzados en el mercado en los últimos años, los futuros de Apple, estos métodos pueden utilizarse para una inspección completa del modelo con los datos limitados.

El principio básico de la prueba de repetición es: entrenar el modelo con un período anterior de datos históricos más largo, y luego examinar el modelo con datos relativamente más cortos, y luego mover continuamente hacia atrás la ventana de extracción de datos, repitiendo los pasos de entrenamiento e inspección. Datos de entrenamiento: de 2000 a 2001, datos de pruebas: de 2002; Datos de entrenamiento: de 2001 a 2002, datos de pruebas: de 2003. Datos de entrenamiento: 2002-2003, datos de pruebas: 2004 Datos de entrenamiento: de 2003 a 2004, datos de pruebas: de 2005. Datos de entrenamiento: 2004-2005 y datos de pruebas: 2006 ... y así sucesivamente... Finalmente, los resultados de los ensayos de 2002, 2003, 2004, 2005, 2006 y... fueron estadísticos para evaluar el desempeño de las estrategias.

El siguiente gráfico muestra cómo se puede explicar intuitivamente el principio de la prueba de propulsión:Figura 5-22.

El gráfico anterior muestra los dos métodos de prueba de propulsión respectivamente.

La primera: cada vez que se hace una prueba, los datos son más cortos y se hace más pruebas. El segundo tipo: cada vez que se realiza un ensayo, los datos son más largos y se realizan menos pruebas.

En aplicaciones prácticas, se pueden realizar varias pruebas para determinar la estabilidad del modelo frente a datos no estables mediante la variación de la longitud de los datos de prueba. El principio básico de la prueba cruzada es dividir la totalidad de los datos en N partes, entrenar con N-1 de ellas cada vez y probar con el resto.

Divide los años 2000 a 2003 en cuatro secciones por año. El proceso de verificación cruzada es el siguiente: 1, datos de entrenamiento: 2001-2003, datos de pruebas: 2000; 2, datos de entrenamiento: 2000-2002, datos de pruebas: 2003; 3, Datos de entrenamiento: 2000, 2001, 2003, datos de pruebas: 2002; 4. Datos de entrenamiento: 2000, 2002, 2003, datos de pruebas: 2001.Figura 5-23.

Como se muestra en el gráfico anterior, la mayor ventaja de la verificación cruzada es el aprovechamiento completo de los datos limitados, cada uno de los datos de entrenamiento también es un dato de prueba.

Los resultados de las pruebas de modelos son a menudo poco fiables cuando los datos de precios no son estables. Por ejemplo, si se entrena con datos de 2008 y se prueba con datos de 2005, es probable que el entorno del mercado de 2008 haya cambiado mucho en comparación con 2005, por lo que los resultados de las pruebas de modelos no son confiables. 2, Similar al primero, en la verificación cruzada, no es muy lógico si el modelo de entrenamiento con los datos más recientes, en lugar de un modelo de prueba de datos más antiguos. Además, cuando se examinan los modelos de estrategias cuantitativas, tanto la comprobación por propulsión como la comprobación por cruce se encuentran con problemas de superposición de datos.

En el desarrollo de modelos de estrategia de negociación, la mayoría de los indicadores técnicos se basan en datos históricos de cierta longitud. Por ejemplo, si se utiliza un indicador de tendencia para calcular los datos históricos de los últimos 50 días y el siguiente día de negociación se calcula los datos de los 50 días anteriores, los datos de los dos indicadores son los mismos durante 49 días, lo que hace que el cambio del indicador sea poco notable cada dos días adyacentes.Figura 5 a 24

La superposición de datos puede tener los siguientes efectos: 1, los cambios lentos en los resultados de los pronósticos del modelo provocan cambios lentos en las tenencias, lo que a menudo llamamos retraso de los indicadores. 2, Algunos valores estadísticos no están disponibles para la prueba de resultados del modelo, y los resultados de algunas pruebas estadísticas son poco confiables debido a la correlación de secuencias causada por la repetición de datos.

Las buenas estrategias de negociación deberían ser rentables en el futuro. Las pruebas fuera de la muestra, además de detectar objetivamente las estrategias de negociación, ahorran más tiempo a los operadores cuantitativos. En la mayoría de los casos, es muy peligroso entrar en combate real utilizando directamente los parámetros óptimos de toda la muestra.

Si se distinguen todos los datos históricos antes del momento en que se optimizan los parámetros, se dividen en datos dentro de la muestra y datos fuera de la muestra, primero se optimiza el parámetro con los datos dentro de la muestra y luego se realiza una prueba fuera de la muestra con los datos fuera de la muestra, se puede clasificar este error y, al mismo tiempo, se puede verificar si la estrategia optimizada se aplica a los mercados futuros.

Resumen

Al igual que las transacciones, nunca podemos atravesar el tiempo para tomar una decisión correcta sin un solo error. Si hay la mano de Dios o la capacidad de atravesar el futuro, entonces sin pruebas, las transacciones en línea directas pueden ser un recipiente lleno.

Sin embargo, incluso con una historia de grandes volúmenes de datos, la historia parece ser extremadamente escasa frente a un futuro infinito e impredecible. Por lo tanto, los sistemas de negociación basados en la historia, impulsados de abajo hacia arriba, finalmente se hundirán con el tiempo.

"Confiar, pero comprobar" por el presidente Reagan

Trabajo después de clase

¿Cuáles son los fenómenos de la vida real en los que el paranoia de los supervivientes es un fenómeno? 2° utilizar las herramientas de cuantificación de los inventores para medir de nuevo dentro y fuera de la muestra y comparar sus diferencias.

5.5 Optimización y optimización de la estrategia de transacción

Resumen

La estrategia de negociación es, en esencia, la generalización y el resumen de las leyes del mercado. Cuanto más profundo sea su conocimiento del mercado y su capacidad para expresar ideas en código, más cercana estará su estrategia al mercado.

Optimiza las entradas y salidas

La mayoría de las estrategias de seguimiento de tendencias utilizan métodos como breaks o indicadores técnicos para capturar el mercado. En general, la forma en que entran y salen estas señales es de baja eficacia en el tiempo. Si la estrategia utiliza un modelo de precio de cierre, el punto de entrada estará en el precio de apertura de la línea K inferior, por lo que se perderá el mejor momento de entrada para romper esta línea K, y se perderá una gran ganancia invisiblemente.

Por lo tanto, el método más eficaz es utilizar precios inmediatos más ventajosos en la implementación de la estrategia, y cuando aparecen las señales, se emite un pedido inmediato. Así, cuando se forman las señales, se puede entrar inmediatamente y no perder el beneficio. Pero no todos los precios inmediatos son mejores que el precio de cierre, y esto también depende de la estrategia de negociación.

La optimización de parámetros puede hacer que las estrategias de transacción cuantificadas se acerquen más a los datos históricos, lo que mejora el rendimiento de las pruebas. Por ejemplo: en un contrato de acero roscado, usamos una estrategia de doble línea media, pero ¿cuáles son las dos líneas media mejores para usar?

Como se muestra a continuación, la política de dos líneas uniformes, que es en sí misma un ejemplo multidimensional, si dibujamos los resultados de la retrospección de cada parámetro en un punto, cada parámetro es una dimensión de esta política, y finalmente todas las combinaciones de parámetros construyen esta compleja curva multidimensional (como una montaña).Figura 5 a 25

Como se muestra en el gráfico anterior, este es un gráfico de rendimiento de la estrategia de dos parámetros, y con la diferencia de parámetros, el rendimiento final también varía mucho, la curva se distorsiona fuertemente para formar una curva de picos de onda y valles de onda diferentes. Generalmente, el rendimiento de los resultados optimizados es el primero, el punto más alto de todas las curvas. Pero a veces, desde el punto de vista de la sensibilidad de los parámetros, la objetividad, etc., este resultado puede no ser el más óptimo, porque las condiciones cambian constantemente.

Por lo tanto, el principio importante para la optimización de parámetros es elegir un plano de parámetros en lugar de un aislamiento de parámetros. El denominado plano de parámetros se refiere a la existencia de un rango de parámetros más amplio en el que las estrategias pueden obtener mejores resultados. Generalmente, se forma una distribución similar a la normal en el centro del plano de parámetros.Figura 5 y 26

Parámetros de las tierras altas

Por ejemplo, una buena distribución de parámetros estratégicos debe ser un plano de parámetros, que garantiza la rentabilidad de la estrategia incluso cuando la configuración de los parámetros es errónea. Estos parámetros son muy estables y pueden hacer que la estrategia tenga una gran universalidad cuando se encuentre con todo tipo de situaciones en el futuro.Diagrama 5 a 27

Parámetros de las islas

Por ejemplo, si el rendimiento de la retrospección presenta un aislamiento de parámetros, la rentabilidad de la estrategia se reducirá mucho cuando se produzca un pequeño desvío de los parámetros, ya que estos parámetros son poco universales y a menudo son difíciles de manejar en mercados con cambios múltiples en las transacciones reales.

Por lo tanto, si el desempeño de los parámetros cercanos es muy diferente al de los parámetros óptimos, entonces este parámetro óptimo puede ser un resultado de una suma excesiva, que matemáticamente puede considerarse una solución singular, no una solución de valores extremos. Desde un punto de vista matemático, los parámetros singulares son inestables, y en un mercado futuro incierto, una vez que las características del mercado cambian, el parámetro óptimo puede convertirse en el parámetro peor.

Aumentar las redes

Muchas estrategias de tendencia, cuando el mercado está en tendencia, son muy buenas para capturar la tendencia y obtener grandes ganancias, pero si funcionan a largo plazo, el resultado final no es una pequeña ganancia o pérdida de dinero, ¿dónde está el problema?

La razón es que la estrategia consiste en operaciones repetitivas en mercados turbulentos, en los que la mayoría de las operaciones turbulentas son perdedoras o poco rentables, el mercado está en un mercado turbulento alrededor del 70% del tiempo, con pérdidas pequeñas continuas durante mucho tiempo, lo que hace que los beneficios anteriores se reboten por completo.Figura 5 y 28

La solución es aumentar las redes de filtro, que existen en el mercado, incluidas las redes de pérdidas y ganancias, las redes de valor de riesgo, las redes de tendencia, las redes de indicadores técnicos, etc. Por ejemplo, agregar una red de filtro uniforme de gran ciclo puede reducir el número de transacciones y filtrar la mitad de las transacciones incorrectas en mercados turbulentos.

La curva de la liquidación

La búsqueda de la cuantificación es una forma de obtener una rentabilidad estable y sostenible, que es lo que la mayoría de los operadores desean ver. Nadie quiere ganar 50% este año, perder 30% el próximo año o ganar 40% el año siguiente, prefiere aceptar una rentabilidad del 20% anual, pero puede durar más de una década.

Para lograr una curva de capital suave, se requiere una cartera construida con múltiples estrategias, múltiples variedades, múltiples ciclos y múltiples parámetros. Pero no necesariamente el más, el mejor. Aquí hay un efecto de disminución marginal.

Abandonando la búsqueda del Santo Grifo

¿Es posible encontrar la copa santa con la negociación cuantitativa? Esta es una pregunta que muchos comerciantes se preguntan. Algunos comerciantes, después de una simple revisión, se lanzan al mercado con una estrategia llamada perfecta.

Pero, ¿hay una copa santa? La respuesta es muy simple, no. De hecho, no es difícil de entender, si el mercado realmente tiene reglas, entonces debería ser que las personas más inteligentes, más educadas y más diligentes descubran las reglas, ya sea con análisis matemático, monopolio de la información u otros métodos de análisis, y finalmente ganarán la mayor parte del dinero en el mercado, y durante mucho tiempo, monopolizarán el mercado de operaciones hasta que el mercado no pueda funcionar normalmente.

Resumen

Si el tiempo de negociación es lo suficientemente largo, cualquiera puede enfrentar una variedad de tendencias en el proceso de negociación, y estas tendencias no pueden repetirse completamente en el pasado. Como comerciantes cuantitativos, además de examinar correctamente y optimizar sus estrategias de negociación, también es necesario monitorear constantemente el estado del mercado, para adaptarse a los cambios en el mercado y perfeccionar constantemente la estrategia.

También debes ser consciente de que las ganancias y pérdidas son parte de la estrategia de negociación en general, y que incluso la mejor estrategia de negociación puede experimentar una serie de períodos de retroceso, y que tus reglas y estrategias de negociación no deben ser cuestionadas cuando cada operación tiene pérdidas. Al menos, no cambies fácilmente tu marco lógico de estrategia, a menos que tu marco lógico esté mal al principio.

Trabajo después de clase

1. Construir una cartera de inversiones según las características de su estrategia, y volver a evaluarlas con herramientas cuantificadas de los inventores 2. Intenta optimizar tu estrategia de transacción cuantitativa según lo que se describe en esta sección.

5.6 Construye una mentalidad de probabilidad para mejorar tu patrón de negociación

Resumen

La negociación es una ciencia y un arte. Hay muchos métodos en la negociación, ya sean inversiones de valor, análisis técnico, puntos calientes de eventos, cobertura de intereses, etc., que en apariencia parecen lógicamente estrictos y teóricamente razonables. Pero en realidad, a menudo se contradicen, y a veces el rigor científico no puede explicar el vacío del arte.

Aunque los métodos de negociación comienzan de manera diferente, el camino a Roma es sencillo. La ventaja de la inversión en valor es que se puede dividir un margen de seguridad en función de las fluctuaciones de los precios de los valores; la ventaja del análisis técnico es que hay tres hipótesis que dan una cierta ciencia a las transacciones.

Sin embargo, todos ellos tienen una característica en común: el análisis de precios del futuro solo puede hacer predicciones aproximadas, no predicciones precisas. Incluso si se combina el análisis fundamental con el análisis técnico, no se puede resolver el problema de mejorar la precisión de la cuota, por lo que el comercio es un juego de probabilidades de principio a fin.

Juego de probabilidades

De hecho, no solo el comercio es un juego de probabilidades; toda la vida de una persona, demasiado pequeña para cruzar la carretera (¡¡el semáforo es verde, ahora es seguro cruzar la carretera?), qué tipo de amigos tiene (¿se puede confiar en este amigo?); qué tipo de profesión es tan grande para hacer (¿Es realmente una buena profesión el comercio profesional?), con quién se casará (¿seremos felices juntos?) y así sucesivamente, son juegos para evaluar las probabilidades de riesgo y recompensa. Porque no tenemos la capacidad de predecir, y todo lo que hacemos, incluso si lo sabemos, el riesgo siempre existe, no podemos tener una certeza del 100%.

Una de las principales razones por las que muchas personas cometen errores en las transacciones es la falta de pensamiento de probabilidad, que es demasiado emocional en lugar de racional al hacer transacciones. La sensibilidad es en realidad nuestro instinto primitivo, que en el mercado puede estimular muchas de nuestras debilidades y amplificarlas.

¿Por qué el acuerdo fracasó?

Primero, porque es humano.

La mayoría de las personas tienen una debilidad: les gusta tener pequeñas cuotas baratas y tienen miedo de perder pequeñas. En el mercado, una vez que hay un poco de ganancia en el mercado, se gana inmediatamente y sale ganando; una vez que hay pérdidas, se mantiene inmóvil con posiciones perdedoras, tratando de recuperar las cuentas, y el resultado es que las pequeñas pérdidas se acumulan lentamente en grandes pérdidas.

El precio no sube o baja, o se queda inmóvil. En el largo plazo, si la probabilidad de ganar y perder dinero es de aproximadamente el 50% sin tener en cuenta las tarifas de tramitación y el punto de deslizamiento, la mayoría de las personas se convierten en una estrategia de expectativas negativas con un beneficio limitado y un riesgo ilimitado.

En la vida real, esto es muy similar a la mentalidad de los pobres y la mentalidad de los ricos. Los pobres aborrecen los riesgos, temen los pérdidas. Les gusta el trabajo de ahorro de árboles secos, buscan la seguridad.

Los ricos son más dispuestos a asumir riesgos, sabiendo que los riesgos y las recompensas son siempre proporcionales, que sólo en el riesgo se engendra la oportunidad, que se evalúa el riesgo de manera razonable y que se apuesta con valentía cuando el riesgo es controlado.

La segunda razón: Me gusta ganar dinero rápido.

Las agencias extranjeras han hecho una estadística de que en el largo plazo, la rentabilidad anual de los activos netos de la mayoría de las industrias es difícil de superar el 15%. Por el contrario, la mayoría de los minoristas creen que el 15% en el mercado no es bueno para saludar.

El almacenaje Las posiciones altas, el apalancamiento alto y la participación son muy tentadoras y también muy peligrosas. Si tienes una estrategia de comercio con una probabilidad de ganar del 50%, una operación de apalancamiento completo y participación, y si tienes suerte, puedes ganar diez o más veces seguidas, la riqueza puede cambiar de cantidad a calidad.

Pero con sólo un error, todo se vuelve cero. Incluso si solo eres un operador de operaciones pesadas sin distribuir, también existe el riesgo de que tu cuenta se vuelva cero, ya que no puedes garantizar que en las próximas operaciones no se produzcan diez o más pérdidas consecutivas. Incluso las operaciones pesadas pueden hacer que una estrategia comercial que se esperaba se convierta en una estrategia de pérdida y ganancia desigual.

Las líneas cortas En el círculo de negociación, las líneas cortas artificiales, las líneas cortas diarias y las altas frecuencias cuantitativas siempre han tenido un color muy misterioso, y no sospecho de las personas que miran los relojes de segundos para negociar, sino que trato de aconsejarle que abandone las líneas cortas desde otro punto de vista.

Para juzgar si un método es viable, no sólo debemos ver a los que tienen éxito con esos métodos, sino también a los que no lo tienen. Es decir, no puedes pensar que comprar el premio del lotería es la estrategia correcta porque una parte de la gente lo compra.

Además, si nos fijamos en el ranking de productos privados, más de tres años después, ¿cuántos de los 100 primeros están en la lista de los que trabajan en la línea corta? Sin duda, la tasa de formación de la línea corta es baja, e incluso si es exitosa, esta forma de ganar dinero rápido es difícil de mantener en el largo plazo. Si no eres un genio, ten cuidado con este tipo de trucos extraños.

La tercera razón: el prejuicio.

Si es posible, te recomiendo que dediques 100 minutos a ver una película llamada "12 Angry Hanks"; una película que fue reeditada en cuatro países, la primera versión en Estados Unidos en 1957, la versión en Japón en 1991, la versión en Rusia en 1997 y la versión en China en 2014. Aunque esta película no te enseña cómo hacer negocios, es muy importante que te enseñe cómo ver las cosas y cómo conocerte a ti mismo.

Como la experiencia humana es limitada, la cognición humana también es limitada. Cada persona, más o menos, tiene prejuicios basados en su propia experiencia y experiencia. Muchas veces, los prejuicios se convierten en el hábito de la mayoría de las personas, que toman por sentado juzgar muchas cosas con sus propias emociones.

Volviendo al mercado, no importa si tu juicio sobre el mercado se basa en el análisis fundamental o en el análisis técnico. Si tu opinión es diferente a la opinión de la mayoría del mercado, el precio es más favorable a la mayoría del mercado, y el mercado no funcionará según tu opinión.

Por lo tanto, en las transacciones, es necesario tener en cuenta el juicio, pero no depender del juicio, sino basarse en los hechos, basado en el precio. La única fuerza que hace que los precios caigan es la expectativa de la mayoría de la gente sobre el futuro. Y tu juicio no tiene ningún peso en el mercado, no dejes que tu juicio forme tu propio prejuicio.

La cuarta razón: la búsqueda de la perfección.

Los participantes en el mercado tienen ganado en todos los campos, física, estadística, matemáticas, astronomía, etc., y muchos de ellos intentan explicar el mercado con su experiencia.

Pero el participante del mercado es el ser humano, el ser humano tiene sus propias limitaciones cognitivas, es decir, el mercado en sí mismo está equivocado, es imperfecto. Entonces, ¿cómo explicar el mercado con estos métodos "perfectos"?

La mayoría de las personas que entran en el mercado terminan en el fracaso. Además de las razones principales mencionadas, hay muchos otros factores que no se enumerarán aquí en detalle. En resumen, además de la confianza en que vas a ganar, hay otros obstáculos que impiden tu éxito.

Las personas que ganan dinero en el mercado por su buena suerte, con el tiempo, también lo devolverán al mercado. Por lo tanto, el mercado de futuros es un mercado de juego negativo. Sólo con cambiar su forma de pensar y establecer sus propias estrategias de negociación es posible tener éxito.

¿Cuál es la forma de pensar de las probabilidades?

El pensamiento de probabilidad, es un nombre de lenguaje vulgar, y el punto común es el pensamiento de juego. No has oído mal, las transacciones son juegos de azar. Al escuchar el juego, es posible que se asocie con "quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién, quién.

Hay algunos jugadores con ojos rojos en la sociedad. Pero el juego es un juego. "Jugar" es probablemente una de las palabras más profundamente mal interpretadas. Si tu estrategia es una expectativa negativa, eres un jugador; si tu estrategia es una expectativa positiva, eres un jugador.

Si eliminamos el significado de "juego" y lo entendemos como una actividad que asume ciertos riesgos para obtener ciertos beneficios, entonces la vida es realmente "juego"; elegir qué profesión estudiar, comprar una casa, un proyecto, trabajar o emprender, etc.

Incluso guardar el dinero en el banco es un juego, porque no sabes si la inflación del futuro o la bancarrota del banco (en referencia a la crisis de la deuda griega); en resumen, desde la cuna hasta la tumba, cada proceso de la vida es un juego.

¿Cómo se puede ganar?

Si hay un concepto de juego, entonces se necesita resolver más, ¿cómo se puede ganar a largo plazo? Antes de estudiar la estrategia de ganar a largo plazo, primero estudiemos los principios de las estrategias de ganar a largo plazo.

Eso es lo que hay dentro de los casinos: juegos de azar, ruedas, máquinas tragamonedas, 21 puntos, etc., sin importar cómo se cambie el juego, el casino finalmente ganará. Aquí se esconde un secreto que los casinos nunca dicen: la ley de la mayoría.

Las reglas del juego de azar

Tres palos, apuestas pequeñas, 4-10 son pequeñas, 11-17 son grandes, apuestas parejas ganan dinero. Y el juego de azar tiene un cerco, es decir, tres palos con el mismo número de puntos, el casinista mata, la probabilidad de que aparezca el cerco es del 2.8%. Entonces, la probabilidad de que aparezcan grandes y pequeños es del 48.6%.

(0.486+0.028)100100-0.486100100=280

Sin embargo, esta estrategia de casino tiene fallas, en caso de que un gran jugador apueste miles de millones de dólares y gane, el casino se quiebra de repente. Por lo tanto, el casino establece un límite de apuesta y no puede apostar más allá de este límite.

La ley de los grandes números

El dueño del casino tiene solo un 2% más de ventaja que el jugador, y en una apuesta única, el dueño puede ser un perdedor o incluso puede sufrir pérdidas continuas. Pero el dueño del casino no se asusta de los pérdidas, porque sabe que para ganar dinero, es la "ley de la mayoría" la que funciona, y siempre que alguien continúe apostando, solo se necesita un débil 2% de ventaja para obtener una rentabilidad estable y a largo plazo.

Por lo tanto, los casinos no tienen miedo de que ganes dinero, tienen miedo de que no vengas. Durante todos estos años, incluso has oído hablar de que los bancos han colapsado, pero ¿cuándo has oído hablar de que los casinos han colapsado?

También hay ejemplos similares de loterías: loterías de todo tipo. Los fondos de los premios de loterías han aumentado cada vez más desde que la lotería se lanzó, y, por supuesto, el dinero proviene de la mayoría de los loteros. ¿Sabes cuáles son las probabilidades de 5 millones en las bolas de doble color?

Cambios en las probabilidades

Supongamos que hay una moneda con el mismo peso que su cara opuesta, con una probabilidad de lanzamiento de la palabra (reverso) y la flor (frente) del 50%, y que cada lanzamiento de la moneda no tiene relación con el resultado anterior. Si lanzamos la moneda 10.000 veces consecutivas, la probabilidad de que aparezca una cara positiva es de aproximadamente el 50%.

Sin embargo, si solo se lanzan 10 veces, la probabilidad de que aparezca un positivo cambia, y esta probabilidad no es necesariamente del 50%. Por lo tanto, los propietarios de casinos deben garantizar que el número de veces que se activa esta estrategia positiva sea suficiente para que funcione.

¡Esperemos con ansias el próximo curso de nuestra serie sobre cómo usar la ley de la mayoría para crear una estrategia ganadora en los mercados financieros!

Resumen

A continuación, te explicamos cómo ver las transacciones de manera científica desde el punto de vista de las probabilidades, las razones por las que las transacciones fracasan, la forma correcta de pensar en las transacciones, los principios de ganar y perder.

Trabajo después de clase

1 ¿Por qué se dice que el trading es un juego de probabilidades? 2 ¿Cuáles son las otras razones del fracaso de la transacción?

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