倒霉的交易者还能盈利吗?寻找最佳风险管理

  ▲如果不能很好地管理风险,即使是最幸运的交易者也会亏损

  ▲良好的风险管理可以极大地改善结果,即使对于不幸的交易者也是如此

  ▲使用模拟优化运气范围内的风险/回报设置

  不太幸运

  通常,在交易方面有运气因素。即使您的分析准确无误,时机也非常困难。现实世界中的一个著名例子是迈克尔·伯里 (Michael Burry),这位传奇的美国投资者从迈克尔·刘易斯 (Michael Lewis) 的畅销书《大空头》中正确预测了 2008 年的房地产泡沫。他不得不面对投资者的反抗,这场反抗差点把他赶出那些让他载入史册的交易。Burry 的金融支持者拒绝为在市场动荡之际为让他的交易继续进行而源源不断地支付昂贵的款项。

  交易者有一种弥补运气的方法——风险管理。忽略了该策略的这一重要组成部分,一个非常幸运的交易者——那些经常能够正确判断交易的人——仍然可能在总体上亏损。相反,有效地使用风险管理是糟糕的赢率仍然可以转化为盈利能力的原因。

  幸运的交易者怎么会整体亏损?考虑一个人在 10 笔交易中有 8 笔获利,每笔交易赚 10 美元。然而,在剩下的两笔交易中,每次都损失了 50 美元。在净值上,这将使交易者损失 20 美元。在这份特别报告中,我们将展示倒霉的交易者如何仍能获利,以及您可以采取哪些措施来优化风险管理。

  第一次随机游走——理解序列

  随机游走模拟被用来模拟某人连续交易 100 次。每个随机游走都有几个参数:起始账户余额,一个人愿意在每笔交易中承担的最大风险占账户余额的百分比(与交易者的盈利或亏损保持一致),风险回报率(交易者想要赚取多少相对于面临的风险),最后是交易者的运气(序列中给定交易获利的机会)。

  第一个随机游走如下图所示。它模拟一个交易者,从 2000 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(这意味着第一笔交易冒着损失 20 美元的风险获得 20 美元的利润),并且有50% 的运气。幸运的是,大约一半的时间都有可预见的结果。经过一百次交易后,期末余额(1990 美元)几乎与开始时的余额(2000 美元)相同。

  研究局限性

  应该注意的是,这是一项使用代码计算的研究,没有误差幅度或人类情感因素。这意味着无论如何,它都假定被建模的交易者始终完美地遵守游戏计划。它还假设交易可以在指定的设置下以绝对精确的方式无缝关闭——无论盈利还是亏损。在现实世界中,止损可能并不总是以指定价格执行,从而导致一些滑点。这些模拟还假设进行了 100 笔交易,这与每个人的活动水平不匹配。考虑到这一点,这更多地体现了风险管理的重要性,而不是一个放之四海而皆准的交易系统。

  第二次随机游走——减少运气

  当我们采用相同的顺序但让我们假设的交易者不走运而其他一切都保持不变时会发生什么?有 25% 的运气,灾难就会降临。风险/回报比仅为 1:1 的人会发现他们的账户余额在 100 次交易后几乎减少了一半(1137 美元)。然而,正如我们将在本次旅程结束时发现的那样,风险/回报率的增加可以弥补运气较差的情况。

  

交易者

  模拟数十万笔交易以找到最佳风险/回报率

  为了找到给定运气水平的理想风险/回报率,这些随机游走运行了很多次以找到具有统计意义的解释。在这项研究中,一个周期构成 100 笔交易,执行 100 次。即每个周期总共有 10,000 笔交易!在每个周期中,风险/回报率从 1 开始自动上升 0.05。该程序被编码为继续这样做,直到 100% 的交易在起始账户余额或以上完成。

  那么,对于大约一半时间幸运的人来说,这是什么样的呢?好吧,在下图中,我们可以看到最佳风险回报率平均为 1.6(这意味着起始余额为 2000 美元,该策略旨在赚取 32 美元的利润,同时在第一笔交易中冒 20 美元的风险)。后两者将随着账户余额的变化而调整,以保持 1.6 的 RR 比率,确保每笔交易的风险保持在 1%。

  该代码最终将风险/回报率提高了 6 倍。包括起点在内,循环跑了7次。换句话说,进行了 70k 次交易以找到最佳的 RR 比率。为了进一步优化这项研究,使用了另外 10 轮随机序列。这意味着大约进行了 770,000 笔交易以找到 50% 运气的最佳风险/回报率!它不完全是 770,000,因为有时 RR 比率高于/低于 1.6。

  当某人一半时间幸运时,他们使用 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(36.7% 的回报率,无论起始账户余额大小如何,该回报率都保持不变)。在图像的下半部分,结果呈正态分布。有几个异常值,账户超过 4500 美元。其他一些则超过 3500 美元。

  

最佳风险/回报率曲线

  最佳风险/回报率曲线

  其他级别的运气呢?在这项研究中,我使用了以下值:50%、40%、33%、25%、20% 和 10%。对于给定的运气水平,最佳 RR 比率显示在下表中。正如预期的那样,较低的运气水平需要较高的风险/回报率来弥补。当你有 40% 的运气时,100 笔交易序列的理想 RR 比率似乎是 2.45。

  在 2.45,针对给定的随机序列总共模拟了 30 个循环。与之前一样,额外执行了 10 次以帮助优化这项研究。结合所有这些序列,大约进行了 3,300,000 笔交易,以找到 40% 运气的最佳风险/回报率。

  幸运的人只有 10% 的时间仍然可以获利。然而,这将需要一项艰巨的任务来维持 21.47 的风险/回报率。

  交易成功靠运气吗?

  现在,让我们重新审视早期只有 25% 的时间幸运的交易者的情景。使用 1:1 的风险回报率,他们几乎损失了一半的账户。使用我们分析中建议的最佳风险/回报率 5.3,他们的期末余额为 2844 美元,回报率为 42.2%。交易者必须靠运气才能获利吗?绝对不。成功归结于风险管理。


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