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策略交易的4个错误

策略交易的4个错误

成功交易的四个原则
为什么成功的交易者年复一年地赚钱,而新手在最初的几个月内就失去了一切?大多数初学者都犯了什么错误?成功的交易者如何知道什么是正确的?
我和我的同事经常被问到如何在交易中取得成功。事实上,我们已经被问过很多次这个问题,以至于我最终决定写一份交易报告;一份报告将为您提供有关如何成为更好交易者的简单易懂的建议。
与大多数交易建议文章不同,本报告以清晰、通俗易懂的英文方式编写。我将以简洁连贯的方式描述问题的本质。您将了解阻碍交易者赚钱的重大错误,并了解成功交易者花费数年时间和数千美元才发现的基本原则。本报告中的所有事实都是基于多年的观察,很容易得到验证。
您是否曾经觉得自己终于学会了如何在交易获胜后预测市场走势?仅仅几天后就感到绝望——在遭受毁灭性的​​损失之后?
现在想象一下,一个花费数年时间研究价格走势、购买昂贵指标、遵循专家建议和参加研讨会的交易者的感受。然而,这个交易者一直在亏损,直到他们所有的积蓄都花光了。然后他筹集了更多的资金,又一次失去了一切——一直想知道为什么,与大师的所有承诺相反,他不能将交易变成一项有利可图的业务。然而,交易与任何其他业务一样易于理解、可预测和有利可图。
试想一下,经过多年的交易投资,您仍然无法理解市场是如何运作的。那会有多令人沮丧?
或者更糟糕的是:如果在情绪的驱使下,你失去了控制,结果失去了所有的积蓄怎么办?你有保护自己的应急计划吗?
如果有的话,您认为您能以多快的速度从重大损失中恢复过来?
不仅初学者而且“经验丰富”的交易者往往会忽视或忘记采取措施保护他们的资金免受此类灾难的影响——直到灾难发生。到那时为时已晚,损害已经造成。
但这不可能发生在我身上!
在与欧洲和美国的 2000 多名个人交易者和机构客户合作后,我们发现每 10 名交易者中就有 9 名会遭受某种类型的损失,最终导致他们损失数千至数百万美元。

这不包括花在手册、培训、研讨会或数月苦心分析市场上的钱。

不良交易行为导致的损失在每个特定情况下都不同。然而,无论这些损失可能是多少,对于所涉及的交易者来说,它们总是太高了。通常,人们会失去所有可支配的钱。更糟糕的是:有时他们走得更远,被拖入债务。
看看这些统计数据:
90% – 95% 的交易者亏损(来源:Ryan Jones,The Trading Game 的作者,靠数字赚钱)
70% 的日内交易者亏损(来源:1999 年北美证券管理协会 (NASAA) 进行的研究)
95% 将在前两年失败(来源:Harvey Houtkin,2 月号证券监管和法律报告)
这些统计数据对您意味着什么?
上述事实清楚地表明,大多数人都低估了交易的风险。在大多数情况下,他们只是被经纪人和顾问的广告误导了。通常,经纪人并不关心您的长期成功,因为他们的目标是快速收回投资于吸引新客户的资金。这就是为什么他们希望您尽快开始交易。为了实现这一目标,经纪商为新手交易者提供的信息最少,足以进行交易(从而产生经纪商赖以生存的佣金),让他们在市场上盲目飞行。这种不道德的做法甚至引起了监管证券交易的各个政府机构的注意。不幸的是,在遏制这些做法方面收效甚微。
可悲的事实是,大多数交易顾问出售的交易方法都行不通。当然,这些方法不仅是有效的,而且是高利润的。通常,当指标(或其他一些分析方法)碰巧预测一个良好的交易机会时,潜在客户会被显示为少数情况。碰巧被排除在外的是这种方法导致灾难性交易的所有场合。
此外,交易大师避免将他们的策略作为一套正式定义的进入市场的客观标准出售。主要论点是指标必须在不同情况下以不同方式应用。大师声称没有任何基于算法的系统可以替代人类的智力。当然,这种推理是极其方便的。每当宣传的交易方法带来灾难性的结果时,他们就会责怪交易者而不是系统。由于一切都取决于交易者的主观判断,因此无法证明这是行不通的方法。你是唯一应该为这些损失负责的人。
这种情况最令人恼火的是,只要稍加分析和主动验证,这些灾难和不必要的成本中的大部分本可以完全避免或大大减轻,而且成本低廉。
为什么新手交易员特别容易受到伤害
今天的市场正变得越来越高效。为了在这个竞争激烈的环境中生存,需要非常规的工具和方法。然而,与常识相反,新手交易者甚至不会尝试使用最新的市场分析工具。相反,他们使用的方法在 30 年前效果很好,但现在完全没用了。
另一方面,机构参与者配备了最先进的方法和技术。期货交易是一场零和游戏。在这个游戏中,新手总是会成为更高级玩家的牺牲品。
花费 45,000 美元只是为了发现系统不起作用
我的一个客户从一位知名且受人尊敬的交易专家那里购买了一套指标。该方法包括等待所有指标显示有利点进入市场。当然,这样的交易机会并不是每天都会出现。
你会认为常识应该告诉这个客户先用纸上交易他的方法——看看它在真实市场上的效果如何。不幸的是,事实证明情绪和专家令人信服的论点更强。他进行了几笔交易,清空了他 45,000 美元的交易账户。
我试图说服交易者将这些指标编码到一个全面而客观的系统中,并根据历史数据对其进行测试。我的理由很简单:过去行不通的东西将来可能行不通。
出于纯粹的好奇,我将这些指标编码到一个系统中,并在不同的交易工具和分辨率上测试了该系统。测试证明该系统无法正常工作。
如果上述交易者在回溯测试程序上花费了 900 美元,在系统编码上花费了 200 美元,他本可以节省 45,000 美元!
曾经多么缓慢的反应在 5 秒内花费了我 2,000 美元
在某个时候,我将软件开发与外汇交易相结合。这种活跃的交易让我对交易者面临的任务和问题有了很好的了解,并让我能够开发软件来改善自己的业绩。
我曾经交易一个基于美联储系统利率公告的系统。我的策略正确地指示了入场方向。不幸的是,当时我没有使用自动交易,一旦市场开始朝着有利的方向移动,就不得不手动调整止损。我使用的经纪商不支持追踪止损,因此手动调整是使用我的方法进行交易的唯一方法。
一旦利润达到要求的值,我就开始调整止损。不幸的是,我花了太长时间,一个可能有利可图的交易以亏损结束。新闻发布后市场变得高度波动,因此手动修正的 5 秒时间太长了。如果我能在 2 秒内调整止损,我会赚到 2000 美元。
自动执行订单可以减少反应时间。您的计算机将花费 1 秒或更短的时间来响应和修改订单。
因此,对我的策略进行自动化的一次性投资价值仅为一笔亏损交易的 1/10(或 200 美元),可能会完全改变结果。谁知道未来会发生多少类似的不成功交易?
六次连续亏损交易使交易者放弃了有效的交易方法并错过了一笔罕见的 35,000 美元交易
一个 5000 万美元投资基金的经理告诉我,如果他们采用众所周知的做法使交易工具多样化,就不会发生损失。该基金的一位分析师理查德正在使用自动交易系统在异国市场进行交易。该系统之前已经过测试,证明是可靠且有利可图的。根据历史数据进行测试,它从未显示超过 4 个连续输家,这对于这个特定系统来说是正常的。
然而,在现实世界的交易中,系统产生了 6 次连续亏损交易,Richard 决定放弃它。他发现使用似乎已经停止工作的方法在心理上是困难的——尽管他知道市场正在低迷并且系统的行为在这种情况下是完全自然的。他一停止使用这个系统,市场就进入了成长阶段,这个趋势跟踪系统又开始运作了。结果,失去了通过一份合同赚取 35,000 美元的绝佳机会!如果他们一直在交易基于不相关市场的投资组合,那么这个代价高昂的错误本可以很容易地避免。无论单一市场的条件如何,它都可以确保稳定的利润增长。其他利润将使该特定工具的 6 笔亏损交易无效。
当我问理查德为什么不使用多元化时,他说原因很简单:公司没有对这个问题给予足够的重视,而且他没有制作有效投资组合的软件。
不愿考虑完全可预测的情况以及希望在软件上节省 2,000 美元的愿望导致损失超过必要研究费用的 20 倍。
为了保护自己免受常见错误的影响,您必须至少做四件事:
虽然不可能为每个问题或紧急情况制定计划,但一点主动分析和一些简单的规则将帮助您避免或大大减少损失。
不幸的是,我发现大多数新手甚至许多有经验的交易者都没有进行任何类型的分析,这使他们完全容易受到您刚刚读到的灾难类型的影响。这主要有四个原因:
#1。他们不了解验证交易系统的重要性
#2 他们使用过时的市场分析技术,而不是采用最新和最有效的方法
#3。即使他们确实有一个好的交易方法,他们也不能有效地使用它
#4。他们依靠单一策略/工具的利润,不试图分散他们的投资组合
虽然要在交易中取得成功需要执行 20 多项关键任务,但我将与您分享最重要的 6 项任务,这些任务对于保护您的资金并为盈利和一致的策略创造最有利的条件是最重要的。
步骤#1:不要相信任何交易理念
我一直想知道是什么让人们盲目相信所谓的大师。我有很多事实证明,大多数大师只不过是骗子。然而,我的主要观点是,你不应该相信任何人,甚至是你自己。您是唯一对您的交易失败和成功负责的人。如果你失败了,你唯一应该责备的人就是你自己。如果您有交易想法,则必须对其进行测试。所有的假设和未经检验的想法都付出了太多的代价。你根本买不起!
因此,在您开始用真钱交易之前,请在尽可能接近现实生活的条件下测试您的想法。模拟越准确,您的测试就越可靠。做出结论时要批判和客观。相信统计数据,而不是你的感受或信念。
步骤#2:向那些真正知道如何在交易中赚钱的人学习
研究那些年复一年从市场上拿钱的交易者的做法。不幸的是,找到这样的人是一项重大挑战。你会遇到的大多数大师都会告诉你他们非常成功,他们教授交易只是为了好玩或纯粹出于慷慨。恐怕在99%的这些案例中,他们所有的成功故事都是谎言。
我只相信来自无偏见来源的统计数据。对于我的分析,我依赖于最佳商品交易顾问 (CTA) 的十年报告。显然,由于纯粹的运气,任何人都可以赚钱 1-3 年。跨越 1-3 年的数据在统计上不可靠,也不可信。这就是为什么在十年报告中,我把那些连续盈利超过3年的交易者单独列出来。
大多数成功的 CTA 完全依赖于机械方法并自动化交易以比其他人更快。此外,他们总是使交易多样化。
如果您分析基于算法的交易行业的趋势,您会发现大多数解决方案都是为机构交易者创建的,并且花费数千美元。机构交易者对基于算法的交易的高需求是很自然的。他们明白最好的交易机会不会持续太久。仅仅几秒钟就将赢家与输家区分开来。
今天的市场对套利策略和高频交易反应良好。然而,这些方法需要可靠的机械交易系统和高质量的软件来部署它们。
我必须再次指出,大多数新手掌握的原始系统早已停止工作。在 1970 年代,即使是基本的趋势跟踪策略也运作良好,因为市场不像今天那样波动和快节奏。如今,市场需要您在旧交易手册中找不到的全新方法。
第 3 步:在各种条件下对您的系统进行多项测试
我不会否认纸质交易的好处,但我更喜欢回测。回测是在不同情况下测试交易方法的最快、最可靠、最客观的方法,不会让情绪干扰您的判断。在模拟账户上实时测试您的交易想法时,不可能确保您的测试没有错误并且足够广泛以在统计上可靠。我见过很少有人会准备好至少 3 个月的纸面交易策略,然后再转向现实世界的交易。因此,他们关于该策略的可行性和绩效的结论是高度主观和轻率的。
回测允许针对不同的历史数据和不同的金融工具尝试一种方法。它还确保结果是公正和一致的。当然,有许多回测规则,但必须单独讨论。
只需花费几百美元来编写您的策略,或者花几个小时自己动手,您就会发现经过测试的想法是否值得。我可以向你保证,你会拒绝 99% 的你认为是肯定的系统!
第 4 步:不要因为害怕曲线拟合而错过优化的好处
大多数人对优化感到担忧,因为在大多数情况下,它的应用不正确,因此会导致毁灭性的结果。大多数人优化他们的交易系统以找到最佳参数。但是,必须以完全不同的方式进行优化。
您如何创建新的交易方式?您可以直观地扫描数据以查找模式,并检查这些模式在各种情况下的工作情况。这样的眼球测试不亚于隐式优化。
例如,您将使用长度为 20 的移动平均线,而不会使用长度为 25 的移动平均线。为什么?因为您可以看到 25 条移动平均线无法准确预测市场走势。换句话说,您已经在视觉上优化了您的策略。但是,这种优化的危险在于,选择的值 20 可能是完全随机的,没有合理的基础。
优化对于解决两个任务至关重要。首先,目测数据以获得最佳参数过于繁琐且耗时。此外,您可能根本无法找到那些最佳参数。让计算机完成这项工作,并且比您更快地完成它。例如,在遗传优化的帮助下,我可以测试数百个具有不同参数的指标,并找出哪些有效,哪些无效。对同一组指标进行可视化分析需要几个世纪的时间。
其次,优化确保发现的最佳参数不是随机的或对变化过于敏感。只需一键创建 3D 优化图,您就会看到您的策略有多稳健。如果即使是微小的变化也会影响策略的性能,并且每个值都没有合乎逻辑的解释,那么您只是在使用一个过度优化的系统,在测试时可能看起来不错,但会在现实世界的交易中造成灾难性的损失。
步骤#5:交易多种工具以确保一致的利润
据专家介绍,交易几种不相关的工具至关重要。多元化允许补偿特定工具的不利交易期,同时稳步增加您交易账户的整体规模。显然,即使是最一致的策略也会遇到亏损期。这是交易的正常动态。同时,交易者发现这种现象极难处理。他们觉得这个系统不再起作用,因为市场已经发生了变化。这些假设可能与现实背道而驰,但通常它们会超越逻辑和常识并导致错误的决策。
为了消除或至少最小化这种影响,必须在不相关的市场中交易几种策略。通过这种方式,您将确保更稳定的资本增长并在不利时期减少损失。交易其中一种工具的利润将弥补在另一种工具上的损失。结果将是适度但稳定的增长,这是交易中最重要的事情。今天,创建一个有效的投资组合并不是一项艰巨的任务。现在可以以合理的价格进行投资组合级别的回测。就在几年前,只有拥有巨额预算的大公司才能负担得起投资组合回测。
步骤#6:自动化您的交易方法以避免错误和常规
众所周知的事实是,良好的信号不足以进入市场。最新的交易方法要求最好的入场价。对于高频交易尤其如此。人类的反应不够快,无法在几毫秒内对价格变化做出反应。同时,价格可以变动几个点,这将导致较小的利润甚至亏损。
最新的软件产品使自动交易完全可行。您需要做的就是编写您的策略并启用自动交易。当然,交易者仍然必须监控自动策略的执行,并在情况需要时进行干预——就像自动驾驶飞机的飞行员可能被迫做的那样。
自动化交易还有另一个重要原因。每天盯着电脑屏幕 8 小时以免错过一个好的交易机会是没有意义的。如果您正在监控由数十或数百种仪器组成的投资组合怎么办?
与其浪费你的时间,你可以用它来做研究和改进你的交易方法。让计算机完成所有日常工作。这种方法将使交易变得令人兴奋且不那么乏味,如果您想将大部分时间用于交易,这一点尤其重要。

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