通向财务自由之路-撒普

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通向财务自由之路-撒普

• 成功的决定因素：自己
  • 首先要了解自己，才能设计一个适合自己的系统
  • 交易最重要的三个领域
    • 心理状态（60%）
    • 头寸规模（30%）
    • 系统开发（10%）
  • 判断之偏好
    • 影响交易系统开发的偏好
      • 表述偏好
        • 系统依赖的信息并不是市场的全部（比如仅有K线和成交量）
        • MACD等技术指标是衍生物，也可能是一种歪曲
      • 可靠性偏好
        • 交易数据、日常获取信息是否可靠
      • 彩票偏好
        • 控制错觉
        • 认为一切尽在掌握，但是又不愿意看到现实与自己的预期有偏离，从而感到焦虑
        • 从而影响自己获取信息的能力，比如持有某只股票，就喜欢在雪球上找相关的利好（保守主义偏好）
      • 小数定律偏好
        • 通过小样本找规律
      • 随机性偏好
        • 不要妄想找到最高点和最低点
        • 市场有肥尾，不是正态分布
        • 往往容易低估风险，风险超乎想象
      • 理解需要偏好
        • 涨跌都有理，非要找一个合理的解释
    • 影响交易系统测试的偏好
      • 自由度偏好
        • 自由度越多，越拟合
        • 系统中使用的自由度最多不超过四五个（2个自由度+2个滤嘴）
      • 事后错误偏好
        • 未来函数
      • 缺乏自我保护不够偏好
        • 比如在极端情况下被平仓的风险
    • 影响交易系统运行的偏好
      • 赌徒谬论偏好
        • 认为市场的涨跌是随机的，偏离之后很快会向中心靠拢，从而影响下注
        • 职业赌徒在连续获胜之后会下更大的赌注，连续失败之后会减少赌注，而一般人恰恰相反（凯利公式）
      • 获利时保守与损失时冒险的偏好
        • 让利润奔跑，果断止损
        • 人们强烈追求做事准备无误，造成了损失厌恶心理
  • 设定你的目标
    • 自我评估
      • 每天能在交易上花多少时间？
      • 在交易时，会有多少分心的事情？
      • 预计要多少时间来开发你的交易系统，处理个人心理工作以及制定交易计划？
      • 会不会编程？统计学了解多少？
      • 市场知识了解多少？
      • 心理的优势和弱势是什么？
      • 能否自我约束？会不会很冲动？情绪是否稳定？
      • 个人资源况状如何？交易之前要学习什么，解决什么，会怎么去做？
    • 界定你的目标
      • 你在交易方面的优势是什么？
      • 有多少资产？有多少能输得起？在一次交易中能承受多大的风险？
      • 每年支出有多少？是否有持续性收入？
      • 能否忍受一个长期优秀的系统连续亏损10次？
      • 有没有时间进行短期交易？
      • 每年期望年化收益率是多少？为此愿意承受多大的风险和最大回撤？
      • 你怎样知道你的系统是有效还是无效的？你对系统的期望是什么？
• 把系统概念化
  • 系统开发的步骤
    • 确定系统目标是首要任务，应占系统设计20%~50%的时间
    • 确定交易观念
      • 趋势跟踪
        • 我如何发现趋势？
        • 我将在上涨的趋势和下跌的趋势中交易吗？
        • 如果市场长期横向移动，我该怎么办？
        • 我的入市标准是什么？
        • 我如何进行纠正？
        • 我如何知道去是在什么时候结束？
      • 波段交易
      • 价值交易
        • 如何确定价值？
        • 买卖的标准是什么？
      • 套利
        • 如何发现套利机会？
        • 风险是什么？
        • 持续时间有多长？
      • 价差交易
    • 确定大环境
    • 确定交易的时间框架
      • 大头进行长期交易，使用期权对冲，或者期权进攻（九债一购）
      • 小头进行短期交易，满足兴奋感，追求更高利润
    • 确定交易的实质以及如何客观的进行测试
      • 应最大限度的去理解理念，对自己的优势理解越多，必须去做的回测越少；过度优化会造成过拟合
      • 找到该系统策略的道在哪里
    • 确定初始风险1R
      • 潜在收益是潜在风险的至少3倍（3R）才会去做这笔交易
    • 增加见利抛售通道确定系统的R乘数分布及其期望收益
      • 期望收益是由市场退出控制的，好的系统需要有3-4个不同的退出策略
    • 确定R乘数分布的准确性
      • 回顾所有交易结果，得出R乘数的分布特点
        • 亏损与1R的比较
        • 利润能达到多少R的倍数？
      • 需要知道交易系统在各种不同特征的市场上有什么样的R乘数分布
        • 平缓的上涨
        • 剧烈的上涨
        • 平缓的横向移动（最不会起作用的场景）
        • 剧烈的横向移动
        • 平缓的下跌
        • 剧烈的下跌
      • 使用盈亏不对称的标的
        • 可转债
          • 长期看胜率足够高
        • 期权
          • 赔率足够大
    • 评价整体系统
    • 确定头寸规模
      • 固定金额/等值单位交易
      • 百分比风险模型（凯利公式）
      • 百分比波动幅度模型（控制回撤，划线派）
    • 确定如何改进系统
      • 例如低相关系统的联合运行
    • 做好面对最坏情况的精神准备
  • 成功交易系统的5个关键因素
    • 胜率
    • 赔率（N*R)
    • 交易成本
    • 交易频率
    • 头寸规模
• 一些基本方案
  • 威廉·欧奈尔的CAN SLIM模型
    • C代表每股当前盈利（current earnings per share）
      • 同比提高70%
    • A代表每股年度盈利（annual earnings per share）
      • 5年复合年化增长大于24%
    • N代表价格新高
    • S代表公开发行的股票
      • 总股本较小
    • L代表领先者
      • 市场相对强度，包括过去12个月（75%以上）和最近30天（80%以上）
    • I机构持仓
      • 但是也不能太高，出了问题会有大量抛售
    • M市场的总体行为（overall Market）
      • 不能逆大势
  • 佩里·考夫曼的市场效率模型
    • 如何在跟踪趋势的同时分离噪声
    • 通过效率比率将噪声和速度结合
      • 移动速度=昨收-10天前收盘
      • 波动幅度=过去10天（今收-昨收）的绝对值的和
      • 效率比率=移动速度/波动幅度
    • 当效率比率大于一个数（比如0.6）可以作为一个必须的入场信号
• 交易时机选择
  • 入场时机
    • 随机入市
      • 随机入市+3倍于波动性的跟踪止损+1%风险资金管理=长期挣钱/胜率38%
    • 管道突破点
      • 40天以上的管道突破仍然有效
        • 可以结合突破回踩来做
        • 胜率低、赔率大
    • 波动幅度突破
      • 3倍于平均真实波幅
        • 与管道突破叠加使用
      • 伴有成交量放大
  • 如何止损
    • 将停价置于市场噪声之外
      • 尽量不要把停价设置在所有人都知道的停价水平上
      • ATR10（10天平均真实波幅）*常数（2.7~3.4之间）
      • 长线持仓则为3倍周波动量或者10倍日波动量
      • 距离很远的停价需要使用较低的头寸规模来平衡风险
    • 以所有盈利交易的最大不利偏移量（MAE）作为基准
      • 好的交易很少背离我们太远
      • 可以使用比最初期望紧密的多的停价
    • 紧密的停价可以带来较高的R乘数
      • 会降低胜率，提升交易成本
    • 基于入市理念给出合理的停价
      • 固定金额停价（需要结合头寸规模）
      • 百分比折回停价（需要结合MAE）
      • 波动幅度ATR停价（作者最推荐）
      • Dev停价
        • ATR+一个标准差+10%修正因素
        • ATR+两个标准差+20%修正因素
        • Cynthia Kase 《以概率进行交易》（用在期权上面的）
      • 管道突破和均线交叉停价
      • 时间停价
      • 心理停价
  • 如何止盈
    • 与止损方式差不多
    • 增加 利润百分比回撤停价
    • 需要有多元的退出策略