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两个标准,看看你是如何看待价格的?

(Photo By Teddy Kelley)

(Photo By Teddy Kelley)

Van Tharp 在 “Definitive Guide to Position Sizing” 中举了一个例子,说明了资金管理对防范黑天鹅事件的意义。原文出现在讲授风险回报比的内容中,讲得比较简单,有必要单独拿出来看一下。

这段原文如下:

You buy a stock at $60 and plan to get out if it drops to $55. However, when it goes that low, you don’t sell. Instead, you just stop looking at it and hope it will go back up. It doesn’t. It becomes part of the headline business news involving corporate scandal and eventually the stock becomes worthless. What’s your loss as an R-multiple? By the way, this perfectly describes the situation with Enron, WorldCom, or any number of other companies that have gone bankrupt over the years. There were plenty of signs to get out of those stocks before any corporate scandal broke out.

简单翻译一下:

你在60美元的价位买入,计划在价格下跌到55美元的时候止损出场。但是,当价格到了55美元的时候,你不仅没有卖出,反而捂住了眼睛,希望价格自己涨回来。然而并没有。一桩头条新闻报道了公司的丑闻,最终股票变得一文不值。你的风险回报比是多少?顺便提一句,这种情形完美描述了安然事件、世通事件,还有这些年林林总总的因丑闻而倒下的公司。在这些公司的丑闻爆发之前,他们的股票往往会提前透露出大量的信号。

为什么价格会提前透露基本面的信息呢?

首先,市场的价格是所有参与者价值观的综合反映。在一个成交量足够的品种上(某个商品合约、某个个股、某个货币对),价格就是市场的均衡,综合反映了当前市场的整体看法。反之,如果价格出现了反常的变化,不是因为别的,恰恰是市场的整体看法出现了反常的扭曲。市场中的一部分人对标的品种的看法变了,所以供需变了。这种变化之所以看起来“反常”,只不过是因为暂时还没有被大多数人理解。这个时候又可以分成两种情况来看:第一种情况,内幕人、聪明人先于市场知道了一些信息,供需短期失衡源于这些人,这些信息逐渐扩散,“反常”逐渐为普罗大宗所知悉。第二种情况,错误的信息引发了市场的恐慌,当错误被证伪,市场会自我纠正,价格也会迅速回归正常。因此,如果反常的价格变化没有被迅速纠正,也许就是有人已经“趁着天没亮抢先出发了”。所谓“反常”,就是指这个——除非都没下船,或者都没上车,有反常,多半是出现了先行者。

其次,绝对正确的价值观并不存在。天行有常,不为尧存,不为桀亡。市场运行有其自身的规律和形态,不会被任何力量所左右。每一个对反常信号视而不见的交易者,内心往往都预设了一个别样的标准。为什么视而不见,甚至闭上眼睛不愿看见呢?是因为价格运行的方向和这个标准不一致。说到底,这是个谁服从谁的问题——究竟是交易者的判断要服从于市场,还是市场的走势要服从于交易者个人呢?如果这么说,问题看起来很简单。真正困难的是,这个预设的标准往往深深地埋在了潜意识里。交易者要想把它挖出来晒一晒太阳,需要比较深的自省功夫。这是最大的难点。

那么,怎么办呢?用一大一小两个标准自我检验一下。需要加粗的是,这只是两个判断的标准,并不是什么标准答案——这就是一横一竖两个数轴,把人群划分为四个象限而已,谁也不比谁高尚——看完了两个问题拿不准的,没关系,可以暂时骑在数轴上休息。这都可以。

  • 大的。你是否认同,没有什么能左右市场“大命题”)?这个市场是个宏观的市场,不仅仅是某个交易所、某个地理区域,可以把它理解为整个世界,它包含政府、交易所、大庄家、小散户。你是否认同,没有任何一家机构、一个政府、一个团体、一间公司、一个个人,能够从根本上控制市场的运行?放在现在的背景,举个例子,比如北京的房价,如果说从市场的角度讲,超指数增长不可持续是市场的一个基本特征,你认为能否有一个机构、一个团体能够改变这个命题(超指数增长不可持续)呢?如果你认为有(某个主体能改变“大命题”),那么你就并不认同这个命题。如果认为没有(某个主体能改变“大命题”),那么你自然就认同这个命题。
  • 小的。你是否能做到,扔掉自己的预设观点,做一个没有立场的交易者。“小命题”)?这个标准可以用逻辑解构一下。买盘卖盘的结合处,我们叫“成交价”。(变动的)价格意味着(变动的)均衡。价格的波动意味着均衡的变化。两次均衡的点位有差距,意味着有利润(当然,做反了就是亏损)。你能扔掉自己的观点,做一个没有立场的交易者,一心跟随市场吗?如果你始终坚持自己的观点,不止损,拿着头寸,等待市场验证自己的观点。这没错,这是一个方法。如果你能扔掉自己的观点,甚至压根就没有自己的观点,所有的入场依据都是基于价格的运动,自然需要市场走势去验证自己之前对于市场的猜测。对了就拿着,错了就止损。这也没错,是另一个思路。

两个标准说完,每个象限都没错。如果两个标准都认同,答案都是Yes,再回过头看看 Van Tharp 的这句话:

There were plenty of signs to get out of those stocks before any corporate scandal broke out.

——应该会更好理解一些。

P.S. 有必要再次强调的是,我并不是提倡技术分析原教旨主义。上述的两个标准划分出的四个象限,都是正确的。

2016-12-20

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精确地亏损,糊涂地盈利

精确地亏损,糊涂地盈利

利润总能自己照顾自己,而亏损永远不会自动了结。——Jesse Livermore

亏损是盈利的前提

交易获利,归根结底要通过捕捉趋势实现。交易技术就是趋势预测技术。即使是震荡市,所谓的做“反转”,也是建立在假突破位置附近的小止损、高盈亏比的低级别趋势。

趋势交易的前提就是把握好盈亏比。好的盈亏比首先要确认好止损的位置和幅度——也就是说,做一笔成功的交易首先要解决亏损问题。只有知道了最不利的情况是什么,才能真正下单。下单后,即使交易的结果是“-1R”,也是一笔正确的交易。在这时,亏损也是正确的组成部分。

Van Tharp曾经说,交易的乐趣就在于亏损的可能性。交易的目的不在于盈利,而在于遵守交易系统。在交易系统的约束下,误判行情错误,一定不是真正的错误。 单笔的亏损只代表个别头寸的损失,并不代表交易失败。亏损原本就是交易不可避免的一部分,交易者必须坦然接受。

只有在交易失控的情况下,听任小幅度的亏损演变为重大损失,才是一个交易员真正的失败。

亏损务必精确

在《洛氏霍克交易法》中曾经读到一句话:

使交易账户增长的最大秘密——避免亏损。

真正让交易员成功的公理是复利效应,而账户净值的深幅回撤是复利效应发挥作用的最大敌人。在可行的交易系统的庇护下,唯一能让账户出现深幅回撤的原因就是失控的亏损了。

在开始获胜前,交易员必须得学会阻止亏损。 无法正确看待亏损,往往意味着交易员不愿意接受亏损的现实。而不愿意接受亏损的现实,往往意味着亏损的规模会越来越大。

一旦交易已经失败,就必须承认,立即认赔出场。交易制胜的关键,在于输的时候不要输得太多。如果亏损部位能够认赔,获利就会自然累积。

亏损可以出现,但亏损必须可控,必须精确。

盈利尽量糊涂

在很多书籍中都出现过这句话:

截短亏损,让利润奔跑!

Cut loss hort, let profit run!

我从来不知道一笔交易会盈利多少。控制好了一个R的大小,剩下的事情不妨交给市场。趋势交易者捕捉到了趋势,如同垂钓者钓到了大鱼。如果急急忙忙获利出场,就如同钓到了大鱼却只抓住了鱼头。有风务必使尽帆,除非趋势结束或反转,不如让利润自己照顾好自己。米高·马加斯曾说:“赢钱的战役不好好利用,去赢到尽的话,何来利润填补输钱的买卖?”。

还是Livemore对前面的话理解更准确:

让利润奔跑吧,你驾驭它一起奔跑。

问题的关键就在这五个字:止损不止盈。面对盈利,要尽量糊涂些,再糊涂些。

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为什么基本面分析靠不住?

为什么基本面分析靠不住?

小纸条上的四句话

《与天为敌》这本书里讲了个故事。作者去参加一个研讨会,会议上有人递过来一张纸条,上面有四句绕口令一样的话:

你所拥有的信息不是你想要的信息。

你想要的信息不是你所需要的信息。

你所需要的信息不是你可以得到的信息。

你可以得到的信息花的成本又比你所愿支付的更大。

这不就是我们的基本面分析吗?

  • 我们拥有Wind,拥有Bloomberg,掌握了海量的信息——但这里面有多少是我们想要的?

  • 我们无时无刻不是在检索信息,可我们正在检索的信息由有多少是自己真正需要的呢?

  • 信息满足需求,意味着产生价值。价值哪里那么容易产生?需要的信息真的可以得到吗?

  • 既是可以得到的,又是想要得到的,还是需要得到的信息,成本呢?免费的——花费的时间呢?

我们的信息可靠吗?

苏格拉底曾说过,看似真的东西未必是真的。是的,眼见不一定为实。我们看到的重大新闻,“往往是精明资金准备出场的信号”(Van Tharp语)。当你坐在客厅看到晚间新闻时,这些新闻早已过时。市场已经在第一时间消化了这些新闻,基本面交易者们却还蒙在鼓里。

你看到的每一帧画面、每一组数字都是真的,只是信息送达之际,真实的世界已早早远去。走马观碑,刻舟求剑,新闻再快,也是二手三手,基本面分析的素材,永远是别人处理过的菜肴——肯定有营养,但决非最天然。

这些新闻、消息,往往是“真实”的——因为它们来自于真实的世界。它们又是最“不真实”的——因为它们必然是过时、被处理过的。

世界是复杂的,原因最不重要了

世界是复杂的。在这个复杂的世界里,“因”的概念是最模糊的,也是最不重要的——它几乎不可能确认,也无法准确界定。

我们从不敢确定;我们总是有着某种程度的无知。我们所拥有的大部分信息既不正确也不完全。

这对于大部分中国人自小接受的马哲体系认识论是一种否定。事实上,人的认识永远有立场、手段、价值上的局限性。承认了这一点,就等于承认了我们的世界是不可知的。面对一个不可知的世界,“知其然”远远比“知其所以然”重要得多。

重复一下,为什么基本面分析靠不住?因为——面对一个不可知的世界,“知其然”远远比“知其所以然”重要得多。

两个段子

最后,再讲两个段子:

- 天上掉石头

天上掉石头,基本面研究员会入定,分析石头大小,质量高低,下落速度等等,各种声音各种结论;交易员会立马就跑,下石头啊,还想你妹啊,跑啊……

- 怎么测都行

芝加哥的社会科学大楼上刻着Lord Kelvin的一句话——“当你无法测量的时候……你的知识就会过于贫乏、无法令人满意”Frank Hyneman Knight有一天看到了这句话,嘲讽地解释了一下:

“噢,好吧,当你无法测量时,你随便怎么测都行。”

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做交易,你应该知道什么是SQN指数

Van Tharp曾经提出一个非常重要的概念,即SQN指数。这是一个用来衡量交易系统好坏程度的指数。

SQN指数是什么

SQN指数的计算公式是:

SQN=root(n) * expectancy/stdev(R)

SQN=交易次数N的平方根 * 交易系统的期望值 / 期望值的标准差

其中:
- root(n) – 交易次数的平方根
- expectancy – 交易系统的期望值,以倍数(风险回报比)表示
- stdev(R) – 期望值的标准差

显然,SQN指数具有如下意义:

  • 交易次数越多,获利机会越大。

  • 风险回报比越大越好。

  • 风险回报比的标准差越小,交易结果越规律,回撤越小。

SQN指数的含义

很显然,如果你要优化SQN指数,需要做的事请包括:使交易次数和平均风险回报比的乘积尽可能大;使公式中的标准差尽可能小。

SQN指数的含义 (n=100时)
SQN 值 交易系统的质量
1.6–1.9 Poor but tradable 不怎么样,可以凑合用
2.0–2.4 Average 普通
2.5–2.9 Good 好
3.0–5.0 Excellent 杰出
5.0–6.9 Superb 一流
7.0- Holy Grail 圣杯

SQN指数的局限与修正

在这里,我们应该关注的是风险回报比均值和其标准差之间的比值。交易次数的平方根在这里不是最重要的因素,你可以很轻松的通过增减交易次数、在你的投资组合里增加更多的交易品种来改变它。

举个例子:我们拥有一个风险回报比为0.80R、标准差2.5的交易系统,我们在一年内用这个系统进行了100笔交易,这个系统的SQN指数是:

SQN = root(100) * 0.80 / 2.5 = 10 * 0.80 / 2.5 = 3.20

显然,这是一个杰出的交易系统。

现在假设一年内你进行了200笔交易,现在SQN指数变成了14.14*0.80/2.5=4.52。交易的成绩变得更好了。

再假设你一年内只进行了25笔交易,SQN指数立刻下降到了1.60。

可见,交易次数的多寡会使SQN指数出现很显著的波动。对此,Van Tharp给出的方法是,按照交易次数计算其平方根,但超过100笔交易,交易次数以100计算。

这里给出另一个修正的思路。

请注意,在上面的三种情况里,风险回报比和标准差的比值始终固定在0.32这个值上。

因此,我们可以去掉交易次数的变量,将SQN指数进一步修正一下:

SQN指数的含义 (剔除交易次数影响时)
风险回报比与标准差的比值 交易系统的质量
0.16–0.19 Poor but tradable 不怎么样,可以凑合用
0.20–0.24 Average 普通
0.25–0.29 Good 好
0.30–0.50 Excellent 杰出
0.50–0.69 Superb 一流
0.70- Holy Grail 圣杯

小结

SQN指数很重要。越高的SQN指数意味着交易系统越好。使用SQN指数越高的系统,控制好仓位,我们也就越容易实现我们的交易目标。至于是否优化——剔除交易次数变量,还是以100次为上限——全看你的兴趣了,都行。

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