- 精华
- 0
- 在线时间
- 1529 小时
- UID
- 938
- 积分
- 3765
- 帖子
- 295
- 阅读权限
- 80
- 注册时间
- 2007-12-18
- 最后登录
- 2017-9-3
- 精华
- 0
- UID
- 938
- 积分
- 3765
- 帖子
- 295
- 主题
- 42
- 阅读权限
- 80
- 注册时间
- 2007-12-18
- 最后登录
- 2017-9-3
|
一个“合理赢利”的交易系统(无法精确描述,只能用模糊语言),在一般的印象中,是胜率50%左右,甚至更低,盈亏方面是小亏和大赢的系统。尤其在交易较频繁的日内系统更是如此。用Tharp的话来描述是:一个期望值为正的系统,加上合适的资金管理模式,长期下来是赢利的。
在这里,追求高胜率,如80%、90%甚至100%,被认为是不可能的,特别是自动化交易系统。一个普遍的观点是:自动化系统是个试错的系统,在一定条件下入场试错,错了止损,对了加仓放飞利润。这种情况下,胜率不会高,而且,手续费会占成本很大比例。
但是,据我所知,一些日内高手,他们追求高胜率,特点是:没把握不做,看准了重仓,交易次数少(一月10次8次),极少止损(很少看错)。他们的经验是长期关注单一品种因熟悉而带来的“盘感”。“盘感”虚无缥缈,只可意会不可言传。
在和skywalker关于TB手续费的讨论中,有所启发,如何将高胜率引入日内自动交易?提高胜率,减少交易次数,手续费将不再是问题,还能进入赢家行列。
如何在自动交易中提高胜率?加多几个指标过滤吗?还是引入价格形态识别?要用神经网络和遗传算法吗?
欢迎大家探讨,尤其是skywalker,他似乎有心得,谢谢。 |
|