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創建適合自己個性的交易體系

來源: 期貨日報 上傳時間:2015-11-25 瀏覽次數:280次 轉播

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  每種理論和模式都有其存在的合理性

  交易體系是指由交易的各個步驟或者環節,按照某個邏輯鏈條整合成的一個整體或者說系統,每個步驟或者環節的特性必須與整體契合而非排斥,并且這個整體或者系統是有效的。交易體系(或者說系統)必須是一個完整的交易規則體系,必須對投資決策的各個相關環節做出相應明確的規定,并且規定必須是明確的、客觀的、唯一的。

  一個相對完整的交易體系應該包括品種選擇模塊、資金管理模塊、入場時機選擇模塊、頭寸管理模塊、出場時機確定模塊、風險管理模塊等。

  四類常見的交易體系

  交易體系有不同分類方法,依據交易入場策略(交易理念),可分為以下四類。

  體系之一:趨勢跟隨交易。趨勢跟隨系統盈利的假設是股票或者期貨市場正在形成一個較強的上升或者下降趨勢。通常意義下,我們認為較強的上升或者下降趨勢是指價格沿著大于35度角的上升或者下降通道運行,并且回撤較小。比如在上升趨勢中,調整幅度較小并且獲利平倉盤不明顯。

  從歷史數據來看,市場在30%—35%的時間內處于趨勢行情中。在趨勢行情中,通常有某些因素導致投資者更為貪婪(在上升趨勢中)或者更為恐懼(在下降趨勢中)。投資者的這些極端情感和行為往往導致市場價格快速變化。趨勢跟隨系統就是利用這樣的優勢,往往能夠在較短的時間內獲得豐厚的利潤。

  趨勢系統主要有擺動系統、當日交易系統、動能系統或者其他較快節奏的交易系統。止損往往伴隨著各種趨勢交易系統,因為趨勢交易系統的理念就是不斷虧小錢以捕捉幾次贏大錢的機會。因此,作為趨勢交易投資者,你必須具有承受這些風險的能力,并且有足夠多的資金去抵消這些交易損耗。

  因此,趨勢交易系統的最大制約因素就是其只能應用于市場出現趨勢時,盡管目前來看市場大概只有30%的時間處于趨勢狀態。如果交易者嘗試將趨勢系統應用于快速振蕩行情中,那么他們一定會連續虧損直至退出。假設交易者不能認識到市場是否適合趨勢交易,那么他們將會損失大量的金錢和時間。

  體系之二:反趨勢交易。反趨勢交易系統是與市場的主流趨勢、長期趨勢相反交易的系統。反趨勢,顧名思義就是交易與趨勢相反方向的策略,是在認定市場進入超賣或者超買狀況下持有相反的頭寸。一般來說,振蕩交易者、日內交易者、短線交易者是反趨勢交易的主體。反趨勢交易者通常在趨勢轉換前做出預判。

  與趨勢交易系統或者突破交易系統相比,由于反趨勢交易系統是逆向交易,因此通常伴隨更大的交易風險。所以,作為反趨勢交易者,必須具備更好的止損素質或者止損策略。這是因為主流趨勢往往是勢不可當的,而反趨勢的交易機會瞬間即逝并且帶有更為嚴重的投機傾向,很有可能存在連續做錯方向的情況。

  體系之三:突破交易。突破交易系統適用于市場在建立調整平臺之后,在沒有任何先兆的情況下,價格突然向上(或者向下,但是向上突破的交易系統使用更為廣泛)運行的情況。在投機氛圍并不濃厚的情況下,市場基于本身的內在價值往往會構筑一個平臺或者說箱體。之后,交易者尤其是大戶根據基本面的突變會搶入很多籌碼,這就使得價格突變上升并且加速上揚。

  突破交易系統與趨勢交易系統相比的優勢在于,突破交易系統可以應用于無趨勢或者劇烈振蕩的市場中。但區別于趨勢跟隨系統,它在具有強烈趨勢的市場中表現并不盡如人意。因為在強烈的趨勢市場中,并不存在很明顯的箱體形態。

  根據無趨勢市場或者箱體市場的特性,一般我們把止損點設置在箱體的上方(如果向上突破的話)。與趨勢跟隨系統相比,這樣的設置有較好的支撐位。趨勢跟隨系統很可能存在連續錯誤的情況,而突破系統較少存在。根據統計,突破交易系統在40%—50%的時間中都是有效的。

  體系之四:價格區間交易。價格區間市場有別于無趨勢市場,處于該狀態的市場振蕩幅度較大并且有明顯的最低和最高值。因此既不適用趨勢跟隨更不適用于突破系統,通常認為最小波動區間至少有10%才能稱為價格區間市場。

  價格區間系統是利用在價格區間內波段循環的特點,持有頭寸直到最高價被觸發,然后賣空頭寸等待股票價格下跌。價格區間系統交易者在價格上升時買入,在價格下跌時賣出。在市場處于價格區間狀態下,這是一種完美的盈利模型,并且能為有經驗的投資者帶來豐厚的利潤。

  價格區間系統的局限性在于:首先市場通常不處于一個價格波動區間內,除非正處于一個特殊的經濟時期;其次價格波動區間不會總是精確的,可能本次的高點比上一次高,也可能比上一次低。價格區間交易者總是默認為價格的走勢會重復之前波段的走勢,因此這種類型的交易者需要大量的市場經驗。統計表明,價格區間系統在20%—25%的時間內是有效的。

  理性分析自己的個性特點

  對于如何創建適合自己個性的交易體系,我們認為應該首先分析自己的個性特點,理性認識自己擅長的領域,然后學習、吸收和借鑒他人的交易經驗,形成自己的交易體系,有可能的話還可以利用工具來完善自己的交易體系。

  交易的目的是為了賺錢,賺錢的目的是為了進一步提升生活品質。所以,交易不能以降低生活質量為代價,如果我們選擇的交易模式讓自己整天提心吊膽、夜不能寐,那就得不償失。因此,適合自己的交易體系應該是與自己個性、習慣、關注點能夠充分契合的交易體系。我們應分析自己的性格特點,看自己適合什么樣的交易模式。性格特點主要包括風險偏好、做事習慣等。

  一是風險偏好:“激進”還是“穩健”。不同的行為者對風險的態度是存在差異的,一部分人可能喜歡大得大失的刺激,另一部分人則可能更愿意“穩健”。根據投資體對風險的偏好將其分為風險回避者、風險追求者和風險中立者。

  有些人屬于偏好高風險的激進型風格,愿意承受較高風險,但希望一年內能有非常高的收益,那么,這類人就應該選擇單方向的投機策略,而且持倉比例要足夠高,抓住一波行情時期望獲取盡可能高的收益,但也能承擔判斷失誤時可能出現的高風險。

  而對于風險厭惡型的投資者,希望能夠追求穩定的收益,即風險較小,哪怕收益較低都可以。那么套利交易、日內輕倉短線等低風險的操作模式更適合這類投資者,相反,讓其做重倉隔夜的單邊交易,晚上很有可能睡不著覺,而心態不好導致投資失誤的概率非常大。

  二是行事風格:“雜家”還是“專家”。“專家”習慣集中精力在某一領域做事,而“雜家”則喜歡同時涉及多個領域做事。這些風格習慣表現在交易領域,就是有人只盯著某類股票或者某個期貨品種,而有人則會同時關注不同的投資工具和領域。專注于某一較小領域的投資者,在構建交易體系時就可以花較多的時間和精力關注細節問題,將涉及該領域(或品種)獨有的特性挖掘出來,將交易體系做得很精細,而關注領域較多的投資者則應該側重于抓重點問題和環節,過于拘泥于細節則會越抓越亂。

  理性分析自己的擅長領域

  要理性地認識自我,分析自己擅長的領域。擅長的領域包括交易工具、交易品種、投資邏輯、資金管理方式等。

  一是擅長的投資工具。根據自己的專業知識、工作經歷背景,理性分析自己擅長的投資工具,是股票、債券還是期貨等其他衍生品交易。投資工具不同,則交易規則、交易技巧、資金管理模式等會千差萬別。比如期貨是保證金交易,交易的標的是金融指數或者大宗商品價格,其資金運作特點與加倉方式與股票會有較大差異。一些長期做股票的投資者,善于價值投資操作模式,即股價低于某個參考值后,則會逐步建倉逢低買入,并做好長期持有的準備,但此種模式移植到股指期貨上時,往往令很多股票高手“折戟沉沙”。

  因此,應該操作自己擅長的投資工具,“非熟不做”。做交易時,心態最重要,在交易前要花費大量精力來研究分析影響價格的因素,這些準備工作在交易中更多的是起到增加持倉信心的作用。如果是不熟悉的工具,尤其是一些期貨品種,在價格的波動中很容易被“洗”出來,往往是看對方向卻虧了錢。

  二是擅長的交易模式。交易模式的關鍵環節包括進場策略、持倉周期、頭寸安排等。我們要根據自己的性格特點,以及歷史的交易情況,來固化我們擅長的交易模式。

  在交易初期,我們會不斷嘗試各種模式,但慢慢會發現,我們對其中某一種模式更有親切感,盈利的概率更大。那么我們就應該以此種模式為基礎來梳理、構建、完善自己的交易模式。比如,進場時,傾向于短線交易,選擇15分鐘或者更短周期的K線來分析行情;進場策略上,傾向于選擇振蕩收窄后的突破時機進場;資金分配上,傾向于低風險,初次倉位20%以內,初始虧損1%或者收益回撤1%平倉等。交易體系的每一個模塊都應該是我們擅長的,或者說與我們的個性特性相輔相成的,只有如此,才能構建一個相對穩定的交易體系。

  在學習和實踐中不斷完善自己的交易體系

  交易是一個需要花精力和時間勤奮鉆研學習的事情,我們要不斷學習和借鑒他人的交易經驗,發現自己交易體系的不足并不斷改進。首先,要研讀關于交易的經典著作。對于與自己個性契合的交易著作和模型,要系統讀上多篇,并在一些細節上反復揣摩。其次,要堅持簡單實用的原則來借鑒。在交易體系上,越簡單越容易操作,也越容易固化,適應復雜行情的穩定性也越好。再次,要多與他人交流,但不能盲信他人。要通過多與外部交流來獲取更多的信息,發現自己交易體系的不足之處,但在交流中要對意見和建議仔細辨別,并非所有的意見、建議都是適合自己借鑒吸收的。最后,要借助工具建立和改進自己的交易體系。隨著量化工具大量引入到國內,量化交易平臺的功能越來越強大,我們可以借助于一些量化工具來驗證、改進完善自己的交易體系。

  目前期貨程序化交易平臺較常用的有交易開拓者、金字塔、MULTICHARTS、文華財經等,單方向交易或者簡單的套利交易可以借助這些平臺來實現程序化交易,也可以利用這些平臺回溯歷史數據來檢驗自己的交易體系是否有效。此外,還可以借助這些平臺來優化自己交易體系的參數。對于一些較復雜的策略,或者需要在較多品種選取交易標的時,比如在數千只股票中按照某一規則選取出部分股票,則可以借助于Matlab等工具來實現交易體系的量化、歷史數據回溯、交易端口對接等。但是在運用量化工具時,要注意規避參數過度優化、模型失效等風險。

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