《高级技术分析》读后感

2011-10-20 09:07:15

它所以是上天的恩赐有两个原因。

第一,电脑允许任何交易员利用它来运作交易系统,如果利用人工计算则过于复杂与耗费时间。它可以让交易员同时使用更多的交易系统,也能兼顾更多的市场,而且使用的方法包含了复杂的数学公式。

第二,也是更重要的一点,电脑可以让交易员在真正投入交易之前,先对交易系统进行严格的历史价格测试。

电脑已经成为噩梦的原因是,它们使对历史价格进行分析的系统得以建立,但交易员依据系统在未来进行交易时,却无法重新展现其功能。这些交易系统称为曲线匹配系统。曲线匹配系统是由系统开发者检查历史资料,寻找有效的规则所建构成的交易系统。

曲线匹配系统

普通以季节性因素做为交易决策的基础导致了某些古典曲线匹配式交易系统的产生。

在电脑价格尚未普及化之前,要分辨曲线匹配的交易系统很简单。它们具有可怕的复杂规则、例外以及例外中的例外。

然而当电脑使交易系统变得更加复杂和数学化,交易员却疏忽了电脑究竟在做些什么。由于电脑研究有些令人难以理解的部分,反而增加了它的可信度。

非曲线匹配系统

判断交易系统是否属于曲线匹配的关键,在于该系统的开发者是如何订定规则的。假如他靠检验历史价格来寻找适用的规则,并适当地将这些规则加以调合,这种交易系统就属于曲线匹配式的系统。

交易系统的曲线匹配特性愈强,愈不可能在未来发生作用。相反地,如果交易系统的开发者并未参考任何特定的历史价格资料,而是基于市场如何运作的原理去建立系统的规则,这个系统就不是曲线匹配的系统。

假使一个非套入曲线式交易系统在对足量的历史价格进行测试时能发挥作用,则它在未来持续发挥作用的机率会比曲线匹配交易系统高出许多。

最佳化

我们在处理数学式交易系统复杂的内容时,总会发现许多可变参数。唯一能够让你提升交易系统绩效的方法,就是利用历史价格对系统进行测试,并且以不同的参数值探求结果。

适度地将系统最佳化是必要的。但是如果过度最佳化,你的交易系统将是一套高度曲线匹配型的系统,这将使该套系统未来绩效的可信度降低。

我们对系统进行历史价格测试时,必须牢记自己的目标是什么。我们的目标并不是要建立一套在过去操作绩效最佳的系统。我们想要创造的系统是能在未来产生最大获利的系统。未来才是你能赚到实际财富的竞技场。大多数交易员不知道,在历史价格测试中能获利的交易系统,与能在未来实际交易中获利系统之间的差异。

商品交易方法的测试

商品交易员有两种极端的类型。有些人不对其新宠的技巧进行历史资料的测试,以确认该技巧过去所具有的效力。他们对于该技巧信心十足,仅仅因为它源自某权威人士,或因为它曾经在某些走势图形中发挥了相当的功能。另一极端形态的交易员,认为过去有杰出表现的技巧,在未来也想必能够带来利润。依据他们的想法,某技巧的过去绩效愈佳,则用之于实际交易时,它搏取丰厚利润的机会也愈大。

就你的荷包而言,这两种观点都同样危险。

针对某商品交易系统进行历史资料的测试,其功能就如同试婚。这并不保证婚姻成功,但这是一种绝佳的方式可以增进彼此之间的信心,并避免一些不愉快的意外。透过历史资料的测试,你可以了解该系统的运作程序与限制,这将使你受益良多。

针对某商品交易系统进行历史资料的测试,其功能就如同试婚。这并不保证婚姻成功,但这是一种绝佳的方式可以增进彼此之间的信心,并避免一些不愉快的意外。透过历史资料的测试,你可以了解该系统的运作程序与限制,这将使你受益良多。

目前而言,除了资金极少的交易员,大多数人在财务上均能够承担电脑与测试软件的花费,人们再也没有借口采用未经测试的观念来从事交易。然而,决定测试某系统,这仅仅是问题的开端。如果你想获得真实的结果,则你必须了解如何进行测试。

资料的期间

测试者所需面临的第一个重要问题便是,采用何种资料。当然,你用来测试某系统的资料,必须符合该系统将使用于交易的期间。

资料的形态

在决定采用每天的资料来测试某系统时,测试者对有关资料的决策问题仍未完全解决。历史性测试通常采用的每日资料共有三种:实际的契约资料、永久的契约资料与连续的契约资料。资料的选择会影响测试的程序与测试的结果。

测试期间

在测试交易系统时,另一项重要的考量因素,便是历史测试期间的长度。BruceBabcock相信五年是相当不错的测试期间。这应该可以提供颇具代表性的样本,涵盖充分的上升与下降趋势,以及种种的价格波动程度。最近过去的五年,与未来的交易应该仍然有相当的关联。这段期间可以提供足够的时间来产生充分的交易笔数,相对地,它也不是很长的时间,而能够快速地完成测试。为了避免测试发生扭曲的结果,你也必须注意资料在特殊期间内所出现的不正常现象。如果这种价格行为因此而造成特别有利或特别不利的结果,而它们在未来重复发生的机率并不值得重视,则此测试结果便不太具有意义。

采用不同的时间间隔

在系统最佳化时,系统内的可变参数愈多,进行愈多的测试来搜寻每一参数的最佳值,则该系统在历史测试中的绩效便愈好。不幸地,当采用最佳化来锁定某系统的最佳历史绩效,你也将因此而减少该系统在未来重复其历史绩效的可能性。

防止过度采用最佳化的有效方法,是将历史资料做不同区隔,而分别供最佳化与最后测试使用。在最理想的状况下,你应该利用比较老旧的资料来建立一套良好的系统,然后立即利用最近的资料来测试该系统。

采用不同的市场

如果你针对一个市场设计一套系统,很容易落入曲线匹配的危险。没有一种神奇的测试方法可以用来测试你的系统规则的曲线匹配程度。确定获利系统没有曲线匹配问题的好方法,就是将它用在不相关的市场作测试。假如它在其它市场也同样可以获利,那么该系统可能就不至于有曲线匹配的现象。它所运作的市场越多越好。假如它在其它市场上不能获利,那就要小心了。这并不是说它一定无效,但的确是一种警讯。

交易成本

交易的固有成本是交易员在迈向获利途中所难以克服的重大障碍。在评估历史交易绩效时,这些成本经常容易被忽略,相对于一笔成功的交易,交易成本虽然微不足道,但随着时间而逐渐累积,它们就变得相当可观了。当你不断进行交易,而平均获利水准下降,则交易成本就显得非常重要。为了模拟实际的交易状况,每笔交易都必须扣减某种合理的成本。否则,测试便毫无意义。

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