Q&A

1.賭博和投資的分別
投資:
操作具有可分析性的項目,掌握正確的分析方法.
如果妳去過賭場,可能妳會知道什麽是21點.那麽21點算不算賭博呢?
麻省理工學院就有壹個團隊利用算牌的方法破解了21點,橫掃美國賭場.
所以,如果妳操作的是具有可分析性的項目,而且妳掌握了正確的分析方法,即使妳是在賭場裏邊,妳仍然是在投資.
賭博:
操作不具備可分析性的項目,或者沒有掌握正確的分析方法,純粹碰運氣
2. 關於回報率的理解
通常我們在接觸到壹個交易系統的時候,最直接的反應就是問這個系統的回報率有多高?
沒有復式使用資金的情況下,我們這個系統的年回報率是在30%到50%之間。
人們在聽到這麽壹個答案之後,也許會覺得很高,又或者會覺得很低,但其實,大部分人對回報率這個概念,沒有壹個正確的認識.
如果我們買六合彩,付出五塊錢,有機會收獲2000萬,40000%的回報率,算不算高?
或者,我們用100萬元去做壹個定期存款,壹年之後,我們收獲15000塊錢,1.5%的回報率,算不算低?
當我們這樣問這兩個問題,稍微有點常識的人,都會覺得無論回答高與低,都不是合適的答案.沒錯,因為回報率必須跟風險關聯起來,才有意義.
所以,人們設計了各種各樣的指標去表達這個風險跟回報之間的關系. 而其中學院派基金經理們最喜歡用的指標是夏普比率SHARP RATIO.
夏普比率這個計算方法裏面稍微有壹點點復雜,這裏就不詳細解釋了。雖然不做詳細解釋,但我們可以從側面去描述壹下。這個比例了,壹般來講是越高越好。
現在外面市面上的機構投資者,他們所采用的交易系統的夏普比率,壹般在0.6%到0.8%之間。能超過1.5%就算是很不錯了,而我們這個系統在夏普比率是多少呢?答案是1.7%。
夏普比率,正如我上面所說,是壹個比較學院派的指標。在這裏我想介紹壹個更通俗易懂並且更精確的指標:RBD率.
RBD率 全名 RUIN BEFORE DOUBLE RATIO
表達了某壹金額的投資,在變成雙倍之前全部全部損失的機會率。
如果說某壹項投資的RBD比是1/10,那麽這個意思就是說,平均來講,妳的初始資金翻倍的機會是妳損失全部初始資金的機會的兩倍。
我們這個交易系統的RBD比多少呢? 答案是1/4000.
3. 關於我們的交易系統的構成和原理。
我們這個全自動交易系統的構成包括了三個部分,第壹個部分是關於交易方向,第二個部分是關於資金管理,而第三個部分是關於風險管理.
A 關於交易方向
市面上,有各種各樣的分析工具,例如,有蠟燭圖,條形圖,XO圖,四度空間等等,因此衍生出各種各樣的交易指標,例如,移動平均線,RSI,MACD等等,以及各種各樣的交易系統,例如江恩理論,波浪理論,等等。
市面上,也有著各種各樣的投資分析專家。他們精通上述的各種分析工具,分析理論和分析指標。
在進入正題之前,先講壹點題外話. 在投資界流傳著這麽壹個故事:
在十幾二十年前,曾經有人做過這麽壹個試驗,找來當時比較出名的十個投資分析家,運用他們的知識和技巧,選取五十只股票.
同時,找壹只猴子,用抽簽的方法,也選取五十只股票.
結果在壹年以後,猴子選取的股票的收益比專家們選取的股票的收益還要高.
那是不是這些學者專家都比不上壹只猴子呢?對於這個問題,我不予置評. 但是我想指出的是, 當時的人們,包括這些專家學者們,忽略了很重要的壹點,那就是他們所學到的這些分析指標,分析方法,分析工具,其實都還這是壹種假說.
什麽叫假說?他說就是沒有經過驗證的理論.
日本人在很早很早以前發明了陰陽燭這種圖表分析工具,而在陰陽燭的分析方法之中,也有壹些相當出名的假說,舉個例子講頭肩頂,國內叫三頂,英文叫HEAD AND SHOULDER, 壹般的解釋是說,當出現這種頭肩頂的圖形,後市就會往下跌.可問題是,誰做過統計呢?這種說法的
準確率有多高呢?它可以應用在小時圖呢,分鐘圖呢還是日線圖呢? 答案是沒有.沒有人做過這種統計.
也許這裏面有很多很多的原因,但其中壹個很重要的原因是,當時還不具備條件去做這種統計.因為,這裏面涉及到太大太大的數據量,而我們當時計算機的計算能力,還不能處理如此海量的數據.直到最近幾年出現了雲技術(通過網絡共享多臺計算機的計算能力),才使得這種
統計成為可能. 這就是所謂的大數據.
我們團隊運用大數據技術,投入了大量的資金以及時間,對比較著名的的分析方法分析指標,以及分析工具做了統計,根據統計結果,我們在其中篩選了確定性比較高的壹部分分析技術加以運用.然後把這些分析技術通過電腦語言編程,使之成為我們交易系統的壹部分,從而做
出交易方向的選擇.至於選取了哪些分析技術,那就是商業秘密,不方便公開了.但可以透露壹些我們篩選時所采用的準則,就是這些分析技術,必須同時能適應,牛市熊市,以及上落市.
B 關於資金管理
在資金管理方面,我們主要了采用凱利公式在計算原理。
凱利公式最初為 AT&T 貝爾實驗室物理學家約翰·拉裏·凱利根據同僚克勞德·艾爾伍德·香農於長途電話線雜音上的研究所建立。後來香農發現要把內線消息不準確的部分當作雜音來處理,就可以把這個公式應用在擁有內線消息的賭馬方面。從而幫助壹個賭徒在內線
消息不完美的情況下,能決定最佳的下註金額。從而使得資金可以在最低風險的情況下以最高速度增長。凱利的公式隨後被香農的另壹名同僚 愛德華·索普應用於二十壹點和股票市場中。
原始的凱利公式,並不能被直接簡單的運用,因為其中很多假設跟現實中是不同的,我們團隊主要是采取了其中的核心計算原理,然後做出了自己的優化。
C 關於風險管理
交易系統擁有智能的自動止損模塊,當滿足特定條件時,交易系統會自動做出止損操作。