交易系统的绩效指标与风险控制
最大资金回挫是整个测试中,资金曲线(Equity Curve)上高点和下一低点之间差的最大值。用另外的话说,如果我决定用这个系统进行交易,最坏的情况是怎样呢?最坏的情况是当我开始用它交易时,正好是在它的资金高点,接着碰到历史上最大的资金回挫。譬如说,这个系统年回报100%,最大资金回挫五万元,我准备投入四万元来交易,那么明年此时我的账户上会有多少钱呢?各种可能性都有,我一定先看它最多能给我亏掉多少。
让我们来看一下最坏的情形:最坏的情形是在看到任何赚钱的希望之前,先遭遇最大资金回挫,我投入的四万钱都亏进去了。这是完全有可能的。如果我遇上了,那么即使这系统每年能给我翻五番都无济于事了,因为我已经出局。知道了最坏的情形,我首先需要做的就是减少交易的仓位。譬如系统测试时的设定是每次交易1000股,在实战中我每次可能只交易200股,这样在实际交易中碰到的最大资金回挫会减少到10000元,在最坏的情形时,我还会有三万元的资金,我还有机会能扳回来。
仓位定在多少合适呢?这涉及到资金管理 (Money Management) 中的仓位计算(Position Sizing)。我是比较保守的,用固定百分比,每次只准备总资金2%的亏损。也就是说,如果我投入十万元资金,每次交易我只准备牺牲2000元。如果买40元的股票,而止损假定必须设在35元,那么每股的风险是5元,我就只能买400股。还有很多别的算法可以用来决定仓位大小。每个人可以根据自己的风险承受能力和系统的盈利能力来决定。
有一点是系统交易者必须心理有数的:系统测试给出的最大资金回挫只是一个理论值。不管我用了多长时间的历史数据做测试,我仍然无法保证测试结果中的最大资金回挫是真正的“最大”,也就是说,在我开始用这个系统实际交易后,我仍有可能碰到比测试报告中“最大资金回挫”还要大的资金回挫,而且我无法确知它有多大。听起来好像充满不确定性,但想想每天我们做的事情也有很多不确定性。譬如,坐飞机就满可怕的,因为谁也不能保证下一次坐飞机不会出事。但是我们并不会因此就不去坐飞机了,为什么?因为遇上空难的可能性极低,估计活一万年而且频繁地坐飞机才可能碰上一次。在交易中也一样,我们需要做的就是把出现灾难性的资金回挫的几率降到最低,低到交易一万年而且频繁地交易才可能碰上一次。能够降低这种几率的方法有:
a。用可能得到的所有数据进行测试。显而易见,测试数据涵盖的时期越长,碰上资金灾难的可能性越小。
b。选择那些“最大资金回挫”随参数的变化不敏感的系统。用变化敏感的系统交易是极其危险的。市场会变化,而交易系统一旦投入交易是不能随意改动的。这就要求系统在参数变化时不会造成灾难性的回挫,这是使用系统交易的最重要的原则。在保证这个原则的前提下,我们才能去考虑如何稳定赢利。
c。把交易出现的顺序打乱,然后模拟在不同交易顺序下系统的表现。这通常被称为蒙地卡罗 (Monte Carlo) 模拟。从风险控制的角度上说,模拟的主要用处是它可以告诉我们,如果交易发生的次序可以打乱的话,我们都会碰上哪些程度上的回挫,以及这些回挫发生的几率又各是多少。
d。同时用多种关联性不强的交易品种(市场)或交易系统,并合理分配资金,以分散资金风险。交易者可以选择对一个交易品种同时使用多个交易系统,或同时在三个不同的时间框架上操作,或者同时交易几个市场,只要在这些系统或市场上的操作结果相关性很低,资金灾难的几率就能成倍降低。市面上有一些软件能够对投资组合进行测试,给风险控制提供了更完善的工具。
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