慢着,,都说了,,是国语长篇,,第三部,,(大结局)

12新作

首先,,回头看看前面两篇,,你会发现,,第二部比第一部难,,有木有??
没看懂的,,有木有??,,不要怕,,木有神马天大的MIMI被MISS掉了,,

很多同学可能在"概率高就重仓,,概率低就轻仓"的阶段,,或是喜欢多次AVGDOWN的SCALE IN那种,,
尽管偶个人不认同/不喜欢,,,但只要IT WORKS FOR YOU,,THERE IS NOTHING WRONG WITH THAT.

还有就是,认定炒股是艺术,"把把都不一样"的同学,,AGAIN,,THERE IS NOTHING WRONG WITH THAT.

而偶们洗桶派的核心是认为,,操作是可重复的,,面对这样的条件,,资金管理就存在有一个最佳点,,偶们在第二部中证明了这个问题,,

现实中,因为种种原因,你可能没有办法承受这个"最佳点"

landlord

      

BRCBRC

12新作

不论你承不承认,,每个TRADE总是想BET越多越好,,因为如果这个TRADE的期待值<0,,你根本不会BET下注,,有木有??
既然期待值是正的,,你总是要赚的最多,,
AGAIN,,不讨论"概率高重仓"的作法,,有这种概念的同学实际上很难证明"概率高/低"
而且所谓的"概率"必须跟赚多少连起来,,

10次,,90%赚$10, 10%亏$50
10次,,50%赚$30, 50%亏$10,,你会选哪一个??

回到现实中,,有2个最主要的因素决定了你的资金策略,,
1. MAX LOSS / TRADE
2. MAX DRAWDOWN

而第二部中找到的那个最佳点,,是针对"MAX LOSS / TRADE"发现的,,

zlm

多谢老大，真是思维模式决定方法，操作方法决定收益。
本钱是块铁，你决定放多少在刀上，放多少在盾上，资金管理就是分好刀和盾的比例。刀用来获利，盾用来活命。全用在刀上，获利很爽，但逃不过被一刀了结。全用在盾上厚实如CD,也无益处。
本钱太少，如手工业者，需卖力求生。本钱稍多可适时撒种，择机收获。本钱再多，无需再种收，退耕还牧，定期剪毛杀羊。只是我们一众小散，如何能吃上青草却不被吃，的确是值得研究
多谢老大

chinesebuffet

思想家！ 数学家！ 股市神童！

时时是好时

12新作 发表于 2013-12-13 05:54 PM
不论你承不承认,,每个TRADE总是想BET越多越好,,因为如果这个TRADE的期待值

星大，考虑到max loss/trade和max drawdown，实际操作中似乎可以不用考虑最佳点，因为反正只能在心理承受范围内操作。

所以似乎可以这样，要下单前先决定好止损点，比如是TF跌1.5%后止损，然后计算心理上对这一单对全账户造成的影响可以承受多少，如果可以承受帐户3%的drawdown，那就很容易得出这一单需要投入多少资金。

不知我说的有没有什么问题？

12新作

时时是好时 发表于 2013-12-15 11:48 AM
星大，考虑到max loss/trade和max drawdown，实际操作中似乎可以不用考虑最佳点，因为反正只能在心理承受 ...

差不多，算是比较传统的计算方法，但中间有一个最大的问题是，所谓的承受能力，要量化
不是感觉

如果你再仔细研究资金管理的曲线，你会发现收益VS交易的SIZE是一个曲线，
在分析完你过去交易特性后，你可以计算出一个最佳点，越靠近这个点，你的收益会是几何级数上升
远离这个点，要么承担风险太小，收益太低，要么风险太大，容易洗白白

很多时候，结果上看，适当的增加减少SIZE，对DRAWDOWN影响并不大
而最后的结果收益差几倍

12新作

12新作 发表于 2013-12-15 08:59 PM
差不多，算是比较传统的计算方法，但中间有一个最大的问题是，所谓的承受能力，要量化
不是感觉

MAX DRAWDOWN这个问题，首先偶说的DRAWDOWN是指连续的几次亏损
严格意义上说，没有意义，因为无论你连续失败了多少次，下一次盈利的概率尺寸
不会增加，仍然是你的原来的平均值，而且如果你的系统是优化的话，
它不应该重复上一次同样的DRAWDOWN，
所以理论上说，基于原来的MAX DRAWDOWN来计算，除了对LD交差，没有明显意义

时时是好时

12新作 发表于 2013-12-15 09:24 PM
MAX DRAWDOWN这个问题，首先偶说的DRAWDOWN是指连续的几次亏损
严格意义上说，没有意义，因为无论你连续 ...

谢谢星老大，很有启发。 问个比较傻的问题，LD交差是什么意思？

金宝

趋势建立后移动止损可以降低max loss。移动止损有几种方法，一个是整体移动，另一种是分批移动，也许还有更多，通常是以平台低点为止损点。加上止损的移动可以降低max loss。