關于構建動態的高勝率交易策略的構想
作者：開拓者 TB 來源：cxh99.com 發布時間：2013年02月22日
Mark Weinstein是一個交易界的傳奇人物。一般來說，我們不會對策略的勝率做過大的關注，因為低勝率（比如40%左右）策略同樣可以產生長期的贏利。況且，一般來說，獲得60%的勝率是很難的。然而，Mark Weinstein走向了一個我們不敢想象的極端：他的交易勝率在99%左右。雖然我半信半疑，但是很多資料都對這一點做出了認可。
總的來說，他的交易方式是這樣的：
1）他使用各種技術分析手段，結合對市場和圖像的理解，和很好的market timing。
2）他不相信系統化交易，因為他認為市場是變化的。
3）最重要的一點：他只在所有苛刻的條件都同時滿足的情況才進行交易。因此，他會謹慎地放棄很多也可能獲利的機會。具體來說，他從不相信單一的技術指標，他在不同時期使用不同的指標組合，并且會用多重信號來過濾噪音。只有當所有信號都提示一個交易動作，并且market timing很好時，他才會做出交易。因此，他的交易頻率很低。
于是，我想到了如下的方法：
其實，他雖然不相信系統化交易，但是，他不就是用自己冷靜的大腦來模擬若干個動態的交易系統嗎？不就是在不同的市場狀態下使用不同的策略嗎？那么，我們為什么不可以把這一過程模型化呢？
很多人說：不行，如果像他那樣謹慎，不斷地過濾，那信號太少了。是的，如果我們只用一個策略的話，確實如此。那么，如果我們有很多信號很少，過濾非常嚴格的策略呢？比如說，一個很嚴格的子策略A只在市場波動性很大時才可能有信號，另一個子策略B只在低波動性時才有信號，C只在策略B的上筆交易贏利的情況下有信號，D在A連續兩次贏利后才開始檢測信號，E只在跳空時才開始檢測信號，F只在連續3天跳空時才才開始檢測信號 ... 等等。這樣，我么不必要求每個模型都可以動態地調整，因為每個模型只在特定的時候有信號，并且只產生很少的信號。每個子模型的構建只為了抓住一個特定的市場機會，對于其他機會，我們一律過濾。這樣，我們就輕松地構建出了一套由靜態模型組成的動態策略組合了。
參考：Market Wizzard, http://www.oceantribe.org/vb/showthread.php?t=40837
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