期貨期權(quán)交流交易虧損的來源
作者:MC 來源:cxh99.com 發(fā)布時間:2015年04月09日
- 咨詢內(nèi)容:
本文轉(zhuǎn)載自璞格交易團隊
在量化交易的回測或?qū)嶋H下單當中,DD ( Drawdown ,虧損) 與MDD ( Max Drawdown,最大虧損) 是廣泛被注目的風(fēng)險數(shù)值。我們視MDD 為偶發(fā)性的災(zāi)難性風(fēng)險,較傾向于采用權(quán)益曲線標準差衡量系統(tǒng)的常態(tài)風(fēng)險。今日回頭討論Drawdown 這個部分,因為一個策略的DD / MDD 與它的獲利能力之風(fēng)險報酬比常被視為評價策略的重要依據(jù)。
拆解 DD / MDD 的應(yīng)用與發(fā)生時間
常見的風(fēng)報比有多種方式呈現(xiàn),如上所說,坊間程序交易者慣用兩個方式:( 累積損益/ MDD ),以及( 平均獲利/ 平均虧損)。后者是一個相對較合理的數(shù)值,因為它不受時間因素的影響,單純計算平均損益的比值。對于一個正期望值的交易系統(tǒng)來說,理論上獲利應(yīng)是不斷累積的,所以回測或交易時間越久,累積的獲利就越多。
若以風(fēng)報比R = ( 累積損益/ MDD ) 作為評比績效的依據(jù),則只要在一個足以表大樣本結(jié)論的時間長度內(nèi),此R 值不應(yīng)有大明顯變動,才得以被視為系統(tǒng)本質(zhì)。但MDD 卻又在另一方面被看作判定系統(tǒng)是否失效的依據(jù),等同MDD 也被定義為一個不應(yīng)隨時間而改變的數(shù)值。
回頭檢視R = ( 累積損益/ MDD ),要求累積損益持續(xù)成長的過程中,R 與MDD 豈有都不變動的道理?使用這個公式所衍生的應(yīng)用有邏輯上的根本誤謬。
若系統(tǒng)A、B 回測或?qū)嶋H執(zhí)行時間相同的情況下, A 系統(tǒng)的風(fēng)報比R = 6、B 系統(tǒng)為8,則一般認為在獲利及風(fēng)險的考量上,B 系統(tǒng)能力較佳。然而若視這個R 值為評定策略的依據(jù),那么它就應(yīng)該是一個恒定的值,亦即轉(zhuǎn)化為在「某個固定時間跨距中的( 累積損益/ MDD )」風(fēng)險報酬比為x。
在這樣的基礎(chǔ)下,可接受的MDD 應(yīng)該同時隨著時間增加與獲利一起放大,若一個策略回測十年的獲利為200 萬、MDD 50 萬,則理論上在實際運行后的每一年,能夠允許的MDD 亦放大5 萬。
既然MDD 并不是一個適合用于評估策略是否失效的數(shù)值,我們更應(yīng)該去拆解這些較大型虧損的發(fā)生來源跟意義。著名的傳奇交易者Jesse Livermore 強調(diào)不要害怕失去自己原本就不具有的獲利,在趨勢發(fā)生時勇于加碼,其他多數(shù)成功的交易系統(tǒng)也包含著獲利加碼部分。
然而當手上持有部位數(shù)增加時,資金必然承擔(dān)更大的獲利與虧損可能,因為獲利為風(fēng)險對等擴張的結(jié)果。在回測過程中,使用Multicharts,交易者能輕易統(tǒng)計大型虧損是否統(tǒng)發(fā)生于加碼后的大部位時段,再回頭評斷這樣的MDD 是否具有意義、具有多少意義。
如何處理較大型的 Drawdown?
在策略量化回測的過程中,我們可以在每次新建部位( from Position = 0 to Position > 0 ) 或翻單的時候,定義兩個新的數(shù)值,pl1 紀錄基本部位損益、pl2 加碼部位損益( pl1、pl2 start from 0 ),可簡易區(qū)別基本單與加碼單的獲利與虧損。若要詳細記錄每一次加碼后的實際數(shù)值,可延伸pl3、pl4 ???,一直計算到系統(tǒng)限制的最大部位許可。
大多數(shù)策略所得到的結(jié)果是:權(quán)益變化的區(qū)間大小與部位大小有非常高的相關(guān)性,也就是這些部位大的時候造成了權(quán)益曲線圖上的大起與大落,以及MDD。在得到長期pl1、pl2、pl3、pl4、pl5 … 的均值后,將可回推得到一個非常重要的數(shù)值:最佳加碼間距。
呈上,若MDD 及中大型DD 皆發(fā)生于pl2 以后的部位,則可以消除系統(tǒng)基本風(fēng)險過大的疑慮。由于許多策略得到的大型DD 其實是來自于加碼后的獲利回落,交易者又如何去避免這個風(fēng)險?若當資金部位增加時,只要不匆忙將資金與部位比例和系統(tǒng)訊號拉齊,待每一個商品重新計算基本部位損益( pl1 = 0 ) 或基本部位虧損時( pl1 < 0 ) 再進入場內(nèi),即可避免因為加碼機制而造成的無謂損失。
好玩的游戲, 標準差, 期望值, 程序, 能力