我們必須承認(rèn)期貨交易程式只是類比期貨走勢的某個局部段落,不管是當(dāng)沖單或波段單,當(dāng)沖單模擬當(dāng)天,波段模擬某一段時日.既然是模擬,就牽涉到機(jī)率問題,而時間越長,變異的范圍越大.有的朋友靠波段單的交易程式賺了不少錢,可喜可賀,但未實(shí)現(xiàn)獲利前的煎熬, 特別是碰到連續(xù)幾天盤勢跟預(yù)期相反時,所需的忍受毅力也是十分令人敬佩的.

如果是當(dāng)沖單的交易程式,越貼近現(xiàn)實(shí)走勢,其對的機(jī)率自然就越高,如果以K線論,十分鐘比三十分鐘對的機(jī)率高,三分比五分高,一分比三分高.從微積分看,一分鐘的K線所連起來的線也是最接近走勢線.所以,如果要提高交易程式的勝率穩(wěn)定性,如果同樣是勝率70%,一分鐘的穩(wěn)定性要比三分鐘的高,個人偏好采一分線.

交易程式就是要在指數(shù)漲跌間獲取利益,考慮的時間越長,指數(shù)變動的范圍就越大,能不能如愿獲利的機(jī)率就越低.例如要在一分鐘內(nèi)獲利5點(diǎn)的機(jī)率比要在一天內(nèi)獲利50點(diǎn)的機(jī)率大.就更別提要在一個月獲利500點(diǎn)的機(jī)率了,那已經(jīng)純粹是猜謎了.

網(wǎng)友討論一：

我的想法跟您很像. 我認(rèn)為點(diǎn)數(shù)的跳動為分至最小單位時, 與下個時間單位相比, 上漲與下跌的機(jī)率是相同的.

我認(rèn)為價格的變動是隨機(jī)的. 而隨機(jī)堆砌出來的分線, 五分線或許還是隨機(jī). 但是從分線小時線堆砌出來的均線
或是衍生出其他的指標(biāo). 就偏離了價格隨機(jī)的本質(zhì)了.

白話的意思就是, 我不認(rèn)為均線等等的交易系統(tǒng)有效(甚至連趨勢我都認(rèn)為無效). 因?yàn)槲艺J(rèn)為價格是隨機(jī)的.

我曾經(jīng)想過一個基於價格隨機(jī)衍生出來的交易策略, 如下:
隨機(jī)挑選一個時刻買進(jìn), 上漲N點(diǎn)就停利, 下跌M點(diǎn)停損. 且 N-M-手續(xù)費(fèi)>0 且 N, M 盡可能小
例如: 臺指期. 隨機(jī)買進(jìn). 上漲12點(diǎn)我就賣出, 而下跌8點(diǎn)賣出(假設(shè)成本來回3點(diǎn)).
說明: 隨機(jī)來看, 上漲12點(diǎn)的機(jī)率跟下跌8點(diǎn)的機(jī)率, 應(yīng)該是50% - 50%. 但是一來一我就生了1 點(diǎn)利潤.

很可惜. 套用了真實(shí)的交易成本後, 這個策略回測效果很差. 不曉得M大的想法是怎樣呢？

網(wǎng)友討論二：

我也是同意兩位的看法,唯獨(dú)就市場價格是否完全隨機(jī)這一點(diǎn),我倒是覺得市場價格在某些局部時間(可能是一分鐘,三分鐘,五分鐘,甚至長達(dá)30分鐘)是在多空主力的某一方發(fā)動攻擊而產(chǎn)生的,舉個明顯的例子,在6/23,11:42當(dāng)金融期拉到漲停時,臺指期多方發(fā)起猛烈的攻擊,一路所有的賣單統(tǒng)統(tǒng)照單全收,拉到漲停,但空方也不是省油的燈,反向殺回200多點(diǎn),當(dāng)然這種例子不是常有,但說明了某些價格有相當(dāng)大的成分取決於多空主力的意志力及彈藥多寡,另外,較明顯的例子就是整數(shù)關(guān)卡(如6400,6500之類),多空優(yōu)劣勢具體表徵的平盤點(diǎn)及開盤點(diǎn)的攻防戰(zhàn).

我想我們之所以試圖利用程式來交易,無非是希望程式工具能依據(jù)某些我們觀察到的特定條件,輔助我們在正確的時間加入勝算大的一方,然后在適當(dāng)?shù)臅r機(jī)趕快溜走,什麼時機(jī)出場就取決我們要承受多少的風(fēng)險,時間越長及要求的獲利點(diǎn)數(shù)越高,風(fēng)險就越高,上車點(diǎn)對,下車點(diǎn)未必對,反之,上車點(diǎn)雖不好,但愿意忍受較大的路途顛簸,也許也可以熬到好的下車點(diǎn).

也就是說,我們不是隨機(jī)去挑一個點(diǎn)買進(jìn)或賣出,而是挑一個你認(rèn)為是關(guān)鍵性的一點(diǎn), 獲利N點(diǎn)就停利, 損失M點(diǎn)停損. N,M要設(shè)幾點(diǎn)，說實(shí)在的，我也不知道，只是可以確知的是，NM越小碰到的機(jī)率越大，所以基於避免還沒賺到錢就已停損出場的風(fēng)險，通常我M會設(shè)大一些（因?yàn)閷M(jìn)場點(diǎn)有信心，停損碰到的機(jī)率低），但是我又很膽小，怕煮熟的鴨子飛掉（停利點(diǎn)設(shè)太高，還沒到之前，盤勢已反轉(zhuǎn)，相信有不少朋友都曾為那差一點(diǎn)的一點(diǎn)而捶胸頓足），N相對於M會小些，到目前為止的實(shí)際績效，自己還算滿意。僅供參考，虧錢不要找我算帳，嘿嘿。

網(wǎng)友討論三：

小弟也有一些看法~

1.價格不是隨機(jī)，而是有跡可循、具有預(yù)測效果的。
2.如何取得價格的蛛絲馬跡呢?
國際上的計(jì)量基金或期貨基金，可能會告訴你說透過高等統(tǒng)計(jì)、人工智慧或復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型等等，才有機(jī)會取得價格的蛛絲馬跡。
其實(shí)目前的程式交易就已經(jīng)是基礎(chǔ)的計(jì)量過程。
例如：
計(jì)量交易：針對時間序列，透過統(tǒng)計(jì)的取樣過濾資料的雜訊后，套用Momentum或Mean-Reversion的數(shù)學(xué)模型來做交易。
程式交易：針對原始的價格(時間序列)，整理成開高收低的K線(資料的取樣)后，和套用技術(shù)指標(biāo)(數(shù)學(xué)模型)來做交易。
Make yourself rich，不需要太復(fù)雜的計(jì)量交易。
3.巴菲特和索羅斯都可以否定強(qiáng)勢效率市場假說。
4.臺灣是淺碟性市場，應(yīng)該是符合半強(qiáng)勢效率市場。

世界級數(shù)學(xué)大師詹姆斯．西蒙斯，管理規(guī)模五十億美元的Medallion對沖基金，自八八年成立以來，年均報酬率高達(dá)三四％。西蒙斯最近籌設(shè)一支規(guī)模可能高達(dá)一千億美元的基金，震驚華爾街，這是整個對沖基金業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的十分之一！

你可以想像七十名擁有數(shù)學(xué)及物理學(xué)博士頭銜的人，坐在華爾街金融辦公大樓盯著電腦螢?zāi)唬M(jìn)行套利、投機(jī)或避險交易嗎？這不是時空錯亂，「文藝復(fù)興科技公司」（Renaissance Technologies Corp.）雇用了七十位數(shù)理博士，研發(fā)出一套精細(xì)復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，緊盯全球各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、商品及證券價格變化，無論是做多或放空，隨時掌握時機(jī)出手。

運(yùn)用數(shù)學(xué)模型　電腦運(yùn)算選標(biāo)的報酬率驚人

這家數(shù)理專家云集的公司，正管理全球最賺錢的對沖基金——Medallion Hedge Fund，由世界級數(shù)學(xué)家詹姆斯．西蒙斯（James Simons）擔(dān)任負(fù)責(zé)人。
以電腦運(yùn)算為主導(dǎo)，在全球各種市場上進(jìn)行短線交易，是「Medallion基金」的成功祕訣。
Medallion基金利用數(shù)學(xué)預(yù)測模型，對一堆投資標(biāo)的如股票、債券、貨幣、商品、選擇權(quán)等進(jìn)出套利。新成立的「文藝復(fù)興法人股票基金」將採取截然不同的運(yùn)作策略：偏重於投資美國股市、持有時間會超過一年。
從數(shù)學(xué)天才變身成為華爾街億萬富翁，西蒙斯被譽(yù)為「地球上最好的基金經(jīng)理人」。
西蒙斯領(lǐng)導(dǎo)的Medallion基金，規(guī)模五十億美元，自一九八八年創(chuàng)立以來，年均報酬率高達(dá)三四％，在業(yè)內(nèi)傲視群雄，堪稱表現(xiàn)最佳的對沖基金。就算大名鼎鼎的索羅斯（George Soros）量子基金（Quantum Fund），同期年均報酬率也只有二二％，而標(biāo)準(zhǔn)普爾五○○（S&P 500）指數(shù)同期的年均漲幅，才只有九．六％。
事實(shí)上，這個報酬率已經(jīng)扣除了五％的資產(chǎn)管理費(fèi)，以及四四％的投資收益分紅等費(fèi)用。西蒙斯收取的這兩項(xiàng)費(fèi)用，是對沖基金平均收費(fèi)的兩倍以上，○四年光是傭金就賺進(jìn)五億美元。

數(shù)理專家做投資　發(fā)現(xiàn)貨幣交易中有特定規(guī)律

西蒙斯畢業(yè)於麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)系，獲柏克萊加州大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位后，返回麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)和紐約州立大學(xué)石溪分校數(shù)學(xué)系任教。
西蒙斯和中國著名數(shù)學(xué)家陳省身教授合作發(fā)現(xiàn)的「Chern-Simons幾何定律」，成為理論物理學(xué)的重要工具。此外，西蒙斯曾擔(dān)任普林斯頓大學(xué)國防研究學(xué)院的密碼破譯專家。
在數(shù)學(xué)領(lǐng)域工作十五年、數(shù)學(xué)研究正處於高峰時，西蒙斯轉(zhuǎn)入金融界，開始創(chuàng)立私人投資基金，目前是世界上最賺錢對沖基金的負(fù)責(zé)人，○三年在華爾街投資經(jīng)理人薪水排行榜上高居第三。
西蒙斯說：「有些交易模式并非隨機(jī)，而是有跡可循、具有預(yù)測效果的。」於是他發(fā)展出一套運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法建立風(fēng)險投資的數(shù)學(xué)預(yù)測模型，創(chuàng)下驚人的投資報酬率。
西蒙斯說，過去的選股方式，既能讓人變成一夜英雄，也能在翌日把人打回原形。「大多數(shù)時候，選對股不過是幸運(yùn)而已。」他說：「數(shù)學(xué)模型可以降低風(fēng)險，也能減少日復(fù)一日的惡化。」因此，交易行為不應(yīng)是一種人為判斷，而應(yīng)是復(fù)雜精細(xì)的電腦計(jì)算模式。
西蒙斯剛開始從事投資工作時，也是仰賴個人判斷作決策。直到有一天，他從貨幣交易中發(fā)現(xiàn)特定的規(guī)律，建立出一套預(yù)測貨幣走勢的數(shù)學(xué)模型。從此，他變成一位「模型先生」。

黑箱作業(yè)　所有投資策略演算法都保密

從冰冷的數(shù)學(xué)家化身為炙手可熱的基金經(jīng)理人，西蒙斯憑著獨(dú)創(chuàng)的數(shù)學(xué)投資模式，創(chuàng)造了前所未有的成就。這套數(shù)學(xué)家式的繁復(fù)運(yùn)算模式和分析方法，華爾街一般財(cái)經(jīng)背景的基金經(jīng)理人根本無法企及。
西蒙斯喜歡聘用數(shù)理專家，公司背景完全和華爾街沾不上邊。
這些來自數(shù)學(xué)、物理學(xué)、天體物理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的專家，運(yùn)用量化策略，從龐大的市場數(shù)據(jù)中抽絲剝繭，找尋統(tǒng)計(jì)上的關(guān)係，找到預(yù)測商品、貨幣及股市價格波動的模式。( www.kzuj.com.cn )
華爾街雖然也有其他對沖基金，採用了相同的策略，卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及Medallion基金那般成功。
不過若想要進(jìn)一步了解西蒙斯的數(shù)學(xué)投資模式，恐怕是妄想，因?yàn)槲髅伤箤痘饍?nèi)部操作保密到家！
目前文藝復(fù)興科技公司基本上是「黑箱操作」，同行和投資人無從得知西蒙斯真正採用的演算法和交易策略，工作人員則發(fā)誓要保守祕密。
西蒙斯從來不雇用華爾街分析師，他身邊圍繞著一群「怪胎」。文藝復(fù)興科技公司有一百四十名員工，其中三分之一擁有數(shù)理博士學(xué)位，大部分是西蒙斯的學(xué)生。
這群「超級怪胎」的專業(yè)領(lǐng)域千奇百怪，包括天體物理學(xué)、數(shù)字理論、電腦科學(xué)、計(jì)算語言學(xué)等。「我們不雇用商學(xué)院學(xué)生，」西蒙斯表示，目前公司只有一位金融博士，「我們只聘請數(shù)理人才。」
西蒙斯行事低調(diào)，鮮少與媒體接觸，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如巴菲特那麼有名，甚至許多華爾街同行也未曾聽過他的大名，但他卻是一張不能被忽視的王牌。（www.kzuj.com.cn ）
千億美元規(guī)模　新基金成立計(jì)畫引起金融圈騷動
最近，西蒙斯揚(yáng)言要設(shè)立一支規(guī)模高達(dá)一千億美元的基金，相當(dāng)於全球?qū)_基金行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的十分之一。此語一出，立即在金融圈引起騷動。
這支由數(shù)學(xué)家和物理學(xué)博士共同開發(fā)的基金，叫作「文藝復(fù)興法人股票基金」（Renaissance Institutional Equities Fund），從去年十月創(chuàng)立以來，短短三個月即已集資四十億美元。
許多基金經(jīng)理人都發(fā)現(xiàn)，當(dāng)管理的資產(chǎn)過於龐大，對沖基金要想實(shí)現(xiàn)高於業(yè)內(nèi)平均水準(zhǔn)的報酬率就愈來愈難；但西蒙斯卻想驗(yàn)證數(shù)學(xué)模型適用於任何規(guī)模的基金，他到底是對沖基金的異數(shù)？還是會步入LTCM（長期資本公司）的后塵？華爾街和數(shù)學(xué)界都等著看。

其他高見看  期貨交易程式與機(jī)率（2） http://www.kzuj.com.cn/2016/03/24/34714.shtml