海龜

Chapter 1 風險入迷者

區分投資人和交易人的差異
避險者,搶帽客和投機者的定位

Chapter 2 馴服海龜心智

- 人類情緒既是交易機會來源也是最大挑戰
- 掌握他你就會成功,忽略它後果自己承擔!

行為財務學專研買賣決策的認知與心理因素
發現人類在不確定的情況下,容易犯下系統性錯誤
在壓力之下,人們對於風險和事件機率的判斷力極差


 幾個影響交易的認知偏差:

1.損失趨避(Loss Aversion)
- 人們對於避免損失的欲望比賺錢還要強烈的傾向

2.沉默成本效應(Sunk Costs Effect)
- 把已經投入或花費的金錢,看得比未來可能賺取的金錢還重要的傾向

3.處分效應(Disposition Effect)
- 太早獲利了結,太晚停損出場的傾向

4.結果偏差(Outcome Bias)
- 不考量決策當時的狀況,而以結果論成敗的傾向

5.近期偏差(Recency Bias)
- 偏重最近的數據或經驗,而輕早期數據或經驗的傾向

6.定錨效應(Anchoring)
- 太過倚重或鎖定既得資訊

7.跟風效應(Bandwagon Effect)
- 因為許多人相信而跟著相信的傾向

8.相信少數法則(Belief In The Law Of Small Numbers)
- 從少量資訊歸結出不當結論的傾向

交易模式:
- 順勢操作
- 逆勢操作
- 波段交易
- 當日沖銷交易

市場狀態:
- 靜態持平
- 動態持平
- 靜態趨勢
- 動態趨勢

每種交易模式都有其適合的市場狀態
海龜成員從不預測市場走向
而是觀察市場是處於哪一狀態

Chapter 3 第一個兩百萬是最困難的

- 掌握交易優勢、管理風險、持之以恆、並且保持簡單
- 整個海龜訓練內容其實就是成功交易的基礎
- 可用以上四原則一言以蔽之

這章在介紹海龜課程

- 破產風險

舉例來說
假設你玩丟骰子
我說,如果你丟出456點我讓你一賠二
你會想要多下點賭注
因為勝率有50%這三面又可獲得原賭金的兩倍
假設你口袋有1000元,你會下多少賭注?
即使賭盤對你有利還是有輸錢的可能
如果賭注過高
連輸幾次就可能無法再靠存機率繼續玩

破產風險最重要的一點是
賭注越高,危險率將不成比例的變大

- 風險控制學

資金管理是一門將破產風險保持在可接受的程度
同時又把獲利潛力擴大至極限的學問
海龜們使用兩種資金管理方式
1.把持有部位分成許多小部分
2.用ATR去界定

期望值讓我們在虧損時也能繼續有信心交易下去
因為不管使用哪一種策略
虧損是絕對避免不了的

[海龜觀念]

1.放眼長線
2.避免結果偏差
3.相信期望值大於零的交易成績

期望值是把每一筆交易的平均獲利除以平均投機成本
而投機成本是進場價格減去停損價格
乘以交易契約數再乘以每張契約大小
在期望值大於零的系統
虧損就像是做生意的成本
而非交易錯誤或差勁決策所引起

海龜課程的內容重點如下
1.掌握交易優勢
- 找出可以產生長線收益的策略
- 因為它的期望值大於零

2.管理風險
- 控管風險才能持續交易下去
- 否則就算在期望值大於零的交易系統下也等不到親眼看到獲利

3.持之以恆
- 貫徹你的投資計劃
- 才能達成你交易系統的正數期望值

4.保持簡單
- 海龜交易法的精隨是搭上每一道趨勢
- 只要兩三道趨勢就能讓你賺飽荷包
- 因此錯失任一道趨勢都可能摧毀整年獲利
- 這個道理很容易懂但要做到並不容易

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Chapter 4 用海龜方式思考

- 好交易非關正確看法而是正確交易
- 若想成功則需放眼長線
- 不理會個別交易結果

交易贏家的特質:
1.誰對誰錯不重要
- 交易贏家只思考現在,盡量不多想未來,也不要企圖預測未來

2.忘卻過去
- 多數交易人對未來想得太多,對過去又流連忘返
- 他們擔心做過的事,犯下的錯,以及過往虧損的交易

3.避免未來式
- 要克服第三種心理
- 你需要從或然率和機率的角度來思考未來
- 而不是從預測的角度

海龜的思考方式:
1.交易現在
- 不要緬懷過去或企圖預測未來
- 前者會產生不良後果
- 後者則是不可能的任務

2.思考機率不要預測
- 把重心放在能創造出長線成功的正數機率方法上
- 不要企圖預測市場

3.自己的交易自己負責
- 不要把你的錯誤和失敗歸咎他人,市場或你的經紀商等等
- 位自己的錯誤負起責任並且學到教訓

Chapter 5 掌握交易優勢

- 專家與業餘者最大的不同就是專家掌握交易優勢
- 忽略這點你將被生吞活吃

要找出優勢你必須找出試場在某一時間內
朝特定方向發展的機率大於正常機率
並設定進場點
然後每一個進場點都有一個出場策略
以便從市場移動中獲利

系統優勢的三大要素:
1.投資組合選擇
- 選擇任一日哪些市場適合交易的規則系統

2.進場信號
- 決定何時進入某一交易買進或賣出的規則系統

3.出場信號
- 決定何時出脫某一交易買進或賣出的規則系統

有時候某一進場訊號擁有短線優勢
但不具中長線優勢
相反地
出場信號也可能會具長線優勢
但不具短線優勢

Chapter 6 喪失優勢

- 優勢只出現在買賣雙方的戰場上
- 身為交易人的你,要找出這些地方,看看誰輸誰贏

接近支撐和壓力的價格就是所謂的不穩定點
它們的位置代表價格不會維持在此
而比較可能上漲或下跌
價格不穩定點是極佳的交易契機
因為這時候成功和失敗的交易價差極小
誤判的代價也比較低

優勢存在於由認知偏差產生系統性誤判的地方
這些地方就是買方和賣方的戰場
優秀交易人檢視證據
把賭注押在他們認為會獲勝的一方
若押錯邊他們也會勇於認錯趕快出場

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Chapter 7 衡量標準?

- 對風險有成熟的理解和尊敬是優秀交易人的特徵
- 如果你不留意風險,風險就會盯上你

四種主要風險:
1.連續虧損
- 一連串的虧損讓交易帳戶資金水位快速降低
- 讓多數交易人停止交易導致總績效成為輸家的風險

2.低報酬
- 獲利小到不足以維生的時期

3.價格衝擊
- 通常起因於天然災害,不可預知的政治事件,或者經濟災害
- 導致許多無法挽救的虧損
- 在估算風險程度時應謹慎考量價格衝擊的事實

4.系統失靈
- 市場動能改變導致之前獲利的系統開始虧損
- 這種風險多半是因為倚靠不完善的測試方法
- 而不是市場本身的關係
- 對於適用短線系統和善用近期價格行為的人是個比較大的風險

量化風險的評估方式:
1.最大連續虧損
- 這個數字顯示測試期間
- 從淨值最高點跌到最低點的最高虧損比

2.最長連續虧損
- 是指某一淨值高點到下一個淨值高點的時間
- 這個數字可看出在小賠之後,要等多久才能再創淨值新高

3.報酬標準差
- 這可看出報酬分布狀況
- 低報酬標準差表示報酬多半接近平均
- 高報酬標準差表示每月的報酬有相當大的起伏

4.R平方值
- 可看出年複合成長率百分比曲線圖的平滑度

Chapter 8 風險與資金管理

- 破產是最應該關心的風險
- 如果不小心留意
- 它會像夜裡光顧的小偷一樣偷走你所有的東西

資金管理的精隨是在以下兩者之間做出取捨
- 要承擔那麼多風險,最後失去一切或被迫退場
- 承擔極小風險,最後手上留了太多現金

因為承擔過多風險最後讓你不得不停止交易的情況有兩種
- 連續虧損持續過久讓你心裡無法承受
- 突然出現的價格衝擊吞噬你帳戶中所有的資金

適合你的風險水準全看你所重視的是什麼
因此必須了解承受過多風險或過少風險各有何涵義

對多數人來說
謹慎的交易方式是指
使用歷史模擬時
連續虧損不得大於你所能忍受程度的二分之一
如此一來要是系統出現比測試期間還要長的連續虧損
則還有一段緩衝地帶
同時不預期的價格衝擊所造成的影響也較不可能吞噬所有的資金

Chapter 9 海龜交易法的基礎元件

1.突破
- 是指價格漲破或跌破某特定天數的最高點或最低點
- 這是原始海龜系統所使用的主要工具

2.移動平均
- 是持續計算某特定天數的價格平均

3.波動通道
- 把根據衡量市場波動性的標準差或ATR等算出來的移動平均
- 再加上某一特定價值

4.定時出場
- 這是最簡單的出場指標
- 在某一事先訂好的時間出場

5.間單回溯
- 將目前價格與較早的某一歷史價格做比較

若市場開始上揚
遲早會引發順勢操作基礎元件所顯示的長線進場信號
所有基礎元件都可加以調整
讓它們較快或較慢做出反應
因此不管選擇哪種指標
都可以建立出績效相近的系統

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Chapter 10 海龜交易法: 基礎教學

- 保持簡單
- 那些經過時間考驗的方法
- 只要徹底執行
- 絕對能打敗那些花俏複雜的方法

這章介紹了幾個海龜式交易系統
全都是長線操作系統

1.ATR通道突破系統(ATR Channel Breakout)
- 使用ATR做為波動性衡量標準的波動通道系統

2.波林格突破(Bollinger Breakout)
- 使用標準差做為波動性衡量標準的波動通道系統

3.唐奇安趨勢(Donchian Trend)
- 有趨勢濾器的突破系統

4.定時出場唐奇安通道(Donchian Trend with Time Exit)
- 有趨勢濾器與定時出場的突破系統

5.雙重移動平均(Dual Moving Average)
- 這個系統在較快速的移動平均線跨過較緩慢的移動平均線時買進或賣出
- 和其它系統最大的不同處是
- 無論是長線或短線都一直留在市場上

6.三重移動平均(Triple Moving Average)
- 這個系統在較快速的移動平均線跨過較緩慢的移動平均線時買進或賣出
- 前提是移動方向要符合另一條非常緩慢的移動平均線所顯示的主要趨勢

[書上各系統的比較]

Chapter 11 要命的謊言與績效回測

歷史測試結果和實際交易績效出現差異的主要四個原因
1.交易人效應
- 這個效應是指某一方法在最近獲利甚多
- 其它交易人起而效尤使用類似方法
- 讓該方法效果變差的機會大增

2.隨機效應
- 歷史測試所顯示的績效
- 可能要比隨機取樣的勝算還要佳

3.最佳話悖論
- 在某一變數上所做的選擇降低了績效回測本身的預測值

4.過份符合或曲線符合
- 系統可能非常複雜根本沒有預測值
- 因為把它和歷史數據調整到極為接近
- 市場行為稍加改變就會造成明顯較差的結果

Chapter 12 穩固的基礎

- 用差勁的方法來交易
- 就像是暴風雨中站在小船上練習變戲法一樣
- 當然,還是可以做到
- 只是如果能站在平穩的地面上,變起戲法就容易多了

[ 測試的統計基礎 ]

從母體取樣進行推測的統計領域
同時也是歷史測試預測力的基礎
從母體抽樣來推論的做法
有兩個主要因素會影響統計有效性
分別是樣本大小以及該樣本能代表全體的程度是多少
許多交易人和新系統測試者只明白樣本大小的理論
但卻以為他指的只是測試中的交易筆數
他們不了解如果某些規則或概念只適用於少數情況
則就算測試了上千筆交易
測試的統計有效性還是會降低
他們也常忽略了樣本必須能代表母體這個必要性
因為沒有客觀分析則很難去衡量這一點

[ 現存測量值不夠穩健 ]

測量值不穩鍵可能會產生某一觀念的實用性被高估
或是因為比不上使用更穩健值所得到的結果而被人魯莽丟棄
如果將一小部分的資料稍加改變
而對統計量沒有重大影響
則該統計量就算可靠

[ 回歸年報酬率 ]

線性迴歸線及其代表的報酬率創造出一個新的測量值
把它稱為回歸年報酬率,簡稱RAR%
這項測量值對於測試的起始日和截止日敏感度低了許多

[ 4R指數(R-cubed):新的風險/報酬測量值 ]

4R指數用RAR%做為分子
分母則是一個新的測量值
把它稱為調整過長度的平均最大連續虧損
其包含兩個部分
平均最大連續虧損和長度調整
平均最大連續虧損的算法是把最大的五個連續虧損加總後除以5
長度調整則是將平均最大連續虧損的持續天數除以365
最後再把兩者相乘
EX:
如果 RAR% = 50% , 平均最大連續虧損 = 25% , 平均最大虧損長度 = 365天
則4R = 2.0 = 50% / ( 25% * 365/365 )

[ 穩健夏普指數(R-Shsrpe) ]

穩健夏普指數是將RAR%除以月報酬率的年化標準差
這項測量值對於資料變化比較不那麼敏感

[ 代表性樣本 ]

樣本交易和測試結果是否具未來代表性,有兩大決定因素
1.市場數
- 測試的市場越多就越可能納入市場各種波動與趨勢狀況

2.測試為期
- 跨較常時期的策是較能夠納入更多市場狀況
- 也比較可能涵蓋足以代表未來的過去時段
 
[ 樣本大小 ]

樣本大小的觀念很簡單
你需要夠大的樣本才能做出有效的統計推論
不過真正的挑戰並非決定需要多少樣本
在測試某一系統的新規則時
你必須設法測量出這條規則會影響結果的次數
如果在整個測試中該規則只發揮影響力四次
則你沒有統計基礎來決定這項規則是否有幫助
它很可能只是隨機出現
要解決這個問題有個方法
那就是設法將這項規則廣義化使其更常發揮作用
這將能增加樣本大小
也能提升測試對於這條規則的統計敘述價值

有兩種做法會讓小型樣本的問題更加惡化
1.單一市場最佳化
- 各別市場單獨進行的最佳化法很難用足夠的樣本來進行測試
- 因為單一市場所提供的交易機會並不多

2.複雜系統
- 複雜系統有諸多規則
- 而且很難決定某一規則發揮影響的次數或者影響的程度
- 因此使用複雜系統所進行的測試很難獲得可靠的統計敘述價值

[ 參數重組 ]

再考慮使用某個系統來交易之前
挑出幾個系統參數然後大幅改變一番
類似改為原數值的20%或25%
這是相當劇烈的變化
而當使用歷史資料進行測試到實際步入市場來交易時
就有可能遇到這種劇烈的變化

[ 滾動最佳化窗口 ]

這個做法能夠直接體會從測試走入實際交易的經驗
選個過去八或十年內的一個日期
將這一天之前的所有資訊最佳化
使用你平常會使用的最佳化方法,做出你平常會做的取捨
假裝你擁有的資訊只到那一天為止
當你決定了最佳參數之後
再使用最佳化之後兩年的資訊來模擬那些參數
看看接下來這幾年的績效如何

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