前几天写了篇介绍海龟和海龟交易系统的文章:
学做海龟
算是介绍了海龟们的前生。
本篇文章就说说他们的后世,也就是所有参与海龟交易人员的最终结局,看看能否从中得到启发。
上篇文章中讲了,海龟交易系统是期货交易大佬RichardDennis和他的合作伙伴WilliamEckhardt对赌的产物,想证明好的交易员是否可以培训出来。
其实这个赌局本身就有些怪异。
因为Dennis[
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EdSeykota和EdwardThorp这两人尽管不是最早做量化交易的(RichardDonchian比他俩的辈分更高),但他俩确是把量化交易计算机化最早的两人。尽管EdwardThorp被公认为是量化交易之父,但EdSeykota可能比他更早地把计算机化量化交易应用到华尔街的实战中。
从1990~2000,EdSeykota管理的基金的年回报率近60%,还是afterfees的。只是因为他管理的基金比较小,并且他是个独行侠,所以他没有JimSim[
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最早受巴菲特和PeterLynch等基础派(FA)的影响,在理念上倾向于基础分析派。话虽这么说,但也只是停留在理念上,并没有具体运用到实践中去。况且觉得做FA既费时间,也不见得能做好。总之,以前做股票是一塌糊涂,后来索性全扔到指数里不管了。
自2025年,开始完全改变策略,转向量化交易,成了一个不折不扣的技术分析派。
实际上,技术派又可以分成两大派别:
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1983年,华尔街大宗商品和期货交易大佬RichardDennis和好友及合作伙伴WilliamEckhardt在一个观点上起了争执:Dennis认为好的交易员是可以培训出来的,而Eckhardt认为好的交易员需要天赋,是培训不出来的。
为验证谁对谁错,两人就做了个试验,在华尔街日报等各大报刊刊登广告,先后招聘了两批共23人(第一批13人,第二批10人)。
招聘最主要的标准就是对概率和赢率等概念的理[
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2025年三个主要股票账户的总回报率是47%(全是退休金账户,非退休金股票账户只有可忽略不计的一点点,全扔在VOO里面,也不再理它,因而这三个账户几乎是家里股票投资的全部,还是穷人一枚)。
这是最大那个账户的EquityCurve,年回报率约47%:
其它两个小账户的年回报率分别是40%和54%。其实,我是把这三个账户作为一个整体的组合管理的,没想到差别还这么大。
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接着越王兄关于追求回报和控制Drawdown的话题。
今年搞了个简单的趋势跟踪交易信号系统。刚开始设计的时候,只在意追求回报的高低。啥?!MaxDrawdown超过40%,pieceofcake,只要回测的回报高,管那玩意儿干嘛?
但真到了交易的时候,就完全不是那回事了。因为很多交易系统,大多与大市不同步,如果大市跌40%,你的系统也跌40%,那还可以接受。但是,如果大市不跌,你的[
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高频量化交易,最常见的有两种:
做市商(MarketMaking)
统计套利(StatisticalArbitrage)
做市商是从股票买卖bid/offer的差价中获取利润的,我对做市商没做过太多的研究,尽管高频做市交易肯定也需要算法,但我的感觉是算法相对简单。相比较而然,能否抢得先机,也就是能否在别人进入交易所服务器之前先获取数据,更为重要,这也是为什么很多做市商把计算机系统[
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投资的首要任务不是赚钱,而是不要输掉裤衩,不要输掉东山再起的资本,要留得青山在,然后再想着如何去赚钱。
也就是说首先要做好防守,这样才能组织有效的进攻,就像足球比赛一样。
而在投资上,要做好防守,最重要的就是要控制好风险和管理好仓位。
下面就简单说说仓位管理的基本概念,和我自己的一些简单理解和应用。
在仓位大小配置上,VanTharp给出[
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仓位配置(PositionSizing)理论大师RalphVince曾经做过这样一个有趣的试验:有40个博士参加(排除统计师和交易员等有统计背景的),赢率是60%,均等赔率,每人给资金1万,每人有100次下注机会,目标是赚钱越多越好。
参加者可以自行决定的就是每次下注的多少(相当于股票的仓位大小)。
试验的结果是,只有2人,也就是5%的人盈利,其他人都亏损,还有输光的。
这个[
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今天slow_quick老大写的关于股票Beta的文章,恰巧也是我最近比较感兴趣的内容。
话说今年花了差不多半年的时间,搞了一套简单的趋势跟踪交易信号系统,总起来说还是挺有用的。当然,刚开始用,还存在一些问题,还需要磨合。但当我用这个系统的时候,有时候总觉得波动太大,心理有点承受不了。
后来坐下来一想,设计系统时,光考虑单个股票回报高低问题了,完全[
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