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  • Mark Weinstein是一个交易界的传奇人物。一般来说,我们不会对策略的胜率做过大的关注,因为低胜率(比如40%左右)策略同样可以产生长期的赢利。况且,一般来说,获得60%的胜率是很难的。然而,Mark Weinstein走向了一个我们不敢想象的极端:他的交易胜率在99%左右。虽然我半信半疑,但是很多资料都对这一点做出了认可。

    总的来说,他的交易方式是这样的:
    1)他使用各种技术分析手段,结合对市场和图像的理解,和很好的market timing。
    2)他不相信系统化交易,因为他认为市场是变化的。
    3)最重要的一点:他只在所有苛刻的条件都同时满足的情况才进行交易。因此,他会谨慎地放弃很多也可能获利的机会。具体来说,他从不相信单一的技术指标,他在不同时期使用不同的指标组合,并且会用多重信号来过滤噪音。只有当所有信号都提示一个交易动作,并且market timing很好时,他才会做出交易。因此,他的交易频率很低。

    于是,我想到了如下的方法:
    其实,他虽然不相信系统化交易,但是,他不就是用自己冷静的大脑来模拟若干个动态的交易系统吗?不就是在不同的市场状态下使用不同的策略吗?那么,我们为什么不可以把这一过程模型化呢?

    很多人说:不行,如果像他那样谨慎,不断地过滤,那信号太少了。是的,如果我们只用一个策略的话,确实如此。那么,如果我们有很多信号很少,过滤非常严格的策略呢?比如说,一个很严格的子策略A只在市场波动性很大时才可能有信号,另一个子策略B只在低波动性时才有信号,C只在策略B的上笔交易赢利的情况下有信号,D在A连续两次赢利后才开始检测信号,E只在跳空时才开始检测信号,F只在连续3天跳空时才才开始检测信号 ... 等等。这样,我么不必要求每个模型都可以动态地调整,因为每个模型只在特定的时候有信号,并且只产生很少的信号。每个子模型的构建只为了抓住一个特定的市场机会,对于其他机会,我们一律过滤。这样,我们就轻松地构建出了一套由静态模型组成的动态策略组合了。

    参考:Market Wizzard, http://www.oceantribe.org/vb/showthread.php?t=40837

     

 

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