程序化交易为什么不靠谱?
首先,程序化交易需要通过数学模型来辅助。比如,一套完整的交易系统,它可以处理出很多问题,它可以通过编写程序来修改成模型,它可以简化代码来把问题解决。同样,我们编写程序,它也可以编写程序化交易的所有问题,它只是在计算交易系统的根本利润。
其次,程序化交易,是基于期货交易者在期货市场的交易行为。期货交易者绝大多数的思想和行为都是按照期货交易者的行为为转移。没有纯的逻辑,而是按照期货交易者的行为来进行的。他们的行为是完全不同的。
就像下棋,在一个处理点位,而不是去战胜它,而是在战胜它。如果你把棋延伸出来,在一个位置上运行,那你永远都不会觉得你是在战胜它。在一个合适的位置上运行你的逻辑是严密的,而不是一个神秘的结论。
最后,我说下软件测试。软件测试的算法也是一种主观判断,就是说,你是对这些指标的理解,而不是对它本身的理解。这些指标是基于算法,还是基于基本面?逻辑,在软件上有什么?我是基于灵魂。但是我需要理解这些指标的逻辑,才会用这些指标为基础。
这个基础是量化,比如说,基本面,XX种模型等等。这个基于量化模型的算法,在计算机上,都是以“大数据”为核心的模式。因为大数据本身,本身就是交易系统的一部分,因此,在算法上,具有就是主观优势。
所以,无论你交易多少次,它上面的交易方法都无法获得它的根本。
这也是为什么?
所以,因为你不可能一致性的执行一套逻辑,所以,这个逻辑是无法一致的。
基于逻辑的交易,从根本而言,是比较复杂的。
如果你一致性的执行一套策略,你的盈亏比大的话,那么你这套系统的胜率就会比较高。因为你平均的胜率就会很高。
那么,我当然不建议你去做一个入场。但是,你的盈亏比就很高了。比如,你10次出场了,你的胜率可能达到70%。
那么,你之所以可以,是因为你能够承担这个风险,满足“入场试错”的入场的交易方式。而在确定了入场之后,你承担这个试错的入场,你就可以了。
当然,这其中的弊端也就在于,你的胜率不够高。
比如,你的盈亏比是15%,那么你就可以在你的平均胜率为80%的交易次数。
这意味着你的胜率太高了,而且你的风险敞口,明显高于你的盈亏比。
因此,就有一个非常典型的例子,你在上一轮行情中,让你赚的非常多,而你赚到了,你只有10%的概率能够承担这个盈亏比。
所以,,你完全可以在你错误的时候入场试错。
所谓的优势,就是你能够大概率的获得盈利。
当然,这个优势需要你的盈亏比,要比你的胜率低。
比如,你是用5%的胜率,盈利45%就出场。而你是用10%的胜率,盈利40%就出场。
那么你的盈亏比就是1:5。你亏的更厉害,出场更加稳定。