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最大幅度分析法 | Part7 最佳停損、停利點設立(II)

閱讀時間約 2 分鐘
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由Part6的MAE - B_MFE Chart分析可以發現,假如不依靠策略進出場訊號,而是選擇在波動小時入場,波動大時出場的理想交易中,回測數據點最好都分布在圖中的左上角(第二象限)。

第二象限意味著回測數據的最大獲利都大於停利點(Take Profit,TP),所以最終不管勝手(Win Trade)還是敗手(Lose Trade)交易都會百分之百停利出場。

這樣的好處是,交易會因為波動增加而自然碰到停利,減少依賴策略的訊號作為進出依據,受策略體質影響較小。

有一種方式可以讓原先在右下角(第四象限、100%停損)的交易往左邊偏移,那就是下跌時的延遲進場。


使用延遲交易的目的就是要讓原先必定會停損的交易有一個能停利出場的機會。


延遲交易的優點

延遲進場在一般交易來說就是等跌更多,勝率更高時才進場,他具備有以下幾個優點:

  1. 由於較晚進場,所以最大回撤幅度比原先還低,MAE降低。
  2. 由於進場位置較低,所以最大獲利幅度會增加,原先可能虧損的交易也轉為賺錢,交易勝率提升。
  3. 若交易的B_MFE>TP,則原先不穩定的交易都會全部轉為停利出場,增加獲利。
  4. 上述的優點是因為回測數據從MAE - B_MFE Chart的第四象限往第二象限移動


使用延遲交易的優點

使用延遲交易的優點

延遲交易的缺點

  1. 假如在最大獲利幅度(B_MFE)後入場,有可能造成B_MFE比先前還小,數據點由第四象限往第三象限移動,整體操作是否獲利,就必須要看策略體質好不好。
  2. 有一種狀況是在接近MAE處入場,那B_MFE=0,數據點由第四象限往第三象限下的X軸移動,整體操作是否獲利,一樣要看策略體質好不好。


延遲交易的缺點

延遲交易的缺點

有回測的數據可以得知,延遲進場具有降低最大回撤的幅度,但同時也有可能影響最大獲利幅度,並非完全是好事。

此外,延遲進場也會消除部分最大回調很小的交易,這些交易有可能最終成為敗手交易,但也可能錯過買在最低,賣在最高的勝手交易。

延遲交易造成MAE小的交易被消除

延遲交易造成MAE小的交易被消除

延遲交易造成幸運交易被消除

延遲交易造成幸運交易被消除

不過,設置延遲進場的原因是讓交易更穩健,部分幸運交易被消除,也能讓策略執行的穩定度提升,是在進行交易時可以選擇的一個策略。


參考影片:金融梟#10#11#12#13

手寫講義:GOOGLE雲端

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    此專欄旨在梳理投資經典書籍中的各種投資策略,為投資初學者提供一個清晰的指南,幫助他們逐步建立自己的投資策略。我們將深入研究各種投資策略,梳理並比較這些策略的優缺點,以及適用的場景與風險。透過這個專題,讀者將能夠了解不同的投資理念和方法,並根據自身的風險偏好和投資目標,逐步建立起一套適合自己的投資策略。
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    由先前Part3 - Part5的停損、停利點介紹,可以讓我們對於停損點與停利點設立的初衷以及優化方式有初步認識。 然而,真實交易狀況中,MAE累計圖與B_MFE累計圖並無法呈現理想的分布,此時就必須導入MAE - MFE圖的概念。
    前兩章主要針對停損點的設立以及真實狀況的停損點設立方式進行探討,而本章主要針對停利點進行討論。
    前一篇文章針對改善策略最大虧損著手,提出了停損點(Stop Loss, SL)的概念,但現實中的策略之MAE-Profit/Loss Chart分布圖並非都是呈現理想的鐘形或完整的單峰型態。 本篇文章主要針對一些無法使用Profit/Loss累計圖直接設定停損點的例子進行討論。
    前一篇文章學習MAE-Profit/Loss Chart建立,但初淺的策略建立通常會伴隨高風險的狀況,使得數據點分布會往圖的左上角分布,對策略造成傷害。 本篇文章主要針對改善策略最大虧損著手,提出了停損點(Stop Loss, SL)的概念。
    前一篇文章建立了單次策略的紀錄方法,也認識了時間-價格圖(Time-Price Chart)與時間-損益圖(Time-Payoff Chart)。 本篇文章主要針對累積一定數量之交易結果進行回測分析,目的為探討策略的好壞,同時學習MAE-Profit/Loss Chart建立。
    前一篇文章已經敘述了最大幅度分析法的學習流程, 最大幅度分析法主要是讓目前的策略更加穩健,降低不必要的風險。 本篇文章期望建立了單次策略的紀錄方法,同時介紹時間-價格圖(Time-Price Chart)與時間-損益圖(Time-Payoff Chart)。
    由先前Part3 - Part5的停損、停利點介紹,可以讓我們對於停損點與停利點設立的初衷以及優化方式有初步認識。 然而,真實交易狀況中,MAE累計圖與B_MFE累計圖並無法呈現理想的分布,此時就必須導入MAE - MFE圖的概念。
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