【交易員 #4】呂克·範·霍夫 ：使用無母數統計學，對交易訊號做健康檢查
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🎤 本集重點摘錄
Photo by Adam Winger on Unsplash
Peter: Ricky 你今天要介紹的這個人名字聽起來很像荷蘭文，呂克範霍夫(Luc Van Hof)，可以和大家講一下他是誰呢？
Ricky: 今天介紹的呂克範霍夫的確是比利時人，是一個使用數學工具碎形的交易大師，目前專注在選擇權交易與另類投資，但他過去也交易外匯原物料，今天我不會談他的碎形交易策略，只會簡單的介紹一下他的交易哲學。
呂克範霍夫最早是在 1980 年代在美國的銀行家信託公司工作，然後在摩根史丹利做交易 4 年之後出來開了自己的基金公司 AIV，他經營基金公司 20 年之後在 2011 年被併購，財務自由之後他開了一個顧問公司，現在主要提供他的研究報告和諮詢。
Peter: 做基金公司可以做到被併購真的很特別，想必人家要買的是他的腦袋，他分析與交易的邏輯與框架。
Ricky: 沒錯，我也是因為看過他寫的研究報告知道他，我印象最深刻是他在五六年前強調，因為電腦技術的發達，量化分析的部門應該從 25 人裁撤到只需要 2人就可以。
交易績效的衡量方式
Peter: 哈哈，等於再也不需要為了誰表現績效不好來裁員了，通通用電腦來交易。
Ricky: 你講到一個關鍵字，績效，在早期 2000 年左右，他就提出一種方式來衡量訊號的品質，這個衡量方式是所謂的無母數的方式計算，簡單來說，他提出一種比較簡單的方法來衡離訊號品質。
Peter: 我記得無母數統計學主要是在處理小樣本，或者是高度不確定性的資料的統計方法，為什麼呂克範霍夫要考慮這樣的統計方法來衡量績效呢？
Photo by Chris Liverani on Unsplash
Ricky: 我們都聽過效率市場假設，這就是基於「有」母數的統計學，也就是一般統計學推論出來的，效率市場假設認為天下沒有白吃的午餐，所以市場價格的漲跌，應該是常態分配。
呂克範霍夫就說，不對啊，如果我今天是好的交易策略，我應該很多都很賺錢，很少賠錢，所以我訊號產生之後的價格走勢不應該是隨機的漲跌，所以他開始計算進場之後，他持有期間價格走勢的最高與最低點。
MAE 與 MFE：常態分配，我拒絕！
這個概念就叫做最大有利幅度 MFE 和最大不利幅度 MAE，有興趣的人可以在網路上搜尋 maemfe 來了解，呂克範霍夫就開始研究，我所有的訊號進場之後，最大的有利幅度和最大的不利幅度的累積分配。
Peter: 所以如果是好的策略，他進場之後應該都要往好的地方震盪，所以最大有利幅度累積起來應該是一個偏向右的分配，等於多數的交易都可能賺很多，少數可能賺比較少，但應該都要賺錢。
Photo by Brent De Ranter on Unsplash
Ricky: 因為事實上賺錢的交易只需要賺，賺多賺少我們可以自己衡量，但是賠錢的交易我們就不希望他賠多賠少隨便，我們希望他賠的幅度有一個統計意義，這樣我們才能決定好的停損點。
因此我們對於有利幅度的統計分配要求，和不利幅度的統計分配要求是不同的，詳細的部分呂克範霍夫有針對這方面做更多的研究，未來有空我們可以再來聊一聊。
Peter: 好，今天就先到這一邊，我們今天談了許多統計觀念不容易理解，未來我們可以再來詳細談，最重要的是要把握住呂克範霍夫的交易思維，我們在評估策略好壞的時候，還要看這個訊號進場之後，往有利與不利方向變動的幅度。
快速結論
透過一些統計技巧，我們就可以有一個標準的方法來衡離不同訊號之間的優劣，好的訊號應該帶來穩定的有利變動幅度，而不好的訊號可能會帶來大的不利變動的幅度。
我們就到此告一段落，This is market profile，我們下次見！
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