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程序化交易 拒绝小数法则和因果关系对交易心理造成的影响

时间:2018-01-22 08:51来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
在 程序化交易 领域,谈到小数法则和因果关系,大家可能都知道一个经常被提及的交易现象,就是当出现突兀量之后市场往往就亏,开始量缩并且往反方向走,一般会将出现的这样K棒型态称为出量反转。 交易中除了K棒型态的因果关系,我们也时常会听到消息面和走势

程序化交易领域,谈到小数法则和因果关系,大家可能都知道一个经常被提及的交易现象,就是当出现突兀量之后市场往往就亏,开始量缩并且往反方向走,一般会将出现的这样K棒型态称为出量反转。

 
交易中除了K棒型态的因果关系,我们也时常会听到消息面和走势的因果关系。假如2013年10月3日IF股指大幅上涨100多点。那么在那一天就会听到许多朋友在问究竟发生了什么事才导致涨了这么多?这时往往新闻资讯就会给我们答案。多数人普遍认为,凡是重大的事件发生就会造成大涨或者是大跌,然后当我们看到了大涨或者大跌那么就必须有一个原因来解释。
程序化交易 拒绝小数法则和因果关系对交易心理造成的影响
这些变化可能只是受到了近因效应、认知放松或者可用性偏见的影响。我们应该进行现象的定义,然后利用程序化交易的辅助来验证长期的绩效观测是否存在明显的优势。
 
对于非长线投资者来说,在消息面对交易的因果关系中,交易者快速的反应和短期内的价格变动是决胜的关键性因素。至于是否真的发生了什么事,就等到调整之后再去深入研究。对于纯价格交易者来说,研不研究并没有什么不同。因为如果我们相信价格反应一切,那就只需要根据市场的变化快速的做出反应就可以。这样还可以避免由于消息面因果关系,影响了原本应该执行的价格交易行为。
 
我们将小数法则放在这里一起讨论,是由于小量样本的结果会让我们把随机现象看做是有迹可循的规律,因此导致了许多错误的因果连结。
 
大样本比小样本精确。小样本比大样本容易得出极端结果。小样本由于样本量少因此常受到运气的影响导致结果不精准。大样本通常会比小样本精准,这是因为大样本中得出极端结果的概率是非常低的。
 
我们常能听见以下三种说法:
(1)某交易者写了一支特殊形态的日内策略,而且近期大概交易了80笔,业绩不俗,感觉自己找到了别人都不太了解的规律。
 
(2)由于近期的主观交易股指非常顺,所以不久之后就要开始放大部位了。
 
(3)由于新上架的策略一直处在被洗的状态,所以还需要观察,先进行试单。
 
从说法(1)可以看出,样本数量的多少影响了我们对交易策略的判断。由于许多交易者对样本大小没有足够的敏感度,所以我们会对多少次数情况下的交易是可信的产生疑虑。数量是80还是200对很多人来说可能并不存在什么差异。但是对于程序化交易者来说,如果策略的交易笔数不够那么相对稳定性就会不够。即便出现回撤小的情况,也可能仅仅是由于没有碰到不利的行情,但是当策略真实上线以后也可能会出现跟回测天差地别的区别。
 
在说法(2)、(3)中我们不难看出,交易者很容易受到近期小量交易情况的影响。如果我们不是做高频交易的,样本数量太少,用这样的结果来判断是否缩小或者放大部位都不是正确的选择。我们更不应该仅用近期的几笔交易结果来推翻之前回测的可能超过上千笔的交易结果。
 
根据我们上面讲的内容,希望大家能够多留心自己是否也会受到小数法则和因果关系的影响。大家可以通过程序化交易作为辅助,尽量产生足够多的交易次数。用系统化代替主观因果判断,试着相信回测大数法则。这样会把错误的因果连结和取样运气降低,可以达到长期稳定的收益效果。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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