开始聊聊交易之十一:期货交易风险的来源、度量与比较


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从这一篇开始,将一些风险控制和资产管理的内容,尽可能在实用和对普通人可操作的基础上讲得深入一点。

这一篇写完之后我准备缓几天歇一歇,一方面人很累,一方面要过年了,很多账户的测算工作变得躲起来,另一方面要备点儿年货让家人一起过个好年。所以后面如果更新慢了,见谅。如要说再一方面,就是这篇文章对于这块陌生的人来讲,需要消化的时间。

如果你了解一些私募产品,或者有过配资的经历,你大概会知道,很多产品包括配资的风险控制都是按照仓位来的。当你的净值逐渐接触风控线的时候,仓位的限制会越来越大,而离风控线越远,仓位的限制就越来越小。以仓位控制风险,似乎成了约定俗成的一个行业规则,所以,很多人就理所当然的认为,仓位的轻重能够绝对的衡量风险的大小,但是事实真的是这样吗?

记得小的时候有一道趣味题,100斤的铁块和100斤的棉花哪一个更重?这道题考的是心理惯性,因为人们心里会默认铁块重而棉花轻,而事实上重量单位相等,两者当然是一样重。用仓位来控制期货风险,就相当于人家问了你这个问题,所以你理所当然的认为是一样重的。但是,风险产生的实质也许更贴近于另外一个问题:100斤的铁块和100斤的棉花,不给你任何工具的情况下让你搬运100米,哪一个更难?

我举这个例子可能有些人看不懂,我想说的是,作为交易本身而言,对于风险的衡量不是单因素的,而可能是多因素的。

风险的来源:

首先,如果要说风险,那么一定要先了解风险的来源。交易过程当中,风险是怎么来的?

很多人会觉得,风险的来源是来自于交易行为,即我要交易,要入场,承担一定的风险,并且获得一定可能的收益,所以,交易风险的来源是交易的行为。这个对,也不对。我就举一个例子:假设存在一个物价非常恒定的市场,在这个市场里仅仅进行各取所需的交易,那么,你要交易一个东西还会不会存在风险?物价恒定嘛。所以,交易的风险,只是被交易行为被动的承受,而交易行为,是不能够主动产生风险的,换句话说,你选择入场,是你选择开始承受市场的风险,即便你不选择承受,也会有其他人选择承受,市场的风险是一直都在的。那么,物价恒定的市场不会产生这样的风险,针对目前大多数物价有浮动的市场呢?

交易承担风险,并且获得合理的收益,是建立在市场的不确定性的基础上的,我们承担风险和获得收益的源头,在于市场上价格的波动。我们买卖股票,产生盈亏,是因为股票价格的波动;买卖期货,产生盈亏,是因为期货价格的波动。

那么,再深一步,为什么有人会觉得股票价格波动小,期货价格波动大呢?很多人立马会说,因为期货有杠杆。那么什么叫杠杆?通俗的解释就是你不需要付全部的款项,只需要付出一定比例的保证金,就能够拥有一批货物,而这批货物是具有价值的,货物的价值要高于所付出的保证金。那么,期货之所以风险大,是因为你交易买卖的货物价值,要远高于你所缴纳的保证金,而货物价格的波动,是根据货物价格产生的,而不是你所缴纳的保证金,你有更少的资金承担了原有的货物价值因价格变动产生的价格波动,所以风险变大了。

讲到这里,很多人又会认为风险的源头并不是价格的波动,而是保证金的大小。那么你再想一想,期货的交易规则当中,没有任何一条规定规定你一定要满仓操作,甚至当你签开户合同的时候,合同的每一页都印有期货有风险投资需谨慎等类似的警告语。所以,杠杆的大小摆在那里,但是承受多大的风险是你可以决定的,你的仓位决定了你所承受风险在当前市场规定下的大小,这是风险的乘数,能够决定承受风险的大小,但这个不是风险的来源。

综上,交易风险的来源,不是杠杆,而是市场价格的波动。

杠杆的意义:

那么,杠杆有什么意义呢?很多人可能会脱口而出,可以以小博大!好吧,算你正确。其实,在期货市场,杠杆的意义是有多重标准的。期货最初的设计理念,是让一部分有实物需求或者实物供给的交易商能够提前锁定一个价格,从而锁定一段时期内的风险程度,而将风险承担转嫁给投机者。

杠杆对于那些有实物需求或者供给的交易商而言,减少了他们锁定价格所付出的资金成本;而对于投机客而言,则减少了承担这部分风险,所需要的资金。所以,对于不同目的的交易者而言,市场里已有商品按照标价定价的价值并没有减少,减少的是承担价格波动风险的资金,这些资金,承担的不是和保证金比例一致的价格波动,而是和是无价值一致的价格波动。

这就是杠杆不同的意义,对于有套保需求的投资者而言,杠杆能够帮助他们更方便的锁定风险,对于投机客而言,杠杆能够帮助他们更方便的承担风险。这是一保证金的形式实现的。

那么,如果论其股票和期货的区别,杠杆在这里里面的意义是什么?或者不论股票或者期货,外界进行配资的意义是什么?其实,如果您了解一点经济学,接触过一些理论特别是公式,杠杆的作用相当于里面所用的乘数。举个例子,假设有一个品种,保证金是5%,那么相对于所用保证金而言,其用到的杠杆就是20,这里的20可以看做一个乘数,这个乘数,代表价格每变动1个单位,其保证金价值变动20个单位。

仓位的意义:

但是你注意,这仅仅是对于保证金而言的,对于缴纳的保证金,每个杠杆或者“乘数”是固定不变的,那么,让这个杠杆真正发挥威力的,就是仓位,接着上面的例子,如果一个商品的保证金是5%,那么如果其持有5%的仓位,此时,相当于其就是在用资金实值进行交易,因为其保证金所交易的商品的价值,正好就等于这个商品的实际价值。如果仓位超过了5%,那么,所承担的商品的实际价值,就超过了本金,这个时候,产生了涵盖本金之外的风险。

这个概念听着很绕口,举一个例子,如果你这个时候用5%的仓位做多,如果商品的价格跌到0,刨除手续费不说,你的本金正好为0。但是,当你的仓位为10%的时候,这个时候的价格不用跌到0,跌到你买入价格的一半,此时你的本金就已经损失殆尽了。当然,如果此刻商品价格上涨,也不用涨一倍里的利润才翻倍,此时只用上涨50%,你的收益就已经翻倍了。

这就是杠杆的作用,让收益和风险同时放大了。而你承受的相对于本金的杠杆的大小,可以看做一个乘数,决定了同一品种统一策略下,资金波动的倍数。那么至少不要有一个误区,就像很多别有用心的人给你宣传的那样:期货可以提高你的资金使用率,让你用更少的钱赚更多的钱,后半句没有说:同时承担更多的风险。要知道,不管你用不用杠杆,风险和收益的对应关系在这里面是没有发生变化的。

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讲到这里,很多人有一个疑问,既然都这么说了,貌似风险的确和仓位密切相关啊!如果这么理解,对于同一商品统一策略来说,没有什么问题。但是放在不同的品种上,这个说法就站不住脚。

其实很多人往往觉得在仓位上不好把握,一个很深层次的原因是对于风险的本源问题没有搞明白,比如,一个人如果用30%的仓位交易螺纹钢,可能他做得很成功,那么某一天,他也用这个仓位交易镍,却发现非常不习惯,甚至会手足无措。然后内心里产生一个疑问,我所面对的交易风险都是一样的,也都是用同样的技术分析方法,为什么做不好?是不是这个品种不适合这种技术分析方法?

他对这个问题的抑或甚至对分析方法可能是对的,这个问题复杂就复杂在这个分析可能是对的,也可能不对。一方面,的确存在着某些特定的技术分析方法,在换品种之后需要分析的时间周期框架和技术指标参数的情况的可能;另一方面,也会有另一个可能,也就是他忽略的问题,30%的仓位做螺纹钢和30%的仓位做镍所面临的风险是不一样的,而他采用了同样的入场出场原则,导致了一套可能适合这个品种的分析方法变得无用武之地。

那么,相同仓位的不同品种所面临的风险真的不一样吗?答案是肯定的。一方面,期货有一个容易被人在衡量风险时候忽略的因素,就是保证金。保证金交易是期货的特征,但是在我国,或者说大多数期货交易市场,每个期货品种的保证金比例是不一样的。比如目前而言,股指的保证金比例是40%,而焦炭的保证金比例是15%,镍的保证金比例9%。这导致了相同仓位的持仓所掌握的对应商品的实值不一样。另一个方面,也就是风险的来源特征不一样,也就是各个品种的价格波动规律是有区别的。比如现在股指期货的波动会比较小,焦炭前段时间的波动会非常大,而作为短周期级别,镍的波动是较大的。商品的波动规律直接回决定资金的波动速度,所以,不同商品之间由于价格波动不同,其波动规律也会不一样。

所以,事实上,我们衡量风险,最终,需要考虑两个因素:第一个,是商品的保证金比例;第二个是要对比的时间周期级别价格的波动率。对于风险的衡量,特别是不同商品之间风险的衡量,是需要对这两个因素进行综合考虑的。关于这个问题的一些简单的考量方法,下一篇文章里面会讲,这里,只是想给大家梳理这个概念。后面部分会详细的将一些风险测度的方法。

风险和收益的相对比较:

对于交易者而言,若交易单个品种,只要止盈止损比较清楚,那么在养成了计算仓位的习惯之后,一般都能够在一定范围之内预知一种最坏的情况和较好的情况,从而让长期以来的盈利实现预期化,这对心态和策略的执行都会有好处。

然而,如果同时出现两个品种一起交易,往往会出现一些问题:比如原来股指还比较流行,且在上次到5000点的上涨期间,我碰到过一个交易员,他当时同时交易IF和IC,当时就碰到了一个问题:他用同样的仓位去计算交易IF和IC,出现了一个问题:从感觉上来说,IC品种的资金波动总是要比IF要快,这导致了他不断的想去调仓位,而调来调去都不满意,感觉这种波动变化规律老在发生变化,最终影响了心态。

他想做的事情是对的,无非是想搞清楚在一定的仓位下(两个品种并不一定要一样的仓位),两个品种资金波动变化的关系,其实,在做策略的时候,这可能会成为影响每个品种资金配比的关键因素,所以还是比较重要的,但是上面例子提到的交易员忽略了一个问题:市场是不确定的。也就是说两个品种即便存在波动关系,也不会非常长时间的完全一致。而且,这个和套利还不相同,套利中,跨约套利一般都是手数相等,方向相反,跨市场套利往往保持重量一致,比值套利会兼顾重量配比和波动率的因素,但是不会设置的过于离谱。但是如果要衡量两个不相关或相关品种的波动率对资金波动的影响,问题就要复杂很多。问题的复杂性表现在三个方面:每一个品种都可能特立独行,导致这个统计可能效果不大;每一个品种又都受整体市场的影响,或大或小,但很难统一;每一个品种对于极端行情到来时候的判别往往不一致,导致极端值上的偏差很大。

在说方法之前,先强调一下做这种比较的几个核心点:第一、你可以学非常复杂的方法,但是不要对参数设置得过于复杂或者过度优化自己的衡量方法,因为市场是不确定的,给市场一定的空间,不要做确定性的事情;第二、这种衡量是要做定期更新的,因为以前的数据特征不一定能够符合当下的行情。

当然,衡量这些东西有很多科学的方法,能够根据系统兼顾到非常不同的东西,这些系统适合很多机构运作,但是并不适合正常的散户做单,我这里要做的,是用一些简单的运算方法,去在一定效果之内分析这个问题,对于这一块,如果有经验的投资者可以自行绕过,而正在对这个问题做思考的投资者,可以考虑这种方法,毕竟在不确定性的市场上,还是有一定精确度的。

这种方法很简单,就是去统计品种的波动率,然后和保证金比例做比,得到一个一定周期内,较为恒定的一个状态。

比如举一个例子,在同样的仓位下,若要用15分钟级别的K线衡量交易,交易两个至少看上去相关性不大的品种,比如棉花和焦煤,假设棉花的保证金比例是8%,焦煤的保证金比例是15%。假设,1月3日9:00开盘到1月6日晚盘收盘的整个交易数据对判定是有效的,那么,哪个品种的风险更大,大多少呢?

要做这个事情,我们首先要做的就是获取数据。获取行情数据的方法有很多,这里就不再一一说明。

获取了数据之后,我们首先就要对数据进行处理,算出行情15分钟K线级别的真实波动率,算真实波动率,我一般采取的算法是:A=Max(H-L,H-PC,PC-L),其中,H=当根最高价,L=当根最低价,PC=上一根收盘价。波动率定义为A/收盘价。

那么,经过数据处理之后,得到如下的数据:

![](data:image/svg+xml;utf8,)

(图一)
如果把波动率画成更加直观的图表,则如下图所示:

![](data:image/svg+xml;utf8,)

(图二)
我们从图中可以发现,焦煤的波动率,在绝大多数时间要大于棉花的波动率,甚至直观感觉是成倍的大。就数据平均值来看,焦炭15分钟级别K线的有效波动率是0.83%,棉花是0.39%,焦炭的波动也比棉花大2倍都不止。

那么,是不是意味着用同样的仓位,焦炭对资金造成的波动,也是两倍不止呢?明显不是,因为,棉花的保证金比焦炭低,也就是说如果仓位相同,棉花的商品实值要比焦炭要高许多。保证金一样的情况下,代表的商品实值的比例,是和保证金成反比的,所以,我们将以上的波动率数据除以各自的保证金比例,然后再作图,得到的图形如下图所示:

![](data:image/svg+xml;utf8,)

(图三)
那么,从加入了保证金因素的图中,我们发现其波动率貌似并没有上一张图显示的那么明显,相反,数据显示得比较旗鼓相当了。从数据的平均值统计中,焦炭此时的比例值是5.55%,棉花是4.84%。这个时候,算出这两个值的比值,即为:5.55:4.84=1.15。

这个比值什么意思呢,也就是在前面条件都成立(数据有效,且认可这种方法及行情不确定的情况下),按照这种特征延续下去,用同等的仓位交易焦煤和棉花,其造成的资金波动的速率比大概是1.15:1,也就是焦炭比棉花略高一点。当然,您可以用统计学方法和工具让算法更加精确和理性。但我认为对于大多数人而言,并没有这个必要,因为严谨的方法的学习成本会比较高,且产生的边际效用会越来越低,加之市场的不确定性,其失效的概率并不会比一些简单方法低到哪里去。做这一块统计我的理念是这样的,既然我无条件承认市场的不确定性,那么我所找到的一些研究方法就会简单而基础,但是包容而宽泛,对于大的结论方向不会出问题,但不会用很多的假设条件去框死市场,力求精确,因为我认为这样投入的精力和得到的结果不成正比,没有意思。

那么,这个比值代表的意义很简单,在目前大概的波动情形下,若用同样的仓位建仓焦炭和棉花,其承受的资金波动比例大概是1.15:1,也就是说某段时间内,你焦煤仓位若资金波动是平均是1.15万,那么棉花的波动就是1万。当然,你要接受一下几个事实:第一,行情是不确定的,而且焦煤和棉花的波动率呈现出来的相关性并不大,这只是一个平均的概念;第二,平均下来,可以得出同仓位下焦煤带来的资金波动略大于棉花,在交易系统稳定的情况下,可以根据这个值选取策略的资管和风控措施;第三,这个值的有效性是建立在行情数据的有效性基础上,比如这段数据如果是在震荡阶段得出的,那么行情出现了根本性的变化这个值就也要重新修正,否则可能对策略资金波动的衡量带来严重的误导;第四,时间选取的长短要求是由你要求的数据精确度决定的,你可以用一整年的数据,那么你要的就是这一年中间一个比较宽泛的范围,你也可以根据行情段做这个统计,这是由所需要得出特征数据的大小决定的,如果采用的时间较长,建议对极端值还是多少有个定义,因为一些极端值可能影响观察和对整体平均数据的影响较大。同样,选取的时间长短和思维逻辑也决定了要对数据进行修正的时间间隔,对于数据适用的判断是复杂的且很难准确的,总体把握两个原则:数据的选取能够体现你交易类型期间数据的总体思路;数据对当前的交易不存在明显的不适用的情况。

另外需要注意一点,做这个事情,并不是按时你将波动率按照仓位调到一致,比如上面焦煤和棉花的比值是1.15比1,那么,你就将两者的仓位比例调到1比1.15,这样其波动率就大致相当了,并不是这样的。我们往往做策略,或者后期分配仓位,并不一定按照波动率一致原则,波动率一致原则可以是某些综合策略分配仓位的原则,但这不是唯一原则。做这个事情,只是让你能够有一个方法去度量不同品种的策略之间资金波动速度的关系,或者说盈利和亏损速度的关系,让你用更加合适的仓位比例去制定策略,但仓位比例的制定思路,是要根据总体的策略思路来的,这个会在后面的资管系统讲到。这里只是讲一个比较简单但有效的度量方法。

毕竟,这个方法只要你用到加减乘除,平均,最多方差的概念。不会有太多的数学门槛,经历的投入和产出的效用比还是比较高的。

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风险放到某个特定账户的策略中的具体表达:

接下来我们尝试解决一个问题:如果你有一个比较特定的账户,对于里面的一个品种有比较固定的策略和止损止盈线,有没有一个办法针对这个账户的这个目标做一个技术指标出来,来衡量这个策略对这个账户反映出来的即时风险,并能够和某个阶段作比较?(当然,这要求你至少会在一些行情软件上面写指标)

在这里,我先给大家一个天马行空的想象:能不能把风控这些东西携程技术指标?当然,我这里只是提出一个念想,我写下面这些东西,还是想谈风险的度量问题。这个指标,也是五年前我用的指标,随着策略的综合程度加大,有了更行之有效的衡量方法。所以,关于这一块涉及到的计算问题,我一概不回答不解释。我只是想给大家一个全新的角度,甚至大家可能还没有考虑到的思路来思考一些交易的问题。在有一点,通过一些公司的推导,跟大家把设计的相关参数之间的关系和计算弄熟了,方面大家做更加可视化的交易计划。

在交易中,特别是用技术分析确定的交易中,一直存在一个问题:所能用到的技术指标,无论是长期的还是短期的,趋势的还是波动的,其中总有每一个人用得顺手的,但是,即使再友好的技术指标,都不可能解决一个问题:技术指标不会考虑个人账户的真实状况。这就使得有一种情况可能发生:技术指标上,我们的投资没有任何问题,但是资产状况可能并不适合在这个时候进入市场,或者适合进入但是我们并无法以一个最佳的比例进入市场。

所以,市场的技术指标固然可用,但是,可能并不足够,我们仍然需要这样一个链接:能够跟随价格时时变动,且能够反映目前市场的整体波动对目前头寸的威胁,时刻做好止损和风险控制。我认为,头寸的规模和市场的波动应该有很直接的关系,判断对于一个特定投资者而言,头寸规模是否适合目前市场的波动就尤为重要了。

在日常的投资资产管理中,往往我们在涉及要考虑头寸规模时,都是在当前的时间点进行一个计算。那么能不能有一种想法,是让头寸规模和市场波动性指标有一个较好的结合,形成一个指数,久而久之,投资者可以根据自己的习惯直到自己所能够承受的风险所对应的指数的范围,剩下的,就是通过指数的值对单个品种的风险甚至市场风险的整体度量。

比如我们遵循以下的计算方法,核心思路在于:确定让资产盈亏1%所能够包容的市场波动,然后结合投资者所能够承受的最大亏损,结合市场目前的波动形势确定市场目前的波动冲破投资者承受力的概率。算法如下:

每一个交易日的真实波动幅度的计算方法:A=Max(H-L,H-PC,PC-L)………………(1)

其中,H=当日最高价,L=当日最低价,PC=前一日收盘价。

接下来,定义一个变量N=潜在波动幅度,代表对当前波动幅度的一个整体预测。N通过对过去潜在波动幅度进行加权来衡量。在投资中,我们知道,价格波动幅度的增加是有连贯性的,且离目前最近交易日的波动幅度对现在价格波动的影响最大,因此,我们有两种处理方法,第一种就是用平均权重,这样做可能会让近期的数据的重要性降低;当然,我们也可以对越近的波动幅度以更高的权重,难点在于:赋予多少的权重比较合适。

在这里,假设我们认为离现在最近的三个交易日的权重对价格的影响最大,所以给的权重也较大,而其后给的权重也越小。具体如下:

对应真实波动幅度 权重(W)

An-1 0.40 An-2 0.20

An-3 0.10 An-4 0.05

An-5 0.05 An-6 0.02

An-7 0.02 An-8 0.02

An-9 0.02 An-10 0.02

An-11 0.01 An-12 0.01

An-13 0.01 An-14 0.01

An-15 0.01 An-16 0.01

An-17 0.01 An-18 0.01

An-19 0.01 An-20 0.01

需要说明的是:前面我说过,是“假设我们认为”,所以我不对这个权重是否科学进行探讨。权重是没有固定的严格的规定,这些权重,需要根据市场因素和投资者对市场的认识设定的,总体的原则就是:越靠近的天数影响越大,权重自然就越大,越远离的交易日,对目前的行情实质影响越小,所考虑的也就越少。总体上,只要把握权重总体值唯一即可。

假设:N等于真实波动幅度乘以其对应的权重。

N=∑WnTn …………………………………………………………………………………(2)

设:合约单位为D,绝对波动幅度为S

S=N每涨跌一点所代表的货币数量=ND。………………………………………………(3)

这里还要定义“单位头寸规模”:单位头寸规模,就是在市场的绝对波动幅度下,使账户金额波动1%所需要拥有的净头寸的数量。用字母U表示。

设:账户总金额为C,带入(3)式

那么,U=C*1%/(S)……………………………………………………………………………(4)

设:我们允许的最大亏损额为B%。为亏损状态下,可持有头寸为E

那么,E=B%*U/(1%)………………………………………………………………………(5)

设:我们实际拥有的头寸为F,定义风险比例为实际拥有头寸与允许最大亏损时刻持有头寸的百分比,用字母G表示,

那么G=F/E…………………………………………………………………………………(6)

=F/[ B%*U/(1%)]

= F/[ B%* (C*1%/(S))/(1%)]

= F/[ B%* C/(N*D)]

=F*N*D/(B%* C)…………………………………………………………………(7)

可见,持有头寸规模的风险,与现有净头寸成正比,与真实波动幅度成正比,与合约单位成正比,与允许的最大亏损成反比,与账户总金额成反比。在其他条件一定的情况下,持有净头寸越多,风险就越大;真是波动幅度越大,突破最大亏损限度的可能性就越大,风险就越大,这是很好理解的。合约的单位越大,在资金一定的情况下,事实上是加大了波动的幅度,所以风险也越大。当其他条件不变的情况下,如果我们收紧可允许的最大亏损,我们突破这个亏损的可能性就越大,风险就越大。当其他条件不变的情况下,资产规模越小,意味着实际头寸占用资产的比例就越大,突破最大亏损限度的可能性就越大,风险就越大。

因此,我们可以看出,等式(7)是符合实际情况的。

为了简单表示他们之间的关系,我们可以简单的将等式7写成:

G=G(F+,N+,D+,B-,C-)………………………………………………………………………(8)

同时,我们现在的头寸规模是通过资产规模决定的,设我们要求净头寸资金是总资金的R%,现在期货实际价格为P,保证金比例为H%

那么:F=R%*C/(D*P*H%)=……………………………………………………(9)

将(9)式带入(7)式

G=F*N*D/(B%* D*P*H*F/R)= R%*N/(B%*P*H%)………………………………(10)

其中N/P即为价格波动的百分比,设为X,

R、B、H分别从投入,盈亏,保证金三方面同时限制了投资,都是旨在控制投资风险,且设计指标中此三个风险因子可以代表我们在该指标上对投资的全部限制所带来的风险。

所以定义风险因子Y=R%/(B%*H%)…………………………………………………………(11)

综上可得:G=X*Y…………………………………………………………………………(12)

(12)式可以反映一个事实:相对于价格的真实波动(能够准确衡量的情况下)以及客观和主观条件的限制(愿意投入的净头寸资金、允许的最大亏损比例和保证金比例)直接会对策略的风险产生直观的影响。

写到这里,很多人可能直接会说一句WTF?你究竟在讲啥?我们本都看不懂。有幸看懂了的人会问另一个问题:那么好,你算这个究竟有什么用?两个作用,一个,该指标的本质,即用价格波动和考虑到的所有限制因素带来的风险来衡量目前我们的头寸规模是否合适,这是由后期设置数值标准可以完成了;第二,完全可以将这个做成一个技术指标(这样反应更加直观),那么就可以衡量当前对策略的约束较之前的行情的相对性。

即便如此,我们还必须承认,如果对这个指标的设定就到此为止,有会存在一个缺陷,那就是的出来的结果,是在完全没有亏损的情况下,对规模的考量。

所以,如果你是一个完美主义者,我们还需要设置一个乘数,设乘数为Z,已实现亏损的百分比为J

那么Z=B/J………………………………………………………………………………(13)

因此:G’=X*Y*Z…………………………………………………………………………(14)

从(14)式,我们可以通过20日的价格数据算出来一个风险系数,去研判现在的净头寸规模在保证金和资金投入比例一定的情况下,相对于现在的全仓最大允许亏损限额的风险状况。

当这个指标成形之后,首先,指标的大小能够给人以警示,然后,每天记录该指标所形成的一串数字序列中,能够找到一定的规律,比如说指标的波动代表单个品种或者指数组合可能不稳定,指标的趋势代表了市场的变动对该投资组合威胁的大小,通过趋势,也可以很直接的形成是否要考虑改变组合,是否加仓减仓的依据。所以,这个技术指标是联系市场的且和自己的账户息息相关。这个指标,同样可以用来进行仓位的相关预测,因为交易参数和市场参数同样可以被改变,甚至,这个指标可以做技术分析,你可以试试。

这个指标一方面如果是对一个品种的风险进行度量,可以测量在当前进场出场头寸标准、当前账户状况下以及当前的市场波动下策略的适应性;同时,若将一个策略组合做成指数,对策略组合也能够做同样的测量,甚至稍作改动可以测量对冲的效果;反顾来看,也能够帮助投资者根据当前的市场状况确定头寸规模,即“量”的问题。

这一部分的最后,不要问我这个指标怎么编写,自己琢磨。也不要把这个指标当做唯一的东西去考量,市场的指标,存在就有合理性,你可以找到各种指标去对市场进行衡量,这个放在这里只是一个思路上的参考。甚至这一块的衡量亦有更简单的行之有效的方法,这里我放一个比较综合的比较全的,是想让大家从一个全面的角度思考以下问题之后,完全可以根据自己的需要去简化,试验。

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文章的最后,这篇文章,我不会回答评论中的任何问题。比如数据怎么获取、有些算法什么意思。这一块我希望大家自己慢慢尝试搞懂,并且深入思考一些本质性的问题,交易没有拿来主义,没有思考,只有问题,就没有自己的东西,就失去意义了。

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