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常见的量化策略都有哪些？ 永远的量化 发表在 策略研究 2018-04-17 一、海龟交易策略 海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。 二、阿尔法策略 阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。 在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。那么在如今贝塔套利空间越来越小的状况下，我们还有什么好方法吗？这就是更主动的、也更考验操作者判断能力的阿尔法套利 三、多因子选股 多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同事做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。 四、双均线策略 双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。 双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。 五、行业轮动 行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。 六、跨品种套利 跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。 跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。 七、高频交易策略 八、指数增强 增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。 九、网格交易 网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量.不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。 10、跨期套利 跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。 这篇文章几乎回答了你对量化对冲的所有疑问 逍遥游 发表在 掘金2 2015-09-24 一、基础篇 1、在市场不稳定的情况下如何稳健套利？套利，本就是很稳健的一种盈利方式。套利和盈利不同，相信您问的是在市场不稳定的情况下稳健“盈利”。先明确量化和对冲的概念，可下载OA系统中“量化对冲产品基础知识学习手册”进行详细学习。量化对冲产品在构建股票多头的同时，也构建期货空头。这种操作在市场不稳定时，可以对冲市场的系统风险，从而留下股票多头特有的盈利。 2、量化对冲产品的操作流程是怎样的？先用量化投资的方式构建股票多头组合，然后空头股指期货对冲市场风险，最终获取稳定的超额收益。 3、收益方面、安全性方面哪个更有优势?量化对冲产品在收益方面和安全性方面都有优势，属于风险和收益高度匹配的高性价比产品。 4、量化对冲程序化交易的对象是什么？股票、债券、期货、现货、期权等等。 5、通过期货对冲的那部分资金是不是一定加杠杆的？是的。期货是保证金交易，本身就带有杠杆性质。但这部分的杠杆不是为了博取高收益而主动加杠杆，而是为了“等市值对冲”。比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，剩余0.4亿做股指期货空头（这0.4个亿为保证金，相当于做了市值1.6个亿的股指期货空头），这样下来整个基金几乎无风险敞口。 6、针对目前的市场，量化对冲策略是不是以市场中性为主要策略点？是的。 7、量化对冲类产品收益大概在什么范围内？我国主流的市场中性策略的量化对冲产品，年化收益大概在10%-20%。 8、如何确定准确的贝塔因子系数，来安全的对冲掉系统风险？国内主流的市场中性策略量化对冲基金是等市值对冲，比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，剩余0.4亿做股指期货空头（这0.4个亿为保证金，相当于做了市值1.6个亿的股指期货空头），这样下来整个基金几乎无风险敞口。 9、量化对冲选股范围都是哪些？大概选择多少支股票呢？目前国内的量化对冲产品选股范围主要在A股内。股票的数量取决于量化对冲基金中对选股的量化要求，达标即入池，但是大多数量化对冲基金选股都达上百只。 10、量化选股的具体方法是什么？如何判断量化模型选出来的股票就是能赚钱的股票？量化选股的具体方法：量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。 11、国内量化对冲使用的策略有哪些？ （1）主流：股票市场中性策略又称alpha策略，是当前国内私募证券投资基金最常用的策略之一。它从消除市场系统性风险（Beta）的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以期获得较稳定的绝对收益。国内通常的操作方式为：买入股票同时卖空与股票等市值的股指期货（也可以采取融券方式），盈利模式为所买股票超越大盘的涨跌幅。特点：较为稳健的策略，收益不高但稳定，回撤较小，适用于震荡市场，但是我国现在面临的问题在于，市场对于对冲策略日趋上涨的需求与实际对冲工具不足的矛盾（如2014年下半年多数运用市场中性策略的机构因为持有成长股，但是当时没有可以对冲成长股系统风险的股指期货，所以他们只能选择可以对冲大盘蓝筹股风险的沪深300股指期货，结果在大盘上涨、创业板下跌的行情中遭受了惨败），多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充能够缓解此类问题。 （2）股票多空策略，类似于alpha策略，但不同于alpha策略的是其会有多头敞口或者空头敞口，股票多空策略的操作难度大，因为除了要进行标的选择外，还需对大盘多空进行判断即择时。正因为如此，目前的量化多空策略，往往是以动量策略为主，即市场已经出现较为明显的趋势性上涨或者下跌行情时，再做相应的调整。 （3）CTA(期货管理)策略，侧重于期货市场的投资，投资于股指期货、外汇期货、国债期货等期货/期权品种及相应的现货品种。量化对冲类的管理期货产品，就是用量化手段判断买卖时点、用计算机程序化实现期货的投资策略。由于期货为T+0方式，因而采用程序化的高频交易比手动交易具有天然优势。从程序化交易这块，期货领域其实较为领先于股票领域，而且现在的期货高频策略已经由比拼策略思想提升到了比拼系统配置和下单速度等方面。特点：具有杠杆属性，收益率较高，但在无趋势的震荡行情中，由于杠杆特性会产生较大的回撤，受限于交易品种的成交量及活跃程度。 （4）套利复合策略，套利策略中最常见的是二级市场套利，包括商品跨期、跨品种套利，股指期货跨期、期现套利、ETF跨市场、事件套利、延时套利等。由于国内的金融工具和金融品种都不多，国内的套利策略多为方向性套利，即依赖于价格的上涨下跌而寻找套利机会，国外的期权可以对波动率预测进行套利。由于在市场行情不温不火，波动较小时，这类策略往往找不到套利机会，因而国内的套利对冲基金往往会在无套利机会时，增加一些另外的小策略，构成套利复合策略。例如在套利机会较少时，套利基金会增加一小部分的趋势投机或者股票市场中性等。长期来看，这种方式更利于产品的发展。特点：在我国是一类性价比较高的策略，但是资金容量有限，机会有限，需要不断开发新的策略；股票-期货套利在震荡市场中随着套利机会的增加而如鱼得水，但在稳定、波动小的市场中表现欠佳；分级基金套利在单边上涨市场中可以取得较高的收益，但是震荡市场中变现欠佳；目前主要问题是可套利品种不多、分级基金的活跃基金数不够多难以承受较大资金进出、可用金融工具仅有股指期货对冲性能不够。 （5）宏观对冲策略，宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对经济增长趋势、资金流动、政策变化等因素进行自上而下的分析，预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同大类资产之间甚至是不同国家之间进行轮动配置，以期获得稳定收益。例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。 12、量化对冲是否保本，风险多大？上下浮动多大？量化对冲基金的合同与固定收益类信托、大部分银行理财产品一样，写的是不保本。市场中性策略量化对冲产品（国内主流），短期内最大回撤在5%，长期内都是稳增值的。而且部分量化对冲产品还采取分级结构，通过劣后级的资金对优先级投资者进行本金的保证。 13、风险收益方面跟阳光私募和信托有啥区别？量化对冲产品也是一种阳光私募，相信您说的阳光私募指的是国内纯做主动管理股票多头的阳光私募基金，国内主流量化对冲产品的风险、收益介于主动管理股票多头阳光私募和固定收益信托之间，但是夏普率（投资性价比）普遍高于其他两种类型产品。 14、加杠杆和不加杠杆的区别在于哪里？加杠杆可能会带来更多的收益，但是也要承担更多的风险。 15、整个市场上的量化对冲产品如何对比？从多个方面去比较，看运用的策略、公司成立的时长、看管理团队的风格、看团队旗下同时期管理基金的夏普比率、波动率。 16、量化选股的具体方法是什么？如何判断量化模型选出来的股票就是能赚钱的股票？量化选股的具体方法：量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。 二、进阶篇 1、目前管理层在对冲这块有一定的限制，那这个对量化对冲策略会不会产生一些影响？禁止“做空”是禁止“裸做空”，并没有禁止量化对冲的空单，故以市场中性为主的量化对冲产品并无受影响。政策上完全禁止市场上一切做空动作的概率极小。如果真遇到监管“昏招”，可以做套利策略，比如分级基金套利。 2、怎样才能区别好的量化对冲策略与一般的策略？好和不好要看和投资者的契合程度，对于追求稳健收益的投资者来说，市场中性策略的量化对冲产品是最合适的。在市场中性策略中，策略跑的时间越长、年化复合收益率相对较高、收益曲线表现越稳定、夏普率越高的产品相对更好。每年也有评测机构对各量化对冲产品进行综合排名。 3、量化对冲是需要写选股程序的，我们怎么知道选股程序是否比较优质呢，并且能为客户赚到正收益呢？量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，而且加入对冲系统风险的工具，很适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。 4、股指期货的金融种类不多怎么办？现在已经有上证50期货、中证500期货、300期权、500期权、50期权等等，随着未来各类对冲工具越来越多，系统风险能更有效对冲，可选策略会更多，烫平波动的效果更好。 5、过往产品的历史、收益稳定性和回撤？“对 冲”的概念最早由Alfred W. Jones于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。全球范围内：截至2014年末，全球量化对冲基金管理资产规模已从1997年的1182亿美元发展到3万亿美元(近18万亿人名币)，增长20倍，年均复合增速20%。我国范围内：2014年以前，量化对冲私募发行主要依托信托平台、及券商资管平台；2014年以后，《私募投资基金管理人登记和基金备案办法（试行）》实行，截至2015年2月7日，国内已完成登记的私募基金管理人为7358家，管理私募基金9156只，管理规模2.38万亿元人名币，如果估计证券投资类私募基金占比40%、量化对冲占证券投资比为15%，则国内当前量化对冲私募的管理资产规模估计约1500亿元，与全球3万亿美元（近18万亿人名币）的规模相比，占比约0.9%。我国主流的市场中性量化对冲产品收益稳定性极好。而且据相对完全统计，2015年6-7月（股灾时），已经成立1年的127只市场中性量化对冲产品中100只逆市上涨，剩下那27只回撤大都控制在5%之内。 补充问题：那这剩下的27只没有上涨什么原因导致的？答：各家量化选股还是有非常小的差异性，少数产品在短期内收益有小幅回撤是很正常的，反观这27只产品一年之中的收益曲线，也都呈现出了“净值稳增长”的态势。 6、量化对冲项目在做对冲时是不是有比例限制，比如是不是只能拿出10%出来做对冲还是没有规定？国内主流的市场中性策略量化对冲基金是等市值对冲，比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，另0.4亿做股指期货空头，无风险敞口。 三、风险应对篇 1、量化对冲的风险点在哪？最大的风险在于基金经理构建的股票多头所处的市场的β风险没有得到有效对冲这是2014下半年对冲基金面对的主要矛盾，多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充（利好：上证50、中证500股指期货4月16日上市）能够缓解此类问题。遇到这种极端情况，应对方式是：（1）坚持持有，等待市场回归均衡，量化对冲策略多数是长期有效的。（2）一般此时期货与现货价格会出现大幅偏离，基差套利可以获利或减少损失。（3）现在已经有上证50期货、中证500期货、300期权、500期权、50期权等等，随着未来各类对冲工具越来越多，系统风险能更有效对冲，可选策略会更多，烫平波动的效果更好。综上，对于量化对冲，理解产品属性，长期持有是应对风险最好的办法。 2、量化对冲风险控制是如何做的？量化对冲，故名思意，有量化，有对冲，对冲本就是一种风险控制（控制整体市场的风险），量化是一种严格的、利用计算机、利用程序的选股模式（控制的是人性的贪婪恐慌风险），另外量化对冲产品也设有预警和止损线，而且设置的较高（市场中性策略的量化对冲产品中，触及止损线的产品极少）。 3、量化对冲可能出现亏损现象吗？最大亏损可能是多少？有可能出现，不同的策略有不同的回撤，阿尔法中性策略年度一般回撤5%-10%，量化对冲产品的止损线一般设置为0.9或者更高，这样在基金出现少量亏损的情况下可以严格止损。 4、目前市场都采用中性策略，如果市场稍微有大的波动会不会加剧大幅振动的可能？中性策略与市场的涨跌相关性很低，市场波动对策略的影响很低。 5、某些量化对冲产品近期的净值小于1，怎么理解？各家量化选股还是有差异性，少数产品在短期内收益有小幅回撤是很正常的，反观这些产品一年之中的收益曲线，也都呈现出了“净值稳增长”的态势。 6、可预见的政策性风险、可预见的市场性风险、可预见的操作性风险会有哪些?这是一个非常宽泛的问题，虽然量化对冲在风险控制方面有优势，但也面临着各种不同的风险。可预见的政策性风险：因国家宏观政策（如货币政策、财政政策、行业政策、地区发展政策等）发生变化，导致市场价格波动而产生风险。可预见的市场性风险：如多头一方因持有股票会面对持有股票的一系列风险（价格波动风险、经济环境风险、上市公司经营风险等），而空头部分因持有空头股指期货会面对期货投资的风险（杠杆风险、基差风险、平仓风险等），但正因为多头风险与空头风险可以大部分相互对冲，所以整体风险被控制在一个较安全的水平。可预见的操作性风险：相关当事人在业务各环节操作过程中，因内部控制存在缺陷或者人为因素造成操作失误或违反操作规程等引致的风险，如越权违规交易、会计部门欺诈、交易错误、IT系统故障等风险。当然这些可预见的风险，管理人都会提前做规避工作，尽全力做到“风险可控”。 四、营销篇 1、客户：相较目前的固收类的产品来说，收益没有太大的优势，同样要承担一定的风险，百分之十几的收益我宁愿选择私募产品。按照客户风险偏好，对客户资产进行最优配置。客户想享受股票市场的收益，但又不太愿意冒太大风险的可以推荐配置量化对冲。市场中性策略的量化对冲产品是介于固定收益与浮动收益之间的一种产品，称为“类固定收益”，风险收益适中，预期收益10%-20%。 2、客户：产品如遇亏损，止损策略怎么进行，能保证我资金的安全吗？止损根据产品不同有不同的止损条件，阿尔法中性策略年度最大回撤一般在5%左右，产品的止损线一般设置为0.9或更高。而且量化对冲基金通过严格的量化选股操作、等市值构建股指期货空头来对冲系统风险，虽然在合同中跟银行理财、固定收益信托、主动管理型阳光私募产品一样都无法写上“保本”二字，但是您的资金也是很安全的。 3、客户：对国外这个模型不相信，对于投入到二级市场不抱信心。模型其实并不复杂，而且都是经过反复的理论和实际验证的，对二级市场不抱信心的客户更加可以推荐量化对冲，量化对冲适合所有行情，不惧股市下跌。 4、倾向固收类客户对政信类等更感兴趣，对量化对冲比较犹豫，偏向高风险客户又觉得收益不能动心。政信类产品的收益率正在往下走，对风险厌恶型客户的资产配置可以推荐量化对冲类的阿尔法策略，风险相对较小，收益预期相对比较稳定。而偏向高风险的客户，也可以进行细致分类。没有人会愿意为了追求一定的收益而承担相对更高的风险，对于量化对冲产品来说，它的收益和风险是高度匹配的，也就是具有高投资性价比。 5、客户：现在银行和很多私募都准备做量化对冲，国家可能会出不利的政策？国家对恶意做空以及恶意高频交易操综市场的行为的会进行查处，国内主流的量化对冲产品以市场中性策略为主，做多股票+做空股指期货是同时进行的，而且做多与做空的头寸一致，国家对这类产品干预的可能性极低。 6、客户：具体的净值计算方法，净值创新高部分提取25%后，我的年化收益大概是多少？扣除管理费、托管费、业绩提成之后，客户的收益在10%-20%区间，业绩提成一般客户80%，机构20%。 7、客户：操作策略中，期限套利和跨期套利可以认为是无风险套利，但本身收益做不高，年化6-7%已经不错，加了阿尔法套利，主动性加入后，风险就会增大，风险转化为收益是很好，如果风险削减收益，这会影响净值上升的斜率，本来斜率就很小，这样体现的收益不大，即使波动也在较小范围，我觉得不值。量化对冲策略很多，无风险套利是其中一种，无风险套利的市场机会不是很多，可以作为基金的安全垫策略，阿尔法策略（也就是市场中性策略）是一种成熟策略，能够长期操作，加入后会增加收益的稳定性，风险变小，阿尔法的收益高于套利的收益，加入后收益变大。 (来源:量化对冲极客) 谈资金管理 永远的量化 发表在 策略研究 2018-04-12 纵观国内国外，真正讲到资金管理的著作真的屈指可数，但在一个保证金交易市场中除了要做好之前的回测、风险管理、标的选择等工作后，最重要的却是资金管理，可以说，资金管理也是整个保证金交易市场中能否取胜最重要最关键的因素。如果一个完美的交易系统为10分，我认为：买卖规则占1分（开仓规则占0.2，平仓规则占0.8），标的选择占2分，一致性执行占3分，资金管理占4分。 资金管理在整个交易体系中的占比能占到如此重要的程度，为什么却很少有著作提及，也很少有人重视呢？因为资金管理虽然重要，但是要做好资金管理，是要解决了买卖规则、市场选择、一致性之后才能涉及到的环节，做好资金管理的前提是要解决买卖规则、市场选择、一致性这些环节，在买卖规则都没解决的情况下，资金管理是无从谈起的。资金管理永远无法将一个稳定亏损的策略做到盈利，相反，不当的资金管理却有可能使稳定盈利的策略亏损甚至破产。市场上很多著作的作者本身也是似懂非懂，所以很难将这个问题描述清楚，很多著作对于资金管理环节一笔带过，或者干脆直接避而不谈。 在股票市场不涉及保证金交易之前，资金管理所占到的比重由4分下降到2分，一旦涉及保证金交易（融资融券）之后，资金管理比重仍然占4分甚至以上，在2015年A股暴跌的时候，很多之前能够在股市稳定获利的人，由于资金管理不善，导致了巨大的浮盈回吐甚至巨额亏损。 我有一个朋友，他是做中长线趋势交易的，他在股市稳定赚钱十年以上，靠的就是一根大参数的单均线。2015年他融资比例是1：1左右，在暴跌之后基本上全年利润全部回吐还略有亏损，账户回撤达到60%以上。事后他反复强调市场不健全等因素，却没有从自身资金管理的角度去思考问题。这个现象，其实是整个交易界的普遍现象，让我看到整个市面上很多交易者对资金管理的轻视，即便是能够稳定获利的人，也有很大一部分人没有去正视这个问题。 因为主观交易者很难量化资金管理部分，很多主观交易的人直接把资金管理纳入艺术或者哲学范畴，或者简单的规定一个“每次开仓30%的保证金，最多不亏损5%的本金”这种类似的资金管理方案。这种粗狂的资金管理办法不是说一定不赚钱，但至少不是最优的，并且通常伴随很高的破产风险，资金曲线的平滑和账户回撤也难以控制。在不做量化交易之前，资金管理其实是很难把握的，量化交易的核心，我个人认为主要就是对风险和资金管理的量化。 资金管理部分是量化交易最大的优势，因为量化交易至少能够精确的从历史数据中告诉一个交易者，某种交易方法历史最大经历的亏损额度有多大，当出现连续的亏损之后，能够让交易者明白目前是处于一个什么市场状态，这种状态历史上是否出现过，至少在一个历史最大亏损的时间和幅度之内，交易者是有信心坚持执行策略的交易信号的。 但是，历史最大的亏损时间和幅度，肯定在将来会被超过的，而这个幅度将超过历史的多少，很多交易者应该有一个心理预期，我的预期是2倍左右，也就是说，如果未来一系列的止损过程中达到了历史最大回撤的2倍以内，我都是可以接受的，如果超过2倍，我可能会采取一些保护措施，要么停止一部分策略，要么减少开仓资金，因为某个策略的极限回撤一旦达到了2倍以上，那么很大的可能是策略的失效。 其实这也是交易的难点所在，因为你永远无法知道这次回撤是一个正常的账户回撤，还是策略的永久失效，这也是交易者永远无法解决的终极悖论，如果这个问题有了确切的答案，市场将不复存在。未来是不可知的，所有的回测也好，经验也好，仅仅是站在一个对历史数据的回溯上，历史会重复吗？什么时候重复？怎样重复？这些问题都不会有肯定的答案，一切都充满了不确定性。 是否具备这些不确定性，我们就不用做资金管理了呢？反正未来不可知，即便是做了回测仍然具备破产风险，是否我们就不做任何风险控制了呢？我的答案恰好相反，正是因为市场具备了极大的不确定性，未来也永远充满了随机性，那么历史数据就显得更加珍贵，因为除了通过历史数据寻找唯一的线索，还有其他办法吗？未来的不确定越大，资金管理和风险控制反而应该更加精确和谨慎。 交易的难度，并非在于买卖规则上，我们要简化交易规则，但并不是说交易本身是一个难度很低的行业，如果是这样，何来99.5%的淘汰率？交易的难点，难在资金管理和风险控制这个层面上，可悲的是，绝大部分失败者没有重视这个问题，可喜的是，如果你重视了这个问题，你就具备了优势。 |
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