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主题:【原创】说说我的交易学习过程 -- ustcome

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          • 家园 谢谢五福兄的建议

            没想到吃个饭回来,就发现有争议来了。不过也不准备去删除了,争议就争议吧,我本来就是发个自己的学习过程,也不去图个什么。

            • 家园 忙完了要汇报的PPT继续来写

              包括很多交易系统构建的书籍在内,都推荐交易者构建一个适合自身情况的交易工具箱。对于趋势交易者来说,这个工具箱应该包括两个趋势指标,用来确认趋势的开始和结束,一个或两个震荡指标,用于防止交易者在震荡市场两头挨打,一个通道指标和一个excel评估表格,用于评估你在这一次交易中的表现。

              我花了很长时间来构建我的交易工具箱,在开始的时候,我下载了大量的技术指标来试验,很快我明白了一件事,一个或二个指标不可能永远适用于所有的市场,正确的做法是首先明白指标的具体工作原理。大部分的指标都是根据价格制定的,指标很多时候仅仅是价格运动的拟数学化罢了。后来我在TSD上看到一篇帖子,作者建议新手自己买坐标纸,动手画蜡烛图,坚持6个月,培养对市场的嗅觉。我抱着聊胜于无的态度,坚持了下来,现在看来,我不能不承认这个方法的确很有效。

              我选择的第一个趋势指标是均线。就像我在Mechanical Trading Systems这本书看到的那句话一样:均线系统是最简单的系统,也是最强大的系统。我中间有一段时间走了误区,不停的调试各个均线的周期来适应不停变化的价格走势。得自与一个朋友的提醒,我醒悟了过来。技术分析是为了交易而分析,不是为了分析而分析。现在我在3个时间框架上设置了不同的均线,但是我最常用的还是5根均线:10EMA,20EMA,35EMA,120SMA,200SMA。当然,在具体的使用过程中,我还是会适当调整这些均线的参数,不过大多是细微的调整。从我自己的交易经历来看,均线不仅扮演着趋势指示指标的作用,很多时候还充当着天然的支撑和阻挡。我在论坛上还看到一种均线的经验使用方法,当若干均线同时穿过一个长阳烛的实体时,往往预示着下面形成的突破是有效的。我自己的经验是这个方法是有效的。不过我自己的交易经历太少,没有足够的样本数据来证明这点。

              在均线上花了很多时间后,后面趋势指标的选择就比较简单了。也正是因为如此,我有点领悟了以前有人经常说的那句话:入场点不是最重要的,更重要的是出场。如何判断趋势结束撤出,一直是困扰我的一个大问题。刚开始我使用的是用支撑和阻挡来充当止盈点。后来发现这个方法并不总是有效。直到现在,我也没有完全解决这个问题。

              关于止损,这个是和仓位相关的,开始我设立的是固定止损,但是后来发现在一些区间震荡的时候,这样的止损容易被打掉,该拿到的利润没有到手。我就采用ATR指标进行了移动止损。

              • 家园 验证你的经验的最好方法是编程序验证历史数据

                河里的牛义革专门发过系列帖子,根据均线来设置交易系统的程序和验证结果。你可以去搜一下,相信会对你有帮助。

                • 家园 谢谢猫子兄的建议

                  牛义革的文章我看过,的确是很好的思路,实际上我现在看的Money Management and Mechanical Trading System就是谈机械交易系统的,包括如何构建以及如何评估。但是实际上交易方法本身的构成就比较复杂。

                  打个比方说,现在我的工具箱里的工具包括两种:indicator driven的和Price-action driven的。当然,从本质上说,它们都是由价格的变化构成。我自己设定的入场规则虽然不是特别复杂,但是总是要综合考虑指标和价格的表现。虽然我懂C++,但是却很难用程序编写出完全符合我理念的系统。目前我自己采取的是一个笨方法,就是手动回溯历史数据。我是从2009年开始,仅仅从技术分析角度来分析我的交易工具箱的表现,从而调整参数。

                  不过在外汇交易里,因为MT4语言的强大,我会经常编写EA并在MT4平台上回溯。此外,还推荐一个工具,适用于不懂MT4编程的交易者。免费软件Forex Strategy Builder,可以根据自己的交易理念用这个软件作出能在MT4平台上测试的EA。

                  http://forexsb.com/wiki/start

                  外汇交易数据的下载可以从这个网址得到:http://www.forextester.com/data/datasources.html

                  • 家园 的确是

                    如果想要实现复杂的交易规则,不是简单的几十上百行程序能搞定的。牛义革兄的根据均线设定进出规则,还是稍显简单机械了一点。如果能做一些改进,比如加入成交量,当前所处趋势,支撑位,阻挡位等等参数,可能效果会更好一些。这样一些参数的加入,也必然使得程序的复杂性大大增加。

                    我有段时间也试过用程序来实现交易系统,当时是设计了一个追涨停板的交易系统,主要的缘由是看到非常多这样的例子,就是市场上最妖的强势股连续涨停,之后回调,然后一般都有第二波拉升创新高。所以,我就设计了一个程序,来抓这种妖股的第二波。仅仅是这样的交易系统,也写了1000来行程序才实现。但是由于只能拿到日线级的历史交易数据,没有5分钟,30分钟级别的数据,所以程序模拟无法太精确。即使如此,程序验证的效率也比手动高出许多,记得我根据2004之后的历史数据,搜出来的有效记录是500多条。而且通过程序的大量验证,我也得出一个结论:你看到的未必是真实的,因为从肉眼看,这种交易系统的成功率应该相当高才对,因为我确实看到的大部分妖股都是这样。但是拿程序一跑,发现成功率并不是想象中那么的高,失败的例子非常多。当然这跟数据太不精细有关,无法进行进一步筛选。举个例子,同样是涨停,有的涨停时强势拉升一直封死的,有的是磨磨唧唧多次打开最后才涨停,有的是搞尾盘偷袭涨停的,这些不同的情况,在日线数据上无法区分。

                    老兄说的MT4,我没用过,有机会的话我研究研究。不过我认为做程序验证,数据的精细程度很重要,这样才能做出更复杂的交易原则。老兄给的链接非常的好,不过都是外汇交易数据,我不懂。不知道老兄知不知道哪里可以下载到A股的5分钟或者30分钟交易数据?

                    • 家园 这个追涨停的必须要准确数据才行,另一个因素就是及时消息

                      汤姆逊路透不就维护这样一个消息平台嘛

                    • 家园 A股的精细数据可以在淘宝上买到

                      不过具体的网址就不放了,以避免广告嫌疑。

                      不过通过这段时间在交易编程上的倒腾,我回头一想,我是不是在交易的道路上走向歧路了?不要为了分析而分析。我现在感觉对于交易系统的优化有时候会产生过度优化的问题,从我做外汇交易的经历来看,在历史数据上表现好的EA不一定适用于现在。所以我现在对于交易指标的优化仅仅是做一些简单的测试,更多的还是培养自己对市场的嗅觉。

                      在A股市场,河里的朋友曾经也说过,行业板块轮动的周期往往是可见的。在某种程度上来说,特定行业指数和上证指数的背离有时候代表着进入这个板块的切入点。所以我现在每天做的功课更多的是类似于价值投资那一套,看财务报表,看行业分析数据,前面也说过,得益于我所在的研究所的权限,我能看到不少行业分析数据库的资料。但是里面良莠不齐,具体怎么筛选就要靠自己判断了。不过也正是因为如此,我对上半年的A股市场并不看好,自3月底开始就空仓了。

                      现在看来,A股市场目前的投资风险被人为提高了。在形势不明确的情况下,我应该暂时不会用过多的资金再次进入。给自己放个假,出去旅游旅游,顺便去考察考察我关心的几个企业,很想看看这些这些企业在二三级市场的表现如何。

                      • 家园 数据误差

                        偶在淘宝上买的向前复权日K线数据,这几天在学习MATLAB。以前用EXCEL做测试,一次只能测一支股票的历史数据,不能几百支一起做统计。公式写得我烦!每次换股票,虽然只要把数据拷进拷出,也很烦!有了什么想法,仅仅测试了几支股票,说实话是不够的。

                        但是数据好象是有误差的。

                        以600000浦发为例,同花顺向前复权,历史最高值是25.88,最低值是1.75。但是买来的数据里,最高值是25.67,最低值是2.01。

                        我不知是复权公式的问题,还是复权时自动把小数点后第三位给吃掉了。下一次复权就以两位小数的价格为基准复权,所以形成了误差然后误差越积越大。我也不知是同花顺有问题,还是我买的数据有问题……

                      • 家园 我联系过这个买家,也装过这个xx数据王

                        和他聊过这个数据产生的原理。但我有一点疑问,就是这个收盘数据实际上是修正过的。我总觉得和实盘数据有差别。

                        具体怎么比,得出结论我还没想好。大致想法是,可以记录某个股的及时数据,跟淘宝卖家数据做比对。

                        而实际上就是level2的十档行情也是类似一个网页快照类的东西,我总是很纳闷同花顺的逐笔还原怎么算出来的,除非当时去买卖一手。

                        我觉得自动化交易系统是不是也可以这样做:

                        模拟行情变化时不同人群的感受,

                        比如我老妈,用多少钱炒,隔多久看次盘,看什么资讯,关注pe还是公积金。这次下跌她脸绿了多少。。。

                        • 家园 我不知道国内有没有ECN的概念

                          因为在大智慧的免费level 2上,只能看到几档数据,但是看不到该档数据更加详细的分化,所以不清楚国内股市用不用ECN,但是想来应该是用的。

                        • 家园 这种自动化交易很难实现。

                          市场上的趋势、支撑和压力虽然从原理上说是群体漫步现象的反映,但是如果用程序来识别和模拟,这就太困难了。当然,可以通过读取K线的数据来进行各种计算,但是前面也说了,K线本身就有缺陷,K线的数据也有高质量和低质量之分,即使得到的是完美的价格数据,要模拟行情变化时不同人群的感受也太难了。我在读书期间做的做的就是人工智能里的机器学习方面的东西,感觉要实现这样的要求,还是太难。

                          • 家园 不产生决策应该不涉及机器学习部分吧

                            有点像玩牌时的帮你记牌,推测别人有什么牌的系统

                          • 家园 不需要做到完全模拟人的行为模式的程序化

                            完全模拟人的行为模式显然也是不可能的。而且即使能让机器完全模拟人的行为模式也未必有啥用,因为人的水平未必就高,如果人的水平本身很高,还要计算机辅助干嘛,直接交易赚钱呗。

                            计算机相比人的优势不是更智能,而是更高效,可以进行概率上的统计,所以不需要特别细致的数据,只要能大致区分不同的交易情况就行了,那种逐笔逐笔的真没必要,我觉得有5分钟数据足矣。

                      • 家园 我跟你感觉一样

                        编程序不过雕虫小技尔,最重要的还是提高自身的炒股水平,否则再好的程序也是空中楼阁。

                        不过通过编程序也对认识市场有一定的帮助,举个例子,最近1,2个月,市场处于下跌中,我有个想法是,关注那些在下跌中保持良好上升趋势的股票,然后在回调的时候介入。但是这种类型的股票同样存在补跌的风险。那么我就考虑编程序来验证一下历史数据,这个做法是否可行。这就对程序提出了更高要求,需要能够识别股票每一段的上升与下跌段,还要能够根据这些走势来识别出股票的趋势,以及股票当前处于什么样的状态。简而言之,就是如何将我们平时眼睛所看到的走势图变成计算机的数据结构和对应的逻辑。限于我的水平和时间有限,我到现在还没完全完成此程序,但是大体有了个轮廓。这里我想提一下缠论对我设计此程序的帮助。

                        缠论我并不算很懂,以前看过一阵子,但感觉比较费脑子,不直观,所以只看了一点点就放弃了。但是在编这部分程序时,我自身对如何将股票的走势完整的表现在程序中做了很多思考,设计了不少模型,但是都不太好。后来我忽然想起缠论里面的概念似乎跟我想要的模型挺相似的,我就又重新看了下当初看过的那些内容。看过之后,收获颇多,对缠论也有了点新的认识。我的理解是,缠论并不算缠中说禅本人完全独创的一门理论,缠论里面的东西,其实和趋势理论,波浪理论里面的概念是殊途同归的。但是缠论与这些理论的区别是,她不是以那种形象化的方式来表达她的理论,而是以严格的数学思维来建立理论基础,并推导出一整套理论。这也导致了缠论比较难懂,不如其它理论那么直观,特别是前面的概念介绍部分,很不直观。但是在弄懂了缠论里面的概念与走势图形之间的对应关系之后,缠论就比较好懂了。我觉得缠论的厉害之处在于,她将我们看到的非常形象化的,貌似无严格规律的股票走势,以严谨的数学语言表达出来,不得不说此人的确对股票走势的本质认识非常深刻,相当的聪明。

                        在编这个程序过程中,缠论的这种数学化的风格,可以说给了我非常大的启发。

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