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回测：标准优化和前行优化 本书结构 第 1 章 投资策略：回测 23 标准优化 相对强弱规则 前行优化 资金曲线 资金曲线过度拟合 入场策略 离场策略对交易结果的影响 等量资金权重指数 目标函数 接下来我们需要做什么 第 2 章 初始标准优化 41 自由度 样本数据库大小 测试周期到底设置多长时间比较合适 股票买入档设置 股票卖出档巧设置 在止损中到底使用多大百分比合适 股票初始 50 日成交量 股票初始 50 日平均价格 第 3 章 有效改善投资收益：市场择时和前行优化 55 市场择时 前行优化和分析 第 4 章 选股的最佳方法：相对强弱法 75 当前进度与回顾 一种更简单的选股方式 前行优化 市场择时系统的引入 第 5 章 股票交易策略 91 关于股市的总体走势及变化 趋势交易与均值回归交易 第 6 章 价格趋势分析的最佳指标： DMI 和 ADX 99 威尔斯·威尔德的天才之处 威尔德移动平均线与 ATR 平均真实区域（ATR）的使用 动向指标 DMI 平均方向性运动指标 ADX 第 7 章 预测未来股价，跑赢大盘： 周期和前进线 119 价格周期 关于周期的分析 理解与绘制移动平均线 周期长度计算 第 8 章 创建自己的股票交易模型以及优化实验 137 技术指标对周期长度的要求 确定阻力位和支撑位的三线反转法 顺序分析 如何设定止损 选股系统的优化实验 译者后记 156 內容試閱： 引言 我的股票交易心得 本书概述了我个人最喜欢用的投资与股票交易策略。这些概念本身并不算创新，但是通过与某些交易策略相结合使用，它们便为选股研究打造了一套坚实的理论基础。我在所有的优化中都使用“前行优化方法”（walk-forward method of optimizing），因为对我来说，它是最实用的测试、分析一套程序化交易系统的方法。在接下来的章节中，我会通过交易系统的特点，对这些概念进行深入探讨。我相信自己所讲述的知识，是那些未受到正规培训、个人时间不宽裕、财务紧张的外行人士能够在与金融巨鳄的斗争中存活下去的唯一方法。 自主操作、程序化交易或投资 自主投资是指所有交易决策均由投资者亲自做出。在这种情况下，交易的成功率并不高，而且还要基于交易员自身的知识、专业性、迅速决策能力、情感控制能力、偏好以及状态来进行。大多数人在投资中之所以亏钱是由于他们依据的是传言、建议、直觉、不准确的信息、错误的判断以及其他影响投资决策的因素。世上的确存在着很多成功的自主投资人，例如沃伦·巴菲特、乔治·索罗斯、保罗·都铎·琼斯和布恩·皮肯斯，但是你我都不是这个等级的投资人。我们需要外界的帮助和交易纪律才能对交易做出决策。这些亿万富翁有足够的时间和天赋，但是大多数投资人却不具备同样的条件，这也是他们因经常亏损而被洗出市场外的原因。而那些所谓的职业投资者的表现也好不到哪里去，我们从一些养老基金和共同基金的表现中就能看出，这是一种无处不在通病。在自身不具备极高交易天赋的情况下，我们应该探索一下如何才能在证券市场中存活。 其实答案一直就在我们身边。近些年来，人们已发现了比较容易实践的方式。我十分同意罗伯特·帕多（Robert Pardo）的观点。他认为市场在过去的20年中出现了两件对门外汉有利的事情：一件是金融衍生品的繁荣发展；另外一件则是廉价高速计算机的普及。金融衍生品近期为普通投资者在高流动性的市场中提供了大量的对冲和投机的机会, 而本书中所介绍的数据检验方法在20年前也不可能为我们所用。如今，我们已经拥有了通过快速计算以检验投资理论的能力。除了这两件事情之外，还要加上第三件事，那就是我们具备了高效、廉价、快速执行买卖委托单的能力。电子交易彻底改变了投资环境，投资经理指示股票经纪人执行委托单的年代已经消失在了历史的长河中。 市场本质的改变和更加快速的辅助设施使得统计学上达到盈利目的的机械投资系统变得更接地气。这些交易系统被称之为“程序化系统”（algorithmic systems）, 因为它们不再受交易者主观意愿所支配，而只是在市场中自动执行开发者所设计出的盈利交易模式而已。程序化交易策略无需具备投资者应有的知识和专业技能，它们能够在市场中通过克服人类本性的缺陷，从而达到盈利目的。 然而，程序化交易需要一系列严格的规则来制约。 有时当投资者在测试和优化一套系统时，他依然会为程序给出的结果感到受挫、厌烦或情绪低落。他甚至会放弃一套成功盈利的系统，并因此丧失从交易系统中所取得的交易优势。这是人的本性，但是本性却与交易市场相悖。因此，尽管程序化系统可以通过多种方式进行研发、优化和测试，但是使用者依然可能因一时冲动而放弃它们。因此，成功的程序化系统不仅要求投资者或交易员愿意付出时间和精力来研发、测试它们，还需要使用者遵守一定的纪律、具备耐心和毅力，不轻易放弃它们。 本书阐述并解释了用于投资和交易的程序化系统。它还讲述了个股入场、出场时机的特定使用规则。我们可以通过优化过的统计方式在市场中取得一定的交易优势，从而增大成功几率。世上没有从不亏损的完美交易系统，当然我们要把这些局限性考虑在内，并通过学习以改进他们。本书最后所介绍的程序化交易方式，是已经通过回测确认盈利的。你应该检查自己的交易系统是否能拥有与书中介绍的交易系统一样的表现。如果答案是肯定的话，那么你也拥有大师级别的交易水准，并且可以忽略本书的存在。 为什么要选择本书 我写这本书是因为我自己曾由于投资知识的匮乏而遭受过不必要的损失。我曾在华尔街作战47年，在高校教过技术分析，并且斩获过诸多荣誉。我在本书中详细地介绍了自己在整个职业生涯的学习中所发现的盈利投资和股票交易策略。 人们总是问以下我关于股市的问题： ·我刚在股市中亏了很多钱。我是否应该退出股市，以后只买共同基金、ETF或者政府债券？ ·我应该怎样做？ ·我该如何在选股时与职业从业者竞争？ ·我怎么才能知道何时买股票？ 本书为投资者们详细地检测了股票选择系统，并为交易员们测试了一些技术指标。在此之前，我们的确应该为创建这些系统多花费些心思，但是一旦交易系统成功建立，那么我们每周在它们身上所付出的时间将不超过1个小时。也许我们要为此订购数据或图表服务，不过如今网上会提供许多免费的资源。此外，我在书中还介绍了几个以小时为单位的价格数据为参考的短线交易系统。这些交易系统要求更多的工作量、更多的信息量、更多的时间、更好的执行能力以及能够做空。 本书面向具备一定资本市场技术方面知识的各界人士，并十分易于理解。它并不仅仅是教你怎么去做，还用统计数据给出了最佳技术指标组合，这些测试的结果全面展示了你应该怎样成功地应用它们。 有时候，股市对于散户和职业从业者来说，都会变得更加艰难。投资者因在股市中的亏损而对“方法”或“交易系统”失去了信任。此外，他们也对介绍投资方法的新书产生了质疑，会怀疑作者所介绍的方法只是为了卖书或提供建议，而实际上从未被市场证实过盈利。本书的独特之处就如同我前几本出版的图书一样，它所描述的方法都是经过实际检验的。很少有书籍能做到这一点，少数能够做到这一点的书籍却普遍存在着技术缺陷。我之所以要对这些方法进行测试是因为我希望读者能够彻底理解它们。 本书不是对那些蹩脚的传统投资分析进行论述，而是阐述了投资和交易是如何通过运用统计系统在股市中取得成功的。我经常使用“系统”这个术语。作为一条术语，它也许在其他领域中有着负面含义，但是对于投资和交易而言，系统代表着一系列做出买入、卖出决定的规则，并通过回测确认过其盈利性和稳定性。通常来讲，这些系统大多数是技术性的，以价格和走势形态为依据。也有很多成功的系统使用基本面、经济数据，或者结合基本面和技术共同使用。比如威廉·奥尼尔的CANSLIM投资法则就是与股票排档价值线方法（value line method of ranking stocks）相结合。然而，当一个交易系统是纯技术性的时候，可能会导致人们对技术分析失去信任。 当我还在投行做销售时，曾看到过很多不信任技术分析的机构投资经理。正因如此，即使我在实际应用中证明过，即使在他们自己手中的投资组合或投资清单中依然有效，他们依然很怀疑我向他们所销售的“相对强弱交易方式”（relative strength method）。也许受到同僚或者商学院中所学课程的影响，投资经理们普遍抵制技术分析。从那时起，我就决定在商学院专注于教授技术分析，以让学生们不再对技术分析有所误解和偏见。 本书中所涉及的几个技术分析，都是我在实践中发现并正确使用后能够取得良好效果的。我详细地介绍了它们，并且阐述了应用细节。此外，我还测试了它们在选股、弃股方面的有效性。 投资是一项生意 人们总是认为投资只是先选择正确的投资标的，然后在它们价格上涨后卖掉。然而，投资的本质却是一项生意。它就像经营一家商店一样，低价进货高价卖出。同时还要运用库存管理中的优胜劣汰规则，将卖得不好的产品下架处理。不幸的是，投资管理者很少以这种视角看待投资。比如说，投资组合经理和投资者们对平掉处于亏损的仓位通常表现得过于谨慎。对于这种心理恐惧式的失败，业内已经有诸多文献和学术论文专门进行了讨论。但是商店经理会因销路不佳的商品进行自我批评吗？也许能够做到这一点的只是少数人。成功的经理会在尽可能保本的情况下，把这些货物清仓甩卖，并增加热卖商品的进货力度。换句话说，即使是在商店经理自尊心受挫的情况下，商品销售也可能丝毫不会受到影响。 另一方面，自尊心会驱使你去搭建合理的配置，而不是通过随意的主观臆断做出决定。资本市场和商品市场一样，它们从来不在乎任何人的心情。市场是中立、公正，也不以主观意志为转移的，人们喜欢用“残酷”一词将其拟人化。市场中的利润与零售业一样，主观意志必须屈服于现实。而现实又是投资组合经理或商品经理无法做出完美的决定，因为决策中会涉及太多无法精确、相关性低或者经常变化的参数。这需要决策制定者的经验、知识和纪律做支撑。尤其在交易行业，错误判断出现的频率简直是家常便饭，决策者必须在第一时间对其进行修正。当初始判断出现错误时，比率法则（50%的亏损需要用100%的盈利来弥补）和优柔寡断的投资经理之间便出现了不可调和的矛盾。

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