13.最大獲利交易(Biggest Profitable Trade)已平倉交易中的最大單筆獲利——滑移價差和佣金費用必須考慮在内——亦可表示該系統讓獲利交易持續成長的能力。長期的系統通常會由少數幾筆獲利中，獲取其大多數的利潤，所以知道總獲利中有多少百分率是來自於最大的一筆獲利交易很重要。這項百分率愈高，則該系統愈沒有出差錯的空間，因為其績效取決於單筆交易，而這筆交易未來可能不會出現。14.最大虧損交易(Biggest Losing Trade)改善系統績效的最佳方法便是從最大虧損交易著手。如果你能夠消除或降低這些交易的虧損，則系統的績效將可明顯改善。15.已平倉交易的買進（或賣出）次數(Number of Closed Trades That Were Buys(or Sells))某些電腦程序會顯示，買進與賣出的交易百分率。此數值可以用來評估該系統利用市場上升趨勢或下降趨勢的效率。16.獲利多頭（或空頭）交易百分率(Percentage of Long(or Short) Trade Profitable)電腦程序會將多頭與空頭交易加以區分，並計算兩者各自的獲利百分率。這些數值通常反映市場的整體趨勢，遠大於反映該系統的效率。一般而言，多頭交易在多頭市場較能成功，空頭交易則在空頭市場教能成功。17.獲利（或虧損）交易之平均持有交易日數(Average Profitable(and Losing) Trade Length in Market Days)電腦程序會將獲利與虧損交易加以區分，並計算這兩類交易的平均持有天數。一筆交易若於進場當天便平倉出場則計為一天。這些數據可以衡量該系統屬於長期或短期。它們也能反映該系統讓獲利持續成長與迅速認賠的能力。18.滑移價差與佣金成本之總值(Total Slippage and Commissions)電腦程序會將每筆交易所設定的滑移價差與佣金費用，乘以已平倉交易總筆數。為了反映實際的交易狀況，全部的交易均需扣除合理的成本。19.保證金報酬率(Return on Margin)某些電腦程序會計算保證金的報酬率。Bruce Babcock的觀點認為，這項數據並無太大的意義，因為保證金額時有變動，而且交易員在帳戶内的資金通常都會高於最低保證金的額度。如果在相同的市場交易中比較類似的系統，這項數據可以做為判斷最有效系統的準則。它代表最有效率，因為它在最少的交易天數中獲取利潤。20.已平倉交易的績效比率(Effectiveness Ratio for Closed Trades)這是整體交易表現的特殊衡量指標。有關於系統的績效，雖然每個人都有其自身的標準，但績效比率是一項有效的工具，如果你採用電腦進行最佳化，你可以通過這項比率，迅速鎖定一組表現最佳的參數值。21.包含未平倉淨值的績效比率(Effectiveness Ratio with Open Equity)測試結束時，如果存在大額的未平倉淨值——不論是贏、是虧——則已平倉交易的績效比率對系統的表現會有低估或高估的現象。在這種情況下，電腦程序所列出的歷史績效報告應該包含此項數據。雖然有許多不同的績效準則必須考慮，但當我們以相同的時間與相同的市場進行測試時，重要的準則之間都存在著一種高度的相關性。每筆交易平均獲利最高的那些系統，其獲利因子通常也最高，而最大虧損金額則最低。重要的是，你必須依據你認為重要的準則來評估交易系統。因為利用系統來進行交易的是你本人。當系統呈現虧損，而在情緒上承受起伏壓力的也是你本人。你必須對於系統的獲利能力具有信心。如果缺乏信心，系統發生虧損時，你將不能夠繼續利用它來從事交易。
最佳化對商品交易系統的設計者而言，沒有任何議題會比最佳化來得更重要。它是以歷史資料與各種不同的參數組合來測試交易系統，以此來鎖定一組最佳的參數值，提升系統的績效。個人電腦的普及化使這種過程得以進行地相當快速與精確。然而，有關最佳化的價值究竟如何，則引起該領域内專家的激烈辯論。Bruce Babcock轉載了六位不同背景的專家對這項主題的激烈讨論。我贊同Jack Schwager的觀點，對某些交易系統而言，以最佳化來挑選參數組合雖然可以提升系統的績效，但由於過去與未來績效之間的關聯性遠較許多人相信的程度低，最佳化的潛在價值或許遠低於一般所認定的程度。精密的最佳化可能只是浪費時間而已。此外，Thomas Hoffman根據統計學上的觀念提出顯著水準(significance level)，來判斷由過去資料所產生的模擬結果與未來的實際交易績效之間的相關性也很有新意。根據Thomas Hoffman的定義，所謂顯著水準，是指績效不會因為純粹的巧合而複制的機率。它有兩項參數：第一項參數是衡量系統的實際績效；第二項參數是自由度的數目。顯著水準水準能表現交易系統掌握市場中非隨機、恒久不變的特質。顯著水準很高，這意味採用該方法而在未來獲利的機會很高。雖然我對Hoffman闡述的一些統計學概念沒有做深入的研究，但他結論中的一個觀點很吸引我，——自由度的數目很重要，因為它可以突顯系統的曲線匹配(curve-fitted)性質。擁有許多規則、參數與例外的系統，對於過去的資料，通常都能夠運作良好，但應用於未來的實際交易時，卻經常會失敗。所以構建交易系統的規則要盡量簡單，這就是KISS原則。而對於Robert Pardo、Steven Kille這類設計和銷售交易軟件的人的觀點，我們就要謹慎看待了。正如Jack Schwager所說，他們的思路或許已經受到其明顯的私利所誤導，不斷倡導有關最佳化價值的錯誤觀念。對於最佳化，Bruce Babcock最後提出了自己的看法，他認為在發展一套系統時，某種程度的最佳化是不可避免的，但設計者如果希望系統在未來能夠有過去的表現，則他必須謹慎地處理。為了避免過度的曲線匹配，謹慎的系統發展者必須遵守下列部分或全部的建議：1）可供最佳化的規則在數量上必須有所節制；2）在最佳化過程中，應該選擇參數值的區間，而不是最佳的參數值；3）盡量增加測試中已平倉的交易筆數；4）在許多市場中來進行同一組參數的測試；5）最佳化系統的測試期間不可與進行最佳化過程的期間相互重疊。系統推銷的簡史任何活動一旦涉及龐大的金額，其中必有欺詐行為。期貨業也不例外。在期貨圈内，或許沒有任何領域像系統推銷這般充滿魚目混珠的情況。每個有效的騙局均涉及受害者，通常是通過不誠實的手段進行。受害者或是全然地愚蠢、或是想賺取不勞之財。商品交易員之所以會成為系統推銷者的犧牲品，是因為他們希望買進印鈔機。他們甚至希望因此而能夠無憂無慮地退休。相比於其他任何輕松賺錢的行業，商品交易並不特別簡單。當然仍有許多誠實的交易系統推銷員，他們混在機會主義者與純騙徒之中。由於他們全然不了解歷史測試與未來績效的關系，許多誠實的推銷員因此而做出不實的宣稱，並販賣無效的產品。他們並不是騙子，他們只是不了解而已。Bruce Babcock書中著重提到兩位在商品系統的推銷領域内的暗淡群星的名星：Larry Williams與Welles Wilder。典型的系統推銷員並不會親自交易其系統，但Larry Williams有所不同，他本人在多年來始終是一位活躍的交易員。Larry Williams說：“我是一位很好的系統設計者，也是一位極佳的系統追隨者，因此我能夠賺錢。這是我不斷溫故知新的古老教訓。我必須遵循系統的指示。我也獲得了明確的知識——系統確實有效。”Larry Williams採用的概念並無特殊之處，你可以由商品交易的書籍學習這些概念。但擁有一套致勝的交易系統，並不保證你可以透過它來獲利。關鍵在於你要能願意和能夠連續地遵循系統的規則，即使系統在虧損期内。相對於對Larry Williams的正面評價，Bruce Babcock對於Welles Wilder的評價可謂天差地別。原因是Welles Wilder本人從來沒有展現過任何的交易能力。除了對《技術交易系統的新概念》作了肯定的評價，認為在該書中Welles Wilde提出了許多有價值的概念和方法，Bruce Babcock猛烈批評了Welles Wilder後來的所作所為，特別是Welles Wilde在推銷商品系統的颠峰之作——“三角洲”和《亞當理論》。（為此，Welles Wilde作出了反擊。William Gallacher在《穩操勝算》中稱這場論戰為“狗咬狗”）若幹著名方法的績效——參考架構為了讨論各種交易系統方法的實際表現，必須建立一套標準的評估標準。另外，在你能夠判斷交易系統與方法的有效性之前，你需要一套參考架構，界定何謂良好的績效。
4/5 首頁 上一頁 2 3 4 5 下一頁 尾頁