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| 有一种说法：“有利润的时候加仓，才是正确的操作方法”。很多人在构建交易系统的时候，多多少少都会遇到是否要加仓的这个问题，自然我也不例外，但现在这个问题已经不再困扰我了，因为我已经了解了加仓与否的关系。 任何策略都有一个共性，那就是有适合自身的行情配合才能赚到钱，在行情不适合自身的情况下会亏损。而一个策略构建师的目标，就是要尽可能构建出的策略能大部分的适合市场环境，并且在适合的行情下尽量的多赚钱，同时要尽可能的在不适合策略的行情中少亏钱。 举个例子，一个中长期的趋势策略，可以把握住一波中长期趋势，因为它的止损止盈参数设置得比较大，所以在有小的波段行情的时候，可能会打平甚至亏损。也就是说，如果你设计了一个中长期的趋势策略，你就是希望市场出现中长期趋势，而你必须要放弃小的波段；而如果你设计了一个小的波段追踪系统，那么中长期的表现就会不那么理想。有所取舍，这就是交易的本质。 策略参数的大小和是否顺势加仓，其实和上面所描述的问题本质上是一回事。 你可以这样理解：顺势加仓，其实是更进一步的增加了大趋势的收益，或者说更进一步的放弃了中小波段的利润，因为加仓会提高持仓成本。 举个例子，假设有一只个股，我们暂且称其为AA科技，假设这只个股从10元上涨到13元，又下跌回10元。 策略一是一个短线策略，该策略是以MA5作为卖出条件的，该策略在10元买入，上涨到13后，MA5参数较小，也非常敏感，然后该股票在下跌到12元的时候，触及到MA5，止盈离场，利润2元。 策略二是一个长线策略，该策略是以MA20作为卖出条件的，该策略在10元买入，MA20参数较大，行动迟缓，该股票上涨到13后，最终在11元止盈离场，利润1元。 策略三是一个加仓的长线策略，该策略同样以MA20作为卖出条件，该策略在10元买入1/2，11元买入1/2，12元买入1/2，成本就是11元，同样在11元止盈离场，利润为0元。 从以上例子中，我们可以假设出如果AA科技不是一个小波段而是一个大的翻倍行情，我相信你可以很轻松的预见每种策略的表现。其实通过这种简单的比较，你能发现加仓策略就是进一步把长期趋势的效果扩大，牺牲的是小的波段行情。 典型的加仓策略——海龟交易法则的资金曲线可以长达2年不创新高，就是因为海龟交易法则追踪的是长线周期，市场中长达两年没有大的趋势行情是很正常的情况，两年资金不创新高，意味着两年资金都在回撤，这严重的影响一个人的执行力和信心，如果是管理的客户的资产，投资人恐怕全部用脚投票了，当然，如果你能坚持的执行下来，并控制好仓位别被淘汰，最终你的回报也将是极其惊人的，一波大的趋势来临的时候，你恐怕比别人多赚几倍的利润。所以，如果你可以承受这么长时间的资金不创新高，你就可以采用长周期加仓的策略，反之，你需要随时看到资金创新高，你就该选择周期较短且不加仓的策略。 所以说，“加仓是一种正确的做法”，这种说法完全就是无稽之谈，你看了上面的例子之后，你应该明白是否赢利加仓没有一个标准答案，取决于你要去追求哪种周期的利润。 另外，我可以分享我的经验，我个人认为在做了参数最优化之后，是没有必要去加仓的。我这个建议是基于风险收益比的角度提出的，加仓策略虽然在一波大的趋势行情下比较有诱惑力，但是其实是没有原始参数的收益/风险比高的。得到这个结论很简单，你把你的加仓点位量化，然后作为一个新策略回测一遍，就很清楚的知道该策略的表现，通常加仓的点位作为一个新策略来单独运行的话，收益/风险比会变低（不仅仅是收益变低哦）。 如果单纯的从风险的角度来讲，加仓策略表现也不好，因为加仓策略相当于增加了额外两个参数：怎么加仓，加几次仓。如果某个策略增加了更多的参数，往往更加难以把握和不稳定，不稳定的表现在于历史的最大回撤容易被轻易超过，出现某些极端情况下的亏损将进一步放大。从之前AA科技股票的策略三中你可以看到，加仓策略的大周期额外收益无非也是建立在更重的仓位上的（或同等仓位下更小的收益/风险，但是要拿到超额利润，必须要增加仓位），更重的仓位就会让你对风险变得难以控制。 那么在哪种情况下适合加仓呢？如果你在股票市场中经常选择到强势股，那么你可以加仓操作，但是前提是要你要具备很强的选股能力。因为加仓从本质上是对长周期趋势利润再放大，那么如果你选股能力较强的话，加仓操作可以极大的强化这个过程。如果你的选股能力一般甚至无法跑赢大盘，那么设计一个不加仓的策略参与指数投资是一个最好的选择。 点击阅读： 《量化交易之门》连载4：普世价值观阻碍了人们对交易世界的探索 《量化交易之门》连载6：为什么普通人“期望的曲线”是向下的？ 《量化交易之门》连载12：大部分新手亏损的原因——善于操底摸顶 《量化交易之门》连载15：交易系统构建的两种方式：自上而下VS自下而上 《量化交易之门》连载16：选择一种方法来构建交易系统的买卖模块 《量化交易之门》连载20：参数最佳化的三大陷阱——前视偏差、过度优化、曲线拟合 责任编辑：韩奕舒 |
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