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一种基于自我统计数据设置RCO的新思路

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发表于 2017-9-5 23:10:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
单笔交易执行结果无非是如下四种:
A. 大赚
B. 小赚
C. 大亏
D.小亏

为了达到持续盈利状态,控制好亏损就是第一要务。

那如何设置RCO的大小呢?

当前还是基于华尔街前辈们的教导,用1% ~2%作为单笔交易最大亏损额度限制,如果近期交易结果比较顺利会调整到2%,否则就压缩到1%的更加严格标准。

突然也想到,在设置RCO方面是否可以结合自身实践,有更加科学的设置方法呢?

为了确保持续获利,就要保证:C < B

C其实就是RCO控制的损失额度,因为主动认错提前退出的损失应该小于RCO被动触发的损失,所以允许的最大亏损就是RCO设置的值。
当然,有些跳空或者急杀可能会导致实际损失超过RCO预先设置的,但那毕竟是比较小概率事件,不会对大量统计数据形成较大的影响。

B 如何取?
为了简单,就选取平均每笔盈利数额PPT,而这个数据是可以根据自身成千上万笔交易统计得到的。

这样C < B就演变成为:
RCO < PPT

即确保设置的RCO值必须小于平均单笔盈利的数额。

然后选取一个折算因子X(越是保守的风格就选取越小的X)将如上换成一个等式:

RCO = X * PPT

比如保守的风格可以设置X=0.5;
而比较激进的风格就可以设置X=0.8;

当然,同一个交易者,随着自身能力水平的不断提高,PPT值本身也会逐步提高。

最后,X也不是说就越小越好,毕竟价格运行会有N多毛刺,即使放在更大的视野中比如形态或者趋势,同样需要有一定的容忍空间,趋势运行同样有毛刺需要去诊断和判定。
所以一个日内交易者把每日基准目标定为1%在我看来其实现难度要远超过定为3%或者5%,因为盈利基值太低以至于无法给亏损或错误保留足够的空间。

如上仅为初始构想,当前依然采用2%的设定标准。
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发表于 2017-9-5 23:14:06 | 显示全部楼层
你错了 应该研究行情去量化 根据量化出来的数据数就知道单手的风险,设置好具体的开仓数 怎么能直接量化风险呢
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发表于 2017-9-5 23:15:25 | 显示全部楼层
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