专业投机策略

概率优势与随机幸运 ​

你的策略真的有盈利的能力吗？还是说只是一次随机幸运的结果？不管你是量化交易者还是主观交易者，如果在这个问题上你没有想清楚，那么你开发再多的策略，复盘再多的时间，都是毫无意义的。

什么是真正的交易优势？ ​

首先让我们用聪明的大脑来思考一下什么是真正的交易优势。这里我分享一下个人观点：优势是指我们所采用的交易策略与其他市场交易者的平均水平相比，是否具备更高的成功概率或更大的盈亏比。换句话说，如果我们投入同样的成本，能否获取超过市场平均水平的回报？如果答案是肯定的，那么这个策略就具备了概率优势。

模拟实验：随机策略的假象 ​

我们通过Python代码模拟一个交易策略：

  • 胜率49%
  • 盈亏比1:1
  • 交易笔数500次
  • 初始资金1000

这是一个明显无盈利优势的策略（考虑交易成本后必然亏损）。但当我们执行该策略时，资金曲线有时显示盈利（>1000），有时亏损（<1000）。更关键的是，当我们模拟50个同类垃圾策略时，总会有个别策略的资金曲线看似表现良好。这种现象揭示了金融市场的残酷现实：随机性会导致短期假性优势。

python
from matplotlib import pyplot as plt

def simulate_traders(num_trades, balance, win_chance, loss_chance, return_ratio, loss_ratio):
    import random
    equity_curve = [balance]
    current_balance = balance
    for _ in range(num_trades):
        if random.random() < win_chance:
            current_balance *= (1 + return_ratio)
        else:
            current_balance *= (1 - loss_ratio)
        equity_curve.append(current_balance)
    return equity_curve

num_curves = 50
num_trades = 500
initial_balance = 1000
random_win_chance = 0.49
random_return_ratio = 0.01
random_loss_ratio = 0.01
random_loss_chance = 1 - random_win_chance


random_curves = []
for _ in range(num_curves):
    random_curve = simulate_traders(
        num_trades=num_trades,
        balance=initial_balance,
        win_chance=random_win_chance,
        loss_chance=random_loss_chance,
        return_ratio=random_return_ratio,
        loss_ratio=random_loss_ratio
    )
    random_curves.append(random_curve)

# 画出所有的随机策略的资金曲线
for i in range(num_curves):
    plt.plot(range(num_trades+1), random_curves[i])

plt.title("Equity Curve")
plt.legend(labels=[""])
plt.grid(True)
plt.show()

概率优势的验证 ​

我们引入一个真正具备概率优势的策略用红色标注出来：

  • 胜率提升至54%
  • 保持1:1盈亏比
python

def plot_equty_curves(num_curves, num_trades, random_params, advantage_params, advantage_color):
    # 生成随机策略的曲线（多条）
    random_curves = []
    for _ in range(num_curves):
        curve = simulate_traders(
            num_trades=num_trades,
            balance=random_params[0],
            win_chance=random_params[1],
            loss_chance=random_params[2],
            return_ratio=random_params[3],
            loss_ratio=random_params[4]
        )
        random_curves.append(curve)
    
    # 生成优势策略的曲线（只1条）
    advantage_curve = simulate_traders(
        num_trades=num_trades,
        balance=advantage_params[0],
        win_chance=advantage_params[1],
        loss_chance=advantage_params[2],
        return_ratio=advantage_params[3],
        loss_ratio=advantage_params[4]
    )
    
    # 创建画布
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    
    # 绘制随机策略的曲线（蓝色半透明）
    for curve in random_curves:
        plt.plot(range(num_trades+1), curve, color='blue', alpha=0.3, linewidth=1)
    
    # 绘制优势策略的曲线（单独1条，红色加粗）
    plt.plot(range(num_trades+1), advantage_curve, color=advantage_color, linewidth=2, label='Advantage Strategy')
    
    # 添加标签和样式
    plt.title("Random Strategies vs. Advantage Strategy", fontsize=14)
    plt.xlabel("Number of Trades", fontsize=12)
    plt.ylabel("Balance", fontsize=12)
    plt.grid(True, alpha=0.5)
    plt.legend()  # 显示优势曲线的图例
    
    plt.show()
    
random_parameters = [initial_balance,0.49,1-0.49,0.01,0.01]
advantage_parameters = [initial_balance,0.54,1-0.54,0.01,0.01]

plot_equty_curves(50,500,random_parameters,advantage_parameters,"red")

  • 交易笔数增加至3000次
python
random_parameters = [initial_balance,0.49,1-0.49,0.01,0.01]
advantage_parameters = [initial_balance,0.54,1-0.54,0.01,0.01]
plot_equty_curves(50,3000,random_parameters,advantage_parameters,"red")

将其实测结果（红色曲线）与50个随机策略对比：

  • 短期表现（500次交易）：优势策略可能落后于随机策略
  • 长期表现（3000次交易）：优势策略显著跑赢随机策略

关键结论 ​

1. 样本数量的决定性作用 ​

  • 小样本回测（100-500笔交易）：结果具有强随机性，无法验证策略有效性
  • 大样本验证（3000+笔交易）：才能体现真实的概率优势

2. 人性与现实的冲突 ​

  • 短期期望管理：即使优势策略也可能需要忍受阶段性亏损,很多人都等不到胜利的果实就已经放弃了
  • 大数定律实践：只有足够多的交易次数才能让样本均值趋近理论期望值

给开发者的建议 ​

  1. 警惕完美回测曲线：需区分概率优势与随机幸运
  2. 建立科学验证流程：
    • 多周期测试
    • 蒙特卡洛模拟
    • 交易成本精确计算
  3. 实盘心理建设：接受短期结果与长期预期的背离

"市场上最危险的幻觉，就是把运气当作能力。" —— 无名交易员

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