關於33%勝率 - 財經

※ 引述《guest2008 (guest)》之銘言：
: 以下才是真的正確言論: 實際上任何系統的勝率都是 50% 上下..
: 根本就不存在33%的系統，道理很簡單，我勝率 33% 這不代表我
: 下反向單不就是勝率 67%? 這麼好的系統我根本就是找到聚寶盆了。
: 那為何大家測出來的結果都是 4X 的勝率？ 那是因為你被手續費等成本吃掉了，
: 所以長期下來，你的勝率一定是 4X%，那為何你跑回測又有機會跑出
: 6X% 的勝率? 那是你對你自己作弊，但你真的不知道這個事實，
1.進場方法 2.出場方法
決定了系統勝率和期望值:

任何系統的勝率都是50%上下的前提大概如下:
假設市場走勢與進場方式隨機, 且停損利方式相同, 就可以成立.

BTW, 交易成本主要影響的是期望值而非勝率.
(當然有些接近損益兩平的交易可能會因為交易成本賺或平變賠,
但如果系統捕捉的是長線機會, 這類影響幾乎可以忽略不計)

: 連你自己也不知道你在作弊，你只是加上A指標/B指標..一大堆條件，
: 讓錯誤濾掉，不是真的讓系統知道前面有一個危機，你讓他不要走這一條路，
: 跟看懂危機是兩回事，看懂危機是下次做手有新的手法，他不會受
: 重傷;而不讓他走這一條路，意思就是我手法變一下，你還是一樣會掉入陷阱，
簡單的問題, 根據歷史走勢最佳化的系統, 可以預測兩顆子彈? 福島地震?
避免 "個人的資金危機" 要靠資金控管, 還是讓系統適應歷史走勢?

黑天鵝如果能被預測, 就算不上黑天鵝.

: → ETHZ:大家根本不care勝率,我們care的期望值(等同profit factor) 12/26 09:09
: 勝率從頭到尾是跟期望值正相關，初級系統還是去搞勝率就好，別跳級了。
: 國外一堆做法都是不管勝率了，但都有一擊帳戶就必亡的罩門，
: 這些期望值高不高？高阿!! 但這些系統都是一開始就是拋棄勝率的東西，
: 所以你再研究勝率提升勝率也沒用。你要研究的是怎樣讓罩門消失，
你要不要把你對勝率 (交易賺錢出場的比率),
風險報酬比 (賺錢時賺多少, 賠錢時賠多少),
還有期望值 (長期是賺錢還賠錢系統) 的定義說清楚?
你的文章裡勝率跟期望值的定義似乎跟一般不太一樣?

這裡提供簡單的提高勝率方法: 縮小停利, 增加停損.
增加風報比的方式則相反.

勝率和期望值真的必然是正相關?
舉個極端例子, 如果台指 3點停利, 突破100日新高or新低停損,
不管進場方式是啥, 系統的勝率大概都會很高, 但這很難是個賺錢系統.
(即長期期望值為正)

在上面的例子裡, 如果出場邏輯改成n%停利, x日新高or新低停損,
即使把系統發出的進場訊號全部反向做, 33%勝率也不會變成67%.

: 所以有很多變形的演算法出來，我講這些有研究的人都知道我在講哪些
: 交易系統。(不要在望文生義了，我提到啥就聯想原來我的系統就是這樣搞的，
: 我的系統跟這類系統無關)
打啞謎不是延伸討論的好方法, 至少像我這種資質愚駑的就不知道你想表達甚麼.

: → ETHZ:如果期望值是正的,勝率才需要提高(更上一層樓) 12/26 09:10
: 期望值是負的，照樣可以研究去提升勝率。
提升歷史勝率是很容易的事情 (eg. 前面提到的停損停利方法) ,
重點是去思考 "為什麼同樣的方法在未來會有用" ?

單純的長線趨勢突破系統有牽涉到預測嗎? 幾乎沒有.
這類系統的重點不是預測趨勢, 而是 "當趨勢出現時能跟住" .
三年不開張, 開張吃三年.

靠回測 (or複雜的 "演算法" ) 建立的系統非常容易被雜訊所誤導,
參數越多越容易出現in sample威力無窮, out of sample就炸掉的狀況.
但你的文章似乎從頭到尾沒提到怎麼解決 (or怎麼 "研究" ) ,
我超想知道怎麼 "看懂危機" , 請不要打啞謎, 幫忙開示下吧~

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