USD:交易虧損是運氣不佳？如何在“走背運”時逆風翻盤？_USDD

如果沒有良好的管理風險，即使是運氣最好的交易者也會虧損。

好的風險管理可以極大地改善交易結果，即使對運氣欠佳的交易者也是如此

使用計算機模擬來優化各種不同運氣條件下的風險/回報比設置

交易不完全是運氣

通常情況下，在交易中會有運氣的成分。即使你的分析是正確的，但把握時機是非常困難的。一個著名的真實例子是MichaelBurry，這位著名美國基金經理在MichaelLewis的暢銷書《大空頭》中正確預測了2008年的房地產泡沫。但前期他不得不面對他的投資者的抗議，這些反對的聲音差點讓他無法進行后來那些載入史冊的交易。為保持基金運作，投資者需要在市場猶豫不決的情況下不斷支付昂貴的費用，這讓他們感到不滿。

有一種方法可以讓交易者彌補運氣不佳的損失——風險管理。在交易策略中，如果忽視這一重要組成部分，即使是一個運氣絕佳、常常能做出正確交易的交易者，在總體上可能仍然要面臨虧損。反之，有效的風險管理則可以在勝率糟糕的情況下仍然整體盈利。

NFT交易市場X2Y2已支持ERC-1155格式 NFT:8月8日消息，NFT 交易市場 X2Y2 已支持 ERC-1155 格式 NFT，用戶可以進行批量掛單、買賣、更改價格、轉賬操作。[2022/8/8 12:09:55]

一名幸運的交易者怎么會在總體上虧損呢？假設一個交易者在10次交易中的8次交易中獲利，每次交易盈利10美元。然而，在剩下的兩筆交易中，每次都虧損50美元。總體上，該交易者將虧損20美元。本文將展示一個不走運的交易者如何仍能獲利，以及如何優化風險管理。

第一個隨機漫步——理解序列

我們創建一個隨機漫步，模擬某人連續交易100次。每個隨機漫步都有幾個參數：起始賬戶余額、一個人愿意為每筆交易承擔的最大風險占賬戶余額的百分比、風險回報比率，最后是交易者的運氣。

新加坡WBF交易所將上線LHB:據官方消息顯示，WBF交易所將正式上線LHB，并于2月22日17:00在開放+DeFi+掘金+heco上線LHB/USDT交易對，充提已開放。

據悉，LendHub是一個基于火幣生態Heco鏈上的去中心化借貸平臺，支持多個Heco鏈上幣種的質押借貸，用戶通過在LendHub上進行借貸即可獲得激勵通證LHB獎勵。LHB將作為LendHub平臺的樞紐，通過支持火幣生態鏈上資產相互通融的質押借貸，實現火幣生態資產間的相互通融與價值傳遞。[2021/2/22 17:39:24]

第一個隨機漫步如下圖所示。它模擬了一個交易者從2千美元的賬戶開始，每筆交易的風險為1%，風險/回報比率為1:1，并且有50%的運氣。運氣好的交易大約占一半使最終結果可預測。一百次交易后，期末余額與開始時幾乎相同。

Gate.io將于今日16:00上線QI交易:據官方公告，Gate.io已按照用戶QTUM持倉快照為用戶空投QiSwap代幣QI，空投比例為：2 QTUM： 1QI。Gate.io將于2月17日(今日）16：00上線 QiSwap (QI) 交易。風險提示：請務必注意價格變化，提前調整市場掛單，切勿追高。[2021/2/17 17:23:41]

研究的局限性

應指出的是，這是一項用程序模擬的研究，沒有誤差率或人類情感因素。這意味著無論如何，它都假設交易者總是完美地堅持交易計劃。它還假設交易可以在指定的設置下，以絕對精確的價格關閉交易——無論盈利或虧損。在現實交易中，止損可能并不總是在指定的價格執行，會出現滑點。這些模擬還假設交易者進行了100次交易，但這不符合每個交易者的活動水平。考慮到這一點，上述模擬更多的是展示風險管理的重要性，而不是一個放之四海而皆準的交易系統。

MXC抹茶今日15:00上線YFII/USDT杠桿交易:據官方公告，10月12日15:00，MXC抹茶上線YFII/USDT杠桿交易，支持4倍杠桿做多、做空雙向交易。同時開啟交易瓜分1000 USDT活動，10月12日15:00-10月14日24:00，參與YFII/USDT杠桿交易且累計交易額不低于100 USDT，即可根據累計交易額占比瓜分1000 USDT。

MXC抹茶杠桿交易是目前全網可交易幣種最多的平臺之一，采用逐倉保證金模式，支持2-10倍杠桿，支持自動借幣、還幣功能，下單、撤單即可完成借幣、還幣。[2020/10/12]

第二個隨機漫步——減少運氣成份

如果我們采用相同的序列，但讓我們假設交易者不走運，其他一切條件不變，會發生什么？當走運的次數只有25%，問題就來了。一個風險/回報比僅為1:1的交易者，在100次交易后，他的賬戶余額幾乎減少一半。然而，提高風險/回報比率可以彌補更糟糕的運氣，我們將在后文中加以說明。

行情 | 比特幣全網未確認交易超過9000筆:據btc.com數據顯示，目前比特幣全網未確認交易數量為9008筆，比特幣全網算力目前為39.42EH/s，24 小時交易速率為2.34交易/秒。截至目前BTC全球均價為6140.86美元，最近24小時跌幅為0.31%。[2018/6/28]

模擬成百上千次交易尋找最佳風險/回報比率

為了找到給定運氣條件下理想的風險/回報比率，我們多次運行隨機漫步以找到有統計意義的解釋。在這項研究中，一個周期由100次交易構成，運行100個周期。這意味著每個周期共有10,000次交易！每個周期風險/回報率都自動上升0.05，從1開始。程序持續這樣運行直到100%的交易在起始賬戶余額或以上完成。

那么，對于一個大約有一半交易都很幸運的交易者來說，會出現什么情況呢？在下圖中，可以看到最佳風險回報率平均為1.6。后兩者將與不斷變化的賬戶余額一起調整，以保持1.6的風險回報率，確保每次交易的風險保持在1%。

上述程序設定下，最終風險/回報比率增加6次。包括起點在內，這個周期運行了7次。換句話說，為了找到最佳的RR比率，進行了7萬次交易。為了進一步優化這項研究，又使用了10輪隨機序列。這意味著為了找到運氣值50%時的最佳風險/回報率，大約進行了77萬次交易！但并非不多不少恰好進行了77萬次交易，因為有時RR比率高于/低于1.6。

當假設交易者有一半的時間是幸運的，使用1.6的風險回報率，我們可以預期在100次交易后，平均期末余額為2734美元。在圖片的下半部分展示正態分布結果。存在幾個異常值，有一個賬戶最高達到4500美元。其他幾個則在3500美元以上。

最佳風險/回報率曲線

其他運氣值下的情況如何？在這項研究中，我使用了以下幾種運氣值：50%，40%，33%，25%，20%和10%。在給定的運氣值下，最佳風險回報率如下圖所示。正如所料，較低的運氣值需要較高的風險/回報率來補償。當你有40%的運氣時，100次交易的理想風險/回報率是2.45。

以2.45的風險/回報率對一個給定的隨機序列總共模擬了30個周期。就像前一個例子一樣，又運行了10輪以幫助優化這項研究。結合所有這些序列，大約進行了330萬次交易，以找到40%運氣值下的最佳風險/回報率。

即使在運氣值只有10%的情況下，仍然可以實現盈利。然而，這將要求風險/回報率保持21.47，因此實現起來較為艱巨。

成功的交易是基于運氣嗎？

現在，讓我們再來看看之前的情況，即一個運氣值只有25%交易員，如果使用1:1的風險回報比，幾乎虧損一半的賬戶余額。如果使用我們分析中得出的最佳風險回報比5.3，期末余額將變成2844美元，回報率為42.2%。交易者必須要運氣好才能盈利嗎？絕對不是。成功的交易歸結于風險管理。

希望這篇文章對大家有一定的幫助。

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