blog完整文章: https://blog.zmcx16.moe/2022/11/vs.html 最近开始研究资金管理策略, 第一个想到的主题就是非常有名的马丁格尔策略 & 反马丁 格尔策略, 目前第一阶段研究得差不多了, 就来这边跟大家分享下研究结果。 只用一句话解释这两种资金管理策略如下: 马丁格尔策略: 亏损时加码, 获利时减码 反马丁格尔策略: 亏损时减码, 获利时加码 这两种策略起源於赌博下赌注的方式, 後来也衍生到投资的资金管理策略, 细节的部分就 不详述了, 有兴趣想了解更多可以自行Google, 网路上有更多丰富的介绍。 再来会用这两种策略 + 欧印共三种资金管理策略分别对 标准普尔500 ETF(SPY), 那斯达 克100 ETF(QQQ), 英特尔(INTC), 花旗银行(C) 这四种投资标的跑回测程式, 然後分析比 较看看这三种策略的绩效如何。写好的回测程式原始码: https://github.com/zmcx16/Norn-Finance-Backtesting 这个程式主要是用 backtrader 这个回测套件开发, 会选backtrader最主要就是看github 星星的数量, 再加上他的讨论区还蛮热络的, 网路教学也多, 就决定用这套件了, 实际上 也真的超好用, 该有的功能几乎都有了, 我只要包装一下专注写策略就好。 至於这次回测的马丁格尔策略逻辑如下: 1. 最低至少会维持20%资产部位在市场上 2. 看过去252天的最高收盘价(1年), 如果从最高点下跌5%, 就加码到40%资产部位 3. 看过去252天的最高收盘价(1年), 如果从最高点下跌10%, 就加码到60%资产部位 4. 看过去252天的最高收盘价(1年), 如果从最高点下跌15%, 就加码到80%资产部位 5. 看过去252天的最高收盘价(1年), 如果从最高点下跌20%, 就加码到100%资产部位 6. 如果是反向上涨, 碰到上述的门槛值就会调整回对应的资产部位 7. 为了避免流动性问题, 设定一天交易最多5%资产部位 8. 为了避免市场一直在策略的交易门槛不断震荡导致过度交易, 设定5%的门槛误差, 有 超过门槛误差才会真的交易 9. 回测交易从2000/01/01到2021/12/31, 因为交易第一天要先看过去252天的历史资料, 所以实际上回测资料是使用1999-2021 10. 因为这次的回测只是想比较资金管理策略, 并没有要真的做交易, 为了避免太复杂就 不设定手续费, 滑价等因素 而反马丁格尔策略则跟上面的策略参数全部一样, 唯一不一样的是看的是从过去252天的 最低收盘价(1年), 如果从最低点上涨X%, 就加码到Y%资产部位。 最後跑出来的回测结果如下: https://reurl.cc/6L70Rr 首先来看看SPY的回测结果, 看起来欧印的累积报酬最高, 而反马丁格尔稍差一些, 可是 反马丁格尔策略的最大回落只有37%, 而欧印则有54%, 这代表反马丁格尔策略有达到我们 希望的减少亏损目标, 亏损风险比欧印以及马丁格尔策略小得多。 https://i.imgur.com/bIs2ncb.png 那为什麽马丁格尔策略累积报酬这麽低呢? 20年下来的累积报酬足足小3倍左右, 最大回 落也只比欧印好一点点, 来看看回测的线图: https://i.imgur.com/ob9Te1G.png 下图的五个区间蓝色线就是马丁格尔策略的交易触发门槛, 绿色指标是买进, 红色指标是 卖出, 可以看到他的确是在价格下跌时买进, 上涨时卖出, 可是最大的问题在於, SPY这 20年是长期上涨的趋势, 这导致马丁格尔策略没办法有效利用资金, 上图的红线是现金水 位, 蓝线是总资产水位, 可以看到红线在大多数时间都是维持在高档, 代表马丁格尔策略 因为价格一直上涨的关系, 所以一直维持高现金水位, 导致没办法享受到这波大多头的获 利。 再来看看反马丁格尔的回测线图: https://i.imgur.com/bO30Sqz.png 可以看到上图的红线几乎都维持在低档, 代表反马丁格尔策略有充分运用资金交易, 而在 2020年3月那波疫情大跌时也有快速减码, 之後V转时也有快速加码回来, 在这种趋势明显 的标的上可以说交易的非常漂亮, 不过因为跟欧印相比还是没办法充分利用资金, 所以累 积报酬还是小输一点点, 可是最大回落小17%对比较在意风险的投资人来说个人觉得是非 常有吸引力的。 再来看看科技股ETF的QQQ, 首先累积报酬竟然比SPY还差, 原因在於2000年网路泡沫的关 系, 如果我们把回测资料往後延两年, 反马丁格尔策略的累积报酬SPY会从343%->434%, QQQ则是从312%->830%, 大幅超过SPY, 这表示像QQQ这种高波动的成长股, 如果你从高点 欧印的话, 可能得花10年的时间才有机会损益两平, 而即便是反马丁格尔策略, 最大回落 也高达73%, 等於你要有资产亏损7成也抱得住的心理准备, 才有机会享受之後的大多头获 利。 https://i.imgur.com/tgL4102.png https://i.imgur.com/MAnGGRD.png 至於为什麽马丁格尔策略在QQQ的累积报酬竟然只有49%, 比起SPY更是惊人的少, 来看看 回测线图: https://i.imgur.com/rh3vO4Q.png 显而易见很凄惨的, 它在第一波下跌时就几乎加码光了(毕竟是设定成最大下跌20%就欧印 ), 等於之後的更大波下跌它都是用100%本金去亏, 而之後终於开始多头了, 它却也早早 的减码了, 在一直维持高水位现金的情况, 完全没办法享受到科技成长股的大多头报酬. ..。 看完最主流的ETF之後, 再来看看马丁格尔策略套用在个股交易的情况吧, 因为上述的ETF 都是成长趋势, 所以个股就不挑持续上涨的公司了, 这边先选择英特尔(INTC)作为回测对 象, 虽然是晶片龙头可是早早就已经是成熟型公司, 所以股价几乎都是一直盘整, 更不用 说这几年还被AMD一直抢市占... https://i.imgur.com/ve63KZy.png 这次马丁格尔策略终於扳回一城了, 累积报酬跟最大回落都显着赢过欧印 & 反马丁格尔 策略, 来看看回测线图: https://i.imgur.com/Ph5cSzO.png 可以看到INTC因为几乎都是在盘整, 即便有趋势也是一直以盘整渐渐上涨的趋势, 所以马 丁格尔策略就会一直低档买进高档卖出, 看上图红线现金水位一直有变化, 代表它有在积 极运用资金, 所以报酬就相当不错(不过也是大输SPY & QQQ ETF就是了XD) 再来看看反马丁格尔策略的回测线图: https://i.imgur.com/LxvTOCH.png 看上图的红色线一直维持低档, 代表它也是很积极地运用资金, 可是一直在高买低卖, 不 断的被割韭菜, 所以交易绩效理所当然的烂到爆...。 看完INTC後, 最後来看看花旗银行(C)吧: https://i.imgur.com/eKwoXTS.png 所有策略的绩效几乎都一样烂, 20年下来还亏60~70%, 会故意挑这档主要是故意想挑个有 死亡风险的公司, 因为花旗银行金融海啸时, 股价从50块跌到剩1块(调整後价格则是从 500块跌到25块), 最大回落将近98%, 要是你2008年前欧印的话, 2008年後只会剩2%的资 金, 而之後过12年股价最多也才涨3倍, 如果是只做多头策略, 就算是神仙也难救了。 不过这边就有个奇怪的点, 欧印跟马丁格尔策略会直接死亡没错, 目标是缩小亏损的反马 丁格尔策略为什麽也损失惨重呢, 来看看回测线图: https://i.imgur.com/RRg8WM3.png 看线图其实很清楚了, 在金融海啸那波大跌, 其实也夹杂着好几波大涨, 所以反马丁格尔 策略在那段时间也傻傻地跳进去交易, 总资产水位的蓝线也在2008年直接接近死亡...。 回测跑到这边, 对马丁格尔&反马丁格尔策略, 大概有以下心得: 1. 如果你交易的是大盘指数ETF (SPY, QQQ), 因为科技长期是进步的, 经济长期是成长 的, 只针对投资报酬的话欧印是最好的策略, 如果想降低最大亏损风险的话则可以考虑搭 配反马丁格尔策略。 当然如果是有显着趋势的成长股也很适合反马丁格尔策略, 前提是 你非常相信它未来真的会长期上涨。 2. 如果你交易的是比较成熟产业的公司股票, 尤其是大多数时间都在盘整的公司股票, 那马丁格尔策略会是不错的选择, 不过如果盘整的幅度不够大的情况, 那绩效可能完全比 不上直接买大盘。 3. 面对死亡性风险, 单一公司炸掉的情况不管怎样只要是多头策略都没用, 分散投资降 低非系统性风险才是最重要的。 另外之後还有不少想研究的课题: 1. 这次的回测是在不考虑杠杆只用现有资金交易的情况, 所以很大情况马丁格尔策略会 不好是因为没办法有效利用资金, 可是如果是针对复合投资部分做资产再平衡, 不知道马 丁格尔策略跟反马丁格尔比较的结果如何, 之後有时间打算也来测试看看。 2. 想针对杠杆的部分继续做资金管理的策略研究&回测, 在设定最大维持率的情况下, 马 丁格尔策略跟反马丁格尔策略表现又会如何, 感觉十分有意思也想测试看看。 3. 这次的策略参数都是自己凭直觉定义的, backtrader也有简单的tune参数方法, 针对 不同的投资标的本来就有不同合适的参数, 根据波动性决定策略参数这块也蛮有意思的, 之後也想研究如何找出策略合适的参数。 这次的分享差不多就到这里, 感觉要研究的东西好多, 希望能有更多成果, 能对自己的投 资绩效改善有帮助的话就更棒了XD --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 123.194.201.118 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1669315417.A.C3A.html ※ 编辑: zmcx16 (123.194.201.118 台湾), 11/25/2022 02:51:28 ※ 编辑: zmcx16 (123.194.201.118 台湾), 11/25/2022 02:54:53 ※ 编辑: zmcx16 (123.194.201.118 台湾), 11/25/2022 02:58:10 其实就是资产部位固定在各个区间, 跨过交易门槛就会调整对应的部位, 8的误差参数是 为了让交易门槛不要是一个标准的线而是一个N%的区间, 才不会在短时间反覆买进卖出过 度交易 因为现在参数都是自己随意定的, 所以没有overfiting的问题, 之後研究tune参数时就会 分样本资料跟测试资料, 确保用的参数不是偷看答案tune出来的 ※ 编辑: zmcx16 (123.194.201.118 台湾), 11/26/2022 01:29:48