如何在窄幅波动中日内交易

最近过山车似的行情，好的交易员做起来如同行云流水，几天就翻一番。对系统到是个大的考验。

 

吴清源谈到真正的高手就是反定势的

围棋如此 期货也如此

我的水平还处于定势阶段

 

恩，同意，做交易电脑还是敌不过杰出的人脑。

 

人脑的优势在于联接与并行,电脑的优势在与速度和计算,假如用于创造和联想的话,计算机的确不如人,但做交易计算的话(尤其是多市场,多品种,多周期,多方法)的话,应远远优于人脑,上世界的深蓝就是典型的例子,更不用说现在发展到用模式识别和情感计算的计算能力了

 

对于有限答案的博弈 电脑优于人类

但是对于无限答案的博弈 电脑不可能胜过人类

而人类社会很多的博弈 都是无限答案的

有些跑题了

 

我曾经设计过一个挤出系统

就是在交易密集区调整一段时间后 朝某一方向突破的时候建仓

但是这种模式不是非常常见

 

我在一个国外论坛上见过一个日内交易系统，专门捕捉ATR突然由小到大的突变行情。国内使用BOLL的比较多，有些高手对BOLL通道突然打开喇叭口的情况深有体会。你可以搜索这两方面的文章。

 

补充一点，对于这两种系统，我个人倾向于使用ATR，BOLL的以标准方差表达波动的方法属于古典的静态概率分布假设，很难满足。

 

大地兄 请谈谈atr和boll的不同 古典静态概率假设我不太明白

下面是我设计的挤出系统绩效图

在这个系统中我结合了atr和boll 来捕捉趋势

 

古典概率假设的方差、期望都是常数，不随时间而变化。现在，一般认为金融数据的统计参数是变化的，具有类聚、长尾等特征。

 

具有类聚、长尾等特征
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是肥尾吧 肥尾和长尾是不同的

肥尾 长尾 在峰度和偏度上有不同的值

类聚是什么？波动类聚？

肥尾也正说明了趋势的存在

正态分布假设和布林线也不冲突

除非用布林线去做支撑反转系统

 

很多时候 市场的波动率都不小 但却不一定能够形成可利用的趋势

平行宽幅震荡 趋势中反趋势宽幅震荡 或者收敛震荡 或者发散震荡

很多系统本身利用了波动率 只是敏感度不同而已 所以这些无效波动就会造成系统失败

 

有一本书叫做《长尾理论》，其中讲了GOOGLE的例子。你能否解释解释什么是肥尾？

BOLL跟正态分布假设有没有冲突？我看，应当先考虑金融数据合乎正态分布假设的是否成立。

ATR与BOLL的区别在于风险模型，当数据不合乎正态分布的前提下，用BOLL的直接后果很难建立一个理性的风险模型。当然了，只考虑选股、测试结果，仅仅只用数据说话，这些问题都可以不要。

 

网上拷来的定义："尖峰"与"厚尾"释义关于收益率的分布尖峰态(尖峰与厚尾)标准性质的辩论很广泛,本文厚尾和肥尾是指同一现象.人们现在一般已经接受分布是尖峰态的.对于肥胖尾部的最通常的解释是,信息是偶尔以成堆的方式出现,而不是以平滑连续的方式出现的,市场对于成堆信息的反应导致了肥胖的尾部.因为信息的分布是尖峰态的,所以变化的分布也是尖峰态的.

 

我在想另外一个问题，我们现在所有的图表都是以时间为刻度的

如果换成volume 或者tick chart 那么它们的区别是什么

在volume和tick chart中与时间图表中形成的trend有何不同？

 

是的，但那需要你有准确的分笔数据，有些人使用一定成交笔数来生成k线的（比如100笔成交完成一个k线），《驾驭交易》里面就有个这个例子。

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这个我知道的，我只是想搞清楚它们的不同机理