胜率的理论极限

Discussion in 'Philosophy and Strategy' started by fxjm, Apr 25, 2012.

  1. 胜率是最具欺骗性的交易系统指标。在盈亏比<1的条件下,胜率一般不会超过50%,但如果在盈亏比=1的条件下,胜率的理论极限应该是多少?用金融数学的方法,可以计算出时间序列可预测部分(趋势)占整个时间序列的比重大约在20%以内,那么假如这些可预测部分被交易系统100%扑捉到,那么剩下的部分就只有一半的胜率,这样整体上胜率的理论极限大约是20%+80%/2=60%, 所以胜率如果超过60%,要么盈亏比<1,要么所做的品种趋势特别强,要么就是交易系统过度优化。
     
  2. 纠正:在盈亏比>1的条件下,胜率一般不会超过50%
     
  3. 胜率与盈利无关,所以胜率是最具欺骗性的交易系统指标基本上同意。在盈亏比>1的条件下,胜率可以超过50%,但因为胜率与盈利无关,此研究无意义。交易不需要百分百捕捉到所有的趋势,所以达到50%胜率且盈亏比>1的系统存在,且不复杂,不需要过度优化。
     
  4. 个人认为高胜率的策略是不稳定的,我偏好低胜率,推崇小亏大胜
     
  5. 用金融数学的方法,可以计算出时间序列可预测部分(趋势)占整个时间序列的比重大约在20%以内

    很想知道这个怎么得出来的
     
  6. 好像不一定吧,如果能够判断出交易中的不可预测部分,放弃这一部分的交易,而只交易可预测的部分,胜率不就上去了?
     
  7. 计算可预测占比是一种金融概率统计方法,这个方法只能在已知时间序列里估算出占比,但无法得到每个趋势的精确位置,因此无法精确的区别可预测部分和不可预测部分,每种时间序列的统计结果会略有差异,总体上就是平均20%的比例理论上可预测。 更准确的讲 “可预测”指的是 "非随机"概念,并不一定真能预测,所以实际交易系统的预测能力应该更差
     
  8. 准确地说,楼主的理论建立在长持仓时间(大于交易时间的一半以上)的逻辑是基本正确的。
    确实是一个很好思路,因为系统不可能总是正确地识别趋势,这个公式很有参考价值。
     
  9. 我有个隔夜系统在盈亏比>1的条件下胜率超过了50%...
    也许有过度优化吧~不过亏钱才叫过度优化~赚钱就叫统计规律
    这种皮扯不清的
     
  10. 正常的应该在百分之五十左右,主要看盈亏比.
     
  11. 我觉得胜率无法于策略分开单独考虑。
    不同交易思想的策略是有不同的胜率的。

    日内scapler,高胜率,低盈利来积累利润,往往stoploss(risk)>profit(gain).
    趋势交易,高盈利,低胜率来积累利润,往往stoploss < profit.

    试想我们的stoploss如果设定的很小,是不是很容易stopout呢?如果设定的相对大一些是否可以承受一些市场噪音呢?
    有人研究结果,止损在一定程度上都是对策略有害的。(注意:并不是不止损,只是需要相对宽松的一个止损,或者你放弃利润,用stop来入场。本质结果是一致的。)

    利润=盈利(profit target)*胜率 + 损失(stop loss)*(1-胜率)
    我们是否决定进行一个交易是对上述三个参数的权衡 profit target,stop loss,PP
     
  12. 50%并不是精确数字,在盈亏比>1的条件下,在足够的交易次数(1000次以上)后,各种时间序列平均来说,胜率不会显著超过50%,大约有3%以内的误差, 但不排除有个别趋势特别强的品种一段时间内有超常表现。
     
  13. 盈亏比+(1-胜率)/胜率
     
  14. 同意, 最终目的是达到盈利率。
     
  15. 这个帖子有点意思啊,怎么原来没看到。
    请教fxjm,上面这个结论是怎么得出来的?
     
  16. 单纯只看胜率是不准确的,举两个最简单例子,
    100次交易,99次获利,每次获利1元,只有1次亏损,亏损200元,这个99%胜率的系统是明显亏损的。
    或者,
    100次交易,10次获利,每次获利50元,只有90次亏损,亏损1元,这个10%胜率的系统却是获利的。

    曾经有个帖子讨论过真实胜率,应该更准确一些:
    真实胜率 = 盈亏比×胜率 / (盈亏比×胜率 + (1 - 胜率) )
     
    rok likes this.
  17. 好像顶楼有解释,说白了就是:趋势少,震荡多,对于趋势系统,就算趋势全抓到,震荡输赢各半,加总后的胜率也不会高。
     
  18. 换一种思维,如果该策略只抓震荡走势,或只在小时间单位下高频交易呢?
     
  19. 有20%是可预测的,还有一定比例,你知道是不可预测的,剩下的是你认为可以去赌一赌的。

    所以,不是(20+40)/100,而是(20+x)/(1-y),这个值可以无限接近于1,但对应的是持仓时间占总交易时间的比例无限低。