
前幾天寫了篇用均線交叉法回測TQQQ的數據文章:
用均線法回測TQQQ數據結果?
恰好關兄也分享了他自己的交易係統:
?均線係統有沒有用?我用均線係統做了一個自動交易係統,實盤YTD表現:-關鍵字發表於財富智匯?
他用的好像也是均線交叉法。
實際上,我倆就是把均線交叉法用來做趨勢交易,隻不過我做長期,他做短線。
均線交叉法(也包括均線法)是趨勢交[
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我對壇子裏兩大高手ybdddnlygln(Y兄)和均線兄發的帖子,加點數據補充。
Y兄是壇子裏我最關注的大佬,我現在正在學習他的套路和方法。
Y兄這兩天發了兩篇看起來不起眼的帖子,實際上隱含了致富的“絕世秘訣”(當然執行起來不容易)。我在他帖子下麵加的評論是“老兄的總結是投資多倍體的精髓,尤其是最後一條”,這是原貼:
?三倍的錢其實不難賺[
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壇子裏有兩位兄台,可能工資收入也不是太高,但是通過投資多倍體基金,在很少的幾年裏就積累了大量的財富,其財富積累速度隻能用驚人這個詞來形容。
一位仁兄Z曾經貼過他6年間(2019~2024)的年回報率,分別是:86%,88%,55%,-60%,117%,43%,這些回報率是典型的多倍體基金的波動幅度。
另一位兄台Y在2024底的時候成功逃了大頂,然後在2025年4月大底的時候重倉了多倍[
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很多人鄙視對衝基金,看不上他們的絕對回報率。
他們的絕對回報率表麵上看起來可能並不高,但有不少基金考慮進風險後的回報率並不低。因為很多對衝基金的投資目標是市場中性(marketneutral),也就是不隨大市波動,盡管在實際中可能很難做到。
那什麽參數可以用來衡量包括風險後的回報率呢?
盡管有很多不同的參數,但最常用的是SharpeRatio。
這是SharpeRatio的[
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2025年,幾乎把所有精力都聚焦到趨勢交易係統的設計、嚐試和調整上。
接下來,趨勢交易仍然是核心。但是,另外想整一兩套短期回歸交易(MeanReversion)係統,來做一下平衡。
選擇這樣做有兩個原因。
第一個最直接的原因當然是錢的問題,這樣做可以平衡風險。趨勢交易和回歸交易的風險狀況(riskprofile)是不一樣的,同時運用可以平衡一下風險,降低震動幅度。
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蛙兄剛寫了篇關於海龜法的討論:
之前壇子裏提到並討論過“海龜法”,今天和AI聊股,猛然想起可以問一問AI這個“海龜法”。AI的回答感興趣的見內
AI的分析基本是正確的。
我想加幾句評論和看法。
首先,學習東西,學習的是方法和思維方式,而不是生搬硬套。比如,海龜法用的是50/20天和20/10天,那是否意味著我們也應該照搬跟它一樣的天數呢?當然[
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前幾天寫了篇介紹海龜和海龜交易係統的文章:
學做海龜
算是介紹了海龜們的前生。
本篇文章就說說他們的後世,也就是所有參與海龜項目人員的最終結局,看看能否從中得到啟發。
上篇文章中講了,海龜交易係統是期貨交易大佬RichardDennis和他的合作夥伴WilliamEckhardt對賭的產物,想證明好的交易員是否可以培訓出來。
其實這個賭局本身就有些怪異。
因為Dennis[
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EdSeykota和EdwardThorp這兩人盡管不是最早做量化交易的(RichardDonchian比他倆的輩分更高),但他倆確是把量化交易計算機化最早的兩人。盡管EdwardThorp被公認為是量化交易之父,但EdSeykota可能比他更早地把計算機化量化交易應用到華爾街的實戰中。
從1990~2000,EdSeykota管理的基金的年回報率近60%,還是afterfees的。隻是因為他管理的基金比較小,並且他是個獨行俠,所以他沒有JimSim[
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最早受巴菲特和PeterLynch等基礎派(FA)的影響,在理念上傾向於基礎分析派。話雖這麽說,但也隻是停留在理念上,並沒有具體運用到實踐中去。況且覺得做FA既費時間,也不見得能做好。總之,以前做股票是一塌糊塗,後來索性全扔到指數裏不管了。
自2025年,開始完全改變策略,轉向量化交易,成了一個不折不扣的技術分析派。
實際上,技術派又可以分成兩大派別:
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1983年,華爾街大宗商品和期貨交易大佬RichardDennis和好友及合作夥伴WilliamEckhardt在一個觀點上起了爭執:Dennis認為好的交易員是可以培訓出來的,而Eckhardt認為好的交易員需要天賦,是培訓不出來的。
為驗證誰對誰錯,兩人就做了個試驗,在華爾街日報等各大報刊刊登廣告,先後招聘了兩批共23人(第一批13人,第二批10人)。
招聘最主要的標準就是對概率和贏率等概念的理[
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