交易系统优化诊断室（1）--如何在可控的风险下的增加交易频率？

分析图表由 TradingView 提供

在交易中，最终亏损的交易者，基本只有三种可能性
1. 胜率不好 2. 盈亏比不好 3. 胜率盈亏比都不好
三者各自有不同的药方得以对症下药
偏偏胜率和盈亏比之间往往就是在天平的两端，因此“牺牲有限的胜率来换取较好的盈亏比”以及“牺牲有限的盈亏比来换取较好的胜率”

还有一个第三变因--交易频率 确实存在胜率和盈亏比都良好的交易，但出现的并不频繁，如果非常追求只做两者都好的交易，那么牺牲的可能就是交易频率。

胜率，盈亏比，交易频率 这个铁三角，基本就是验证一个个交易员盈利能力的关键三要素！

这系列来试着开启一个新的单元，就交易系统的角度，举几个典型交易员的案例研讨来进行脑力激荡
尝试为不同状态的交易员开出解决的药方，也欢迎大家可以在回复中提供亏损交易员的画像，反应良好再考虑后续多出几集
（其实也觉得这类型的思考，很适合作为面试交易员的考题哈哈）

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案例：

阿明是个业余交易者，在交易市场中载浮载沉好些时日了，他在一次演讲中听到了
“只要坚持每天做 1 笔交易，每笔用账户的 2% 止损，胜率对一半错一半 50%，但盈亏比要做到 2:1，每个月有约 20 个交易日，如此整个月下来，会有 20% 的报酬率！”的逻辑

于是他兴奋地开始尝试执行！

他的交易纪律很好，入场后不到止盈止损从不手动干预，所以确实靠着每一笔设 2:1 止盈点---做到了 2:1 的盈亏比
每天他会做很多个交易计划，但只要有任何一个入场了，就会取消其他交易的挂单---做到了每天一笔的交易频率 （以下假设每个月有 20 个交易日）

可是他发现胜率要做到 50% 并没有想象中的容易，做了几个月下来胜率只有 40%， 虽然还是小有盈利，但报酬率并没有达到预期。
但他也很清楚，虽然走到 1:1 就减仓可以提高胜率，却会打坏它目前完美维持的 2:1 盈亏比，所以他不想使用“减仓推保护”的方式去提高胜率。

问题：一个胜率 40%，2：1 盈亏比，一天 1 笔交易的交易员，如何在不增加过多风险，不影响交易质量，不影响盈亏比的前提下提高交易频率，以提高报酬率呢？

（注：此系统 20 笔交易，2% 止损之下月报酬率约 8%）

Trader Joe 的参考答案：

对阿明而言，他已经有了一个“能够盈利的交易系统”，但盈利效果不够理想，自然尽可能的在不打破目前盈利状况的前提下
透过“提高交易频率”的方式去扩大盈利。

如何提高呢？ 如果要求他直接变成一天两笔甚至更高频率，等于他每天的账户回撤风险瞬间翻倍，并不是非常妥当的解法。
在这个权衡之下倒是有一条还不错的折中方案，可以在“回撤风险不变”的前提之下，有效的提高交易频率：

“如果一笔交易得以顺利止盈，当天可以做下一笔交易，直到有一笔交易被止损为止 ”

在这个逻辑之下，其实也就是“同样一天最多错一笔”的前提下，在第一笔交易成功的交易日中，再去开第二笔交易
如果第二笔交易也成功，还可以开到第三笔交易 ....... 以此类推， 直到有一笔交易被止损为止。

这里也有一个实用的小科学---创造长尾的可能性，

心里学中所谓的的热手效应，指的是“射手连续命中之后的下一次投篮，投中的几率并不会比较高”，也就是独立事件的概念。
可是却从来没有否认“射手有机会可以一直连续命中”，
你只有开绿灯让射手去投，才有“连续命中的可能性”，如果你规定他进一球就不能再出手了，这个可能性就永远是 0。
而大数法则的世界里，哪怕是 0.0001%，都是远远远远大于 0 的！

在阿明原先的系统里，一天最多就是答对一笔 / 答错一笔
在它加入了这个规则之后， 一天最多还是答错一笔，而第一笔答对的天数中，可能多数也是止步于对一笔或是两笔
可是没有人可以否认，在这个逻辑之下 阿明在有限的风险（最多错一笔）的前提之下 “创造了一天之内 N 连胜的可能性”

这个可能性在原来的系统是毋庸置疑的 0
在这个改进后的新系统，N=2.3.4.5.6...........oo 都是“有可能”的 ，
就算一个月内每天都直接被止损，最多也只是是错 20 笔交易 （原来的系统本来就承担这个风险，没有因为加规则而增加风险）
但最多答对的就不只 20 笔交易，如果可以有几段不错的连胜，除了肯定提高了的交易频率之外，甚至有机会提高胜率！

从统计几率的角度来说，能提高胜率的可能性绝对不高，但确实存在，
只要靠着连胜让当月的盈利笔数得以到达“14 以上” 该月份的胜率就会高于 40%（因为月亏损笔数最多 20 笔，而 14/34 > 40%）

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最后留个数学题给有兴趣的朋友计算：

原系统一个月（40% 胜率，2:1 盈亏比，每笔 2% 止损，20 笔交易）的期望报酬率为 8%，
加入了新规则（每个交易日做到有一笔被止损为止）后的期望报酬率约为？

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欢迎大家提供， 以胜率 / 盈亏比 / 交易频率的为基础的案例，一起来脑力激荡哈哈

来源链接：cn.tradingview.com

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编译者/作者：区块链网络

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