8000块到几千万凡尔赛的最高境界。决胜千里说垃圾时间即将结束很快要选择方

相比传统金融和实业来说币圈真的是一个创造神话的地方，我看好多大佬，现在挣得盆满钵满，当初起步的资金量却很小，小侠他号称自己是借了2000块钱起家的。而凶真是由8500块钱入市的。半木夏当年也是1.5万人民币起步的。他们都在币圈赚了几千万。

连我们最熟悉的老白，最开始也是以写文为主，号称自己是文本位，只有积累了足够的认知以后，在这一轮牛市，从去年开始才逐步的转为交易和挖矿，现在也应该是赚了很大一笔资金了，虽然她没有明说，但是我相信最保守也是上千万的。

帆少也是17年8000本金入场。买过3元的neo、8元的bnb、0.0015u的mx，曾爆仓一无所有，穷且益坚，苦练内功，终有所得。2017-2021 四年收益2100倍。

这是一个创造神话的地方，也是一个以小博大的机会，如果带着很大本金的话，反而可能一开始假设损失比较重，很长时间都恢复不了，恰恰是那些小资本的更加得心应手，很多白手起家的，像蛋总就是完全是靠撸羊毛起来的。

一开始进入币圈肯定会遇到各种坎坎坷坷的，投资从来都没有一帆风顺的，如果资金量小，大不了从头再来，而资金量大的话，一旦伤了元气，很难恢复的。

这样慢慢来积少成多的人还真不少，评论区就有拿7000人民币，现在到千万的。

目前来看，行情走的很犹豫，但是上下的震荡幅度会越来越窄，可能最终会选择方向，这个时候一般有经验的投资者都会选择观望，因为方向不明情况很复杂，操作起来很心累，而且一旦做错了方向的话，到时候可能得不偿失。

但是每一种行情都有擅长的投资者，有些短线投资者就是喜欢这样来回折腾的行情，反而不喜欢单边的趋势，所以每个人的操作策略不同，再在每一段行情里都会有比较顺风顺水的人也会有屡屡亏损的人。

对于现货投资者来说，根本不需要担心这么多，现在以持仓为主，耐心等待就好，不管盘面怎么折腾只要持有手里的筹码，躺平。

看了一下，今年以来排名前五的居然只有比特币涨幅最少，其次是以太坊，这两个相比较其他另外的三个最近的明星币种来说简直就是一条直线。

没有比较就没有伤害呀，原来在大家心目中最稳的两个居然真的成了稳定币。不过这只是一个阶段而已，要论持久性，还得是比特币和以太坊，不论其他的明星项目多么耀眼，那也只能是像烟花一样璀璨过后归于沉寂。长期来看能跑过比特币的少之又少。

思维决定行动，行动决定结果，不管在生活中还是在投资上，你的思维都决定了最终的成败得失。

在币圈，目前这个行情如果你的思维是未来的很长一段时间，大盘是上涨的，那么你会在每一次下跌过程中都有抄底的冲动，或者你会持币不动。

然后如果你的思维是最近这一波只是反弹，未来就是长久的熊市，那么每一次在上涨过程中，你都会抛售筹码，跑得越快越好。

在生活中，我们经常提到的穷人思维和富人思维，同一件事情在不同人的眼里，有截然不同的反应。思维的不同，当然最终的结果也会截然不同。

投资更是如此思维，你的思维主导你的操作，而你的操作将会主导你的盈利或者亏损。洪榕总结了九条导致亏钱的思维方式如下。

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海龟交易法则连载——柯蒂斯.费斯著

你怎么判断在实际交易中可能获得什么样的成果，对历史测试来说这或许是最有趣的问题之一，要想得到有意义的答案，你必须理解影响系统表现的因素，使用稳健指标的必要性以及采集足够大的代表性样本的重要性。

一旦你做到了这一点，你就可以开始思考市场变换的潜在影响，思考为什么连老练的交易者们设计的优秀系统也会经历业绩的盛衰起伏。

你不可能知道，也不可能遇见到一个系统的表现会怎么样？这是现实，充其量只能借用有效的工具来把握系统的潜在效果以及影响这种潜在效果的因素。

幸运的系统，如果一个系统在最近一段时间表现的特别出众，这也有可能是个运气问题，也或许市场对这种系统来说正处于理想的状态中，一般来说，这种冒尖的系统在好时期过后，很容易转入困难时期，不要指望在未来重现这种好运的表现，这也许会发生，但你不能寄希望于运气，你更有可能经理业绩的下滑。

参数调整检验，你决定采用一个系统之前先体验一下参数的作用，是个很好的习惯，我称之为参数调整检验，跳出几个系统参数，大幅调整参数值。然后看看效果怎么样。

你可以把参数值调整到远离最优点的地方，对这个布林格通道系统来说，我想看看350天和-0.8的最优化退出标准变为250天和0.0会怎么样？结果参数的调整令rar从59%变为58%，R立方从3.67变为2.18，这是相当显著的变化，当你从历史数据测试转向市场中的实战时，你很有可能看到这样的戏剧性变化。

滚动最优化窗口，还有一个方法可以帮你直接体验从心理测试到现实交易的转变，那就是滚动最优化窗口，随便选择8到10年前的一天，用这一天之前的所有数据进行最优化，要使用你平常所用的最优化方法做出你平常会做出的权衡决策，就好像你只有截止到那一天的数据，当你得出了最优化参数值后，再用这一天之后两年内的数据检验一下这些参数值。系统在这两年内的表现怎么样呢？接下来把测试点向后顺延两年，也就是6到8年前的一天，再测试一次，比上一次测试和一个滚动窗口，这一次有什么变化，比你最初的参数值也就是用所有可用数据计算出的最优值，这一次又有什么不同？

继续向后顺延重复这个程序直到延伸至今天，我用这个方法对布林格通道系统进行了最优化，在测试过程中，我对三个参数的值都进行了大范围调整检验，然后根据最优位置，一般来说，接近于R立方值达到最大的那个点，选出最优值，我分别做了五次十年期检验，可以看到在每一个滚动期中，实际表现都与测试值大相径庭，另外，不同滚动期的最优值也不尽相同，这证明了测试结果的不精确性，也反映了从虚拟测试转向市场交易时的不确定性。

蒙特卡洛检验是判断系统稳健性的一种方法，可以回答这样的问题，如果把历史稍作变化，会怎么样？未来又会怎么样？通过蒙特卡洛检验，你可以用代表历史实际数据的一系列事件来生成另外一种略有变化的别样景象。

有些方法用随机数据来检验某种特定现象，蒙特卡洛检验就是这类方法的统称，对不可能或很难用数学方法来精确描述的现象来说，这种检验最为有用，蒙特卡洛的来源取之于摩洛哥那座以赌博业闻名的城市。因为蒙特卡洛的赌场中有很多有随机事件决定结果的游戏，比如***，掷骰子，21点等等。

研制***的那些科学家们曾在曼哈顿计划中使用这种方法，他的名字就来自于那个时期，它的来源就来自于那个时期，这些科学家们必须确定油的裂变特征才能知道**一颗***需要多少油，由于浓缩油昂贵之极，他们承受不起判断失误的代价，如果***因为铀太少而无法引爆，他们会白白浪费几个月的时间，更别说浪费多少钱了，同样，如果他们高估了油的用量，他们也会浪费几个月的测试时间，不幸的是，由原子在炸弹内部的交互作用太过复杂，用当时的方法不可能准确的建模，电脑可以完成这个任务，但那个时候还没有现在这样的电脑。

一次原子裂变会释放出大量中子，一定比例的这些中子就能引发另一次原子裂变，为了确定可裂变铀的必要用量，科学家们必须知道这个比例是多少，著名物理学家理查德费曼想出了一个办法，让一组数学家来研究一个中子在交互作用中的特征，据以确定这个中子究竟是被另一个原子核吸收还是会分裂另一个原子，费曼意识到他们可以利用随机数字代表原子裂变时所释放出的各种中子。测试上数千次，他们就能看出铀裂变特征的准确分布规律，也就能确定铀的必要用量，费曼知道，尽管它无法预知未来因为整个过程太过复杂，但他起码能从他熟悉的角度出发，来抓住问题的主要方面，通过用随机数字，模拟中子属性来获得整个问题的答案，这样他不必准确的预测到每一个原子在每一点上的运动，就能掌握有裂变特征的本质。

市场甚至比核裂变反应还要复杂，市场是由成千上万的人组成的，每个人都会根据自己的经验和判断来做出决策，这些决策比中子的运动特征还难预测，幸运的是就像费曼用随机数字来分析铀一样，我们也可以借助随机数字来更好地认识一个交易系统的潜在特征，即使我们无法预见未来，假如把过去的事件稍作变化，历史会变成什么样子？我们可以用蒙特卡洛方法来检验这种别样景象，我们有两种常见方法可用；一、交易调整，随机性的改变实际模拟结果中的交易命令和起始日，然后用调整后的交易命令和这些交易的损益水平来调整资产净值。二、净值曲线调整，在初始净值曲线中，随机选择一部分将它们组合成新的净值曲线，在这两种方法中净值曲线调整所生成的别样净值曲线更具现实性，因为随机改变交易命令的蒙特卡洛方法很容易低估衰落的可能性。

最大衰落总是发生在大趋势的末端或资产呈增长趋势的时期，因为，在这些时候，市场之间的相关性要高于平常，期货和股票市场都是如此，当大趋势在走到尽头后崩溃并逆转时，似乎所有事情都开始对你不利，即使是平常看似不相关的市场，也开始在这些起伏不定的日子相互挂钩了，由于交易调整法去除了交易和日期的关联性，他也去除了多个同时逆转的交易对净值曲线的不利影响，这意味着，蒙特卡洛方法中的衰落程度和频率要比现实中低。

以2006年春季的黄金和白银走势为例，如果你检验的是一个同时涉足这两个市场的趋势跟踪系统，那么交易调整意味着，在这两个市场上的衰落损失将发生在不同的时期，这等于缓和了每一个市场上的衰落程度，事实上，这种效果也会延伸到其他几个相对意想不到的市场上，比如食堂，像黄金和白银一样，食堂市场在2006年五月中旬至六月中旬到20天内也发生了严重的衰落，因此，交易调整不可取，因为他低估了中长期系统在实际交易中的衰落水平，1987年的股崩也是这种衰落的一个例子，在欧洲美元大幅跳空高开的那一天，许多平常并不相关的市场也一起剧烈跳空，令我损失惨重。进行交易调整的蒙特卡罗方法容易淡化这种非常现实的事件，因为它会将交易日期分散化，以至于他们的不利变化不会发生在同一天。

许多有蒙特卡洛检验功能的软件，可以用净值曲线调整法生成新的曲线，但他们没有考虑到另外一个重要的问题，根据我的测试和实践经验，我发现大趋势末端的衰落时间和程度远不是随模拟结果可以比拟的，在这些大衰落期间，趋势跟踪系统的净值曲线呈现出序列相关性，也就是说，今天的资产变化与前一天的资产变化是相互关联的，更简单地说，坏日子往往集中出现接踵而来，这并不是随机性事件的特征，任以2006年春季的黄金白银为例，如果你调整的仅仅是资产净值的每日变化，那么，从五月中旬到六月中旬的一连串剧烈变化将会消失，因为如果你只是随机性的从概率分布曲线，甚至是真正的净值曲线中抽取数据，这样的巨变不太可能集中爆发。

当我们用蒙特卡罗模拟出了别样净值曲线时，我们如何利用他们呢？事实上，我们可以用这些新曲线为某一个特定指标建立业绩分布图，假如未来的情况与我们在模拟中生成的别样景象有任何相似之处，那么未来的业绩潜力就反映在了这个分布图中，

我们模拟生成了2000条别样静止曲线了，计算了每一条曲线的rar，然后在图上画出了结果的分布状况，图中可见，有一条垂直线在图形上部穿越了曲线，它所对应的rar就是置信度90%的rar值，也就是说所有模拟曲线中有90%的rar高于这个值，2000次模拟中，有90%得出了大于42%的rar，因为你可以从中认识到未来不可确知，有很多种可能性，不过你也不要过于深究这类报告的细枝末节，不要忘了这些数据来自于模拟的净值曲线，而净值曲线以历史数据为基础，自然摆脱不了所有那些潜在缺陷，如果最初的测试就很糟糕蒙德卡罗方法也不会是救世主，因为他本身就源自于最初的测试，不可能超然于原始数据之上，如果最优化矛盾导致rar被高估了20%，那么，蒙特卡罗方法所模拟出的别样净值曲线，同样会将rar高估20%，因为它使用的是同样的最优化参数值。

综上所述可知，事后测试充其量只是对未来趋势的粗略估计，稳健的指标对未来表现的预测价值要高于较为敏感的指标，但仍然谈不上精确，假如某个人号称投资回报一定能达到某种水平，这个人要么在撒谎，要么根本是个外行，假如这人正在向你推销某样东西，我强烈怀疑它属于前一种情况，下一章将介绍一些保护性的交易方法，使用这些方法，你的交易会更加稳健，也就是说，你不再那么容易遭受大起大落之苦。

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编译者/作者：币圈de精灵

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