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通向金融王国的自由之路-第33章

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           再次把它们加和起来:0.5+0.2+0.12=0。82。这就是这个游戏的负期望收益总和。。 



           最后; 这个游戏的总期望收益就是这两个和值的差额。它们之间的差额可以通过从总的正期望收益中 

        (1。6)减去总的负期望收益(0。82)得到。结果是0。78。因此,这个游戏重复多次后,期望收益是每1美元 



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guminxuexiao 



                                  《通向金融王国的自由之路》 



        赌注赚78美分。请注意.这个游戏的利润几乎是第一个游戏的4倍。。 



           通过这两个例子,你应该已经学到了一个非常重要的观点。大多数人都在寻找有高盈利几率的交易游 



        戏,然而在第一个例子中,你有60%的盈利机会,却只有20美分的期望收益。而在第二个例子中,虽然 



        只有36%的盈利机会.但期望收益却是78美分。因此.若假定同样的机会因素,游戏2比游戏1要好将 



        近4倍。注意系统中最关键的因素并不是盈利几率,相反,决定系统价值的关键因素是它的每1美元期望 

        收益。 



           在这里有必要提醒注意;因素(5)和(6)对你获利来说是非常重要的。只有根据你资本的大小聪明地进行头 



        寸调整,才能在长期实现你的期望收益。头寸调整是系统中告诉你每一头寸应冒多少风险的那部分。它是 



        你系统整体的一个关键部分.我们会在第12章深入讨论这一部分。 



           但是让我们来看一个例子,看看头寸调整和期望收益是如何结合到一起儿的。假定你正在玩游戏1, 

        就是60%几率的捉球游戏。你以总共100美元的资本开始了这个游戏,假设一开始就把全部的100美元赌 



        在了第一抓上。你有40%的亏损几率,并且你刚好就抓了一个黑弹球。这是可能发生的,并且如果它真的 



        发生,你就输掉了全部的赌注。换句话说,你的头寸大小,就是赌注大小,相对于你的安全资本来说太大 



        了。 



           因为你已经没有资本,因此就不能再玩了。所以,你无法实现长期玩这个游戏能够得到的每1美元20 

        美分的期望收益。 



           让我们看一下另一个例子。这次假定你每次赌50%,而不是100%。那么就是以50美元开始下赌了。 



        你抓到了一个黑球,因此你输了。现在你的赌注减少到了50美元。你下一次的赌注又是剩下部分的50%, 



        就是25美元,你又输了。现在你只剩下25美元了。再下一次赌注是12。50美元,又输了。现在就剩下12。5 



        元。连续三次输在一个每次只有60%盈利几率的系统中是很有可能的,三次连续事件的几率大约就是1/16。 

        为了使盈亏乎衡,你必须赢回87。50美元,相当于700%的增长率.而你根本不可能赚到那么多。因此, 



        由于不正确的头寸调整,你又再次未能获得你的长期期望收益。 



           记住,在一次给定交易中的头寸大小必须足够低以便能实现系统多次之后的长期期望收益。 



           到这一步,你可能会说你是通过离市而不是头寸调整来控制风险的。然而,记住打雪仗这个比喻。风 



        险本质上就是因素(2):盈利与亏损的相对大小。头寸的大小本质上是另一个收入和亏损相对大小的变量 

        (因素6)它告诉你相对于你的资本的头寸应是多大。 



        机会因素和期望收益 



           系统的评估中还有另一个与期望收益一样重要的因素,就是机会因素,也就是我们的第四个因素,你 



        通常多久玩一次游戏?假定你可以玩游戏1和2。 

           如果游戏2只允许你每5分钟抓一个弹球,而游戏1却允许你每分钟抓一个弹球。在这种情形下,你 



        愿意玩那个游戏? 



           让我们看一下机会因素是如何改变游戏的值的。假定你能玩一个小时、既然游戏1允许你每分钟抓一 



        个弹球。你的机会因素就是60,或者说有60次机会玩这个游戏;既然游戏2允许你每5分钟抓一个弹球, 



        那么你的机会因素就是12,也就是有12次机会玩这个游戏。 

           记住,你的期望收益是大量的机会之后每1美元能赢的金额。因此能玩游戏的机会越多,就越可能实 



        现该游戏的期望收益。 



           为了评估每个游戏的相对优点,必须把期望收益乘上你能玩的次数。假定你每次只下1美元的赌注, 



        比较两个游戏在1小时内的表现。得到的结果如下。 



           游戏1:20美分的期望收益*60的几率=12美元。 

           游戏2;78美分的期望收益*12的几率=936美元。 



           因此,给了我们任意加上去的机会限制后,假定你每次仍然只下1美元的赌注,游戏1实际上要比游 



        戏2更好了。当你评估市场中的期望收益时,必须类似地考虑你的系统带给你的机会量。 例如,一个每 



        周三次交易,扣除交易成本后的期望收益为50美分的系统比一个每个月只交易一次,同样扣除交易成本 



        后的期望收益为50美分的系统要好。 



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                                  《通向金融王国的自由之路》 



        预测 



           让我们暂停一下,来看看大多数交易商和投资者都会遇到的一个陷阱,预测陷阱 。稍微考虑一下期 



        望收益的观念就能让我们更清楚地看到,为什么有那么多人那么多年以来都会在预测市场或者股票未来趋 



        势时遇到挫折。他们都把预测的运算法则建立在过去的基础上,有些时候甚至认为它会重现。然而,这样 

        一种急于求成的预测甚至可能导致你所有资本的亏损。怎么会这样呢?因为你可能在用一个有90%正确率 



        但仍会亏掉所有钱的交易方法。 



           考虑一下以下这个“系统”。它有90%的盈利交易和10%的亏损交易;盈利交易的平均额是275美元, 



        亏损交易的平均额是2700美元,那么期望收益=0。9*275—0.1*2700=…22.5 即期望收益是负的。这是 

        一个有90%时间正确的系统.但你最终却亏掉了所有的钱。在我们的投资中存在着一种非常强烈的想要正 



        确的心理偏向。对于大多数人来说,这个偏向极度无视我们方法的总体目标是想要获得利润,或者说它阻 



        碍了我们达到真正的潜在利润。大多数人有压倒一切的、想要控制市场的欲望,因此,最后是以市场控制 



        他们而告终。 



           现在你应该很清楚了,是回报和机会的结合才能让你确定一种方法是有效的还是无效的。在确定一个 



        系统或方法的相对价值时,你还必须考虑一下因素(4),就是你多久能玩一次游戏。 



        6。4        R 

        6。4        R 

        66。。44 期望收益和RR乘数 



           到目前为止; 我们都是在玩捉球游戏。在每个弹球袋子中,我们知道弹球的总数,每个弹球被抓出的 



        几率和它的回报。但当我们在市场中处理系统产生的交易时,这些就没有一个是真的了。 



           当你参与到市场中时,并不知道赢或亏的确切几率。此外,你也不知道确切地会赢取或者亏损多少。 



        然而,你可以作历史测试从而对期望收益有个概念。你也可以从实时交易或投资中得到大量的数据样本, 

        使用这些样本就可以知道系统的大体期望收益是多少。 为了弄清楚每次交易的风险回报率和它发生的频 



        率,必须进行单个交易的邮资。在彻底做完这个练习后,你会对所使用方法的真实特性有一个更好的了解。 



           如果你完全是一个随意的、没有系统性的交易商.那么就可以回顾一下过去的交易结果。思考一下自 



        己是怎么赚钱或者亏损的。你可以遵照我们将要介绍的类似的步骤,在一组或者一股的基础上重新考虑一 

        下做过的每次交易。弄清你每次交易的风险(就是初始离市点)和收盘的利润和亏损后,就可以计算每次 



        交易的风险回报率了。 



        R 

        R 

        RR乘数 



           我把一次交易的风险回报率称作一个“R乘数”,R仅仅是初始风险的一个表示符号。要计算一次交易 



        的R乘数,只需在抛出该头寸时把捕获的点数除以初始风险就可以了。你可以简单地使用每个合约或者每 



        100股份额的美元价值,比如说,如果你冒险投资了500美元而获得了1500美元的收益,那么你的R乘 



        数就是3。图6…1显示了这样一个例子,入市点是1997年8月4日的2511点,该系统使用了一个等于104 


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