坐标青岛,k线客栈工作室开始运行时间2024年9月初。在此,我们将用实盘去验证我们的想法和策略。
受美元兑日元的升值影响,本周账户净值出现回撤。最大回撤幅度由原来的10.6%来到26.08%,这种短期较大的回撤,不符合我们对该账户稳定运行的预期。接下来,我们依然会按照既定的节奏去做,只是在仓位控制上,会变得更加谨慎。
为了确保我们的工作室能够长期稳定地运营,并使我们的交易策略更加系统化,我们从五个方面对交易策略进行了梳理:机会筛选、交易形式选择、交易点位优化、仓位设计与风险防控以及操作成本控制。
今天我们接着上期来谈谈交易形式选择、交易点位优化。
交易形式的选择
根据对机会的捕捉,寻找适合自己的交易形式。通常来说,长线持仓交易频率低,手工操作即可。若涉及分步建仓,或者大行情下突破建仓,为避免措施机会,建议通过挂单建仓的方式解决。但短线交易中,为了降低盯盘成本,提升操作稳定性,建议将自己的交易策略抽象成交易条件,并撰写、执行相应的EA策略,实现自动交易。当然也可以将两者进行结合。这里举一个具体的例子。针对与当前行情,美联储进入降息周期,日本央行进入加息周期,我们判断美元兑日元进入下跌行情。除了150-160点分步建长期仓位外,我们还针对该品种编写了短线交易EA,EA放过短线多单机会,仅成交空单以提升我们的交易胜率。短线单有明确的盈损点位策略,不做人工干预;长线单建仓后根据盘面研判人工止盈,EA不做任何参与。长短线仓位互不干扰。
操作点位优化
长短线策略初步建立后,都可以随行情发展进行调整和优化,长线策略优化往往发生在持仓中,短线策略点位优化尽量做在建仓前。在讨论出一套短线交易策略后,我们习惯用历史数据回测策略执行结果。一方面探究策略整体收益,另一方面观察市场环境对策略执行结果的影响。没有普适的完美EA,但我们可以尝试寻找适合震荡行情、单边行情的交易策略,并结合市场研判提升EA的胜率。另一方面,通过EA策略参数的优化,寻找胜率与收益的平衡点,尽可能找到该交易模型下的最佳实践。当然,过度的模型参数优化会让模型更加适配于历史的偶然性而失真,这就需要一些策略优化的功底和经验了。
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