我对胜率的理解有二个阶段:
第一阶段:胜率不重要,只要盈亏比高,胜率多低都行
第二阶段:胜率很重要,盈亏比也很重要
这个转变来自于实践,一个胜率低的系统,是很难坚持下去的,太反人类,就像谁说的一样:没有一个企业是靠抓大鲸鱼而持续盈利的,都是靠抓小虾米。
增加系统的胜率也有两个方向:
第一,增加进场点位的优势
第二,剔除差的进场点位
试想一下,如果你把一些差的点位识别并剔除了,亏损的次数就少了,胜率不就上去了吗?
那么如何剔除差的进场点位,主要方法:
用上一级(5 倍)的周期过滤,用本级过滤的规则,及其容易曲线拟合,举个例子,在 H4 级别上,有一种符合规则的点位,大概率止损出场,我们很自然想设定一个规则剔除这个点位,然而,如果想从 H4 图表上找到的方法(比如均线角度,趋势线角度,K 线大小等等),大都是表面而不是本质的,未来想要从这个方法复刻未来的概率几乎为零。
辅助方法:
用了上一级周期过滤后,发现在 H4 级别上,有一种符合规则的点位,大概率止损出场,我们一般建议使用多角度测评过滤,从 H4 本级价格结构(比如某个点位虽然符合规则,但是走势很奇怪,样子很难看)、货币对相关性(比如相关性非常强的都在回调,而自己交易的货币对在上涨,这种上涨就是存疑的)、价格走势角度、K 线大小等等甚至盘感综合考虑。
人工主观过滤交易机会,是为数不多的,人工交易胜于机械系统的地方,我们可以同时达成高盈亏比(大于 2)和高胜率(大于 60%)。
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