系統質量SQN (System Quality Number) 系統品質指標(Tharp)
SQN= Squareroot(N) * Average (of the N Profit&Loss) / Std dev (of the N Profit&Loss).
SQN = 交易次數開根號 * 平均每筆損益 / 每筆損益的標準差
SQN公式有什麼意義呢?
1. 期望獲利越高,SQN值越大。(線性成長)
2. 標準差越小,SQN值越大。(倒數關係)
3. 交易次數(N)越多,SQN值越大。(開根號後線性)
以上第1點與第2點皆很合理:
第1點期望獲利越高,本來就該給這系統比較高的分數。
第2點標準差越小,代表交易產生的風險越小,SQN分數自然就越高。
第3點可能讀者比較難理解:
交易次數(N)越多,代表樣本數越多。換句話說,期望獲利與標準差這兩個值得可信度也越高。
自然,可信度越高,代表估的越準確,SQN分數自然就高。
你或許會想,那我就多弄幾次交易,拉高SQN分數。
所以為什麼N要開根號,交易10次和100次的開根號,多交易了90次,SQN分數會差到10倍;
但是交易100次和190次的開根號,一樣多交易90次,SQN分數只差了1.37倍。
當你使用SQN時,分數要到多高才叫做好的交易策略,Tharp給了下面的標準去判斷:
當交易次數N太少,SQN也會相對低。Tharp給了以下的建議:
1. 如果你這策略的交易次數只有十次(N=10),則此策略的SQN至少要大於3.5。
2. 如果你這策略的交易次數只有二十次(N=20),則此策略的SQN至少要大於3.0。
3. 如果你這策略的交易次數只有三十次(N=30),則此策略的SQN至少要大於2.5。
當你使用SQN時,分數要到多高才叫做好的交易策略,Tharp給了下面的標準去判斷:
使用SQN判斷你的交易系統好壞
SQN 系統品質
<1.00 很爛(Probably very hard to trade)
<1.01-2.00 一般般(Average System)
<2.01-3.00 還不錯(Good System)
<3.01-5.00 很棒!(Excellent System)
<5.01-7.00 太牛逼了!(Superb System)
<7.00< 這就是聖杯(Holy Grall System)
當交易次數N太少,SQN也會相對低。Tharp給了以下的建議:
1. 如果你這策略的交易次數只有十次(N=10),則此策略的SQN至少要大於3.5。
2. 如果你這策略的交易次數只有二十次(N=20),則此策略的SQN至少要大於3.0。
3. 如果你這策略的交易次數只有三十次(N=30),則此策略的SQN至少要大於2.5。
3. 如果你這策略的交易次數只有三十次(N=30),則此策略的SQN至少要大於2.5。
贏家方程式_凱利公式
在機率論中,凱利公式(英語:Kelly formula),也稱凱利方程式,是一個用以使特定賭局中,擁 有正期望值之重複行為長期增長率最大化的公式,由約翰·拉里·凱利於1956年在《貝爾系統技術 期刊》中發表,可用以計算出每次遊戲中應投注的資金比例。
除可將長期增長率最大化外,此方程式不允許在任何賭局中,有失去全部現有資金的可能,因此 有不存在破產疑慮的優點。
方程式假設貨幣與賭局可無窮分割,而只要資金足夠多,在實際應用上不成問題。凱利方程式Kelly’s Formula,K=W- (1-W)/R; 舉例來說,若某個賭局,獲勝的機率為50%,獲勝 時能得到賭金的1.1倍,輸時則損失賭金,則W=50%,利潤對損失的比率R=1.1/1=1.1,則每次的 賭注應該下所有賭金的 K = 0.5 – (1-0.5)/1.1 = 4.5%,只要連續參加賭局,且機率不變,則可以獲得 最大的報酬率。
K值就是最適單筆資金投入比例。
凱利公式原本是為了協助規劃電子比特流量設計,後來被引用於賭二十一點上去,麻煩就出在一 個簡單的事實,二十一點並非商品交易。
用於金融市場交易時,應該要注意的事項: 賭二十一點時,你可能會輸的賭本只限於所放進去 的籌碼,而可能會贏的利潤,也只限於賭注籌碼的範圍。
但商品交易輸贏程度是沒得準的,會造成資產或輸贏有很大的震幅。凱利贏家方程式簡單說明一件事:就是一個交易者能否成為長期的贏家,或是一個交易策略系統 能否經得起市場的考驗,
重點在於:1.平均獲勝機率 2.平均的贏虧值比例 3.資金配置規劃
槓桿倍數
槓桿倍數=(標的資產總值)或(期貨合約報價 × 每點約值) / 期貨原始保證金
槓桿倍數={(標的資產總值)或(期貨合約報價 × 每點約值)/(選擇權之權利金報價 × 每點約值) } × |delta| (買方)
槓桿倍數={(標的資產總值)或(期貨合約報價 × 每點約值)/(選擇權之應計收之原始保證金) } × |delta| (賣方)
(註 : 選擇權每點50元,故可以小台期貨的合約值換算;或是以大台、現貨為分子,分母再乘以四口)
相關係數B
兩個交易商品之間的價格相關程度
正相關適合收斂型價差型策略,負相關適合發散型價差型策略。
兩項商品之間,有共同標的連結者,為直接相關型。兩項商品之間,僅是某些性質相同,造成長 期走勢相近者,為間接相關型。
波動值與波動率
什麼是波動值呢?就是價格變動的標準差(Standard Deviation)。 波動值是一檔投資工具可能的變動程度。波動值越大,這種投資工具未來價格變動的程度越大 (風險就愈大)。
VOL年化波動率 定義為對象資產的年回報率的對數值的標準差。
一般的時間長度為T(年)的一段時間內的波動率 則定義為:
因此,如果一種資產(如股票)在長度為P的一段時間內,日均的對數回報率的標準差
為 ,那麼年化波動性為
在美國,通常認為 (因為美國每年有252個交易日)。 因此如果某資產的 ,那麼就可以算出年化波動率為 當然也可依上式算出月波動率等: 時,
VAR風險值
VaR風險值係以一金額數字來表達該投資組合在特定的持有期間內,某一機率百分比 下,最大的可能損失金額為多少。
假設投資組合的市場價值為 ,投資組合的報酬波動度為σ且信賴水準為α下,則當 持有該投資組合的期間為t時,VaR風險值如下式所列:
其中,為信賴水準。
例如:
參數α=5時,若VAR=20000;代表依據歷史回測DATA顯示,次一筆交易出現損失超過20000 的機率大約為5%; 反之即有95%的機率,次筆交易的損失不會超過20000。
最大連續虧損 (maximum draw-down) 最大連續虧損定義: 在資產價值總額 (fund value) / 資金曲線 (equity curve) 中最大的頂底之間 的差距。意即最壞時連續輸掉了多少。
MDD可以藉此衡量資金配置能否承受策略歷史資料中的最大風險金額。Delta值的概念 Delta值:當標的現貨資產價格變動1基本單位時,連結該標的之期貨、選擇權或衍生性商品的 價格會變動多少單位。
Delta值(δ),又稱對沖值:是衡量標的資產價格變動時,期權價格的變化幅度。
用公式表示:Delta=期權價格變化/現貨價格變化 故 Delta 可用於評估試算以期貨、選擇權做避險時的交易單位與避險比例。其值介於-1與1之間
正值為正相關,表示A商品漲,B商品就會跟著漲。
負值為負相關,表示A商品漲,B商品反而會走跌。
風險的衡量指標
通常高報酬必然伴隨著高風險。投資人比較績效時不應忽略了風險因素。風險高低該如何衡 量呢?
貝他係數(Beta)、波動值(Volatility)、夏普指標(Sharpe ratio)是常用的評估方式, 前兩種數值越大,代表風險越高;夏普指數越大,則代表風險承擔得越值得。
貝他s係數是用來衡量單一股票或者基金與參考指標間的相對變化關係。舉例來說,某檔基 金的貝他係數是1,就是指這檔基金淨值變動的比例等於大盤變動的比例,當大盤上漲10% 時,這檔基金會上漲10%;反之,當大盤下跌10%時,這檔基金也會下跌10%。
貝他係數s越大,代表基金淨值變動相對於大盤越大。再舉一個例子來說,某檔基金的貝他 係數是1.5,就是指這檔基金淨值變動的比例是大盤變動的比例1.5倍,當大盤上漲10%時, 這檔基金會上漲15%;反之,當大盤下跌10%時,這檔基金會下跌15%。也就是說,基金淨 值的變動幅度非常大,而變動幅度越大的基金,就是風險越高的基金。
相反的,貝他s係數低於1的基金,代表淨值變動的程度比大盤還小,淨值是穩定而緩慢的 跟隨大盤變動,代表基金操作較為保守穩定。
什麼是波動值呢?學過統計的朋友可能對他另外一個名詞更熟悉一些,就是價格變動的標準 差(Standard Deviation)。
波動值是一檔投資工具可能的變動程度。波動值越大,這種投資 工具未來價格變動的程度越大。
至於夏普指標則是一個經過風險調整後之績效指標。夏普指標代表投資人每多承擔一分風 險,可以拿到幾分的超額報酬;若為正值,
代表基金報酬率高過波動風險;若為負值,代表 基金操作風險大過於報酬率。夏普指標越高的基金,代表承擔每一分風險,可得利潤愈高。

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