利用期望收益来评估不同的系统

2019-04-26 03:05:45 来源:互联网作者:编辑部
注意一下这个数与我们从禅球袋子中得到的期望收益是很不相同的。原因是这并不是以“每l美元风险的期望收益”形式表示的。因此把你的期望收益化简到每!美元风险的期望的期望收益也是很重要的。表6-3表示了这个交易产生的收入和亏损的分布。把这些交易以500美元的差距分组,仅仅是因为这么做比较方便,而且500美元好像能最佳地描述最小亏损额。当你察看利润和亏损组的分布时,可能会注意到最小亏损额。有一个特定的值在这
6.6.2 埃塞尔的系统下面就来看一下另外一个交易组,我们把它叫做埃塞尔的系统。埃塞尔在一年期间进行了下述股票交易。他有一次5110美元的收益,获利于1000股股票的购买;另一次收益是680美元.获利于200股股票的购买;还有一次亏损是6375美元,是由于抛出了300股股票。其他的都是以100股为单位的购买。因此,我们持有这些盈利和亏损的时候就把每次交易都当作是100股份额。这样就省去了头寸调整的影响。表6-8

该系统在一年的18次交易中赚了7175美元。这相当于平均每次交易的盈利是398.61美元。记住弗雷德的系统每次交易只赚到90美元。此外, 埃塞尔的系统有55.6%的时间都是赚钱的,而弗雷德的系统却只有45%的时间是赚钱的。显然,埃塞尔的系统比较好。是不是这样呢?让我们看一下埃塞尔系统的每1美元风险的期望收益和机会因素。考虑进这些因素后,埃塞尔是不是仍然有一个较好的系统?表6-9显示了埃塞尔系统的各种美元组合。埃塞尔有三个最小亏损额,每个大约是500美元:一个是477美元,一个是501美元,还有一个是589美元。因此,我们假定埃塞尔的最小风险额是500美元左右。我们可以对埃塞尔的交易开发一个如表6-10所示的几率矩阵。

再次把公式(6-2)应用到表6-10的矩阵,大致确定每1美元风险的期望收益。首先,计算盈利交易的正期望收益。正期望收益=0.333*1+0.056*3+0.111*8+0.056*15算完乘法后,就可以得到如下总的正期望收益0.333+0.168+0.888+0.840=2.229(美元)现在需要计算一下亏损交易的总的负期望收益。负期望收益=0.168*1+0.111*3+0.111*4+0.056*8 算完乘法后,就可以得到如下总的负期望收益 0.168+0,333+0.444+0.448=1.393(美元) 把总的负期望收益从总的正期望收益中减掉后, 就得到$2. 229-$l.393=$0.836埃塞尔的84美分的每1美元风险期望收益要比弗雷德的78美分的风险期望收益多一些。从期望收益方面来说.埃塞尔有一个稍微好一点的系统。记住,弗雷德的利润几乎是一次好交易的函数。同样地,对埃塞尔的利润来说也是如此。她的一次7358美元的利润就要比她整年的净利润7175美元多。因此,一年中,一次交易就使她赚到了全部的利润。这对好的长期系统来说是很正常的。但是机会因素又如何发挥作用呢?弗雷德在四个月内做了18次交易,实际上要比18次还多,但是一些被略去了.因为它们的盈利或者亏损额不多于100美元,可以被忽略。两年之内,弗雷德可以进行三倍以上次交易。为了真正地评估这个系统.让我们把期望收益与几率乘起来进行比较。

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