渔盆交易模型和海龟交易法则--趋势交易.pdf

1、 基础篇 每晚指数的 yes和 no是什么 是我们的量化交易模型，被称为 渔盆一号 。这个和股票完全无关的奇怪名字，我相信小时候爱看动画片的 70、 80后一定明白其中的寓意。 渔盆的本质不是什么新鲜玩意，就是全世界都流行的 趋势交易理念：以价格投机为信仰，相信强者恒强，截断亏损，让利润奔跑 ，就这么简单。 我每晚都会公布某个指数的 yes/no，然后还会公布一个临界值。其中 yes/no代表当天收盘后它的趋势强弱状态 ， yes就是强势， no就是弱势。而 公布的临界值是判断该指数第二天趋势强弱状态的标杆 ，比如临界值是 1000点，第二天指数收盘，注意是 收盘 ，大于 1000 点就是 y

2、es，低于 1000 点就是 no。简单直观，非黑即白， 如何具体交易呢？ 目前每晚分享信号的有 6个指数，我会每晚都发它们的 yes/no，以及第二天的临界。 yes 的时候就买， no的时候就卖，规则非常简单 。但是由于散户无法直接购买指数，所以我列了跟踪这些指数的 ETF基金， 买卖 ETF 基金就等于买卖指数 。 交易 ETF 基金和交易股票 唯一 的区别，就是不用交印花税，其他都一样。 我随便举个例子。比如今天上证收盘 990点，晚上播报状态是no，临界 1000 点，那么第二天收盘在 1000 点以上，就在 14： 55之后临收盘那会买一点 510300，等到未来某一天转 NO 了

3、再卖掉。 很简单省心，盘中不用管，临收盘看一眼即可，而且交易频率不高，我们历史回测， 大概一年要交易 10-12次，平均一个月才一次 。 模型信号我是公益免费分享，已经快 3 年了，所以不用担心跟着交易到一半我突然向你们收钱。最后， 我不卖模型，所以不要问我关于算法之类的问题。 就这些，看完上面这些内容你应该做交易没有障碍了， 如果你还想要更多的了解渔盆模型就往下看 进阶篇 它的特点 渔盆模型主要是用了 k线因子，辅以量能因子而成。它无法预测未来会怎样，但可以告诉我现在该怎么办。 不问前程，活在当下就是趋势交易的核心精神 。 虽然是一个没有预测能力的量化模型，但不代表它不赚钱。渔盆在大起大落的

4、行情中表现惊人，大盘涨 1000 点，模型大概能赚到 800点，大盘跌 1000，模型最多亏 150-200 点。 它的弱点是在震荡行情中表现不好 ，容易被来回收割，但由于我们增加了震荡屏蔽公式，以及进出仓算法改动，即使在历史上最糟糕的震 荡行情，累计最大回撤也 没有超过 15%。 我们曾经用渔盆跑过 100 多个公开指数，大概上万次虚拟交易，得出一些统计数据。 渔盆的总胜率大概在 43%-45%，意思就是做 100 次交易，最好的情况下大概有 45 次盈利， 55次亏损。渔盆的盈亏比大概在 3.1 倍，每次亏损平均亏 2.8%，每次盈利平均赚 8.7%。 低胜率 +高盈亏比，这是趋势交易最典

5、型的特征。 渔盆能做个股吗？ 其实是可以的，但不推荐，有几个原因。 1、个股波动性太大，偶然性因素太大，导致它很容易触发伪趋势 信号导致亏损。而指数是由几十、上百的股票组成，稳定性要好很多，我们做过很多测试都是一个结果， 用渔盆做指数比做个股更好 。 2、做 个股需要配套适用的选股模型 ，我们没有，当时有想过要搞，没搞出个合适的。 3、我最常遇到的情况就是某个股民来问我某一支股票，问能不能用渔盆看看它是 yes 还是 no，我都拒绝了，因为再好的量化模型，具体到单个股票的随机性很大 。 渔盆真正的优势是拥有一个正确的交易习惯，涨的时候拿的住，跌的时候不会心存侥幸 ，这个正确的交易习惯只有通过长

6、时间的坚持才会积累出巨大优势，想靠它短时间救命 或者干一票是没有用的。 更适合渔盆交易的目标 虽然我们一直没做出精确的选股模型，但还是有一些心得可以和大家分享，关于哪些标的更适合用渔盆交易，当然是 能够经常大涨大跌的指数了，波动幅度越大越好。 我们算了一个参数叫 波动率 ，就是统计某个指数日震幅的均值，日震幅 =日内最高点 /日内最低点。波动率越高的指数越活跃，就越有可能走出大涨大跌的行情。 如果 上证指数波动率是 1 的话，金融指数大概是 0.8，中小板是1.5，创业板是 1.7。现在你们知道我为什么偏爱创业板指了吗？因为它更适合渔盆交易 ，可以赚到更多的钱。而像金融指数的活跃度太低，是上次

7、网友投票一致要求增加我才加上去的，我本人不推荐跟踪交易金融 ETF。 同样一笔用渔盆交易 10 年，跟踪创业板指可能比金融指数多赚几十倍。 渔盆在历史上的表现 我没办法给你们展示我们回测数据的 EXCEL，动辄上千 M的文件，在这里我 展示一下渔盆跟踪中小板指（ 399005）过去 10年的数据 ，很有代表性。基本上牛市肯定跑不赢指数，但也不会差太多，最惊艳是在几次熊市里的表现。 模型会失效吗？ 趋势交易模型承载资金的能力很强 ，远远大于左侧交易模型，因为跟随的人越多，威力也就越大。而且我推荐跟踪的都是大盘指数，所以也不怕在微信上公开说出临界值会被人针对性伏击，会 low 到跟我较劲的杂鱼虾米

8、哪有能力操纵大盘指数。 另外不要以为我有六七万粉丝，就会有六七万的人使用渔盆交易，由于趋势交易在很多地方违背人性，根据我的观察最多只有 5%的人能够严格执行 ，所以在我粉丝超过 100 万之前都不用担心模型失效。 明后天是周末，按照惯例我们夜报不说消息，今晚讲讲一本非常不错的书。 我先讲一讲什么是右侧交易 这图看明白了吧，左就是最值出现前提前交易 ，右就是最值出现后滞后交易。一开始我想当然的觉得左侧交易是王道，后来我认为右侧交易才更有把握赚到钱，但是随着交易经验的增加，如今的我觉得每一个人的性格不一样，适合走的路也各不相同，勉强不来的。所以诸位在读海龟那本书的时候，千万不要带着一种阅读经典著作

9、的崇拜感，或者是长期亏损后抓住回本救命稻草的感觉，里面的那套交易系统全世界很多人都知道，但不见得这些知道的人都能赚钱，读书的重点在于领会右侧交易的精神以及交易纪律的重要性。 退一步，如果你从一开始就觉得书里讲的，以及我讲的，让你听着很难受，接受不了，那就把这一切 都当个屁放了，然后继续欢快的左侧交易，只要你能赚钱怎么搞都是对的。 海龟交易法则内容 首先要说明一下，因为看博客里绝大多数都是 A 股股民，所以我在讲解的时候会尽量讲对 A 股有操作意义的部分讲，反向做空之类的就不提了。 海龟什么时候买卖？ 有两种交易策略。 中线策略是盘中股价突破 20 日最高价就买，跌破 10 日最低价就卖； 长线

10、策略是盘中股价突破 55 日最高价就买，跌破 20 日最低价就卖。 另外有一个屏蔽器，当 55 日线在 300 日线下方的时候，就算发出买入信号也不买。 中线和长线策略各有优劣，具体挑哪一种要看你对交易频率 的喜好。需要注意的是卖出策略除了上面说的跌破 10/20 日最低价外，还有一个补充的止损条件比较复杂， TR 和 N 的计算，大致意思就是单次建仓后，亏损帐户资金的 2%就割肉。如果你只想简单了解海龟交易法则，上面这些就差不多了，是不是觉得很简单？完整的海龟法则比这个复杂多了，涉及到很精密的舱位控制，下面我讲细一点，你如果有耐心最好花点时间看懂，多学点没坏处。如果你实在太懒，囫囵吞枣直接跳

11、到下一节看好了。 选读内容海龟法则会计算每一个要买的股票的活跃程度，这个活跃程度用 ATR 和 N值来表示，这是整个法则的核心之一。 TR是真实波动幅度的缩写，公式是 =max(H-L， H-PDC， PDC-L) H=今日最高价 L=今日最低价 PDC=昨日收盘价 max 的意思就是括号里面的 3个数字，取最大的那个看着复杂其实也不难，我举个例子讲一下，就算算 9月 30日上证指数的 ATR 好了。 H-L 是 9月 30 日上证最高点减去最低点， 2365.5-2354.3=11.2 H-PDC 是 9 月 30 日上证最高点减去 9 月 29 日上证收盘点位，2365.5-2357.7=

12、7.8 PDC-L 是 9 月 29 日上证收盘点位减去 9 月 30 日上证最低点，2357.7-2354.3=3.4 max（ 11.2， 7.8， 3.4） =11.2。 所以 9月 30日上证指数的 ATR就是 11.2。会算 TR后， N就简单多了，因为 N 值就是过去 20 天 TR 加起来除以 20，均值是也。海龟算的这个 N 值，代表了你要买的股票波动幅度有多大，比如创业板指的 N 值一定比上证的 N值大。翻回到前面，海龟把自己的止损设在全仓资金的 2%，是因为 N 值大的股票少买点， N值小的股票可以多买一点，这样更科学，如果你简单粗暴的创业板和上证都买 10 万，那你就会发

13、现创业板触发止损太敏锐，而上证太迟钝。这个 N值除了控制舱位外，还在分批建仓时用的到 。海龟法则是分 5 批建仓，第一批是在突破20/55 日最高价就买 20%，之后每涨 1/2N 就买 20%，当股价涨了 2N后就彻底满仓。好吧，交易法则大致就这些，我一开始只打算简单讲，没想到一写就收不住，但这已经是非常简化的内容，如果你有心全面了解，从 PDF 第 245 页开始看吧。 选读内容结束 为什么海龟交易很难 不知道是什么原因，大部分交易者都是天然的左侧爱好者，包括我。我也曾仔细琢磨，得出的结论是左侧交易在买和卖的那一刻更容易给人制造一种掌握未来的快感，虽然未来从不受掌控。 正是因为大多数人天生

14、就喜欢左侧，所以从 本能上就会抵触类似于海龟这种很明显的右侧交易。根据海龟的规则，突破 20 天的最高价买入，你买的成本比最近 20 天所有人的成本都高，心里有点不痛快是难免的。 其次就是海龟交易的正确率很低，按照书里作者说的大概是 35-40%，之所以能赚钱，是因为对的时候往往赚很多，而错的时候很快就卖了。这个特征我一点也不奇怪，因为所有的右侧交易都这样。微博上的老粉丝应该都记得我写过一套 ma20 法则，比海龟还要简单，就是股价收盘在 ma20线上就买，收盘在 ma20 线下就卖，简单粗暴，但是效果相当好。 当时那套 ma20 法则跑出来的数据， 也是 40-45%的胜率，平均每次盈利大幅

15、高于平均每次亏损，长时间坚持下来盈利不菲。 右侧交易的特点就是这样，往往一次大趋势能赚到你花枝乱颤，但这样的一次大交易可能 1 年才 1 次，甚至 2-3 年才出现一次，而在那之前要忍受连续的小幅亏损，资金最大回撤有可能超过 30%，交易体验很不好，长期挫折会让你的脑海里闪现各种动摇的念头，能坚定执行下去的人可能十中无一。原先我虽然知道结果，但一直不明白右侧趋势交易为什么成功率那么低，有意思的是我在海龟这本书里找到了答案。 我其实很早就知道右侧趋势交易的正确率很差，只有 40%左右， 但是一直没想明白为什么，直到看到海龟交易 PDF 第 85 页关于优势率的那一段讲解才找到答案，而且是一个让我

16、非常意外的答案。即，无论哪一种交易品种，大多数的突破都是假突破，在短暂的创了新高价后，就会结束诱多开始下跌。我炒股多年，潜意识里已经习惯性把新低 /新高的突破当作一个很重要的方向信号，却没想到在大数据统计之下，正确率很低。海龟书中统计的优势率显示买入后的前五天都是负的，这说明列入统计的上百上千次交易，前五天平均是亏损的，到了第六天才开始转正。看到这里就会联想出两个新的交易方案 1、当向上突破信号出现后我先不买 ，等 5 天，如果第 6 天这个信号依然存在，我再买。这虽然听起来简单的有点傻，但我花了 3 分钟前后审视了一下，竟然没发现明显脑残的逻辑漏洞，也许真的值得试着去跑一下数据。 2、当向上

17、突破信号出现后我不买，反而先卖掉，如果第 6 天这个信号依然存在，我再买回来。这个就不只是我的意淫，因为真的有人在进行这种反趋势交易，利用的就是假突破概率高的优势。这种交易和右侧交易在属性上正好相反，右侧趋势交易是胜率低，但是对一次就赚肿；作为对手盘的逆趋势交易是胜率高，但是每次赚的都不多，亏一次有可能死人，所以建议设置硬止损线。 设置止 损真的好吗？我看海龟这本书，最意外的收获有两处，其中一处就是上面提到的优势率前五天为负的统计，另一处就是 PDF 第154 页，关于定时交易的一项讨论。所谓的定时交易，就是当海龟发出买入信号后买入股票，然后无脑持有 80 个交易日，中间无论出现什么事情都不卖

18、，第 80 天就算涨到天上去也无脑卖了。这个交易思路够奇葩吧，我当时看到时都惊了，真有想象力。为什么刚好是 80天呢？倒也不完全是拍脑袋定的，前面刚讲过一个数据统计叫优势率，显示按照海龟交易信号买入后，平均第 80 天的优势率最高，所以就拍死了在第 80 天卖。这个交易体系最让 人感到害怕的是它不设置止损，也就是说在这 80 天里，就算跌成狗了也不卖，这比原版的海龟听起来更需要勇气，但是结果呢？定时策略的收益比原版海龟提高了接近 100%，正确率从 39%提高到了 58%，但是最大回撤也从 36.7%提高到了 43.6%。作者说他看到结果后大吃一惊，量化策略有时候越是简单粗暴，威力越大。我看到

19、那里的时候也有些意外，但并不是完全没有心理准备。因为我们公司自己也有做期货的程序交易，用的是一个日内交易模型。原版的模型是没有止损的，我们后来根据优化自己给它加了一个止损，让人感到苦恼的是，加了止损后收益没 有提高，有些还下降了，错误率也增加了，唯一正面改善的就是回撤变小，收益曲线更圆滑。这和海龟书中写到的变化几乎一模一样，我不认为这是巧合。综上，我认为所有的交易者应该重新认识一下【止损】，很多老股民都喜欢强调止损的重要性，声称不会止损会死人，但在大数据测试下，止损除了降低最大回撤外，其他方面的作用很有限。当然了，以上这个结论仅适用于那些证明买入信号有优势的量化交易，量化交易的特点就是交易被拆

20、的很零碎， 100 次交易里有 2-3 次错的很离谱，死扛到底，你可以通过剩下 90 多次的交易把平均值扳回来。但对于靠自己主观感觉 买股票的股民来说，设置止损是有必要的。因为股民往往就买 1-2 个股票，一次坚持到底的大错就会彻底埋葬你。这有点像吃砒霜，你吞一口必死无疑，但如果把这一口砒霜分成 1 万份，你每天吃一份，吃 30 年，肯定死不了。止损对散户的作用，就是把你要吞下去的砒霜级大交易，切割成多个小交易，慢慢消化，而不是暴毙当场。 舱位控制量化交易的一个重要特征是把交易拆的很零碎，因为只有拆的很碎，概率才有意义。你要是动不动就是全仓交易，哪怕胜率是90%，万一你长相丑，上来就连着碰到两

21、次 10%怎么办？海龟交易的作者把钱拆散了同时交易近 20 个 品种，而且每个品种还把钱分成 4份加仓，就算每份是 1 万元，总规模也差不多是 80 万。很多散户看到这估计立刻就失去耐心，谁特么有功夫这么玩，还不如老子明天全仓买一涨停，那酸爽， 100 只海龟都被干翻了。其次海龟很有技术含量的对关联品种有着严格控制，什么叫关联品种呢？比如金和银，黄金暴涨的时候白银一般也跟着涨。海龟法则规定，如果金和银同时发出满仓信号，那不行，各自都要强制性的降一点舱位。所以同一个板块的股票要拆着买，不要仓里面一古脑全是银行股，全是地产股，全是医药股。 量化交易公开后会失效吗？ 这个话题也很有意思， 海龟书里给

22、出了答案，会的，当你的交易法则越有名，它就越有可能失效。 因为有名了，用的人多了，但是对手盘并没有相应的增加，所以当突破 20 天最高价的时候，所有人哄抢买入会导致成本增加。甚至当你的规则被过度曝光后，会有一些人针对你的交易信号做一些陷阱交易。海龟的作者就统计过相关数据，当规则在全球范围内知名后，虽然依然赚钱，但是年化收益率降的很厉害，远不如当初。而且衰退期，也就是亏损的时间也会比原来要漫长，这会导致大量的人坚持不下去，等到一定数量的人退出后，收益率又会开始慢慢增加。 这几乎是所有量化模型的规律，每一 个法则的容量都有上限，僧多则粥少。 解决模型失效的办法 这个书上没写哦，是我原创分享的经验。

23、 很多人看书的时候，因为是名著，所以难免会有崇拜感和权威感，不敢去怀疑。比如法则说 20日最高价突破，就会觉得 20是一个很神奇，很神秘的数字。我告诉你，把 20 换成 21 或者 19，其实差不多的，甚至你换成 22 或者 18，回测过去 10 年，没准收益还会更高一些。这不是我拍脑袋意淫的闪念，而是我司多次数据积累后得出的一个结论。 即，模型触发交易的信号，存在最优区间，但不存在最优值。我以前做 ma20 法则测试的时候就发现了这个问题 ，当时很多小伙伴问我，为什么是 ma20，能不能再试试 ma30， ma40 呢？我和你们说了吧，别说是 30 和 40 已经试过了，我们当时从 5、 6

24、、 7、 8、 9 这样一个个试过去，一直试到 ma60，后面的 ma80100120 也挑着试过，然后发现一个趋势，即 15-25 这个区间的整体表现最好， 14 或 26 的，表现就开始变差，距离越远越差。但是具体到某一个股票，具体到某一年，ma20 没有任何把握击败 15-25 中的其他数字，完全是随机的。我们当时挑了 109 个指数，测试 5年，结果平均收益 ma18 比 ma20 还高一些，如果换一批指数可 能又是 ma20 比 ma18好一些。 类似的情况我们遇到过好几次，所以不要相信有最优值的存在，你如果想避免同一个模型使用的人太多，就在最优区间里挑一个不同的数就可以了。别人用 20 日突破买，你用 18 日或 23 日突破买，别人用10日突破卖，你用 9 日或 11日突破卖也可以。 唯一需要注意的是，如果你在最优区间选择了一个数，就坚持使用它，不能变来变去。千万别自己不想卖，就去 K 线上挑一个正好符合你心意的数字，这是掩耳盗铃。