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有限的资金如何驯服“永不亏损”的马丁策略

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有限的资金如何驯服“永不亏损”的马丁策略

如果你有足够的资金,理论上讲,使用马丁策略,配合EA自动化交易,24小时运转,你将百战百胜,赢下整个世界。这就是马丁格尔策略的魅力!

我一直认为马丁格尔不是一个坏的策略。如果很多人说它不好,是因为它被不懂的人玩坏了。作为交易中最基本的策略之一,马丁策略可以应对大部分行情,具有原理简单、可测算点数、可以作为理想的营销型工具策略,在交易实战中也具有很强的生命力。


〡马丁的结局是必然爆仓?

我看未必。爆仓只有一个原因,就是重仓。

马丁最主要的问题,也是必然会发生的问题,就是层层加仓,导致某种意义上的重仓。但是,既然选择了马丁策略,就要面对和改进这一问题。


入门级马丁策略点数推演马丁策略的基本原理是在一个可以买涨买跌的双边市场,总体上只押注一边,如果做反了,就不断反向加码。直到市场回调,把之前所有的亏损全部回补。

举例说明:一万美金,开仓做欧元兑美元。第一次开仓0.1手。每次间隔15点,以等比例仓位加仓。点差设定为欧元兑美元1个点。层级设定为20层。即在市场大单边的情况下,逆势加仓20次。我们来分析这个最简单马丁策略的回撤情况。 

有限的资金如何驯服“永不亏损”的马丁策略
上图是初中级交易者经常使用的等距离反向加仓交易策略,即我们常说的逆向马丁策略。凡是爆仓的交易者,基本少不了多层反向加仓的行为。我们看到,当达到第20层的时候,持仓手数为2手,逆向抗单275点,浮亏2870美金。如果要把浮亏回调到起始状态,需要回调143.5点。假设此时行情不回调,交易者也停止增加层数,我们来衡量它继续逆势的风险情况。设定行情单边为完整的400点大单边死扛。上面20层的逆势点数为275点,再单边逆势125点。2手已经浮亏2870美金,加上125*20,等于2870 2500=5370美金。2手的仓位要回补5370美金,需要等待回调260点。这是非常煎熬的事情。



以上只是最简单的马丁入门级策略。评估该策略我们可以看到,在第20层的加仓情况下,需要回撤逆势的50%点数。实际上,在一波超级强势的行情里,很难有50%的快速回撤,这势必降低了该策略的效率。如果要增加快速回补的速度,在等距离加仓的情况下, 就需要在逆势的后期增加仓位的倍数,比如按照1.5倍或者2倍的仓位配比进行加仓。但是它会带来仓位的迅速变大,如果控制不好,浮亏会急速加快。这就是我们常说的马丁潜在风险十分巨大的原因。



〡反马丁格尔法(Anti-Martingale,AM)

也可以使用与马丁格尔相反的方法。即以一单位赌注开始,在每一次赢钱之后将赌注加倍,但在每一次损失之后,就回到一单位赌注。这个策略的好处在于风险较低、所增加的赌注是以赢的钱作为来源,可以使账户资金保持安全。这个方法的缺点是最大赌注都会下在无可避免的赔钱上。 
有限的资金如何驯服“永不亏损”的马丁策略

优化马丁策略,最值得考虑的一条路径,是采取斐波那契动态加仓!


重要支撑位和阻力位的强度,是不一样的。比如,在行情反转点位,加上多倍仓位。而在次要的强度位置,不要按照固定规律的距离和倍数加仓。


斐波那契是一个值得花费毕生精力去研究的东西,它在K线中发挥着核心规律作用。如何把斐波那契和马丁策略结合,在加仓间距和加仓倍数上面,按照斐波那契的规律来加仓。


〡思路如下:

1、为防控风险,起始开仓位置,可以选择离波段的底部有一段较长的空间。比如从底部上涨60点后,再开始反向做空,逐步增加反向马丁的头寸。这样可以剔除最底部累积的一些风险因子。

2、可以选择马丁和其他技术指标的配合,比如汇商那点事提出来的乾坤六线,在斐波那契均线位置,或者布林带的上线轨,配合不同的动态马丁仓位。

3、在某些位置,为减少超级单边带来的马丁致命损害,策略上可以选择动态对冲掉部分头寸。对冲的头寸也可以使用马丁策略正反向对冲。

4、马丁策略和斐波那契配合,是一个非常值得深入研究的科研领域。如果对各个因子进行详尽的推演计算,控制得好,有望产生超级马丁。


一般来讲,马丁无论怎么进行优化,还是都有最低的资金要求的,如果资金小的连这个标准都达不到,那只有两个办法,第一,放弃马丁,对于一个连基本条件都没有的交易者来说,这才是明智的选择,第二,把标准账户换成美分账户,这样能让自己原本的资金量,变相的放大一百倍。

最后,无论任何策略,都是有风险存在的,在这里要提醒每个交易者,风险永远放在第一位。

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厉害
👍
我也是爱马一族,只是不懂编程,对马丁有一些想法却实现不了
至少有间距,仓量,周期,趋势,变量,组合调用,六个纬度因子才能产生超级圣杯级马丁,数据校对后可以做到月均收益在3倍和20倍之间按风险等级自定义
@维度艺术 月均收益3-20倍?
@维度艺术 圣杯况且难以现世,你还要超级圣杯啊🤔
维度艺术
@我就是韦德
要理解神经算法才好调用代码万计
👍

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