[心得] 資金管理策略研究-馬丁格爾vs反馬丁格爾

看板Stock作者 (zmcx16)時間1年前 (2022/11/25 02:43), 1年前編輯推噓56(58推 2噓 35→)
留言95則, 54人參與, 1年前最新討論串1/1
blog完整文章: https://blog.zmcx16.moe/2022/11/vs.html 最近開始研究資金管理策略, 第一個想到的主題就是非常有名的馬丁格爾策略 & 反馬丁 格爾策略, 目前第一階段研究得差不多了, 就來這邊跟大家分享下研究結果。 只用一句話解釋這兩種資金管理策略如下: 馬丁格爾策略: 虧損時加碼, 獲利時減碼 反馬丁格爾策略: 虧損時減碼, 獲利時加碼 這兩種策略起源於賭博下賭注的方式, 後來也衍生到投資的資金管理策略, 細節的部分就 不詳述了, 有興趣想了解更多可以自行Google, 網路上有更多豐富的介紹。 再來會用這兩種策略 + 歐印共三種資金管理策略分別對 標準普爾500 ETF(SPY), 那斯達 克100 ETF(QQQ), 英特爾(INTC), 花旗銀行(C) 這四種投資標的跑回測程式, 然後分析比 較看看這三種策略的績效如何。寫好的回測程式原始碼: https://github.com/zmcx16/Norn-Finance-Backtesting 這個程式主要是用 backtrader 這個回測套件開發, 會選backtrader最主要就是看github 星星的數量, 再加上他的討論區還蠻熱絡的, 網路教學也多, 就決定用這套件了, 實際上 也真的超好用, 該有的功能幾乎都有了, 我只要包裝一下專注寫策略就好。 至於這次回測的馬丁格爾策略邏輯如下: 1. 最低至少會維持20%資產部位在市場上 2. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌5%, 就加碼到40%資產部位 3. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌10%, 就加碼到60%資產部位 4. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌15%, 就加碼到80%資產部位 5. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌20%, 就加碼到100%資產部位 6. 如果是反向上漲, 碰到上述的門檻值就會調整回對應的資產部位 7. 為了避免流動性問題, 設定一天交易最多5%資產部位 8. 為了避免市場一直在策略的交易門檻不斷震盪導致過度交易, 設定5%的門檻誤差, 有 超過門檻誤差才會真的交易 9. 回測交易從2000/01/01到2021/12/31, 因為交易第一天要先看過去252天的歷史資料, 所以實際上回測資料是使用1999-2021 10. 因為這次的回測只是想比較資金管理策略, 並沒有要真的做交易, 為了避免太複雜就 不設定手續費, 滑價等因素 而反馬丁格爾策略則跟上面的策略參數全部一樣, 唯一不一樣的是看的是從過去252天的 最低收盤價(1年), 如果從最低點上漲X%, 就加碼到Y%資產部位。 最後跑出來的回測結果如下: https://reurl.cc/6L70Rr 首先來看看SPY的回測結果, 看起來歐印的累積報酬最高, 而反馬丁格爾稍差一些, 可是 反馬丁格爾策略的最大回落只有37%, 而歐印則有54%, 這代表反馬丁格爾策略有達到我們 希望的減少虧損目標, 虧損風險比歐印以及馬丁格爾策略小得多。 https://i.imgur.com/bIs2ncb.png
那為什麼馬丁格爾策略累積報酬這麼低呢? 20年下來的累積報酬足足小3倍左右, 最大回 落也只比歐印好一點點, 來看看回測的線圖: https://i.imgur.com/ob9Te1G.png
下圖的五個區間藍色線就是馬丁格爾策略的交易觸發門檻, 綠色指標是買進, 紅色指標是 賣出, 可以看到他的確是在價格下跌時買進, 上漲時賣出, 可是最大的問題在於, SPY這 20年是長期上漲的趨勢, 這導致馬丁格爾策略沒辦法有效利用資金, 上圖的紅線是現金水 位, 藍線是總資產水位, 可以看到紅線在大多數時間都是維持在高檔, 代表馬丁格爾策略 因為價格一直上漲的關係, 所以一直維持高現金水位, 導致沒辦法享受到這波大多頭的獲 利。 再來看看反馬丁格爾的回測線圖: https://i.imgur.com/bO30Sqz.png
可以看到上圖的紅線幾乎都維持在低檔, 代表反馬丁格爾策略有充分運用資金交易, 而在 2020年3月那波疫情大跌時也有快速減碼, 之後V轉時也有快速加碼回來, 在這種趨勢明顯 的標的上可以說交易的非常漂亮, 不過因為跟歐印相比還是沒辦法充分利用資金, 所以累 積報酬還是小輸一點點, 可是最大回落小17%對比較在意風險的投資人來說個人覺得是非 常有吸引力的。 再來看看科技股ETF的QQQ, 首先累積報酬竟然比SPY還差, 原因在於2000年網路泡沫的關 係, 如果我們把回測資料往後延兩年, 反馬丁格爾策略的累積報酬SPY會從343%->434%, QQQ則是從312%->830%, 大幅超過SPY, 這表示像QQQ這種高波動的成長股, 如果你從高點 歐印的話, 可能得花10年的時間才有機會損益兩平, 而即便是反馬丁格爾策略, 最大回落 也高達73%, 等於你要有資產虧損7成也抱得住的心理準備, 才有機會享受之後的大多頭獲 利。 https://i.imgur.com/tgL4102.png
https://i.imgur.com/MAnGGRD.png
至於為什麼馬丁格爾策略在QQQ的累積報酬竟然只有49%, 比起SPY更是驚人的少, 來看看 回測線圖: https://i.imgur.com/rh3vO4Q.png
顯而易見很淒慘的, 它在第一波下跌時就幾乎加碼光了(畢竟是設定成最大下跌20%就歐印 ), 等於之後的更大波下跌它都是用100%本金去虧, 而之後終於開始多頭了, 它卻也早早 的減碼了, 在一直維持高水位現金的情況, 完全沒辦法享受到科技成長股的大多頭報酬. ..。 看完最主流的ETF之後, 再來看看馬丁格爾策略套用在個股交易的情況吧, 因為上述的ETF 都是成長趨勢, 所以個股就不挑持續上漲的公司了, 這邊先選擇英特爾(INTC)作為回測對 象, 雖然是晶片龍頭可是早早就已經是成熟型公司, 所以股價幾乎都是一直盤整, 更不用 說這幾年還被AMD一直搶市占... https://i.imgur.com/ve63KZy.png
這次馬丁格爾策略終於扳回一城了, 累積報酬跟最大回落都顯著贏過歐印 & 反馬丁格爾 策略, 來看看回測線圖: https://i.imgur.com/Ph5cSzO.png
可以看到INTC因為幾乎都是在盤整, 即便有趨勢也是一直以盤整漸漸上漲的趨勢, 所以馬 丁格爾策略就會一直低檔買進高檔賣出, 看上圖紅線現金水位一直有變化, 代表它有在積 極運用資金, 所以報酬就相當不錯(不過也是大輸SPY & QQQ ETF就是了XD) 再來看看反馬丁格爾策略的回測線圖: https://i.imgur.com/LxvTOCH.png
看上圖的紅色線一直維持低檔, 代表它也是很積極地運用資金, 可是一直在高買低賣, 不 斷的被割韭菜, 所以交易績效理所當然的爛到爆...。 看完INTC後, 最後來看看花旗銀行(C)吧: https://i.imgur.com/eKwoXTS.png
所有策略的績效幾乎都一樣爛, 20年下來還虧60~70%, 會故意挑這檔主要是故意想挑個有 死亡風險的公司, 因為花旗銀行金融海嘯時, 股價從50塊跌到剩1塊(調整後價格則是從 500塊跌到25塊), 最大回落將近98%, 要是你2008年前歐印的話, 2008年後只會剩2%的資 金, 而之後過12年股價最多也才漲3倍, 如果是只做多頭策略, 就算是神仙也難救了。 不過這邊就有個奇怪的點, 歐印跟馬丁格爾策略會直接死亡沒錯, 目標是縮小虧損的反馬 丁格爾策略為什麼也損失慘重呢, 來看看回測線圖: https://i.imgur.com/RRg8WM3.png
看線圖其實很清楚了, 在金融海嘯那波大跌, 其實也夾雜著好幾波大漲, 所以反馬丁格爾 策略在那段時間也傻傻地跳進去交易, 總資產水位的藍線也在2008年直接接近死亡...。 回測跑到這邊, 對馬丁格爾&反馬丁格爾策略, 大概有以下心得: 1. 如果你交易的是大盤指數ETF (SPY, QQQ), 因為科技長期是進步的, 經濟長期是成長 的, 只針對投資報酬的話歐印是最好的策略, 如果想降低最大虧損風險的話則可以考慮搭 配反馬丁格爾策略。 當然如果是有顯著趨勢的成長股也很適合反馬丁格爾策略, 前提是 你非常相信它未來真的會長期上漲。 2. 如果你交易的是比較成熟產業的公司股票, 尤其是大多數時間都在盤整的公司股票, 那馬丁格爾策略會是不錯的選擇, 不過如果盤整的幅度不夠大的情況, 那績效可能完全比 不上直接買大盤。 3. 面對死亡性風險, 單一公司炸掉的情況不管怎樣只要是多頭策略都沒用, 分散投資降 低非系統性風險才是最重要的。 另外之後還有不少想研究的課題: 1. 這次的回測是在不考慮槓桿只用現有資金交易的情況, 所以很大情況馬丁格爾策略會 不好是因為沒辦法有效利用資金, 可是如果是針對複合投資部分做資產再平衡, 不知道馬 丁格爾策略跟反馬丁格爾比較的結果如何, 之後有時間打算也來測試看看。 2. 想針對槓桿的部分繼續做資金管理的策略研究&回測, 在設定最大維持率的情況下, 馬 丁格爾策略跟反馬丁格爾策略表現又會如何, 感覺十分有意思也想測試看看。 3. 這次的策略參數都是自己憑直覺定義的, backtrader也有簡單的tune參數方法, 針對 不同的投資標的本來就有不同合適的參數, 根據波動性決定策略參數這塊也蠻有意思的, 之後也想研究如何找出策略合適的參數。 這次的分享差不多就到這裡, 感覺要研究的東西好多, 希望能有更多成果, 能對自己的投 資績效改善有幫助的話就更棒了XD -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.194.201.118 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1669315417.A.C3A.html ※ 編輯: zmcx16 (123.194.201.118 臺灣), 11/25/2022 02:51:28
推
11/25 02:51, 1年前 , 1F
一筆遺產等著all in或分次進去不符合多數人的情況
11/25 02:51, 1F
→
11/25 02:51, 1年前 , 2F
改成每年投入50萬或100萬,可能比較符合多數人情況
11/25 02:51, 2F
※ 編輯: zmcx16 (123.194.201.118 臺灣), 11/25/2022 02:54:53 ※ 編輯: zmcx16 (123.194.201.118 臺灣), 11/25/2022 02:58:10
推
11/25 02:59, 1年前 , 3F
推薦平注法 定期定額正二
11/25 02:59, 3F
推
11/25 04:01, 1年前 , 4F
同樣是all in,2020 3月all in或2021 3月all in回測
11/25 04:01, 4F
→
11/25 04:01, 1年前 , 5F
起來是不一樣的，然後之前會高速成長是吃到對岸發展
11/25 04:01, 5F
→
11/25 04:01, 1年前 , 6F
紅利，現在...不衰退就不錯了
11/25 04:01, 6F
推
11/25 04:05, 1年前 , 7F
指數如果之後2412化，all in在高點，你要何時才能解
11/25 04:05, 7F
→
11/25 04:05, 1年前 , 8F
套？
11/25 04:05, 8F
推
11/25 04:08, 1年前 , 9F
這結果表示，以美股大盤來說all in是最佳策略，蠻
11/25 04:08, 9F
→
11/25 04:08, 1年前 , 10F
符合指數投資的論點的
11/25 04:08, 10F
推
11/25 04:14, 1年前 , 11F
更正，應該說all in會優於逢低買入跟追高殺低
11/25 04:14, 11F
推
11/25 06:33, 1年前 , 12F
做再多回測也沒用，反正不信的還是不信，像上面那
11/25 06:33, 12F
→
11/25 06:33, 1年前 , 13F
個p大
11/25 06:33, 13F
推
11/25 06:43, 1年前 , 14F
結論就是歐印
11/25 06:43, 14F
推
11/25 07:21, 1年前 , 15F
推一個認真研究
11/25 07:21, 15F
推
11/25 07:28, 1年前 , 16F
放棄吧，你不可能研究的過專業機構的
11/25 07:28, 16F
推
11/25 07:29, 1年前 , 17F
你這策略邏輯的第6.8點可以再說明清楚一點嗎？
11/25 07:29, 17F
其實就是資產部位固定在各個區間, 跨過交易門檻就會調整對應的部位, 8的誤差參數是 為了讓交易門檻不要是一個標準的線而是一個N%的區間, 才不會在短時間反覆買進賣出過 度交易
→
11/25 07:52, 1年前 , 18F
allin spy沒煩惱
11/25 07:52, 18F
推
11/25 07:58, 1年前 , 19F
歐印指數
11/25 07:58, 19F
推
11/25 08:06, 1年前 , 20F
結論 閒錢 all in大盤 20年後收成
11/25 08:06, 20F
推
11/25 08:06, 1年前 , 21F
不過既然反馬丁格爾可以降低最大回測，理論上開槓
11/25 08:06, 21F
→
11/25 08:06, 1年前 , 22F
桿蠻有可能會有不錯的效果，因為槓桿最怕遇到大回
11/25 08:06, 22F
→
11/25 08:06, 1年前 , 23F
測
11/25 08:06, 23F
推
11/25 08:17, 1年前 , 24F
推認真研究，如果要開槓桿的話馬丁會被斷頭吧，才跌
11/25 08:17, 24F
→
11/25 08:17, 1年前 , 25F
20%就歐印
11/25 08:17, 25F
推
11/25 08:34, 1年前 , 26F
要參與長期向上的股票的確是歐印比較好，試想有一支
11/25 08:34, 26F
→
11/25 08:34, 1年前 , 27F
股票連續20天漲停，但這20天盤中都有不規則波動，要
11/25 08:34, 27F
→
11/25 08:34, 1年前 , 28F
利用這些波動贏過歐印20天的績效幾乎是不可能的，就
11/25 08:34, 28F
→
11/25 08:34, 1年前 , 29F
算贏了也不知道是否巧合，未來是否仍適用，更重要的
11/25 08:34, 29F
→
11/25 08:34, 1年前 , 30F
是這樣很累，還有交易成本
11/25 08:34, 30F
推
11/25 08:45, 1年前 , 31F
馬丁格爾主要是賭場殺賭客的策略啦，因為凱利公式
11/25 08:45, 31F
→
11/25 08:45, 1年前 , 32F
本多忠勝，反馬丁（趨勢交易）精髓在於李佛摩的*趨
11/25 08:45, 32F
→
11/25 08:45, 1年前 , 33F
勢一但形成就不會輕易結束*，所以可以開槓桿滾倉
11/25 08:45, 33F
推
11/25 08:47, 1年前 , 34F
今年年初all in vs 定期定額的績效敢不敢回測一下
11/25 08:47, 34F
→
11/25 08:47, 1年前 , 35F
老愛挑有利的時段回測，尤其是漲起來的時候回測，當
11/25 08:47, 35F
→
11/25 08:47, 1年前 , 36F
然怎麼測怎麼贏
11/25 08:47, 36F
推
11/25 08:53, 1年前 , 37F
反馬丁的出場規則 似乎沒有解釋得很明確?
11/25 08:53, 37F
噓
11/25 08:55, 1年前 , 38F
就本多終勝大法～
11/25 08:55, 38F
推
11/25 08:55, 1年前 , 39F
推
11/25 08:55, 39F
推
11/25 08:58, 1年前 , 40F
感謝分享
11/25 08:58, 40F
推
11/25 09:00, 1年前 , 41F
0050長期上漲，一次allin 比定期定額10年後績效勝
11/25 09:00, 41F
→
11/25 09:00, 1年前 , 42F
利70%以上
11/25 09:00, 42F
推
11/25 09:01, 1年前 , 43F
很好的分享，感謝
11/25 09:01, 43F
推
11/25 09:06, 1年前 , 44F
~~馬丁策略的前提是每次下注都是獨立事件，沒出場只
11/25 09:06, 44F
→
11/25 09:06, 1年前 , 45F
加注馬丁都被弄臭了
11/25 09:06, 45F
推
11/25 09:07, 1年前 , 46F
回測從2000年開始，歐印的人12年後才回到高點，看
11/25 09:07, 46F
→
11/25 09:07, 1年前 , 47F
不懂還大聲說怎麼不從今年初開始算很搞笑
11/25 09:07, 47F
推
11/25 09:07, 1年前 , 48F
挑時機不如長時間留在市場.
11/25 09:07, 48F
推
11/25 09:16, 1年前 , 49F
推
11/25 09:16, 49F
推
11/25 09:19, 1年前 , 50F
推乾貨
11/25 09:19, 50F
推
11/25 09:20, 1年前 , 51F
推
11/25 09:20, 51F
推
11/25 09:22, 1年前 , 52F
真有趣 謝謝分享
11/25 09:22, 52F
推
11/25 09:23, 1年前 , 53F
原因很簡單 馬丁=有賺就跑 反馬丁=有賺放長
11/25 09:23, 53F
→
11/25 09:24, 1年前 , 54F
一個符合韭菜心理學 一個符合市場汰弱留強的生存法
11/25 09:24, 54F
→
11/25 09:24, 1年前 , 55F
則
11/25 09:24, 55F
→
11/25 09:25, 1年前 , 56F
這用在多個股時只會更明顯
11/25 09:25, 56F
推
11/25 09:39, 1年前 , 57F
好
11/25 09:39, 57F
→
11/25 09:43, 1年前 , 58F
順勢交易 賺到的大部分其實是基本面改變的錢
11/25 09:43, 58F
推
11/25 09:43, 1年前 , 59F
結論就是 定期定額買大盤 比你算一堆有的沒的還要好
11/25 09:43, 59F
→
11/25 09:47, 1年前 , 60F
我以為這篇的意思是在相同的風險程度下
11/25 09:47, 60F
→
11/25 09:47, 1年前 , 61F
順勢永遠優於all in耶 是我看錯了嗎
11/25 09:47, 61F
推
11/25 09:49, 1年前 , 62F
推
11/25 09:49, 62F
推
11/25 10:04, 1年前 , 63F
認真文推一個
11/25 10:04, 63F
推
11/25 10:17, 1年前 , 64F
我都用南丁格爾策略。用無私的愛澆灌受傷的韭菜。
11/25 10:17, 64F
→
11/25 10:18, 1年前 , 65F
然後再反南丁格爾策略，無情地把他們收割。
11/25 10:18, 65F
→
11/25 10:25, 1年前 , 66F
跑回測先輸一半
11/25 10:25, 66F
推
11/25 10:29, 1年前 , 67F
推認真的研究。
11/25 10:29, 67F
推
11/25 10:31, 1年前 , 68F
過10年線一個禮拜撿一張0050撿滿整個碗底啦
11/25 10:31, 68F
推
11/25 10:54, 1年前 , 69F
這篇好用心
11/25 10:54, 69F
推
11/25 10:56, 1年前 , 70F
努力也要方向對，看歷史操作就是錯的
11/25 10:56, 70F
推
11/25 11:14, 1年前 , 71F
推
11/25 11:14, 71F
推
11/25 11:33, 1年前 , 72F
馬丁格爾是護士嗎？
11/25 11:33, 72F
推
11/25 11:57, 1年前 , 73F
用心推
11/25 11:57, 73F
推
11/25 12:01, 1年前 , 74F
我都用馬丁路德策略
11/25 12:01, 74F
推
11/25 12:02, 1年前 , 75F
有趣 謝謝分享
11/25 12:02, 75F
推
11/25 12:18, 1年前 , 76F
內馬爾表示
11/25 12:18, 76F
噓
11/25 12:22, 1年前 , 77F
太累了 我都採Goodaye策略
11/25 12:22, 77F
推
11/25 12:52, 1年前 , 78F
推認真
11/25 12:52, 78F
推
11/25 12:56, 1年前 , 79F
你今年買的當然從今年開始算啊，未來2
11/25 12:56, 79F
→
11/25 12:56, 1年前 , 80F
0年的成長引擎如果找不到，走勢就會跟過去20年不一
11/25 12:56, 80F
→
11/25 12:56, 1年前 , 81F
樣
11/25 12:56, 81F
→
11/25 12:57, 1年前 , 82F
莫非你可以用20年前的價格買指數？
11/25 12:57, 82F
→
11/25 12:58, 1年前 , 83F
大家如果都不成長，那就是大家一起當2412,這不難理
11/25 12:58, 83F
→
11/25 12:58, 1年前 , 84F
解吧？
11/25 12:58, 84F
推
11/25 13:33, 1年前 , 85F
推
11/25 13:33, 85F
推
11/25 14:28, 1年前 , 86F
推
11/25 14:28, 86F
推
11/25 14:33, 1年前 , 87F
提出可以精進的地方：回測區間要有樣本集和測試集。
11/25 14:33, 87F
→
11/25 14:33, 1年前 , 88F
測試結果我持平看待，但推認真分析。
11/25 14:33, 88F
因為現在參數都是自己隨意定的, 所以沒有overfiting的問題, 之後研究tune參數時就會 分樣本資料跟測試資料, 確保用的參數不是偷看答案tune出來的
推
11/25 14:53, 1年前 , 89F
推
11/25 14:53, 89F
推
11/25 18:14, 1年前 , 90F
推認真
11/25 18:14, 90F
推
11/25 18:51, 1年前 , 91F
推
11/25 18:51, 91F
推
11/25 20:25, 1年前 , 92F
推認真
11/25 20:25, 92F
※ 編輯: zmcx16 (123.194.201.118 臺灣), 11/26/2022 01:29:48
推
11/26 11:01, 1年前 , 93F
猛
11/26 11:01, 93F
推
11/27 18:18, 1年前 , 94F
分析推
11/27 18:18, 94F
推
11/29 01:55, 1年前 , 95F
這應該有人研究過了?其他人怎麼說?
11/29 01:55, 95F
‣ 更多 zmcx16 的文章
文章代碼(AID): #1ZVxjPmw (Stock)