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详解马丁格尔EA
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详解马丁格尔EA
蝴蝶雨中飞
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1104 人阅读
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0 人评论
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2019-09-25
详解马丁格尔EA
【导言】
外汇
市场每天交易额超过4万亿美元,众多交易者在这个巨大的市场中或赚的盆满钵满,或落得倾家荡产,如何在复杂的外汇市场中长时间的盈利并生存是所有交易者最大的课题。小助在跟很多读者的交流中发现,小白客户在所有的外汇交易者中占据着大多数,因此自动化交易系统变得流行起来,在市面上海量的EA中,马丁格尔EA成为一大热门,今天我们就来聊一聊这个话题。
【EA】
EA,是外汇
智能交易系统
的简称(Expert Advisor)。EA是一套用于MT4平台(Metatrader4)的程序化交易系统,可以自动完成外汇交易的操作,无需任何人工的干预。
我们可以将市面上众多的EA分为三个类型。分别为趋势型、反转型、剥头皮型和对冲型,我们今天主讲的马丁格尔EA是典型的反转型EA,其特点是顺势加仓或逆势加仓型,这种EA利用有趋势就会有回调的思路构建,从中获取盈利,反转型EA并不需要依靠某种技术
指标
,更多的需要对于仓位构建的规划。
【特点】
马丁策略是一种资金管理方式,它的基本原理基于金字塔式的加仓方式。在订单被套的时候,不断同方向间隔加仓,摊薄成本。只要行情回撤,就可以让被套的系列订单解套。
马丁受到程序化交易者的格外青睐,在于这么几点:
1、马丁策略的原理简单
只要资金量足够大,马丁在理论上不会爆仓。而市场行情总是在不同时间周期内来回切换摆动,一个回撤就可以解放所有的被套订单。
2、马丁策略的回撤是可计算的
马丁的加仓与回撤,在等间距、加仓倍数恒定的情况下,是可以事先计算出来的。这意味着马丁策略从数学意义上讲,是可以测算的。
3、马丁在程序化上代码编写的难度要小
相对于其它策略,马丁策略的代码编写难度要小。在
外汇EA
编写人才缺乏的现状下,受到各方开发者的青睐。
4、好的马丁策略,对付震荡型行情可以通杀完胜
马丁怕单边,爱震荡。在可测算的震荡型行情里,马丁策略可以达到大小通吃的完美结果,这对于自动化交易者来说,极具魅力。
正因为马丁策略的阶段性完美表现,才让很多开发者趋之若鹜。但是马丁策略在很大程度上,牺牲了对于回撤的控制性要求,采取了扛单的做法,放任风险的快速放大。单边行情越大,加仓层级和仓位越大,回撤越大,从而让马丁策略走向爆仓的不可控边缘。
实际上,爆仓不应是马丁的归宿。因为马丁的本质,只是一种金字塔式的加仓方法,属于资金管理手段的一种,所以它只是一种中性策略。那么,对于马丁的风险,需要策略提供者主动去控制。
【风险控制】
1、在加仓间距上进行控制
加仓间距是马丁风险控制最重要的方面之一。是间隔10点,还是20点,或者是60点加仓,这其中要根据对风险和回撤的承受能力来确定。
加仓间距放大,会让马丁策略的稳健性大为增强。如果每一层都是按照60点去加仓,那么可以扛过很大的波段。但是过于稳健的间距,恐怕也不是马丁开发者的初衷。马丁要的可能就是速度和强度,从而能快速地在150点的波动范围内快速地来回收割,因此策略需要对收益和加仓间距进行一个平衡。
2、在加仓倍数上进行控制
马丁加仓在后期,会根据行情的动能减弱,而采取多倍加仓的策略。多倍加仓是快速打平被套订单的便捷方式。一个回撤,即可以扫平所有的浮亏。
多倍加仓也容易产生风险。因此,要计算好在多少层上,加多少倍数的仓位。不可轻易动用多倍加仓,以防持续被套。
有交易者曾经采取这样的方式加仓。在前期,一万美金的底仓只有0.01手,0.02手,等到行情走出100点后,采取加30倍、60倍仓的方式,即0.3手、0.6手。那么被套的订单略微一个回撤,就可迅速解套。此时,赚钱主要靠的是轻仓的高频交易,30和60倍的仓位则主要用来在大波段被套的时候,在顶部解套。这不失为一个值得探索的策略。但值得注意的是,不要轻易动用这样倍数的加仓,否则容易形成多倍重仓,后果可能会超出意料。
3、增加加仓判定的限制条件
市面上有部分马丁原理采取等距加仓的模式,然而这种模式在大数据及风险行情下很容易出现积累的仓位而迟迟无法解掉。因此在加仓时候可以增加一些限定条件,例如出现单根大阳线或者大阴线选择不加仓等方式来控制风险
4、人工规避部分数据行情
马丁在测试过程中会出现一段行情可能由于一些影响而导致仓位爆仓的情况,这种行情我们根据研究显示大多会遇到一些重要数据或大的风险事件而出现的单边行情。因此在数据前夕考虑人工进行适当的干预也能够规避掉一些可控的风险。
【结语】
马丁策略不管它有多少的争议,都无法阻止它的蓬勃发展。无论是在外汇上,还是在期货行业,马丁策略以其简单的方式,受到程序化和手动交易者的青睐。但是必须要高度重视马丁的系统性风险,在策略的设计上,要求有效控制回撤幅度,设计多种指标和马丁策略结合,从而发展出一系列马丁衍生变种。用多种指标,从多维度上和马丁策略进行混搭,而不只是机器式的等距离加仓。这就需要策略的设计者,建立复杂模式下的马丁模型,用量化对冲的方式,解决掉马丁固有的一些问题和大幅回撤、爆仓风险。
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