#淺談有條件攤平操作
近期市場震盪，不少個股下跌，一定會有人告訴你『攤平攤平，越攤越貧』最近也偶爾會聽到投資人說到：「跌下來變得更便宜了，要再攤平個幾張，作等未來上漲數錢。」到底攤平行不行? 在我眼裡，攤平不是不可行，而是有「條件」的。
一般會告訴你，不可以攤平，是正確的觀念，因為一般投資人的攤平，就是無腦向下買，想想2011年的千元宏達電，一直到2018年的千元國巨，都是當時的熱門股，超級成長股，放不完的利多，持續創高的營收，高還有更高的目標價，都讓投資人相信，今天的下跌將造就未來的財富而持續買進，殊不知產業基本面的改變，過熱的市場情緒，都是歷史不段重演的戲碼而已，最大的受害者往往不是買在最高點，而是不斷向下攤平買進的投資人。
那甚麼是「有條件的攤平」，交易不外乎資金控管、加碼(攤平也是一種加碼)、停損，有效率的加碼(攤平)建立在良好的資金控管。在交易之前，合格的投資人都會有一個「策略」，策略包含「在哪裡買進」、「買進多少」、「何時出場」三大基本要素，而「有條件的攤平」應該在這裡就已經建立，就是一定要俱備「出場」這個條件，並且執行。
【舉例】
本金100萬元，A股票股價20元，經分析後，未來價值有機會到25元(25%)，停損價為跌破月線約18.4元(8%)。
買進10張A股票10張價格20元，目前的停損虧損風險是(20-18.4)X1000X10=16,000元。僅佔總資金的1.6%，也就是說，初始部位的風險只有1.6%。
買進後，股價跌到18.8元時，未觸及停損價且基本面看多理由未出現改變，所以此時加碼(攤平)買進10張，停損仍為18.4元，但是此時的風險是(18.8-18.4)X1000X10=4000元 佔總資金0.4%，也就是說，攤平的部位增加的風險只有總資金的0.4%。
只要順利回到多頭方向，因為投入比重增加了，自然獲利會倍增，但是對整體部位風險只增加0.4%。不過重點是，真的跌破18.4元，該出場就還是得出場，避免未知的因素造成虧損過度放大，以上就是「有條件攤平」。
本文授權工商時報刊登：
https://ctee.com.tw/insights/336412.html
淺談有條件攤平操作 在 Re: [閒聊]淺談部位管理與資金(策略)管理- 看板Option 的推薦與評價
https://www.bituzi.com/2017/03/optimal-f-momentum-valuation.html
喜歡數學的人可以看這篇，也是動能評估函數的測試
作者用的是Optimal f(從Kelly criterion改來的)
如果你數學夠好也可以用更複雜的數學開發自己的動能評估函數
如果你不喜歡數學就直接學我把獲利點數當成動能評估函數即可
對初學者來說還有更重要的事，就是學習本篇作者的態度，
""最近看到凌波大提出一個"動能評價函數"的想法，
我自己做了幾個實驗，覺得非常有用，也跟大家分享看看。""
看到某篇文章或聽到某人的交易觀點，不要直接相信或直接否定
自己用歷史資料回測看看結果，以回測來評判此交易觀點優劣
補個OP點
當選擇權買方也可看成一種資金管理方式
10W可以玩1口大台 4口小台 N(與選擇權契約有關)口選擇權
多數人都是用大台回測，自己試試看用選擇權回測的結果
先說結論:選擇權的資金效益比大小台更好
※ 引述《ProTrader (沒有暱稱)》之銘言：
: 這裡舉一個我用的實際範例 固定本金100W玩大台(可容許全損，有賺就出金)
: 基準口數 2口大台 可持有最大口數 10口大台(只能再加8口) 多方為例
: 有特殊情況可容許用當沖減半20口全下(10-->20 沒有11 12 13... )
: 以1口進場，該進場價為基準點，下跌至停損之前可攤平1口，觸及停損認賠
: 進場基準之上，觸及固定獲利點就加碼，獲利點可調 5 8 10 15 20...
: 設移動停損，上漲後回跌觸及移動停損全數平倉
: 簡單的說，我直接把獲利點數當成動能評估函數
: 你也可以自己找更好的動能評估函數
: 至於如何驗證評估函數的正確性 去回測看績效評分
: ※ 引述《yuting0103 (凌波微步)》之銘言：
: : 淺談部位管理與資金(策略)管理
: : https://goo.gl/J3SN7i
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※ 編輯: ProTrader (36.239.189.67), 04/04/2017 00:46:50
※ 編輯: ProTrader (36.239.189.67), 04/04/2017 00:51:36
可以先從固定隱波開始模擬OP價格 再到實際OP資料回測
OP資料很麻煩因為有不同契約
※ 編輯: ProTrader (36.239.189.67), 04/04/2017 01:57:46
了解OP特性後要真正上場前再拿真實OP資料回測(這種回測很麻煩)
模擬OP價格是有用的(只要有小台資料就行) 且OP價格的特性依然存在
如果覺得OP資料處理很容易當然是直接用真實資料回測
※ 編輯: ProTrader (36.239.189.67), 04/04/2017 02:15:56
※ 編輯: ProTrader (36.239.189.67), 04/04/2017 02:20:44
如果是要實際上場的回測 當然就要拿真實市場資料
OP的話最好能有買賣價去觀察去觀察隱波的盤中的變動
※ 編輯: ProTrader (36.239.189.67), 04/04/2017 02:44:20
下注方法應該是指資金管理?(動能評估函數與加碼)
這個應該跟過度擬合無關
至於回測結果與實戰不同是很常見的
通常的解決方法是回測時的進出設定滑價(可視為交易成本)
單邊3~5點的滑價還能獲利 在實戰中應該也能獲利
正確的做法是模擬在盤中交易時真正發生的成交價格
多數人的回測是直接拿期交所的成交Tick 甚至直接用K線價格
那樣都會跟真實情況有落差
期交所的成交價是從買賣價搓合的結果(這是回測時要推估的)
假設 目前成交價 9800 觸發進場 用9805買進20口
假設 5檔委賣 9805 50 0
9804 40 9
9803 5 5
9802 5 5
9801 1 1
模擬成交口數
在真正交易中會還會有市價單的干擾
多數人的回測會假設成交在9800 20口 當然差很多
※ 編輯: ProTrader (36.237.207.1), 04/04/2017 10:19:37
※ 編輯: ProTrader (36.237.207.1), 04/04/2017 14:36:21
為何要把Optimal f當成動能評估函數
擬合不足與過度擬合是用在 交易進出訊號(黃金交叉 W底 突破N日高...)
資金管理方法是對於權益曲線的回應 所以原作者才會說交易equity curve
他們已經是散戶中的霸主了 就玩台期指來說 能上億的人幾乎就上限了
100萬賺到1000萬 V.S. 100億賺到1000億 難度完全不一樣
※ 編輯: ProTrader (220.142.131.100), 04/04/2017 19:08:23
作者開頭就有說明 為何要把Optimal f當成動能評估函數
凱利公式不能直接應用到金融交易 所以才衍生出所謂的Optimal f
但依舊無法完全適用到金融交易 作者也知道 作者又看到了動能評估函數的概念
作者才想說 來試試看 把Optimal f當成動能評估函數 做了回測比較
結論是 這是一個好主意 同時也點出其實是交易權益曲線的本質
如果你認為這樣的方式不對 你應該去回測 測試多種商品或多種策略
然後你如果發現測試績效結果很不穩定 作者的好結果只是巧合
你可以初步判定這不是個好主意 最後，你可以選擇分享或不分享
我覺得你好像認為，我想把凱利公式直接套用到期貨交易
接著你想告訴我這樣是不對的，但其實我沒有想直接套用公式。
我再發這篇文章是因為Optimal f或獲利點數都能當成動能評估函數
然後也覺得作者有個新想法就去回測的態度很正確
希望你不要誤解我發文的本意
※ 編輯: ProTrader (220.142.131.100), 04/05/2017 01:01:47
※ 編輯: ProTrader (220.142.131.100), 04/05/2017 01:04:26
※ 編輯: ProTrader (220.142.131.100), 04/05/2017 01:32:20
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