6000次测试（更新至660次）——爆仓结束！

zr_ydtg

今天的测试为亏损

DelphiToC#

毅力可嘉，但何必呢？Excel上做模拟足以，还不如将这些时间好好研究一下概率论呢:*27*:

zjjzxl

为何是123456呢？期货只有多空2个方向。走势也只有上涨、下跌、整理 3种可能，LZ选择123456当然爆仓的概率大多了。

吼吼吼！

歧途。:*22*: :*22*:

DelphiToC#

刚刚用Excel做了一下模拟。测试32轮，每轮只做1000次，爆仓的概率大概75%。如做6000次，爆仓的概率肯定更大。如果资本够大，32轮总的收益平均大概为0，这和纯概率计算是差不多的。

这让我想起一个赌徒的问题：如果一个赌徒买大小，如果买中的话，赔90%。买不中，全亏。如果本次买不中，下次下注为本次的2.5倍。在大多情况下，这赌徒大多都能从赌场赢钱，那么是不是全表他这种方法战胜了赌场呢？？是不是他可以从赌场稳定获利呢？？

我想这个问题比楼主的更实际，也更有挑战性。还可以对概率有重新的认识哦。:) :)

fengyang2

100輪回 的
300次测试

大约有30轮回 亏损到0
平均在 第100次 亏光

此数学系统 并没考虑到负和系统(手续费)
停损再2% 感觉损失连续时 交易金额要变小(实际操作该如此 哈 数学测试 我就不知啦)
程式 如下 (VBASIC)

Dim bet(100)
Dim ball(25)
Dim t, ernum, ba, i
Dim burnoff, burnoffnum

Private Sub Command1_Click()
Randomize


burnoff = 0
burnoffnum = 0


For j = 1 To 100
   List1.Clear

   Text1 = 10000
   t = Text1
   For i = 1 To 300

      ba = Int(Rnd * 24) + 1
      If ball(ba) = 6 Then
         t1 = t + bet(ernum + 1) * 6
         ernum = 0
      Else
         ernum = ernum + 1
         t1 = t - bet(ernum)
      End If
      List1.AddItem t1 & "       " & t1 - t & "   " & ((t1 - 10000) / 10000) * 100 & "%"
      If t1 < 0 Then
         List1.AddItem "   off  off  off "
         burnoff = burnoff + 1
         burnoffnum = burnoffnum + i
         
         GoTo 1111
            
      End If
      t = t1

    Next
1111:
Next

Text4 = burnoff
Text5 = burnoffnum \ burnoff
End Sub

Private Sub Form_Load()

ernum = 0

bet(1) = 100
bet(2) = 100
bet(3) = 500
bet(4) = 500
bet(5) = 500


For i = 6 To 100
bet(i) = 500
Next



Randomize
For i = 1 To 4
ball(i) = 1
Next

For i = 5 To 8
ball(i) = 2
Next

For i = 9 To 12
ball(i) = 3
Next

For i = 13 To 16
ball(i) = 4
Next

For i = 17 To 20
ball(i) = 5
Next

For i = 21 To 24
ball(i) = 6
Next
t = Text1

End Sub

fengyang2

就算能赚 好几个 100%
只要亏一次100% 那将一无所有

一个好的赌徒
最重要 是在保护本金

fengyang2

好奇 若亏损连续2把以上 改更小注交易
交易系统下注规则如下：
每次押100于6号，如果连续2把抓不到6，第三把押50于6，如果第三把依然不是6则继续押50，直到6位置，然后重新开始循环规则。

****
100 是 1% 停损
50 是 0.5 % 停损
****
1000  轮回 的
300次测试

亏损到0 轮回 ,,,,,一轮回都没有出现





******
Dim t, ernum, ba, i
Dim burnoff, burnoffnum

Private Sub Command1_Click()
Randomize


burnoff = 0
burnoffnum = 0


For j = 1 To 1000
   List1.Clear

   Text1 = 10000
   t = Text1
   For i = 1 To 300

      ba = Int(Rnd * 24) + 1
      If ball(ba) = 6 Then
         t1 = t + bet(ernum + 1) * 6
         ernum = 0
      Else
         ernum = ernum + 1
         t1 = t - bet(ernum)
      End If
      List1.AddItem t1 & "       " & t1 - t & "   " & ((t1 - 10000) / 10000) * 100 & "%"
      If t1 < 0 Then
         List1.AddItem "   off  off  off "
         burnoff = burnoff + 1
         burnoffnum = burnoffnum + i
         
         GoTo 1111
            
      End If
      t = t1

    Next
1111:
Next

Text4 = burnoff
If burnoff <> 0 Then Text5 = burnoffnum \ burnoff
End Sub

Private Sub Form_Load()

ernum = 0

bet(1) = 100
bet(2) = 100
bet(3) = 50  '****
bet(4) = 50  '****
bet(5) = 50  '****


For i = 6 To 100
bet(i) = 50  ' ******
Next



Randomize
For i = 1 To 4
ball(i) = 1
Next

For i = 5 To 8
ball(i) = 2
Next

For i = 9 To 12
ball(i) = 3
Next

For i = 13 To 16
ball(i) = 4
Next

For i = 17 To 20
ball(i) = 5
Next

For i = 21 To 24
ball(i) = 6
Next

t = Text1


End Sub

[ 本帖最后由 fengyang2 于 2008-11-8 23:25 编辑 ]

DelphiToC#

值得思考
一个平均分布的抽样试验，本来收益为0，但加一条件后（资本限制），总收益却为负。
这就像期货市场，本来理论收益为0（手续费不计），却大多沦为输家，就是这道理了。

zr_ydtg

前几天有事没试验，今天继续，呵呵
这里虽然可以用excel生成随机数，但是意义不一样，不一点一点亲手累计每一个数据，体会其中每一个过程，那么就没什么意义了，还不如直接数学计算呢:*22*:

zr_ydtg

原帖由 zjjzxl 于 2008-11-8 17:48 发表
为何是123456呢？期货只有多空2个方向。走势也只有上涨、下跌、整理 3种可能，LZ选择123456当然爆仓的概率大多了。

因为在此只是神似而形不似，只是通过此认识到连续亏损对于盈利的重要性，并非是在此基础上建立交易系统，呵呵

zr_ydtg

原帖由 DelphiToC# 于 2008-11-8 22:16 发表
刚刚用Excel做了一下模拟。测试32轮，每轮只做1000次，爆仓的概率大概75%。如做6000次，爆仓的概率肯定更大。如果资本够大，32轮总的收益平均大概为0，这和纯概率计算是差不多的。

这让我想起一个赌徒的问题 ...

嗯，不错，我以这样5%的仓位止损幅度测试肯定爆仓的可能性大，不过当时设计这个游戏的时候考虑的重点在于资金连续的回撤与系统的执行上，其实每次100的测试成本太高，在期货市场可以在没有信号时候离场观望，就不存在这“100元”的成本，所以这里的100应该是0

而对于500的仓位来说应该是100~200，意味着期货市场上通常的止损幅度是本金的1%~2%，而并非意味着仓位是1%~2%

另外关于你说的输了加仓，我觉得无论赌场还是期货市场都是不可行的，只要出现极端情况，肯定亏光，比如几十年一遇的金融危机——就想连续100把不出6一样

zr_ydtg

原帖由 fengyang2 于 2008-11-8 22:57 发表
100輪回 的
300次测试

大约有30轮回 亏损到0
平均在 第100次 亏光

此数学系统 并没考虑到负和系统(手续费)
停损再2% 感觉损失连续时 交易金额要变小(实际操作该如此 哈 数学测试 我就不知啦)
程式 如 ...

嗯，这个系统本身是有亏光的可能的，毕竟胜率小于50%，不过在实际中有一个特点就是比如投入2000——20%的仓位，也许停损大概200——2%的停损，因此如果投入2000的话，那么仅需200的停损，而这里投入500注定亏完，所以系统与期货市场的拟合还是有一些差异的。

关于减少仓位我觉得除非是系统的问题，那么就停止操作审视系统
如果是外界环境的问题，那么一旦减少仓位就将失去非常巨大的机会

先以这个游戏比喻：
连续10次亏损后得到6的概率大于连续5次亏损得到6的概率，因此亏的越多，那么获胜的概率是越大的

回到期货市场：
当亏损越多的时候，那么暗示着系统有效的时机越来越临近，经常遇到的情况就是当系统真正有效时而你的仓位减少了，这样一来，前面所有的止损都白费了，就想500的门票每次付100，付到第四次的时候已经付了400元，这个时侯就接下来只想付50元了，那么后果就是450元全部白费，都没有看成电影，因此我是不赞成减少停损额的，不过可能你说的是仓位——我对仓位的理解是，仓位建立在止损额和止损幅度上，止损幅度100，止损额1000，那么就建10 的仓位——所以我还是把仓位和停损额等同起来。

不过我们理解的可能是同一个意思，所以我是绝对认同
一个好的赌徒
最重要 是在保护本金

在这个前提下必须执行一个盈利系统——包括停损额度

zr_ydtg

原帖由 DelphiToC# 于 2008-11-9 10:56 发表
值得思考
一个平均分布的抽样试验，本来收益为0，但加一条件后（资本限制），总收益却为负。
这就像期货市场，本来理论收益为0（手续费不计），却大多沦为输家，就是这道理了。

总盈利=∑（概率*幅度）
研究成功率高的系统需要大量时间
研究获利幅度大的系统需要大量时间

付出越多，得到越多:*22*:

fengyang2

[
嗯，这个系统本身是有亏光的可能的，毕竟胜率小于50%，不过在实际中有一个特点就是比如投入2000——20%的仓位，也许停损大概200——2%的停损，因此如果投入2000的话，那麽仅需200的停损，而这里投入500注定亏完，所以系统与期货市场的拟合还是有一些差异的。
]

系统 最终看 期望值
拿到6号球 机率 1/6  胜率 16.666% 恩 小于 50% (败率 5/6=83.34%)
这并非亏光主因
睹100 赔 6倍 , 赔 600,  盈亏比 6:1
期望值 = 1/6 * 6 – 5/6 * 1=1/6
期望值 大于 0  **** 正值 操作系统 几乎 肯定 穏赢了
我以今年2月份的资料来说明 这期望值的观念
我操作6735次 买一卖一 称为一次
赢的有 3721  输的有 3014 ....胜率比 3721/6735 =55.2 %
平均赢的金额 1764(台币)   平均输的金额  1591 ...盈亏比 1764/1597=1.11
期望值 = 0.552 * 1.11   - 0.448 * 1 =0.16472 正值
总盈亏 =平均赢金额 * 赢的操作次数 - 平均输的金额 * 输的操作次数
期望值 与 总盈亏 是蛮相关 接近等义 的数学式子


[
先以这个游戏比喻：
连续10次亏损后得到6的概率大于连续5次亏损得到6的概率，因此亏的越多，那麽获胜的概率是越大的
]

我的理解是,每一次拿到6号球的机率 都是 1/6,与前面事件无关


[
回到期货市场：
当亏损越多的时候，那麽暗示着系统有效的时机越来越临近，经常遇到的情况就是当系统真正有效时而你的仓位减少了，这样一来，前面所有的止损都白费了，就想500的门票每次付100，付到第四次的时候已经付了400元，这个时侯就接下来只想付50元了，那麽后果就是450元全部白费，都没有看成电影，因此我是不赞成减少停损额的，不过可能你说的是仓位——我对仓位的理解是，仓位建立在止损额和止损幅度上，止损幅度100，止损额1000，那麽就建10 的仓位——所以我还是把仓位和停损额等同起来。
]
止损额 是问题核心
10000本金 刚开始 100  以 1% 停损 这要求算高
我不赞成 连输后 放大 停损额到 5% **** 愈输 赌 愈大
*** 此操作 相当危险 ****
可以 继续 以1% 停损操作
要设好 退场机制 譬如 达到 15%亏损, 完全退场 俢练改正后再回来操作

[ 本帖最后由 fengyang2 于 2008-11-11 19:04 编辑 ]

zr_ydtg

今天测试的收益为负值。。。

zr_ydtg

嗯，期望值是核心，也就简化的表示为 期望值=∑(概率*幅度）
fengyang 大哥的系统就是一个绝好的在正期望值下的概率系统，学习学习~~

【可以 继续 以1% 停损操作
要设好 退场机制 譬如 达到 15%亏损, 完全退场 俢练改正后再回来操作】

这个可以，只是万一一个系统测试20次才有效，这样从1%的止损开始，如果每次加1倍，5次就要出场思考了，这个就要看是怎样的系统，如果系统允许较少的次数能出成效，那么加仓是一个好方法的

zr_ydtg

没想到还没有测试到6000次总资金就爆仓了。。。。。。

总共测试了660次，成功率为13%，略微少于6出现的概率16.6%
接下来将改变规则进行测试。。。

DelphiToC#

[quote]原帖由 fengyang2 于 2008-11-11 18:43 发表
fengyang计算期望时好像有错哦。我在这种平均分布的概率计算还没见过有正期值呢（庄家抽水除外）。
应该是这样吧：1/6*500-5/6*100=0,虽然是赔6倍，还有100的本金呢。
准确的算：投入100元的期望：1/6*600-5/6*100=100,和投入是一样的，一般平均分布的模型都可得出这样的结果。
但如果有资金限制（增多额外条件），只能降低试验的期望值，如楼主的试验模型。
同理，股票交易系统不要设得过于复杂，这只会降低获得正收益的概率。我比较喜欢“趋势跟踪”的交易方法，简单实用。