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“设计交易系统的第二步,是建立策略库。”

田园指出,交易系统中的趋势分析工具,是为了判断股市的牛市、熊市、震荡市,或者牛股、熊股、震荡股。

在判断出趋势后,投资者应该采取对应的交易策略。可以运用的策略有很多种,这些交易策略放在一起,就是一个策略库。

这时有学员问:“是不是左侧型的策略适合熊市,右侧型的策略适合牛市啊?”

“你少说了一种中间型策略。一般而言,左侧型的策略牛市、熊市、震荡市都可以用,中间型和右侧型的策略更适合牛市。”

“哦。”

“但也不是绝对的,而是要看具体的行情结构。假设熊市中的一轮反弹幅度很大,那么各种策略都能获利。”

“哦。”

看到有的学员一脸问号,田园解释说:“左侧、中间、右侧指的是交易策略买入股票的时机。争取在涨势的起步阶段买入就是左侧,在延续阶段买入的就是中间,右侧型策略大概包括了中间型策略的区间,但是卖点出现的比较晚。”

随后,田园介绍了这三种策略的原理。

左侧型策略的买入信号出现的比较早。

田园说:“应用该策略,一般要用预判行情走势的震荡型指标,它更重视行情开始上涨的阶段,力求股市见底后早一点的赚钱。由于策略有预判的性质,所以卖出信号也会比较早,可能会踏空后面的涨势。”

中间型策略的买入信号比左侧型策略晚一点,卖出信号比右侧型策略要早一点。

田园说:“应用该策略,一般需要同时符合多个指标的多头区间。由于条件多,此类策略的胜率相对较高,但交易机会比较少。”

右侧型策略是买入信号出现得最慢的一种。

田园说:“应用该策略,一般要用顺势型的指标,它更重视行情预期的盈利幅度。因为很多小涨行情,是无法满足右侧型策略的买入条件的,或者一出现买入信号就见顶。这种策略的卖出信号出现的比较晚,而且可能几年才有一次成功的交易,但一旦交易成功,就有可能获得超高的收益。”

他继续说:“各策略按照买入股票的方式,可以分为一次性买入和分批买入。一次性买入的策略,一般是历史交易胜率相对较高的策略,但在应用时必须有风险控制的手段。而分批买入,通常可以提高买股票赚钱的成功率。它又可以分为盈利加仓法和亏损补仓法两种。”

学员们闻听有些困惑,“怎么盈利能加仓,亏损也能加仓?”

田园笑,“这两种用法,在不同趋势状态中有不同的效果。比如在大牛市中,盈利加仓法可以获取更多的利润;而亏损补仓法,可能没有机会买入更多的股票;在震荡时,盈利加仓法可能一加仓就见顶了,亏损加仓法却能抄到底。”

随后,田园开始介绍常见的交易策略。

“第一种是价值型策略。研究股票的估值情况,选择有价值的股票投资。”

他指出,很多人以为估值就是市盈率、市净率这些指标,其实财务指标通常不直接用于选股,而是用于排除上市公司的财务风险。

也就是说低市盈率,低市净率并不是我们购买股票的理由,但是高市盈率,高市净率却是我们不买的理由。

“第二种是趋势型策略。是争取捕捉股票的大段涨势的策略。如果股票走出一大波上涨行情,趋势型指标一般都能够捕捉到。”

他认为,趋势型策略虽然单次收益大,但是成功率却比较低,毕竟能走出一大段涨势的个股总是少数。所以使用趋势型策略必须要有配套的止损策略,以便及时换股。

“第三种是反趋势型策略。如果说趋势型策略是右侧交易,是在股票形成上升趋势之后跟进;那么反趋势型策略就是左侧交易,是预测股价回落时的支撑位。该策略的优点是交易机会非常多。其实能够涨一大段的牛股很少,但是能涨一小段的个股却非常的多。”

他指出,该策略最常用的工具是超买超卖指标。它的原理是:当股价距离均线比较远时,通常孕育着短期反向波动的机会。但超买超卖指标不太适合猛烈的趋势型行情,容易抄底抄在半山腰。

“第四种是统计学策略:就是以数学方法进行股票交易的策略。”

他指出,该策略是统计一些可能影响股价趋势的条件(也叫做选股因子),用成功率高的条件去设计买卖点。

统计学策略中最常使用的是动量延续、动量反转和均值回归三种模型。

简单的互动后,田园说:“股票市场历史悠久,人们曾以各种各样的视角去解读行情,也设计出五花八门的交易策略。我们建立策略库,是为了寻找能够适应当前市场的策略。炒股不是会一两种方法就能一劳永逸的。因为市场总是会出现新的变化,所以我们的交易策略也应该随之更新。”

学员们点头。

随后,田园给学员们演示了一套最简单的策略库。

对于想要体验交易系统的初学者,可以采用最常用的两种技术指标。用均线捕捉趋势机会,用KdJ捕捉震荡机会。

具体方法是:用30日平均线和120日平均线判断牛熊状态,然后在牛市中用均线进行交易,在震荡市中用KdJ进行交易,熊市不交易。

投资者还可以增加过渡型的交易方式。比如将多种交易策略组合使用,这样既能在熊市降低风险,也能在牛市和震荡市提高收益的稳定性。

策略库最好的应用效果是:行情越好策略的做多区间就越多;行情越不好策略的做空(或空仓)区间就越多;行情的震荡越多,采用波段策略的区间越多。

必须承认,行之有效的交易策略,是需要大量统计实践的,所以充实策略库,必然需要很长的时间和很多的学习。

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