量化交易的思维模式

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大多数交易者并不是因为坏的想法而失败。

他们失败是因为糟糕的预期。

• 他们希望每笔交易都成功。
• 他们渴望确定性。
• 他们对每一次胜利和每一次损失都会过度反应。

但这是个残酷的真相：

交易不是关于正确，而是关于管理概率。

在你完全内化这一点之前，每次回测、每个策略、每笔交易都会感觉像一次情绪过山车。

1、问题：以结果而非概率思考

大多数人以他们进入赌场的方式进行交易。

他们将每笔交易视为一个单独的事件：赢或输，好或坏。

当一笔交易盈利时，他们会觉得自己很聪明。

当它亏损时，他们会质疑系统、设置，甚至自己。

这种情绪反应破坏了连续性。

因为当你以结果思考时，每一次亏损都会感觉像是个人的。

量化交易员则不同。

他们不关心单笔交易的结果。
他们关心的是分布，即数百笔交易中的概率。

这才是真正的优势所在。

2、量化思维模式的转变

系统交易者是这样思考的：

• 一笔交易毫无意义。一系列交易才能揭示真相。
• 每个设置都有预期值（EV），而不是保证的结果。
• 亏损的交易不是失败，而是数据点。
• 回撤不是你的优势消失的证明，而是其分布的一部分。

如果你的策略有55%的胜率，奖励与风险比为2:1，那么该系统的预期值是正的。但仍有45%的交易会亏损。

这并不意味着有问题，这只是数学。

区别在于你如何应对。

• 赌徒在每次亏损后都会调整规则。
• 而系统交易员则保持纪律地执行，因为他们知道优势会在时间中显现。

3、一个简单的例子

假设你在纳斯达克运行一个突破系统。

• 你每笔交易的风险是1R，平均赢家是2R。
• 在100笔交易后，你赢了52笔，输了48笔。

你的盈亏是多少？

(52 × +2R) — (48 × –1R) = +56R净收益。

这是一个强劲的优势。

但这里有个问题：那52次胜利不会整齐地间隔出现。你可能在最大的趋势出现前连续亏损10笔交易。

如果你在第10次亏损后退出，你就永远无法达到统计上的回报。

这就是大多数交易者失败的原因，不是因为缺乏优势，而是因为缺乏概率思维。

4、概率的实际应用：它与代码的结合

Algomatic Trading 中的每一个策略都是基于概率设计的。

策略 #8: 你将交易过的最简单的趋势系统 — 一个Donchian通道突破系统，在纳斯达克和黄金上过去35年大约有一半的交易获胜。

一半的胜利，一半的亏损。

然而，由于赢家大于输家，且系统从1990年到2025年经历了所有市场环境，净结果仍然是积极的。

这就是代码形式的概率思维。

它不试图预测，而是反应、规模和重复。

5、如何训练你的大脑像量化交易员一样思考

以下是三种习惯，可以帮助你改变视角：

• 计算交易次数，而不是天数

在100笔或500笔交易之后评估你的策略，而不是在5笔之后。
概率需要大量样本才能表现出来。

• 用期望值（EV）说话

将“这笔交易看起来不错”替换为“这笔交易有+0.3R的EV”。这会将情绪与结果分离。

• 正常看待亏损

亏损是做生意的成本。如果它们在计划之内，它们就是你的优势的一部分，而不是改变规则的信号。

6、结束语

最好的交易者不追求确定性。

他们接受不确定性并将其量化。以概率思考是将随机性转化为策略的方法。

它是将压力转化为结构的方法。这也是业余爱好者和专业人士之间的区别。

原文链接：How to Think in Probabilities (Like a Quant, Not a Gambler)

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