AAVE:交易亏损是运气不佳？如何在“走背运”时逆风翻盘？_BTC

如果没有良好的管理风险，即使是运气最好的交易者也会亏损。

好的风险管理可以极大地改善交易结果，即使对运气欠佳的交易者也是如此

使用计算机模拟来优化各种不同运气条件下的风险/回报比设置

交易不完全是运气

通常情况下，在交易中会有运气的成分。即使你的分析是正确的，但把握时机是非常困难的。一个著名的真实例子是MichaelBurry，这位著名美国基金经理在MichaelLewis的畅销书《大空头》中正确预测了2008年的房地产泡沫。但前期他不得不面对他的投资者的抗议，这些反对的声音差点让他无法进行后来那些载入史册的交易。为保持基金运作，投资者需要在市场犹豫不决的情况下不断支付昂贵的费用，这让他们感到不满。

有一种方法可以让交易者弥补运气不佳的损失——风险管理。在交易策略中，如果忽视这一重要组成部分，即使是一个运气绝佳、常常能做出正确交易的交易者，在总体上可能仍然要面临亏损。反之，有效的风险管理则可以在胜率糟糕的情况下仍然整体盈利。

Braavos：Starknet正在升级，请使用旧有Starknet账户用户进行升级:8月21日消息，Braavos在推特上发文表示，Starknet正在升级，请使用旧有Starknet账户用户进行升级，约有2%用户会收到影响。[2023/8/21 18:13:03]

一名幸运的交易者怎么会在总体上亏损呢？假设一个交易者在10次交易中的8次交易中获利，每次交易盈利10美元。然而，在剩下的两笔交易中，每次都亏损50美元。总体上，该交易者将亏损20美元。本文将展示一个不走运的交易者如何仍能获利，以及如何优化风险管理。

第一个随机漫步——理解序列

我们创建一个随机漫步，模拟某人连续交易100次。每个随机漫步都有几个参数：起始账户余额、一个人愿意为每笔交易承担的最大风险占账户余额的百分比、风险回报比率，最后是交易者的运气。

孙宇晨地址从Aave V2提取8200万枚USDC并兑换为DAI:3月11日消息，派盾监测数据显示，孙宇晨地址从Aave V2中提取8200万枚USDC并全部兑换为DAI。孙宇晨地址之后从Aave V2中提取1160万枚USDC。[2023/3/11 12:56:47]

第一个随机漫步如下图所示。它模拟了一个交易者从2千美元的账户开始，每笔交易的风险为1%，风险/回报比率为1:1，并且有50%的运气。运气好的交易大约占一半使最终结果可预测。一百次交易后，期末余额与开始时几乎相同。

研究的局限性

应指出的是，这是一项用程序模拟的研究，没有误差率或人类情感因素。这意味着无论如何，它都假设交易者总是完美地坚持交易计划。它还假设交易可以在指定的设置下，以绝对精确的价格关闭交易——无论盈利或亏损。在现实交易中，止损可能并不总是在指定的价格执行，会出现滑点。这些模拟还假设交易者进行了100次交易，但这不符合每个交易者的活动水平。考虑到这一点，上述模拟更多的是展示风险管理的重要性，而不是一个放之四海而皆准的交易系统。

Anchorage推出区块链治理投票服务，首个服务对象为Aave:加密货币托管公司Anchorage推出区块链治理投票服务以提高机构对DeFi的参与度，首个服务对象为去中心化借贷协议Aave。机构和代币持有人可以使用Anchorage的治理门户，参与对Aave借贷协议的链上治理决策，该系统使用独立的投票密钥，以便数字资产被安全存储。[2021/8/20 22:26:49]

第二个随机漫步——减少运气成份

如果我们采用相同的序列，但让我们假设交易者不走运，其他一切条件不变，会发生什么？当走运的次数只有25%，问题就来了。一个风险/回报比仅为1:1的交易者，在100次交易后，他的账户余额几乎减少一半。然而，提高风险/回报比率可以弥补更糟糕的运气，我们将在后文中加以说明。

Aave创始人：60%的DAI由USDC支持:Aave创始人Stani Kulechov在推特上分享图片并表示，60%的DAI由USDC支持。[2021/7/6 0:29:45]

模拟成百上千次交易寻找最佳风险/回报比率

为了找到给定运气条件下理想的风险/回报比率，我们多次运行随机漫步以找到有统计意义的解释。在这项研究中，一个周期由100次交易构成，运行100个周期。这意味着每个周期共有10,000次交易！每个周期风险/回报率都自动上升0.05，从1开始。程序持续这样运行直到100%的交易在起始账户余额或以上完成。

AAVE跌破300美元关口 日内跌幅为2.48%:火币全球站数据显示，AAVE短线下跌，跌破300美元关口，现报299.758美元，日内跌幅达到2.48%，行情波动较大，请做好风险控制。[2021/1/31 18:32:51]

那么，对于一个大约有一半交易都很幸运的交易者来说，会出现什么情况呢？在下图中，可以看到最佳风险回报率平均为1.6。后两者将与不断变化的账户余额一起调整，以保持1.6的风险回报率，确保每次交易的风险保持在1%。

上述程序设定下，最终风险/回报比率增加6次。包括起点在内，这个周期运行了7次。换句话说，为了找到最佳的RR比率，进行了7万次交易。为了进一步优化这项研究，又使用了10轮随机序列。这意味着为了找到运气值50%时的最佳风险/回报率，大约进行了77万次交易！但并非不多不少恰好进行了77万次交易，因为有时RR比率高于/低于1.6。

当假设交易者有一半的时间是幸运的，使用1.6的风险回报率，我们可以预期在100次交易后，平均期末余额为2734美元。在图片的下半部分展示正态分布结果。存在几个异常值，有一个账户最高达到4500美元。其他几个则在3500美元以上。

最佳风险/回报率曲线

其他运气值下的情况如何？在这项研究中，我使用了以下几种运气值：50%，40%，33%，25%，20%和10%。在给定的运气值下，最佳风险回报率如下图所示。正如所料，较低的运气值需要较高的风险/回报率来补偿。当你有40%的运气时，100次交易的理想风险/回报率是2.45。

以2.45的风险/回报率对一个给定的随机序列总共模拟了30个周期。就像前一个例子一样，又运行了10轮以帮助优化这项研究。结合所有这些序列，大约进行了330万次交易，以找到40%运气值下的最佳风险/回报率。

即使在运气值只有10%的情况下，仍然可以实现盈利。然而，这将要求风险/回报率保持21.47，因此实现起来较为艰巨。

成功的交易是基于运气吗？

现在，让我们再来看看之前的情况，即一个运气值只有25%交易员，如果使用1:1的风险回报比，几乎亏损一半的账户余额。如果使用我们分析中得出的最佳风险回报比5.3，期末余额将变成2844美元，回报率为42.2%。交易者必须要运气好才能盈利吗？绝对不是。成功的交易归结于风险管理。

希望这篇文章对大家有一定的帮助。

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