[心得] 資金管理策略研究-馬丁格爾vs反馬丁格爾

作者zmcx16 (zmcx16)

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標題[心得] 資金管理策略研究-馬丁格爾vs反馬丁格爾

時間Fri Nov 25 02:43:33 2022

blog完整文章:https://blog.zmcx16.moe/2022/11/vs.html最近開始研究資金管理策略, 第一個想到的主題就是非常有名的馬丁格爾策略 & 反馬丁
格爾策略, 目前第一階段研究得差不多了, 就來這邊跟大家分享下研究結果。
只用一句話解釋這兩種資金管理策略如下:
馬丁格爾策略: 虧損時加碼, 獲利時減碼
反馬丁格爾策略: 虧損時減碼, 獲利時加碼
這兩種策略起源於賭博下賭注的方式, 後來也衍生到投資的資金管理策略, 細節的部分就
不詳述了, 有興趣想了解更多可以自行Google, 網路上有更多豐富的介紹。
再來會用這兩種策略 + 歐印共三種資金管理策略分別對 標準普爾500 ETF(SPY), 那斯達
克100 ETF(QQQ), 英特爾(INTC), 花旗銀行(C) 這四種投資標的跑回測程式, 然後分析比
較看看這三種策略的績效如何。寫好的回測程式原始碼:https://github.com/zmcx16/Norn-Finance-Backtesting這個程式主要是用 backtrader 這個回測套件開發, 會選backtrader最主要就是看github
星星的數量, 再加上他的討論區還蠻熱絡的, 網路教學也多, 就決定用這套件了, 實際上
也真的超好用, 該有的功能幾乎都有了, 我只要包裝一下專注寫策略就好。
至於這次回測的馬丁格爾策略邏輯如下:
1. 最低至少會維持20%資產部位在市場上
2. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌5%, 就加碼到40%資產部位
3. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌10%, 就加碼到60%資產部位
4. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌15%, 就加碼到80%資產部位
5. 看過去252天的最高收盤價(1年), 如果從最高點下跌20%, 就加碼到100%資產部位
6. 如果是反向上漲, 碰到上述的門檻值就會調整回對應的資產部位
7. 為了避免流動性問題, 設定一天交易最多5%資產部位
8. 為了避免市場一直在策略的交易門檻不斷震盪導致過度交易, 設定5%的門檻誤差, 有
超過門檻誤差才會真的交易
9. 回測交易從2000/01/01到2021/12/31, 因為交易第一天要先看過去252天的歷史資料,
所以實際上回測資料是使用1999-2021
10. 因為這次的回測只是想比較資金管理策略, 並沒有要真的做交易, 為了避免太複雜就
不設定手續費, 滑價等因素
而反馬丁格爾策略則跟上面的策略參數全部一樣, 唯一不一樣的是看的是從過去252天的
最低收盤價(1年), 如果從最低點上漲X%, 就加碼到Y%資產部位。
最後跑出來的回測結果如下:https://reurl.cc/6L70Rr首先來看看SPY的回測結果, 看起來歐印的累積報酬最高, 而反馬丁格爾稍差一些, 可是
反馬丁格爾策略的最大回落只有37%, 而歐印則有54%, 這代表反馬丁格爾策略有達到我們
希望的減少虧損目標, 虧損風險比歐印以及馬丁格爾策略小得多。https://i.imgur.com/bIs2ncb.png

那為什麼馬丁格爾策略累積報酬這麼低呢? 20年下來的累積報酬足足小3倍左右, 最大回
落也只比歐印好一點點, 來看看回測的線圖:https://i.imgur.com/ob9Te1G.png

下圖的五個區間藍色線就是馬丁格爾策略的交易觸發門檻, 綠色指標是買進, 紅色指標是
賣出, 可以看到他的確是在價格下跌時買進, 上漲時賣出, 可是最大的問題在於, SPY這
20年是長期上漲的趨勢, 這導致馬丁格爾策略沒辦法有效利用資金, 上圖的紅線是現金水
位, 藍線是總資產水位, 可以看到紅線在大多數時間都是維持在高檔, 代表馬丁格爾策略
因為價格一直上漲的關係, 所以一直維持高現金水位, 導致沒辦法享受到這波大多頭的獲
利。
再來看看反馬丁格爾的回測線圖:https://i.imgur.com/bO30Sqz.png

可以看到上圖的紅線幾乎都維持在低檔, 代表反馬丁格爾策略有充分運用資金交易, 而在
2020年3月那波疫情大跌時也有快速減碼, 之後V轉時也有快速加碼回來, 在這種趨勢明顯
的標的上可以說交易的非常漂亮, 不過因為跟歐印相比還是沒辦法充分利用資金, 所以累
積報酬還是小輸一點點, 可是最大回落小17%對比較在意風險的投資人來說個人覺得是非
常有吸引力的。
再來看看科技股ETF的QQQ, 首先累積報酬竟然比SPY還差, 原因在於2000年網路泡沫的關
係, 如果我們把回測資料往後延兩年, 反馬丁格爾策略的累積報酬SPY會從343%->434%,
QQQ則是從312%->830%, 大幅超過SPY, 這表示像QQQ這種高波動的成長股, 如果你從高點
歐印的話, 可能得花10年的時間才有機會損益兩平, 而即便是反馬丁格爾策略, 最大回落
也高達73%, 等於你要有資產虧損7成也抱得住的心理準備, 才有機會享受之後的大多頭獲
利。https://i.imgur.com/tgL4102.png

https://i.imgur.com/MAnGGRD.png

至於為什麼馬丁格爾策略在QQQ的累積報酬竟然只有49%, 比起SPY更是驚人的少, 來看看
回測線圖:https://i.imgur.com/rh3vO4Q.png

顯而易見很淒慘的, 它在第一波下跌時就幾乎加碼光了(畢竟是設定成最大下跌20%就歐印
), 等於之後的更大波下跌它都是用100%本金去虧, 而之後終於開始多頭了, 它卻也早早
的減碼了, 在一直維持高水位現金的情況, 完全沒辦法享受到科技成長股的大多頭報酬.
..。
看完最主流的ETF之後, 再來看看馬丁格爾策略套用在個股交易的情況吧, 因為上述的ETF
都是成長趨勢, 所以個股就不挑持續上漲的公司了, 這邊先選擇英特爾(INTC)作為回測對
象, 雖然是晶片龍頭可是早早就已經是成熟型公司, 所以股價幾乎都是一直盤整, 更不用
說這幾年還被AMD一直搶市占…https://i.imgur.com/ve63KZy.png

這次馬丁格爾策略終於扳回一城了, 累積報酬跟最大回落都顯著贏過歐印 & 反馬丁格爾
策略, 來看看回測線圖:https://i.imgur.com/Ph5cSzO.png

可以看到INTC因為幾乎都是在盤整, 即便有趨勢也是一直以盤整漸漸上漲的趨勢, 所以馬
丁格爾策略就會一直低檔買進高檔賣出, 看上圖紅線現金水位一直有變化, 代表它有在積
極運用資金, 所以報酬就相當不錯(不過也是大輸SPY & QQQ ETF就是了XD)
再來看看反馬丁格爾策略的回測線圖:https://i.imgur.com/LxvTOCH.png

看上圖的紅色線一直維持低檔, 代表它也是很積極地運用資金, 可是一直在高買低賣, 不
斷的被割韭菜, 所以交易績效理所當然的爛到爆…。
看完INTC後, 最後來看看花旗銀行(C)吧:https://i.imgur.com/eKwoXTS.png

所有策略的績效幾乎都一樣爛, 20年下來還虧60~70%, 會故意挑這檔主要是故意想挑個有
死亡風險的公司, 因為花旗銀行金融海嘯時, 股價從50塊跌到剩1塊(調整後價格則是從
500塊跌到25塊), 最大回落將近98%, 要是你2008年前歐印的話, 2008年後只會剩2%的資
金, 而之後過12年股價最多也才漲3倍, 如果是只做多頭策略, 就算是神仙也難救了。
不過這邊就有個奇怪的點, 歐印跟馬丁格爾策略會直接死亡沒錯, 目標是縮小虧損的反馬
丁格爾策略為什麼也損失慘重呢, 來看看回測線圖:https://i.imgur.com/RRg8WM3.png

看線圖其實很清楚了, 在金融海嘯那波大跌, 其實也夾雜著好幾波大漲, 所以反馬丁格爾
策略在那段時間也傻傻地跳進去交易, 總資產水位的藍線也在2008年直接接近死亡…。
回測跑到這邊, 對馬丁格爾&反馬丁格爾策略, 大概有以下心得:
1. 如果你交易的是大盤指數ETF (SPY, QQQ), 因為科技長期是進步的, 經濟長期是成長
的, 只針對投資報酬的話歐印是最好的策略, 如果想降低最大虧損風險的話則可以考慮搭
配反馬丁格爾策略。 當然如果是有顯著趨勢的成長股也很適合反馬丁格爾策略, 前提是
你非常相信它未來真的會長期上漲。
2. 如果你交易的是比較成熟產業的公司股票, 尤其是大多數時間都在盤整的公司股票,
那馬丁格爾策略會是不錯的選擇, 不過如果盤整的幅度不夠大的情況, 那績效可能完全比
不上直接買大盤。
3. 面對死亡性風險, 單一公司炸掉的情況不管怎樣只要是多頭策略都沒用, 分散投資降
低非系統性風險才是最重要的。
另外之後還有不少想研究的課題:
1. 這次的回測是在不考慮槓桿只用現有資金交易的情況, 所以很大情況馬丁格爾策略會
不好是因為沒辦法有效利用資金, 可是如果是針對複合投資部分做資產再平衡, 不知道馬
丁格爾策略跟反馬丁格爾比較的結果如何, 之後有時間打算也來測試看看。
2. 想針對槓桿的部分繼續做資金管理的策略研究&回測, 在設定最大維持率的情況下, 馬
丁格爾策略跟反馬丁格爾策略表現又會如何, 感覺十分有意思也想測試看看。
3. 這次的策略參數都是自己憑直覺定義的, backtrader也有簡單的tune參數方法, 針對
不同的投資標的本來就有不同合適的參數, 根據波動性決定策略參數這塊也蠻有意思的,
之後也想研究如何找出策略合適的參數。
這次的分享差不多就到這裡, 感覺要研究的東西好多, 希望能有更多成果, 能對自己的投
資績效改善有幫助的話就更棒了XD

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推 Radiomir : 一筆遺產等著all in或分次進去不符合多數人的情況 11/25 02:51

→ Radiomir : 改成每年投入50萬或100萬,可能比較符合多數人情況 11/25 02:51

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※ 編輯: zmcx16 (123.194.201.118 臺灣), 11/25/2022 02:58:10

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