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十二、入口&出口

十二、入口&出口

进入是永久的。没有退路。人们经常提出这个问题,“我什么时候退出?我何时出售资产?”

这似乎深深困扰着他们。他们为一个决定折磨自己,这个决定很大程度上是在他们决定购买时决定的。

我想灌输给你的第一个基本的购买经验是,作为一个决定,你的进场价格比出场价格重要得多。任何人都可以根据市场的走势,有策略地计划退出。真正的技巧在于将你的进场锚定在一个不太可能亏损但可能盈利的位置。

不存在任何保证。

没有人向你承诺进出一个头寸会获得普遍的成功,如果他们承诺了,那他们就是在撒谎。事实是:我告诉你的事情没有任何保证。市场最终决定任何特定资产的价格变动和估值。你没有控制市场。你只是试图找出一种资产的共识在未来与现在相比会是什么样,如果有差异,市场还没有考虑到价格。 249

以下是我在投资一项资产时会做出的三个假设:

1.你认为资产在某个时间段内被低估了

2.你相信资产的价格评估最终会反映出在某个时间段内的这种低估,因为市场还没有对信息(来自你的定性或定量分析)进行定价

3.你正在寻找没有杠杆工具的买卖

建立这些简化的假设是为了在我们讨论进入和退出时使事情简单。这并不是说我不相信出售估值过高的资产——恰恰相反!

的意思是

均值是一组数字的中心值。市场上的平均价格并不反映即时价格,但它确实反映了交易者和投资者在一定时间范围内的平均价格估值。本章的主题是均值是一个好的切入点指标——比不使用指标好得多。 251

价格一直在不断变化,试图确定我们都认同的一项资产的真实永久价值。买卖双方长期总是意见不一致,试图找到一个所有买卖双方都永久满意的价格,这是不可能的。市场中隐藏的均衡永远不会持续。价格总是会反弹远离或接近这一点,因为这样的共识永远不会达成。这个均衡平均价格点(EMPP)本质上是一个复杂的移动平均线,很难影响,为进场和出场决策创造了一个很好的指标。

这意味着,如果你能找到一个价格点,即使在这个移动非常缓慢的均衡点的 5%以内,你也可以放心地在这个 EMPP 以下买入,因为在那个时间点上,市场很可能低估了资产(与这个均衡价格点相比),假设你已经做了定性和定量研究,并且相信资产在那个分析中也被低估了。

请注意,我并不一定认为当前的价格是“错误的”我只是说,由于当前的一系列信息已经将市场情绪转移到市场集体认同的程度,当前价格就是标的资产此刻的价值。

但是市场是挑剔的。混乱。喜怒无常。市场泡沫是集体理性思维的一种练习吗?相反,泡沫是表明市场将会疯狂的证据。人们可以是非理性的,作为一个集体,他们也可以这样做。 252

你有能力根据历史数据做出理性的决策,这些数据给了我们一些指标,也许,仅仅是也许,市场在不同的时间框架内会“出错”。有时候你能做的最好的事情就是不做任何决定。你的钱应该在某种投资工具中不断增长(否则你会因为通货膨胀而亏钱),但如果你的钱专门投资于波动性较大的资产,不做决定可能是最明智的做法。站着不动本身就是一个决定,不行动也没关系。

EMPP

设计均衡平均价格点(EMPP)的目标是有一个指标,让一个新手投资者在进入市场时非常现实。在marketwatch.com可以找到一个比所描述的更加简化的过程,它可以选择包括任何加密货币图表的多个时间框架的移动平均值。 253 移动平均线试图从历史价格中发现市场差异,并不对未来做出任何预测。

由于均线造成的保守性,风险最终降低了,代价是可能不选择进入(失去了潜在的收益)。这就是为什么美元成本平均法是我向任何开始投资加密货币的人推荐的入门策略。虽然 EMPP 是您的理智检查,但当您因为定量和定性分析而决定投资加密资产时,平均成本是您的风险降低策略。

EMPP 的计算包括创建一个平均值,而且每次决定进入或退出时都必须重新计算

我不是建议用 EMPP 作为日内交易策略。EMPP 是一个切入点指标,用于检查你的定量模型价格目标(在你的定性分析的帮助下创建)的健全性。资产的价值是未来现金流量的现值。EMPP 不能反映这种对未来的预测,但它可以警告我们市场是否已经跌入谷底,并让我们知道当前价格是否合理安全。

数据和计算

哪里可以获得计算 EMPP 的数据? Coinmetrics (开源免费使用)是一个优秀的网站,让你免费下载每种加密货币的电子表格及其所有历史数据——不需要账户。 254 使用上述加密货币的价格数据,您可以用一些非常基本的 Excel 技巧计算 EMPP。Coinmetrics 提供的 CSV 数据包含以下信息: 255

当前使用区块链协议的活动地址

市值

块数

块大小

开采难度

产生的日常费用

发行/通货膨胀率

价格

总电流供应

日常交易

每日回报的波动性

我鼓励你尝试一下共计量。这样做很有力量。掌握一些基本的 Python 编码或 Excel 技能,您就有了创建自己的定量模型或使用定量指标在一系列区块链协议和加密货币之间进行比率比较的基础。

数据提供了量化的深刻见解。永远不要低估这种类型的研究能够发现的东西。

回到创建 EMPP 的过程,我们使用三组起始日期来编制用于生成 EMPP 的平均值。

1.现在

2.今天之前 90 天

3.去年价格最高的一天

使用今天是因为,很明显,我们关心近期的市场情绪。今天之前的 90 天被用来解释导致今天的任何价格趋势,以及导致这些趋势的引导。最近一年的最高价格被用来解释导致最近牛市的数据。我们必须在一定程度上包括 EMPP 内的波动性,因为在这些时间点上,买方和卖方之间存在一个共识,即资产的定价应该明显高于以前的历史价格。

对于每个开始日期,你编制一套回顾历史的平均价格。每个开始日期的四个平均值分别使用过去一百天、两百天、三百天和四百天来计算。接下来,为每个开始日期生成四个平均值的平均值。最后,使用之前计算的所有三个平均值的平均值创建 EMPP。

总而言之,EMPP 由 3000 个数据点组成,由于重叠的平均值产生了冗余,因此越靠近起始点的日子权重越大。这是为了放大这些数据点对整体 EMPP 的影响。

下面是一个使用比特币计算和使用 EMPP 的例子(2020 年 2 月 21 日)。

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图 22:平均日均值

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图 23: EMPP 计算

如果比特币的价格低于 7206.83 美元的 EMPP,那么你就会有一个健康的指标,现在可能是进入的好时机。你的定量和定性分析是你做决定的驱动力——EMPP 只是一个理智检查。价格离 EMPP 越远,你就应该越警惕。很明显,如果当前价格与 EMPP 价格相差很大,那么当前市场就偏离了历史定价。你需要明白为什么会这样,然后在你认为市场长期来看是对还是错的情况下做出决定。

和往常一样,一旦你确定了你想购买的资产,平均成本法是最安全的方法。使用 EMPP 或其他移动平均线作为健全检查,然后继续在更长的时间范围内持续购买,以降低整体风险(以潜在回报为代价)。

技术分析将试图指导你发现短期趋势,以决定进场和出场。就我个人而言,我相信长期趋势的力量,也相信短期内持续跑赢市场对普通人来说几乎是不可能的。

出口

我们讨论了进入,但是退出呢?有几个选择可供考虑,它们都有不同程度的风险和回报。

一次出售所有加密“股份”

快速平仓

慢慢退出一个位置

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图 24:进入&退出场景

这个图表是一个典型的进场和出场场景的极好例子。第一圈是你买入的地方,第五圈是你的目标卖出价格,由你使用的量化模型生成。请注意,当你在第一圈购买时,你看不到图表的其余部分,因为未来还没有发生。区域 2、3、4 是这样的价格范围,在这里你可以卖出一定比例的头寸,直到达到你的目标卖出价格(圆圈 5),以便“锁定”利润(在这些线卖出的价格高于你买入的价格,因此产生利润)。

但是我们如何确定在任何给定的价格下我们想要卖出多少头寸呢?你在 2 区卖你所有的加密货币吗?只有 10%的密码?你可以想象,有无数种方法可以退出头寸。因此,我们将回到我们最初的三种退出方式:一次,快速,缓慢。

一下子

第一种情况是以目标价卖出你的全部头寸。如果市场没有完全达到你的目标价位,那么你决定以单一价格卖出全部头寸的问题就来了。

也许你的目标是 50 美元,你在 30 美元时购买。如果市场触及 49 美元,然后在不确定的时间内掉头怎么办?由于你的全有或全无策略,你错过了盈利能力,如果你愿意逐步卖出你的一部分头寸,盈利能力可能会被锁定。另一方面,如果按照你的策略,价格确实达到了目标售价,那么与其他策略相比,你可以获得最大的回报。

这就是退出的难度。你在达到目标卖点(圆圈 5)的概率和回报最大化的概率之间进行权衡。简单来说,价格上涨 5%的概率大于价格上涨 10%的概率。这是因为为了增加 10 %,你必须在增加 10%的过程中增加 5%。

用统计学术语简单描述一下,与预期价格(EMPP)的标准偏差越大,在短期内发生的可能性就越小。例如,一种价值 1 美元的加密货币更有可能在不到一个月的时间里达到 10 美元,然后回落到 5 美元,而不是飙升到 100 美元,然后回落到 5 美元。这并不是说,从长远来看,使用定量模型,加密货币的价值不会达到 100 美元。相反,要明白,从战略上来说,如果你想退出,就卖出更接近当前价格目标的目标,这比更远的价格更有可能发生。

迅速

您可以使用的第二个简单策略是快速向外扩展。这将包括以更接近当前价格的卖出价格卖出比你的目标量化卖出价格更多的头寸(圈 5)。

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图 25:快速退出

你如何决定这些销售区的间距?我建议将它们的价格定为达到目标量化价格时目标回报的四分之一(圈 5)。简而言之,如果你的目标价格是 100 美元,你以 50 美元购买了一项加密资产,如果你以 100 美元出售,你将获得 100%的回报,使你的头寸价值翻倍。因此,您的区域增量将是 60 美元(原始投资的 20%回报)、70 美元(40%回报)、80 美元(60%)和 90 美元(80%)。这使得你最初的目标价格为 100 美元(100%回报)。

这是最保守的退出策略,目的是尽快锁定尽可能多的利润。如前所述,如果价格继续攀升,越过第一个和第二个卖出区,一路到达量化模型目标价(第 5 圈),总回报会更低。另一方面,如果市场在达到最终卖出增量之前回撤,你已经安全地锁定了利润,并且仍然有一部分头寸可以使用,以及重新进入和购买比最初更多的加密货币股票的潜力。

慢慢地

第三个策略是缓慢扩展。这包括在远离当前价格的卖出区域卖出更多的头寸。这与快速退出相反,旨在通过等待更长时间,在价格上涨时卖出大部分头寸来获得更大的回报,从而带来更大的风险(不太可能实现更高的回报)。

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图 26:慢慢退出

请注意,您可以拥有任意多的销售增量。问题是你执行的卖出区域越多,因为执行的交易越多,产生的交易费用就越多。这降低了底线,降低了总体回报。你可以尝试如何平仓,找到符合你风险状况的头寸。

策划

亏本销售在本书前面已经讨论过,但还是值得再简单提一下。你必须预先计划好你仓位的止损价格或区域。大多数人认为亏本出售是失败的,而事实是出售是一个以更低的价格重新买入的机会——扩大你的股票或代币数量,从而增加你的潜在盈利能力。

根据你的风险能力,预先计划的止损区应该比你的买价低 6%到 30%。因为加密是如此的不稳定,让你的大部分头寸以比原始买入价格低 1%到 10%的价格出售可能会适得其反,因为价格会从这些暂时的下跌中迅速反弹。退出计划的灵活性最终取决于你的风险状况。只要你明白你的退出策略对你潜在回报的影响,你就应该在一个合理的位置。

让我们把所有的东西放在一起,用一个简单的叙述来描述进入和退出的样子。

你根据你的量化模型识别出一种定价错误的加密货币,并以 EMPP 作为一般指标,等待一个出色的进场价格。接下来,你购买了许多购买中的第一个,这些购买将使用美元成本平均法按月分配。

接下来,在当前价格和量化模型目标卖出价格之间设置卖出增量,根据它们提供的回报均匀地间隔这些仓位退出点。基于你的回报策略和风险厌恶,你将决定如果未来遇到这些价格区域,你将卖出多少头寸。

遵守纪律,等待你的销售增量达到。前几章讨论的所有关于战略信念和纪律的投资建议,都会在你等待执行你的战略卖出区域战略的广阔时间沙漠中发挥作用。许多投资者奔向无视他们最初计划的冲动决策的鬼祟承诺的海市蜃楼。当他们到达干涸的投资水坑时,他们意识到这只是一个可以避免的噩梦。进入和退出的成功不在于成为房间里最聪明的人。这是关于在做一个最自律、最有耐心、情绪和认知最平衡的投资者的同时制定一个计划

不顾潜在条件不断行动的欲望是华尔街许多亏损的原因,即使是专业人士也是如此,他们觉得自己必须每天带些钱回家,就好像他们在为固定工资而工作一样 257

—杰西·利弗莫尔

有一个进场和出场计划比一个冲动买卖的投资者要好得多。典型的投资者做了少量的研究,并决定立即购买加密货币权利。然后他们进一步检查图表,意识到他们在观察价格槽时在高价点进入(EMPP 和移动平均线减少了这个错误的机会,但不能保证)。

最终,价格飙升,超过了最初的价格。因为这种不幸的投资者没有卖出价格目标,他们不明智地持有加密资产度过价格波动的高峰。最终,价格会回落。可悲的是,投资者持有的加密资产与开始时一样多,希望他们在上涨趋势中卖出,锁定一些利润。新投资者随后不屑一顾地出售他们的加密货币,并指责该资产类别。

如果你没有计划,那么你就计划失败。

但你更清楚。

你现在已经掌握了一些技巧,能够在进出的浑水中游刃有余。不存在任何承诺和保证。但是你可以尽最大努力制定一个计划,并在时机成熟时执行。


249Investors live,“【每周一课】为什么时机是交易中最重要的因素”,地下投资者,2020 年 2 月 11 日。

250Elizabeth Stapel,“平均值、中值、众数和范围”,Purplemath,2020 年 6 月 4 日获得。

251 “什么是 SMA?——简单移动平均线,”富达,2009 年,

戈德法布和大卫·A·基尔希,“经济泡沫是非理性的,但我们可以理解它们——布伦特·戈德法布&大卫·A·基尔希:永旺论文集,”永旺,2020 年 6 月 4 日。

253 “加密货币”,MarketWatch,2018 年 1 月 12 日访问。

254 “社区网络数据”,Coin Metrics,2020 年 6 月 4 日访问。

255lbid。

256Stocktwits,Inc,“设置止损的重要性以及对交易者和投资者的意义”,Medium,Stocktwits 博客,2016 年 7 月 22 日。

257lefèvre·埃德温,一个股票操作者的回忆 (Mineola: Ixia 出版社,2018)。


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