Король нейтральной стратегии - анализ логики стратегии маркет-мейкера (часть 2)

Для решения проблемы преодоления сетки, мы делаем простую защиту от курсовых рисков:

Мы покупаем 10 яблок по цене 10 юаней и одновременно шортим 50 яблок по цене 10 юаней.

Мы вернемся к предыдущей ситуации:

Цена на яблоки упала с 10 юаней до 5 юаней, и у нас было 55 яблок и 465 юаней наличными. Однако мы сделали шорт на 50 яблок и получили прибыль в 250 юаней.

Мы посчитаем общий капитал:

55 * 5 юаней / кусок + 465 юаней + 250 юаней = 990 юаней

"Эй? Но по сравнению с нашим начальным общим капиталом в размере 1000, мы все еще в убытке:"

(990-1000)÷1000*100%=-1%

Это не стратегия убытковая?

(Вдумайтесь, как возник этот 1% потерь?) На какие параметры он влияет? )

Но не забывайте, что наша сетевая стратегия по-прежнему совершает сделки.

假定价格围绕10元一直Колебание，只要有20次交易（10次买，10次卖），我们实现了10元的盈利，就刚好覆盖我们前面的风险敞口。
С момента 21-й сделки, любое колебание, которое возникает, и любая прибыль, которая получается, для нас является полной прибылью.

Мы превратим это смутное устное изложение в точное математическое определение:

20 сделок, средняя цена просто рассчитывается в 10 юаней, далее объем составляет:
20 раз x10 юаней/раз = 200 юаней.

Я хотел бы добавить еще один параметр, который называется Скоростью оборота:

Объем торгов200元/общий капитал1000元=0.2

То есть, в этой стратегии, если скорость оборота превышает 0.2, то стратегия может компенсировать потери от колебаний с помощью хеджирования (то есть 1% убытка).
以我在某биржа之前做MM（Market Maker 做市商）为例，我们当时一个月不到的时间内，用69万的36%，也就是24.9万 USD的资产，创造了3.24亿美元的объем，每天的Скорость оборота大约是43倍（这个是近一个月时间内的平均数据）。
Я верю, что объяснение этого принципа должно быть несложным, и вы должны понять. Принцип действительно прост, и прибыль тоже несложна.

Не спешите, давайте я приведу пример для вас:

Я никогда не был в контакте с френом Техаса, и я могу играть с нами всю ночь, в конце концов, у нас в руке 2 карты, а мы, как правило, маленькие карты ниже тыквы, и мы узнаем это, сыграв две игры, что очень легко начать, и нет никаких сложностей.

Но каждый, кто разбирается в этом, кто видел настоящие игры в покер, знает, что игра, казалось бы простая, включает в себя такие сложности, как подсчет карт и вероятностей, сумма которых далеко превосходит представления большинства людей.

То же самое, кажется, простая стратегия создания рынка, та же самая логика, мы пошагово рассмотрим эти вопросы:

Уровень 1:
Как сделать строгую математическую модель для описания модели яблок и наличных денег, о которой я говорил?
Как установить модельную связь между сетчатым интервалом и использованием средств?
Эта математическая модель на самом деле самая простая, но я уверен, что она может запутать 90% людей.

Второй уровень:
Как контролировать проскальзывание сделок?
Как договориться о комиссионных и сборах за услуги ликвидности с биржей?
Программа торговли достаточно устойчива, чтобы справиться с экстремальными рыночными условиями, даже с отключением биржи?
Этот уровень в основном контролируется внешними факторами, и, не достигнув определенного объема капитала, у него полностью отсутствуют условия для устранения воздействия этих внешних факторов.
Независимо от того, может ли стратегия быть успешной прибыльной, эти внешние факторы оказывают огромное влияние, и вполне вероятно, что отклонение между теоретической прибылью и фактической прибылью в основном зависит от этих внешних факторов.

Третий уровень:
Как совместно использовать средства и торговать одним и тем же фондом на более чем 20 различных активах?
Как установить параметры волатильности для предыдущих данных, чтобы программа автоматически вычисляла параметры сетки и их корректировала?
Как установить диапазон колебания? Как найти оптимальное решение между максимизацией доходности и уровнем риска для максимальной эффективности использования средств, а также влияние комиссий и проскальзывания на параметры?
Этот уровень, так как множество параметров переплетено вместе, уже стал некоторым хаосом модели, вычислительная сложность огромна, требуется точность, и ее можно решить только через сложное математическое моделирование или искусственный интеллект.

Однако, в любом случае, в этом направлении мы, по крайней мере, отошли от идеи разработки количественных стратегий, но вступили на правильный путь разработки количественных стратегий научным и строгим образом.

Надеюсь, что этот обмен идеями по стратегии будет полезен для вас.