是我目前正在經歷的失敗時期是我的策略，還是因“異常”事件而倒霉？

18月XNUMX日• 弦外之音 •13916瀏覽• 如何1 是我目前正在經歷的失敗時期是我的策略，還是因“異常”事件而倒霉？

運氣是一個非常有爭議的詞，在交易中也是有爭議的現象。花了幾個月甚至很多年的時間制定了一個成功的交易策略，然後最終將其提交給我們的防彈交易計劃，我們每個人都很難接受一個長期交易成功所包含的巨大因素，這實在令人難以置信簡單的運氣現象。

要接受我們受市場的擺佈，而且我們每個人都無法以任何常規的確定性來預測市場接下來將要做什麼，這是我們許多人難以理解的概念。要使我們持續獲利，就很難接受這樣的觀念，即我們很大一部分交易必須是虧損者。正如我們之前在這些專欄中所提到的，這兩個概念都與我們如何“連接”以進行行業迫使我們每天和每週面對的許多測試和試驗相反。

在我們花了數月（或數年）的時間來製定成功的交易策略並花了同樣比例的時間來發展自律以堅持我們的交易計劃之後，當我們進行交易時，這可能會是一個沉重的打擊策略開始失敗，我們要么達到，要么開始威脅我們放入交易計劃的虧損水平。但是，在什麼時候放棄我們的計劃和策略是一個很難面對的建議。

在調整或完全放棄策略之前，我們如何無動於衷地退後一步，以進一步分析我們的策略，這是我們作為交易者將面臨的主要考驗之一，並且在許多方面，這種“交易者生活的嘗試”將定義我們作為商人。在重新分析我們的交易策略時，我們可以開始發現運氣是否在我們最近的損失中發揮了作用。但是，在最近的交易歷史中，我們在哪裡尋找跡象表明簡單的運氣在交易中起了重要作用，而我們的方法和整體交易策略沒有錯？

**離群值*，它們在交易方面的含義以及在何處尋找它們的跡象**

正如我們專欄的常識讀者所推論的那樣，我們每週發表一篇標題為“趨勢仍是您的朋友嗎？”的文章。在此基礎上，我們分析了將決定本周高影響力出版物和政策決定的基本背景。與此成對的是，我們還重疊了一種非常基本的技術分析形式，該技術分析利用了許多最常用和指稱的指標。最近值得注意的是我們所稱的異常值及其對我們交易市場的影響。

烏克蘭問題最為突出，因為克里米亞地區的局勢開始緊張，市場紛紛拋售，尤其是在歐洲股票指數和歐元之後。隨著問題的消除，市場開始開始復蘇。然後我們感到懷疑（隨著美國的盈利季節開始），許多在納斯達克上市的科技公司實際上是否應該獲得巨額估值，而不是它們目前所顯示的收益。然後我們經歷了復甦，但是在過去的兩天裡，由於許多烏克蘭城市的俄羅斯友好派係與新成立的烏克蘭政府當局之間的武裝衝突，烏克蘭的擔憂再次出現。已經得出了暴力結論。

現在，孤立地或整體地查看所有這些最近的問題，許多交易者有時會發現自己，這取決於他們是擺動交易者還是日間交易者，而市場的錯誤方面是沒有錯的。他們自己，而不是堅持自己的計劃。坦率地說，我們提供的近期交易清單對於許多交易者而言，在最近幾週內是不可能交易的領域，尤其是對於搖擺交易者而言，那是在我們開始添加其他所有其他基本標準之前，例如基本利率決定，失業率和其他經濟數據統計。好像我們的專業還不夠棘手，最近幾週我們不得不面對各種令人難以置信的複雜基本問題，難怪我們中的許多人會失去一些暫時的基礎，這使我們懷疑我們的整體方法和交易策略。

無法預測何時將發生統計異常值，也很難意識到我們可能會處於異常事件的發火線，因為它正在發生，因為我們業務中的許多異常值並非統計人員和數學家所能掌握的純統計異常值，回顧一下，指出。此外，我們無法交易統計和數學專家確定的過去。

但是，隨著經驗的增長，我們所能做的就是調整“交易觸角”，以了解何時處於或可能會導致異常漩渦的中間。然後，我們有兩個簡單的選擇：交易還是不交易...

我們要么通過異常造成的風暴進行交易，要么放棄交易，可悲的是只有事後才能向我們證明這是正確的決定。但是，毫無疑問地在異常事件中質疑您的方法和策略是很自然的，但是更改或停止先前已證明的方法是錯誤的時間。一旦我們確定了“正常”的交易條件，或者在動態的外匯，指數或商品交易世界中可以預期的正常水平，反思的時機就要到了，我們又回到了我們的交易環境。

*離群值的定義

在統計中，離群點是與其他觀測值相距較遠的觀測點。[1] 離群值可能是由於測量的可變性引起的，或者可能表示實驗錯誤；後者有時會從數據集中排除。[2]

離群值可以偶然出現在任何分佈中，但是它們通常指示測量誤差或總體具有重尾分佈。在前一種情況下，人們希望丟棄它們或使用對異常值具有魯棒性的統計數據，而在後一種情況下，它們表明分佈具有高峰度，並且在使用假定正態分佈的工具或直覺時應該非常謹慎。異常值的常見原因是兩種分佈的混合，這可能是兩個不同的子種群，或者可能表示“正確的試驗”與“測量誤差”；這是通過混合模型建模的。

在大多數較大的數據採樣中，某些數據點與採樣均值的距離會超出合理範圍。這可能是由於偶然的系統錯誤或產生假設的概率分佈族的理論中的缺陷所致，也可能是由於某些觀測值距離數據中心較遠。因此，異常點可能指示錯誤的數據，錯誤的程序或某些理論可能無效的區域。但是，在大樣本中，預期會有少量異常值（並非由於任何異常情況）。

作為最極端觀察值的異常值可能包括樣本最大值或樣本最小值，或兩者都包括，這取決於它們是極高還是極低。但是，樣本的最大值和最小值並不總是離群值，因為它們可能與其他觀測值相距不遠。