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创建Darwin的三大优势是什么?

16 January 2018

下文中我们将回答创建Darwin 的三大优势. 在此之前让我先问您三个问题: 您是否是一个交易员? 您是否是一名优秀的交易员? 您是否极具交易天赋但无可管理资产? 如果您对这三个问题的答案都是–是的话,请您继续阅读以下文章,会有精彩出现。 让我叙述给您听! 在创建Darwin前,您需要了解Darwin是什么? Darwin是在达尔文平台上市可以供交易员和投资人正常交易的资产,和您购买任何股票和交易基金原理相同。 Darwin如一个蛋卷一一样依附于他的策略。假设一只Darwin的策略是买入欧元/美元货币对,那么所有购买该Darwin 的投资人也会复制这个交易策略,即买入欧元/美元货币对。 但是投资者无法知晓交易员实时的交易量等信息,但是可以通过查看Darwin的损益情况来了解该策略是否符合市场走势。假设一个投资者以117的价格买入一只Darwin,如果价格上升意味着交易员的决策与市场相符。 现在,让我们来讨论创立Darwin的三大好处: 合法管理资产            Darwinex暂时不提供管理代客理财账户。但是,我们作为被FCA监管的经纪商同时我们也是一家资产管理公司。因此,交易员可以通过创建Darwin获得投资者的投资。先已获得470万的资本融资,交易员可获得收益的20%作为绩效表现费,同时公司也支付给优秀的交易员近百万表现费。 有机会参加月度达尔文竞赛,获得更多分红和投资 您的知识产权将受到保护,投资人无法看见您的具体跟单 如果您是一名优秀的交易员并且希望获得我们的投资,您可以申请注册我们的账号,或者连接您现有的其他平台的MT4账号来创建属于您自己的Darwin。我们有五百万美金的资产用于投资优秀的交易员!我们希望在我们的平台上看见您的身影! 您可以通过点击主页右下角的蓝色圆形按钮与我们交谈。 如果您觉得这篇文章对您有益,也欢迎您分享给您的朋友或者其他和您一样优秀的交易员! 祝您交易成功!

投资DARWIN交易策略: 以叠加额外杠杆倍数的方式增加您的投资能力

8 August 2017

作为投资者,如果您发现您的杠杆叠加功能处于启用状态,那么您将可以启用杠杆叠加选项,如果您在给定的DARWIN中拥有有利可图的敞口头寸,则可以增加投资额。   举个例子: 让我们假设我们在某支特定的DARWIN交易策略上投资了5000欧元 目前的开仓损益为1000欧元 另外我们还假设所用的杠杆为2倍杠杆。   如果在此期间我们希望关闭我们的头寸,那我方平台会自动冻结200欧元作为待支付给交易员/ 交易团队的表现费。 因此,如果我们不额外叠加杠杆(即:不使用杠杆叠加/ 杠杆额外放大功能)的话   那我们的非叠加杠杆投资能力将 等于我们的初始投资+ 净收益—— 我们的我们的收入将会是这样的:即, 2500欧元+800欧元=  3300欧元。   而如果您使用杠杆放大功能,叠加2倍杠杆,那您的最终投资能力将立即乘以2,得到的结果是6600欧元!!   而在此期间,我们也依然可以再次开启相同的头寸(因为使用了杠杆叠加功能,因此所使用到的本金金额反而变小了,因此可以使用“多出来的本金”进行再投资): 那么我们可以这样做, 我们再在同样的交易策略上开启头寸(5000欧元+1000欧元=6000欧元),   ……仅需3000欧元本金(您选择了杠杆放大2倍功能的话),剩下依然有600欧元哦!   敬请注意: 杠杆叠加和额外放大功能存在一定风险,它是一把双刃剑—— 它可以提高您的投资能力,让收益率成倍增长;但反之,也可能造成亏损。敬请务必在使用此功能前充分知晓、了解相关风险。您也可以申请与我们的专业交易员进行一对一咨询,他会给您最专业的投资建议。   相关教学视频:  投资者杠杆使用  (视频为英语原版,字幕为内嵌,敬请开启字幕功能) 希望了解更多详情? –  快来加入全球最大的交易员生态圈!

我们迎来重大更新:月度在险价值(VaR)从20%变为10%

2 April 2017

正如我们在先前文章中所阐释的那样,我们Darwinex“重装再出发”的主要变化之一,就是将我们交易产品—— DARWIN 的投资月度风险价值/在险价值(VaR)降到10%。 在推出配以全新风险状况的全新DARWIN 产品时,我们不得不直面各种运作上的挑战:我们应当如何处置风险价值为20%的现行DARWIN产品? 如果投资者继续在“旧版”DARWIN产品中开仓,会发生什么情况? 本文将具体阐明:主要有哪些未知数正摆在我们眼前,以及为了推出月度风险价值为10%的DARWIN产品,我们采取了哪些解决方案。 我们要在DARWIN中呈现哪些历史数据? 假设有一支 DARWIN,在我们的“虚拟在线交易所”中的代码为” AAA”,从2015年直到2017年都按20%的风险价值报价。 到2017年3月,它被重新计算,并转换为新的10%格式。于是问题来了:从现在起,我们要在这个DARWIN AAA的图表中呈现哪些历史数据? 经过多番考量,我们选择将所有DARWIN 的历史按10%进行重新计算(即,未来某个DARWIN 的数据,呈现出来就如同从一开始即按10%的风险价值报价)。 1考虑到属性的计算已经改变,基于旧属性的20%风险价值计算的旧图表,将无法准确展示10%的DARWIN的运作情况,会对未来投资者造成困惑; 2要启动用于回测各个DARWIN的工具,在计算风险价值和D-Score方面,数据必须统一。使用旧的20%风险价值数据进行回测,则不能得出一致的结果。 例如,我们将使用10%风险价值的BLI的图表,以及新的风险管理者。 如果投资者继续在旧版20%的DARWIN中开仓,会发生什么情况? 投了 20%风险价值DARWIN产品的存量客户/存量投资者们可以对这些投资产品继续保持运作,依然按照旧方法计算,当然,投资者们也可选择对其进行关闭,但不能再对这些DARWIN产品做进一步的投资。另一方面,从我们的“Darwinex重装上阵再出发”的发布之日起,投资组合中的DARWIN产品将和新的10%的DARWIN产品表现相同,但杠杆率为1:2(即,事实上,它们将仍按20%的风险价值继续运作)。 我们希望以下示例可助于理解。试想一下,自2015年以来,您就在投资组合中持有风险价值为20%的DARWIN BLI(旧版DARWIN)。到2017年3月底,该DARWIN产品按照新的属性进行计算,并转换为10%的风险价值(新版DARWIN)。那么,您将在投资组合中看到什么呢? 在投资组合中,您会看到旧版的DARWIN BLI将带有一个红点,提醒您这是旧版DARWIN的投资。 从新版DARWIN的启用之日起,您的资本将投于新版10%的DARWIN产品,但杠杆率为1:2,因此您的投资波动性将仍是20%的风险价值。重要提示:如果您想对新版10%的BLI进行投资,则需关闭您在旧版中的投资,然后方可投资新版BLI。遗憾的是,由于高水位算法,新旧两种版本的DARWIN产品将无法在同一投资组合中同时共存。这样,我们才能为所有的DARWIN产品和投资者保持目前的高水位线。 对于使用我们移动端应用的用户,他们将必须在应用的产品组合板块中,关闭旧版BLI的投资,因为搜索引擎默认只显示新版的DARWIN,而且如果未关闭旧版投资,则不允许投资新版本。 当关闭旧版DARWIN中的投资时,我们建议在该DARWIN产品没有任何未平仓头寸时关闭投资,从而避免关闭未平仓头寸所产生的佣金。 需要说明,若您想在新的重装上阵版中,继续保持20%的风险价值,存在一种选项,即利用投资者的1:2杠杆,来复制风险价值为20%的新DARWIN产品。   什么是杠杆? 杠杆可以允许您不以全额进行投资。将您的杠杆率翻倍,意味着您可以以100欧元的存款进行200欧元的投资。 重要提示:杠杆率翻倍的同时,您的风险也会翻倍。意即,当您以20%风险价值(而非默认的10%风险价值)复制DARWIN产品时,您的损失也可能翻倍。   未来DarwinIA(交易员实盘账户交易大赛)的奖金将会怎样? 在先前版本的DarwinIA中积累有奖金的DARWIN用户,可以继续将奖金投资于其DARWIN产品中,并且其“历史最高盈利峰值”保持不变。 因此,有必要将投资调整到新的风险水平(由于将风险价值降至10%,盈利会发生变化,所以较为合理的方法是,将投资翻倍,从而维持奖金的条件)。 为了对过去曾获得奖金的DARWIN产品进行调整,则需要在Darwinex的“重装上阵再出发”发布当天,考虑交易员实盘账户交易大赛中的未平仓净值,然后加倍投资数量。 我们将用一个示例进行解释。假设一个DARWIN AAA产品在二月份获得了10万欧元的交易员实盘账户交易大赛奖金。然后到了“重装上阵再出发”发布当天,该DARWIN损失了10%:来自交易员实盘账户交易大赛的投资还剩9万欧元。鉴于新版DARWIN AAA产品的风险价值,为“重装上阵再出发”发布前的一半,所以较为合理的是,将10%的DARWIN产品投资翻倍。鉴于9万欧元仍是以20%的风险价值投资,因此我们采用的解决方案为,按10%的风险价值将投资翻倍,于是在该例中,最终则投资18万欧元(9万欧元乘以2)。 我们相信,随着新网站的发布,大家还会提出很多的问题,但不管怎样,我们希望本文可以帮助解决最主要的疑虑。 如果您有任何疑问或诉求需要寻求帮助,敬请您随时与我们取得联系: info@darwinex.com 敬请留意: 中文译本仅供参考,文义如与英文本有歧异,概以英文本为准。

新的风险管控机制(风控系统2.0版本)上线(第3篇)!

20 March 2017

  这是我们关于新版风控机制文章的第三篇博客贴文。如果您还没有阅读过这些文章,我们建议您阅读关于之前的两篇文章。 我们在第三篇文章中要解释的变化,是我们从一些社区交易员得到回馈的结果。在过去几年中,我们收到了来自交易员的各种合理投诉,批评DARWIN在原始交易策略(具有相当低且稳定的VaR)将产生正收益时却经历了损失。 我们不断努力去改进我们的系统,我们决定分析所有的策略,看看究竟是什么原因造成了我们用户报告的现象。 通过这个分析,我们发现,在定义原始交易策略最大允许杠杆时存在一个错误,导致我们的风控机制关闭了投资者方面的跟单并平掉头寸,以确保和保护投资者每月VaR风险为20% (注意:当我们近期公司发布全新版本的“DARWINEX(代号: Darwinex重装上阵再启航)”,投资者的VaR将变为10%)。 正如我们在之前的文章中解释的,投资者杠杆(即DARWIN投资者杠杆)是按照下列公式计算的: 投资者杠杆= 交易策略杠杆* 在险价值(10%)/在险价值(交易策略)* 按过度杠杆使用干预保护的风险调整率% Investor leverage = strategy leverage *VaR (10%) / VaR (strategy) * % risk adjusted for excessive leverage 风险调整通常会降低杠杆率,使得DARWIN收益和策略收益会呈线性表现。 因此,严谨的计算是非常重要的。接下来我们要详细解释将在新风险管理器启动时引入的变化。 1  为什么需要公式的后半部分(红字部分) 为了解释上面公式的结构,我们将在一个例子中说明。 我们假设一个策略的操作情况是:每月建立相同数量的仓位,例如20,使用相同的杠杆,例如10:1,并且持仓时间总是一小时)。 我们假设这个策略的VaR为8%。 如果这个策略突然决定让它的仓位开放更长时间,甚至是无限期,那会发生什么?显然,如果投资者在本月一直使用这个杠杆,投资者的风险将高于每月8%(若一个月的预期活动为300点,投资者可能损失30%的资本,远远高于按8%计算)。正因为这样,随着时间流逝,风险管理器必须采取行动,关闭投资者的部分陈列。 这个例子(还有很多例子)可以解释为什么一个仓位的最大限定杠杆取决于持仓时间,因此,风险管理器必须能够在整个持仓过程中发挥作用,而不仅仅是在初期。每建立一个仓位,就产生一个临时的风险表现窗口,每个仓位还必须规定最大容许杠杆,而且必须随时间下降。 2  仓位历史 仓位的最大杠杆取决于原始交易策略的类型,因此,我们必须根据其历史情况来确定。从数字上看,最明智的方法是,用于定义DARWIN的VaR而选定的历史与用于确定策略VaR而选定的历史相一致,这样的话,调整必须与VaR相关联,而这个VaR在你想操纵的策略开放前便已计算出来。 3  平仓算法的改进空间 当我们确实在DARWINS中实现风险目标时,并不意味着我们能以最优方式关闭所有的DARWINS仓位。我们最初设计模型时并没有注意到这一点。 最初,我们假设这样一个事实,即我们在20%的DARWINS中获得了客观的VaR,因为我们最终使用的调整是正确的。但不幸的是,时间证明,这种说法是不确定的。正因此如此,我们做了一次“整容”,以优化我们的平仓标准。如果我们偏离了策略的“持仓时间”vs“杠杆”的历史样本,而是将他们分到无限制范围,因为风险管理器已经预先确定了他们的表现,那么,我们就能获得每个期限范围的杠杆中值和离散度。我们附上了一个图解说明。 风险管理机制有最大允许杠杆的情况有:所有的综合DARWINS考虑了“离散时间数”、每月利润分配发挥了作用——因为只有5%的损失超过20%(未来我们将使用10%的VaR)。 在前面的例子中,在4-8小时的时间范围内,最大允许值为17.07,因此在4小时时,风险管理器将关闭杠杆高于那个值(图片中的红点)的所有仓位。 我们基本上就这样确定了平仓标准(如我们之前提到的,这个解决方法只是数千种可能的选择之一)。 我们能改进什么? 我们的初始解决方法对聚合DARWINS总体有效,但不适用于每个单独的DARWIN。随着时间的推移,我们发现,您无法根据无论什么类型操作的离散度来确定一个数值,也无法确定风险管理器中每个表现条的数值。 这个步骤在系统上妨碍了下列操作:每月拥有很多仓位及所有期限类型的操作、在实际中过度关闭仓位的操作,以及实际风险没有超过策略VaR的操作。 我们可以在下面例子中看到这个问题: 根据旧的分析,以灰色突出显示的仓位,在持仓时间为17分钟,D杠杆为10的情况下,根据该策略,DARWIN投资者的风险将被调整40.6%。 问题是:如果我们没有关闭这个仓位,策略的VaR会增加吗? 答案很可能是肯定的,但是比率非常低。在测试月份的快照中,该策略有很多仓位(总共327个),导致VaR为10.72%。 也就是说,这个仓位对VaR的贡献最多是总量的1/327(我们可以近似地这么说,因为其他仓位的持仓时间要长得多)。 最后,如果这个仓位对投资者开放,VaR的增加不会太大,因此,我们可以得出结论:没有必要做任何调整。 相反,它被关闭了,因为在15到30分钟的范围内,杠杆率超出了最大容许离散范围,并远远高于其历史中值。在这种情况下的结果是,尽管投资者的DARWIN利润减少了40.2%,但他断然(+ 0.44%)关闭了这个仓位。 因此可以说,在某些情况下,我们的风险管理器在过度保护投资者。 […]

新的风险管控机制(风控系统2.0版本)上线(第2篇)!

17 March 2017

  在我们之前发布的文章中,提到我们添加了重新即将重新启程并且优化我们现有的Darwinex版本,我们优化了风险管理机制的各项功能,并且将它做得更加完善。 在这个阶段您已经了解,风控机制是我们的支柱之一,它可以在交易者方独立控制投资风险,并在所有DARWIN方保持相同的风险率。 我们的算法背后面临着很大的技术挑战:它必须支持所有类型的交易系统以及所有的市场条件。 所有计算都在尽可能短的时间内完成,以便最小化交易者发布信息后,投资者在接收过程中产生的延误。 除了最新发布的更新之外,新版风控机制在我们新版优化方面以及相关功能方面还有一个非常重要的变化。 参考周期计算VaR(在险风险价值,下同)的基本策略 风控机制在投资交易杠杆功能中一般做出两项调整。基于账户风险率在基础交易中的杠杆比例,风控机制首先会应用第一个调整,根据投资者的目标VaR调整基本策略VaR。 投资者杠杆=策略杠杆*目标VaR/策略VaR 如果基本策略长期保持稳定的VaR,那么只需应用第一个调整,就可以达到投资者满意的VaR水平。 然而,交易者方的风险通常是波动的,因此有必要进行第二次调整,使交易者在过度使用杠杆的时候进行干预——我们将在另一篇文章中解释此调整。 将目光回到第一个公式(假设交易方杠杆维持稳定),投资方的杠杆将与基本策略计算出的VaR非常接近。 计算显然建立在交易者的操作历史上。而问题是,到底需要参考多少交易历史? 答案很简单:这些历史必须包括所有该策略杠杆的正常周期。听起来很容易,但背后的计算十分复杂。 我们将举例分析如下两种不同的策略。 策略1 第一种策略分析了杠杆的一致性、每月操作数以及操作用时。也就是说,通过分析上一个月的操作历史,我们可以得出该交易者的使用习惯,推测出他下个月将会做什么。 该杠杆周期很短,也就意味着VaR值会非常稳定(独立于我们参考历史所做出的计算)。 策略2 与第一种策略不同,策略2在选择计算VaR的参考时间框架时更困难,因为其有更长的杠杆周期。该策略虽然乍一看没有什么风险管理能力,但其实在这方面非常严格,尽管杠杆很不稳定。此项策略在两个月的时间范围内有相似的长周期杠杆出现。在这段时间内能明显看出交易者对最大风险(杠杆)有规定,最大值约为30级。 对于第二种情况,如果我们采用小于两个月的数值做计算,VaR值将变化很大。那么如果取值超过两个月的周期,VaR则因为考虑到用户的杠杆峰值表现的更加稳定。得出的VaR将会高很多,但也代表了此策略表现出的特点。 参考周期从21天增加至45天 到目前为止,考虑到交易者持有未平仓合约,计算VaR时以21天为周期。也就是说,如果交易者在每两天中的一天操作,那么我们认为是42天的历史。这样的周期并没有足够的代表性,因此我们决定将参考周期延长到45天(是我们目前使用21天的两倍多)。 此变化带来的主要影响是: 1)VaR曲线比正常情况略高,但针对每一种策略都更稳定。这可能导致一些达尔文方的利润降低。 2)达尔文曲线更类似基本策略,这也是我们主要想达成的目标。 从这一角度出发,可能有些人会质疑我们为什么不选择更长的时间周期或根据不同的交易方式调整参考周期。 答案是,参考周期越长,则VaR值越大,VaR曲线对于基本策略表现变化的敏感性越小。 基于我们金融工程师团队的不同研究分析,45天是最优的参考周期,在计算VaR时不会对达尔文的利润造成显著损失。 同时,我们不再针对每一种交易类型调整参考周期,因为它会增加计算VaR的时间(因此也会影响DARWIN的风控机制的实时功能)。此外,我们理解需要建立唯一标准,避免产生不同的结果。 敬请期待关于即将上线的风控机制的第三篇专题!

新的风险管控机制(风控系统2.0版本)上线!

13 March 2017

过去几个月,我们把所有的精力都放在“新系统”的上线工作上。 在这次上线的新版本系统中,风险管理器(风控管理机制)功能的变动较大。 在本篇博客贴文里,我们将解释新风险管理器2.0的四个主要变更。 1  把DARWIN的VAR(在险价值,关于此指标,您可以百度下)目标降至10% 2  变更DARWIN的VAR目标的计算公式 3  通过风险管理器达成交易的新标准 4  所有DARWIN的默认最大D-杠杆(或被称作“Darwinex 杠杆”) 在解释这些变更之前,我们有必要先了解以下风险管理器的存在目的,以及我们之所以把初始DARWIN风险定为VAR的20%的原因。 作为一家受到FCA(英国)监管的资产管理公司,我们需要对平台引用的所有投资策略负最终责任。 由于DARWIN的所有潜在投资策略都存在未知风险(因此不在我们的控制之内),作为一家为投资者们服务的风险管理机构,如果我们允许投资者直接借鉴交易员的潜在投资策略, 我们就无法确保业务的合规性。 出于这个原因,我们需要设计一种风险管控机制:风险管理器 那么,它是如何发挥作用的呢?总的来说:交易员每次在市场内挂出一单,他的DARWIN(通过风险管理器)就会把这个单复制到投资者的账户中,不过这个单的杠杆是通过我们的算法进行管控的(根据一组以当时市场状况为变量的函数)。再次重申,这只是非常简单地概括了该风险管理器的功能。 从投资者的角度出发,风险管理器的一个重要优势在于,它允许所有的DARWIN在相同的风险水平运行,实现类似DARWIN之间的对比,从而纳入利润率的正常化比例。 另一方面,通过定义风险,该风险管理器假定某个市场与投资者更熟悉的另一个市场是类似的, 比如股票市场。因此,没有风险管理器,就不存在所谓的一般资产(如果交易员按照自己的意愿任意选择风险水平,我们就相当于置身于一个集市,那里的每个摊位都售卖不同的产品,而且这个产品与市场上其他产品没有任何关联):比如,有人卖糖果,还有人卖地毯等等) 那么,为什么把VAR设置为20%呢? 在创建了风险管理器之后,我们就必须定义DARWIN的风险水平。从平台上线以来,我们就一直在为DARWIN寻找某个最优的风险水平。 最初,我们决定利用平台Beta测试阶段的结果,为投资者提供三个不同层次的风险水平(分别是VAR的5%、10%和20%)。我们在此基础上对初始投资者的行为展开了实验,从而为我们的平台定义了最适用的风险水平。 经过为期八个月的测试期之后,我们为投资者们得出了以下主要结论: 投资者们把每个账户中的投资组合平均分成了6个DARWIN。 相比于5%,他们比较偏好风险水平为10%和20%的DARWIN。 因此,我们放弃了5%的DARWIN。   但是我们还想进一步找到最恰当的风险水平,将VAR设定为10%好呢,还是20%?   最后,我们选择了20%的风险水平,原因是:在每个账户有6个DARWIN,而且每个DARWIN的VAR为10%的情况下,该账户的风险值大概在2.4%左右,与S&P的风险中位数(4%)相比,这是个相当低的风险值。 那么,为什么我们又在风险管理器2.0中把风险水平降到10%了呢。 我们认为,改变就是学习。去年,通过密切研究用户的行为变化,我们发现: 1  DARWIN提供商存在(或者可能存在)对损失的厌恶 2  较高的DARWIN风险会损害我们在市场中的地位和信誉。 3 较高的DARWIN风险会延误投资者的投资时机。 4 我们可以避免投资组合的多元化导致风险水平过度降低 损失厌恶 在去年的几个案例中,我们发现DARWIN的波动导致了投资者改变了他们按照潜在策略进行的交易模式。最重要的是,就风险管理而言,即使是最保守的交易员也在心理上受到了较高的DARWIN波动性的影响,并且在不知不觉之中修改了他们的交易模式,这损害了DARWIN的质量,也必然影响到了他们的投资者们。 这篇博文对风险厌恶的看法虽然是老生常谈,但却不失为真知灼见。 市场信誉 合格的投资者都不喜欢高风险。尽管拥有完全不同的商业模式,但是很多人都拿我们与社会交易平台作对比。但是,大多数社会交易平台都是通过让客户蒙受损失而牟利的(他们的商业模式与赌场类似) 不幸的是,尽管我们把VAR设置在20%的水平,但是超过30%的损失幅度却很常见,这很容易让客户对我们的终极目标产生怀疑 – 也就是帮助用户盈利。 矛盾的是,普通投资者更倾向于为了获取50%的收益而承受15%的下跌,而不会选择为了获取100%的收益而承受30%的下跌。这虽然符合人类的心理规律,但是不符合金融行业的逻辑:从严格意义上的金融角度出发,这两种投资策略并没有什么区别(事实上,第二个选项更好,因为它可以用较少的资本获得更好的回报率)。把VAR降到每月10%有诸多原因,其一就是我们愿意打赌,承认市场内的投资者都是合格的,因此会做出有利于交易员的投资决定。 投资者对风险和时机的掌握 令人失望的是,我们发现许多投资者会犯和活跃在金融行业的其他投资者们一样的错误:他们往往会在DARWIN处在高点的时候买入,然后在它出现下跌的时候抛售,从而导致系统性的损失(这种错误交易行为造成的损失可能还会进一步加重,因为对一些买入点较好的DARWIN来说,长期持有往往会有不错的收益,而且会在下跌后迅速反弹,) 这种现象也有它自身的好处,因为我们会在他们投资DARWIN的时候对交易数据与推荐的交易模式进行对比。不管怎么说,通过将VAR减半,我们希望把投资者的“恐慌效应”最小化,增强他们对价格下跌的承受能力,以维持投资(不论选择什么金融工具,价格下跌都是不可避免的) 投资多元化,利润率和风险 毫无疑问,我们推荐投资者们采取多元化的投资策略。为了在最难以遇见的黑天鹅事件中独善其身(比如去年10月7日英镑出现的“闪电崩溃”),投资者们必须采取多元化的投资策略,以规避那些连我们的风险管理器也无法规避的异常市场动荡。 尽管如此,过度的多元化也会导致潜在利润率的降低。针对那些DARWIN超过10个而且VAR仅为10%的账户,回报率往往比较有限(这些DARWIN投资者并不认为自己有多保守)。在我们的实验中,随着DARWIN数量的增加,账户的规模会相应增长(而且DARWIN的质量也会变好)。出于这个原因,我们设计了一种机制,让投资者可以在不损失利润率的前提下进行多元化投资,不过这将是近期另一篇文章的主题,敬请期待!!! 最后,肯定会有些用户不喜欢风险水平的变化,因为他们偏好20%的风险水平。毕竟,我们无法一直取悦所有人。不信? ?为了避免用户对新上线版本的不满,我们将研究代表投资者使用杠杆的可能性,这样他们就可以加倍使用杠杆(而且,本质上他们可以继续在20%VAR的风险水平进行投资 展望未来,尽管还在概念阶段,我们还是有可能提高可用的杠杆系数,把它作为一种函数来决定账户中的DARWIN数量和它们之间的相关性(这个杠杆系数绝对不会超过我们设定的限定值)。 说到这里,我们只是介绍了新版风险管理器的少数几个新功能。在接下来的博文中,我们将更加具体的解释介绍中提到过的其他3个主要变更。 当然,与往常一样——如果您对我们的平台有任何疑问或者诉求需要寻求帮助,敬请您随时与我们取得联系:info@darwinex.com 或者与我们的专业交易员,也就是我们的驻华大使预约进行一对一技术讲解,谢谢您。 […]