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資金控管的重要性與方式

James期貨分析師

由於金融商品市場的價格變幻莫測,加上使用在預測價格變化的技術分析方法有落後指標的盲點。而根據『效率市場假說』理論,大多數從基本面所得到的資訊也多數已經反應在價格之上,所以投資人也無法依靠已經公佈的資訊獲取超額的報酬。因此,除非是神,否則任何投資者都無法保證自己在交易上可以達到百分百的勝率。而資金控管就是確保投資人在行情不如預期,交易虧損之際還能夠維持原有的操作規模,不會被市場所淘汰的方法。筆者在市場擔任營業員的這些年來,看過許多操盤高手,在連續獲利之後,志得意滿之餘,輕忽了市場的風險,因而在沒有作好資金控管的情況下,建立了滿倉的部位,但是由於一個出乎預料之外的反向大跳空缺口,將他之前的獲利全部侵蝕殆盡;有些運氣更差的,甚至連本金都賠光還不足以支付虧損的金額。
資金控管不佳,造成交易重大虧損的案例,較遠的有2004年319的2顆子彈事件,2010年的歐債危機,都造成沒有執行資金控管的投資人重大的損失。近期則是2011年8月5日,美債被調降評等,拖累台股跳空下跌,某位市場的中實戶由於在選擇權的操作上沒有做好資金的風險控管而造成鉅額的違約即是一例。
 
資金控管的方法除了嚴格的執行停損與停利(尤其是停損)之外,還需要考慮每次投入市場的金額,這一點在期貨與選擇權的操作上尤其重要,期貨的槓桿倍數大約在10~20倍之間,選擇權的槓桿倍數更高,大約在20~30幾倍之間,但有時候會高達4、50倍之譜(注),而投資人只用其合約價值的10分之一、20分之一,甚至更少的金額來持有部位,在資金的控管上更加應該小心謹慎。
市場上對於該使用多少倍的保證金來操作一口期貨或選擇權,眾說紛紜,有人說3倍,有的人說5倍,但也有更極端的說只要用剛好1倍的保證金就可以了;其實要使用多少倍的保證金來操作,主要在於個人對於風險的偏好程度。因為市場的報酬與風險是相對的,有高風險,自然就會有較高的報酬。但是,太高的風險卻又有淪為賭博的嫌疑,因此先行制定一套資金控管的方法,才能在操作上得到長期而穩定的績效。


資金控管等於是風險控管,良好而有效的風險控管,可以讓自己的資金遠離風險,也就是孫子兵法在【行軍篇】所闡述的『不置險地』的觀念。
以下介紹2種資金控管的公式給大家參考
★利用凱利公式來設定要達到資金成長的目標所要交易的部位
凱利公式:


其中
f*為可以進行投資的現有資金
b為獲利的比例
p為獲勝的機率
q為失敗的機率,等於1-p
假設交易有70%的獲勝率(p=0.7,q=0.3),而每次獲勝時,可得到投入資金0.6倍的利潤(b=0.6),則投資人只能在每次交易中投入20%的現有資金(f*=0.2),以最大化資金的長期增長率
★計算每次交易需投入多少比例的現有資金的方式
FK=[(WL+1)*Pw- 1]/WL
其中WL=平均每筆獲勝交易的獲利金額/平均每筆失敗交易的虧損金額
Pw= 獲勝交易的筆數/所有交易的筆數
假設某個選擇權賣方交易策略平均每筆的交易可以獲利10,000元,平均每筆失敗的交易是虧損15,000元,獲利的交易筆數占所有交易筆數的比例是65%。所以每次交易該投入的金額是:
WL=10,000/15,000=0.667
Pw= 0.65
FK=[(0.667+1)*0.65-1]/0.667=0.12=12%
代表要投入現有資金的12%去進行交易,才能夠最大化資金長期的增長率,如果手上有10萬元資金的話,代表每次要投入1.2萬的資金做為建立選擇權部位的成本。
投資之前首先要評估的是自己所能夠承擔的風險,也就是虧損自己所能夠輸的錢,舉債來投資的行為千萬要避免。再來才是設定自己所想要的投資報酬率以及要達到獲利目標所需要投入的資金,使用的交易策略以及部位。才能夠讓自己的資金遠離風險,進而穩定的成長。
 
(注):槓桿倍數的計算:
標的物報價*跳動值/原始保證金
舉例:

1.小台指期貨的槓桿倍數

假設小台指期貨的報價等於8000點,一個跳動點50元,原始保證金23,000元,則槓桿倍數為:8000*50/23,000=17.39倍

2.選擇權的槓桿倍數:分為名目槓桿倍數與實質槓桿倍數 

假設小台指期貨的價位是7750點
7700買權履約價的成交價170點,Delta絕對值等於0.55
7700賣權履約價的成交價120點,Delta絕對值等於0.45
則:
7700買權履約價的名目槓桿倍數:(7700*50)/(170*50)=45.3倍。實質槓桿倍數:45.3*0.55=24.9倍。
7700賣權履約價的名目槓桿倍數:(7700*50)/(120*50)=64.2倍。實質槓桿倍數:64.2*0.45=28.9倍。
  
(本文收錄在我的新書『選擇權36計~~一周型選擇權實戰交易全攻略』。本書預定在今年底由寰宇財金出版公司出版)
  

本文內容僅供參考,無任何買賣建議,投資人應謹慎評估,風險自負。

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