市场波动性对零售交易者交易成绩的影响- 嘉盛集团官网

高波动性下的情形

当波动性处于高位时，零售交易者成群结队地涌入市场，追寻令人兴奋的超额回报。很多交易者在低波动性期确实取得很好的成绩，但情况并非总是如此。

因为担心错过好机会而冲动之下做出冒险的决定，结果可能对业绩造成负面影响 – 这方面的例子有年初GameStop股价飚升时发生的情况。

2021年迄今波动性收于30上方只在四个交易日出现过，时间都是1月底 Reddit交易者对峙对冲基金之时。从那以后，波动性都处于15-20附近较为温和的水平。

当波动性下降时很多交易者离场等待波动放大，成交量因此通常萎缩。但我们的看法是，低波动性期交易的风险较小，是制定交易计划并保持交易纪律的好时机，可以利用较低的市场波动做出更好的交易决策。

交易者是在高波动还是低波动环境中表现更好？

我们分析比较了1万多名交易者在高波动期间和低波动期间的交易成绩，以期总结一些行为规律。总的来说，在波动性不高（即低于30）的时候，交易者的回报率要比波动性大的时候高出21%。

我们还发现有41%的交易者在市况震荡时的表现不同，其中有部分可以取得更好的成绩。这些人持有的盈利头寸更大而亏损头寸大体相埒，能够在波动性高的时候控制风险并利用较大的波动捕获更高的回报。

而其他人就没那么幸运，反而遭受了亏损。这些交易者实际上持有的盈利头寸较小，或者说很难保持盈利头寸持续足够长的时间，等到可以捕获盈利的时机。雪上加霜的是，与此同时亏损头寸因为没能将额外波动性纳入考虑并随之修正而不断扩大。

总而言之，交易经验不足的交易者在波动性较高的环境中更难守住大型盈利头寸的同时遭遇亏损头寸的放大。

为什么交易者在波动性不高时表现较好？

对新手来说，高波动性环境实际上可能是最坏的交易启动时机。如果一开始就取得好的成绩 – 而原因可能仅仅是运气好 – 会造成盲目自信。一旦真正恶劣的日子来临，新手交易者可能还没有机会真正熟悉交易，账户就已被摧毁。另外，高波动性可以造成多种行为偏差，其可以给交易成绩造成负面影响：

从众本能

从众本能是指交易者假定其他交易者已经做了研究，所以自己不做分析，而是根据其他人的想法做出交易决策。

当有这种想法的人数达到足够的程度，可能形成泡沫。这种新出现的市场情况可能打得没有经验的交易者措手不及，年初GameStop的例子可作管中窥豹。

厌恶亏损

厌恶亏损的心理可以导致交易者做出不理智的行为。相同程度的亏损和盈利，人类对前者的感受更为激烈。所以，在市场不稳定时，即使盈利和亏损的程度相同，交易者对亏损的感知还是更为强烈。所以，为了避免再次亏损他们开始冲动地做出不理智的决策。

害怕错过

市场波动性高的时候害怕错过(FOMO)的心理发酵，做出不理性交易的几率增大。在害怕眼下错过一个很好的市场机会的心理作用下，交易者忽视自己的交易计划，做出风险程度较高的交易。

巴菲特曾说过，“他人贪婪我恐惧，他人恐惧我贪婪”。而害怕错过的交易者背道而驰，循环于慌乱买进和恐慌卖出。

波动性如何影响我们的交易？

知晓波动性如何影响我们的表现方可扬长避短。比方说，如果我们在低波动性环境中感到焦躁无聊，则可能会过度交易，而如果面对高波动性感到紧张不安，可能将交易头寸放大到不必要的程度。

反过来也成立。如果低波动性有助于我们保持冷静，则可望获取在缓慢交投的市况中保持交易纪律的宝贵体验，而高波动性或许让我们的交易单子有机会在适合自己的时间周期内成交。

我们需要做的就是了解自己属于哪种类型的交易者。

	表现良好	表现不好
高波动性	充满活力	兴奋
低波动性	平静	无聊

交易者如何应对？

每个交易者都应该了解自己在不同的市况下的优势与劣势所在。

在较为平静的市况中，经验不足的交易者的压力较轻，是练习交易纪律、良好管理风险的理想时机。

而在快速变化的市况下，阻止巨额亏损的交易单子异常扩大至关重要。

整体而言，如果市场某天处于高波动性，那么89%的可能性第二天也是高波动日。记住这点很重要，不要坐等繁忙日子，也不要等到后期待市场迅速冷却，因为历史告诉我们，实际情况并不是这样的。

而中等程度波动性（VIX在10-30）的一天后跟着另一个中等程度波动交易日的几率为98.6%。所以，同样重要的一点是，不要期待没有实现的高波动性。

其它一些值得关注的事实：

标普500指数在高波动日下跌的可能性更高（几率为54%）
标普500指数在波动性指数低于30时上涨的可能性更高（几率为56%）
波动性极低（低于10）的日子更多地出现在每周的周五以及每年的12月
高波动性（大于30）日更多地出现在每周的周二和每年的10月

市场波动性确实影响交易者的交易成绩。平均而言，交易者在波动性不高时的交易成绩较高 – 即使部分经验丰富的交易者可以抓住波动放大的机会。请确定我们是擅长在波动性高还是波动性低的环境中交投并相应调整交易策略。

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