Dizendo a verdade, o #事件合约 é mais adequado para a fase de capital pequeno. Assim que o capital cresce, suas limitações ficam cada vez mais evidentes.
O maior problema é o limite de crédito. Mesmo que você realmente pegue um bom trecho de mercado, numa única operação o máximo que dá é fazer 1250U. Para quem opera com capital grande, esse espaço realmente é pequeno demais; normalmente, num contrato comum, ao capturar alguns pontos, o lucro pode até ser mais direto do que fazer várias operações de evento.
Mas se o principal não for grande, a vantagem dos contratos de evento fica bem clara: alta eficiência no uso do capital, e a conta cresce mais rápido.
Desta vez, eu comecei com 300U e, ao longo de alguns meses, cheguei a 70000U. Na fase de capital pequeno, realmente parece que esse método é bem eficiente. Porém, quando o capital aumenta, ao fazer eventos operação por operação, você sente de forma bem mais nítida que o limite de crédito começa a pesar.
Com esse tamanho de capital agora, eu prefiro fazer contratos normais: quando o cenário está adequado, pegar alguns pontos e “rodar” alguns milhares de U fica muito mais conveniente.
Mas, seja para contratos de evento ou contratos normais, o que realmente é difícil não é colocar a ordem, e sim controlar as emoções. Muita gente não deixa de entender o mercado; o problema é que, após algumas perdas seguidas, começa a repor posições, aumentar o lote, e no fim devolve tudo o que tinha ganhado antes.
Por isso, para iniciantes ou pessoas que tendem a se emocionar, eu prefiro recomendar a quantificação (quant). Defina antecipadamente as estratégias, o tamanho de posição e as regras de stop loss; só executa quando as condições forem atingidas. Assim você não fica inflado por uma sequência de vitórias, nem perde a cabeça por uma sequência de derrotas.
O maior valor da quant não é garantir que você acerte todas as operações, e sim ajudar a manter a disciplina. Em comparação com fazer tudo no “feeling” e acabar desordenando, executar por muito tempo um conjunto de regras verificadas tende a ser, pelo menos, mais estável e facilita controlar o risco.#量化 #事件
O maior problema é o limite de crédito. Mesmo que você realmente pegue um bom trecho de mercado, numa única operação o máximo que dá é fazer 1250U. Para quem opera com capital grande, esse espaço realmente é pequeno demais; normalmente, num contrato comum, ao capturar alguns pontos, o lucro pode até ser mais direto do que fazer várias operações de evento.
Mas se o principal não for grande, a vantagem dos contratos de evento fica bem clara: alta eficiência no uso do capital, e a conta cresce mais rápido.
Desta vez, eu comecei com 300U e, ao longo de alguns meses, cheguei a 70000U. Na fase de capital pequeno, realmente parece que esse método é bem eficiente. Porém, quando o capital aumenta, ao fazer eventos operação por operação, você sente de forma bem mais nítida que o limite de crédito começa a pesar.
Com esse tamanho de capital agora, eu prefiro fazer contratos normais: quando o cenário está adequado, pegar alguns pontos e “rodar” alguns milhares de U fica muito mais conveniente.
Mas, seja para contratos de evento ou contratos normais, o que realmente é difícil não é colocar a ordem, e sim controlar as emoções. Muita gente não deixa de entender o mercado; o problema é que, após algumas perdas seguidas, começa a repor posições, aumentar o lote, e no fim devolve tudo o que tinha ganhado antes.
Por isso, para iniciantes ou pessoas que tendem a se emocionar, eu prefiro recomendar a quantificação (quant). Defina antecipadamente as estratégias, o tamanho de posição e as regras de stop loss; só executa quando as condições forem atingidas. Assim você não fica inflado por uma sequência de vitórias, nem perde a cabeça por uma sequência de derrotas.
O maior valor da quant não é garantir que você acerte todas as operações, e sim ajudar a manter a disciplina. Em comparação com fazer tudo no “feeling” e acabar desordenando, executar por muito tempo um conjunto de regras verificadas tende a ser, pelo menos, mais estável e facilita controlar o risco.#量化 #事件
