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為馬丁格爾策略平反:300 年歷史的著名策略

為馬丁格爾策略平反:300 年歷史的著名策略

發佈於: 2025/12/18

為馬丁格爾策略平反:300 年歷史的著名策略

一、結論:馬丁格爾策略並非為傻瓜而設;傻瓜才會盲目使用馬丁格爾策略

在交易圈中,「馬丁格爾」通常是「財務自殺」的代名詞。在任何論壇上提及它,反彈都是可預見的:

  • 「跟你的帳戶說再見吧。」
  • 「賭徒謬誤。你小學數學沒學好嗎?」
  • 「又一個待宰的羔羊。」

然而,存在一個奇怪的悖論:這個策略已經存活了300 年。更具說服力的是,如果你查看專業量化團隊的策略庫,十個中有八個會隱藏著「馬丁格爾 DNA」。

這留下兩種可能性:要麼世界上每個專業團隊都很愚蠢,要麼那些抨擊馬丁格爾策略的人根本不了解它。我傾向於後者。

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二、馬丁格爾策略到底是什麼?(用白話解釋)

其核心邏輯非常簡單:每次虧損後將賭注加倍,直到你贏,屆時你將收回所有先前的虧損並獲得利潤。

範例:

  1. 下注$100,輸。
  2. 下注$200,輸。
  3. 下注$400,贏。
  • 結果:你贏了 $400。之前總虧損為 $300 ($100+$200)。淨利潤:$100。

這聽起來完美無缺:無論你輸多少次,一次勝利就能彌補一切。問題是?如果連敗繼續怎麼辦?

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到第 10 輪,你必須下注 $51,200。到第 20 輪?超過 $5,000 萬。

這就是它被憎恨的原因:它在理論上適用於無限財富,但實際上,你的資本是有限的。大多數人到此為止,並得出結論:馬丁格爾 = 死亡。 但如果我們停止追逐「保證獲勝」呢?

三、新視角:問題不在於策略;而在於貪婪

傳統的馬丁格爾依賴於一個病態的假設:「我最終必須獲勝,無論需要多少次損失。」 沒有任何策略——無論是馬丁格爾還是其他——可以保證獲勝。

但如果我們改變假設呢?

相反,說:「我最多會將我的賭注翻倍 5 次。如果我第 5 次輸了,我就認賠離場。」

那會發生什麼?

  • 您的 最大回撤 變成一個固定數字(100 美元 + 200 美元 + 400 美元 + 800 美元 + 1,600 美元 = 3,100 美元)。它不會無限爆發。
  • 在這 5 次嘗試中至少獲勝一次的機率在統計上非常高。

這不是「萬靈丹」,但也不是「自殺」。它變成了一種 正常的交易策略 具有計算風險的策略。如果您的命中率超過 50%,從長遠來看您可以獲利。

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區別:

  • 無限馬丁格爾: 「我必須不惜一切代價獲勝」$\rightarrow$ 必然破產。
  • 有限馬丁格爾: 「我在 X 步設有硬性止損」$\rightarrow$ 一種合法的策略。

前者是人們討厭的;後者是專業人士悄悄使用的。

四、本質:倉位大小的節奏

將馬丁格爾視為一種「恢復」心態,並遵循一個規則:「今晚我不會損失超過 3,000 美元。」

  • 沒有這個規則的賭徒會追逐損失直到破產。
  • 遵循此規則的交易者今天接受 3,000 美元的損失,但明天會回來。

馬丁格爾不是「聖杯」;它是一種倉位調整節奏。它在你正確時放大你的優勢,並在你錯誤時使用硬性止損來限制你的下行風險。

兩個先決條件:勝率 > 50% 和一個嚴格的止損。如果沒有這兩者,馬丁格爾就是一台絞肉機。

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五、為什麼這麼多人用它虧錢?

  1. 高估準確性:馬丁格爾要求基礎勝率 > 50%。大多數交易者感覺他們有 60% 的時間是正確的,但實際上只有 40% 的時間是正確的。在這種情況下,馬丁格爾只會加速你的滅亡。
  2. 缺乏紀律:他們承諾在第五次加倍時停止,但當虧損來臨時,他們會出於絕望「再加倍一次」。這就是帳戶消失的時候。
  3. 錯誤的市場條件:馬丁格爾在均值回歸(區間震盪)市場中表現出色。它會被強勁趨勢(單向移動)所毀滅,這些趨勢從不回調以實現那「一次勝利」。
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六、你能使用它嗎?

是的,但前提是你符合這三個條件

  1. 預測優勢:你的入場準確性必須 $> 50\%$。如果你無法判斷方向,任何策略都救不了你。
  2. 鐵腕止損:事先決定最大「步數」。如果你達到上限,接受損失。沒有例外。
  3. 市場選擇:在震盪市場中使用;在明確的趨勢階段遠離。
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七、最終想法

馬丁格爾策略被誤解了 300 年,因為人們只看到「加倍下注」卻忽略了「硬上限」。

菜刀是一種工具;在瘋子手中,它就是武器。

  • 一個賭徒使用馬丁格爾策略尋找「穩贏」並走向毀滅。
  • 一個交易者使用馬丁格爾策略作為紀律性工具來管理資金。

下次有人告訴你「馬丁格爾是個死亡陷阱」時,問他們:「你說的是無限賭徒版本,還是風險管理的專業版本?」它們共享一個名稱,但其本質完全不同。

免責聲明:交易涉及風險。本文不構成投資建議。

您希望我根據不同的勝率,幫助您計算有限馬丁格爾序列的具體獲勝機率嗎?


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