期貨交易約法三章
期貨交易約法三章
第三條,資金管理上嚴格控制頭寸使用：1、輕倉而入，不重倉及不頻繁交易。入市資金控制在不超過50%。2、只能在盈利的頭寸上加碼，不可以在虧損頭寸上再增加頭才，把保護性止損指令設置在盈虧平衡點。
多年的股市投資我已習慣於重倉交易，通過學習我知道這在期貨市場中是個大忌。而止損是我能在十多年的投資經歷中小虧大贏，最終賺錢的保障，而期貨也十分重視此點，因此此原則得堅守。
如何運用資金管理來改變期望值交易系統
SOP
我當初看《通》的時候，並不覺得怎麼難以理解
不過，後來看到論壇上討論的有關於期望收益的話題，以及因此而引申出來的大R和成功率等等
忽然就感到不少朋友真的是好像沒有看懂這本書
於是我便私下和一位朋友交流，問覺得這本書怎麼樣？
這位朋友說，確實看不太懂
我當時有些無語了
昨天見到T兄在別一論壇的帖子，只看了一個標題，便在這裡回了一張帖子
今天粗粗瀏覽了內容，覺得大家還是有些誤解，大家的討論好像是把賺錢與否同期望收益聯系在了一起
其實，賺錢不等於期望值為正，虧錢不等於期望值為負
T兄說“如果有一套正期望值交易系統，資金管理可以有效的提高期望值。”
因為期望收益只是無數次後系統平均單位收益
所以，嚴格來說，資金管理並不能降低或者提高系統期望值
至於它們的關係，可看《通》書176頁的敘述，尤其是那句黑體字“只有根據你資本的大小聰明地進行頭寸調整，才能在長期實現你的期望收益”
為便於理解，我舉個很簡單的例子【BINGO收集整理】
去玩輪盤賭的賭大小，賠率1：1，下注了2次
第一次賭大，投100元，輸了
第二次還賭大，投500元，有了
兩次累計盈利了400元，然後兌現籌碼回家
可是，我們不能在回家路上天真的想，那個賭場的輪盤賭戲是正期望值的
當然，如果T兄所計算的是這2次下注的期望值，則又另當別論
T
賺錢不等於期望值為正，虧錢不等於期望值為負
期望收益只是無數次後系統平均單位收益,如果期望值為正那為什麼不等於賺錢？
SOP
T兄，可能你沒有很仔細的看《通》
此書的很多地方其實一直在談論這件事
還記得那個實驗嗎？40個博士玩一個正期望的投注游戲，卻有95％的人都玩虧損了
T
那麼運用聰明地進行頭寸調整，是否可以改變負期望值！
SOP
不能
T兄，恐怕你還是沒有很好理解期望收益的涵義
我前面說過了
“賺錢不等於期望值為正，虧錢不等於期望值為負”
還有我舉的那個輪盤賭的例子
"因為期望收益只是無數次後系統平均單位收益
所以，嚴格來說，資金管理並不能降低或者提高系統期望值"
T
好像在那個論壇中，討論把賺錢與否同期望收益聯系在了一起，
而賺錢不等於期望值為正，虧錢不等於期望值為負是對的。
理清了。期望值是一個概念。
期望值是一個單純的概念，應該於賺錢區分開。
正期望值交易系統，在長期操作中虧損，可以用頭寸調整來解決。
負期望值交易系統，在長期操作中虧損，無任何資金管理方法解決。
boy
實戰交易中的所謂正期望值交易系統，
應該是相對於過去的行情來說的吧。
由歷史資料檢驗一個交易系統是正期望的，
並不能保證在將來一段時間內是正期望的。
例如：設計了一個交易系統，
經過檢驗，在過去十年內的十個市場中都是正期望的，
但有可能在第11年虧錢，
而合計11年卻仍是正期望的;
又有可能第11年還賺錢，但第12、13年虧錢，
合計13年系統又變成負期望值了。
這是很正常的事情【BINGO收集整理】
還可以表達的更簡潔些：過去有效的方法並不代表在未來一定有效
這是交易之命門，但也是交易的魅力所在
如有永恆的萬能聖杯，那任何市場都將土崩瓦解
boy
舉例說明：
正期望值交易系統：過去二十年合計為正期望，
在長期操作中虧損：在過去十年中合計虧損，
可以用頭寸調整來解決：頭寸調整能解決什麼呢？
過去的已經有定論了，
未來的不可預測，
若想賺錢的頭寸放大，虧錢的頭寸縮小，
你又如何保證頭寸調整后行情會向有利於你的方向發展呢？
由此，SOP兄說：“嚴格來說，資金管理並不能降低或者提高系統期望值"
ll1
我不太相信期望值這個概念
我覺得用風報比更好
期望值建立在歷史資料測試的基礎上的
歷史不會簡單的重複
過去的正期望值在未來的可靠性要打一些折扣
機械交易系統與其說客觀
不如講在交易中更加主觀
它不折不扣地執行了系統設計者對行情的主觀看法
（甚至講是主觀地對未來相當長時間的行情預測）
而我覺得市場的變化是微妙的
它不可能簡單地重復過去的模式
魔鬼在細節中
對於機械交易系統
個人覺得它的設計理念是很好的：
排除情緒對交易的干擾
但它從一個極端走到了另一個極端
如果我們能堅守我們的交易原則
再適當加以一些彈性
應該可以取得更好的績效
而期望值卻是一個死板的歷史資料
在《高級技術分析》中講到
一套正期望值的系統連續虧損時
該怎麼判斷它是否繼續有效
建議設定一個系統的止損位
我看了有點害怕：賭這個系統的對錯未免賭注下得太大了吧！
不過該書倒是一本好書
無論做不做機械交易系統看看它都有不小的收獲
主要看看機械交易系統的弱點在哪
對使用任何交易方式的人都有一些啟示
boy
風報比中的風險是可控的，
但報酬就難以估計了，
這主要看操作者的經驗了。
T
40個博士玩一個正期望的投注游戲，卻有95％的人都玩虧損了,那麼運用聰明地進行頭寸調整,不是可以賺到錢嗎？未來是不可測的，但理論上是可行的。.
在長期操作中虧損：在過去十年中合計虧損，我們所討論是的在十年中的曆史資料中，運用聰明地進行頭寸調整，來改變曆史虧損狀態。
一個是歷史資料，一個是未來資料，我認為討論歷史資料可以提供一些交易系統的缺陷，未來資料是不可測的，我們無法提高。
boy
投機者永遠只能操作未來，
而無法操作過去。
除非歷史會簡單重複，
否則這種改變對操盤無意義。
炒客
我們應該運用歷史資料來測試交易系統，尋找交易系統的缺陷，從而改善系統。
未來是不可預知的，不可能測試未來。
書本中的交易系統也是通過歷史資料的測試加以改善的。
如果測試歷史資料改善系統無意義，那麼，我們還能做什麼？
測試歷史資料改善系統當然有意義，
但這不應該是重點，【BINGO收集整理】
重點要看系統能持續作用的基礎是什麼，
也就是說在實戰運用交易系統時以什麼標準判斷歷史是否仍會重複。
SOP
如果我們覺得我們使用的方法是有意義的
那麼，其實我們的方法都是在用歷史去交易未來
所以，不管是承認也好，不承認也好；或者是主動也好，被動也好
我們都在不知不覺中預設了歷史會在未來得到重演
當然，明智的交易者知道這不是必然的
因此，我們會在方法中加入各種自我保護的手段
另外，在交易的過程中
如何判斷自己的方法是“過時了”，還只是遭遇短暫的不應期，這也是很考驗交易者功力的
如果是“過時了”，那麼該如何修正
如是陷入短暫的不應期，那麼，該怎樣安然渡過使自己受傷最小
至於T兄主帖中的兩個問題
《通》有比較好的解答了
ll1
相同的消息市場有不同的解讀方式
如果解讀方式相同那行情就趨於重複
如方式不同那結果就不同
主要考慮方方面面的綜合情況
不過非常複雜
但最終會反映在市場的走勢中
最好不要試圖比市場聰明！
比爾·威廉姆斯講的一句話很好：
每個人交易的是他們自己的信仰系統！
盈利來源於什麼？
我們經常看到的投資心得，其實也就是上面各方面的點點滴滴。成功的交易者之所以成功，其實都是具備了一個完整的交易系統，並持之以恆的堅持而成功的。而大多數失敗者之所以失敗，也就是敗在了一個不完整的交易系統上。
記得我初入股市，我們經常醉心於各種深奧複雜的技術指標和形態，細心研讀，日日分析。我們所讀到的大多數股評，其實也是對消息面、基本面進行的分析預測。但結果呢？大多數人還是虧損的。原因何在？因為所有的分析預測，只能滿足“如何入場”這一個條件，而作為成功的交易系統，只具備一個條件是不能成功的，同樣重要的“止損”、“出場”、“資金管理”這幾個條件，被我們忽略掉了——殘缺的交易系統，絕不可能帶來長期的盈利！就如炒菜，只知道什麼時候放菜進鍋，卻不知道掌握火候、放多少油鹽醬醋、何時出鍋上桌…這怎麼可能作出美味可口的菜肴呢？日常生活的道理，其實同樣能夠給我們的市場交易帶來啟發。【BINGO收集整理】
所以，請問問自己：你的系統是完整的還是殘缺的？
一個成功的系統，除了應當是完整的之外，還應當是穩定的，即上面所說的4個要素，其規則都是統一穩定的，這樣才能實現長期盈利。如果其中的某一個因素經常變動，將會造成系統的動盪從而影響最終效果。同樣以炒菜為例，今天放一點點糖，明天放很多糖，今天開猛火，明天開小火，煮出來的菜能是一個味道麼？隨便買一本菜譜，上面都大會標誌明每份材料、調料的用量、火候、時間、順序等等，而且都是比較精確的，這樣才能保證最後的菜肴味道統一。
所以，再請問問自己：你的系統是穩定的還是變動的？
成功，就是簡單的事情持續做。要在投資市場上取得成功，請拿出筆和紙，列出下面的幾個問題：
1、我平常是如何入場的？有什麼規律嗎？（如果有，寫下來）我的規律如果告訴我從來不接触股票的家裡人，讓他們來入場，情況能和我一樣嗎？一年以來，我按照這個方法入場，正確和錯誤比率是多少？（指漲跌方向是否符合預期）我一般多久交易一次？這樣的交易頻率是否影響到我的生活？值得嗎？我習慣作什麼板塊？這樣做有什麼優缺點？哪種板塊是我最順手的？
2、我下單之後是怎樣止損的？在什麼條件下，止損需要變動？如何變動？結果怎樣？【BINGO收集整理】
3、我如何出場？每次我是臨時出場還是掛單出場？跟我原來的預期有什麼不同？結果怎樣？
4、賺錢了我會幹什麼？虧錢了我會怎樣？每次我如何動用資金？動用的資金如何增減？
研制交易系統的總路線
我的交易系統
交易系統與讀書
1、交易時機的選擇：
主要是看大盤是否適合進行交易。這方面的書其實很多，但我最喜歡的是《專業投機原理》，它對道氏理論的論述，1-2-3法則的應用以及各種基本分析讓我受益匪淺。
2、選股：
時機到了當然要選擇適合操作的個股。在這方面我喜歡的書有《多空交易祕籍》，這本書對股票的選擇寫的非常系統化。其次是《操作生涯不是夢》，其中的三重濾網實在值得借鑒。此外《笑傲股林》這本書中對形態的分析實在是不錯。【BINGO收集整理】
3、介入時機的選擇：
個股選擇出來的，當然要把握進入時機。這樣可以提高自己的勝算，提高自己的心理承受能力。這方面的書有《高勝算操盤》，書中所描述的多重時間構架，相當的精彩。《專業投機原理》中的風報比也值得多讀讀。還有《期貨交易策略》對介入也有相當精彩的描述。
4、倉位控制：
找到介入時機了當然要決定自己的介入倉位。倉位的控制其實是和操作的周期與風險的大小密切相關的。對這方面我還是喜歡不斷的讀《期貨交易策略》，裡面的描述其實相當精彩。此外，《高勝算操盤》里也有相當的描述。
5、賣出時機的選擇：
買入了當然就要賣出，說實話這個賣出其實是交易中最難把握的地方。因為它還常常和倉位控制，買入點的選擇，自己的心態密切相關。有時候其實3、4、5是結合在一起的，常常要反覆進行。這方面的書不多，自己認為還可以的有《多空交易祕籍》、《高勝算操盤》。
6、心理控制：【BINGO收集整理】
操作的成功與否與心理控制密切相關，這是交易至關重要的部分。這裡面《金融怪傑》是這方面學習的精品，《高勝算操盤》中的描述也相當精彩，不過有點囉唆。但話又說回來，有些方面就是再囉唆也不為過，因為它太重要了。還有《期貨交易策略》也值得一讀。
大家還有什麼補充的呢?討論一下啊。我的交易系統還有什麼欠缺呢，說說看。
交易、交易系統和控制雜談
策略交易保障穩定獲利
的歷史績效驗證
1988年2月2909進， 9 月開徵證所稅事件， 大盤19根無量跌停， 當月最低5585 ，收6226 ，以此點當成出場點，計獲利663，400元，掌握住波段的56、89﹪漲幅。
12、636 至 4796的走勢(1985年 7月至1988年9月 )
1985年9 月714進，1986年 4月915 停利出場； 6月 951進 ，8 月934 停損出場 ；10 月948又 進，這次真的要上漲了，1987年 6月1696停利出場 ；7 月突破前月黑棒 實體頂端1879進 ， 10 月3767停利出場。總計這段獲利564，000元，掌握住波段的67、79﹪漲幅。
13、421至 969的走勢( 1982年8月至1984年5月 )
1983年3 月 515進 ，1984年10 月852停利出場 ，總計這段獲利67，400元，掌握住波段的61、5﹪漲幅。
14、188至 688 的走勢( 1974年12月至1978年10月 ) 【BINGO收集整理】
1974年1月收長紅，一 舉突破前月黑K兩倍以上之實體， 對於這種情形我建議還是等月收 ，下月破本月最高價再行動，以免生成騙線的行為。 2 月260 買一口， 三月 最低243完全跌破前月低 244 ，這種情形也是在考驗投資人的信心，要等下月開盤才決定去留， 因為一月 是長紅，二月小紅， 可以設長紅的實體一半的位置-- 220作為停損， 果然4月一開盤就上， 化解了一場危機 ，是故 起始保證金最好是維持二倍的優勢， 比較禁得起盤勢的震盪。1975年11月 328 停利出場， 1976 年1月331再度上車，1976年6 月358停利出場。月線圖上觀察， 這是極為 反覆的拉拒行情 ，多空都是吃力不討好的。
1976年12月 318進， 1977年3 月331停利出。1977年9月 359 終於逮到了波段行情，1978年11月622停利出場。
總計這段漲勢獲利74，600，掌握住波段的74、6﹪漲幅。 這個績效不但沒有虧錢還是創利的，可見作波段還是較短線進出有利。
15、93至 514的走勢( 1969年 12月至1973年 12月)
1969年7 月100進 ，1971年8 月129停利出。 1971年12 月129進， 1974年 2 月451停利出場。總計這段漲勢獲利70，200，掌握住波段的83、38﹪漲幅。
16、 92至 111的走勢 （ 1967年1月至 1968年3月）
1967年2 月96進 ，1968年4 月104出場 ，總計這段漲勢獲利1600，掌握住波段的42、11﹪漲幅。
討論
所謂波段操作一定是順勢追蹤系統，這才符合字面本義，這幾年我一直在研究 可以一波到底操作的技術分析工具， 經歷史資訊驗證， 這套系統 使用在月聯機成效最佳，真可以買了睡安穩的覺。
本文全面檢討1967-2003年間這37年來，台股的所有月線資訊盡收眼底，經過整理 將要點歸納如下。
①、總計37年間 出現大小上漲波段共16次 ，使用此系統操作虧損的次數是2次，也就是說 利用此指針 ，有87、5﹪的機會， 在波段退出後結算將會是創利的 。虧錢的兩次，一是 3845至 5141 那段，輸 59800 元；一是3098 至 5091 那段，輸 12400 元， 所幸金額都不大 。總結這兩次失敗的原因 ，皆是 波段延續的時間太短 ，都是上漲3個月 ， 此系統設計的原理扣除掉 月線突破與跌破 頭尾的兩次，最少要有4個月以上的波段， 才符合本系統使用。 值得慶幸 的是，台股這幾十年來的上漲波 ，基本上 皆 在延續的時間上符合 此要求。如3740 至6719這一段上漲雖僅4個月，操作也是創利的。
②、在創利的14次中， 按照金額多寡從低至高的順序排列 ，其結果如下：1600 、67400 、 70200 、 74600、 170200、 218400、 243600 、270000(本波尚未退出) 、353200、 562800、 564000 、566400 、663400 、919200元 。 扣除掉 前面4次 系56-74年間，指數在1000點以下的金額 不足10萬元 不計 ，剩下的十次其均數是453，120元， 我們注意到它已出現了規律 ：21-27 萬 一組 ； 35 萬單獨成一組 ；56-66 萬一組 ； 超過90萬的自成一組。以此次上漲為例， 下一關將是 35萬，以及 均數45萬，換算成上漲的點數將落在 6390 點與6890 點間。
③、在創利的14次中， 利用此系統掌握住整個波段的上漲幅度其百分比例，從低至高的順序排列( 不計此次上漲波 )，其結果如下：31、39 ，35、24， 36、66， 40、47 ，42、11，56、61， 56、89 ， 59、1， 61、5， 67、79 ，74、6 ，79、49， 83、38﹪。平均是55、79﹪，超過半數 。也就是說利用此系統的績效， 能掌握注全部上漲幅度的五成五， 算是還不錯的指針了 ，略差於周新三價線的績效。參閱 拙文 《新三價線的活用- 重要篇》。最主要的是，利用此系統每月月底才看一次線圖，能有此佳績 誠屬不易。
④、運用此系統從發出買訊至波段高點出現， 按照時間由小至大的順序，排列如下：2、 2、 2 、5、 5、5 、 6、 6 、7、 7、 7 、8 、9 、11、 14 、18個月，(有幾次--- 74年以前，買進後下一兩個月內，因行情處於打底階段， 隨即停利出場的不計 )，其均數是7、1個月。要特別注意5-7這幾個月密集出現，所代表的意義， 占了所有資料的一半。也就是說利用此系統進場後，大約經過半年的光景，就要考慮 中長期頭部可能即將發生了。 因為此系統的進場點，已經晚人家一兩個月了，【BINGO收集整理】
⑤、為了改善此系統 使其趨於完善， 最主要的是出場點的拿捏 還可再加強 ，或是 與日或周新三價線搭配，在一口單的獲利已經超過35萬元時，或是時間已經超過半年時，要隨時留意大盤是否有作頭的跡象 。這幾年 行情 應該也是 來回打底的情況居多的，扶搖直上的機會不大 ！可利用 其他指針搭配，互相勘察，其具體實施步驟 ，容深入研究過後再作報告。
結語
這套操作系統 我一直有在注意與零星套用， 但是尚未有系統的完全用在實戰上 。 今日具體成文， 又有歷史資訊的佐證 ，當屬可信。最主要的，這是屬於懶人指針的一種 ， 不看盤 、不畫線 、不聽消息、 一個月久久才看一次線形即可， 憑著目視即可應對 。這很適合 長年在外工作的上班族使用， 大概 今后要再搜尋比這套還優秀的系統也是較困難的。
本波段上漲， 參照此系統的曆史
尋找大回報交易
穩定贏利交易系統的原理及其構造
Ⅰ、“知人者智，自知者明。勝人者有力，自勝者強”。
Ⅱ、“重為輕根，靜為躁君。是以君子終日行不離輜重。雖有榮觀，燕處超然。”
〈〈孫子兵法〉曰：
Ⅰ、“昔之善戰者，先為不可勝，以待敵之可勝。不可勝在己，可勝在敵。故善戰者，能為不可勝，不能使敵之必可勝。故曰：勝可知，而不可為。不可勝者，守也；可勝者，攻也。守則不足，攻則有余。善守者藏於九地之下，善攻者動於九天之上，故能自保而全勝也。
Ⅱ、“智者之慮，必雜於利害，雜於利而務可信也，雜於害而患可解也。用兵之法，無恃其不來，恃吾有以待之；無恃其不攻，恃吾有所不可攻也。是故，勝兵先勝而後求戰，敗兵先戰而後求勝。”
從這些經典的名言裡，我們可以知道對於股市交易而言：風險控制首先是自我的控制。最大的風險是不知道去控制風險。不必害怕投資風險，只怕風險未被控制。最危險的風險是人為因素造成的因而是能控制的。只要我能避開風險，我就一定能賺到錢，而不會使用止損就會破產。利潤其實是風險控制的產品，因此風險控制怎麼強調，也不過分。
還有兩個經典的定理來描述對風險的控制：一個是：“鱷魚理論”，即當你被鄂魚咬住一支胳膊的時候，應該怎麼辦？——那就是你千萬別掙扎，丟掉一支胳膊，趕緊跑，否則你將賠掉另外一支胳膊，並且最終你不可能活著回來。三十六計，走為上計。走就是跑的意思，所以控制風險的機制要迅速而有效。
另一個是：“墨菲法則”。它揭示的了一種獨特的社會及自然現象。而其適用範圍卻極其廣泛。它的極端表述是：“如果坏事有可能發生，不管這種可能性有多小，它總會發生，並造成最大可能的破壞。” 墨菲法則重視的是可能性，包括那些小概率事件，強調事物的變化及不確定性，如果某件事有可能變壞的話，這種可能就會成為現實！這警示我們必須防微杜漸防患於未然。比如那些沒有建立保護性止損委托的交易，和由於不謹慎而持有過多的倉位，都是危險的。
好了，我們開始講一下一些具體的控制風險的操作設計。首先必須進一步明確的是，在交易系統裡，風險控制是一種操作方法或操作模式，而不是分析的方法或技巧。其所著眼和針對的，是您資金帳號里總市值的風險控制，而不僅僅是針對的某支股票。這樣其實風險控制就包含了倉位配置、資金管理層面的含義。具體方式我們可以設定幾類，比如：
①、以頭寸風險為基礎設置止損，任何一筆交易都不能出現2%以上的風險。該方法，著眼的不是某單支股票的止損幅度問題，而是通過控制總資金的一個固定比例作為每次下單所設定和允許的最大虧損來進行風險控制的。
②、設定合理的風險/收益比。一般情況下，合理的風險/收益比應大於1：3。也就是說，你能接受的最大“合理風險”是五元而獲利潛能就應當大於等於15元，只有這樣的獲利潛能才值得去操作，否則不與考慮。
③、根據自身情況，合理選擇和設定比如“風險系數”（即：總收益與最大浮動盈虧間的比值，該系數描述了取得這樣的收益需要冒多大的風險。）盈虧比例（勝率）、最大連續虧損次數、等等。
以上這些都是行之有效的操作方法，是實戰中的規則。朋友們由此可以對操作、對交易的重要性有了更進一步的體會了。當然，我們還有一些理念的、軟性的風險控制思路和原則。比如：【BINGO收集整理】
①、避免在漫漫跌勢熊徒中去買賣股票，因為那樣做很容易頻頻触發止損命令。熊市操作的資金，應嚴格控制。比如一般不宜超過總資金的15%。有的朋友對此也許會有比較深刻的體會，若在本輪熊市中，您動用的資金始終不超過總資金的15%，則您的最大虧損，也一定就得到了很好的控制。
②、什麼時候必須直接清倉？我的看法是：熊市剛開始時、陰跌過程中均需清倉。
③、盲目聽信專家的建議是沒有用的，他們不能代替你自己的交易過程和控制。不要只看個股不看大盤，相反，大盤優先。必須避免資金的深幅虧損。不要指望技術分析、消息、跟莊能幫你控制風險。若到現在您還有這樣的觀點的話，那我講的也就白講了。因為從系統的角度看，那些局部的方法都是不靈的！局部本身就是一種風險。
——賭徒的結局是常賭必敗。失敗原因多種多樣，如逆勢操作、不及時止損、過度交易等等，但在本質上，沒有和不貫徹交易系統所導致的主觀隨意交易才是罪魁禍首。消滅虧損走向成功的最好辦法就是建立一套可操作的交易系統並在交易實踐中不斷總結完善。
一個可能讓投資者產生巨額失誤的原因是混亂頻繁的操作。學習和研究最先進的資金管理技術，掌握如何保障財務穩健的操作方法是至關重要的。一般地說，我們根據風險程度來確定資金比重。也可以根據市場變化方向的“概率”來確定。比如市場分析為你選擇出一支股票，介入價格是10.30，止損是9.90，那麼可能的虧損是0.4元，約合4%，同時你的系統原則是單次交易虧損不超過總資金的2%，那麼則允許你至多使用50%的總資金就是50%*4%=2%。這是一種倒推的操作方法。您可以嚴格根據這種方法來制作您總資金的K線或曲線圖，以使得帳戶資金直觀的得以控制。當然，更好的資金管理方法，離不開整體交易系統的綜合統籌。總之，保留明天的交易實力，其重要性超過今天不能獲利。
6、倉位配置系統。
〈〈老子〉〉曰：
“三十輻，共一轂，當其無，有車之用。埏埴以為器，當其無，有器之用。鑿戶牖以為室，當其無，有室之用。故有之以為利，無之以為用。”
也就是說，對於倉位配置，我們首先要懂得“空倉”的力量、價值和意義。比如，大家若僅根據資金趨勢（比如0AMV活籌指數上昇趨勢）來操作，每年30%的利潤，不難實現。難的就是其他時候堅持空倉。在趨勢向下時一路買進，結果導致資金全線被套。當交易處於下降趨勢中的股票時，只有陷入頻繁止損的怪圈。
對於小資金而言，通過分倉和投資組合，至多只能分散非系統風險，對系統性風險一樣無能為力，弱市中一樣遭受損失。所以應把空倉看做是一種全新的操作方法。
在買入的時候，金字塔建倉方式不失為一種好的方法，在上昇的過程中逐漸加重自己的倉位，而且應該注意，每一次增倉，都要有獲利的可能，並且總的倉位應處於獲利的狀態。
俗話說，倉位影響態度，態度影響分析，分析影響決策，決策影響收益。可見倉位控制與配置的重要。倉位配置還包括分倉和組合。良好的倉位配置的意義還在於能提高操作的成功率。另外補充一點，在倉位配置上，何時退出贏利倉位的問題對於系統的收益性是至關重要的。不說明贏利倉位的離市的交易系統都不是一個完整的交易系統。我個人的意見還是，大盤優先、資金是重點，綜合運用所掌握的各種判頂逃頂技術，在牛市爭取最大利潤。
7、操作規則系統：
前面各個部分已經多多少少的涉及到了對規則的認識。從本質上說，股市的資訊既不完整也不對稱，參與者行為全息動態而又流動不居，是一個相互博弈而多變難測的現實競局。股市是概率性競局。因此自己的一切操作是在沒有絕對把握的狀態下進行的，所能追求的只是概率意義上的較優。那麼，對於股市的不確定性和諸多陷阱、缺陷我們只有通過完善交易方法和交易系統來克服、彌補和解決。因此，學會股市交易——而不僅是分析賺錢的方法，成為一名專業交易員，是股市投機取勝的一個保障。況且，股市是不能單靠資訊分析和預測未來而取勝和贏利的。如果越不能預測出，就把分析過程弄得越複雜，就走向了另一個極端，其實反倒是一種偏離。操作規則的目的，是讓我們應盡量一開始就用一種正確的操作方法來進行股票買賣；用科學的、系統的、完善的投資行為去糾正錯誤的投資方法。
〈〈孫子兵法〉〉曰：
Ⅰ、“夫用兵之法，全國為上，破國次之；全軍為上，破軍次之；全旅為上，破旅次之；全卒為上，破卒次之；全伍為上，破伍次之。”
Ⅱ、“百戰百勝，非善之善也；不戰而屈人之兵，善之善者也。故上兵伐謀，其次伐交，其次伐兵，其下攻城。，，，必以全爭於天下，故兵不頓而利可全，此謀攻之法也”
Ⅲ、“非利不動，非得不用，非危不戰。主不可以怒而興師，將不可以慍而攻戰。合於利而動，不合於利而上。怒可以復喜，慍可以復說，亡國不可以復存，死者不可以復生。故明主慎之，良將警之。此安國全軍之道也。”
Ⅳ、“求之於勢，不責於人”。
對付股市陷阱緊緊依靠技術分析是遠遠不夠的，我們需要一個更為強大的武器——交易策略。交易策略就像軍事中的兵法一樣，貫穿於整個交易過程。交易策略的目的不是預測未來，而且它也無法預測，但卻可以預先擬訂各種情況的對策。這也是交易策略之所以重要的原因。而且，股市博弈對抗的特徵，使得你的失敗造就了對手的成功，你的虧損必然是對手賺取的利潤，因此要掌握主動，在策略上你就必須營造一個個令另對方無懈可擊的防線。這樣你才能說已經成功了一半了。然後，當你的操作背後依靠的一種保證安全的，強大而可靠的穩定贏利系統的時候，這樣才可以說您已經掌握了主動和必勝的局面。
策略的目的在於讓我們可以控制風險，而不是獲取最大利潤，但是其效果有時卻可以幫助您獲得最大利潤。“策略重於預測”的觀念，非常非常重要，策略可以在你預測不準的情況下挽救你的投資。
9、統籌決策系統。
〈〈孫子兵法〉〉曰：
“兵無常勢，水無常形。能因敵變化而取勝者，謂之神。”
根據總體情況整體安排和統籌決策是關鍵的步驟。整體的交易應該是一個過程，而絕不是簡簡單單的一次預測或者一次全倉買入。統籌決策安排實際上是根據你自身的情況，把交易系統的各個部分進行優化的過程。
四、分類、制作、評測與優化、昇級：【BINGO收集整理】
對交易系統進行設計、制造、檢驗、評測、遴選、實戰、管理、維護和昇級，最終達到總體效果優化、量化，本身就是一個系統工程。交易者只有掌握了正確的市場理論和正確的投資理念並對市場的本質具有深刻的認識，才有可能開發制作成功一個優秀的交易系統。有交易系統的佐助，投資必會如虎添翼。
交易系統的設計應該從“自我”出發。要“認識你自己”，客觀評價自己。事實上，最大的敵人不是看不見的博弈對手，而是自己。那麼我們進行一下分類，投資者根據投資風格來區分可以分為：穩健型投資者和激進型投資者。根據投資周期長短可分為：短線投資者、中線投資者和長線投資者。
交易系統需要滿足：原理合理性、實踐有效性和操作可行性三大要求。衡量交易系統性能的標準有：是否有明確的交易信號；風險能否有效控制；是否具有可操作性；是否具有獲利能力；是否適合自己；交易系統是否通過歷史檢驗，即檢驗該系統在過去的盈利分布情況是否符合標準。
傳統上，交易系統也可分為：短線交易系統和趨勢交易系統。“短線交易系統更強調的是系統的成功率，即要求贏利次數要明顯大於虧損次數，其奉行的投資哲學是“薄利多銷，積少成多”；趨勢交易系統則更注重的是小虧大贏，用不斷的小止損做為成本和代價去換取大的趨勢利潤，趨勢交易者對成功率並不敏感，有些趨勢交易系統的贏利次數甚至小於虧損次數，但其最終卻是贏利系統，這充分說明了趨勢系統所奉行的投資哲學是“厚利薄銷，小虧大贏”。 ”
最後仍需要在強調一下，大家有必要從戰略和投資生涯成敗的高度對交易系統予以充分的重視！交易系統要求我們多方面的做到〈分析和操作〉、〈知己與知彼〉、〈能攻和善守〉的“兩手抓，兩手都要硬”。對於交易系統而言，“知行合一”是交易系統完整性的必然選擇和必由之路。如果您真是做到了這一點而實現了穩定的贏利，則無論您資金大小，擺在您面前的都將是一筆巨大的財富。
關於系統產生連續虧損的討論
對於機械交易系統產生的連續或者密集虧損
我們如何分辨
是屬於交易系統特性的正常虧損
還是屬於由於市場特點改變而導致系統不再符合市場導致的非正常虧損？
spring的理解～
如果當下的連續虧損次數
在歷史測試最大連續虧損次數內，
應屬正常，
屬於交易系統特性的正常虧損。
若大於歷史測試最大連續虧損次數，
則才討論這個問題！
是這個樣子嗎？
yo
這個只是表象，如何確定系統的穩健性本身已經是一個很藝術的內容，目前我還沒有任何思路進行量化，各位能提供一些思路嗎？
我的思路是：
首先，歷史資料相對於未來來說，永遠屬於小比例資料，其中的長期規律性如果採用經驗式的方法，只能隨著樣本容量的增大逐漸體現，但是這個體現的速度是非常慢的。更多的是噪音。如果採用理論公式推導，當然最好，但是公式的推導思路如何？如何檢驗公式的正確性？
其次，既然歷史資料永遠屬於相對小樣本的特殊資料，那麼必然有表現特征與之前歷史資料差別較大的新特殊資料集合產生，如果一個方法在這樣的資料集合下仍然能產生一定標準偏差內的交易結果，那麼我們就可以說這個系統具有較好的穩健性。
再次，從以上敘述來看，穩健性只能表現在一定次數的交易結果之後。由於一般採取的標準偏差，無法將所有的可能性囊括（即使是５個標準偏差，仍然只是99.9999%），當我們對最近３０次的交易結果進行分析的時候，如果標準偏差的擴大，我們就認為該方法的穩健性已經開始被削弱，但是這個時候引用的資料就不止是連續虧損，還包括了其中每次的虧損幅度了。也就是說，只使用最大連續虧損無法判斷我提出的問題。
但是這樣就會產生一個問題，就是，如何有效的設置一個閥值，使得我能盡快的發現以上的情況，以減少虧損帶來的損失？是否存在一個最優化的值？如何定義？這樣的優化是否屬於curve-fitting?如何避免？
ㄏㄏ，問題越想越多，真是要命，大家救命～～！！！！ 【BINGO收集整理】
SOP
yo兄在實際交易（機械交易系統）中發生過類似的困惑嗎？
還只是想防患於未然？
yo
兩者好像其實本質上沒有什麼不同的吧，如果要用機械式的交易系統，這個應該是必然要考慮的問題，也是必然會遇到的情況。
spring的看法，實際上是已經有一個隱含的前提，就是認為在最大連續虧損之內的損失都是正常的損失。然後再用這個前提來說明同樣的結果，好像。。。ㄏㄏ
如果大家採用樣本外資料檢測一個方法，應該會發現有的方法在樣本資料內表現良好，但是在樣本外資料中表現卻迥然不同，這個樣本外的交易虧損是否屬於正常的？
漁夫
系統交易的天敵--交易系統的（長期獲利）不穩定問題?
我倒是認為，這個問題是任何交易方法必須面對的問題。廣而言之，這就是歸納法這種邏輯方法，內含的一個致命問題：只是對過去資訊的歸納，不能斷定方法可以外推到未來。
其實，科學哲學認為，這種可證偽性恰恰說明了這種方法是科學的。知道自己是不完美的，是有缺陷的，從而對風險，對概率有一種深刻的認識和尊敬，不好嗎？（當然不排除盡可能完善自己系統的努力）
這就是我的態度
"我倒是認為，這個問題是任何交易方法必須面對的問題。廣而言之，這就是歸納法這種邏輯方法，內含的一個致命問題：只是對過去資訊的歸納，不能斷定方法可以外推到未來。
其實，科學哲學認為，這種可證偽性恰恰說明了這種方法是科學的。知道自己是不完美的，是有缺陷的，從而對風險，對概率有一種深刻的認識和尊敬，不好嗎？（當然不排除盡可能完善自己系統的努力）"
很高興看到漁夫兄的帖子。
但我以為：邏輯的方法僅僅是科學方法必備的基礎，兩者並不等同。 邏輯的方法是科學方法的必要條件，但不充分；同樣地一種學說的“可證偽性”僅僅是這一學說可稱為”科學“的必要條件之一，並不充分，很顯然，我們不能把任何具有”可證偽“性質的東西都稱之為”科學“，上述命題的逆定理並不成立。
因此，系統交易方法的‘科學性”並不能僅僅因為其採用了歸納法這一邏輯方法而得以證明。事實上我個人認為：系統交易方法的“科學性”正是被漁夫兄也認為的那個“致命”的缺陷大大地削弱了，系統交易方法產生的任何具體的交易方案，都還只是一種科學的“假說”，一種“信念’，離科學少說還有八千里...。
基於上述認識和長期的交易實踐，我認為，系統交易者應注意避開如下誤區：片面強調
”高成功率“；片面追求高收益率；忽視方案所依據的理論基礎；忽視資金管理（頭寸調整）對最終結果的重大影響,等等.最有生命力的交易方案之間的較量，一定是在‘獲利的長期穩定性’方面的較量。
漁夫
我不知道怎樣提高交易系統的“獲利的長期穩定性”，分哪幾個方面？請lql兄講講自己在這方面的見解。如果有實踐，那最好。
方案所依據的理論基礎這方面，最近在看XXX寫的有關最佳投資比率和增值熵的內容。有些啟發，建議大家去看看。
yo
ㄏㄏ，是啊，方法的高成功率不一定能帶來高的收益，對一個買賣方法來說，更應該關注其數學期望。
我也拾拾漁夫的牙饖：穩定性如何判斷？如何量度？採取怎麼樣的措施能提高穩定性？
lq168
“投資組合管理公式（譯文）”一文可以說是從數學的角度回答了上述問題。建議關心
的同好一讀。同時對譯者表示敬意。【BINGO收集整理】
我覺得此書至少有兩處與上述問題有關:
1.我們的系統必須是一個正數學期望的系統---一個數學期望為負的系統,雖然也可能在某一階段獲利,但其最終結果一定虧損;
2 即使是同一個正數學期望的系統,由於條件的不同,也可以有若干完全不同的實值序列(階段結果).實值序列與最終結果不是同一回事。
你認為他們與我們討論的問題有關係嗎?
熊式坦克
班門弄斧了，我談談我的感想
市場本來就沒有規律，因為市場本質是隨機的
在市場是穩定的盈利的原因是市場是相對隨機的，有時會表現出非隨機性---趨勢
技術分析裡：趨勢的形成是人性的弱點造成的，或者是心理造成的，一個意思
基本分析裡：趨勢是經濟周期造成的，或商品周期造成的
人性弱點的發作或經濟周期的發作是隨機的，所以市場是隨機套隨機
系統只有兩種：快的和慢的
系統（假設是趨勢跟蹤系統）用來捕捉趨勢，肯定是滯後的
如果發現系統連續出密集假信號（噪音），我想就是個快系統，可能過快了
如果想消除，就把他變慢，代價是滯後性加大
其實這些都是老生常談，沒新意
我想說的是，我認為市場的隨機性是無法用數學方法描述的
研究事物的第一步，也是最困難的是描述它---一個忘了名字的科學家說的
用數學方法無法完全解決系統問題，如果說能改善，那也可能會掉入優化陷阱，就像yo說的：歷史資料相對於未來來說，永遠屬於小比例資料
所以我們可能走錯了方向
XX說系統方法有兩種思路，一個是從上而下，一個是從下而上
從上而下比較容易思考yo的問題
我想答案有2個：要麼換個慢的系統，要麼無解，就像國有企業的前途---無解
一點感想，各位多指正
“市場本來就沒有規律，因為市場本質是隨機的”
“我想答案有2個：要麼換個慢的系統，。。。”
前提是市場無規律，何來兩個答案？再如，“換個慢的系統”為何就有效？
長期穩定獲利的前提是找到（證明）一個具有正數學期望值的系統，這看似簡單，其實並不簡單。
很多在短期的檢驗中獲利良好的系統方案，從長期來看並不是一個正數學期望值的方案。其中原因
比較複雜，但我把他歸為兩類：1 基礎不可靠；2 證明與檢驗的方法有缺陷，形成誤導。
boy
lq168 兄，
冒昧說兩句。
我想長期穩定獲利的正數學期望值的系統應該是有時間限制的，不存在
永遠可行的正數學期望值的系統。
這裡的關鍵在於“長期”有多長，以及你用什麼方法辨別這系統已到期，
需要修正甚至捨棄。
所以對於“很多在短期的檢驗中獲利良好的系統方案”，在我們認為它
“到期”時，修正或捨棄就是了。
至於修正熊式坦克兄變慢系統來過慮連續的密集假信號（噪音），也是
一個很好的辦法。但就如您說的，不能機械的修正，要同時對系統運行的
基礎和檢驗的方法進行檢討。
世上的一齊都是相對的，不存在絕對的事物。
投機永遠是科學和藝術的結合。
yo
沒錯，如何知道一個方法是“長期內為正的期望”？
我們經常能發現一段時期內市場的“趨勢明顯”，一段時期內橫向走勢明顯，關鍵是
我們無法知道什麼時候會進入一個趨勢明顯的時候，時候要進入一個不那麼明顯的時期。
因此，如果我們據以為基礎的較長時間段內的資料正好處於趨勢明顯（或者說大幅波動明顯）的時期，那我們的趨勢跟隨方法當然能帶來“長期的正期望”，可是如果接下來的是一大段小幅波動呢？好比1980年~1986年的美國crude oil，走勢非常明顯，用趨勢的方法可以說極為出色的貫徹了“讓利潤奔跑”的原則，可是接下的三年卻是橫向的時期，所有採用趨勢跟隨方法，而且堅持跟隨系統的“合格系統交易者”都產生了大幅虧損。在這段時期內，這個方法被證明是“具有負期望的令人失望的系統”。ㄏㄏ，人的變化也是夠快的。
另外，坦克兄說的“慢的系統”也要面對很多新的問題：如何定義一個慢的系統？當市場處於小幅波動時期時，相對慢的系統常見的弊端就是反應遲鈍，導致來回挨耳光，這個可不是一個好事情
那篇文章還是沒有回答我的問題或者給我們一些有建設性的啟發：
穩定性如何判斷？如何量度？採取怎麼樣的措施能提高穩定性？
老榕
連續虧損是任何交易方法都會碰到的問題，因為任何方法都是適應某些類型的行情，而不能適應其他類型的行情，當面臨該交易系統不能適應的行情時就會發生連續虧損，如果不能適應的行情持續的時間很長，那麼連續虧損的次數就會很多，同時會增加max drawndown。
問題一：是否是系統正常的虧損。
連續虧損對任何一套交易系統來說都是正常的，沒有哪套系統不會發生這樣的情況。在海龜的交易方法中可以看到這樣的次數非常多。
問題二：是否是交易系統不適合市場的發展了。
這個是很關鍵的，但就象市場將會走振盪市還是趨勢市一樣，我們無法預測，即使有預測的方法，其效果也必然不會很理想。如果你的系統盈利了，即使你的系統的特性已經和目前市場的本質有所不同，你也不知道；如果你的系統虧損了，那麼也是在實際的虧損發生之後，你才會發現系統可能已經不適應目前的行情的。
由此，我們只能得出這樣的結論：
1、任何交易系統都是有周期的，沒有永恆的，都需要不停的維護和改善
2、連續虧損是正常的，解決的方法是：多品種交易並且在一個品種上同時使用幾套系統同時交易，這樣即使一個系統發生了問題，哪怕是完全不適應行情了，也可通過其他系統來彌補。不過如果所有的系統都失靈了，那你只能祈禱了：）【BINGO收集整理】
3、市場是有風險的，每個成功的交易者都是起起伏伏的，所以來到這個市場本事就是一件風險投資，即使萬分之一的可能性也有可能發生，畢竟市場參與者遠遠大於10000，如果發生了這樣風險，我們就勇敢面對吧。
老榕兄說得好。
風險分兩種，系統風險和突發風險。多樣性可以顯著降低突發風險帶來的資金損失。
一句說得好：永遠都戰戰兢兢，如臨深淵，如履薄冰。
看來做企業和作金融投機，道理一樣啊。
換個角度講，大家都坐轎了，誰來抬轎呢。錢不可能都被系統交易者賺走了吧。這樣，其他交易者早都不玩了
山不是山
我不能解決帖主的問題.不過這方面有一些想法拋磚引玉:
在實戰中我採取的辦法是定期把近段時間的資料加入到驗證資料中去,也就是說定期更新統計驗證的樣本,如果原系統足夠好,就不變;原系統不很好就改進.以不斷改進的系統來適應不斷延伸的市場.系統好與不好我主要考慮3個方面:
1\單次最大虧損額;2\連續虧損次數;3\總的盈利能力.
這3方面沒有具體的標準,主要看自己的感受,比如單次最大虧損額和連續虧損次數自己覺得能夠承受就行了,總的盈利能力自己能夠滿意也就ok了.
另外,我覺得月圓則缺,系統覺得足夠好就行了,想要最好恐怕不可行.
yo
當然不可能有最好的，只能是一些指標（比如山不是山兄的那三個），在自己的承受能力之內，這個我想不會有什麼異議。
只是這個樣本應該是交易的結果吧，這個辦法用在短期或者日內交易，或者是多樣化交易方面，還相對好一些，但是其它的情況。。。
另外，樣本結果具有統計特性，則容量不能少於30個（對於正態分布來說），這樣由於等待造成的延誤。。。
另外老兄是定期將舊的資料完全清理掉，還是每次更新樣本都只更新一部分呢？如果是後者，這個更新的比例似乎又是一個不好確定的值。。。
我想我這裡犯了一個錯誤：對於不同的市場理念有些混淆，從而造成方法和檢驗手段上的迷茫，ㄏㄏ，我整理一下先
SOP
“市場是有周期性的，一段時間裡失效的，過一段時間就會再次變得有效。如果總在連續不斷的調整（其實也是事後調整），結果可能是總覺得慢一拍。”
我想，調整系統是免不了的
但通過合理的歷史資料的取樣，或許可以避免總在對交易系統進行連續不斷的調整
或者說把調整的間隔周期盡量的延長些
山不是山
“通過合理的歷史資料的取樣，或許可以避免總在對交易系統進行連續不斷的調整 ”，我還是不太理解，股票也就十幾年的資料，期貨只有幾年的資料，我覺得已經夠少了，不敢再刪減，所以我對期貨的資料是全選。股市我弄不大懂，或許要對資料進行篩選，可是怎樣才是“合理的歷史資料”呢？以什麼標準來判別呢？（ㄏㄏ，我想起了存在即合理這句話）
yo
SOP兄的意思，按照我的理解，隱含了這樣一個前提：
市場走勢的特徵，每隔一段時間是會發生質變的，因此，假設按時間的順序分別為ａ段與ｂ段。而且我們目前正在ｂ段內。在進行測試的時候，如果對ｂ段進行測試，那麼就應該把ａ段的資料最起碼要基本清除掉，這樣，得到的東西，才是比較符合ｂ段的特徵，才不會由於被ａ段的資料干擾了系統參數的取值，因此，系統的調整才會盡量的減少。
可是，這樣問題又兜回來了：如何定義和量度這個質變？
一起討論。ㄏㄏ
山不是山兄，yo兄
ㄏㄏ
我說的正是這個意思
當然，就像yo兄說的那樣
問題的歸結為：如何定義和量度這個質變？
所以，我在前面冷不丁冒出了一句話
“時間周期的確定就是體現設計者交易水準的”【BINGO收集整理】
這句話用yo兄的話便為：如何定義和量度這個質變就是體現設計者交易水準的
因為我不是自動程式交易者
所以，我不知道程式交易者是如何考慮和解決這個問題的
ㄏㄏ，我是屬於綠林軍的
所以，我的考慮比較雜亂和不成體系
幾句話實在說不清楚
或許是因為在這個問題上
和非程式交易者相比
對於程式交易者來說要重要的多
所以，我也就欠缺完善的考慮了
這個論壇中，嘗試程式交易的有不少
有空請他們多談談
比如，老榕兄，漁夫兄，yo兄，springMM等
在下先學習著
：）
明易
--- 關於程式交易：在商品期貨及股票市場市場，從純數學的角度來規划一種程式，
測試的成功率達到80％－90％，也只是理論上的可能。實際交易絕非如此，這不是資料多
少的問題。那麼是否因周期的變化影響的呢？
－－關於周期： 周期的變化是無常的，好像無法精確運用，我們不知道它何時變？
亦不知它如何變？ 我不認為更改周期就能解決程式交易的欠缺。
既然以複雜的數學不能解決複雜的市場，是否就應嘗試思考簡單一些呢？
請有經驗的程式交易者學習並請指教。
yo
有幾個誤區，ㄏㄏ，我說說我的看法：
１、一個方法的好坏並不是靠８０％～９０％的成功率；
２、周期只是一個手段而不是目的，也不是唯一的手段，缺點明易兄已經說了；
３、數學的方法很多，並不一定復雜的才叫數學的方法，它也有簡單的。數學只是為了程序化表達操作者思路的工具。
話扯遠了，ㄏㄏ，打回打回。
山不是山兄，我認為把所有的資料都囊括進來也不是很好，比如石油期貨，剛剛開始的那段行情是成大約＋４５度發展的－好像股票一樣，有長期向上的偏移，之後的走勢都是在其相對高位上上下下，如果把所有資料都包括了，那麼那段期間的市場特徵就會對交易的方法產生很大的影響了－－測試者會高估方法在多頭交易的能力，因為那段期間的盈利會很大程度上掩蓋其正常表現中的缺陷。
可是問題又繞回來了：如何決定資料段長短？
SOP兄，我對所謂的直覺交易說說我的看法。
我認為，其實所謂的直覺交易仍然在一定程度上是程序化交易。為說明這麼說呢？
我們來比較一下吧。
１、直覺交易必須經過長期的實盤交易才能達到－－程序化交易需要大量的資料進行測試，然後引入最新的市場資料進行實盤交易。（當然，如果誰的錢多得花不完，測試期間用實盤進行也是可以的）。
２、直覺交易者通過長期的大量交易，找到了穩定盈利的方法－－通過對資料的測試，操作者找到了並且驗證了穩定盈利的方法
３、對於市場的走勢，直覺交易者經常能夠透過市場找到其走勢的“本質”從而盈利（注意，這裡是經常，而不是一直）－－程序化方法的績效，或者說盈虧比例等性能指標達到盈利要求，操作者能夠以此入市交易。
４、直覺交易者仍然需要制訂一系列的規則來約束自己的交易行為，這個方面程序化交易天生就有。
４、直覺交易者對於市場的機會，經常能“靈機一閃”式的準確出擊。實際上，這裡有兩個方面的內容，首先就是他通過大腦做出的判斷，實際上是大腦進行自己潛意識的計算，通過之前自己經歷過的大量交易，抽象出“盈利的模式”，從而指導之後的交易，這不正是程序化交易的步驟？其二，心理學家認為，人們有遺忘對自己不利情況的傾向－－因此那些不盈利的交易，或者錯誤的判斷，在很大程度上被人的大腦“忽略”了。從而對該部分的資料產生了“虛假的空白”。但是程序化交易卻不會忽略這個方面的內容。
ㄏㄏ，偶然得之，大家看了權當玩笑吧，ㄏㄏ。
我不是程式交易者
所以，真還說不出個道道來
好像對於所謂的直覺交易者
這個題目應該歸類於判斷市勢
即當下的市場處於何種狀態？
這是一個技術分析的範疇
每個人都有屬於自己的方法
對於直覺交易者就是在不同的市道理採用不同的交易策略和方法
有時候
這種區分或者判斷的辦法，甚至只是一種感覺
看一根K線，看一天盤面就決定自己幾個月的操作方向和交易策略
對於直覺交易者並不是不可能的事情
明易
－－－複雜的如下：（轉貼）
《一》、技術（統計）預測
常規預測。包括：移動平均、指數平滑法、德爾菲法、馬爾克夫鏈、正態分布、泊松分布、殘差辯識預測、最
小方差預測等等。
對於期貨和股票市場，常用的趨勢預測技術是移動平均法和指數平滑法，或由此衍生的其他常規技術指標分析
方法。移動平均法是在算術平均數的基礎上發展起來的預測方法，指數平滑法則以加權平均為基礎，是移動平
均的一種改進，兩者均屬時間序列下的預測方法，假設預測對象的變化僅與時間有關。根據它的變化特徵，以
慣性原理推測其未來狀態。
1、移動平均法
對於資料序列=
i+K
平均值 Mi=(1/2k+1) ∑ Xl
l=i-k
i=1,2,…, k=1,2,…
趨向值 DMi=Mi-Mi-1
預測值 X*i+1= Mi-k+DMi(k+1)
2、指數平滑法
指數平滑法認為，資料的重要程度按時間上的近遠成非線性遞減。常用的有一次指數平滑法、二次指數平滑法
和三次指數平滑法。
對於資料序列=指數平滑法的遞歸式
X*1= X1
X*i+1=a Xi+(1-a) X*I 0￡a￡1
a為平滑系數，X*1 和X*i+1都是預測值
i-1
預測公式 X*i+1=∑ a(1-a)j Xi-j+(1-a)i X1
j=0
3、德爾菲（Delphi）法
是美國蘭德公司1964年發明並首先用於技術預測的專家會議預測法的改進方法。有的學者認為，德爾菲法可能
是最可靠的預測方法。在長期規划者和決策者心目中，德爾菲法享有眾望。
德爾菲法的實質是利用專家的主觀判斷，通過資訊溝通與循環回饋，是預測意見趨於一致，逼近實際值。德爾
菲法的不足之處在於，易受專家主觀意識和思維侷限影響，而且技術上，徵詢表的設計對預測結果的影響較大
。
就期貨、股票投資而言，專家的意見往往不容忽視。你永遠無法拒絕投資專家優秀業績的強大說服力和誘惑。
事實上，留意優秀專業人士的投資思維可以作為一項輔助決策手段。
二》、資訊預測
突變性預測。包括：《資訊預測》、模糊預測與《灰色預測》、基於混沌理論的分析等。
1、《資訊預測》
《資訊預測》認為預測的哲學思想在於認識論。並將人類的認識體系分為三個體系， 即抽象體系、物理體系、
資訊體系。
㈠、資訊守恆：由連貫原則（未來與過去相似）和類推原則（相似的體系，結構的變化具有相似的模式）兩部
分組成。認為資訊可以按照一定的認識觀點轉化為數字。資訊體系對數值的要求是恰好滿足需要。
㈡、數學基礎：由翁氏質數猜想、可公度和隨機性否定等組成。運算方法採用加減運算。翁教授通過對質數的
加減運算，找到一把“丈量”天災的“尺子”。可公度性是“信號尺”，用它“量”出有用的資訊，得出有用
的結論。而隨機性否定理論是可信度尺，用它“量”出預測的結論有多大把握。
1> 、翁氏猜想
猜想一：從三起，任何質數可以用無窮個方式表示為其它兩個質數之和減去另一個質數。如：
11=13+5-7=19+5-13=…
2> 、哥德巴赫猜想：任何偶數都可以表達為兩個質數之和。
如：24=23+1=19+5=17+7=13+11。
3> 、頻數猜想：隨著偶數趨於無窮大，可表達這一偶數為兩個質數之和的公式（頻數）也趨於無窮大。
㈢、建立資訊模型，包括兩類：一是以概率為基礎的隨機資訊模型；另一類確定資訊模型。
㈣、將預測過程分解成三個相對獨立的組成部分，即：
1> 、主過程：要求嚴格的資訊保真，數學方法用抽象代數，像集合與群論等；
2> 、決策過程：是主觀過程，數學方法用概率論、運籌學、模糊數學等；
3> 、估計過程：是運算的主體，比較常用的擬合的數學方法有方程式、多項式、不等式等；常用的判別計算原
則有最大擬然性、最小二乘方等。
㈤、提出幾種預測方法，這些方法具有較佳的資訊保真。
1>、天干地支周期預測。 提出：
A、日干支預測 日干第一式：y=1923.2269+0.1642746*I
日干第二式：y=1966.2396+0.164275*I
B、年干支預測
C、天干地支周期預測與可公度性預測的一致性
2>、可公度性（多元概周期的擴張）
A、可公度性（周期波長間若存在簡單的整數比關係，稱做可公度），反映自然界的一種秩序.
B、基於天文學基礎，提出可公度性的一般表達式：
l
Xi=∑（IjXij）+&0
j=1
式中：ij?{i},且ij1i，即ij是下標集={1,2,…,n}中與I不同的任意元素，Xij 是{Xi }中與Xi不同的任意元素
。 Ij
是整數，l是可公度元數， &0是事先確定的可行性臨界值（偏差），推廣公式：
l
Xi=∑（IjXij+M）+&0
j=1
並且,MAX(|&1|,|&2|,…,|&M|)￡&0
當M足夠大時，這些可公度式就不在是偶然的，M稱為可公度式的頻數。
C、可公度系數
天文學中的波特定則表述為:
log(xi-0.4)-log0.3-i×log2=0 其中i=-∞,0,1,2,3,……
xi是太陽系中行星到太陽的平均距離
拉普拉斯提出木衛一, 木衛二, 木衛三的平均運動z1,z2,z3服從公式:
z1-3z2+2z3=0 (式一)
土衛一, 土衛二, 土衛三, 土衛四的平均運動z1,z2,z3,z4服從公式:
5z1-10z2+z3+4z4=0 (式二)
天王星的四個主要衛星,衛一, 衛二, 衛三, 衛四的平均運動z1,z2,z3,z4服從公式:
z1-z2-2z3+z4=0 (式三)
整數系下,式一、二、三、屬可公度方程,其中式一、二、系數之和為零, 式三系數之和不為零.
?可公度性體系
可公度性構成資訊預測的重要方法之一。為估計其非偶然性還要應用隨機性的否定等方法。指出無論是微分還
是高階差分都無法表達一個體系中的可公度資訊。例如,在資料=<
x1, x2, …xi,…
xn>中三階差分只能反映(xi+1-2xi+xi-1)中的資訊,不能反映可公度性式((xi+1-xi+xi-1))中的資訊.而對給定
事件集合中的資料進行研究，從中選出具有可公度性的資料是資訊預測至關重要的環節。
如在一元資料有部分數值，在它們之間都參與構成的間隔值X
E、概周期擴張分布
一般的資料分布，其中指標I只表示次序。資料二元合成的“間隔”聚焦為概周期。體系模型可作概周期的擴張
。資料經二元合成的概周期擴張為三元合成，即三元間隔擴張。同樣對四元、六元…等間隔，也可以有五元、
七元…等間隔擴張。體系擴張的一種簡便擴張方式是加法外推（或內推）。
3> 、浮動頻率
認為用傅立葉級數或更廣泛的其它類似的諧和頻率函數多項式擬合無限容 量的資料在理論上是恰當的，而擬合
有限容量的資料，可能引入資訊失真，有
時可能失去重要資訊。為減少資訊的失真，提出一種浮動頻率多項式。
l
yi=a0+?ajcos(bjxi+cj)
j=1
式中，a0，aj，bj，cj(j=1，2，…，l)都是獨立參數；bj與頻率有關，fj=bj/2p,共有l個浮動頻率，它們一般
並不諧和。xi（i=1,2,…,n）代表時間或空間並假設為單調增加或單調減少分布。yi（i=1,2,…,n）為xi的
單值映射，常取奇點值（極大值、極小值、零點、拐點等）
4>、隨機性的否定
提取有效信號的方法。
A、簡單隨機游動
簡單隨機游動可作為許多客觀現象的模型，並且顯示出不同程度的近似真實性。
公式：sn(+1,-1)=x1+x2+…+xn
其中x1，x2，…，xn是整數集I=?+1，-1?中以固定概率出現的、獨立分布的元素。
B、等概率簡單隨機游動
對簡單隨機游動，假設出現+1和-1的概率相等，即為等概率簡單隨機游動。等概率簡單隨機游動下的sn(+1,-1)
主要作為提取資訊時識別“純噪音”的對應分布。
5>、資訊的綜合
A、資訊之間的關係
a、 定性和定量關係。要求對預測作出定量和定性兩方面的描述。
b、 整體和局部的關係。即從整體和局部兩方面進行預測，以提高預測的質量。
c、 平行關係。即資訊的多重性，提出從一個體系中可能取得不同種類的資訊，從單一體系中，不同的處理方
式，結果未必完全相同。
d、 連接關係，即因果關係。如前項資訊可以影響後項資訊。
e、 動態關係。在多因子連接關係中，如果某項資訊依照一定的時延函數影響到另一項資訊，則構成動態關係
。
B、資訊綜合的特點
(a)、主觀因素占突出地位。
(b)、預測程序隨著結果檢驗不斷更新，難於固定。
(c)、資訊處理量隨著綜合過程迅速增加。
6>、事件預測的置信水平
事件預測只有“發生”和“不發生”兩種狀態。確定置信水平的主要依據是資料本身的性質。初步考慮下列假
設：設資料容量為n
,當置信水平取(1-a)時，na可看作是資料體系中的不確定頻數。這“不確定頻數”可能是“偶然的干擾”容量
，也可能是“內在資訊”容量。
不漏報的置信水平：(1-a)@rn/(n+1)
不錯報的置信水平：(1-b)@rm/(m+1)
其中：一段時間（空間）內，發生n次事件，相應的預測為m次。n次事件中有rn次與預測相符合，m次事件中有
rm 次與預測相符合。
2、《灰色預測》
通過少量的、不完全的資訊，建立灰色微分預測模型，對事物發展規律作出模糊性的長期描述（模糊預測領域
中理論、方法較為完善的預測學分支）。
灰色理論認為系統的行為現象盡管是朦朧的，資料是複雜的，但它畢竟是有序的，是有整體功能的。灰數的生
成，就是從雜亂中尋找出規律。同時，灰色理論建立的是生成資料模型，不是原始資料模型，因此，灰色預測
的資料是通過生成資料的GM(1,1)模型所得到的預測值的逆處理結果。
提出系統的關聯度分析方法，是對系統發展態勢的量化比較分析。關聯度的一般表達式為：
N
ri=1/N∑ xi(k)
i=1
ri 是曲線xi對參考曲線x0的關聯度。
<2>、生成數
通過對原始資料的整理尋找數的規律，分為三類：
A、累加生成：通過數列間各時刻資料的依個累加得到新的資料與數列。累加前數列為原始數列，累加後為生成
數列。基本關係式：
記x(0)為原始數列
x(0)=( x(0)(k)xk=1,2,…,n)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n))
記x(1)為生成數列
x(1)=( x(1)(k)xk=1,2,…,n)=(x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n))
如果x(0) 與x(1)之間滿足下列關係，即
k
x(1)(k)= ∑x(0)(i)
i=a
稱為一次累加生成。
B、累減生成：前後兩個資料之差，累加生成的逆運算。累減生成可將累加生成還原成非生成數列。
C、映射生成：累加、累減以外的生成方式。
<3>、建立模型
A、建模機理
A、 把原始資料加工成生成數；
B、 對殘差(模型計算值與實際值之差)修訂後，建立差分微分方程模型；
C、 基於關聯度收斂的分析；
D、 GM模型所得資料須經過逆生成還原後才能用。
B、採用“五步建模（系統定性分析、因素分析、初步量化、動態量化、優化）”法，建立一種差分微分方程模
型GM(1,1)預測模型。
基本算式為：
令 x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n))
作一次累加生成， k
x(1)(k)= ∑x(0)(m)
m=1
有 x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n))
=(x(0)(1),x(1)(1)+x(0)(2),…,x(1)(n-1)+x(0)(n))
x(1)可建立白化方程：dx(1)/dt+ax(1)=u 即GM(1,1).
該方程的解為: x(1)(k+1)=(x(1)(1)-u/a)e-ak+u/a
<4>、預測方法：
ê、數列預測
?、災變預測
ì、季節災變預測
í、拓樸預測
?、系統綜合預測
3、模糊預測
對於一個模糊系統來說，傳統的預測方法就會失去作用。處理模糊預測問題的數學方法是模糊數學。模糊數學
的基礎是模糊集合論，而模糊集合是普通集合的擴張。美國學者L.A.Zadeh教授建立的模糊集合論，為模糊預測
理論與方法的研究奠定了理論基礎。它用簡捷有力的方法處理複雜系統，在某種程度上彌補了經典數學與統計
數學的不足。
在預測應用上，如氣象預報、地震預報、病蟲害預報等，國內學者做出了許多有益的研究。
4、基於混沌理論的分析預測
混沌理論是近年來長足發展的一門學科。混沌向世界規律運動的假定性提出挑戰。一方面，它告訴我們，宇宙
遠比我們想得到的要怪異，它使許多傳統的科學方法受到懷疑。另一方面，混沌認為許多無規則的事物實際上
可能是簡單規律的結果。混沌展現給我們的是一些新的規律。提出：遵從簡單規律的系統會以令人驚訝的複雜
方式表現其行為。混沌是隱祕形式的秩序。
混沌系統是指敏感地依賴於初始條件的內在變化系統，對外來變化的敏感性本身並不意味著混沌。混沌理論最
令人興奮的是：一個非常簡單的決定論系統能夠產生異常複雜的輸出結果。給定一個簡單規則和初始條件，系
統將產生複雜連續系列，這一點類似“無中生有”。
像。帕卡德認為，世界上有大量不同的隨機現象，他所研究的是大體只需幾個變量就能描述系統行為的一種混
沌現象。他試圖建立一種學習算法，對進化模型進行處理。而對於眾多的模型，帕卡德採用一種稱為遺傳算法
的方法處理資料。它用類似生物繁殖中突變和雜交現象的方法來改變模型。這種方法的核心是，電腦不斷設
定新的假設環境，從而使學習算法更具有適應性。認為一個好的學習算法不僅能建立適應模型，它還能時刻觀
測資料的變化。所謂“學習算法”是一種特別的程序，他擅長對大量的、各種各樣的模型進行比較研究，找出
哪個模型最適用於分析目前和未來的資料。
《三》、擬合預測
擬合預測是建立一個模型去逼近實際資料序列的過程，適用於發展性的體系。建立模型時，通常都要指定一個
有明確意義的時間原點和時間單位。而且，當t趨向於無窮大時，模型應當仍然有意義。將擬合預測單獨作為一
類體系研究，其意義在於強調其唯“象”性。一個預測模型的建立，要盡可能符合實際體系，這是擬合的原則
。擬合的程度可以用最小二乘方、最大擬然性、最小絕對偏差來衡量。主要方法有：
A、回歸預測：主要含自回歸、線形回歸、同態線形回歸和多元回歸。
B、“S”模型。主要用來擬合生命總量不受直接限制的體系從發生發展直到飽和點這一階段的形象。
C、生命旋回：對一事物從零開始，經過成長、興盛，達到全盛期後再逐漸衰落，最後又回到零的過程的預測。
它適合於總量有限的體系。
D、周期擬合模型。當系統的條件未知，而僅對實際發生的周期因素建立的擬合模型。其準確性取決與模型的合
理性，並經常為預測結果所驗證，屬於動態預測模型。
《四》、《易經》預測
“天—人感應”預測方法的實證研究要經過實踐的論證，這可能要需很長的時間。就目前的科學發展而言，《
易經》的哲理，以及模型體系的嚴謹已為世人所公認。一本《易經》可以說是中華文化的源頭。然而，《易經
》作為預測學的地位能否確立？這是一個很大的命題。在此，我們僅提出幾點看法。
A、八卦、六十四卦是外推的，以8為模的遞推性能，使《周易》本身具有預測的邏輯功能。問題是如何尋找一
種方法，使其連結到它的數學模型上。
B、太極圖的陰陽昇降具有深刻的科學內涵，它反映陰陽循環的本原，同時也體現事物發展過程的簡單對稱和標
準周期模式。
C、“一闔一辟謂之變，往來不窮謂之通”，太極圖代表一種思維，或一種簡單算法。體現事物變換發展的絕對
性和時空觀。
D、“以錢代蓍”的預測方法是不可取的，因為科學實驗與預測本身應具備重複性，是不以人的意志為轉移的。
如果它是科學的，應該不會因預測次數的多少而有所不同。
E、由《易經》派生出的其他術數，是古人研究、預測社會、自然發展及人類命運的方法。術數的方法很多，突
出的是奇門遁甲、太乙、六壬，稱為“三式”。由於歷史的原因，其中迷信的成分居多，同時也有辨證的一面
，如奇門遁甲某種程度上可以反映一定的時空對應及轉換關係。
與東方的術數類同，西方的《星辰學》也試圖從天文學角度出發，研究各種天體現象對社會的影響，同時賦予
其一定的人文內涵。並將《星辰學》的有關內容應用於期貨、股票預測的研究，據稱交易大師江恩就聲稱自己
的理論基礎之一就來源於對《星辰學》的參悟。
總結
A、統計預測重點於統計，並且數量增加只會增強資料的統計效果，並非意味著可以增加預測效果。
B、資訊預測在突發性事件的研究中具有重大的現實意義。其深刻的理論內涵，將對預測學產生深遠的影響。對
隨機性的否定把握程度直接關係到預測的置信水平。資訊預測的方法論下,對時間和空間的原點和單位有明確界
定,認為每一事物都有自身適應的原點和單位,並確信原點和單位的動態性.建立於質數基礎上的突變預測理論,
對於預測事件的漏報數量是決定預測置信水平的關鍵.
可公度方法一樣意味深遠。
D、模糊預測的其他研究方法，目前進展緩慢，對集合的模糊化和模糊數學的引入只是提供一種研究問題的角度
，就預測意義而言，它不會增加事物的預測效果，而灰色預測中提及的生成數的思維方法則完全不同。
E、混沌意義下的預測，嚴格來講，要麼不可能，要麼很難把握。正如一種觀點所言：”上帝不僅扔骰子，而且
有時還把骰子扔得很遠”。對混沌秩序的研究，科學界的成果是豐富的，但站在一定高度的預測角度來分析混
沌現象，這方面的研究才剛剛起步。一種觀點下的研究正在取得可喜的進展,簡單事件的不斷變換形成混沌.
F、擬合的研究方法，是從實際出發，以解決實際問題為出發點，是唯“象”論的。許多科學領域的偉大成就往
往就是此類方法的昇華，它是人類認識自然和社會的簡單有效的方法。不同體系下,擬合模型的建立使預測成為
可能.只有當擬合模型所給出的結論與實際體系相吻合時,才能得出正確的結論.
－－－－簡單的亦如：（轉貼）
1、交易是概率意義下的。持續性、等效性是潛在的重要規則；
2、交易是由市場結構決定的，也就是說買賣方式是由價格波動的形態決定的；
3、交易最重的是長久生存與持續做戰能力。短暫幾次的贏虧不能證明結果。
4、交易的意義是維持交易的繼續，並以賺取更多的金錢為目標。
這條的潛規則是方式只是方式。目的才是一切；
5、交易的目的是：
a、生存下去；b、能夠賺錢；
do
"對於機械交易系統產生的連續或者密集虧損"
觀察系統在圖表上的表現,失敗交易是有原因可尋的,歸類下.
說個例子,在盤整市場中,趨勢系統會出現連續虧損.
只要市場還盤下去,系統就一直虧損下去,直到市場重新出現趨勢性走勢,系統才有獲利機會.
可是,有哪種方法可以事先告訴我們,究竟市場會盤整多久?
沒有的,江恩都無能為力,我更不信他,你無法知道你會連虧多少次,因為你無法知道市場會盤整多久.
你不能因為市場在盤整中,令系統出現連續虧損,哪怕它會連續出現的十次,二十次,甚至於遠大於系統的歷史最大連續
性虧損次數,從而否定趨勢系統的有效性.
當市場重新出現趨勢性走勢時,趨勢系統便恢復它的有有效性,因為它本是為捕捉趨勢性走勢而設計.
你叫舒馬赫去參加奧運會跳水,拉頭豬跳水可能更有觀賞性,可是能否認他的車技,不讓他上場抓F1嗎? :)
而上述環節能否做好，個人心理控制能力很重要，實際上心態好壞與性格和經驗有關，隨著經驗的豐富，心理控制能力會逐步加強，可一旦涉及到性格方面的原因就不是經驗能夠解決的了。很多時候的交易是需要膽量，即執行力，比如在行情經過較長時間盤整面臨突破時，最好在連續錯誤時不斷加大單量。但在實際交易中連續出現錯誤時很少有人有勇氣加大單量，因為這需要極強的心理承受能力。絕大多數交易者會不自覺地在錯誤時減小單量。
說到底，無論是預測、
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