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关于交易系统

系统这一概念来源于人类长期的社会实践，简单的讲：就是把一套成熟的交易方法编写成程序然后存入计算机，用计算机发出的指令指导我们去完成每一笔交易。系统就是人们由局部间的联系认识到事物整体的一种科学观，系统化即是将这种意识上的认识，以一种有序直观的方式把它表现和实施出来。

金融投机市场是复杂的，越是复杂繁琐的事物越是需要以这种系统化的方式来解释和处理。投资也是一个繁琐而复杂的活动。亏损的交易，除了是因为价格波动本身的复杂性因素造成的外，还有就是来自投资者自身的各种不稳定因素。

要在金融市场上长期生存并能保持稳定的获利，必须在充分认识市场的基础上，去建立起一个有效的系统化手段。以此来帮助排除价格和情绪对交易所产生的各种干扰因素，确保每次的交易是低风险高回报的。

交易系统的理念是交易者长期在市场中摔打摸索总结出的，是对市场规律性一面的理解和总体形成的交易行为体系。

机械式交易系统的原则

交易系统的原则：价格瞬息变化，用复杂去描述复杂只能适得其反，而且也不利于投资者即时做出快速有效的反应。用机械化，条理化，一切数据都要量化的原则。精确而且高效的交易系统去描述市场，才能不被市场表面的大量随机因素所蒙蔽。

(1)交易系统是否完整和客观，必须要经过长期统计与实践，证明其能够稳定的赢利。系统交易方法属于科学型的投资交易方法。

(2)交易系统是完整的交易规则体系。它必须对投资决策的各个相关环节做出明确的规定。这种规定必须是客观的，惟一的，不允许有任何不同的解释。

(3) 交易系统的特点在于它的完整性。既一个完整交易周期中的各个决策点，包括进场点，退场点，再进场点，再退场点等条件都有明确具体的规定，从而形成一个完整的决策链。

(4) 一个没有观望和回避的交易系统不是一个完善的交易系统。一个优秀的交易系统，不限制赢利，只限制亏损。系统交易强调的是长期的稳定的整体收益，而不是强调一时一地的得失。

在投机市场上长期地占有概率优势，而不是孤注一掷，成功的交易者只是将每次交易看作是一连串可能性和概率中的一个，由于统计样本分布的不均衡，不利事件的发生又具有集束性，任何交易系统都必须面对连续失败时期。在这种逆境时期，面对强大的心理压力，深刻理解交易系统所依据的投资理念，对于逆境时期保持心理平衡具有至关重要的意义。

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机械式交易方法

交易系统的建立是人性化的，而系统的执行从某种意义上来说是非人性化的。紧跟计算机的交易指令，是一种机械的，单调的，枯燥的，寂寞的工作，需要交易者具有极大的耐心和意志。长时间地持有巨大的单量，长时间地经受市场剧烈的波动，交易者的情绪往往要承受极大的压力，这需要交易者运用坚强的意志，去压抑自己强烈的平仓了结欲望。真正做到机械的，坚定不移的，百分之百的，不折不扣的执行交易系统发出的每个指令。

使用交易系统就是要把自身的弱点限制在最小的程度，因为系统是完整的，客观的，有序的，定量的，所以它在某种程度上会让人达到知行合一。

机械化交易系统的原则是评估市场而非预测市场，基本是被动等待市场出现买卖信号后，再由机械化系统自动判断是否入场或离场，这样的系统追求的是较低但稳定的投资收益，要做到很高回报几乎是不可能的，因为高收益伴随的必然是高风险，人力做不到的由人设计的系统也不可能做到。可以这样看：一个好的机械化交易系统就是一部真正意义上的“赚钱机器”。

你绝不能以交易结果的盈亏来判断交易决策的正确与否，这也使得学习正确的交易行为变得极端困难。（以是否遵守交易系统来判断正确与否）

一般人若想成为赚钱的交易者，最好的方法就是使用100%机械式的交易策略。

我对完全机械式交易方法的定义是：预先选定一组交易商品市场，拥有可应用于历史价格的数学公式，这个公式可以告诉你何时买进与何时卖出。进场建仓、认赔出局和获利了结都必须有各自的规则。同时，每种交易系统何时启动交易、停止交易也要有规则。

曲线匹配系统&非曲线匹配系统（是否过度拟合）

曲线匹配系统是由系统开发者检验历史价格，寻找有效的规则所建构成的交易系统。

要判断交易系统是否属于曲线匹配，关键在于看该系统的开发者如何制定规则。如果他根据历史价格来寻求当时有效的交易规则，并据此对规则进行调试，这种交易系统就属于曲线匹配式的系统。

交易系统的曲线匹配特性越强，越不可能在未来发生作用。

相反地，如果交易系统的开发者并未参考任何特定的历史价格数据，而是基于市场如何运作的原理去建立系统的规则，这个系统就不是曲线匹配的系统。

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系统优化

适度地优化系统是必要的。但如果过度优化，你的交易系统将是一套高度匹配的系统，这将使该系统未来绩效的可信度降低。

优化是否有效并不是问题的症结所在。真正的议题是技术分析本身是否有效。事实上，整个争论归根结底仍是随机漫步现象是否成立这个老生常谈的话题。

为了避免过度的曲线匹配，谨慎的系统开发者必须遵守下列部分或全部的建议。

（1）可供优化的规则在数量上必须有所节制。

（2）在优化过程中，应该选择参数值的区间，而不是最佳的参数值。

（3）尽量增加测试中已平仓的交易笔数。

（4）在许多市场中进行同一组参数的测试。

（5）进行优化的时间段与测试优化后系统的时间段不应相互重迭。

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商品交易方法的测试

测试某商品交易系统历史数据如同试婚。它并不保证婚姻成功，但这是种绝佳方式，可以增进对双方关系的信息，并避免一些不愉快的意外。（很有趣的比方，但很到位）

你不知道在未来究竟要面对哪一类型的市场。所以，你的系统必须能够处理所有这些变化形态。最好是选择足够长的时间段，使它同时涵盖牛市和熊市，而且要包含价格波动性高及低的情况。

不论时间长短，测试所产生的交易笔数越多，则测试结果在统计上越可靠。

为了避免测试发生扭曲的结果，你也必须注意数据在特殊时间段内所出现的不正常现象。如果这种价格行为因此而造成特别有利或特别不利的结果，而它们在未来重复发生的概率甚微，则此测试结果便没有多大用处。

防止过度优化的一个好方法就是将历史数据做不同区隔，分别供优化与最终测试之用。（分为样本内和样本外）

评估测试结果的指标

已平仓交易总笔数、盈利（或亏损）交易总笔数、盈利交易占总交易比例、已平仓交易累计盈亏额、未平仓头寸净值、已平仓交易平均盈利额、最大连续亏损交易笔数、资金最大回撤、盈利交易平均盈利额、亏损交易平均亏损额、平均盈利/平均亏损之比、盈利系统（总盈利/总亏损之比）、最大单笔盈利、最大单笔亏损、已平仓多头（空头）交易的比例、多头（空头）交易盈利比例、盈利（亏损）交易平均持仓时间、滑点及佣金总计、保证金资金回报率、已平仓交易绩效比率（每笔交易平均盈利/标准差）、涵盖未平仓净值的绩效比率关注高瀚gaohan337及时了解市场资讯，把握大趋势行情助你稳健获利