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图4-1 2%转向交易系统（1988年3月合约）
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我并没有做任何历史价位测试，就选用2%的价格变动作为判断趋势改变的条件。基于我本身的经验，这个数值似乎是一项可以适用于各个市场的合理数字。如果我利用历史价位数据进行彻底的测试，然后寻求最佳的数字来建立交易系统，这系统就不再是合格的“非曲线匹配”交易系统。
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非曲线匹配交易系统的一些最佳实例来自J.韦尔斯·怀尔德（J.Welles Wilder）1978年出版的经典之作——《技术交易系统的新概念》（New Concepts in Technical Trading Systems）一书中。怀尔德在书中介绍了6种数理交易工具和6种纯机械式的交易系统。每一种工具和系统都将先前的每日开盘价、最高价、最低价和收盘价，以不同的运算规则加以处理。虽然书中并未拿出证据显示这些交易工具和系统在实际交易中确实有效，但是这本书已成为有史以来最受欢迎的期货交易书籍之一。怀尔德对每一套系统都利用一份历时1~2个月的演算表来展示该系统的运作，而不是用演算表来显示系统的盈利性。在怀尔德所选择的时段中，交易系统都能有净利产生，这当然不足为奇。这些简短的演算表是交易有效性的唯一证据，但由于取样的时间太短，因此不能证明系统的有效性。随后其他人利用电脑对这些交易系统进行测试，结果令人大失所望。这本书被人称道，并不是因为书中所介绍的交易系统具有盈利能力，而是它对分析历史价格变化理论的重大贡献。
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书中最简单（也是最有效）的交易系统是“抛物线时间/价格系统”。怀尔德是以移动止损点作为这套系统的理论基础。系统的运作方式与前面提到的“2%转向系统”类似。这套系统建立头寸后，它所设定的止损转向位与当时价格距离较远，以便容忍较大的价格振荡（这种情况通常出现在趋势发生转变时）。然后，当趋势逐渐发展成形，市场也变得比较有方向性时，该系统就会开始调整它的止损转向位，使止损位越来越靠近市场价格。当趋势日益成熟，其产生反转的机会与日俱增。这套系统所设定的止损转向位会非常接近市场价格，以保护当前趋势下已产生的利润，并且尽快捕捉趋势反转的信号。假设趋势发生改变，一旦市场折返至紧随在后的止损点（或是止盈位），系统便会发出建立反方向头寸的信号，并且在与新趋势相反的方向上设定止损点。图4-2展现了这套系统在趋势强劲而平滑的市场中运作的情形，该系统很自然地在这种市场状态下胜率最大。若是换成图4-3中多变的市场，这套系统所设定的跟随止损点逼近市价的速度就不够快，因此无法产生盈利。
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图4-2 利用怀尔德抛物线系统交易的瑞士法郎日线图（1988年3月合约）
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图4-3 利用怀尔德抛物线系统交易的可可日线图（1988年3月合约）
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机械式交易系统：原理、构建与实战 [:1703558329]
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机械式交易系统：原理、构建与实战 系统优化
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怀尔德运用一套线性加速方程式计算止损点，在方程式中，每当市场出现新的极端价格，止损点就以0.02的加速系数增加。他并没有解释为什么使用0.02这个数字，而不是0.01或是0.03。只要他不是经过历史价格测试后才选定0.02这个数字，这套系统就不属于曲线匹配型。然而我们在设计交易系统时，想要找出过去价格变化中最有效的加速系数是十分自然的。这个过程被称为优化。电脑将测试你指定的每一个加速系数值，然后计算出对应的盈利结果。
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假使你发现过去5年中各个市场都有不同的最佳加速系数，你会针对不同市场的交易使用该市场的最佳系数吗？如果再将历史数据按月份分解，对每个月份单独测试，你可能会发现每个月份都有自己的最佳系数，那么你会根据当前月的数据来调整系数吗？当你进行棉花期货交易时，是否会因为依据历史价格测试的结果，而在1月使用0.15，2月改用0.203，却在3月使用0.146作为加速系数？而你可以依照相同的测试方法找出每个市场每周甚至每天的最佳系数。毫无疑问，这样创造出来的交易系统简直就是前面介绍过的曲线匹配季节交易系统的翻版。
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如果用电脑对过去5年10个不同市场的价格数据进行每月最佳加速系数的测试检验，结果很可能是每个市场都出现了12套不同交易规则，即总共会有120套交易规则。你仍旧可以将它视为一套系统。与怀尔德当初创立的对所有的市场都只使用单一规则的系统相比，拥有120套规则的交易系统可以产生更高的历史模拟交易盈利。
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如果让你来预测这两种交易系统中，哪一种在未来运作上盈利的可能性更大，你是否会选择复杂度较高的系统——仅仅因为其在历史测试中盈利较多？如果你的答案是肯定的，你最好将这一章的内容重新读一遍。如果你的答案是否定的，那么恭喜你答对了。曲线匹配交易系统正是利用历史价格轨迹来创建系统规则及最佳系数，这就决定了若将其放在同样的历史数据中进行测试，保证会有不错的盈利，但这根本无法保证未来交易的成功。
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不同市场是否应该使用特定系数，这个问题则较难解答。假设你发现在过去5年中，白银市场的最佳加速系数是0.025，黄金市场的最佳系数为0.108，美国长期公债（T-Bond）为0.022，则你进行这些市场交易时，是否会使用上述的系数来取代原本的0.02。如果这样做，你所操作的就是一套经过优化的系统。虽然这套系统属于曲线匹配型，但是与另一套针对不同市场各个月份合约使用特定系数的系统相比较，程度仍然较为轻微。
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完全不考虑历史价格而设计出一套普遍适用于所有市场与任何时段的高盈利系统，这种好事只有梦境中才有。这种事是不会发生在现实世界中的，你还得从美梦中醒来面对现实。在面对数学式交易系统的复杂公式时，我们总会发现许多可变的参数。唯一能够让你提升交易系统绩效的方法，就是利用历史价格以不同的参数赋值对系统进行测试。因此，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曲线匹配的系统，这将使该系统未来绩效的可信度降低。
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我们对系统进行历史价格测试时，必须牢记什么是自己的目标。我们的目标并不是要建立一套在过去操作绩效最佳的系统。我们想要创造能在未来产生最大盈利的系统。未来才是你能赚到实际财富的竞技场。
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大多数交易者不知道怎样分辨只能在历史价格测试中盈利和能在未来实际交易中盈利的系统。历史价格测试这个主题包含了许多交易系统设计者和评估者必须回答的痛苦问题。我们会在下面两章中检视这些进退两难的问题。
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机械式交易系统：原理、构建与实战 第5章 商品交易方法的测试
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