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机械式交易系统：原理、构建与实战 第17章 摘要与结论
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读完前面的16章，你应该能了解，成功的商品交易虽然涉及许多细节，但基本要点并不复杂。成功需要努力，但不一定要聪明过人。任何已经累积到足以开立账户的资金并有耐心与纪律的人都能够抓住合理的利润。
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商品投机只不过是对未来价格变动方向的智力博弈。投机客并不占有或经营他们所交易的商品。保证金交易可能创造不可思议的利润，同样可能造成无法想象的损失。虽然巨额亏损在期货交易中司空见惯，但实际上期货市场却不见得像一般人迷信的那样具有高风险。承受多少风险在自己的控制之中。长期的成功机会取决于你究竟是想快速致富，还是能满足于赚取与你的投资相匹配的报酬。预期的盈利越高，你就会变得越没有耐心，也降低了最后成功的可能。假如你有合理的盈利目标，并且能主宰自己，你就能主宰市场。
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虽然表面上看来，盈利的投机交易取决于准确的价格预测，事实上持续准确的价格预测（达到保证金交易所要求的精确度）是不可能的。幸运的是，它们并非不可或缺。盈利的关键并不在预测趋势，而在跟随趋势。一个交易者最成功的做法是，顺应一个强大趋势的方向建立头寸，并且只要趋势延续就继续持有该头寸。趋势只有在它存在的时间段内才有实际意义。在一个市场的某一时点，短、中、长期趋势可能相互矛盾，交易者必须根据其交易个性，选择适当的时间框架进行操作。滑点与佣金是每笔交易都会发生的额外成本，必须考虑在内。因此，买卖频率较低的长期交易系统通常也最具有盈利性。
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成功交易的基本规则有三：顺势操作、尽早认赔、做足盈利。从有交易行为开始，这些规则就一直存在，相关书籍都会加以强调，交易者也熟知这些规则。就连失败的交易者也都知道这些规则，只是他无法遵守它们。
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商品交易者的成功率如此之低，有6个主要原因。对市场缺乏了解，可能是最不重要的因素。通常知识代表力量，但在商品交易中，光有知识是不够的，最难的部分是实践。交易者两个最大的误区就是让潜意识中的自我破坏了良好的交易计划，以及错误地依赖技术分析来预测市场。技术分析固然有用，但并不完美。
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在失败的原因中，唯一超出交易者控制的就是缺乏资本。资本的缺乏只是相对的。你在交易账户中存入的钱越多，你的交易就越能灵活与分散化。只要你适当地管理你的交易，资本越多而且越是愿意认赔，成功的机会就越大。
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通往盈利之路的最大障碍之一就是不切实际的预期。商品交易者的合理盈利目标是每年持续实现50%的账户总资金回报率，这也是经验交易者的目标。新手应该制定更低的目标。假如市场新手在第1年达到盈亏平衡，那他就已经领先其他大部分的人。假设能够达到上述结果，他在第2年可能迈向20%的回报目标，从第3年开始起就向50%的目标发起冲击。当然，遇上丰收年你的成绩完全可以远超过50%的目标。
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另一个与之相关的问题是缺乏耐心。它通常以两种方式出现：过度交易与过度冒险。这两种现象都是因为试图短期内赚取暴利所致。
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还有一个为人熟知的失败理由是缺乏纪律。纪律是最常用来描述良好交易精髓的字眼。我们都知道该这么做，甚至还有明确的交易计划，并仔细列出每一种可能情况下应该如何操作的细节。然而，即使是专业投资者也会发生不按原定计划执行的情形，更何况是连交易计划都没有的业余投资者。优秀交易者不仅有最好的计划，而且不按原计划执行的情形也极少。
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最后一个绊脚石很少为人提及，也是最难以理解的交易障碍，即高度规避风险。大部分人都天生厌恶风险。最好的期货交易者就像金融市场上的赛车手、跳伞与滑雪选手，他们不怕承担巨大的财务风险，事实上他们以此为乐。最近的科学研究显示，喜欢冒险者的大脑与厌恶风险者的大脑存在着生物化学上的差异。如果结论属实，意味着厌恶风险的交易者无论怎么做，都难以适应高风险的交易。因此，在通往盈利交易的道路上，最重要的一个步骤是向自己的财务风险承受力妥协，并且与之适应。
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在第3章，我们了解了期货新手进入市场的一般方法。他通常时不时由一种交易方法转换到另一种方法，总是在找更好的东西。他既没有交易的指导方针，也没有全盘计划。另一方面，专业交易者具有高度组织化的特点，并且有其独特的方法寻找潜在交易机会。他按照计划的指示进入市场。在其交易计划的时间内，他尽量遵循市场价格趋势，而非预测趋势之改变。专业交易者已经学会了如何处理必然发生的交易亏损，因为他知道损失永远无法避免。
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对于所有的交易者来说，他们的交易方式都介于0%机械式交易以及100%机械式交易之间。就100%从事机械式交易的人来说，他们从不需要做任何交易决策，因为他的系统可以正确告诉他在任何一种情况下该如何操作。成功的交易者有一套相对机械的方法。一般人如果能够运用100%机械式交易方法，便有最佳的盈利机会。如果你进行交易的目标是盈利，而非自我欣赏或寻找乐趣，我建议你寻找一个或多个机械式交易系统，并用它们在分散化的市场中交易。同时，你必须拥有充足的资金和勇气，以承受不论以何种交易方法都无可避免的净值持续缩水现象。
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机械式交易法是唯一可以避免有害情绪影响交易的方法。人性就是这样，如果完全由自己的性子来，最后你必然会向恐惧与贪婪这两个双胞胎罪犯屈服，并且总是做出错误的决策。
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我所指的严格机械式交易法是这样的：首先你要预先选定一组你将参与的市场；你有一套数学公式，可以应用先前的价格数据得出买卖的信号，其中包括进场的规则、交易失败的出场规则以及盈利交易的出场规则；此外，也有规则决定何时开始与终止每一套系统的交易。你唯一的任务是选择交易的系统和市场，并将系统规则应用于价格走势上。假如你的系统已写成电脑程序，你必须提供相关数据给电脑，执行系统软件，并依照系统指令下单交易。这应该不会占用你太多时间，你也可以雇人为你做这些工作。
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创造一套在市场中奏效的机械式交易系统关键在于避免发明一套曲线匹配的系统。所谓曲线匹配交易系统，是指专门为在历史数据模拟测试中盈利而设计出来的系统。如果这种系统不是用电脑创造出来的，则很容易辨识出来，因其通常在复杂的交易规则中有无穷无尽的例外情况，而例外中还包含有例外。使用电脑将规则的参数优化会将过程伪装得很好，以至于大多数人并不了解。为发现最佳交易绩效的参数，往往不经意就设计出曲线匹配的系统。
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以历史数据做测试时，应谨记自己的目标。这样做不是为了创造一套在过去历史数据中能产生最多虚拟盈利的系统，而要创造出一套在未来交易可以盈利的系统。未来才是你可以真正赚到钱的地方。
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在第5章和第6章曾经讨论到许多有关用历史数据对交易系统进行测试的问题。这些问题包括使用的数据时间框架、数据的类型、适当的测试期限长度以及测试何种市场等。其中的关键是在有限的数据中尽可能使测试接近真实的状况。公正测试的一项重要内容是要扣除每笔交易所产生的成本，包括滑点及佣金。是否使用真实的成本扣除通常会决定交易系统看起来能否盈利。
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有数不清的标准可以用于评估系统在历史测试中的绩效。选用哪一种并非关键，因为最佳系统经得起任何一类衡量标准的考验。评估系统潜力最快速的方法是注意每笔交易的平均利润。
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在第7章，我们曾经漫游交易系统销售这一光怪陆离的世界。你看见机智的销售者如何将盈利交易的主题描绘成对圣杯的神秘探索。这本书应该可以说服你，只有专家才知道的神奇秘密并不存在，也没有方法买得到保证成功的交易系统。你在本书中学到的分析工具，应该能帮助你对任何被推销交易系统的可能价值做出合乎实际的评估。最重要的是，在商品期货的交易中，价格与价值不一定完全相关。
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本书率先运用系统性的方法来探索常用交易技巧的有效性。在第8章，我向诸位展现许多受欢迎的交易方法在历史数据上的交易绩效，以及我专为本书所设计的一种新的长线系统。使用相同的测试标准，我对交易系统进行了全方位的评估。在第9章，你学习到不同进场技巧的原理。在第10章，我解释了如何策略性设置止损单，以便尽快控制损失。在第11章，你看到了不同盈利出场计划的效果。
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与本书所描述及测试的所有其他技巧相比，巴布科克长线系统表现出优越性。因为统一的测试时间段是从1982年7月到1987年6月，你可能会觉得好奇，它在下一年是否能有相同的表现？表17-1显示了这一年的交易绩效。虽然表中显示损失，但实际运用此交易系统交易时，仍有可能盈利。最大损失28225美元是在标准普尔500股指期货市场中所遭遇的，时间发生在1987年10月22日。系统进入10月19日崩盘时候盈亏平衡，但在10月21日出现买进信号。在那不可思议的巨变环境下，系统的交易信号并不算谨慎。由于隔日极大的跳空开低，造成超过2500美元的损失。那种无法控制的价格活动正是在此时期远离市场的理由。如果扣除标普股指的巨额损失以及活牛市场的亏损，整体的盈利为9196美元，每笔利润达到340美元。
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你可能想了解巴布科克长期交易系统在统一测试计划之外的市场交易表现如何。表17-2显示了该系统在另外11个市场的模拟交易绩效，时间段为1983年1月1日至1988年6月30日。我选择较晚的日期开始这些测试，是因为有许多是新增的市场，而且我并没有它们在1982年12月1日之前的数据。系统测试至少需要6个月的数据才开始产生交易信号，而我们有整整5年的交易数据。原油市场直到1983年才开始交易，因此这个市场的测试开始时间是1983年3月30日。
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据我所知，没有一套公开的系统可以使用相同的参数在这么多市场以及这么长的时间内一直盈利。有很多标价成千上万美元的交易系统，既无法使用相同参数，又不能在一个以上的市场盈利。曲线匹配的系统会减少在未来盈利的可能性。我在不用曲线匹配的情况下创建了巴布科克长线系统，所以它更有可能在未来持续盈利，假如你用它在不同类别的市场交易会有效。我已经将巴布科克长线系统所涵盖的21个市场的每笔交易摘要，囊括在表8-7、表17-1和表17-2中，你可以进一步考察它的表现。记住，价格来自连续合约数据，所以进出场价格不尽符合实际交易的合约。
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表17-1 巴布科克长期交易系统绩效报告（测试时段：1987年7月1日到1988年6月30日）
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