交易系统

大多数的交易书籍和文章都是对交易进行预测，希望能够通过技术分析或者宏观分析对交易方向和价格波动区间做出准确的判断，完成获利操作。实际来看，不管时宏观分析还是技术分析获利的概率其实并不是非常高。

宏观分析一般大方向上不会有太大的问题，但是实际操作起来如果出现大幅的回撤，就会对交易产生比较大的影响，大家耳熟能详的例子非常多，爆仓于大趋势前期的惨痛故事比比皆是。技术分析在指标钝化的时候经常性的会在大趋势的中继阶段出现反转信号造成反向的错误操作，或者在震荡中出现频繁的反转信号，造成大量的亏损操作进而损失掉前期趋势操作中的获利。

在交易漫长的历史发展的过程中，出现了各种各样的理论和知识，核心的部分其实一直没有任何变化，在价格变化的过程中，不管什么时候，只有两种两类行情，震荡和趋势。所以交易的策略也就只有两种，趋势策略和震荡策略。一般情况下趋势策略会在震荡行情中发生回撤，而震荡或者叫区间策略会在趋势单边的时候出现亏损，能够同时在震荡和趋势行情中获利的交易策略是很少的，或者说不完全能够满足两类行情。震荡和趋势行情的转换几乎也是随机的，无法预测的。一个比较有意思的观点，每隔一段固定的时间扔硬币，把硬币的正反面作为多空的信号，按照这个扔硬币的信号其实就能交易，不见得会比市面上现存的策略差太多，但是由于是属于随机信号，没有办法回测历史行情，所以没有人会这么干，因为未来的预期以及历史回撤无法计算。

交易策略的选择

一个可用的交易策略一定是一个确定可重复的，机械的，能够在数据分析中得到历史最大回撤以及历史盈利数据的，策略的稳定程度主要看历史数据回测的区间，时间越长越稳定。但是，也不要寄望能够获取一个永远能够盈利的策略，交易市场是完全随机的，所以不会有确定的策略去适应一个不确定的市场。也许用扔硬币或者人工智能算法来做交易是最好的办法，用不确定去适应不确定，但是也是一个悖论，所有进入市场交易的交易者，都是希望能够获利的，这是一个确定的结果期望，所以不确定的历史结果和未来结果无法满足交易者的需求，同样也不能实际用来操作和应用。

那我们如何进行交易呢？

大多数交易者和投资者是厌恶亏损的，所以回撤小的交易策略一直以来都是交易市场的主力，市场是非常公平的，低风险一定就意味着低回报，然而这样回撤小并且胜率高的策略为什么会存在呢？这样的策略一定隐含着我们短期所看不到的高风险，一旦出现这样的风险就会非常危险。

但是这是人性，交易者和投资者大多都会选择这样的交易策略，尤其是将投资周期做得非常大的交易策略，出现重大风险事件的可能性在几年甚至十几年之后，就会出现幸存者偏差，可以这么讲，我们日常在市场中看到的明星投资人大多都是从类似的幸存者偏差中走出来的，在几年或者十几年的事件有着正收益回报，再加上媒体的一些宣传，人设就立起来了。这样的操作也没有好坏的说法，如果能够给投资人带来几年或者十几年回报的策略已经属于凤毛菱角了，也不能过于去苛责，虽然出现风险的时候有可能会对成本造成非常大的损失，但是也有可能总体收益是正向的，这样也不失为一个成功的交易，讲这些内容主要是指出这种重大风险的可能性，在策略具体选择的时候需要去考虑。

这里有一个风险释放的工作，一般认为交易周期越小，交易策略的有效和失效时间段的周期就越短，就越能够更早的发现策略的风险情况。当风险释放出来后可以通过一些简单计算的方式来判断策略是否适用。策略有效时间越长获利越大，并且大于失效时间的损失，失效时间段损失就可以作为最大回撤，这种策略就是可用策略，失效时间损失越小资金利用率就越大。如果失效时间段的损失大于有效时间段的收益，这样的策略就失败了。所以在交易策略的应用上，将可能出现的风险提前识别和释放是非常有必要的，在提出策略后也是一个非常好的验证办法。

交易策略本身并没有好与坏的说法，趋势交易或者震荡交易都是可以的，马丁，网格这些也都是可以的，只要充分的将风险释放出来能够得到有效无效时间段的数据并做出比较，策略都是可以使用的。在拥有每个策略相关的数据后，可以考虑每个策略出现失效时间段的错配，实现策略组的对冲，充分降低单个策略交易的风险，使交易更加稳定和健康。

以上说的都是关于策略或者组合的识别和判断。但是这些还是停留在用确定的方法去适应不确定的市场，所以还不是最优的方案。

现代交易系统

现在的技术条件和人工智能的发展，让我们在交易方法的选择上有了更多的选择，终极的目标还是能够更好的适应不同的市场节奏和市场变化，让交易的回撤或者失效时间更小。接着前面说的风险释放，之前的方法是将策略放到一个比较长的历史数据时间段，观察策略的有效和失效时间及收益情况，尽量将策略有效期调整到一个比较长期的数据。这样方法其实是不得已而为之，大多数策略在市场不同的时间段都能够调整到一个相对拟合度更高的状态而得到更大的收益，但是由于对有效期的长期要求，就必须放弃掉短期收益高的参数，严重降低了资金的使用效率。其实这里最好的做法应该是对最近行情拟合度最高的策略进行交易，当出现失效情况并且超过历史失效亏损最大值就退出策略，这样就能够将最适合现阶段市场的最高效的策略进行应用。但是这样能看到风险也相对较大，所以在退出策略设定的时候可以根据有效策略及有效时长进行一些动态的监控和设置，以免单个策略对整体影响过大。

其实这就是这种交易方法的风险控制了，这里就可以把人工智能的优势发挥出来，将所有策略全部放到策略池中，由智能系统进行自动测试自动调优找出最近行情拟合度最高的策略，然后再根据一定的比例进行组合，充分降低回撤风险，并利用智能系统动态的对失效策略进行退出或者替换，不断的产生新的组合策略。当然这里只是简单介绍了理论，这其中涉及到非常多的算法和系统设计的工作，成本也非常高。

这样我们就能够得到一个动态的交易系统，获得对动态市场动态交易的能力，也能够更快的接入更多的市场，这是未来交易的最优的方法，能够充分利用资金的情况下更好的把握市场节奏或者更高的收益。