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威廉·埃克哈特：交易场内的数学天才
未知
威廉·埃克哈特
交易场内的数学天才
威廉·埃克哈特就是那个尽人皆知的“海龟试验”传奇故事的主角之一，尽管在大众中知名度不高。如果金融交易界的精英能像其他领域的杰出人士那样为人们所熟知的话，人们肯定能在美国捷运公司的广告中看到他（模仿副总统竞选广告）：“你们认识我吗？我是当今最著名的期货投机商里查德·丹尼斯的伙伴。我就是那个和丹尼斯打赌的人，我说交易技能是不能后天培养的。业内著名的海龟交易员就是我们打赌的实验产物。”说话的功夫，威廉·埃克哈特的名字就显示在电视屏幕上。
那么，谁是威廉·埃克哈特？他是一位数学家，就差一个博士学位。半路学做交易，此后便再也没有回到学术界（至少是正式地）。埃克哈特早年在交易大厅中做过多年场内交易，丝毫不意外，他后来放弃了这种冲锋陷阵的交易方式，转而采取更复杂的系统分析方法。在十年的时间中，他自己的账户做得相当好，主要依靠系统产生的交易信号，但也辅之以自己的判断。在过去的五年中，除了他自己开立的账户外，他还为其他人管理几个交易户头，在此期间他给客户的平均收益率为62%，收益率波动范围在负7%（1989年）到正234%（1987年）之间。从1978年开始，除1989年略有亏损外，每年的他个人的收益率都高于60%。
在我们会见前夕，多少年来默默无闻恪尽职守的埃克哈特终于要抛头露面，决定把业务推向公众了。埃克哈特为什么现在要出面管理公众基金？为什么不再像以往那样只为自己、朋友和同事去做？埃克哈特耿直地承认，“我受不了看见海龟们管理数以亿计的资金，而我却经营相对较少的款项。”显然，在埃克哈特看来，他想要得到的，是他该得到的。
对交易进行系统研究显然是埃克哈特的爱好，当然也是他谋生的手段，然而他最痴情还是用科学方法去分析、研究市场行情。在某种程度上，交易以及交易有关的研究不过是埃克哈特为科学做出贡献的途径。他对一些困扰科学家的疑难问题津津乐道，如量子物理学与普通常识相悖的贝尔理论，进化论是他研究的另一个领域，他在努力寻找有关有性繁殖的疑难问题的答案：为什么在有性繁殖过程中，细胞的基因只能传递一半，而在无性繁殖过程中，基因可以100%传递？也许他投入精力最多的研究还是对时间观念的思考。当我采访埃克哈特时，他正在撰写一本有关时间本质的大部头著作。
埃克哈特教授他的学生如何进行交易系统设计的窍门：多年的场内场外交易实践，艰苦的数理训练，不倦的思考总结。所有这些因素使埃克哈特比大多数交易系统设计人员更优秀。
△你是怎么成为理查德·丹尼斯的交易伙伴的？
○我和理查德在高中时便是同学，我们俩可能是由干对市场研究的共同兴趣而相识，但是我们的友谊与交易无关。理查德在高中读书时就开始做交易。我则待在学校里，攻读数理逻辑学的博士学位，1974年，由于政治原因，我没有做完论文。
△到底是什么原因呢？
○当时我在芝加哥大学做博士论文，我的导师是享有世界声誉的数学家。其实，在一个新数理逻辑全职教员加进来以前，我的论文写作进行得很顺利。后来，由于他的插入，他便代替我以前的导师，成为我的论文指导者，而他却坚持要我重写另一个主题的论文。要知道，我以前选的课程，参加的考试以及做了3/4的论文全都要作废。
在困难的关头，理查德建议我休学去做交易。我采纳了他的意见，再也没有回学校。
△从一个数学专业的研究生到一个交易所的交易员，你的转变听起来够大的。
○对，转变确实不小。虽然我一直对投机价格的本质感兴趣，但是我不得不承认，数理逻辑学与场内交易有天壤之别。具体来说，我进入交易场的时候，对市场如何运作有太多先入为主的预想。
△都是什么样的预想呢？
○我进入新岗位时，带着这样的想法：我可以把作为数学家的分析技能直接运用于市场交易中。实际上，这是错误的。
△你曾经想那样做过吗？
○作为场外交易员，他依据自己的关于市场的思想，或他们自己的分析系统，就可以决定他的成败，而场内交易员则不是这样：场内交易员需要抓住一个或者几个最小变动价位带来的破位走势——一旦掌握了这门技术，你就能生存，无论你的市场理论是对的还是错的。我认识许多场内交易员，他们用的都是虚无缥缈的系统：移动平均线、周期循环，或者是神仙才懂的东西。当这些系统发出信号的时候，他们马上就报内盘买价或者外盘卖价[2]。到月底的时候，他们挣了钱，永远归功于他们的系统。然而这些系统多数是无稽之谈。可能我也是大同小异。我对投机和交易也有想法，在场内我也做得很好。但是我不知道我挣的钱有多少源自于我的市场理论。
△在交易场内，你做出买卖决策的依据是什么？
○一般情况下，当弱势方卖出时我要内盘价买进，相反，当弱势方买进时我要外盘价卖出。回想起来，我真不知道我在市场上的成功与我的交易策略有没有关系。如果你假定理论上的真实价格处于内盘价和外盘价之间，那么如果你按照内盘价买进的话，实际你所买的价格略低于其真实价格；同样，如果依照外盘价卖出，那么，你所卖出的价格就略高于其真实价格。结果，不管我的交易策略如何，平均而言，我的期望收益是正的。我成功的原因也许全在于此。
△难道这就是你的真实想法吗？
○我认为成交执行过程中的优势很可能是我作为场内交易员成功的原因。场外小散户的账户总是被水滴石穿逐渐消磨掉，主要原因不是他们做错了，做错是难以避免的，而是简单地被交易成本打败了。交易成本不仅仅是佣金，还包括下单过程的滑点。作为场内交易者，我是他们的对手方。
△作为一个数学博士研究生，做交易没有以前那样的智力挑战了吧？
○起初是这样。然而，后来我对市场价格进行了很深入地研究，它和我以前在学术上遇到棘手问题没有什么两样。
△你以前的数理研究是否可用于你的交易系统研究？
○当然，比如统计学。商品市场的分析很容易陷入古典统计学的陷阱。如果一个人对数学工具没有很好的基础理解，很容易陷入麻烦。
绝大多数古典统计学的应用都基于这样一个基本假设：市场数据是正态分布的，或者是其他已知的分布形式。如果你对于数据分布形式的假设无误的话，古典统计学便没有什么问题，可以让你做精确的决策。但是，如果你的分布假设稍有偏差，误差就足以使纤细的统计推算过程输出严重偏离的结果。越粗糙，越强健的推算过程越能得出精确的结果。总而言之，统计学家用来捕捉新数据[3]的显著性的精细测试在交易中毫无用处。我们需要钝化的统计手段，和粗壮的技术。
△所谓“粗糙”是什么意思？
○“粗糙”的推算过程不会因为分布形式的假设与实际之间的偏差而受太多的干扰。
△为什么你会感到技术粗糙更有利于交易系统分析呢？
○因为我认为价格的分布是病态的。
△如何理解这种病态呢？
○举个例子，价格分布的方差要比基于正态分布基础得出的方差大很多。贝努瓦·曼德尔布罗特，分形维理论的创始人，猜测价格变动率的分布具有无限大的方差。样本的方差随着新数据的加入会变得越来越大。如果这是真的，那么大多数标准的统计手段对价格数据都是无效的。
△我无法理解，方差怎么可能无限大呢？
○一个简单的例子可以展示为什么一个分布可以具有无限大的均值。（方差本身就是一个均值，它是样本与样本均值离差平方的均值。）想象一个简单的一维的随机数发生器，比如说投掷一个均匀质地的硬币。我们感兴趣的是要等待多长时间才能看到正反面出现次数相等的情况，也就是说，平均而言我们要投掷多少次才能出现正方面出现次数相等的情况。如果我们进行这个测试过程，通常情况下，我们发现等待的时间不长。这毫不意外，因为我们总是从相等的情况开始计数，另一次相等不会太远。但是，有时候，正面或者反面出现的次数开始变多，虽然这种情况不常发生，然后我们就可能不得不等上很长时间才看到下一次相等的情况，因为随着投掷次数的增加，正反面出现次数的差异可能变大也可能变小。于是，我们的实验结果稳定地倾向于很多一连串的相对短的等待时间，和几个让人焦急的大数值。
均值是多少？不存在，这个分布没有均值，或者你可以说均值无穷大。对于任何给定序列，均值是有限的，但是随着实验样本的增大，均值无情地爬升。如果你的实验样本足够大，你想要多大的均值都可以实现。
△就你所举的例子，电脑模拟可以实现足够大的数据样本，让你得出均值无界的推论。但是你怎么能肯定商品价格分布的方差是无界的呢？现有的数据还远不能得出这样的推论吧？
○价格变动率的方差是否无限的问题，目前尚有统计方面的困难。这种情况在某种程度上类似于全球气候是否变暖这一问题。有明确的指标显示气候正在变暖，但很难将近期的气候变暖与气候的随机变化区分开来。需要获取一个世纪的数据才能肯定地说价格变动率的方差是无限的。
△价格变动率的方差无限有什么实际应用意义吗？
○如果价格变动率的方差是无限的，这意味着我们未见的某个地方潜藏着你无法想象的情景，肯定比一般统计应用中使用的价格正态分布假设能产生的情景严峻得多。我们亲眼见证过一个实例，1987年10月19号，标准普尔指数一天之内下跌了8000基点。正态分布理论上的估计会告诉你，一天之内发生这么大的价格变化，1000年才会发生两三次。但是我们看见了，标准普尔合约上市10年就发生了。这个例子完美地说明了这样的事实，如果市场价格变动率的方差不是有限的，那么古典统计学导出的风险预估远远低于现实。
△交易员们除了需要在控制风险方面比直接的统计预测更加保守之外，基于正态分布可能的对立面，还有没有其他实际层面的应用？也就是你所谓的“粗糙”手段。
○有一个重要的应用，关于你对某个市场使用多个技术指标。问题是：你怎样尽可能高效地组合多个技术指标？基于脆弱纤细的统计学手段，人们可能对不同的指标赋予不同的权重。但这种方法对假设过于敏感，没有考虑到不同指标之间的相关关系。
从“粗糙”统计的字面上你就能看得出来，多数情况下，最佳策略不是对权重做优化，而是将每个指标的权重在0或1二者中取值。换句话说，就是接受或者拒绝。如果一个指标足够好，值得使用，那就赋予与其他指标一样的权重。如果达不到这个标准，那就完全放弃。
同样的原则也适用于交易选择。你应该怎么在多个头寸上分配资金？同样，我认为要平均分配。一笔交易足够好，值得进行，那就平均分配资金，否则就完全放弃。
△你前面谈到过市场分析中的陷阱。你能举几个其他例子吗？
○有意义的方法必须是与度量单位的选择无关。一个极其糟糕的反面案例就是某些图形技术。有些图形技术很简单（比如45度线），有些甚至很轻率（图形上画正五边形），但共同特点是在图形上应用了角度线。很多模糊，甚至是诡辩的交易技术都应用这个思想。
一个简单的思考就可以完全否决所有这些基于“某个程度的角度线”的思想：图形上的角度没法做到与图形坐标的刻度无关。进一步地说，比如某个分析技术是从某个低点画45°线。如果你在同一个合约的两张不同时间不同刻度的图表上，比如两个不同的行情器上，画出的45°线是不一样的。这两条线接下来和几个序列相交的位置不一样。实际上，一条角度线连接价格序列上的两个点根本就算不上价格序列的性质。这完全取决于你用什么样的价格单位刻度和什么样的时间段，你怎么样把这些显示在图表上，所有这些都是随意的。交易思想有好的也有坏的，但是角度线根本就不是交易方法。
作为对比，请注意连接价格序列上两个或者多个点的趋势线与度量单位的变化无关，但是感官上由斜率确定的线不是这样。在不同刻度的表格上，趋势线的斜率不同，但是与价格序列的交点是肯定不变的。
对于一个图表炒家来说，角度严格定义的缺乏，甚至会影响到那些不使用角度线的人。一根趋势线的斜率大小对于交易决断的制定有心理上的决定性影响。如果你忽视这种影响，实际上制图者的技法和审美思想很大程度上影响了你的交易决策。任何一根趋势线都可以通过调整刻度使它看上去怦然心动或者乏善可陈。
这个例子同样说出了计算机化交易的优势。计算机只做你让它做的事情，其他一律不管。如果你让你的计算机确认斜率，那你必须先把这个现象程序化。这个过程中，要直接设定价格轴和时间轴上的刻度，不可逃避地将斜率的定义明晰了。
△我一直都惊诧于有那么多人忽视刻度对图形角度的影响，甚至完全不考虑后果。我认识到线段斜率内在的随意性，这也是我为什么从来不愿意花哪怕5分钟时间去研究江恩角度线，或者支持这个理论的著作。
那么，在交易系统设计中的陷阱是什么呢？
○在交易系统设计方面，有很多陷阱。首先，很容易犯事后预测[4]的错误。
△请定义“事后预测”。
○使用那些在事情发生以后才能得到的信息。有时候，事后预测是很明显的——程序错误。比如，你使用收盘价来计算得出是否在收盘之前建仓。这种问题，丝毫不罕见，通常会在你得到难以置信的好测试结果的时候露出马脚。但也有一些难觅踪迹的事后预测错误。最高价之后肯定会跟着相对低的价格，这是绝对定义。如果你的系统包含与最高价相关的规则，或者它潜藏在你的周期思想里，那这样的系统会得出非常漂亮的历史数据，但这不过是一个事后才做出的预测。
△还有其他的陷阱吗？
○有一个经常提到的问题是过度优化。自由度越高，你的系统越容易让自己契合历史数据。
△请先为没有数学基础的读者定义“自由度”。
○最直白的定义，一个自由度是一个数字，被称为参数，对参数的取值不同，得到的系统也就不同。比如说，一个移动平均线系统，根据均线天数的不同得出不同的系统。这就是一个自由度，允许取正整数。但还可能有隐藏的自由度。系统内的构建可以有多个可供选择的模式。如果所有的模式都被测试过，这是系统的另一个机会来拟合历史数据的特质。
系统的风险不仅仅是自由度过大，还可能有“坏”的自由度。假设你的系统的某个自由度只关乎历史数据中几个特别大的趋势，除此之外对你的系统如何交易毫无影响。那么这个自由度的作用就是把小样本中的几个具有偶然特质的大趋势挑出来，然后过度拟合到你的测试结果中，尽管你的自由度数量可能不高。
△你怎么才能知道系统测试的优秀成绩是过度拟合历史数据的结果还是捕捉到了市场的真实行为？
○最好的办法是用几百个数据样本做测试。调整自由度数值看看会得到什么样的结果。测试虚假的样本看看能得到什么样的结果。关于这一点上，除了经验，我不知道别的手段。尝试大量的交易系统，测试那些你看得上的，也要测试那些你看不上的。测试那些自由度数量很少的，也要测试那些自由度数量很随意的。时间长了，你就培养出了一种直觉，能够在系统回溯测试和未来应用的一致性与自由度取值之间做出权衡。
△你对加入系统的自由度数量有什么限制吗？
○七八个就太多了，三四个就很好。
△你对优化有什么看法？（优化就是测试系统的不同参数，然后选择在历史数据上表现最好的一个来进行真实交易。）
○这是机械交易者的“经典保留曲目”，但是如果你不从理论层面考虑优化，那你得到的一定是不可复制的结果。
△如何避免这个陷阱？
○这可真的是个难题。如果你不做优化，那你最终得到的一定是个糟糕的系统。但是如果你优化得太多，那你最后得到的系统是“历史书”，而不是“水晶球”。某种意义上说，你寻找的是这两个极端的中间点。
△除此之外，对于正在进行系统开发的人，你还有别的建议吗？
○如果系统所产生的测试结果没能冲击你的眼球，那么，这种系统便不值得追求。系统的结果必须要脱颖而出。另外，如果你需要脆弱纤细、对假设敏感的统计技巧以获得优异的测试成绩，你一定要对交易系统的有效性倍加小心。
作为一项基本原则，你必须怀疑你的测试结果。一个系统看上去越好，越应该去固执地证否它。这个想法与人类的天性非常对立，人们总是希望一个系统的历史表现尽可能的好。
卡尔·波普尔提倡这样的思想，所有知识的进步都来自于证否我们现有的理论，而不是去证实。不管他的这个假设是否在一般意义上正确，这种态度在交易研究中是完全正确的。你不得不尽一切可能证否你的结果。你必须要尽可能杀死你那小小的创造。要考虑你系统的所有方面都是错误的，所有方面都是可疑的。如果你严谨认真地尝试去证否你的系统，那么可能，仅仅是可能，它是有效的。
△你在系统中应用图表模式吗？
○图表中绝大部分看起来不错的东西——这么说吧，98%——根本不起作用。
△那么是什么原因呢？
○人类的大脑天生善于抽象，可以从随机数据中看到形态。一本20世纪初期的统计学书籍这样写道：“人眼太善于发现形态，以至于形态无处不在。”换句话说，你从图表上看到的形态比真实存在的形态更多。
同样，我们在看数据的时候并不是客观的。当人眼扫过一张图表，并不是对所有的数据赋予同样的重要程度，我们往往会聚焦于已知的事物，并且让我们的思想偏向于这些特殊的事物。人类的天性就是从自己的思想中挑出那些熠熠发光的成功例子，但是却忽视那些日复一日发生，使人挫骨扬灰的失误。所以，即便是非常仔细认真地研读图表，研究者仍旧会认为自己的系统比实际要好很多。甚至是如果你进一步仔细地动手演算，仍旧有很强的倾向性会高估结果。实际上，这种高估存在于所有的科学研究领域，这也就是极度精确的双盲测试存在的原因。甚至是最诚实的研究者都会倾向于使数据偏袒自己的假设。这是于事实无益的。当我自己动手做研究的时候，我采用这样一个态度：我不得不将结果打20%到50%的折扣。
△我记得，有一次我从洛杉矶飞往纽约的途中，我突然产生一种令我非常激动的交易系统思想，而且我很想用图表初步检验一下。这个系统用一种不传统的方式使用一个传统的指标（我记得是随机指标）。我在几个不同的市场中测试了这个系统，收到奇效。当我后来用电脑做测试的时候，发现结果竟然是亏损的。原因是我在图表下方绘制指标，在图表上方绘制价格，二者错开了一天。因为这个系统是在市场价格快速运动的时候发出交易信号，错开一天可能意味着在错误方向上有500个基点的误差（如果是标准普尔指数的话），而不是在正确的方向上——二者相差整整1000个基点（1手标准普尔合约将损失5000美元）。于是一个原来看上去非常伟大的系统被证明是一文不值的。从那开始，当我做手动测算的时候，我就会对结论非常小心。现在，我只看计算机的计算结果。
○人们渴望找到形态，这种怪僻的诉求就如同人们愿意相信星相，愿意相信命理一样。成功远比失败让人印象深刻。龟骨上的预言如果碰巧应验一次，你就会永远将这个场景印在脑海里，但是如果说错了或者模棱两可，你转过头就忘了。
△你的意思是不是说，形态研究只是陷阱和无稽之谈？
○没错，我的意思就是这样。搞形态研究的人到处都是，但我不会。每一个我认识的根据图表确认形态的交易者，无一例外地在他们喜欢的形态出现时建重仓，在他们不那么喜欢的形态出现时建轻仓。总的来说，这不是什么好主意。你不应该根据这些东西进行交易，而且，不同的交易仓位有轻有重，这肯定是错的。同样，如果你认为，通过你用眼睛观察图表创造了有利的交易机会，那么当这笔交易不顺利的时候，你就很难不把过度的自责加在自己身上。
△我猜想，过分自责是不好的。
○是这样，这会导致心理失衡。
△如果有一个比较机械的系统可供遵循，就不会出现这样的问题。
○是这样。如果那样的话，你的工作只是照着这个系统的指示去做就行了。如果该系统出现一些交易损失，那是预料之内的事情。因为你对市场的判断可能符合系统的总的方向，但未必对一个具体交易非常准确。
△我完全明白机械方法的心理优势，（当然，如果有效的话）但是你还说到了你对图表交易方法的怀疑？
○当我基于图表形体得出一个想法，我尝试将它凝练成一个能用计算机测试的算法。如果一个交易思想是合乎逻辑的，那它就应该能够解释给计算机。即便是一个从未被定义过的形态，你仍旧可以恰当描述成算法。如果你的算法得出的是一个近乎零的期望收益——多数情况下都是这样——那么你不能自欺欺人地说，你用这个方法的时候会做出不定的调整，使这个形态交易方法有效。
△换句话说，计算机并不撒谎，至少比相信自己的主观偏好更可靠。
○是这样。我已经说过，人类的思维擅长发现实际上并不存在的形态。
△你是完全依赖自己的系统，还是有时依靠自己的主观判断？
○现阶段，计算机交易系统还是死的。虽然有些看起来复杂，但还是没有思想的。我目前所知的所有交易系统，如果交易规模达到足够大的水平，都会偶尔造成过大的风险暴露。当然，这个弱点可以通过交易超小规模来避免——也就是，迁就最糟糕的情况——但从整体上看，这是个糟糕的办法。更好的办法是使用合理的交易规模，当你发现交易规模太大的时候，介入你的系统，调整回来。同样，优秀的系统偶尔也会干傻事，这种情况下，人的判断是必不可少的。
但是话说回来，如果你的系统运作良好，不要去打扰它，除非它的运行明显地偏离你的设计初衷。不要养成每天照顾交易系统运行的习惯，把你的智谋和创造力放在开发上。
△你能否举一个系统运行偏离设计初衷的例子。
○在1987年10月19日的股灾中，我同时做空标准普尔指数和欧元。收盘的时候，标准普尔指数下跌8000点，而欧元只下跌5点，我作为交易员的直觉告诉我，欧元在标准普尔指数的影响下应该至少下降40—50点。尽管我的系统还在做空欧元，但是我平掉了全部空仓，因为我很不喜欢市场（该跌不跌）的表现。
△这么做是正确的吗？
○当然，第二天市场高开近300点。
△当你发现了可以描述的原因，而你现在的系统不适用，就比如你说的这个欧元的例子，你会不会调整你的系统，加入新规则来适应这种情况？
○如果你发现一次又一次遇见某一个特定的问题，或者发现自己的系统有结构上的缺陷，那么，确实应该改进系统。但是，你不能每次出问题都去改变它。不存在一个基于合理的算法复杂性的系统，能对所有的环境构象做出设计者希望的行为。设计者不可能预先想到所有可能的情况。即便他能，为了一个一年都不会发生一次的事情给系统加入一个新的自由度也是不明智的。
△还记得其他介入系统运行的例子吗？
○记得，是在海湾战争时期。当时的情况完全是史无前例的。以前发生的战争从来没有最后期限。我的直觉是不要交易，但是我也有其他的考虑。我认为错过一次重要的交易机会是比在交易亏损更严重的错误。因为在任何一个说得过去的交易系统中，你会有各种各样的机制在交易结果糟糕的时候保护你（也就是保证你能够离场）。但是反过来，如果你错过了一个好的交易机会，没有任何机制保护你——也就是说，系统中不包括能保证你进场的机制；而且，错过好的交易机会让人懊恼和不安，特别是在一连串损失之间。而且这跟糟糕的交易决断一样，你损失的不仅仅是钱。错过一次好的交易机会会让你质疑你的交易策略。有时候消除这种影响要花上好几个星期。考虑到这些原因，我觉得不进行交易是不合适的。
△但好像这不是一个你介入系统运行的例子？
○我进行了交易，但是我把交易规模削减到平时的一半水平。
△后来出现了什么情况？
○我受到了打击，更准确地说，受到了50%的打击。
△所以，这一次，你的介入又帮了你。有没有介入系统被打耳光的情况？
○太多了。比较突出的一次是在几年前，我经历了一连串的损失之后。那时候我碰巧正在做多短期国债。有些周末发生的国际环境因素导致短期国债急剧走高。周一开盘的时候我拿到的是大风刮来的利润。因为波动性有所增加，我昏头昏脑地降低了风险暴露水平，获利了结了一半的头寸。实际上，我当时在所有品种上的风险暴露水平都很低，我可以轻松应对短期国债头寸上的风险暴露的增加。仅仅是因为一连串的损失之后，我忍不住想要将获利落袋为安。实际上，我给自己找的理由是短期国债上涨够大了——本能的反趋势的召唤。在这之后不久，短期国债又一次向上爆发，幅度超过之前这一次。这种固执地抛弃机会比损失金钱对我伤害更深。
△总体说来，介入交易系统的运行对你的业绩有提高还是有妨碍？
○我有自营的个人账户，我整个职业生涯都在做，也有一个为机构运营的账户，完全通过机械交易。虽然我自己的自营账户收益不错，但是完全机械交易的收益毫无疑问更好一些。
我原本就明白一个好的系统会在走运的年份超过我，我以为我能在一般的年份超越系统，但是结果是不能。（也许我本能够超越一次的最初的系统，但系统每年都在改进。）
△直到你说出这个无可辩驳的事实之前，我都以为你肯定认为你的介入提高了系统的表现。
○这是因为不使用交易系统而获得好业绩的交易不容易忘怀而已。日复一日地落后于交易系统很容易被忘记。很显然，我的介入让我赔了钱，哪怕我过去不是这么认为的。
△那么你改变看法了？
○当然，相比以前，我现在觉得介入系统应该是一个慎之又慎的行为。你应该把你的狂热和谋略用在通宵系统开发上，而不是开盘的时候来回介入系统运行。介入系统是只有在意料之外的事情发生时才能做的事情，而且必须是经过精心筹划的。如果你发现自己习惯性地介入系统，那一定是一个信号，表明你的系统里欠缺一些你很想加入进去的东西。
△除了系统之外，对于选择交易机会，你有什么想说的？
○我不喜欢在回调的时候买入。如果市场向上发展并且我认为我应该做多，我更喜欢在强势的时候买入，而不是等回调的时候再买。回调时买入是一种心理上的诱惑，因为你觉得相对之前看到的价格，你买到了便宜货。但是，我觉得这种方法更像是一杯毒酒。如果回调买入之后继续调整，直到低于买入价很多，那这笔交易就很糟糕了。尽管这笔交易仍旧有可能赚钱，但是趋势反转的可能性也大大增加了。更关键的是，回调时买入的策略往往会导致你完全错过一次重要的交易，或者不得不在更高的价位才能有机会进场。回调时买入是这样一种手法，给你更多心理上的舒适感，而不是在利润层面上带来好处。一般的准则是，避免那种给你带来舒适感的事情，因为舒适感通常都是错的。
△你对趋势跟踪系统发挥作用有没有合理的解释？
○人们习惯于关注那些最有可能出现的大概的结果，而忽视那些可能性不大的情况。但是因为各种结果出现的可能性是在不断变化的，被忽视的某个特定的情况会突然跳出来进入人们的视野——这是一种阀值现象。市场只好不连续地做出调整来反映这种“新的”可能性。很明显，趋势跟踪的成功意味着，在市场做出这种不连续的调整的时候，这种达到一定尺度的价格运动出现的概率要比随机概率大得多。当然，趋势跟踪交易者面临的问题是，如何在市场刚开始这种不连续的调整的时候，就把这种调整与价格的随机波动区分开来。
△你对市场上销售的交易系统熟悉吗？
○我过去曾经一直关注它们，但是基于其中充斥的垃圾的数量优势，我发现这是一件让人懊恼的事情。你不得不从混乱又毫无价值的东西中精细地筛选，这让我觉得还是把时间用在头脑风暴上更好。
△你为什么说它们毫无价值？
○因为它们全都过度拟合过去的数据。
△那你认为这种过度拟合是因为他们天真烂漫呢？还是因为他们想卖掉更多的产品？
○我现在的看法，主要是因为他们不诚实吧。
△那你仔细研究过多少个这样的系统？
○大约50个左右。
△你认为其中有多少有价值的？
○只有一个。我不认为它作为一个系统具有价值，只是其中的一个元素可以借鉴。
△那你那时候认为买这些系统是在浪费金钱吗？
○对其中大多数人来说，我认为是这样的。想起来人们要花很多钱才可能“碰上”好东西，我就觉得讨厌。如果你花这么多钱去研究这些系统，还不如独自开发自己的交易系统呢，我从不推荐花钱买系统。
△你认为一个交易系统果真有效的话——我是说收益不错，波动性低，表现持续——设计者会售出这个系统吗？
○可能会吧，如果碰巧一个人有好的交易系统又确实需要这笔钱。但我的体会是，好的东西是不会随手可得的。真正有价值的东西需要多年的研究、开发。一般情况下，人们投入大量时间和精力开发一个交易系统，主要是想利用它，而不是要销售。
△你对反向意见交易法怎样看？
○反面意见交易法主张在个别交易中要保持与多数人的意见不同。虽然从理论上讲，在获取恰当信息的前提下，这种方法可以发挥作用，但实际上，反面意见交易者所获取的信息很值得怀疑。
比如说，当大众都认可一个心理点位。也就是那些市场通讯的推荐，投资咨询公司的建议，等等。于是这些数字就会驱动一个抽象的交易者整体——那些听建议做交易的人。虽然我一个都不认识，但是不管怎么说，这是一个严肃的问题：这些数字起作用吗？我们的研究表明，当市场上的大众认可一个强势点位的时候，买入——而不是卖出，能够获取一点点收益。
△你如何评价超买、超卖这一类的技术指标，如RSI等？
○我认为这些指标几乎没有什么价值。我并不是说你不应该依据这些指标去做研究——研究时可以广种薄收，交易时不能这样做。
△那么在做过研究之后，你愿意称这些指标为“毫无用处”？
○是的，运用这些指标的期望收益率接近零。在市场震荡的时候挣的钱，在走出趋势之后又赔回去了。
△如果这些指标于交易毫无用处，那么为什么它们如此流行呢？
○一方面，当你看到这些指标附加在价格走势图上的时候，它们看上去比实际上要漂亮。人类的眼睛往往只会看到这些指标抓住了小顶部和小底部的时候，但是却无视所有错误的交易信号，也无视趋势行情中持续的失灵。
正式地讲，这种错误是混淆了先验概率和后验概率。比如说，当指标显示极端数值的时候，确实包括了很多当日反转。（所谓当日反转，是指日内创下新高之后，又在当日发生反转，收盘低于前一日或几日的低点。）但是这只能告诉你给定了极端指标值的情况下反转发生的概率。你真正想要的是发生当日反转的时候出现极端指标值的概率，也就是市场趋势持续改变的概率。这是完全不同的两种概率。仅因为其中一个高，不能表明另一个也高。如果85%的顶和底都包含某种属性X，但是属性X也发生在其他情况下，那么使用这种指标作为信号会让你粉身碎骨。这种方法本身就是一种对人类天性的召唤，人们天性就喜欢逆趋势交易或者过早的退出顺势交易。这总是让人们因为朦胧的原因平掉好头寸。
△那么周期分析呢？另一种交易者常用的抄底摸顶的技术。
○关于周期分析，有很多很强大的科学方法，特别是傅立叶分析，发明于19世纪，用来解释热交换过程。傅立叶分析一直以来都在被不断用于分析市场价格，从19世纪末法国数学家路易斯·巴舍利耶的工作开始。所有这些科学研究都没能在市场价格中发现任何系统性的周期元素。这种失败很强硬地挑战了各种周期交易系统的有效性。我想强调的是，用来发现周期的技术手段要比用来发现趋势的技术手段强大很多。寻找循环周期是一个经典的科学问题。
△那么各种声称找到了市场价格周期的研究又是怎么回事呢？
○市场行情有涨有跌。所以，不负责任地讲，周期是存在的。问题在于你总是可以把正玄曲线嵌入到哪怕是完全随机的价格走势中。如果你允许周期长度缩短或者扩张，忽略价格跳动，甚至加入反转——就像大多数周期理论（或者更准确地说，周期妄想）正在做的——那么你就可以把周期嵌入到任何起伏不定的价格序列里。说到底，严谨的统计学技术，比如傅里叶分析，表明这些人们声称的周期，实际上不过是随机的。
△那你认为，尝试使用人工智能做交易，能够成功吗？
○我认为操控设备终将有能力在任何方面都超越人类，包括交易。我不认为因为我们是由碳和磷组成的，我们就能做一些硅和铜做不到的事情。因为很多制约人类能力的限制，控制设备不受其影响，所以它们能做得更好。我确信无疑这个世界上最好的交易员将是一个机器人。我不是说这很快就能成为现实，但很可能几代人之内就能看到。
△学术圈中的大部分人都强调价格行为的自然随机性意味着不可能开发出长期打败市场的交易系统。你怎么看？
○反对市场行为随机游走理论的证据一直在不断积累。数百位交易员和基金经理通过机械系统持续盈利。
△那关于这个争论您怎么看：如果有足够多的人进行交易，其中总有一些做得好的，哪怕只是因为概率。
○这可能是对的，但是，单纯从概率上讲，过去成功的人在未来继续成功的概率是近乎零。这些系统年复一年地发挥作用。我们把这些系统教会给其他人，同样发挥作用。他们用这个系统为别人理财，也正常运转。你永远可以说过去发生的事情都是因为好运气，但是这个概率是无限小的。
实际上，对于这个主题，学院派曾经有过一次戏剧性的态度转变。我最初做这项事业的时候，机械交易被认为是疯子的玩具。从那之后，不断有研究论文出现，提供随机漫步理论错误的证据。系统交易从一种边缘的思想逐渐成为一种新的正统的思想。我认为，没有实际层面的某种支持，这种转变不会凭空产生。然而，我不得不承认，当我发现，先前被认为离经叛道的想法后来变成了传统智慧的一部分，我感到失望。
△这很正常，实际上你不能证明价格行为是随机的。
○你说得对。你面临的问题是尝试证明一个否定命题。尽管其内容，市场是随机的，是一个肯定命题，但是实际上你要证明的是价格没有系统性的复合行为。任何一个否定命题都是难以确认的，因为你要努力证明的是不存在某些事情。举个例子，假设一个否定命题是“没有巧克力蛋糕在围绕木星运行”，这可能是对的，但是很难去证明。
随机漫步理论就有自身是否定命题的不利因素。不过，如果不看反对者提出的任何证据，这个理论还是能说得通的。然而，到现在为止，我认为，已经存在足够多的反对证据，能够说明任何一个仍然拥护随机市场这个想法的学院派无视事实。
△最近几年，应用计算机化交易和趋势跟踪策略的交易资金量急剧增加。这种野蛮生长会不会最终杀死所谓下金蛋的鹅。
○对于系统交易者，特别是大资金交易者，他们的数量上的优势会不会导致系统交易难以为继这个问题，非常难回答。因为存在两种截然不同的证据指向两种截然不同的结论。首先，存在定量的统计学证据表明系统仍可以发挥作用。然而也有定性上的争论，系统交易者的数量优势已经改变了市场，难以继续通过这种方式榨取利润。换句话说，随机漫步理论家们有可能笑到最后。很难对这种混杂的证据进行相对权重的分配，没法用一般的方法进行分析。
△好吧，可能两种观点都不正确。你相信哪个？
○系统交易者仍然有个重要老同盟：人的天性。人的天性从未改变。幸运的是，仍然有很多人是根据直觉进行交易的。但是，毫无疑问，这个游戏越来越难了。
在进化生物学中，对于两性繁殖（相对于单性繁殖）何以如此广泛的问题，有个被提到的解释是“红皇后假设”，在《爱丽丝漫游仙境》里，在红皇后的国家，你必须跑得尽可能快才能保持待在原地。其思想是竞争如此激烈以至于一个物种不得不尽快演变以保持生存地位。两性繁殖提供了一种过度的进化。类似，在系统交易这个小生态环境中，也存在这种强大的竞争，致使交易员不得不尽可能快地开发系统，只不过是为了维持现状。
△这是否暗示了在交易世界中，随着专业人士的比例不断增加，会以这种方式改变市场的属性，导致之前的各种系统会不再有效？
○我认为是这样的。这也是为什么我愿意接受那些某种程度上表现不那么理论化的的系统，如果我考虑到它们拥有不同寻常的某种属性，让我相信它与其他的系统交易者所使用的系统不同。
当我对那些自称为系统开发者的人提到期货市场的自然属性的改变会使很多历史研究无效的时候，他们无一例外地回答解决的办法是根据最近的历史数据开发系统——就好像这根本不成为问题。这种方法有很严重的缺陷。最近的数据，就因为数量上的相对少，肯定比长期数据缺乏统计上的意义。仅仅根据最近的数据开发的系统是脆弱的。没有办法绕开这个基本的事实。
△如果你开始设计，你会有什么不同的做法？
○我会更重视资金管理。我很遗憾，我早年忽视了这部分。讽刺的是，资金管理甚至比交易模式更重要，从数学上讲，这是一个更容易处理的问题。
△你的资金管理方法有什么独到之处吗？
○对于很多资金管理方案来说，有个缺陷是它们结合了一种臆断：对数效用函数。特别是，这种模式假设人们财富增加的效用随着财富增长等值百分比而不变。问题在于这种函数是无界的。最终这种模式会告诉你赌上全部身家。
对于无界的效用函数，有个技术上的反驳，这就是著名的圣彼得堡悖论。我可以用一个简单的例子戳破它。假设你有10亿美元。如果你的效用函数是无界的，就一定存在一个数额的金钱，让你觉得其效用值得你在一次掷硬币的赌博中赌上全部10亿美元。先不说这还包括很多除钱之外的因素（比如你活不过100岁），一定不存在这样一个数额，能够吸引一个心智健全的人在一次掷硬币的赌博中赌上10亿美元。所以，无界的效用函数一定在某个方面发生了问题。
我们只在工作中使用有界的效用函数来管理风险。我们所使用的这个特别的效用函数同样有可取的技术特点，可以独立于绝对财富水平优化投资。
△你在单独一笔交易上承担多少风险？有没有一个参照公式？
○你不应该计划在一笔交易上承担超过2%的风险。当然，即便如此你还是可能损失超过2%，如果市场跳空超过了你预想的出场点。
在投注规模这个问题上，如果你根据头寸大小画收益曲线，你得到的图像类似于一条面向右，高高抬起头的卡通鲸鱼。图像的左边，对应相对小的头寸规模，近乎线性；在这个范围内，随着交易规模的增加，收益的表现会有相应的增加。当你超出这个范围之后，向上的斜率开始变得平缓，这是因为资金回撤也开始变得更大，迫使你减小交易规模，抑制了你的在一连串损失之后扳回来的能力。理论上的最优值在鲸鱼出气孔的地方。在这个最优值的右边，图像垂直向下，也就是稍微超出理论最优值的交易规模就会造成负面的表现。
交易规模是一个你不想最优化的东西，因为最优值就在悬崖峭壁之前的一点点。相反，你的交易规模应该处于这个范围的高级区域，在图像仍然是一条直线的地方。
△在交易中，智力因素重要吗？
○我还没有发现智商和交易有什么相关性。有些杰出的交易员是非常聪明的，但也有一些不是。很多非常聪明的人是糟糕的交易员。平均的智商就足够了。除此之外，情绪的成分更重要一些。
△我猜，你很可能参与了海龟交易系统的开发。（背景知识参见下一章）
○是的，我参与了。
△就我的理解，催生海龟交易训练项目的原因是你和理查德·丹尼斯之间的分歧，关于成功的交易能否被传授给他人。
○是的。我所持的观点是成功的交易不能传授。我这样争执仅仅是因为我认为我们能做到某些事情不一定意味着我们能够教别人做到。我猜想交易员拥有一些不能囊括机械程序的特质。后来证实，我错了。海龟交易训练项目被证实极为成功。大体而言，他们学会了如何做出色的交易。对于交易能否传授这个问题，答案是可以。
△你认为你和丹尼斯向“海龟”传授的系统落伍了吗？
○如果你有数十亿美元，你仍然以过去的方式进行交易，那么，失败是正常的。不过，“海龟”他们对过去我们教给他们的系统究竟用到何种程度就很难说了，我估计现在他们中的很多人肯定不完全套用我们的系统了。
△如果交易能被传授，那么，具有一定智商的人都能学会吗？
○具有中等智商的人都能学会怎么交易，因为这并不是一门火箭学科。然而，在书本上学会怎么做比实际上怎么做要容易得多。好的系统往往有违人们正常的倾向。在学会基本交易原理的人当中，只有很少一部分人会成为成功的交易商。
一场赌博有很多人参加。赌到一定程度之后，最终将有一个人把其他人的赌注都赢了。如果有任何技巧的话，赌注集中到少数人手中的进程将会加快。在市场中也有类似的情况发生。股份总是从很多人手中流到少数人手里，这是一种永恒的趋向。对于交易商来说，要想赢，就必须要成为少数者中的一员。如果你用常人的习惯和倾向进行交易，你只能成为多数者中的一员，以失败而告终。
△关于导致失败的常人习惯，你能不能展开一下讲？
○从事决策研究的理论家曾经做过这样的试验：有两类东西，一类是确定的（如一定数量的钱），另一类抽彩给奖，这一类是不确定的。找了一些人，让他们在这两类东西中做出选择。尽管抽彩给奖给予他们一种出人头地的机会，但是，他们都去要确定的东西，害怕自己的运气不好什么也得不到。这种人类的本能倾向是交易商的天敌，得小利而失大局。
“抓住机会永不回头”的世人忠告也从人文的角度强化了人类这种本能倾向。对于交易商来说，最好的忠告是：当获利的机会到来时冷静观察，在不利的条件下像长耳兔那样撒腿快跑。
“获利，你就不会破产。”这句格言是误人子弟的。获利恰恰是很多交易商走向破产的原因所在。业余交易人因损失太大而走向破产，专业交易商则是因获小利而走向破产。核心的问题是人的本性只顾追逐最大限度的获利机会，而不去获取最大限度的利润。最大限度地增加成功交易的数量（或最大限度地减少失败交易的数量）的欲望对交易商来说是不利的。交易成功的概率无关紧要。
△你认为还有什么人类天性对交易不利？
○还有一种就是我所说的“逆反心理”。认知和情绪上的因素往往使人们自然而然地反其道而行之。人们总想以最便宜的价格买入，以最贵的价格卖出，这本身就不符合常规。所谓的贱贵，必须以某些东西做基准。但是，人们往往认为他们熟悉的价格就是正常价格，他们不熟悉的价格就是不正常价格。这种态度往往使人们不顾已经呈现的种种迹象而进行不符合常规的交易，因为他们相信价格最终将会走向“正常”。结果，他们只会走向灾难。
△人性中还有没有其他倾向对交易不利？
○真正重要的是你所使用的操作技巧、系统、程序所产的结果的长期分布情况。但从心理层面来讲，你“目前”所建立的地位是不是管用，看起来似乎最重要。当前地位的重要性，似乎远超过任何统计上的理论。因此，我们很容易受到诱惑，想改变规则，好让目前的交易发挥效果，使长期统计数字的有利点会照顾到将来的获利。交易时的两大罪状——任令亏损越滚越大及太早获利——都是想要提高当前地位的成功概率，到头来却伤及长期的绩效。
△看了一些人交易成功和一些人交易不成功之后，你认为有哪些特质区别了这两种人？
○交易员能够存活下来，都是避开了滚雪球般的情境。在这些情境中，不好的交易会使他们在情绪上趋于不稳定，进而做出更糟的交易。他们也能感受到赔钱的痛苦。如果你不觉得赔钱有什么痛苦，那么你的处境跟那些没有痛苦的精神病人没有什么区别。如果他们把双手放在热炉灶上，等手烧焦了，还不会感到痛苦。同样的，在市场上，如果赔钱不让人心痛，那你能守住钱就怪了。
我认识一些百万富翁，利用继承来的钱开始交易。结果每个人都把钱输光，因为他们不觉得赔钱有什么痛苦。在开始交易的头几年，他们觉得赔得起。如果你是在朝不保夕的情况下进入市场，一直觉得自己赔不起，成绩会好很多。我看好的是一开始只有几千美元的人，一进市场就有几百万美元本钱的人，我不认为结果会乐观。
△老是赔钱的交易员，要怎样才能改变自己？
○这个问题可以分两方面来讲。如果交易员不知道为什么自己会赔钱，那就没有希望了，除非他找出自己什么地方做错了。至于那些知道自己什么地方做错的交易员，我的建议非常简单：知错就改，别再犯原来的错误就可以了。不能改变自己行为的人，应该考虑做个顽固且独断独行的系统操作者。
△根据你过去的经验，有没有什么交易在情绪上很难平抚？
○开始交易的第一年，有一天，我在涨停板以下几美分处做黄豆的交易，结果，市场走势从涨停到跌停，中间没有涨过，前后大约只有三分钟。看到这种走势，我相信放空是对的，等我放了空，两分钟之后，价格又回到涨停板。
△这段经历给了你什么教训？
○这是我上的第一次风险管理课。在五分钟之内，只做了两笔交易我的资产就损失了一半。
△你是怎么从损失中恢复过来的？
○我是一点一点，从做很多小交易中弥补过来的，不能用孤注一掷的方法去弥补损失。
△你怎么调整遭受巨大损失时的情绪呢？
○在很多情况下，获利比赔钱对人的情绪影响更大，甚至会导致心理失衡。在我看来，获利后不要太激动至关重要。我有几笔巨大的损失都是发生在连续获利之后的。连续赚钱后，你会禁不住去想自己不同于一般交易员，把自己的目标定得高于现实可达到的水平，而且认为自己有能力承担决策失误所造成的损失。结果可想而知。总的来说，失败容易使人强大，成功反而使人脆弱。
△咱们不妨继续讨论这个话题。你认为克服交易过程中的情绪性困难吗——包括赚钱和赔钱两方面？
○交易实际上是一个对人的情绪起消极作用的金钱游戏。我有这样的经历：有些交易一开始就发现要把自己输得一败涂地，我甚至怀疑自己定的风险目标过高。可是，不到半天时间奇迹就出现了，市场行情突然变得对我极为有利。这样能不对自己的情绪产生影响吗？但是，无论最后有多丰厚的利润，后来的喜悦怎么也弥补不了原来的烦恼、担心情绪。
在某种程度内，前面所举的例子对情绪的影响可能有夸大之嫌，可是忽冷忽热的感受绝对不是等量齐观的。比方说，如果价格走势到达你的停损点，你绝对不应该去想市场会回档。这种一厢情愿的想法，只会让亏损有继续扩大的空间。当然了，市场有可能回档，但是在应该退场的时候，这不是你该考虑的。现在再来看看市场对你大为有利的情况。这时候想到回档是很恰当的。大涨大跌的走势，显示的是波动幅度开始加大，因此，原来的丰厚利润可能迅速成为过眼云烟。这种情况也是不对称的：亏损的时候，想到市场可能回档也许会叫你稍微安心，但这种想法是最要不得的；相反的，当你有很大的利润，想到回档又叫人忐忑不安，可是这时最该这么想。在市场交易中，胜利的欢乐和失败的痛苦是不对称的。两种情绪是根本没有办法相互抵消的。
△如果市场交易无法给人以情感的满足，那么，做交易根本动机就是为了获利吗？
○市场交易当然是有利可图的。市场交易是为数不多的几个能使穷人很快发大财的行业。理查德·丹尼斯以几百美元起家，在不到20年的时间里却挣了数亿美元资产，这的确很刺激。
如果你参加市场交易是为了情感上的满足，你肯定会赔钱，因为你觉得好的事情实际上都是坏事。理查德总是半开玩笑地说：“如果你的感觉不错，千万不要去做”。事实上，我们在“海龟实验”教过一条经验：在一切标准都处于平衡状态时，做你最不想做的事。你要尽早确定，你是为成功而交易呢，还是为乐趣而交易。不管是从金钱上，还是从其他方面衡量，要想获得成功，你必须为成功而参加交易。
交易很容易让人上瘾。行为心理学家比较了各种强化方式，用以了解他们相对的上瘾程度，发现随机地给予正面或负面的情绪强化，是所有让人成瘾的措施中最强烈的。人们都把期货交易商和赌徒相提并论。区别在于，也许交易员更能赚钱而已。但是，在商品交易的诸多方面中，上瘾之后往往有使人倾家荡产的隐患。这也正是很多发了大财的交易员最后还是一文不名的原因。
△如何对付交易过程中出现的情绪陷阱呢？
○有些人善于约束自己，从来不在他们控制不了的形势中浪费自己的精力和情绪。一位老交易员曾经对我说：“不要为市场将怎样变化而担心，你无法控制市场走向，要考虑如果市场处于那种情况时，你该采取怎样的对策。”尤其，不要在那些水到渠成的收获上再去浪费时间，因为市场行情非常如意，用不着去做其他。相反，要多考虑你最不愿意看到的情况，想想一旦如此，自己应该怎样对策。
△你认为应怎样渡过交易的低谷期？
○不要太拘泥于交易损失。如果你确实担心，就把精力转移到市场研究上。在我交易不景气期间，我们总能在研究中获得很多突破。
△是不是那种情况下，最有进行研究的动力？
○可能是这样。
△在你多年的市场参与中，有没有交易让你感到特别吃惊或与直觉相反？
○几年前，一家公司每年一度进行图表比赛，主办者让参与者预测某一日期的几种期货价格。参与者有几百人，95%—99%的应试者根据各种系统所得的预测结果要比随机变动模型要差。这种现象与我多年观察的结果很一致，但我并没有什么根据。
△你的意思是说，很多交易员采用的系统还不如掷飞镖。你能否解释一下？
○市场行为很像一个敌手，它总是引导交易员朝坏方向发展。我不是说市场也有它的意向，其实它不可能有。比较适当的比喻是利用进化论来说明，你可以说，进化有它的目的存在。比方说，鸟在进化后长出了翅膀才能飞。从技术的角度来说，这么说是不对的。鸟又不懂得达尔文的理论，而且你绝不敢说，鸟或者原始鸟类曾经打算进化出翅膀来。不过，“天择”的行为的确很像是它希望各种物种进化出对自己有利的东西。
你也可以用同样的方式来谈论市场。任何只要操作过一段时间的人，都会开始觉得市场具有某些人格特质。你常常会觉得“他们老是找你麻烦”，这种想法等于把市场拟人化。这种感觉是有道理的，市场的行为举止的确很像一位老师，想要把不良的操作技巧交给你。结果绝大多数人都能把这门课程学得很好。
△请举例说明，市场这个导师教了些什么？
○由于利润总是稍瞬即逝，市场让你明白，要在利润溜走前提早变现。市场在大部分时间里并没有成增大的趋向，而是趋于稳定，它教会低买高卖。由于市场价格出现回复现象，它教你当交易不利时，要有耐心，等待反弹。时常会哄诱你采取高成功率的技巧，让你误以为很安全，不知道长期而言，反而会有灾难性的后果。其实，大多数情况有效的市场行为从长远看并非如此。
埃克哈特的基本原则是，你觉得好的东西通常是不宜做，或者根本就是错的。个人的偏好与成功交易的基本原则相违背：尽量减少损失，扩大利润。比如，如果有把握小胜的话，人们不愿去赌博争取大胜；如果人们注定要有所损失的话，人们宁愿去冒更大的风险去搏一下。有些道理家喻户晓，妇孺皆知，但其内容并不见得人们都理解。
在埃克哈特看来，人类本性中另一个弱点是“逆市场走势”心态，在市场旺盛时卖出，市场疲软时买进促使人们向往低价买进，高价卖出。虽然这一战术在操作时会让人感到很舒服，但最后失败的命运是难以避免的。（当然，这也不是说，跟踪市场行情就一定能赚大钱。）
人们追求感觉舒心的交易常常引起对交易头寸的过多担忧，而结果则造成毁灭性打击，如，在既定目标达成之前，见好就收担心自己到手的利润再不翼而飞，该忍痛交割而犹豫再三希望市场出现反复等都是人们追求自我感觉良好的试例。然而，所有这些行为都会严重影响交易员的长期回报。
埃克哈特主张，交易系统设计者只有经过百般挑剔的验证之后，才能被视为真实有效。
埃克哈特还认为，追求自我感觉良好的市场操作倾向导致大多数人的交易业绩还不如随机操作的结果。他这样说不仅是因为有些交易员的技术还不如随机操作好，而且在于，人的自然倾向常常诱导自己做出比随机操作还要坏的行为。如果埃克哈特正确的话——我相信他是对的——那么，更深层的意义在于，人类的自然本性常常在市场操作中误导我们自己。因此，交易员要想取得交易成功就必须规范自己的行为，要做正确的事，而不是感觉好的事情。