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1
序
就在我刚刚完成我的《通向金融王国的自由之路》（Trade Your Way to Financial Freedom）第二版的时候，我的编辑请我为麦格劳–希尔推荐一位新作者。第一个在我脑海中闪过的人就是柯蒂斯·费思。柯蒂斯是海龟派[1]中最成功的一个。在最初的培训期结束后，柯蒂斯是唯一一个完全捕捉到了当时市场大势的人。据斯坦利·安格里斯特在《华尔街日报》上
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2
前言
20多年前，我是一项伟大实验的一分子。时至今日，这个实验已经成了交易者和投资者之间的一个传奇。这次被称为“海龟”的实验源于理查德·丹尼斯和比尔·埃克哈特之间的一个赌局，他们两个是朋友，也都是著名的交易大师。我将在这本书里讲述那个时候的故事，以及自那以后我所学到的东西。我希望有一天会有另外一个海龟更详细地写下那个时期的点点滴滴。但这本书不是那种书。我那时只有
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3
引言幸运的一天
引言幸运的一天在你的一生中，你也许只能经历那么几个里程碑式的时刻。而在我19岁那一年，我在同一天竟然经历了两个这样的时刻：平生第一次看到了芝加哥期货交易所（CBOT）的那座有装饰派艺术风格的大厦，又见到了理查德·丹尼斯——传奇性的交易大师。芝加哥期货交易所是芝加哥最著名的景观。你从1.6公里之外就能看到这座大厦，它坐落在杰克逊西大街141号，顶部矗立着
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4
流动性风险和价格风险
有很多（或许是大多数）交易者是短线操作者，他们经营的就是人们所说的流动性风险。流动性风险是指无法买入或卖出的风险：当你想买的时候，没有人卖；或者当你想卖的时候，没有人买。说到财务上的流动性资产这个概念，大多数人都对流动性一词耳熟能详。流动性资产就是能够快速、便捷地转化为现金的资产。存在银行里的现金具有高度流动性，交易活跃的公司股票具有相对流动性，一块土地则缺
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5
对冲者、投机者和帽客
市场就是由一群群相互买来卖去的交易者组成的。有些交易者属于短线帽客，只是想一遍又一遍地赚取买价与卖价之间的价差；另外一些是投机者，他们试图靠价格的变化来赚钱；还有一些则是以规避风险为目的的企业。每一类交易者都良莠不齐，既有经验丰富的老手，也有初来乍到的新手。为了理解各类交易者的方式有什么不同，让我们来看一个例子。阿珂姆（ACME）公司想为它的英国实验室规避
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6
交易厅内的恐慌
为了说明价格变动的背后机制，让我们把情节稍作变化。假设萨姆没办法以每份合约1.845 0美元的价格买回10份合约来平掉他的空头头寸，因为有一个经纪商正在替东方汇理金融公司以每份合约1.845 2美元的市场卖出价大举买入英镑合约。这个经纪商买的实在太多，以至于所有的场内交易商都开始紧张起来。尽管有些交易商可能持有多头头寸（long position），但也有
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7
情绪陷阱
多年来，经济学和金融理论一直是以理性行为理论为基础的。这种理论认为，人会理性行事，在决策过程中会考虑到所有可获得的信息。交易者们却知道这纯粹是一派胡言。成功的交易者之所以成为赢家，就是因为他们能利用其他交易者一贯非理性的行为方式。学者们已经发现了数不清的证据，足以证明大多数人都不会理性行事。已经有十多类非理性行为和重复性错误判断的现象被记载到了学术文献中。事
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8
海龟交易策略
我们已经了解了一个交易者的心理特征，现在让我们看一看交易的不同方式。各种类型的交易策略或风格都有它们的忠实信徒。事实上，有些交易者对他们的特殊风格推崇之至，以至于其他任何风格都难入他们的法眼。我没有这种偏见。任何有效的方法都是好方法。固执地坚持一种方法、排斥其他所有方法是愚蠢的。这一节将介绍当前最流行的一些交易风格，第一个就是趋势跟踪（trend follo
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9
市场状态
以上每一种交易策略都有更适合自己的市场环境，也就是说，当市场以某种特定的方式运行或处于某种特定状态时，这种策略更为有效。如图2–1所示，投机性的市场分为以下四种状态：图2–1四种市场状态 •稳定平静：价格在一个相对较小的范围内上下波动，很少超出这个范围。 •稳定波动：有大的日间或周间变化，但没有重大的月际变化。 •平静的趋势：价格在几个月中呈现出缓慢的运
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10
破产风险
破产风险会随着赌注的增加而不成比例地迅速增大，这是它最重要的特征之一。如果你把每次的赌金翻一番，破产风险一般不止翻一番——视系统特性的不同，风险有可能翻上两番、三番甚至四番。
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11
资金管理
由于每一个市场中的交易量都要根据波动性指标N来作出调整，任何一笔特定交易的每日波动幅度都大同小异。根据波动性来调整交易量（也就是头寸规模）的概念已经有人写过，最著名的要数范·撒普1998年的著作《通向金融王国的自由之路》和此书2007年的第二版。但是，这在1983年却是个绝对新颖的概念。在当时，交易者调整不同市场上的头寸规模，大多都是以一些不太严格的主观标准
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12
海龟的优势
由于有几个海龟毫无交易经验，里奇和比尔花了很多时间来解释下单和交易的技巧。他们还强调了几个对有经验的交易者也很重要的概念，因为他打算给我们的资金太多，班里没几个人曾经用那么大金额的账户作过交易。用大账户进行交易别有一番难处，因为大额定单可能导致价格波动，提高交易的成本。要想把这个效应控制在最低限度，有效地管理定单是非常重要的。海龟们学会了如何使用限价定单（
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13
趋势跟踪策略
趋势是指价格在一段长达几星期或几个月的时期内保持一种变化态势的现象。趋势跟踪的基本策略就是在一个上扬趋势刚刚开始的时候买入，在这个趋势即将结束之前退出。市场有三种容易形成的趋势：向上趋势、向下趋势和水平趋势。里奇和比尔要求海龟们在市场刚刚从水平趋势转向向上趋势的时候买入，在向下趋势即将开始的时候卖空，趋势结束之后就立刻退出——所谓趋势结束，就是指市场再次由向
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14
第一次实战
两星期的培训课终于结束了，全班同学都跃跃欲试，渴望实战的来临。我们在元旦假期之后返回了芝加哥，来到了杰克逊大街上与期货交易所大楼并肩而立的保险大厦。大厦8层的一个巨大的办公室就是我们的工作间，我们每人都分到了一张桌子。这些桌子成对排列，共有6对，每一对之间都有6英尺（1英尺约合0.304 8米）的间隔。我们都有机会挑选桌子，这意味着我们可以选择谁将在接下来
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15
第一张成绩单
在第一个月的实战中，里奇和比尔每一两个星期就到现场来巡查一次。第一个月结束后，他们又过来给全班上了一堂问答课。课上，里奇问其他海龟们为什么没有买更多的民用燃料油。有些人回答说他们认为风险太大，因为价格上涨过快；还有些人说他们以为那个趋势不会延续多久，因为那一期合约已经没剩下几个交易日了。我的看法与众不同。我之所以坚持我们的系统，是因为我相信里奇将根据我们执
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16
避免结果偏好
好的交易者考虑的是现在，而避免对未来考虑过多。新手则想预见到未来：如果他们赢了，他们会认为自己预测对了，感觉自己像个英雄；如果他们输了，他们会把自己当成傻瓜。这是错误的。海龟们不在乎是对还是错，他们只在乎赚钱不赚钱。海龟们不会扮演能预见未来的先知，他们从不会瞄一眼市场就大言不惭地说：“金价就要上涨”。对于未来，他们认为细节是不可知的，但特征是可以预测的。换
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避免近期偏好
颇有讽刺意味的是，大多数交易者不仅对未来考虑过多，对过去同样考虑过多。他们会念念不忘过去所做的事，过去所犯的错误，还有过去那些失败的交易。海龟们会从过去的经历中吸取经验教训，但不会为过去而烦恼。他们不会为过去所犯的错误而责备自己，也不会对过去的失败耿耿于怀。他们知道这只是游戏的一部分。海龟们会从整体角度观察过去，不会特别重视近期的事件。最近一段时期并不比
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避免预测未来
我们已经说过人类的认知偏差对交易者的影响。有三种偏差是你必须不惜一切代价去克服的，那就是近期偏好、结果偏好以及预测未来的冲动。要克服第三种偏差，你必须从概率的角度来考虑未来，而不是摆出一副预测的架势。当我的朋友们听说了我在海龟计划中的成绩后，他们总是没完没了地问我某一个市场下一步会向哪个方向变化。每一个人都想当然地认为，既然我是一个著名的培训小组的成员，而
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从概率角度考虑问题
很多人都在高中或大学里学过概率和统计学课程。毫无疑问，你可能看过像图4–1这样的分布图。图4–1女性身高的概率分布图4–1就是一个所谓的正态分布图。这个图反映了女性身高的分布状况。横轴是以英寸为单位的身高值，左右两个纵轴分别代表以下两种概率： 1. 概率密度：阴影区域与左侧的刻度相对，它表示特定身高值所对应的概率。根据这张图，女性的平均身高是64英寸（约
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对自己的交易结果负责
有些海龟很难接受这样的概念，他们希望自己事事正确，希望能预测到市场的未来。出于这个原因，即使在第一个月的民用燃料油交易提供了一个教训之后，他们仍然不能做到坚定不移地执行我们的系统。我还记得，甚至有个人怀疑里奇曾经向我单独密授一些别的海龟都不知道的法则。这个想法真是太可笑了。里奇为什么要故意漏掉一些重要的信息，好让海龟们把他的钱赔掉？更别说他还会输掉与比尔打的
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系统优势的三大要素
要找到优势，你需要找准入市点，在这个点上，市场在理想的时间范围内向某个特定方向变动的概率要大于正常概率。然后，你还要为这个入市点设计一个退出策略，这样才能从期望的变动趋势中获利。简单地说，要想让优势最大化，入市策略和退出策略必须配对。因此，趋势跟踪入市策略可以与多种不同类型的趋势跟踪退出策略配对，反趋势入市策略可以与多种不同类型的反趋势退出策略配对，波段交易
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优势比率
当某种特定的市场行为发生时，系统会发出入市信号。当你检验入市信号时，你需要关注的是伴随这种市场行为而来的价格变动。我们可以把这种价格变动分为两个部分：好的变动和坏的变动。好的变动就是对你有利的变动。换句话说，如果你买入，那么市场上涨就是好的变动，市场下跌就是坏的变动；而如果你卖空，市场下跌就是好的变动，上涨就是坏的变动。举一个例子：买入之后，市场首先向坏的
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趋势组合过滤器
通过检验7万个结合了资产过滤器的随机入市信号，我们得到了高达1.27的E70–比率，比入市信号本身的E70–比率还要高。这明显说明这个资产组合选择法则能够增强系统的优势。使用趋势组合过滤器大大提高了突破法交易获得理想结果的可能性。在我们这个例子中，E70–比率从1.20变成了1.33。另外，如果将趋势组合过滤器与突破法相结合，优势比率曲线图的形状会改变，而
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退出策略的优势
图5–3 结合了趋势过滤器的优势比率既然这个系统非常复杂，那么与其去关心退出策略的优势，不如多注意一下退出策略对一个系统本身的衡量指标有哪些影响。因此，你最好根据那些最重要的衡量指标来判断一个退出策略的效果，而不是简简单单地观察退出之后的变化。另外，当你考虑入市策略时，你所关心的实际上是入市之后会发生些什么，因为入市只是赌局的开始。只有进入市场，交易者们
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支撑和阻力
锚定效应是指依赖轻松可得的信息来判断价格水平的倾向。一个近期的新高或新低变成了一个新的锚，之后的每一个价位都要根据这个锚来衡量和比较。新价格是高还是低，完全取决于它是高于还是低于这个锚定价。近期的高点或低点之所以会成为锚定价，是因为它们在图表上一眼可见，在心理上对市场参与者有重大的影响。图6–1 支撑位与阻力位请看图6–1，在“支撑位1”的标记处，一个大
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支撑位与阻力位的突破
就像其他许多交易理论一样，支撑和阻力只是一个笼统的概念，而不是一个金科玉律般的法则。价格不一定会在前期的高点或低点反弹，只是有这种倾向而已。价格也不一定精确无误地在某个高点或低点价位开始反弹，而是有时候会提前一点，有时候会延迟一点，有时候根本不会有反弹。如果一个人采用的是反趋势策略，那么支撑和阻力就是优势的直接源泉。价格在前期高点或低点处反弹的倾向就是反趋
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价格不稳定点
我把交易比作战争还有另外一个原因。在典型的战争中，进攻一方的统帅会耐心等待最佳的获胜时机出现。他或许会派出小股突袭部队，试探一下敌方的防御力量，但在时机到来之前，他不会全力出击。在交易市场上，当价格处于支撑位和阻力位之间时，多空双方都不会真的投入战斗，因此很难判断谁胜谁败。随着价格逼近支撑位或阻力位，双方越来越投入，总有一方会失败。价格突破战不可能既成功，又
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四大风险
风险有很多种，因此衡量风险的方法也有很多种。有些大风险产生于相对罕见的事件，10年内也碰不到几次；有的风险较为常见，一年内总会出现几次。大多数交易者都担心4种主要的交易风险： •衰落：一连串损失使你的账户缩水。 •低回报：回报太低，你赚到的钱微不足道。 •价格动荡：一个或多个市场中出现价格的骤然变动，导致无可挽回的重大损失。 •系统死亡：市场状态改变，致使曾
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风险的量化
1. 最大衰落：这是一个数字，代表一个测试期中从最高点到随后的最低点的下跌百分比。在图7–4中，这个数字等于65%，是1987年价格动荡的结果。 2. 最长衰落期：从一个顶峰到下一个新顶峰的最长周期。它衡量的是恢复速度，也就是在一段损失期之后需要多长时间才能重新站上新的高点。 3. 回报标准差：这是回报率分散状况的一个衡量指标。低标准差表明大多数时候的回报率
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回报的量化
对一个特定的交易系统来说，回报是指你使用这个系统的期望回报。我们可以用很多种方法来量化回报，以下是我认为很有用的几种： •平均复合增长率（geometric average return）：平均复合增长率也称作几何平均回报率，是指特定投资期间内的平均化复利率。期初资产按这个复利率滚动增长，将恰好增长到期末资产的水平。对简单的带息账户来说，平均复合增长率就是利
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衡量风险与回报的综合指标
要比较不同的交易系统或使用交易系统的基金经理，有几种常见的综合指标可用。最常用的两个指标是夏普比率（Sharpe ratio）和MAR比率（MAR ratio）。夏普比率夏普比率可能是退休基金和大投资者们在比较潜在投资目标时最常用的指标。夏普比率由诺贝尔奖获得者威廉·F·夏普（William F. Sharpe）于1966年发明，用于比较共同基金的业绩。
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模仿效应与系统死亡风险
说到交易的系统、策略和表现，我所观察到的最有趣的现象之一就是模仿效应：在风险回报比率上拥有傲人记录的那些策略往往都是最容易被整个行业群起模仿的策略。它们刚刚崭露头角，立即就被数十亿美元竞相追随，结果反而自毁长城，因为它们的规模已经超出了市场的承受能力。到头来，它们早早就成了系统死亡的牺牲品。在这一点上，套利策略可能是最好的例子。最纯粹的套利实际上是一种没有
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简单行事，抓住核心
许多人把资金管理奉若神明，以为它能治愈交易世界中的所有病痛。还有一些人发明了深奥的公式，写了一本本有关资金管理的书。但资金管理不该这么复杂。正确的资金管理其实非常简单。对一个特定大小的交易账户来说，你可以在每一个期货市场中安全地买入特定数量的合约。对某些市场和某些较小的账户来说，这个数量可能是零。例如，2006年早些时候的天然气合约（纽约商业期货交易所）
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生存第一法则
交易的首要目标应该是生存。时间站在你这边。一个期望值为正的系统或方法早晚会给你带来财富，有时候是你做梦也想不到的巨大财富。但这一切有一个前提条件——你必须留在游戏场中。对交易者们来说，死亡有两种形式：一种是痛苦的慢性死亡，足以让交易者们在苦闷和沮丧中放弃交易；另一种是戏剧性的快速死亡，我们称为崩溃。大多数新手都会高估自己承受痛苦的能力，他们自以为能承受30
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头寸单位规模限制法则
前面说过，里奇和比尔用一种创新性的方法决定每一个市场中的头寸单位规模，这种方法以市场每一天的绝对上下波动幅度为依据。他们为每一个市场计算出的特定合约数量会让所有市场的上下波动幅度大致相等。由于每一个市场中的交易量都要根据这个波动性指标N来作出调整，任何一笔特定交易的每日波动幅度都大同小异。有些交易者喜欢根据止损退出价格与入市价格的差异来衡量风险水平，但这只
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风险衡量法则
要判断一个系统的风险特征或持有一个头寸的内在风险，最佳方法之一就是回顾过去30~50年之内曾经出现过的严重价格动荡。只要你回忆一下这些灾难性的时期，思考一下某些类型的头寸可能遭受的损失，你就能判断出多大的风险可能造成50%的衰落甚至是彻底破产。借用电脑模拟软件，你可以很轻松地看出你在那些灾难期内会持有什么样的头寸，这些头寸会遭遇什么样的衰落。现在请设想一下
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常用的趋势跟踪积木
•突破（breakout）：突破是指价格冲破了过去一段特定时期内的最高或最低水平。这是原版海龟系统的首要工具。 •移动平均价（moving average）：是指连续计算的特定时段内的平均价格。之所以称为移动平均价，是因为它们每天都要重新计算，会随着新一天的价格变化而上升或下跌。 • 波幅通道（volatility channel）：波幅通道等于一个移动平均
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一个忠告
如果一个市场开始上扬，无论你使用什么样的趋势跟踪系统，这迟早都会引发一个入市信号。所有积木都可以加以调整，加快或放慢反应速度。所以，你实际上可以用任何积木搭建一个系统，它与用其他积木搭建的系统不会有太大的区别。我的忠告是，与其整天去寻找那些新颖、完美并在过去的市场上所向披靡的超级指标，不如把时间花在更有意义的地方。我建议你去试试某些简单的系统，比如使用上面
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历史测试
历史检验也被称作事后检验。有许多交易者不相信历史检验，其中还包括不少成功的交易者。他们认为，用历史数据作检验是没有意义的，因为过去并不代表未来。对那些不熟悉这场争论的读者来说，我将花一点篇幅向你解释一件你可能认为不需要解释的事。对那些不相信历史检验的人来说，我想问这么几个问题：你还有别的方法吗？不了解过去，你怎么制定策略？你怎么决定何时买入或卖出？难道瞎猜吗
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测试参数
本章中所说的测试使用的是一个常见的市场组合和一种常见的资金管理法则，这是为了明确测试结果的差异，使它们区别于法则变化所导致的差异。以下是测试中所使用的参数。市场组合我们所测试的市场组合中包括澳元、英镑、谷物、可可、加拿大元、原油、棉花、欧元、欧洲美元、饲牛（feeder cattle）、黄金、铜、民用燃料油、无铅汽油、日元、咖啡、牛、猪、墨西哥比索、天然
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六个系统
在揭示测试结果之前，让我们先来更详细地看一看各种系统。 ATR通道突破系统 ATR通道突破系统是一个波幅通道系统，它把真实波动幅度均值（即ATR）用作波动性指标。350日移动平均收盘价加上7个ATR就是通道的顶部，减去3个ATR就是通道的底部。如果前一日的收盘价穿越了通道顶部，则在今日开盘时做多；如果前一日的收盘价跌破通道底部，则在开盘时做空。当收盘价反向穿
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测试结果
我用同样的数据（同样的资金管理法则、市场组合和测试期）和我们自己的交易模拟软件Trading Blox Builder对6个系统作了测试。这个软件模拟了每一个系统在1996年1月~2006年6月的每一次交易，并据此生成了业绩统计数据。表10–1列出了每一个系统的一些最主要的业绩指标值。表10–1 6个系统的历史表现对比系统 CAGR （平均复合增长率）
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要不要加入止损点？
完全没有止损退出标准会令很多交易者惴惴不安。如果我们加入退出点，双重均线系统的表现会有什么变化？很多人喜欢琢磨这类事情。他们会带着这些问题去请教他们的朋友或更有经验的交易者。对我来说，如果我在检验了一个理念之后得到了实实在在的肯定答案，我更愿意对这种理念抱有信心。信心有益于你。图10–6反映了不同止损标准下的MAR比率，横轴代表止损标准，以入市时的ATR为
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测试结果发生了变化
前面说过，我们的测试期截至2006年6月。当我写到这里的时候，又有很多个月过去了，你可能对这段时间内的情况会很好奇。如果以截至2006年6月的数据为依据，你会选择哪一个系统？如果你能选择两个系统，你会选择哪两个？为了给你一点启示，我修改了测试截止期，加入了直至2006年11月的新数据，更新后的结果如表10–2所示。表10–2截至2006年11月的系统历史
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交易者效应
让我们考虑一下突破策略。如果你知道一个市场相对较小，但会有很多大交易者在突破位买入，你如何从他们身上赚钱？有没有类似印钞机的必胜策略？你会抢在其他交易者之前买入，趁势把价格推高到一定程度，引发这些大交易者的买单。然后你会把你的头寸卖给他们，稳赚一笔。事实上，你是在操纵价格，利用其他买家。假设你是一个黄金交易者。假如你知道ACME公司会在每份410.5美元
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随机效应
我在提到优势率这个概念的时候说过，我曾对一个随机性入市策略进行了模拟检验，这种策略仅根据电脑模拟的掷硬币结果来决定在开盘时做多还是做空。当时我设计了一个完整的系统，采用以掷硬币结果为基础的进入策略和定时退出策略——在入市之后的若干天后退出，天数从20天到120天不等。然后我对这个系统作了100次测试，所用数据就是我们在第十章中用于比较不同趋势跟踪策略的那些数
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最优化矛盾
如果操作得当，最优化是件好事，因为了解参数变化的影响总比忽略这种影响要好。当我们检验参数变化的效果时，我们常常能从一些迹象中发现系统的表现是随机效应或曲线拟合的结果，而不是系统优势的反映。所谓最优化过程，无非就是观察一下调整参数值对交易结果的影响，合理地决定在实际交易中使用什么样的参数值。有些交易者之所以认为最优化有害或有危险性，只是因为他们不理解最优化矛
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过度拟合或曲线拟合
过度拟合通常发生在系统变得过于复杂的时候。有时候，你可以通过添加法则来提高一个系统的历史表现，但这仅仅是因为这些法则影响了屈指可数的几笔重要交易。添加法则会导致过度拟合，这对发生在关键时期的交易来说尤其明显。比如，假如一条法则要求你在接近最高峰的时候退出一个特别大的赢利头寸，这当然会提高你的系统表现，但如果这条法则对其他情况没有充分的适用性，这就成了过度拟合
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测试样本的有效性
恰当的测试既要考虑到影响测试解释力的统计学概念，也要考虑到这些解释的内在局限性。不恰当的测试可能导致你空有十足信心，但实际上测试结果的预测价值缺乏保证，甚至完全没有保证。事实上，糟糕的测试可能会给出完全错误的答案。至于历史模拟为什么充其量只是对未来的粗略估计，大部分原因已经在第十一章中解释过。本章要讲的是如何提高测试的预测价值，在可能的范围内得到最好的粗略
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衡量指标的稳健性
在系统测试中，你要做的是观测相对表现，分析未来潜力，判定一个特定理念是否有价值。但这里面有个问题，那就是公认的那些业绩衡量指标并不是非常稳定，也就是说，它们不够稳健。这就使评判一个理念的相对优势变得非常困难，因为寥寥几次交易中的微小变化就能对这些不稳健指标的值产生巨大的影响。指标的不稳定性可能导致测试者过高地评价一个理念，或是盲目地抛弃一个本来很有潜力的理念
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回归年度回报率
以上两条连线差异极大，但如果我们对所有可能连线上的所有点进行一次简单的线性回归，我们就能得到回报率的一个更好的衡量指标。如果你不喜欢数学，那我告诉你，回归线就是最符合散点分布趋势的一条线，有时候也被称为最佳拟合线。你可以把它理解为穿越所有散点中心位置的一条直线，回归过程就像是揪住散点图的两端将它不断拉伸，保持图形的整体方向不变，直到所有的起伏之处消失，聚合为
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稳健风险回报比率
平均最大衰落就是5次最大衰落幅度的平均值。长度调整就是将这5个衰落期的平均天数除以365天，然后用这个结果乘以平均最大衰落。平均衰落天数的计算原理与平均衰落幅度相同，也就是将5次衰落期的天数相加再除以5。因此，如果RAR是50%，平均最大衰落是25%，而平均衰落长度是1年，也就是365天，那么R立方就等于2.0——也就是50%/（25%×365/365）。作
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稳健夏普比率
表12–1普通指标与稳健指标普通指标测试期： 1996年1月~2006年6月测试期： 1996年2月~2006年4月变化幅度 CAGR 51.7% 54.4% 5.2% MAR比率 1.31 1.47 12.2% 夏普比率 1.39 1.46 5% 稳健指标测试期：1996年1月~2006年6月测试期：1996年2月~2006年4月变化幅度
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样本的代表性
我们的样本交易和检验结果对未来有多大的代表性是由两大因素决定的： •市场数量：我们所测试的市场越多，我们就越有可能将市场的各种不同状态包含在内。 •测试时间：时间跨度较长的测试会涵盖更多的市场状态，而且更有可能将具有未来代表性的历史时期包含在内。我建议你把你能得到的所有数据都测试一遍。买数据花不了太多的钱，但如果你没有经过对多个市场和多个年头的充分测试就盲
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样本规模
不过，真正的挑战并不在于确定样本的必要规模，而在于当你考虑某个并不是经常发挥作用的法则时，你很难评判从过去的数据中得出的推论。因为对这样的法则来说，你没办法得到足够大的样本。以大泡沫濒临破裂时的市场行为为例，你可以想出某些针对这种市场状态的法则，甚至可以检验这些法则，但你不可能收集到作出决策所需要的大样本。在这种情况下，我们必须明白我们的测试结果不具备太大的
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从虚拟测试到实战交易
你怎么判断你在实际交易中可能获得什么样的成果？对历史测试来说，这或许是最有趣的问题之一。要想得到有意义的答案，你必须理解影响系统表现的因素，使用稳健指标的必要性，以及采集足够大的代表性样本的重要性。一旦你做到了这一点，你就可以开始思考市场变换的潜在影响，思考为什么连老练的交易者设计的优秀系统也会经历业绩的盛衰起伏。你不可能知道，也不可能预见到一个系统的表现
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蒙特卡洛检验
这些科学家们必须确定铀的裂变特征才能知道制造一颗原子弹需要多少铀。由于浓缩铀昂贵之极，他们承受不起判断失误的代价。如果原子弹因为铀太少而无法引爆，他们会白白浪费几个月的时间，更别说浪费多少钱了。同样的，如果他们高估了铀的用量，他们也会浪费几个月的测试时间。不幸的是，铀原子在炸弹内部的交互作用太过复杂，用当时的方法不可能准确地建模。电脑可以完成这个任务，但那个
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不可预知的未来
在很多时候，我们会因为掌握不到足够多的信息而无法作出有把握的决策。原因就在于数据的缺乏。考虑一下“QQQVVQ”这个序列符号：假如这代表着平静期（Q）和波动期（V）的交替变化，我们能不能从中断定未来的市场更有可能处于平静期还是波动期？如果你仔细看过前面的章节，你会意识到我们从这样小的样本中还得不出任何确凿的结论。即使我们看到了一个更大的序列，比如“VQQVQ
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稳健交易策略的两大特征
所谓稳健交易，就是用稳健的交易策略来抵御市场波动的风险。要做到这一点，你必须首先接受一个现实：没人可以预知未来，而且任何以历史数据为基础的测试都有相当大的内在偏差。颇有讽刺意味的是，一旦你的交易策略考虑到了未来的不可知性，你的表现反而会变得更加容易预测。这看似矛盾，其实原因很简单：如果你的交易策略以未来不可知的前提假设为基础，那么未来的任何市场状态都已在你
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加强系统的稳健性
你可以通过增强系统适应不同市场状况的能力来提高系统的稳健性。这样的系统有超强的适应性，就像是自然界中的那些有能力在多变环境中生存下去的生物体。人类就是一个例子。人既可以生活在撒哈拉沙漠中，也可以生活在北极的冰天雪地中，因为人类的高智能使他们有能力适应这些天差地别的环境。任何系统都有更适合自己的市场状态。趋势跟踪系统在平静的趋势中表现更好，反趋势系统在稳定中
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选择多个不同的市场
这意味着你的资产组合中应该包含尽可能多的市场，而且这些市场中必须有新机会出现，所以它们相互之间不能有太高的关联性。比如，有几种美国短期利率产品几乎总是同涨同跌，选择多个这样的市场并不能提高分散化水平。如果你的系统不要求从早到晚紧密地监视市场动向，你可以考虑境外市场。这些市场对分散化大有帮助，可以提高交易的稳健性和连贯性。本书曾提到一些根据收盘价数据在开盘时
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使用多个不同的系统
除了不同市场上的分散化，你还可以通过系统分散化来加强稳健性。如果同时使用多个交易系统，特别是彼此差别极大的系统，交易的稳健性会大大提高。考虑一下这样两个系统：较好的一个RAR为38.2%，R立方为1.19；较差的一个RAR为14.5%，R立方仅为0.41。如果你两个系统都测试过，你会选择哪一个？是不是较好的那一个？这听起来是个合乎逻辑的选择。但是，这样的
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克服自负心理
自负心理就是新手们喜欢自主交易的原因。在系统性交易中，决策依据是机械性的法则，什么时候买入和卖出多少都是由这些法则明确规定的。与之截然不同的是，自主交易能给人自尊感，因为它依赖的是一个人的主观判断。因此，如果你根据自己的判断作了一笔成功的交易，你的自负心理就得到了满足。你大可以向你的朋友吹嘘自己在市场上是如何游刃有余的。我在网上的交易论坛中总能发现这种现象
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谦虚为上
如果你想成为伟大的交易者，你必须克服自负心理，培养谦虚谨慎的品性。谦虚能使你接受未来不可知的事实，谦虚能让你放弃预测未来的企图，谦虚能避免你从个人化的角度看待失败的交易，谦虚还能帮助你接纳简简单单的交易法则，因为你不会去寻找无人知晓的秘密来证明自己的与众不同。切莫妄自尊大尽管我比大多数（甚至是所有）海龟都要洒脱一点，但我并不想标榜自己是那种毫无自负心理的
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坚定不移
贵在坚持这条最重要的生活箴言总是说起来容易做起来难。在交易世界中，始终如一地坚持你的策略同样是成功的关键。一种系统性的交易方法，对方法局限性的深入理解，再加上用来建立交易系统的工具，这三者能帮助你成为更加成功、更加坚定的交易者。你必须前后一致，必须能执行你的计划，否则你的计划是毫无意义的。如果你一定要我说出海龟们获得成功的首要原因，我会说我们师从于一个传奇
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做自己，走自己的路
当我决定做一个交易者的时候，我只有19岁。我对自己充满信心，曾和一些好朋友说我能在21岁之前成为百万富翁。与其说我在吹牛，不如说我在倾诉成功的渴望。交易世界新鲜刺激，令我着迷。为了它，我不惜放弃了大学生活。我的父亲很不高兴，因为他也没有大学学位，而且一直认为这是他职业生涯的一个拖累。但我一直是个个人主义者，从不害怕表达自己的观点，也从不害怕挑战权威，所以我并
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远离梦想的人生轨道
我的老朋友们大多都觉得我正在陷入某种旷日持久的中年危机。在他们眼中，我大概有点不负责任，有违传统。假如所谓的中年危机是指一个人了解自己的生活，不肯接受社会和媒体所设定的那些成功标准的话，那我承认我有中年危机。而且我强烈建议你也“遇上”这样的危机，因为没有这种危机的生活，太没意思了。有太多的人已经迷失在对世俗目标的空洞追求中。就为了取悦父母和老师，就为了得到
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接受失败，从中学习
失败并不是一件坏事。有人曾经说过：你应该感谢你的敌人，因为他们教给你的东西比你的朋友和家人还要多。失败就是这样的敌人，而且是相当强大的敌人。我深有体会，因为我的失败经历比我认识的任何一个人都要丰富。但如果我不愿冒失败的风险，我的某些辉煌的成功也就无从而来了。我承认，相比我的成就，我从我的错误和失败中学到的东西要多得多。不愿冒失败的风险，你就学不到任何东西。这
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面对现实，果断改变
如果你发现自己走错了路，正在走向一个你不想去的终点，请想想我们之前说过的沉没成本效应。不要在乎你在这个你不喜欢的职业上已经花了多少时间，不要在乎你在那些没有意义的人脉关系上已经投入了多少心血。一个好的交易者懂得面对现实。他知道，如果市场已经证明一笔交易是错误的，他要做的不是祈求转机，期盼变化，或是自欺欺人地假装现实已经变化，而是果断地退出。现实就是现实，不
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金钱不是一切
我相信，假如你不是一个嗜财如命的人，你更容易发大财。对交易者来说尤其如此。我还记得，每当海龟们持有大头寸，并且市场的波动会造成资产的剧烈动荡时，有个海龟总会紧张万分。赚大钱对他来说太重要了。有一次，我休假归来时发现他的电话已经被他摔坏，因为市场的不利变动令他大发雷霆。他并没有坚定地遵守我们的系统，我相信这并非巧合。我认为正是他渴望赚大钱的野心使他无法始终如
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完整的交易系统
大多数成功的交易者都使用机械性的交易系统。这并非偶然。一个好的机械性交易系统可以自动完成整个交易过程，代替交易者作出每一个必要的决策。有了它，交易者更容易保持策略的统一性，因为系统的一整套法则已经明确而又严格地限定了每一个操作细节。交易技巧与交易者的主观判断毫无关系。如果你知道你的系统能在长期内赚钱，你就更容易在不利时期坚持遵守交易信号，根据系统的命令采取
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市场：海龟们的选择
海龟们都是期货交易者。我们在最具影响力的美国期货交易所买卖期货合约。由于我们手中有数百万美元，我们不能选择那种每日成交量只有几百份合约的市场，因为在这样的小市场中，大交易会导致市场的剧烈动荡，不承受较大的损失是很难进入或退出的。海龟们只选流动性最高的市场。事实上，流动性是理查德·丹尼斯为海龟们选择市场的首要标准。一般来说，海龟们涉足美国所有的高流动市场，除
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头寸规模
其中的原理是：如果一个市场的合约价值波动性较强，那么这个市场中的合约持有量就少一些；相反，如果一个市场的波动性较弱，这个市场中的头寸就可以大一些。总之，市场的波动性与头寸的规模是相互抵消的。这种波动性标准化处理非常重要，因为这意味着不同市场上的不同交易在盈亏概率上是相同的：它们都有同样的机会赚一美元或赔一美元。这便提高了多重市场分散化的效果。即便某个市场
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入市策略
所以他们可能想不到，海龟们使用的是一个以理查德·唐奇安的通道突破系统为基础的非常简单的入市系统。海龟们使用两个有所差异但也彼此相关的入市系统，我们称为系统1和系统2。我们可以自由决定如何在这两个系统之间分配资金。有的海龟只用系统2，有的在两个系统上各投入50%的资金，还有的采用其他组合。这两个系统分别是：系统1：以20日突破为基础的短期系统系统2：以5
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止损
面对一个亏损的头寸，你可以坚守阵地，寄希望于失而复得；也可以割肉退出，承认这次交易不成功。对大多数人来说，前者远比后者要容易。我可以明明白白地告诉你：遵守系统法则的命令退出亏损的头寸是一个生死攸关的要点。不会甩掉损失的交易者在长期内都不会成功。包括巴林银行和长期资本管理基金的灾难在内，几乎所有失去控制的致命交易行为都与不能防微杜渐地及时控制损失有关。要控
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退出
价格永远也不会直上直下，没有波动。因此，要想抓住一次趋势，你必须允许价格偶尔向不利的方向变动。在趋势的初期，这往往意味着10%~30%的利润在你眼前化为乌有，反而转为小小的损失。在趋势的中期，你或许会眼睁睁地看着80%~100%的利润跌去三四成。在这些情况下，放掉包袱、“锁定利润”的诱惑是很强大的。海龟们知道，赢利的时机问题足以决定你的胜败。海龟系统在突
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结束语
以上就是完整海龟交易系统的全套法则。你可能会觉得它们并没有多么复杂。但是，单单知道这些法则是没有用的，你必须有遵守这些法则的能力。想想理查德·丹尼斯的话：“我说过很多次，你可以把我的交易法则登在报纸上，但没人会遵守它们。关键是统一性和纪律性。几乎每一个人都可以列出一串法则，而且不比我们的那些法则差多少。但他们不能给别人信心，而唯有对法则充满信心，你才会坚
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致谢
这么多年来，尽管我交往过的几乎每一个人都让我学有所获，但谈到对《海龟交易法则》这本书的贡献，有几个人我还是想致以特别的谢意。第一，我想衷心地感谢理查德·丹尼斯，是他大胆提出并实践了海龟理念。我也感谢他在我19岁的时候就对我和我的能力充满信心。理查德是当今最伟大的交易者之一，也是最有勇气的人之一。他是一个细心、正直、真诚的人。我为曾经师从于他感到骄傲。第二
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样本规模

不过，真正的挑战并不在于确定样本的必要规模，而在于当你考虑某个并不是经常发挥作用的法则时，你很难评判从过去的数据中得出的推论。因为对这样的法则来说，你没办法得到足够大的样本。以大泡沫濒临破裂时的市场行为为例，你可以想出某些针对这种市场状态的法则，甚至可以检验这些法则，但你不可能收集到作出决策所需要的大样本。在这种情况下，我们必须明白我们的测试结果不具备太大的说服力，因为我们的样本比必要样本小得多。这个问题也存在于前文所说的季节性趋势的分析中。

在你测试一条新法则时，你必须衡量一下这个法则的应用频率。如果一条法则在整个测试期内只有4次生效，那么从统计学上说，你无从判断这条法则是否有用，你所看到的效果很有可能只是随机性的。有个办法可以解决这个问题：你可以设法将这条法则一般化，提高它发挥作用的频率。这样一来，样本规模就会扩大，测试的统计学说服力也就相应地提高了。

有两种常见的做法可能将小样本规模的问题进一步放大：一个是单一市场最优化，一个是系统设计过于复杂。

•单一市场最优化：单独应用在各个市场中的最优化方法更难用足够大的样本进行测试，因为单个市场上的交易机会要少得多。

•过于复杂的系统：复杂的系统有很多法则，有时候很难判断某一条法则发挥作用的频率或程度。因此，如果用过于复杂的系统进行测试，我们更难对测试结果的说服力抱有信心。