Local EPUB Text
一、不可能三角理论，寻找平衡点
在经济学中有一个蒙代尔不可能三角理论，也称三元悖论。罗伯特·蒙代尔在研究了20世纪50年代国际经济情况以后，提出了支持固定汇率制度的观点。20世纪60年代，蒙代尔和J.马库斯·弗莱明提出的蒙代尔——弗莱明模型对开放经济下的IS-LM模型进行了分析。
该模型指出，在没有资本流动的情况下，货币政策在固定汇率下在影响与改变一国的收入方面是有效的，在浮动汇率下则更为有效；在资本有限流动情况下，整个调整结构与政策效应与没有资本流动时基本一样；而在资本完全可流动情况下，货币政策在固定汇率时在影响与改变一国的收入方面是完全无能为力的，但在浮动汇率下，则是有效的。由此得出了著名的“蒙代尔三角”理论，即货币政策独立性、资本自由流动与汇率稳定这三个政策目标不可能同时达到。1999年，美国经济学家保罗·克鲁格曼根据上述原理画出了一个三角形，他称其为“永恒的三角形”，清晰地展示了“蒙代尔三角”的内在原理。这三个目标之间不可调和，最多只能实现其中的两个，也就是实现三角形一边的两个目标就必然远离另外一个顶点。这就是著名的“三元悖论”。
即一国若是固定汇率则必定限制资本的自由流动，而资本的自由流动又必定影响独立的货币政策，三者呈一定程度上的相互替代关系。
（注：此处有不理解之处，请查询百度百科。）
我认为，在交易体系当中也存在一个三元悖论。
这个不可能三角的三头是，交易频率、交易胜率、交易盈亏比。
在保持正期望值的前提下，能且最多只能同时调整两个目标，而放弃最后一个目标。
胜率（概率优势）：在交易系统中，胜率的提高能使你每次下单时的赢面都较大，提高胜率能使犯错的次数降低，有效避免被噪音影响。技术分析基本面分析都是能有效提高胜率的方法，还有很多经济行为方面的常识及数据分析也可以帮助提高。
频率（时间成本）：人的寿命是有限的，在越短的时间内赚到越多的钱是大部分人想达到的目标，但明显缩短时间成本的代价是巨大的，少有人能一夜暴富。平均持仓时间的长短决定了交易周期，持仓时间越长，时间成本越高，持仓时间越短，时间成本越低。
盈亏比（风险与收益）：冒较少的风险而获取较大的收益是最理想的状态，甚至很多人还追求无风险收益。然而市场中风险与收益的比例变动相当稳固，低风险又高收益的机会非常罕见，能抓住的概率也是渺茫。平均亏损金额的大小与平均盈利金额的大小决定了盈亏比，亏损金额越小越好，盈利金额越大越好。
再来看看这三者间是如何相互影响的，
在不考虑其他因素的情况下提高胜率最有效率的办法是什么？最直观的办法就是每次亏损都不平仓，每次盈利都马上平仓兑现。开仓后不管盈利一个点还是二个点都马上平仓，不管亏损多少一律不平仓死扛到盈利，很快就会爆仓的，然后你统计下胜率会是非常高的，这样的做法是最直接也是效率最高的提升胜率的方法。
很明显，在提高胜率的同时，势必会大幅影响到盈亏比及频率这两个目标。因为行情多空胜率是比较接近50%的，那么人为地提高操作胜率无非就两种渠道，一个是通过技术分析基本面分析过滤掉一些行情，即有相当一段时间我是空仓的，而我空仓的这段时期恰好避免了亏损，另外一个就是将所有的盈利都立即兑现，而亏损不兑现。
那么相应地，前者势必要增加时间成本，后者势必会增大风险降低收益。
相反地，如果我以大幅降低时间成本为目标，则我势必要把平均持仓时间降低，而一旦降低了持仓时间，就无法做到截断亏损，让利润奔跑，利润的奔跑是需要时间的推动的，而如果时间上做了限制，就很难把盈亏比拉大。
这也是为什么趋势交易在日内并不好用的原因，因为日内交易的时间是有限的，噪音也较多，日内的波动率和时间牢牢地把最大亏损和盈利比例给限制住了。而如果把时间成本增加到日线级别，那么只要止损做到位，盈利就可能是无限大，盈亏比就可以做到非常高的比例。同时间接地也影响到了胜率，要在频繁的交易次数中保持相当高的胜率是非常难的，因为你时时刻刻都要交易的话就很难规避亏损了。
最后要提高盈亏比的话，就是要做到平均亏损的金额越小越好，而平均盈利的金额越大越好。相应地要把盈亏比大幅提高最直接的办法，就是增加时间成本的同时，一出现亏损就马上平仓，一出现盈利就留着成长。
完全是和提高胜率的那个办法反过来，即减小风险，提高收益，那么相应的胜率也势必会降低。而在胜率较低的情况下，频繁试错再加上盈利增长，时间成本的增加又是无法避免的。
很明显，在通常情况下，我们几乎不可能既持续保持较高的胜率，又能有很高的盈亏比，同时时间成本又非常小，这样的完美状况是做不到的，是不可能三角。
我们不能同时提高三个目标，也不能同时降低三个目标，能且最多只能同时提高其中的两个目标，而剩下的一个目标就必须要被动地配合另外两个目标，这剩下的一个目标是不受你控制的。
因此在保证正期望值的前提下，我们只能在这个三角中寻求一个平衡点。这个平衡点要能同时满足三者之间的相互替代，又能产生正期望值。在这个三角中符合条件的平衡点是非常多的，但并不是所有的平衡点都适合使用者的性格，因此我们不仅要找到三角中的平衡点还必须是符合我们自身性格的才真正有用。
注：有三个例外可以脱离这不可能三角的限制。
1.对于体量非常庞大的资金和影响力非凡的个人或机构，这两者可以通过自身雄厚的力量对市场短期的走势造成影响，在加速趋势形成的同时还提高了自己的胜率。这个提高胜率的方式并不会对盈亏比和交易周期造成影响，因为这是类似于操控利用市场的一种行为，从市场的根基上去改变或影响行情。当然大鳄不止一个，大鳄与大鳄之间的博弈同样残忍，由于资金体量的庞大很难及时抽逃，输者的代价是巨大的。并且也仅仅是短期内提高一定胜率，效果所持续的时间也通常较短。
2.黑天鹅事件，特别是政策方面的漏洞及实体经济的严重错误，黑天鹅事件即能对大部分人造成可怕的损害，但反过来，它也是相当确定的大机会，一旦发生就会出现极端行情，这样的行情通常是方向单一回撤小，幅度极大，时间极短，同时符合三角形的三个目标。
3.程序化高频交易，可以同时提升三者的效率且能稳定持续，但相应的程序化的成本、瓶颈、入门门槛都较高。
首先，普通的程序化高频交易并不能同时提高三者，也不能持续盈利，唯有站在顶尖的那一小撮人能够达到，高频率的交易次数及速度决定了所有的策略及程序都能在短时间内分出胜率，赢者通吃，输者连汤都没的喝。程序化的竞争大部分上是同其他程序作战，而人工交易者大部分是同自己作战，两者标准不同。
其次，入门门槛非常高，既要懂交易策略和原理，也要懂软件编写。初级的交易策略和编写软件能力都是不顶用的，要做到一定规模能产生长久利润必须要非常专业。成立程序化高频交易团队起码要三个人以上，普通散户是做不到的。
再次，成本高昂，高频程序化交易可以突破三者的限制很大程度上是因为速度上的优势，在程序化相互之间的竞争中，哪怕0.01纳秒的差距，最后所得到的利润就千差万别，因此速度最快的程序能够抢在所有的人和程序前面开单，而能提前抢到最优的价位这本身就足以产生大量利润了。而为了追求极致的速度，在硬件成本上的开销及服务器架设上所产生的费用是巨大的，还有测试策略的成本，别说普通人，哪怕是小点的机构也是承受不起的。
最后，程序化的软件和策略是可以迅速叠加的，下一个版本可以站在前一个版本上更优，之间的学习替代成本非常低廉，硬件与策略之间的更新学习速度也非常快。同比培养一个优秀的基金经理而言，其学习成本的优势不言而喻。
综上所述，程序化高频交易是以额外的巨大成本和高深的入门门槛作为代价去追求极限的速度突破，是从物理上超越所有人而达到盈利的，因此不受到这三者之间的限制。