如何设计交易系统

设计系统的要求

设计一个成功的系统需要什么条件？在考虑系统的组成部分前，我们先来探讨一下更基本的事项：要想设计可行的盈利系统，首先要树立基本的个人理念。

必要的思维模式包含下列特征：

·了解自由裁量型交易系统和非自由裁量型交易系统的区别；拥有现实的眼光和基本的知识素养，从非自由裁量型交易系统起步，因为这些系统有精确的量化标准，规则明确且稳定。

·对市场不抱有任何先入为主之见。盈利来自于对市场做出反应，而不是预测市场。没有已知的结构，不可能预测市场的情况。利用机械系统应对市场，而不是预测市场。

·意识到损失不可避免，尽量减少损失及其发生的频次。

·意识到利润不可能持续产生，利润率也不会一成不变。

·意识到个人情绪会影响你的交易思维，会干扰你和系统，甚至怂恿你去鲁莽地改变系统交易规则的设置。这种情绪需要妥善控制。

·井然有序地管理系统，不要鲁莽行事。

·按照自己的时间和投资时间跨度来制订交易计划，选择日线、周线、月线或者年线交易。

·不断测试，不断验证，不要用理想的曲线套用现实情况。不成功的系统往往没有经过验证，或者太拘泥于曲线规定。

·一如既往、毫无顾忌地跟踪最后验证的交易计划。训练有素、自我控制、严格执行。人脑不可能比电脑更精确，现实中还要面对巨额的损失、价差和止损点以及其他有可能影响人们的定力的因素。

初始决定

一旦你认同了创建系统的思维模式，着力提高自己的素质，你肯定要决定所使用的交易系统的特点。作为系统基础的实际基本面分析或技术分析方法看来不太重要，重要的是无论使用什么方法，都必须精确地给出定义。多数基本面分析和技术分析方法本身带有已被证明的业绩纪录。系统业绩的提高更多的是依赖过滤信号指标、调整、进场和离场策略，而不是这些技术方法本身。这倒不是说老方法现在不起作用了。选择熟悉、合理、令你舒适的有不错业绩记录的模型，要确保它基于事实而不是个人观点，然后我们就可以专注于开发这个过程本身。

多数系统设计师认为系统越简单越好。设定过多的条件会使系统宕机，从统计学角度来看，会丧失更多自由度，要求更多的数据和信号来判定其显著性。有些系统设计师反对简化的方法（柯林斯，2005），但是他们也有强大的计算能力、魄力和知识。希尔和其他学者认为，即便使用现代技术和数学工具，再成功的系统充其量也只能和单纯利用手动计算器或曲柄计算器计算的传统系统一样。

第一，设计系统首先要确定使用何种数据输入和方法来产生信号。一些投资者依靠基本面信息，大多数交易者依靠技术分析方法。还有一些交易员两者皆用。重点在于理解系统的前提条件和采用容易量化、准确无误的交易规则。一开始设置得比较明确，日后使用起来、测试其通用性就比较容易了。交易员还必须理解系统的逻辑，确定这种逻辑适合自己的交易或投资方式。

第二，你必须确定重点关注的市场类别。选定的市场是否适合拟定的系统？市场和交易对象的选择有没有多样化的机会和空间？对交易对象的波动性和流动性有何要求？具体选择什么交易对象？

第三，你必须确定系统的操作时间跨度。例如，多数跟踪趋势的系统在长线交易方面表现较好，而多数形态系统在周期为数小时的交易和日线交易方面的效果较好。系统是要完成抢帽子交易、波段交易还是长线投资？此外，考虑到系统的逻辑和方便使用，什么样的交易时间跨度最符合交易者和投资者的心理？交易者或投资者一天能花多少时间关注交易系统？对于系统定期监控的时间是按天计算、按周计算还是按月计算？

第四，拟定风险控制计划，否则你无法知道市场条件变化时的应对方法。要理解损失是不可避免的，但务必要控制好风险和损失。是否承认损失，很好地区分了职业和业余交易员或投资者。寻找损失的理由或者借口对我们帮助不大。市场是永远不会出错的，要知道适可而止，及时抽身离场才行。为了做到这一点，设计适当的止损策略——“不要死守沉船的桅杆”。这一策略应包含保护性和跟踪止损、价格目标、波动性调整、市场类型和其他可能产生的市场情况，否则我们的账户很有可能承受巨大的损失。如果情绪和判断对交易产生了负面的影响，就会导致错失良机、卖出盈利头寸以及其他的错误。止损操作可以让我们腾出不能盈利的资本，接受止损现实之后，减少我们承受的阻力。除了风险控制，你必须决定是否使用杠杆和金字塔式交易。

第五，建立时间表，包括何时更新系统和必要的表格，计划新的交易，以及更新现有交易的止盈点。作为系统管理的一部分，要维护交易者记录本，交易者日志以及每日股票记录表。填写每日交易表单（类似会计账簿）和头寸表。

技术系统的种类

技术分析师使用多种技术交易系统。虽然系统种类众多，但大都可以分为下面四大类：1趋势跟踪型系统、2形态识别型系统、3逆趋势操作型系统和4外生信号型系统。

趋势跟踪型系统

根据对于技术系统的了解，我们知道市场常常呈现趋势化运动，其余时间价格就在交易区间内震荡。最能盈利的市场条件就是波动范围大、交易成本不高的环境，这也说明了趋势跟踪型非自由裁量交易系统最有利可图的原因。多数大型自动交易系统对冲基金和大宗商品交易顾问都使用趋势跟踪型系统。趋势跟踪型系统一般不去试图抓住波峰或者谷底，而是在明确的趋势开始后才顺势而为。与传统的低点买入和高点卖出交易理念正相反，趋势跟踪型系统会在高点买入，在更高点卖出。施瓦格认为慢速长期趋势系统起的作用更大，因为收益更多，虽然收益发生的频率低一些，但是“反复被打脸”很少出现。多数趋势跟踪型系统在设定规则的时候，加入了诸如平均动向指数指标（ADX）来确保某种趋势的存在。此外，之前也说明了趋势跟踪型系统碰到交易区间市场时，可能要经历一些耐心观望的煎熬和对未来不确定的痛苦。

移动平均线系统

经典的趋势跟踪型系统由两条移动平均线构成，当它们交叉时，就会产生交易信号。拉里·威廉斯在《期货交易终极指南》（The Definitive Guide to Futures Trading）一书中指出，早在20世纪40年代，唐奇安就证明了这一方法的有效性，并认为这种方法比老一版系统的方法更好，后者是使用价格与一条移动平均线对比的情况来分析。

如果使用两条移动平均线比用一条移动平均线效果好，那么三条移动平均线会更好吗？答案是否定的。研究表明，再增加一条移动平均线就会弱化系统的效果，因为过多的规则限制影响了交易系统的判断。虽然从业者已经多次报告了使用移动平均线获得成功的案例，我们还是要提一下学术界的研究。研究结果表明，一般情况下，移动平均线交叉信号系统不能给我们带来很多利润，哪怕所用的过滤工具再简单。只是学术界在研究的时候，在自己的试验中没有加入任何风险控制的措施。由于没有重要的风险控制手段的介入，很难说学术界的研究表明了移动平均线交叉系统具有真实的盈利能力。

突破系统

趋势跟踪型系统的一个变体是突破系统。当价格穿越了某个通道或区间带时，这些系统就会发出买入或卖出信号。最受人欢迎的系统当属唐奇安通道突破系统的修正版，或其他使用布林带或与测量交易区间波动性类似的波幅突破系统。突破系统可以针对长线交易，使用每周数据；或者针对短线交易，使用日内交易数据，后者是指开放区间突破系统。

趋势跟踪型系统的问题

移动平均线和突破策略系统的盈利性较高，因此比较受欢迎。由于众多趋势跟踪型系统在使用，很多交易员或投资人会在同一时间或者同一价格收到类似的操作信号。由此可能还会限制交易对象的流动性，而价差过大产生的下跌成本以及不完全执行指令也会导致交易成本的升高。这类问题的解决办法是设计一个独特的系统，实施价差交易或者执行抢帽子进场指令。

趋势跟踪型系统的另一大问题是“反复被打脸”现象很普遍，尤其在交易区间市场中，系统不断尝试做出趋势判断，更容易发生“反复被打脸”的情况。实际上由于“反复被打脸”频繁出现，趋势跟踪型系统在交易区间获得的收益率往往低于50%。使用确认策略，这一问题可以得到缓解，具体措施包括特殊价格要求（穿越价格要求、滞后要求等）、信号确认，或者采用过滤工具以及在不相关市场选择多种交易对象等。

为了避免“反复被打脸”，趋势跟踪型系统常会在趋势判定方面出现滞后，进而错失趋势开始和结束时可能获取的利润，这一点不可避免。不幸的是，这就是使用趋势跟踪型系统的代价。如果你想要在趋势尾部获得更多的利润，趋势的区间特征会在其尾部增加损失的风险。在退出趋势的一端，可以设定特定的跟踪止损来获得更好的价格，但是还是有可能因为过早离场，而错失继续追踪趋势获益的机会。

在确立趋势之前的交易区间是损失的高发阶段，这一时期系统会尽可能判定下一趋势的方向。解决这一问题的策略是同时使用逆趋势型操作系统，虽然这样做有可能不会获得与趋势跟踪型系统一样的利润。逆趋势操作型系统的利润可以弥补趋势跟踪型交易系统的损失，总体的业绩会比单独使用趋势跟踪型交易系统更高。

移动平均线系统和突破系统往往受单项操作信号的限制。顺势而为的优势之一是当趋势信号日渐明显的时候，可以在趋势方向的顶点大展宏图。在趋势跟踪型系统中要做到这一点，必须使用其他指标。指标的介入增加了系统的复杂性，从而减弱了系统的可调整性。

趋势跟踪型系统的最大缺点在于，构成重大回撤连续发生的小额损失，其实可以变成一个很大的损失。例如，假如系统在某个交易区间内连续遭遇了10次小额损失，这一期间账户发生的连续回撤就构成了以总体计算的大幅度累计损失。构成大幅回撤的一连串的损失不仅影响账户的利益，更主要是挫伤人们对于交易的信心，还有可能进一步导致其他并发情况。减少连续损失的方法是使用逆趋势操作型系统。在趋势完全确立前，只进行小头寸交易。还有一种方法是平行使用与现有的趋势跟踪型系统相似，但周期不同的交易系统。

趋势跟踪型系统的特点是趋势明显的时候，可以集中获得利润，而在交易区间内会遭受许多小额度的损失，因此收益波动会比较大。在介绍收益曲线平滑度的时候会详细讨论这个问题。目前应用最普遍的方法是跨市场操作，或使用多个系统进行对冲。

和多数的自动交易系统一样，趋势跟踪型系统在测试的时候运作良好，但是在实际使用的时候很有可能崩溃。通常这是由不正确的系统测试和调试造成的。有时候测试不正确是因为有关交易成本的假设不现实。这种错误的假设包括快速变化的市场价差、期货市场的限制交易日，以及其他有可能在测试系统时期出错的异常情况。切记，人们广泛使用趋势跟踪型系统会导致整体出错，这一问题在测试阶段常被人忽视。

频繁更改系统参数导致系统无法识别或适应，这种现象也会偶尔发生。通过使用多个交易系统，或利用多个市场特征来调整波动性，这个问题可以得到缓解。

形态识别型系统

“技术图像再多，也免不了葬身股海的命运。”这句话说的就是约恩·纳贾里安（Jon Najarian）的那个知名系统的情况（Patel，1997）。使用形态时要求进行大量测试，还要克服形态确定问题。由于变量的特征，大型形态往往很难由计算机轻易识别出来。诸如拉里·威廉斯（Larry Williams）、拉里·康纳（Larry Connor）和琳达·布莱德福德·拉什克（Linda Bradford Rashke）这类系统交易者，都会通过设置特定头寸止损或者价格、时间目标，来限制自己承担的风险。一般来讲，这些系统是半自由裁量型交易，因为它们在进场交易的时候要求进行人工分析。

回归均值

回归均值系统是建立在交易区间内低点买入、高点卖出的理念基础上的。这种系统要求市场价格具备一定的波动性，价格在交易区间内的波峰和低谷之间震荡。如果波幅不大，交易成本、错过限价日和价格态势判断错误截止操作等因素会抵消所有既得的利润。一般来讲，这些系统都是自由裁量型交易系统，主要是利用与趋势反方向逐渐缩小的价格波动盈利，涉及的震荡指标包括随机指标、相对强弱指数（RSI）和平滑异同移动平均线（MACD）以及周期循环。使用这一类系统交易的最大问题，是在趋势形成的时候有可能产生无限损失的风险，因此保护性止损是必要的。
一般来讲，这种系统表现不太好。比如，根据众多公开测试结果，在布林带内部进行交易后，人们发现业绩表现最好的时候不是这个通道内部的交易，而是在价格突破边界进行买卖。逆趋势操作型系统主要和趋势跟踪型系统同时使用，用来在交易区间内减弱跟踪趋势型系统发生的系列损失。

外生信号型系统

有些交易系统产生来自于交易市场外的信号。跨市场系统提供跨市场信号，如债券市场的黄金价格信号，此类系统就是外生信号型系统的例证。此外，诸如美国标准普尔指数期货市场所用的波动率指数VIX、成交量、触发价格系统的未平仓量警告信号、价格系统确认信号，以及诸如货币政策或消费品价格的基本面信号等，都可以由外生信号型系统提供。

哪种系统最好

哪一种系统最好？约翰·希尔（John R.Hill）和乔治·普鲁伊特（George Pruitt）两人经营着测试交易系统的公司，他们认为最可靠、最好的交易系统是趋势跟踪型系统。在趋势跟踪型系统的所有类型中，突破系统拥有的特征最佳，尤其是布林带突破系统和唐奇安通道突破系统，之后紧跟着的是移动平均线交叉系统。