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源头

看到了来自Parkson部落格的这几篇文章，百感交集。
虽然，只是几分钟的阅读，却有如经历数十年的时空，包含作者与我的，令我回荡不已。
有感动，就要让它留下痕迹～～

Parkson写这几篇文章的动机不知为何?虽然，这也是我好奇的答案，但还是先来整理这些已经被他呈现出来的宝。
我把这些文章内容，依照我的喜好，归纳出几个主题：
１）成见
２）市场游戏　or　程序游戏
３）程序系统的产生，程序系统的意义，程序系统的问题
４）统计：不确定性的或然率
５）获利的基础：风险报酬率
６）交易的神奇法宝：风险控管与加码
７）进场与出场

为了结构性，我调整了这些主题顺序，与在原文章出现的先后有所不同。

（１）成见

这是一个有趣的东西。无疑的，它是交易者，遭遇不必要交易，不必要的亏损与不必要的获利回吐的很大因素。在我交易获利的学习过程，有很多是在学习如何减少成见，学习客观。有趣的是，它却也是获利的来源。市场行情是由多空两方力量形成，若没有这样的成见，成交量铁定很小，过小的成交量，相对的是过大的滑价成本，甚至是买不到部位。
成见，是坚持过度的，或不切实际的主见。佛教提到去我执，认为这是痛苦的来源，但是完全没有自我，相信大部分人，也会不知所措。所以，成见有必要进一步定义。
成见在于交易，是去预设一个行情走势，设定个人的进出场点，然后认为市场会照着走，并没有去分析其它可能走势的应对，一旦行情不利于原先预设的情形或现有部位时，不知所措，或者期待市场再度回到原先预设的走势，或者有利于现在的部位。
成见别于主见。当我们对市场规划出即将的一段大行情时，若是有经验依据，或者有相当的统计信心度，这是一个主见。这样的主见，将让我们的交易技术去撷取行情中的部分。这是我们扣下板机的动力。这里提到了后续会提到的统计，统计中有个名词叫做估计，当预测到大行情，也就是估计出趋势的大小，所谓估计，就不是绝对值，它是机率的分布。比如说，你估计可能有１０００点的行情，而依照统计或估计方法，可能有７成机率，超过千点可能有１５％的机会，另外，不及千点也有１５％。在事先看来，超过千点有８５％的机会，会让人不顾一切先进场再说，在事后，那不及１５％机会的不到千点行情结果，虽然可能只有１％反向的机会，但如果发生了，就是１次百分之百的亏损。这次的亏损你能控制到多小，以及未来这样的行情机会重复性如何，决定数学上获利的期望值。这是风险报酬与机率的组合，也分别会在后续的主题提到。
成见的危险不只在做坏一笔交易，而是接下来可能出现一连串的贪婪与恐惧，瞬间就会让交易者消失在市场。听到金融怪杰的故事，似乎成功之前都得先经历两次破产，绝对有些出自这样的情节。问题不在于发生的严重性，而在于忽略问题。我一直在解决这个问题，代表着这个问题也不时的被我忽略，交易似乎是克服人性的比例大于技术，因此，解决的方法，就在百分百的机械交易与人为交易之间的空间发展，这是个哲学层级的命题，决定了个人交易的风格与命运。

（２）市场游戏　or　程序游戏

为了处理机械交易，计算机程序成为解决的好方法，其实，不单是交易，在人类的生活中，计算机日新月异的在为人类进行自动化的工程。乐观的人，觉得计算机可以进行终极的自动化，可惜，在交易上，我尚未遇到这样的人，除了我以外。大学时代，修了一门课叫做计算机音乐与准则作曲，找了师大的音乐系教授，交大的工学院教授以及流行音乐界的制作人，试图透过对音乐元素的定义，从音乐家的曲风找出风格的型态，试图以计算机描述，纪录，分析甚至学习与成长成为一种法则，最后只要在计算机输入贝多芬，就会有贝多芬风格的新曲诞生。这样只有三学分的课，我当然没有实质的学习成果，后来也没听到过这个计划的后续。只是觉得这样的架构很好，用在音乐的价值就不知道在哪里？如果用在交易呢？目前，似乎还只有看到我一个人是乐观的。
交易的主轴绝对在于市场，而不是程序或者程序工具。交易如同拉斯维加的赌场，市场是我们选择的一种赌局，不同的是，市场交易对交易者而言，有更好的优势。你可以选择有利与你的条件下你能力的最大注，也可以在交易时间内，随时出场，也不限次数与规模。这样的市场游戏，获利来自于趋势。趋势是一种统计上的偏移型态的结果，只要这个趋势相对于交易成本够大，搭配出现频率的高低，在数理上，就可以用简单的法则，得到正期望值的交易系统。既然是简单的法则，运用计算机程序来自动化，就不是问题。
我曾经简单定义趋势的终点，为反转点数达到一定值或比例的那个反转点，同时也是新趋势的起点。这表示在趋势中反转在这个定值或比例以内的，都当成是接受的震荡。这样可以做什么？撷取趋势中间的那段行情。当反向趋势被确认出来时进场，另一个反向趋势被确认时出场，也就是一段趋势至少要大于两倍的这个确认定值，还有扣除交易成本才能获利，我称这叫做市场的基本趋势性。有些市场这样就可以获利，当然很多不能。这应该是２％反转系统那个年代发现的一种市场行为。我测试过欧元与台指，这些直觉有着良好趋势性的市场，结果台指略胜一筹。当然现在的时代，可以用多一些市场行为观察后的策略，比如，多头行情时，空单进场需要跌破前波低点。这样的一个研究重点不在于选找一个最终的获利系统，而是可以客观快速的来检视一个市场的趋势与震荡性。
提到这些，是用一个系统开发的角度来看交易，接下来，就来进入一个有趣的命题。
我们对抗的到底是市场的随机运动，还是T.S（我以T.S来概括市面所有的系统开发工具，个人并无偏好）上面随机引入的价格？（引自相隔一哩远的微笑）
答案是市场，没错吧。我认为差别在于由自己去对抗，还是ＴＳ以及涵盖随机引入的价格这整个系统去对抗。如果，可以从市场随机的行为，找到非随机的型态，搭配策略就可以获利，问题是，操作生涯不是梦书中提到的图形右边交易的难题，你永远不能确定图形左边的型态会重复出现。这是一种统计的不确定性，在后续的主题还会提到，但不管是否运用ＴＳ之类的程序工具，还是由自己来处理交易，都得面对这个难题。既然如此，这引文提到的问题，指的应该就是，市场非随机的统计与策略应该来自市场这个母体，而不是ＴＳ下或其它特定的一段价格，不过，怎样的母体是足够的？统计方法上是有定义的，但有些人还是不放心，总觉得人的经验才比较完整，只是未被整理下来的丰富经验，一定有正向的帮助，但往往也带来负累。所以，关键也不在于此。只要可以说出来的行为，计算机程序一定就能描述，困难的是怎样说清楚，以及计算机程序的技术能力。真正的关键是，运用ＴＳ工具时，有没有充分的市场行为研究，因而得到了一些统计偏移型态，以此制定了一套获利的进出场策略。
在我一开始的期货交易，用股票操作经验摸索了一阵子，本来像成交量，ＫＤ与ＭＡＣＤ的背离交易讯号是有帮助的，只是没掌握住期货交易的快节奏，失去了纪律，结果当然很惨。后来，几乎我学到的所有的期货知识，也是来自ＴＳ。我用了两个月图书馆的日子，Ｋ完EasyLangage手册以及在线使用手册，包含期货中的名词，报表的项目与定义，以及当时我看懂的内建函数，指针，函数与策略。我因而以为我便可以用它建立系统并获利，我开始如Parkson说的堆砌指针，做着排列组合以及参数最佳化的糗事，但仍不确定这些是程序交易开发必然的过程，还是可以避开的经验，甚至是最后的结果？这个过程让我更了解了指标与最佳化的意义，因此，我不再需要用参数最佳化，也尽可能的用自己了解过公式的指标，但多半会自己写。
该为这个段落，做个结论。
交易是我们与市场之间的游戏，首先必须要有赢的策略。策略可能来自交易经验的累积，也可能是按照学理去做市场行为分析，统计，然后用赛局理论去推出策略。不过，都需要一些实战经验当基础。只是，我要强调一点，经验的累积，不全然要花时间或金钱在市场上得到，ＴＳ是模拟工具，可以让人用最少的时间，不用经历实际的金钱亏损来学习，当然，这样的学习效果比不上刻苦铭心的实战，但是只要有方法，仍然会有价值的。不只策略的学习制定，还有系统的追随也是，当我们有个好系统时，追随会失败的原因可能是不确定性，如果追随的是ＴＳ时，还有一个失败原因是因为你的心中还有另一个系统，总是那么无法完全的放给ＴＳ去做，而这更深一层的原因就是对系统的不了解，不了解ＴＳ与心中系统的差异与意义，也不了解所谓系统是任何行情下的做法只有一种选择，当下会想到Ａ系统的做法，又想做Ｂ系统，那铁定要失败。如果想清楚，应该让Ａ与Ｂ只选一个，或者做个联集或交集。下一篇，要谈程序交易，再来详述。

（３）程序系统的产生，程序系统的意义，程序系统的问题

写这篇是因为看到Parkson几段话，很有同感，但若不为ＴＳ做一些深入的探讨，似乎又不太公平。Parkson文中提到：
"有许多状况在T.S.里瞧跟真正上场交易是完全的两码事"
"许多感觉不起眼的交易噪声,在旁边看热闹的我们觉得还好,可是很可能你真的在交易遇上它就会觉得令人痛不欲生了"
"还有一些设计上订定的潇洒特大号停损,特别在跟随一笔漂亮的纸上获利之后,我们会失去客观的认同"
这些情形，我都遇过，想必这条路上的人都不寂寞。看Parkson文字的情绪，这该应已经是陈年往事了，也有了后来的成功模式。不过，遗憾的是，他努力在这样的工具上，得到的结果是差强人意，只用来当辅助。而我，仍在继续努力，也希望给这条路上的人，除了提醒还要打气。
我在半导体与液晶显示器制造厂工作过快１０年，这个行业，需要投资大量的钱在硬件上，除了精密的制造设备外，还有取代生产人力不足或缺陷的自动化操作或搬运设备。这样的一个投资规划，往往出现了很大的讨论，当我们要投资数百万,数千万在不知道稳定度的无人搬运车时，是不是可以考虑找来专职的搬运工，或许给他的薪水，只要那台无人搬运车的维护费，省下的投资费用，足够做一些辅助的搬运工具。这样的一个建议案，似乎让投资无人搬运车这个案子，变成傻瓜，但其实不然。专职搬运工，会有工作分派平等问题，也会有未来随着晶圆或面板越来越大，作业员遇到的极限挑战问题，既然，自动化是个趋势，就得提早做下去。虽然，当时某家面板制造公司用无人搬运车，上线时也沿路当机，最后派人来支持无人搬运车，但技术遇到问题，相对就是提升的机会。
这样的故事，似乎还不足以说明交易系统完全程序自动化的必要性，因为在工具辅助下，规则确定下，由人产生讯号来交易，并非是做不到，过去的金融怪杰常常被拿出来举证。但我还是有不同看法。
每个人的天份有差异性，有人优势在左脑，有人在右脑。虽然，今日的市场变化比过去复杂许多，相信仍有人可以游刃有余。如果你是像股市作手回忆录作者这样的人，你真的可以不用花功夫去研究程序交易，不过，他也曾破产过，你得有明确的资金管理做后盾。但如果你不是这样的人，或者，也是容易被市场拐走纪律的人，或者，在你还没有足够财富与保险可以安心的面对生活对生命与健康造成威胁的意外以前，专职的交易者，把你的大脑资产化，把你的交易系统自动化，也就能事业化，进而有了保障。
程序交易，对交易者目前不是一个必然的选择，但可以是个选择。当你选择它以后，别想它很快的变成你，而是你要变成它，要去了解它什么，还要始终记得你为什么选择它。这里面有许多自动化专业的技术问题，通常不是一个人可以同时具有的能力，所以，也是程序交易一直无法成功的原因。台积电是个极优的公司，从半导体制造公司的股价差异就可以看出来，知道为什么吗？他投资了最优的人分工去做该做也是很多人做不到的事。自动化需要三种能力：提出使用者需求，将需求制定规格（也就是合理化与标准化）以及将规格实现成自动化。一般的使用者有经验但需求通常是没有系统的，没有轻重缓急的架构，需要有人帮他整理与确认，这就是合理化，这些需要制定成标准规格，以便让开发人员能够按图索骥。不过，通常ＭＩＳ部门，不是用技术导向来开发系统，做成了难以使用的怪兽，就是被使用者无尽的需求给弄得团团转。
了解了程序交易的意义，赋予阶段性的任务后，才能正确的来开始建立系统，并面对问题。问题是针对目标的，与目标不相干的问题，你大可不必去理会。
T.S.的世界本来与实际交易是不一样的，问题是，你会不会在意这个不一样？需不需要在意这个不一样？当你心中有了一个实战的获利系统，你一定会在意的，因为T.S.无法依照你的做法，你会担心多了几笔亏损，少了一笔获利，但如果真的有能力跟下去，结果如何？就取决于T.S.的期望绩效与程序潜在 bug有多大，不了解这些，不管T.S.的绩效比自己的好或差，最好都不要跟。期望绩效统计上是用交易胜率与赚赔金额比来估计的，这个统计在T.S.是来自模拟的结果，而仿真来自输入的程序法则。法则有没有效，不是看模拟的结果，那样会有匹配的问题，要看法则的制定是不是来自合理的市场行为分析，以及足够的统计，来淬练策略的扎实。即便如此，还是不够，因为诸如T.S.之类的模拟工具，往往会有料想不到的ｂｕｇｓ，所以需要测试。测试分为两种，一种是逻辑上的测试（verify)，比如输入１＋１应该等于２，若不是，问题可能来自程序把１＋１打错了，也可能是T.S.引擎的错误，后者很可怕，却也存在；另一种是效果的测试（validate)，比如你有一个实战的系统，经验胜率在５０％，T.S.结果只有３０％，显然你的程序有着与实际上的差异。
假如这个差异是不好的，你一定想去除错，但往往费时又有挫折感。"如果你的系统已经伴你多年南征北讨的获利无数,你也已经建立不可撼动的交易规则并遵守,你难道非得T.S.来帮你加持与证明你的正确吗?"，Parkson提出这样的问题，其实也点出了答案，除了之前我提到的交易事业化的保险意义外，一点都不需要。不过，有个问题是，如果你是这样的人，为何正在看这样的文章？想必，多数人的实战绩效并不是很稳定，所以试图要找些方法来克服。每一种方法都需要投入资源，足够的了解是评估的依据，这也是我这篇文章的用意，希望整理出程序交易的意义与问题，并对产生程序系统的依据与方向提出概述，以后有机会，再将我的实际开发经验与技术做分享。
还有一个程序系统的问题需要继续讨论，假如经过严谨的测试后，发现程序系统虽然不如实战的，但仍然有获利，也就是validate之后还有问题，该不该跟？今天你撘的飞机是第一次就做出来的吗？你当初有做过螺旋桨飞机吗？旧时代庞大计算机看来笨重，输入还要先打磁带，你现在一定不想用，可是当初却好用的很。通常伟大的工程，都是设定阶段性目标，用时间陆续来完成的，就看这样的规划是不是你可以选择中较好的方案。至于其它跟随系统的心理问题，不单单只有程序系统有，实战系统也是，都需要想办法去克服，重点是在你选择了一个系统时，清不清楚伴随系统上演的会有哪些故事？你该关心的是哪些绩效指标？净获利？胜率？赚赔金额比？连续亏损次数？最大净值下滑金额？坦白说，如果对系统测试有信心，该关心的真只有净获利一项。但事实上，我们要的更多，但最多两个就足够了，或许我在风险控管与加码中会再提到。

４）统计：不确定性的或然率

到底交易市场的价格走势是不是随机的？历来就有很多论辩。对交易者而言，似乎不用过于在意，不过，无论随不随机，未来价格走势的不确定，是无庸置疑的。
在不确定的未来，是不是就束手无策呢？总有人会善意告诉你，问问那些成功的金融怪杰，答案一定不是如此。既然如此，就不管三七二十一，随便押注好了，这样，还不如去签乐透，不小心中了，赚的比较多。有一个交易的故事，话说有一位农夫，用摆捶的方向来决定作多与空，却仍能赚钱，原因之一是资金管理。这篇主题并不在资金管理，所以，这个农夫例子，自然也暂不讨论。
统计是交易者面对价格未来不确定走势，最好的朋友。有了统计的机率结果，就可以用赛局理论来制定赢面的策略。赛局理论有许多类型，也无法在本文中详述，就假设这段策略制定是没问题的。我们还是回来看看统计。
在我一开始投入程序交易时，觉得建立的架构真是太完美了，假以时日，程序系统将成为我的赚钱水龙头，可以２４小时开着，钱就像水哗啦哗啦的流进来了。但事实，这水龙头还不是这样容易装，就像我在顶楼空中花园装的自动浇花系统，总是一再的漏水，不断的修补，因为我不懂得水电师父的＂眉角＂。这个眉角在程序交易上，就是统计的对象，很难描述出来。关于这部分，最近我在碎型数学中，慢慢得到了解答。
我现在谈碎型，一定会让人晕头转向的，所以，还是再回到统计来谈。
要对价格作预测，必定要有线索。比如Ｍ头，Ｗ底的跌破或突破，比如ＭＡＣＤ柱状图背离等等，我们首先可以描述Ｍ头是两个相近的相对高点（Pivot High)，若价格跌到这两个高点间最低价格以下，就是跌破。这在数学上是容易描述的，只要把相近的定义进一步处理就好了。然后，我们可以统计，从跌破那点开始，历史的价格走向如何。问题又来了，你可能统计三天或一周后的高低点，结果可能是不同的，意义也不同。问题是，走势包含趋势与震荡，不同的交易策略，面对不同的趋势与震荡有不同的结果。照程序，我们该先有统计结果，才会制定相对有利的策略，但往往我们都是有主观的策略倾向，然后去找统计。所以，整个开发过程，就被局限在固定的框框内，来来回回的找寻圣杯。
我不评论每个人开发系统的方法，但不管如何，系统终究出来就好。但通常也不是这样就好。接下来，仍得需要拥有统计概念，来支持你的系统。当系统开始交易，交易者若在意的是每一笔的结果，相信通常不会很好受。因为，你的系统的胜率绝对不可能是百分之百，也就是一定会有亏损，即使胜率很高，通常每笔平均获利也不会比每笔平均亏损高，这样也会让人不太爽。所以，总是有人要说，要有耐心执行系统，因为系统的获利是期望值，等于胜率乘上每笔的平均获利，一般趋势突破系统的胜率在于３成左右，获利平均每笔金额大约是亏损的３倍，这样是不是只要平均交易３次，就有１次获利３元，２次亏损各为１元，合计赚１元呢？如果你打这个如意算盘，就错了。３成的获利统计，在机率的分布下，不会是这样平均整齐的盈亏亏，盈亏亏的，一般会是常态分配或指数分配。不过，最保险的方式，是用２项分配来处理，也就是去估计你的系统，连续亏损的最大次数。１次等于（１－胜率），２次就是（１－胜率）的平方，３次就是（１－胜率）的三次方，接下来，就可以用你的风险取向，来决定这个最大次数了。如果你取１％的风险系数，大约是在１１～１２次吧。如果一个系统有一个统计下的估计平均盈亏比，以及一个胜率，就可以决定系统长期的期望报酬，前提是，能够度过系统的低潮期，也就是连续亏损的最大次数，并控制这段期间的亏损不会超过你的忍受度，如此一来，你真正需要在意系统的参数只有这主要的三个。
假如系统开发的架构是合理的，相对的，系统的这三个主要参数，应该是稳定的，努力跟随，获利可期的。
但我又要说一些让人沮丧的话了，通常系统开发者的架构会有许多主见加入，导致了系统实际执行时，绩效的偏移；即使架构ＯＫ，人性层面的考虑，通常会干预系统的执行，也会让系统偏移。比如，你的系统是趋势系统，你总是在一段盘整中，不断亏损时，放弃了下一笔交易，但这时一位好朋友莫非的定律就会出现了，你将损失系统接下来一笔趋势的获利。如果你的系统是区间系统，你也可能在系统失去了一笔趋势获利机会，而放弃了趋势之后的区间获利机会。这代表交易者不懂自己的系统风格，无法与系统合并为终究的系统。即使一位趋势交易者有一套不错的趋势系统，交易结果，系统也不会百分百撷取到趋势行情，因为趋势撷取的代价往往是盘整或震荡的停损，为了少亏，就会牺牲一些行情，在统计上称为Type I Error，为了减少停损的而丧失可能获利的风险称为alpha risk，如果你为了让每段趋势都抓到，相对你必须遭遇更多的停损，这叫做Type II Error，这些增加的停损风险是beta risk。在投资的领域，这就是风险与报酬的一体两面，鱼与熊掌无法兼得，多点报酬同时也带来多点的亏损，过滤了亏损同时也会过滤获利，在每个人的心中，存在不同的曲线，需要自己去找到最好的平衡点，让多出来的报酬大于多出来的亏损，减少的亏损也会比失去的获利划算。
统计真的会是交易者很好的朋友，不用太多的心理学，不用太久的摸索，你可以依循架构，逐步解决你系统交易上的问题。

再论统计（上）

交易的统计，最直接的对象就是价格，为我们要靠买卖的价格差异来获利。
其中，最常用也最好用的统计工具就是成交价格与时间的平面图，一般我们称为股票或商品的价格图，也就是所谓的Ｋ线图。
Ｋ线图呈现的，不是最原始的交易实情，每一根Ｋ线，只反映了单位时间内的四个价格：开盘价/最高价/最低价/收盘价。虽然有无法完全呈现的误差，但仅仅用它来技术分析，就可以有相当大的胜算，这其中缘故，当然与交易价格存在着非随机成分有关。
最原始的价格统计图，是依照成交时间排列的成交价格点分布图，在每个点统计该笔的成交量。如果把这些点，用直线连起来，看起来很像上下震荡的心电图，唯一不同的是心电图不会出现上下差异过大的趋势。这样的图，是一种碎型，有别于一般我们看到传统几何中的完型。这些由大小不同的直线往右侧延展开来的图形，既不是直线也不是平面，它的维度(dimension)介于直线1与平面2之间。碎型运动的轨迹成为混沌，看起来似乎随机，然而，却有一定的运行规则，这是大自然的法则，比如鹦鹉螺纹，花豹纹路看似复杂，却有公式可循。
提到碎型与混沌，只是要说明交易价格看似随机，但仍有其非随机性。如果你有兴趣，可以做一个实验，在一张纸上画出一个三角形，随意在其中划一个点ａ１，然后从三角形的三个顶点，随机选一个点，把ａ１与该该点连起来，并找出中心点ａ２，当成与下个随机顶点的联机点，再找出中心点ａ３。依此循环步骤，做无限多次，虽然起始点是随机的，顶点联机的选择也是随机，造成了这些联机的轨迹不同，但无论如何，最后都将成为有名的Sierpinski三角地毯。随机顶点的选取，可以把１～６的数字拆成三组，分配给三个顶点，然后用骰子点数决定选取的顶点。
刚才那个例子，先有了运行规则，再运用随机的方式，终得到相同的结果。那交易价格(以下概称股价)呢？

再论统计(下)

在股价当然没有事先存在这个剧本，这个剧本是由所有可参与交易的人共同创造出来的。每个时间，参与的人，有做多也有做空，分别代表上涨与下跌的力量，随着时间的变化，多空力量的拉扯，形成了股价的图形与痕迹。若说股价是随机，是在于我们无法预知下一个时刻看多的力量大，还是看空的力量大，群众的运动似乎是随机。但事实上，又不尽如此，当一个公共场所发生火警，群众虽然逃生路线混乱，但几乎都是朝向逃生出口的。在交易市场(以下概称股市)中，复杂度更高，因为与股价有关的讯息不断而来，有好也好坏，让每个交易时点，总有人买也有人卖，除非是极端的恐惧或贪婪。即使，股价的运行规则如此的复杂，终究可以用牛顿力学来简化的，也就是每个时点或区间，多空将化成单向的净力，而形成股价发展的趋势。
如果，基本分析，可得知未来特定时间内的多空力道的最大值，那就可以得知最大的报酬与最大的风险了，但我认为不太容易。首先，得列出造成股价变动的所有原因，并分析其大小，再加总起来，只要过程忽略了一项原因，或影响力权重配置错误，整个预估就存在误差风险。
最好的方式，还是从股价统计来的技术分析，因为所有与价格有关的因素，都反映在价格之中了。
一般，我们不太可能针对每笔交易价格的痕迹，来分析交易机会，因为那变动太大了，时效与成本都不划算。所以，只要把你可以接受跳动误差的时间，作成一根统计Ｋ线，用来分析就足够了。Ｋ线虽然不是原始的价格点，但呈现的仍然是一种碎型。许多技术分析惯用的规则，都容易发展出获利的交易方法，即便如此，很多技术分析的人，仍然不能获利，原因在于，不是很清楚自己在做什么？有时候，把技术分析奉为圭臬，输钱时，却总是觉得技术分析有问题。其实，有问题的是人心，人心无法接受混沌过程的机率性，因而也丧失终究获利的期望结果。
呈现在Ｋ线图之中的，只是许多大小不同，方向不同，发展时间也不同的趋势，交互排列着。当你进场打算撷取一段趋势来获利时，却也受着随时存在的反向趋势威胁，前者是获利，后者是风险。反映在交易者心中的是贪婪与恐惧。两种力量交织在时间上的反应是趋势，震荡或盘整。而这些都可以统计得到机率，并透过数学把风险报酬的期望模式估计出来的，重点是，你得知道你的风险承受能力，以及心中有没有与估计差异甚大的期待获利结果，这些会让你在执行这些计算出来的交易计划，出现落差而偏离计划，当然，你还得是一个行为能力成熟的人，才不会像霸菱与兴业银行交易员，出现严重的交易执行问题而不处理。
本文还是无法举些交易上实际的统计个案，只好以后再找机会分享了。

５）获利的基础：风险报酬率

统计的理论上，没有百分百胜率的赌局，否则，你可以投入无尽的金钱来赚取无尽的金钱，现实就是不可能。每一个赌局，总有输与赢同时存在的机率。事后，赢的就是获利（报酬），输的就是亏损（风险），而括号中的是事前预期的可能情形。如果你只赌一把，也赢了，那胜率是百分百没错，但赌前，你无法肯定会赢，想要赢多少，相对也要付出同样的风险；赌了之后，因为只有一次，也无法列入统计机率，依照大数法则，至少也要有３６次。
因为在单次的赌局中，没有绝对的胜与负，所以，大部分的赌局都以期望报酬偏向庄家来设计，期望报酬是指赢的机率乘以获利减去输的机率乘以亏损，赌客的总报酬率是负的，不过，总还会有少数幸运儿的赌客可以赚钱，只是运气会随着时间继续赌下去而翻转而下。不管计算机彩券，运动彩券，拉霸，轮盘等等期望报酬率都是庄家赢的，除了２１点以外，一位名叫索普的教授曾经用计算机算出２１点的玩家不用算牌就有０．１％的收益率，推翻了原本期刊论文宣称庄家有０．６５％收益率。收益率就是期望报酬率。
这是出现对赌客玩家很有利的赌局，如果每局赌１美元，大约玩１０００局，可以赢得１美元。娱乐又可以赚钱，是吧？你可能会觉得疯了，玩一千次，才能赢得一次赌注的钱，相信大部分的人没有这种耐心，主要是报酬太低，诱因不够。如果套上类似凯利公式的资金管理原则，用调整不同赌注来扩大报酬率的话呢？不幸的，资金管理通常也无法让收益率太低的赌局，明显的改善。不过，透过算牌就不一样了，在公正的赌局中，对玩家有利的牌局，在重新洗牌前几局，可透过算牌统计得知，当出现这种情形，收益率会变的相当高，资金管理可以有明显放大的效果。只是，这在现实中，还是不可能，因为没有人会开设对自己不利的赌局。如果，你现在还想要用算牌与资金管理，到拉斯韦加斯赌城下注，得要小心，不是会遭到警告，就是会遇到作弊的庄家，算牌与资金管理仍然不敌作弊。不过，通常他们用提早洗牌，就可以阻止你的算牌计划了。
有一个分辨赌博与投资的定义，是我听过最贴切的：期望报酬（或者收益率）对玩家不利是赌博，对玩家有利是投资。其实，依照这个定义，台湾大部分的股票买卖散户都在赌博，因为统计显示９０％以上，台湾的散户是亏钱的，也表示收益率对他们来说不利。这样的结论，违背了股票是＂投资＂的常识。原因在于，股票成为投资的一般要素有两个：选股或投资组合，以及长期投资，但是大部分的散户做不到。在现在产业竞争与变化快速的时代，这样似乎还不够，不过，本文不在讨论股票投资，就暂且打住。当人们进行金钱游戏时，如果有考虑到期望报酬，也就是预期获利与风险，作一个理性的评估，得到赚钱的期望值，采取的行动，当然是投资。如果，期望值是不利的，仍然去做，只能靠运气来赚钱了，这就是赌博了。
有许多赌博游戏，被学术界拿来研究，照上述的定义，假如这些学者，找到了对玩家有利的理论，也就是可以达到正报酬期望值的方法，那赌博就不是赌博了，但若因此说成投资似乎也有点太高尚了，或许，用投机来形容，是很恰当的。听期货交易的朋友说过一句话，投机的交易客，是天底下最不投机了，因为需要最扎实的努力，非常的贴切。
正期望值，是不是投资或投机的铁律呢？这需要小心的判断，接下来用两个例子来分享。
十八世纪，丹尼尔．白努利提出了一个有名的圣彼得矛盾：假设彼得一直丢铜板，直到落地出现人头才停止。他同意如果第一次投掷出现人头，就给保罗一个银元，第二次才出现就给两个，第三次给四个，第四次给八个．以此类推，每次多丢一次，必须付出的金额就加倍。试推算出保罗的预期值。这是二项分配的问题，期望值 = (1/2) ^1 * 2^0 + (1/2)^2*2^1+(1/2)^3*2^2 + (1/2)^4*2^3+....+(1/2)^n*2^(n-1),n趋近于无限大。显然这个期望值是无限大。这样，是不是花在多的钱，都要来玩这个游戏呢？当你用尽所有的财富玩了一次，你可能第一次就得到了人头，并且换取一个银元。有关更多圣彼得矛盾的关键，就留待你自己去探索吧！
第二个是赌博理论中，很有名的赔钱加倍法，是说第一局赌１元，输了就再赌２元，若输了，第三局就赌４元，然后是８元，直到赢了，再从１元重头开始。每次赢了，扣除之前连续亏损的损失，都可净赚１元。这个期望值公式与圣彼得矛盾有点类似，假如胜负也是各有1/2机会，那么期望值 = (1/2)^1* 2^0 + (1/2)^2*(2^1-2^0) + (1/2)^3*(2^2-2^1-2^0)+(1/2)^4*(2^3-2^2-2^1-2^0)+...+(1/2)^n*(2^(n-1)-2^(n -2)-....-2^0),n也是无限大，答案是１。也是正值，平均每玩２局（从一元开始，出现获利的期望局数），就可获利１元，理性思考后是不是该采取行动了呢？假如你有１００元，每次从一元开始赌，当遭遇到第七次连续亏损，你就输光了，事实上，在第六次连续亏损后，你就无法进行第七次赌局了，因为只剩下３６元，如果从头玩起，仍然有可能继续遇到连续亏损５次，这时剩下４元了，最坏的情形，还是会输光。那如果用１０００元来玩呢？连续１１次亏损就输光了。这个例子，还是给大家想想，报酬与风险是不是可以同时用机率统计来计算期望值呢？
最后的结论，想告诉大家，虽然大多数的金钱游戏都是赌博，而且对我们不利，但是股市与金融商品的交易却不是。只要我们照着法规作，我们有权利选择对我们有利的行情（赌局）来交易，放弃对我们不利的行情。不像赌城的２１点算牌，会遭到不欢迎待遇。至于，怎样选择有利的行情来交易呢？基本面？消息面？还是技术面？我当然选择技术面！

６）交易的神奇法宝：风险控管与加码

记得前一篇，提到的两个例子吗？本篇的开始，我先来提出看法。
在持续的赌局或交易中，报酬要看平均值，风险却要看最大的。如果报酬看最大的，很不幸的，你拥有的时间会比失去长；风险若看平均的，比前者更不幸的，你必须有面临更大打击的心理准备，若资金与赌金配置不当，甚至得遭遇破产的命运。
这是我们常说的资金管理。
资金管理是用来管理我们的资金的。资金要管理什么？因人而异。这里指的是目标，人人不同。不过，风险与报酬的同步现象，让积极者高获利却同时面临破产风险，也让保守者获利始终牛步的问题，都可藉由资金管理来处理。
前一篇提到的赔钱加倍法，似乎长期可以利于不败，只要有赢的机会，总可扳回一城。问题是，你必须要有雄厚的财力，来支撑中间最大连续亏损所必须支应的资金，即使有，这样的资金报酬似乎低到不值得如此做。这里，有一个新的考虑是，资金账户的规模，为了避免连续亏损导致破产而离开赌局，必须要配置足够的资金。假如说，最大的连续亏损设定为１０次，以前一篇赔钱加倍法来计算，至少要配置２０４７元（2^(1-1)+2^(2-1)+2^(3-1)+....+2^(11-1)），刚好在第１１盘押注所有剩下的１０２４元，然后，赢了一盘，累计赚了１元。但是，最大连续亏损真的只会有１０次吗？答案当然是否定的。机率上来说，更大的次数都可能存在，只是机率小到几乎可以忽略，但是，这真的可以忽略吗？美国在1987年10月19日的黑色星期一，道琼工业指数在一天内跌掉了23%，美国一位投资组合保险发明人之一，鲁宾斯坦曾经估计，市场在一天内跌掉２９％的机率仅为１/ (10^160)，分母数字是在１的后面跟着１６０个零。他说：这种事发生的机率微乎其微，即使股市持续运作两百亿年，也没人会预料它发生，而两百亿年是目前估计整个宇宙寿命的上限。事实上，即使发生两百亿次宇宙大霹雳，股市每两百亿年重新开始一次，这种事也不应该发生。我们当然知道，美国崩盘不是新鲜事。我们单纯用机率来忽略风险的可能性，只是跟自己的财富过不去。
虽然，我们考虑到了最坏的风险情形，却不能因为这样而胆怯，虽然，我们没有办法用无尽的财力来应付最大的连续亏损状况，原因却是因为我们用的加码法，是无尽的扩大风险，来取得小小的报酬。在实验的测试中，这是表现最差的加码法。较好的是，赢家加码，输钱减码法。这会让获利随着交易次数增加，加码而呈几何成长，亏损却会随着减码，快速收敛。只是，在获利加码的过程中，最后一定会出现一笔巨额亏损，来骤减你的财富。这部分，需要大量的数字与图表来说明，我建议你们可以参考高级技术分析第１７章，寰宇曾经翻译过，现在可能只有图书馆才找的到。原文书名：The Business One Irwin Guide To Trading Systems. 作者: Bruce Babcock.
风险，虽然无所不在，相对的，反过来就是获利。物理学上，大自然是趋向于最大乱度，人性交易却是趋向亏损。在交易之前，没有对风险规划，在风险发生之初，没有停损，在风险扩大时，奋力一博，在风险实在无法忍受时，终于远远离开市场。这些情形，其实都可以管理的。停损，风险控管，分散交易（多角化交易）以及加码法则可以运用的上。停损是一种出场，一种属于进场部位的优势不在，甚至处于劣势时的因应动作，最好的停损在进场前处理，所以，这部分留待下一篇进出场来谈。
风险控管是事先预估与分配风险，所以，是在交易之前的事。当我们希望总亏损不该超过资金的一定比例，首先，得预估连续亏损次数，然后，用喜爱的方式与下笔交易处于连续亏损的次序，来分配该笔交易的风险额度，再透过事先规划的停损，来估算这笔交易的赌注或口数。既然，最大连续亏损是估计的，停损也是预估的，显示实际的亏损都有可能超过这些预估值，但这在机率上，已经做好了管理的第一步。
接下来，是运用适当的加码法，让获利几何成长，亏损却是快速收敛。凯利方程式应该是第一个提出来，且被应用在赌博上的理论。在天才数学家的秘密赌局一书中，有深入的描述，请自行参考。短线交易秘诀的作者，赖利．威廉斯曾用过这个公式，缔造让人不能置信的绩效，不过，后来也遇到了问题，这个问题，其实是不懂得公式与自己期望的差异。
再来，分散投资（交易），可以让你的资金落入单次巨大亏损的比率，相形减少了。分散不是过度的散弹打鸟，而是运用不同而有效的系统或逻辑来交易，并选取有利与连动性低的市场，有效能的分散，才能分散风险，累积获利。
资金管理看来似乎都在处理风险，实际上，却是在创造持续发展的获利。
当你看到的都只是获利的时候，你面对的却是接二连三的风险与亏损。
请尽快改变吧！

７）进场与出场

进场为的是捕捉价格行情的趋势，所以，得在趋势进行之前，或者趋势刚发生之时，当然，够大的趋势，可以让我们在趋势的中段进场获利，甚至在趋势末端进场，享受喷出的短期趋势超动感获利。只是，这些进场伴随着不同的风险模式，可能也需要有不同的出场计划。
什么是趋势？价格越来越高，或者，价格越来越低，所带来足够的价差。价差多少才足够？每个人看法不同，所以，有人交易短线，有人交易日线，周线，甚至月线，季线。不过，这价差得足够弥补交易成本以及亏损的机率损失。
既然如此，我就不针对短线或长线来讨论。只讨论趋势位置的进场来聊聊。
趋势发生之前的进场，通常是利用趋势的背离或乖离线索，判断趋势过度的进展，即将有反转的行情，因而进场准备撷取反转的行情。这就像皮球用力丢向地面，必然可以预期球将反弹而上。虽然，触地后将会反弹，容易预测，但是，在落地以前的时间短暂，难有捕捉到的机会。不过，当球弹向天空时，却也必然会造成再度落下地面，于是乎，我们可以在弹向天空时，下注放空。我想每个人都想要下注在皮球静止在天空的瞬间，只是那个时间相当的短，短到你几乎发现到，就不见了。交易上，你当然可以用限价单，事先下单，假如你知道那人丢皮球的力量，空气的阻力，然后懂得牛顿力学，你可以成功的预测那个静止高度与时间。但在实际的交易市场，你是绝对不会事先知道市场多空的力量，更不同的是，每个时间点，市场都会有多空力量拍打这个价格皮球。不过，技术分析仍然可以用牛顿定理来处理。价格的走势，是皮球的位移，那速度就是价格的均线，可惜的是，均线通常比价格更慢反转，均线无法事先在反转前告诉我们。既然如此，我们来看加速度，一旦，加速度减到零，表示即使后续还有速度与位移，却也都在减缓中了，这个道理在交易的技术分析，就叫做背离。
ＭＡＣＤ与ＫＤ都是运用价格的两次均线来处理的，所以，也经常被用来预测背离的反转。只是背离的反转有大有小，大的可以足够让我们获利，小的却会让我们偷鸡不成蚀把米，尤其在原趋势强劲的时候，背离可能只是时间的拖延。在这个时候进场，停损相对是重要的。至于，乖离有同样的道理，只是如何预测乖离的反转点？通道是常用的方法，个人又觉得ＢＢ通道比较有预测效果，因为这是运用统计的变异分析，当然，仍旧有参数管理的问题，以及策略运用的优劣。
我比较喜欢在趋势确定后进场，趋势的确立问题可以是个科学，也是个哲学。首先我们得给趋势个定义，无论你怎样定义，总是有趋势在你的定义确立后，已经进行相当距离了，接下来，可能是回档，甚至反转。当你，放宽定义，就发现错误进场的机会更多。这是我们在前面统计的文章中提过的，alpha与belta风险。既然，无法百分百预测，也就得作失败处理，也就是停损，所以，停损是所有进场交易必要的配备。
就进场的安全性来说，突破是好的方式。夹带着动能离开一个价格区间，代表价格如同开水正煮沸，将随着热度将水气带离滚热的茶壶。不该犹豫，不该迟疑。只是市场越来越多的烟雾弹，总让人有误判的假突破。还好的是，假突破的停损容易设，也可以设短，如果进场时机恰当的话，问题是胜率不高，但是成功时，获利不错。
最简单的突破判断，是均线。问题是盘整与震荡。
形态的突破，是很有统计与力学基础的，比如，Ｍ头Ｗ底，以及其它道氏理论中的型态。问题在于假突破。假突破可能是进场太早，也可能是反趋势的指标。所以，停损跟再进场，反向进场通常会伴随使用。
动能突破，是一个有意思的进场。市场价格虽然看似随机，却有明显的规律，就是动能像潮水般，不断的起伏，由大而小，再由小而大。趋势是由动能不断累积出来的，也就是由小而大的过程，反之，动能由大而小。所以，我们在动能由大而小时，准备进场，一旦，动能开始突破，由小变大，够大而不会太大，就是进场时机，当然，还是会有一般假突破的问题，但是短在线的保护效果是很好的。
信道可以用来反转交易，也可以用来突破交易。通道是统计了行情正常的震荡区间，一旦，正常变成不正常，那其实就是趋势发生了，也就是突破。不过，通道的突破，往往会很快回到区间，即便真正发生了趋势，通常配合着动能或型态来判断比较好。
区间用来作突破交易的例子，还有ＫＤ指标。ＫＤ操作一般在超买区卖出，超卖区买进。可是，趋势在喷出时，通常是在超买或超卖区，而喷出走势的顺向进场，在短线有超高的风险报酬比，若有严谨的风险管理模式，这是不错的进场时机。
顺势交易，是趋势进行中，有别于突破的进场方式。在多头中的弱势行情买进，在空头的弱势行情放空。这通常有着比突破更好的利润，问题是弱势一旦变成反转，风险极大。除了停损外，需要背离指标以及更大时间架构的趋势来辅助。
以上的进场方式，都很容易在市面书上找到，我不打算进一步说明。我自己喜欢的是价格与成交量的判断方式，这两者是我们交易直接的对象与考虑，指针通常有落后性，难以让人有如意的进场点。以后，有机会，再以系统讨论的方式来介绍。
至于出场，主要有两种：失败出场与获利出场，简单的分类，是停损与停利。停损是我们刻意去设计的失败出场，停利可以是刻意或不刻意的。刻意的停利是设定获利目标，或者最大的获利回吐目标，不刻意的停利出场，可能是反向进场，或者趋势结束出场，这两种并不担保一定获利出场，所以，我称之为不刻意获利出场。
停损可以分为价格停损与时间停损。价格停损可以固定金额或点数，可以是型态出现的停损价格；时间停损是进场后，预期的趋势没有出现的可容忍时间超过而出场。不管价格或时间停损，都可以固定住，或者，随着交易时间而调整，不过，我喜欢把固定住的当成停损，变动的当成另外的一个出场。
本来，是想要赶快整理我对标题上的文章作整理回应，没想到拖了好几个月。也因此，我没有打算在这几篇文章中，细谈交易的技术，只是交易系统的概念罢了。只是，概念却是系统成功的关键，有机会，我再找个系统来跟大家分享。