第26章防卫系统(1)

第26章防卫系统(1)

交易不是赛跑，而是拳击。市场会挥动铁拳痛击你，竭尽全力地打败你。要想获胜，你必须在12个回合的结束钟声敲响时仍然安然无恙地站立在拳击台上。

新手们在设计交易系统的时候，总想靠历史检验找到一个所向无敌的超级系统。他们相信，在历史检验中表现出众的系统在未来同样会出类拔萃。假如他们在测试中发现某个系统（暂时称为奥米伽系统）的cagr和mar比另一个系统（暂时称为阿尔法系统）分别高上10%和0.2%，他们一定会选择奥米伽。在他们看来，既然奥米伽看起来比阿尔法好这么多，那么选择阿尔法就是愚蠢的。

随着经验的积累，你会认识到世界上不存在完美的系统。奥米伽也许在某些市场状态下表现得更好，而且，由于最有利于奥米伽的市场状态在过去一段时间一直占据主流，它在历史测试中的表现也许要远强于阿尔法系统。但遗憾的是，谁也不敢保证这样的市场状态在未来也会占据主流。换句话说，未来的市场状态也许会不同于过去。所以，如果奥米伽与阿尔法在测试中的差异只是由市场状态的某种分布规律决定的，那么一旦市场规律在未来有所变化，这种差异也有可能不复存在。

举个例子。假设奥米伽的表现在平静的趋势下远强于阿尔法，而阿尔法在波动的趋势下要优于奥米伽；在20年的测试期中，市场有13年以平静的趋势为主流，只有7年以波动的趋势为主，如果同样的分布规律在未来重现，奥米伽的未来表现会优于阿尔法。

但是，如果这7年的波动性趋势有5年出现在过去的10年中呢？如果交易者效应带来了市场行为的变化，致使未来的趋势变得更具波动性呢？如果是这样，未来的优胜者更有可能是阿尔法，因为它在波动的趋势中表现得更好。相反，如果市场呈现周期性特征，总是在平静和波动两种状态间交替变换，又会怎么样？这岂不是意味着奥米伽在未来会更胜一筹吗？因为当市场从近期的波动状态再次返回到平静状态时，奥米伽的表现会超过阿尔法。

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“vqqvqvvqqqqvvq”，而且这看起来像是种周期性变换，我们仍然没有足够多的数据来得出这种论断。

在这类情况下，我们最好接受现实，承认我们没有足够多的数据，无从判断未来会怎么样。因此，我们无法准确地预测系统在未来的相对表现，充其量只能泛泛而谈而已。对这一点的成熟认识对建立一个稳健的交易系统至关重要，就像交易世界中的其他许多问题一样，认清现实是关键性的第一步。一旦你认清了现实，你就可以作出符合现实的决策，然后相应地调整你的行为。

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的预料之中，你不需要预测什么。相反，如果你的交易策略以某些特定的市场特征假设（实际上任何假设都一样）为基础，那么一旦这些假设未能成立，你的策略就失去了立足点。

那么，我们如何去制定一套不依赖于特定市场条件的交易策略呢？任何稳健的交易策略都有两大特征：分散化和简化。说到这两大要素对稳健性的贡献，我们的大自然提供了最好的例子。在这方面，我们可以把交易系统的稳健性形象地比作生态系统和系统内各个物种的生存能力。

分散化

在生态系统中，大自然不会仅靠一两个物种去完成一个任务。它不会只有一种食肉动物，只有一种食物源，只有一种食草动物，只有一种负责清理尸骸的食腐动物。分散化非常重要，因为它可以避免生态系统在某种生物的数量急剧变化的情况下陷于被动。

简化

在稳定的环境中，复杂的生态系统更有韧性，复杂的物种似乎也远优于简单的物种。但在变化时期，复杂的物种更容易灭亡，因为在这些时候，最坚强的物种都是那些非常简单的物种，比如病毒和细菌。简单的生命体之所以更为坚强，是因为它们并不是那么依赖于特殊的环境。无论流星撞上地球还是火山爆发造成了温度的剧降，当生态系统发生了这类天翻地覆的变化时，简单性会成为一个巨大的优势。相反，如果气候变了，对旧气候的依赖性将是一个巨大的劣势。

也有一些复杂的物种非常坚强，可以在各种各样的条件下生存下去。这些物种一般是在多变的气候或条件下演化而来的，因此练就了适应变化的能力。这些坚强的物种就是我们建立稳健交易系统的榜样。

我们已经考虑了稳健性的两个要素——分散化和简化，现在让我们看看如何从这两个方面加强我们的交易策略。有些法则会加剧对特殊市场条件的依赖性，尽可能地减少这类法则就是简化的要诀。要提高分散化程度，我们可以选择尽可能多的非关联市场，或者在同一时间使用多种不同的交易系统——这样，无论未来的市场状况如何，你的投资组合中总会有一些表现良好的系统。

加强系统的稳健性

加强系统的稳健性有两大要点，一是确保系统法则能适应各种不同的市场状况，二是让系统保持简明，不容易受市场变化的影响。

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有波动的市场状态下表现更好。一个过滤器之所以能让一个系统更加稳健，就是因为它能把处于不利状态下的市场剔除出去。唐奇安趋势系统的趋势组合过滤器就是个例子。这个过滤器禁止在突破方向与大趋势相反时进行交易，而这样的情况只有在不利的市场状态下才会发生。与大趋势方向一致的突破则更容易发生在有趋势的市场中，加入这个过滤器会让系统变得更加稳健。

同样的，简单的法则能提高系统的稳健性，正是因为这样的法则能在各种各样的不同境况下发挥作用。复杂的系统之所以变得这样复杂，一般是因为系统开发者们总想添加新的法则，利用他们所注意到的某些市场状况或行为。这样的法则越多，系统对特定市场状况或行为的依赖性就越高。这样一来，未来的市场不具备这些条件的可能性就越大，而在这样的市场中，这些复杂的法则不会再生效。

相比这些根据特殊市场行为而“量身定做”的复杂法则，以更加基础的概念为根基的简单法则在实际交易中的适用性更强。长久来看，简单的系统更有生命力。

选择多个不同的市场