第05章开发交易系统的变化版本

看似相同的变化，其 实永远不会相同。

简介

本章阐述如何使用现有思想来开发适合自己交易风格的系统的方法。使用这种方法，我们就可以建立一个大型的交易系统集合 ， 以满足不同的目的。每位交易者都有不同的交易信条、时间窗口、 资金限制、获利目标和信念水平，因 此很少有交易者使用完全相同 的交易策略。虽然经过稍微的努力，我们就可以使用著名的交易系 统，但是根据著名的交易系统开发适合自己的新版本交易系统，我 们可能得到一种获胜的优势。同往常一样，我并不是建议使用某种 特定的思想交易，而是试图激发交易者的创造性。改进现有系统的 重点在于每个变化版本如何改变原交易系统的架构和它对市场数据 的反应。 

我们先来分析20日或4周突破系统，它或许是该行业中最古老的 机械化交易系统之一。我们以20棒收盘突破系统的测试结果作为改 进的基础，该系统使用两种不同的出场策略。一种出场策略是简单 的x日 跟踪出场;另一种是比较复杂的、基于波动性的出场。第一种 变化版本是使用高于20日价差的固定屏障，然后考虑使用变化的或 基于波动性的屏障。

 作为一种有趣的尝试，对于屏障值我们不加反减，从20日通道 中减去一个基于波动性的 “ 屏障 ” ，然后分析这种通道突破版本的 统计学性能。所有这些变化版本都证明我们可以对一种既有的思想 根据自己的需要或交易风格进行调整。 然后我们来分析两个基于平均动向指数(ADX)指标的模型。

用平均动向指数度量价格趋势。我们将看到重度平滑的ADX减少了 总交易笔数，但却未错过主要趋势。我们先测试使用固定ADX值来 触发交易的效果，然后加上ADX必须正在上升的限制条件。我们将 看到ADX的绝对值不如它的趋势重要。

 我们或许听到过这样的交易建议： “ 当市场回调到支撑线时买 进。 ” 这条建议本身便足以建立一套交易系统，而我们将分析一套回 调系统，它既可以在上涨趋势中工作，也可以在下跌趋势中工作。 

在本章结束时将讨论一套只用来做多入场的基于形态的系统。 橄榄球赛场上的长传引发了 “ 长传系统 ” 。使用这种系统我们可以 在自己喜爱的图表中收集许多有用的形态。 

我们将在未经优化的条件下测试这些系统。在任何测试之前 ， 因为系统中使用的值都是随机选择的，所以测试结果不会因为参数 的选择而出现偏见。所有系统都是在相同的数据集上进行测试，便 于我们理解系统规则和市场运动之间微妙的互相影响。我们应该根 据著名的交易思想来开发自己的变化版本，找出适合自己交易风 格、满足自己交易目标的特定组合。 

我们用来测试的市场见表5.1，选择这些市场只是因为它们代表了一个多元化的组合，有的显示出强劲的趋势，有的显示出周期 性的波动，而有的具有较多的整固区。测试使用1500美元的初始止 损，滑移价差和佣金为100美元。

带跟踪止损的收盘价通道突破系统

我们首先分析对普通的通道突破系统添加跟踪止损后的作用 ， 目的是将通道突破逻辑转变为短期交易系统。大家对收盘价通道突 破系统可能都比较熟悉，该系统中的做多入场规则和做空入场规则 是对称的，如下所示：

1.如果今天的收盘价高于最近20日的最高价，那么就在收盘时 买进。

2.如果今天的收盘价低于最近20日的最低价，那么就在收盘时 卖出。 出场条件为简单的跟踪止损，止损价位为最近数日的最高价或 最低价。在我们的例子中，我们希望使用5日 跟踪止损。该出场条件 如下所示 ：

3.在最近5日 的最低点处使用止损退出多头交易。

4.使用止损在最近5日 的最高点处退出空头交易。 

假设市场在出现20日通道突破后会快速、果断地运动，我们可 以使用相对紧凑的跟踪止损来保护大部分的利润。当市场做震荡运 动时，紧凑的止损工作良好。反之，在拉长的趋势中，这种紧凑的 跟踪止损会太早地退出交易。在长趋势期间我们会看到不止一笔交 易，因 为系统将在新出现的超过屏障的突破上产生一笔新的交易。 表5.2给 出了历史数据的测试结果，使用1500美元的初始止损，每个 信号交易一份合约，滑移价差和佣金为100美元。 

基本的20棒突破系统是一种典型的趋势跟随系统，胜率为 36%，回报率大于2.63%的获利来自一个市场——咖啡。盈利因子 (毛利润与毛亏损的比值)为1.19，所 以该系统产生的利润略多于 亏损。平均交易利润为112美元，恰好位于可以接受的水平，部分原 因是仅在交易中停留了较短的时间。

 2195笔的总交易数表明交易费用和滑移价差将对整体业绩产生 重要影响。令人担心的是10个市场中有4个亏损。平均利润略大于平 均最大资金回撤，这是另一个让人担心的地方。 

这些测试使用在最近5日的最高点和最低点出场的策略。5日高点或低点出场策略假设市场在出现20日新高后将进入一轮强劲的趋

表5.2 收盘价20棒突破系统，出场在5日高点或低点的历史数据测试结果。

势，接下来的两个例子说明在实际交易中如何运用这种出场策略。 在小麦的例子中(见 图5.1)，市场出现一个波动性的上升趋势。波 动性的上升趋势是比较虚弱的，因为市场在出现新的高点后进入整 固区。我们在5日 高点和低点的出场了结在新高出现之后的整固区中 的交易，所以在小麦市场波动性的上涨趋势中，出现了一连串短命 的交易。 

下一个例子(见 图5.2)，展示的是使用当前出场策略的理想交 易。咖啡市场一旦突破20日价差便强势上涨。第一个显著的休整区 触发了5日 低点的跟踪止损。比较这两个例子，我们可以看出跟踪出 场在震荡市场中表现最佳。如果交易者希望运用自己的判断力随意 交易，那么应该记住震荡市场中的这种出场策略。

 由于必须为跟踪止损指定 “ 回顾 ” 天数，所以这种出场策略也 是有限制的。在下一部分，我们将讨论如何使用基于波动性的出场 来克服这种限制。

带波动性出场的收盘价通道突破

有时在整固期来临之前，市场会出现与当前趋势相反的大幅运 动，而波动性规则可以检测到这种逆势的 “ 大幅 ” 运动。我们希望 在使用跟踪止损时，不必明确指定x天的回顾周期。接下来，我们便要设计一种基于波动性的跟踪止损。

 基于波动性的出场有很多类型。我们可以使用每日价差的10日 简单移动平均来度量市场的波动性。日价差是日最高价和日最低价 之差。如果市场在一个较窄的区间内运动，日 价差会缩小，波动性 降低;而 当市场做大幅的日内运动时，波动性升高。例如，在震荡

图5.1 在小麦市场中，5日 高点或低点的收盘价在波动的上涨趋势中频繁给出出 场信号。

图5.2 对于5日 跟琮出场，咖啡永久合约显示出理想的市场运动，在突破后市场 快速运动的行情中，这种策略表现最佳。

市场结束时，市场常常会出现较宽的价格区间，方向与当前趋势相 反。当出现逆势的大波幅日时，波动性出场将交易了结。 

“ 大波幅日内运动 ” 被定义为波动性的3倍 ，被称为大波幅运 动。对于空头交易，将大波幅运动幅度加上最近20日低点;对于多 头交易，从最近20日高点中减去大波幅运动幅度。这产生了一个用 来设置出场止损的价位。在图5.3中我们可以看到空头交易的波动性 出场。 

现在我们可以使用波动性出场来对通道突破系统进行更精确的 定义。交易规则类似于普通通道突破系统。

 1.如 果今天的收盘价高于最近20日最高价，那 么在收盘时 买进。

 2.做多交易的出场价位设在20日最高价减去3倍的日价差10日 SMARL，使用止损出场。

 3.如果今天的收盘价低于最近20日最低价，那么在收盘时 卖出。

 4.做空交易的出场价位设在20日最低价加上3倍的日价差10日 SMA处，使用止损出场。

对于计算机测试，我们使用1500美元的初始止损，每个信号交 易一份合约，滑移价差和佣金考量为100美元。根据需要我们可以交

图5.3 空头交易的波动性出场跟踪价格，直至出现大的运动或反转才了结交易。

易多份合约。图5.4所示为原油期货1995年 8月 份波动的上涨趋势。 该系统在普通zO日 突破收盘时买了一份原油合约。一个尖锐的反转 导致图表中部出现一个大幅的下探棒线，其收盘价比先前的两个都 低，次 日跟进的卖压触发了我们的波动性出场。 

 当出现新的20日高点之后系统再次做多日价差的10日 SMA设置的。在起伏不定的市场中 ， 体格可能很快达到该出场价位，也可能缓慢下滑到止损价位。关键 转折点常常出现在一轮趋势。市场重新探测新的高 点失败，急速的价格下滑又一次触发波动性出场。注意出场止损是 通过20日高点和的结尾或者一段整固区的开头。 

例如，突然的日价差扩大的价格运动出现于交易者对价位一致 认同时。日价差的扩展是因为许多交易者做出类似的判断。反之 ， 有时没有新闻或消息驱动市场，价格便会以较小的加速度向出场止 损价位运动。基于波动性止损的主要优点，是它把止损调整到适合 市场交易模型的水平(见 图5.5)。 当然，如果价格穿过我们的止损 价位，我们将以任一方案出场。

 表5.3所示为这种出场策略在历史数据上的遭遇。这些结果略好 于使用5日 高点或低点跟踪止损所得的测试结果(见表5.2)。 使用 波动性出场，总利润增加了25%，交易数减少了13%。 盈利因子也 略有提升，而且平均资金回撒降低了12%。 这些结果之间的差异并

图5.4 在原油市场中的两次反转之后，基于波动性的出场了结多头交易。

图5.5 在棉花市场，波动性出场经常抓住长期趋势。

不是非常大。

 到目前为止我们都是在高于20日交易区间仅1点 的位置自动进入 交易。如果我们将1点 的屏障放宽的话，便可以减少交易数目。下一 部分将分析使用20点屏障带来的影响。

使用20点屏障的通道突破

至此，我们的收盘通道突破都是规定收盘价超过前20日最高点 或最低点1点。这1点只是20日交易区间之上的一个屏障值。图5.6使 用20点屏障代替1点屏障。该数字是任意指定的，读者当然可以测试 其他数值。在这种情况下，超过屏障的决定性收盘价将引发一轮强 势上涨。  

接着上一部分的讨论，表5.4所示为波动性出场系统的测试结果 总结。初始止损为1500美元，滑移价差和佣金为100美元。

与使用波动出场的20日通道突破系统(见表5.3)相比，净利润 基本未变。利润虽然相同，但平均交易笔数却减少了26%(从 191笔 降至141笔 )。 正如我们从交易减少的情况中所预期的一样，每笔交 易的收益攀升了21%，于是，使用较宽屏障的主要优点是减少交易 总数，而不损害获利性。

表5.3 使用波动性出场的20日 棒通道突破系统测试结果。

图5.6 在1986年3月 的美国偾券市场中使用20点屏障。粗线是20日高点，细线是20点屏障。

注意当我们使用20点屏障之后，美国债券的测试结果从亏损转 为获利。这一点表明，许多大型玩家正在试图减弱市场的运动，使 价格超出先前高点或低点1~10点 。于是有许多大型卖家在高于前一 日最高价数点处卖出，而许多强势买家则在低于前一日最低价数点 处买进。只有通过这些冲突，价格变化才会变得比较大。 

表5.5所 示为不使用任何出场规则的20棒屏障系统的测试结

表5.4 使用20点屏障和波动性出场的20捧通道突破系统测试结果。 

表 5.5 使用20点屏障并且无出场策咯的20棒通道突破系统测试结果。

 果，从中可以看出通道突破系统的另一个特点。不使用任何出场规 则，把该系统转变为纯粹的趋势跟踪系统，具有对称的入场点和出 场点，于是20棒做多信号同时也是20棒做空交易的出场信号。反之 亦然。 

带有屏障但无出场策略的交易系统与带出场策略的交易系 统相比，净利润提高了50%，而 交易数减少了37%(比 较结果 见表5.4)。 基本的趋势跟随系统的确相当具有吸引力。我们有理

表5.6 添加出场策咯缩短了系统在市场中的天数。

由问，为什么应该在通道突破系统中使用出场策略呢?答案是系统 在市场中的天数，还有潜在风险的问题。如果我们不使用任何出场 策略，系统会在部分时间里位于市场之外。如果系统经常在市场之 外，我们预计可以降低暴露在市场中的风险。   

表5.6总结了带出场策略和不带出场策略的20日通道突破系统 在市场中的天数。添加波动性出场平均减少了系统在市场中的天数 58%。 于是我们为通道突破系统添加出场后，潜在风险大大降低。 当在市场之外时，我们的账户资金还可以为我们赚取利息，利息收 入也有助于账户资金平滑。

注意使用波动性出场后，平均最大日内资金回撤为19188美元 ， 而没有出场策略时为23156美元。于是，通过添加出场策略使平均日 内资金回撤降低了17%，但这可能纯属偶然。总之，加宽屏障的主 要好处是减少了系统在市场中的天数。

 理论上，我们应该根据市场波动性来调整屏障的宽度。固定屏 障可能太远，以致不能在日波动性的普通区间内触发交易。例如 ， 对于欧洲美元市场来说，20点屏障太宽了。基于波动性的屏障值将 根据市场行情变化，在所有的市场上提供一个更加一致的屏障。下 一部分将讨论使用基于波动性的可变屏障对系统的影响。

  带内部波动性屏障的通道突破系统

在前一部分中我们看到，20 日价格区间之外的20点屏障对系统 产生的影响。屏障加宽了20日价差，并帮助滤除了一些交易。在欧 洲美元市场的示例中，20点屏障比市场的正常波动性宽很多。所以 20点屏障只允许10笔交易通过，减少了利润和交易机会。

图5.7 内侧波动性屏障叠加于20日 通道上，在1995年12月 的美国偾券市场中出 现一笔做多交易。

图5.8 内侧波动性屏障在整固区内非常接近，增加了交易频率 

本部分向您展示如何设计基于波动性的屏障。作为一种有趣的 尝试，我们将在20日价格通道内设置屏障(见图5.7)。 因为通道将 变窄，所以我们得到更多的交易机会。屏障的宽度就像是过滤交易 的滤网。我们应该非常清楚地理解波动性和通道宽度之间的交互作 用。如果波动性较低，那么实际通道宽度将变宽。而如果波动性较 高，实际通道宽度将变窄。当波动性增加时，该系统的交易频率将 增加。

 此处的波动性被定义为日价差的10日 SMA。 日价差是当日最高价 和最低价之差，因此上侧内部屏障就是20日 最高价减去波动性。类似 地，下侧内部屏障就是20日 最低价加上波动性。如果市场高于上侧内 部屏障，我们将在收盘时做多，如果市场低于下侧内部屏障，我们将在收盘时卖出。波动性出场为日价差的10日SMA的3倍。

从图5.8中 可以看到内部屏障更详细的工作过程。屏障的实际 宽度比较窄，但是每天都在变化。因为宽度比20日通道要窄，所以 使用内部屏障后交易数增加。从图5.8中可以看出，在狭窄的整固区内，内部屏障之间可以非常接近，甚至互相交叉。随着内部屏障逐 渐靠近，交易数不断增加。于是，内部屏障系统在价格整固区中产 生许多双面拉锯式交易。 

读者可能不喜欢内部屏障系统在整固区内增加交易频率。普 通通道突破系统的优点之一，是它可以在价格拥挤区产生较少的交 易。所以，内部屏障系统并非对所有交易者都有吸引力。

 表5.7所示是在前述市场数据上的测试结果。读者将注意到 ， 与带波动性出场的囤定20点屏障系统(表5.4)相比，总利润上升了 35%，总交易笔数为294，是固定20点屏障系统的两倍还要多。如果 交易者的交易费用较低的话，交易频率越高，系统的魅力就越大。 

通道突破系统变化版本的统计显著性

我们看到系统的一个变化版本时，必须要问的一个关键问题 是，它们之间的性能差异在统计学意义上是否显著。除了比较系统 的净利润之外，还有很多方法来区分系统。例如，一套系统可能产 生较少的交易，另 一套系统可能产生较小的资金回撤。而一些系统则可能具有较高的胜率。只有当某套变化版本的系统适合我们的交 易风格时，它才是有用的。 

配对t检验在相同的数据组上比较了两套系统变化版本之间的 均值。这种检验将告诉我们，我们比较的这两个系统在统计学意义上是否真正不同。读者可以在有关统计学的书中找到关于t检验的 详细论述。为了实现我们的目的，这种检验给出了两个数据：一个 是数据的t统计量，一个是合适的参考值(t临 界值)。 如果我们的 t 统计量大于t临界值，那么系统之间的性能差异就是统计学显著的。 微软的Excel 5.0中 具有内置的t检验，可以从数据分析的工具菜单 中选择。 

在使用t检验之前，为 了达到比较的目的，我们需要一套参考 系统或标准系统。这里我们使用一套无任何出场策略的20日通道突 破系统作为参考系统。如果没有指明任何出场策略，那么其中的做 多入场点便是做空出场点，反之亦然。于是，添加出场策略后对参 考系统的影响便很容易度量。表5.8总结了无出场20日通道突破系统 在先前数据上的测试结果。像往常一样，初始止损为1500美元，滑 移价差和佣金考量为100美元。

表5.7 带内侧波动性屏障和波动性出场的通道突破系统测试结果。

表5.8 无出场规则的收盘价20棒突破系统历史数据测试结果。

表5.9 参考系统与带 5日 跟踪止损的CHBOC之间的谎验结果比较。 

让我们分析为参考系统添加5日 高点一 低点跟踪止损后对系统 性能的影响(见表5.2)。 在比较两套系统的净利润时，t统计量为 2.224，t临界值为2.262，自 由度为 9。 于是，t统计量小于t临界值。 参考系统的平均利润为51368美元，而添加跟踪出场后为27949美 元。在5%的置信水平，这种差异还是非常显著的。所以，添加出场 可能大大降低了平均利润。使用电子表格的检验结果见表5.9。

 表5.10中 比较了两个交易系统的交易笔数。带跟踪止损的平均

表 5.10 参考系统和5日出场的交易数t检验对比。 

交易数为”0笔 (见表5.2)，而参考系统为118笔 (见表5.8)。 交易 数的t统计量为8.05，t临界值为 2.262，表明在统计学意义上交易数 有显著的增加。所以当我们添加跟踪出场后，总交易数明显增加。 

现在我们把这两组比较结果结合起来分析。这些结果表明 ， 添加5日 高点一 低点跟踪出场使利润降低了30%，同 时交易数增加 了76%。 现在我们必须决定这些改变是否适合我们的交易风格。 

接下来我们分析添加波动性出场对参考系统的影响(见 表5.3)。 平均利润从51638美元下降至3482美元，在统计学上是显 著的(t统计量：2.54>t临 界值：2.26)。 利润减少33%，交 易总 数增加了61%(t统 计量：8.82>t临界值：2.26)。 所以，波动性出 场减少了利润，增加了交易频率。当然，它 引入了中性区域(译者 注：即在市场外观望)，缩短了账户暴露于市场中的时间。我们可 能会喜欢这种出场策略，因 为它会响应特定的价格形态，比如大幅 的逆势运动。一些交易者可能喜欢这种出场策略产生的资金曲线胜 于参考系统的资金曲线。另一些交易者则可能喜欢该系统带来的高 交易频率，因为它意味着更多的交易机会。

 使用20点屏障的影响没有使无出场时的净利润产生统计显著性 的减少(见表5.5)。 参考系统每个市场的平均利润是51638美元 ， 加上20点屏障后的利润为49989美元。所以，添加屏障没有明显减少 利润，但是，它却使交易数减少了25%，这是统计学显著的(t统计量：4.71>t临 界值：2.62)，表明屏障起到了滤网的作用。

为20点屏障系统添加波动性出场(见表5.4)，也没有使净利润 产生统计显著性的变化。但是，交易数却明显增多。我们将不得不 分析资金曲线，以决定是否愿意接受添加出场的影响。 

参考系统与带内部波动性屏障的系统(见表5.7)之间没有明显 的差异。例如，20点屏障系统的平均利润是51638美元，而使用内部 波动性屏障的平均利润是44732美元。但是，不使用内部波动性屏障 的交易数要少60%。 所以内部波动性屏障使交易频率产生了统计显 著性的增加。于是，内 部屏障会满足我们高频交易的胃口，而不会 对业绩产生大的影响。 

这一部分的分析表明，我们应该使用统计测试来区分系统性 能之间的差异。可以使用电子表格来帮助分析，或者使用专业的 分析软件(译者注：目 前国内用的比较多的是SAS和SPSS)。 我 们应该仔细记录出场策略的改变对利润、交易频率和资金回撤的 影响，这样很容易便可找出满足自己交易需求的入场信号。

两个ADX变化版本

平均动向指数(ADX)在度量趋势性时应用比较广泛。对两个 ADX系统变化版本的测试表明，ADX的绝对值没有特别重要的意 义。测试时使用1500美元的止损，考虑100美元的滑移价差和佣金。 测试市场为英镑、咖啡、棉花、原油、德国马克、欧洲美元、黄 金、日元、美国债券和小麦。测试数据为从1975年1月1日 到1995年7 月10日之间所有的可用数据。 

当14日 ADX值 向上超过30时 ，第一套测试系统做多或做空。当 上一日ADX值小于30，而 当日ADX值大于30时交叉产生。如果收盘 价的3日 SMA大于20日指数移动平均，那么系统将在次日开盘时买 进。反之，如果收盘价的3日 SMA小于20日指数移动平均，那么系统 将在次日开盘时卖出。测试时使用1500美元的初始止损，考虑100美 元的滑移价差和佣金。出场信号是一个跟踪止损，位于最近20日的 最高价或最低价。 第二个变化版本不使用ADX的绝对值，它只要求ADX是上升的。如果ADX值 大于其28日 前的值，便认为它是上升的。除此之 外，两个变化版本的规则是完全相同的。测试结果总结于表5.11和 表5.12中 。上升ADX系统看起来比ADX>30系统更具获利性。 t检验 表明它们之间的差异的确具有统计显著性，因为t统计量为2.76，大 

于t临界值 2.26。 

这些测试结果表明，ADX的 趋势比其绝对值更有用。但是，使用ADX>30这样的值是一种严格条件，它 使交易数明显减 少。我们发现ADX>30系 统在市场中的时间只有上升ADX系 统的40%~50%。 所以，ADX>30系统的亏损和资金回撤都比较小。于是两种方法各有优缺点，我们可以根据自己的交易偏好选择。 

图5.9和 图5.10将 两套系统的运作情况可视化。图5.9所示为 ADX上升系统在1995年11月 橙汁合约中的入场。ADX指标及其 30 参考值位于图表的下半部分。ADX曾 一度下降，但是在28天的时 间框架中看都处于上升趋势。图5.10所示ADX向 上穿越30时的入 场。ADX>30系统的入场信号产生于ADX上升系统出现信号3个 月 之后。因为ADX是一种重度平滑的指标，所以我们应该预料到这 种延迟入场。显然，具体选择哪一种还要根据交易者的交易风格和 偏好。 

ADX策略假定交易者正试图确认一轮强趋势的存在。因为重度 平滑的ADX要花费几天的时间才能响应价格的变化，所以这些入场 产生时，价格可能已经运动了一小段距离。许多交易者不喜欢在价 格强势上涨时买进，也不喜欢在市场疲软时卖出，他们通过在回调 处买进或在小幅反弹处卖出来降低风险。在下一部分我们将分析一

套试图在价格“ 回调 ” 时交易的系统。

回调系统 

有一句古老的市场格言： “ 当价格回调到支撑线时买进。 ” 许 多交易者喜欢在回调时交易，因 为它常常提供一个风险相对较低的 入场点。这种交易心理与ADX系统形成鲜明的对比，ADX系 统在趋 势强劲时买进，在趋势虚弱时卖出。然而，回调格言并不是交易系 统中一条准确的规则。我们不得不对回调和支撑进行定义。该系统 是第4章中所分析的CB-PB系 统的一个变化版本。此处回调的定义 与移动平均相关，而非与20日突破相关。 

回调就是上升趋势中的微小休整。回调本身有许多表现形式。 例如，我们可以将回调定义为三条连续下降的棒线，也可以将其定 义为 “ 返回到支撑线 ” ，而这条支撑线就是一条移动平均线。我们 可以选择不同类型的平均线，比如20日或50日 简单或指数移动平均 线。术语 “ 返回到支撑线 ” 是含糊不清的——我们得确定价格是必 须接触到平均线，还是低于平均线，或是进入距离平均线1%的范 围。我们一旦定义好了 “ 回调 ” 与 “ 支撑 ” ，就必须决定在何处放 置买单。例如，我们可以在次日开盘价、次日最高价或5日 最高价

图 5.11 在1995年6月的美国债券市场中，田调系统有很多人场点进人强劲的上 升趋势。实线是跟踪20日 低点。50日SMA用虚线表示。

处买进。选择一种精确的定义将使我们能够建立该系统的许多变化 版本。

 我们希望建立这样一套系统，它能够在下降趋势和上升趋势中 识别价格回调运动。我们把回调定义为上涨趋势中出现新的5日 低 点，或下跌趋势中出场新的5日 高点。

 接下来我们必须定义趋势。如果趋势为上涨，则市场出现新的 5日 低点时，该低点将保持在d日SMA之上。类似地，如果趋势为下 跌，当市场出现新的5日 高点时，高点将保持在d日SMA之下。我们 任意指定50日 SMA为参考移动平均线，在长期趋势中，价格将一直 在它的上方或下方。于是，市场出现新的5日 低点时，若该低点仍位 于50日SMA之上，则趋势被定义为上涨(见图5.11 )。 对应的下跌 趋势是新的5日高点保持在50日SMA之下。

 我们可以设计该系统的其他版本。例如，根据康纳斯和拉西克 (见参考书目)的建议，添加一层ADX趋势滤网。他们建议使用14 日ADX值大于30并且使用20日指数移动平均。另一种选择是使用14日RSI或随机震荡指标，然后寻找这些指标的反转点。例如，我们寻 找随机指标下降到低于20，然后再上升超过20来定义买进点。 使用本章测试所有系统所用的相同数据集，对回调系统测试的结果见表5.13。 我们再次使用1500美元的初始止损，100美元的滑移 价差和佣金考量。入场是在5日 新低高于50日 SMA之后的开盘，反之 亦然。出场为跟踪20日高点或低点。当我们在宽范围的市场上考查 回调系统的获利性时，该系统的基本思想看起来是正确的。20年的 

表 5.13 回调系统测试结果：新的5日 低点高于50日SMA，或者新的5日 高点低于50日SMA;20日 高点或低点跟淙出场;1500美元初始止损，100美元的 滑移价差和佣金。

图 5.⒓ 生猪市场的波动性趋势触发系统人场，但未产生明显的利润。这是波动 市场中的一个常见问题，此时我们的出场策略变得更加重要。

测试周期也对回调系统的未来获利性做出了肯定。 

该系统的胜率相对较低，约20%~30%。 但是，可以通过较 高的回报率来弥补胜率的不足。与我们所研究过的其他系统相比 ， 该系统的资金回撤量为中等。在波动趋势内产生周期性回调的市场 中，回 调系统表现最佳。注意观察在原油市场中较小的亏损和美国 债券市场中较小的利润。本书中讨论的其他趋势跟随系统在这些市 场上都表现得不好，原因是这些市场经常出现波动性趋势。 

与该系统的设计理念相一致，最大资金回撤值比其他趋势跟随 系统小得多。但是，表5.13中 的测试结果还不如我们看到过的其他 趋势跟随系统引人注目。在图5.12所示的生猪市场中，可以明显看 出系统失利的原因。该市场在撤回到50日 平均线后，再也没有出现 具有获利性的震荡运动。对于这种只在50日 均线上方做微弱反弹的 市场，我们的出场策略就显得更加重要。读者可以使用自己最喜欢 的或者任意指定的出场策略来进行试验。 

到目前为止，有一项关键的设计特性我们尚未利用。由于我们 是在回调产生后买进或卖出，所以我们希望获得低风险的入场点。 对于使用变合约资金管理策略来说，低风险入场是最理想的选择。 对于回调系统给出的信号，如果我们每个头寸可以冒10000美元的风险，那么就可以使用5日 高点一 低点区间来度量市场的波动性，最多 交易10份合约。在表5.14中 ，当5日新高或新低穿越50日 均线时，我 们进行交易。出场点被设置在20日跟踪高点或低点，并且使用1500美元的初始止损，100美元的滑移价差和佣金考量。

 在单合约策略和10合约限制的变合约策略之间存在显著的性能 差异。后一种策略的利润是前一种的6倍还要多。但是，资金回撤量 几乎平均增加了8倍 ，所以收益的代价是高昂的。需要注意的是，后 一种策略的资金回撒比一直交易10份合约的策略要小。所以变合约 策略要比交易同等数量的固定合约策略要好。交易者可以测试其他 使用该入场策略的变合约策略来满足自己的偏好。

 总之，支持回调系统的基本思想是正确的。它具有相对较高的 盈亏比和平均交易利润。我们可以尝试添加滤网来提升系统性能。 交易者应该考虑使用变合约资金管理方法来寻找低风险入场点。

长传 ----套基于形态的系统

大量的橄榄球队因“ 长传 ” 而生存或灭亡。在美国橄榄球比 赛中，长传是一次传球中的一个长距离传球，目 的是获得较多的码 数。一个成功的长传可以重振球队的士气、压制对手，甚至在剩余 时间不多时很快得分。这是一种爆发式传球，但并非没有风险。本 章介绍一种由长传心理引发的基于形态的交易系统。基于形态的系 统可以使我们迅速做出反应。但是，形态并不经常出现，而且市场 不会每次都坚持完成形态。我们在测试形态时，必须注意使用足够 大的数据集。

 长传是一种5棒底部捕捉形态，它与市场在双重底附近的运动 有关。一般的说法就是底部市场探测器。当大型交易者探测到底部 时，他们“ 大批 ” 买进，造成市场快速反弹。其他交易者感觉这可 能是一个做空的良机，于是大型交易者引领的反弹受到随后入场的 做空者们的阻滞，市场从而重新返回到先前的底部。如果在市场重 新回到底部时没有显著的卖压，那么市场又重新恢复上升运动，并 开始快速上涨。此时的交易策略是在快速上涨期间入场———种相 当简单的思想。随着市场从底部爆发，在随后的几天里收盘价总高于前几天的最高价。如果下列条件被满足，那么就在明日略高于今 日最高价处买进 ：

1.今天的收盘价高于两天前的最高价。 

2.昨天的收盘价高于三天前的最高价。 

3.前天的收盘价高于四天前的最高价。

 这些关系极为普通，没有市场专用的假设。另外，也没有必要 对该系统进行优化。接下来的一些尝试将使该系统变得非常有趣。 假设我们购买多份合约，每笔交易的风险为10000美元。我们可以使 用今日收盘价和5日 低点之差，将该 “ 价差 ” 换算为美元，计算出 合约数量。所以，如果 “ 价差 ” 为2000美元，那么我们就买进5份合 约，并在该头寸上设置10000美元的硬性止损。另一个尝试是我们将 在跟踪50日 低点出场以获得一套长期系统。

现在读者应该明白为什么该系统的名字叫做长传。通过购买多 份合约和使用非常慢的出场，我们正在使用TOPS COLA策略，用橄榄球场上的说法便是长传。

 欧米伽研究中心的交易平台中(TradeStation TM)Power Editor的代码如下 ：

输入dx是 出场策略中使用的天数，使用该变量我们可以对出场 策略进行试验。在计算合约数之前，我们应该再次检查今天的收盘 价是否高于5日 低点，避免计算时出现除数为0的情况。指明形态的 三个条件都是不等式。如果今天满足了入场条件，那么我们将在明 天入场，入场价位略高于今天的最高价，使用买进止损单。所以 ，

图 5.14 长传系统在1995年12月份燃料油市场中的人场。人场后市场便顺畅上升，夹杂少许的回调。 

如果市场开盘价高于我们的止损，那么会出现一些资金回撒，但是 该入场条件的作用是一重滤网，可以减少交易数。 

图5.13所示为这种入场条件在真实棒线图中的运作情况，我们 使用的1995年3月 份的欧洲美元合约刚好出现了一个明显的市场底 部。长传系统恰在市场重新探测低点之后做多，位于第一轮反弹之 后。注意在入场之后市场没有出现回调——就像长传传球，市场一直上升、上升，直到很远的位置。类似的形态见图5.14中 燃料油合 约在1995年 12月份的行情。 

看起来可能有些奇怪，我们发现长传形态通常出现于市场的底 部。表5.15给 出了在10个市场中的长期测试结果。测试周期从1982年1月1日 到1995年7月10日 ，14年的长度包含了多种多样的市场行情。 如果我们进行更长期的测试，结果甚至会更好。我们使用1500美元 的止损，100美元的滑移价差和佣金，并且在50日 低点跟踪出场。我 们还为10000美元的风险计算出了多份合约，计算方法如前所述。 

表5.15没有列出大部分市场的平均盈亏比远大于3的事实。测试 结果表明，该系统在交易多合约时是具有获利性的，同 时也出现比 较可观的潜在资金回撒。我们可以测试使用这种入场的多种出场策 略。我们还可以导出并测试其他形态，比如3棒形态或20棒形态。

注意我们在每个市场中都得到大约30笔交易。如果我们假设所 有市场都相同，那么我们就拥有表5.15所示的330笔交易，这使我们 对系统性能更加有信心。我们注意到这330笔交易是在14年的时间里 产生的，平均每年24笔交易，或者说每周两笔交易。对于大多数交 易系统来说，这可能是一个相对较低的频率。所以我们应该努力开 发一个大型的形态组合，便可以使每月产生大约10笔或更多交易。  

对形态进行测试可能非常有趣，但必须细心操作。比如，有大 量的蜡烛图形态，它们具有诱人的名称和激动人心的说明。但是它 们却常常经不住测试。对于长传系统的分析表明，我们不需要搞得 非常复杂才能获得交易方法，只要有特别的市场直觉就行。

小结

在本章中我们看到了如何根据一个主题思想来设计不同的系 统。我们看到，通道突破系统在使用不同的出场策略时，利 润、交 易频率和资金回撤的变化。一旦我们找到一个自己喜欢的系统，就 可以对它进行统计学测试，观察其性能相对于参考系统的变化是否 具有统计学显著性。对于ADX思想，我们设计了两个版本的系统。 测试表明，在设计交易系统时，ADX中 的趋势比固定值(比如30) 更有用。然后我们看到了CB-PB系统一个既可做多又可做空的变化 版本。在这个例子中，回调的参考值是一条移动平均线而不是20棒 通道。最后，我们分析了一套底部捕捉系统，它是普通双重底形态的一个变化版本。通过这个例子，我们看到了使用广泛的可辨识的 价格形态来设计系统的方法。

 在本章中，讨论了如何利用众所周知的交易思想来开发交易系 统的方法。一旦我们知道变化版本的测试结果与参考系统相比具有 统计学显著性，我们就可以评估它们是否符合我们的交易风格。使 用这种方法我们就可以开发出一个大型的交易系统集合。