第4章 交易系统的要素：入场

交易系统的开发是一个重复的过程，但该过程的起点常常是关于入场的想法。如果你在交易某个资产类别，或仅仅是某个诸如股票指数的金融工具，你就需要一些关于该类别或工具应该如何交易的一些想法，然后对你的这些关于如何在合适的时间点入场的想法进行检验。入场的想法可能比较简单，比如"我会顺着趋势，在连续出现两根阳线时入场做多，或在连续出现两根阴线时入场做空。"也可能比较复杂，比如"我会等到在艾略特波浪周期的第三浪中出现了三分之一的回调时才入场，然后在后续出现的每个斐波那契回调水平都增仓。"对于许多人来说，入场想法来自于其对图表的分析，在某个特定的图表形态下，可能会出现重复的向上或向下变动。一些入场想法则由某些关于技术分析的文献所激发。对于另一些人来说，比如我，会在逛街或除草的时候，头脑中就迸发出想测试的想法。不管你是属于哪种情形，如果你找到了一个不错的入场想法，剩下的开发工作就相当直接了。

本书会用3 章的篇幅来详细介绍策略构建的过程，本章为其中第1 章。第5 章会分析如何在交易中出场，第6 章则会介绍所使用的交易过滤器，这些过滤器与入场信号组合在一起，用来筛选出好的交易设置和筛除掉坏的交易设置。在这3 章的分析中，我们将分别构建一个股票和商品的策略，来说明这个过程。当然，还会有一些其他的例子。在构建好策略之后，我会提供一个简单的资金管理度量方法，它是由资金曲线所计算出的，用来显示开发过程中最近一步的价值。这3 章中所介绍的开发过程，就是我所使用的方法。你可以不断地重复该过程，直到你找到了某个真正能交易的策略。即便在之前的失败中，对于你将要去交易的市场，你也会学到一些东西。许多时候，正是这些失败，才会形成突破。如果在某些步骤中，结果变得更差了，那反方向做，可能就是正确的路。

由于这些议题非常重要，因为本章将首先从"确定入场想法应该有多好"这个过程为出发点。我把这个过程称之为"确定某个设置的入场能力" 。使用这个方法，我们将对许多流行的入场技术进行定量分析。

入场: 最重要的系统要素

很多人并不认为入场是最重要的系统要素。如果他们是趋势眼随者，他们会说，每个人都会发现趋势方向并参与其中，但不同的出场点，会造成很大的差异。当然，何时出场确实很重要，但入场点决定了你能够多快和多迅速地从一笔交易中获利。如果你的入场点很好，平均来看，你随便怎样出场都能获得盈利。但如果你的入场点不好，随机出场则没法盈利，不管你的出场点有多好，都是如此。入场点才是你的盈利优势，这就像拉斯维加斯的赌场的盈利优势一样。平均来说，它会让你很快就能获得盈利。交易系统的剩余部分，则只是确定盈利优势会在何时消失，然后就到了该出场的时间了。

在入场信号的设置逻辑中，好的入场点与使用多少根K 线呈比例关系。K 线就是信息，一根K 线只告诉了你一点点信息，你使用得更多，那你对未来会发生什么就会有更好的想法。如果你的入场策略使用了10 根K线的信息，那它将会有，一种预测能力，能够在后续的K 线延续方向或转向之前，就产生特定水平的盈利。如果你的入场策略使用了20 根K 线的信息，那你的盈利就会比只使用10 根K 线来入场时更高现持续更长时间。类似的，在使用50 根K 线的信息时，你就能获得重天的盈利冲击和更长的持续期。图4-1 显示了这个想法。

这是否意味着更多的K 线能够产生更好的信号呢?并不是这样。在使用50 根K 线来产生1 个信号的时间里，你的10 根K线的入场策略所完成的交易笔数可能已经足够多，使得后者成为一个更好的选择。这意味着，你应该从一个共同的基础来比较入场信号。这个共同的基础是:用所使用的K 线数量来决定入场。用每种入场策略所产生的交易信号来交易，以及在入场后的一段时间里，这些交易的累积盈亏来做比较（本文此处提供了一种对不同入场策略的入场能力进行比较的方法，即统计不同策略的入场信号，计算一定时间后出场时的平均盈亏，比如持有一天、两天等的单笔交易平均盈利。一一译者注）。

以下的两种入场策略例子显示了它们在商品中的入场能力:

趋势跟随入场策略1 :当收盘价高于n 日均线时做多， 而当收盘价低于n 日均线时反手做空。

趋势跟随入场策略2: 当短期n 日均线高于长期n1 日均线时做多，而当短期n 日均线低于长期n1日均线时反手做空。

趋势跟随入场策略1 的规则，总结了对所有趋势跟随策略都可以进行测试的第一种基本交易系统。它是一种持续持仓的系统，因为第一笔交易的出场信号就是第二笔交易的入场信号。它总会有持仓，就不再需要其他的规则了，而趋势跟随入场策略2 则是一种使用均线的更复杂的趋势跟随策略。当市场中没有趋势时，第一个策略中常会出现大量的反复亏损入场(whipsaw entries) 。第二种入场系统则试图通过对趋势的双重确认，来规避掉部分反复亏损入场。使用我们的入场能力判断方法，图4-2 和4-3 总结了这两种入场策略的入场能力。

图4-2 显示出， 10 日均线是最没有效率的入场方法。在150 个交易日中，该方法的盈利总是在零线附近徘徊。20 日均线的最大盈利点约为50美元/笔。40 日均线则差不多能达到80 美元/笔，而80 日均线则在90 个交易日后达到了110 美元/笔。

在该图中有一个很有意思的反常现象:对于每条线，并没有在入场后一开始就变得盈利，而是在许多个交易日之后才变得盈利。10 日均线入场

直到入场20 天后才变得盈利， 20 日均线在10 天后才变得盈利， 40 日均线在入场7 天后才变得盈利，而80 日均线则在入场9 天后才变得盈利。如果我要使用其中的某个入场策略，我就会利用这个信息。我会看一下，如果推迟入场，等到过了这些对应的天数之后会怎么样。或者用限价指令来获得一个比入场信号出现时的下一个开盘价更好的价格（趋势跟随策略1 的原入场方式为，当入场信号出现时(收盘时) ，在下一个交易日的开盘时以开盘价入场。此处的意思是，由于原入场方法在入场后会平均亏几个交易日，所以可以等待几个交易日再入场，或者在入场信号出现后，用限价指令来等待一个比原入场价更好的价格来入场。一一译者注）。

这个反常现象指出了许多常见入场策略的一个特点:并不能在入场后就马上产生盈利，而是需要等待一段时间。之所以会出现这样的情况，可能是由于这些入场策略太出名了，因此有一些反向交易员会在这些信号出现之后进行反向交易。即使这些入场策略可能最终是有效的，但他们的交易量可能不能支撑反向入场的交易量，因此价格会反方向回一些。随后市场流动性最终满足了反向交易的需求，因此在几个交易日后这些头寸开始产生盈利。如果你在使用某个流行的入场策略，那就需要承受价格会反向走的缺点。

图4-3 显示了双均线系统的入场能力。

图4-3 显示出， 5 日和10 日双均线入场系统都不值得交易，它们的150 天的整个人场后周期中都在零线附近徘徊。10 日和20 日双均线入场系统的盈利峰值约为125 美元，而20 日和40 日双均线入场系统的盈利峰值约为175 美元。40 日和80 日双均线入场系统的盈利峰值约为400 美元。显然，这个入场策略的效率比入场策略1 的单均线系统更高。不过，需要提醒的是，单均线系统的入场信号数量会比第二个系统多一些(大约为1.5 倍)。

商品回频K 线中常用的趋势跟随入场策略比较

本节中的图针对我们的56 种商品篮子，对常见的人场策略使用了10 、20 、40 和80 根K 线的信息。

相对强弱指数(RSI)

该指标是由王尔德(J. Welles Wilder Jr. )在其经典的《技术交易系统新概念》一步中介绍，其算法取决于在特定数量的K 线中，上涨收盘价数量和下跌收盘价数量之间的比率。其结果被标准化为一仓介于0 到100之间的值。当用来作为趋势跟随方法时，当该值高于50 时代表看涨，而低于50 时代表看跌。在此处的分析中，我们把高于53 的RSI 值视为趋势跟随买入信号，而把低于47 的RSI 值视为趋势跟随卖出信号。图4-4 显示了测试结果。

图4-4 中的所有入场策略都分得很开，也具有持续性。看上去它们在入场40 天后会有一个中期峰值。虽然该图是用来形象地显示入场能力的，但它也同样显示了你应该何时控制浮盈下降。在40 根K 线之后，我会适当地收紧止损，以控制浮盈回吐。

随机数

这个指标是由乔治·兰恩所提供的。与RSI 指标一样，随机数也被标准化为了一个介于0 到100 之间的值。该数字显示了当前收盘价相对于某个高/低区域的位置，这个高/低区域是用分析中所使用的K 线数量来得到的。这个随机数可以用求其最近三个值的平均值来进行平滑。图4-5 显示了平滑后的值。在此处的分析中，当随机数值高于51 时，发出趋势跟随买入信号; 而当随机数值低于49 时，发出卖出信号。

图4-5 中的线比RSI 中直接向上的线更加纠结。我从来没有找到能很好使用随机数的方法，虽然它的算法很合理。它一般是作为一个两个值的指标: 慢速和快速随机数。

变化比率

变化比率是一种用来度量价格变化速度的指标。一般情况下，会用今天的收盘价除以某个数量天之前的收盘价，再乘以100 ，来得到一个度量值。当该值高于100 时，速度在上升; 低于100 时，速度在下降。图4-6显示了这种入场信号的能力。此时我们在ROC 高于102 时做多，而在低于98 时做空。

图4-6 中的线在50 天之前都分得很开，随后又交织在一起。50 天处的中期峰值比RSI 图(图4-4) 中的中期峰值要更小一些。

标准差突破

突破人场策略是指当价格突破某个区间的上沿或下沿时入场。一定数量K 线的均价的某个标准差倍数，就是这样的一种区间。通常情况下，标准差是用这些K 线的收盘价来计算得到的。图4-7 使用了10 、20 、40 和80 根日K 线，计算均线上下的两倍标准差区间，从而得到突破点。

与图4-4 中的RSI 图形一样，图4-7 中的线表现出你所想看见的特征: 分开得很大，并在更长期的入场中表现更好。这一组线与RSI 图形中线的区别在于，在标准差图形中，在入场一定数量交易日后的盈利缩水较为有限。

唐奇安入场

唐奇安入场策略是由理查德·唐奇安在20 世纪60 年代针对股票交易所提出的。后来，该策略成为理查德·丹尼斯和威廉·埃克哈特的海龟交易系统的入场基准。这个突破系统的上方突破点为过去n 根K 线的最高价(或收盘价)的最大值，下方突破点位过去n 根K 线的最低价(或收盘价)的最小值。这是一种很受欢迎的入场方法，一方面是由于它声名远扬，另一方面是因为它在几乎所有时间框架下都表现良好。也正是因为它太出名了，所以几乎所有入场点都会有很大的入场量，和相对应的滑价，或一段时间的价格回撤。在本文的分析中，我们会在收盘价高于n 根K 线的唐奇安最高价时做多，并在收盘价低于n 根K 线的唐奇安最低价时做空。其中n 是用来确定唐奇安最高价和最低价的K 线数量。图4-8 显示了唐奇安入场策略的表现。

图4-8 中的这组线，与图4-7 中标准差方法的图形非常接近。根据我的经验，这是这些知名入场策略中表现最好的两个策略。

商品中趋势跟随入场策略的入场能力小结

我们对一些趋势跟随入场策略的入场能力进行了分析，这些分析结果可以成为系统开发的很好起点。如果你想更详细地了解这些入场策略，并自己进行测试，我强烈推荐你阅读约翰·希尔、乔治·布雷特和伦迪·希尔的《完全交易优势》一书。约翰和乔治运行的"期货真理"策略，在对开发者提交的交易系统进行真实交易的比赛中得了奖。他们确实不错。

虽然每种入场策略都使用了相同数量的K 线，但这些图形却不严格相同。这是由于每种方法所产生的入场信号不一致。表4-1 至4-4 显示了在10 、20 、40 和80 根K 线时对应的盈利峰值点和入场次数。表中的第三列则是将盈利峰值点乘以入场次数所得到的结果。该数值表明，如果这些入场头寸持有了至盈利峰值点时的交易天数时，所能获得的总盈利。表中的最后两列则是一个替代矩阵，单日最大盈利是将图中的每个点除以入场后的天数来得到的。它是一种度量盈利累积速度的方法。

使用10 根K 线的信息，唐奇安入场是诸多入场策略中最好的一种。它的最大平均盈利点排名第一，入场次数排名第三，入场的总盈利额几乎是第二名的两倍。此外，单日最大盈利差不多比第二名(标准差入场)高50% 。

使用20 根K 线的信息，唐奇安入场和标准差人场是诸多入场策略中最好的两种。它们的最大平均盈利点几乎相同。唐苟安入场的总盈利额更大，而标准差入场的单日最大盈利则更高。

使用40 根K 线时，唐奇安和标准差入场同样也是最好的两种， RSI 入场则紧随其后。

最后，使用80 根K 线时，唐奇安、标准差和RSI 是表现最好的，分别排第一、第二和第三。

许许多多的交易员都对这些入场策略进行过测试和使用。某个知名入场策略的信号会导致大量的订单，而这会增加滑价。如果你发现了某种入场策略，能与唐奇安、标准差和RSI 入场策略在任何时间框架下的表现进行竞争，那你就找到了交易的金矿。围绕该入场策略，构建一个可交易系统，然后你就可以用它来交易很多年。

下面让我们来看看使用日频股票市场数据时的入场策略。

股票日频K 线中常用的反趋势策略比较

在本节中，我们将考察之前在商品中使用的同样的入场技术，不过有两点不同。第一，我们将只关注股票的多头交易; 第二，由于股票在日频K 线中表现出反趋势的特征，因此我们会在这些入场技术表现出弱势时买入。虽然我们仅关心多头方向的交易，但我们也会了解做空的机会。还记得吗，如果多头交易亏了很多，那根据这些信号进行做空，就可以在做空交易中获利。我们将使用10 、20 、40 和80 根日频K 线，就像我们在分析商品趋势跟随入场策略时那样。与我们在商品分析中所使用的每手合约盈利额标准不同，本节中我们会使用单笔交易的收益率标准。在本书的最后一章中，我们会看见，由于生存偏差，我们的由1716 只股票组成的篮子存在细微的向上偏差。在我们的入场分析中，我们会对所发生的每笔交易都移除掉这个平均每天细微向上的偏差。

使用单均线的反趋势跟随股票入场策略

单均线的反趋势入场，是指当收盘价下穿均线时买入。图4-9 显示了所有交易从入场起至持有不多于150 天时的平均收益率。

图4-9 显示，股票的表现与商品有很大的不同。对于商品而言，入场表现一般与K 线的数量密切相关，表现更好意味着收益更大和收益的增长均有持续性。这幅股票图则显示，做更长期的股票交易会更难。该图中的最高收益率为约0.4% ，对应95 天。由于一年中约有250 个交易日，这差不多对应为2.5 个95 天周期。每95 天获得0. 4%的收益，对应的年化收益率约为1% ，这无疑是不值得交易的。可能这只是股票中的一个较差的例子，下面让我们来看看双均线系统。

使用双均线的反趋势跟随股票入场策略

使用双均线的反趋势入场策略是指，当短期均线下穿长期均线时买入。图4-10 显示了所有交易从入场起至持有不多于150 天时的平均收益率。

双均线系统的结果差异较大。最有意思的点包括: 20/40 日人场后持有50 天的交易，此时的最大收益率为1.06%; 40/80 日入场后持有33 天的交易，此时的最大收益率为0.49% 。同样的，这两种入场方法( 20/40和40/80) 的年化收益率只有5.3%和3. 7% 。

使用RSI 的反趋势跟随股票入场策略

使用RSI 的反趋势入场策略是指，当RSI 值低于某个问值时买入。在我们的分析中，该阀值为47 。图4-11 显示了所有交易从入场起至持有不多于150 天时的平均收益率。

图4-11 显示， 80 天的入场策略能在3 天中最志获得0.19% 的收益，然后就掉头向下，在41 天时亏损1.06%。 假如你在第4 天时入场做空，那就能在37 天中获得1.25% 的做空收益对应的年化收益率为8.4%一一这个值本身并不值得交易。不过如果你是在想从股票的空头交易中赚点钱，那它还是值得注意的。这种类型的交易可以对你只做多的交易形成对冲。

图4-11 中另一件值得注意的事是，80 天的入场策略能在多头方向获得0.19% 的收益，它对应的年化收益率为17.3% ，但由于滑价和交易费用的存在，净收益会更小一些。

使用随机数的反趋势跟随股票入场策略

使用随机数的反趋势入场策略是指当经3 天平滑后的随机数值下穿某个特定阀值时买入。此处分析所使用的阀值为49 。图4-12 显示了所有交易从入场起至持有不多于150 天时的平均收益率。

图4-12 看上去更像是上一节中分析商品时的图，而不是之前分析股票时的图。特别的，不同K 线数的线分开得很大，更长期的信号也没有跌到零线以下。但与商品图不同之处在于，最好的持有期更长的结果，并不是来自于更长期的信号，它们都是短期信号。在每种情况下，入场信号发出后，都需要很长时间才会出现峰值，这就很难得到值得去交易的年化收益率。

使用变化比率的反趋势跟随股票入场策略

使用变化比率的反趋势入场策略是指，当变化比率值下穿某个特定阅值时买入。此处分析所使用的阀值为100 。图4-13 显示了所有交易从入场起至持有不多于150 天时的平均收益率。

图4-13 中没有任何能引人注意的东西。

使用标准差的反趋势跟随股票入场策略

使用标准差的反趋势入场策略是指，当收盘价下穿均线减去两倍标准差时的价格时买入。图4-14 显示了所有交易从入场起至持有不多于150天时的平均收益率。

与我们在图4-11 中讨论RSI80 天入场策略时一样，标准差的80 天入场策略也可以用来做空头交易，它能在入场若干天后获得超过1% 的收益率，不过该结果本身并不值得交易。对于多头交易而言， 10 天入场能在入场9 天后获得0.350毛的收益率，其年化值约为9.7%一一仍然不让入惊喜。

使用唐奇安的反趋势跟随股票入场策略

使用唐奇安的反趋势人场策略是指，当收盘价下穿最近n 根K 线的最低收盘价时买入。图4-15 显示了所有交易从入场起至持有不多于150 天时的平均收益率。

这张图就有一些值得注意的东西了。在入场后的头10 天，所有四个信号都跳跃出盈利，然后就消失了。下面列出了这些突破信号的最吸引人点和它们的年化收益率:

● 10 天信号:

◇ 持有5 天后，获得0.29% 的收益率，年化收益率为14.5% 。

◇ 持有6 天后，获得o. 349毛的收益率，年化收益率为14.2% 。

◇ 持有9 天后，获得0.37% 的收益率，年化收益率为10.3% 。

● 20 天信号:

◇ 持有6 天后，获得0.27% 的收益率，年化收益率为11.2% 。

● 40 天信号:

◇ 持有5 天后，获得0.24%的收益率，年化收益率为12.0% 。

● 80 天信号:

◇ 持有3 天后，获得0.28% 的收益率，年化收益率为23.3% 。

◇ 持有5 天后，获得0.39% 的收益率，年化收益率为19.5% 。

对于这种突破， 10 天和80 天看上去是最好的备选方案。

对反趋势跟随般票入场策略的备注

显然，先前的分析并不详细。在有了入场策略的备选方案后，再从该入场策略着手，开始进行系统开发之前，还有许多工作要做。例如， RSI ,ROC 、随机数和标准差入场的结果都低于正常值，需要对它们进行更改。此外，由于所得到的结果都主要集中于短期信号，因此我们需要对这些入场的产生来源进行更多的分析。最后，请记住，这些图都移除了正的幸存者偏差。在测试后面的几年中，这个偏差没有之前几年那么显著。因为该股票篮子已经与当时交易的真实股票篮子比较接近了。我将回过头来检查，这些有趣的信号在不移除偏差时，在最近几年中的表现，以确定这些信号究竟有多好（文中此处的意思是，由于股票篮子存在幸存者偏差，因此先前的分析中都移除了这些偏差。但对于最近几年的数据来说，由于股票篮子与真实市场非常接近，因此并不需要移除偏差。所以作者想看看，在不移除偏差时，这些入场策略会表现如何。一一译者注）。

对反趋势跟随股票入场策略的观察

商品的图和股票的图之间存在明显的差异:

● 在商品的图中，不同时间长度的线之间，存在明显的分离。它们从一开始就出现差异。而在股票的图中， 10 、20 和40 天线之间的差异很小，而80 天股票线则从一开始就掉头向下。

● 在商品的图中，随着K 线数量从10 增加至80 ，单笔交易平均盈利会相对增加，而在股票的图中，使用80 天数据时的平均收益率最差。在大多数情况下，10 天线的结果最好。

本章小结

在本章中，我们对许多著名的人场策略的人场能力进行了分析。所采用的方法是，对一个较大的可交易的资产篮子，入场策略使用之前一定数量的K 线信息来产生入场信号。在获得入场信号后，就计算持有该头寸不同天数时的盈利，并用图的形式来表示结果。根据这些图，我们可以看到显著的峰值点，并计算年化收益率。因此入场能力是用图的形式和通过年化收益率来表示的。

对于商品而言， RSI 、标准差和唐奇安入场策略表现得最具吸引力。对于股票而言，唐奇安人场策略就远不是最好的了。不过需要注意的是，此处的分析并不全面，仅仅是作为展示。如果你有一个入场想法，你就应该用这种分析方法来判断它是否值得去交易，以及它在哪个时间框架下表现最好。在后续的两章中，我们将使用唐奇安入场策略来分别构建一个商品和股票的系统。