第二章 建立系统

一般的经验是， 如果事情进行不顺利， 人们就会以各种方式尝试创建一套系统使事情顺利进行下去。

无论是试着算出哪匹马会在贝尔蒙特赛马会胜出，还是海豚队是否能打破49 次记录，还是如何维持婚姻幸福，保持健康、富有和明智，还是如何击败市场，人们似乎致力于创建系统使生活更简单。接下来是一些我在建立系统过程中观察到的。我已经花费大量时间建立系统， 不仅是市场系统，还有其他研究系统。如果你想要寻求建立系统，我对系统的观察可能会帮助到你。建立系统的重要原则是，如果你的系统太复杂，它就行不通。

对此有一个解释: 事物越复杂，自我摧毁的机会就越多。

更糟糕的是，由于在一个复杂的系统内有许多元素，你可能在很长一段时间内都不会察觉到系统的自我摧毁。总而言之，复杂的系统出错有很多种方法。无数的参数可能导致错误。因此，在系统建立方面，我试着将重点放在简单而非复杂上。处理这个问题的方法就是观察找出数据中有多少变量，然后开始限制变量。复杂并不会使一个系统更好。很多系统建立者，特别是数学家、大学教授和计算机高手，似乎都觉得复杂能够创立系统。实际并非如此。你在系统开发中做越多工作……好好调整它…… 你就越有可能会开发出一个失败的系统。

如果你打算制造一个完美无比的奇特设计时，这边拧一根电线，那边弯一根电线，这就是最具毁灭性的举动。你自以为某个位置的螺丝钉拧得很好， 殊不知， 当你在拧螺丝钉的时候，某些事物不知不觉间产生了偏差。然而你只能在操作这个系统的过程中才能发现它的存在。制作系统并不会起到帮助作用，你需要将更多的时间花在检查和题材的研究上，而不是在你的系统里添置"旋转物" 。对我而言，复杂性将是个亏本的标志。

我想起以前见过的所有联动系统的制造者，至少在市场领域……我认为对那些方法复杂的制造者而言，存在一个普遍的潜在趋势，那就是他们都成为了失败者，而且是惨败者。我想起了一个20 世纪60 年代的电脑万事通，他拥有一个相当复杂的模型，然而仅仅应用这个"完美系统"四个月，就把他自己和客户的钱全都赔了。这就好像一些系统开发者或者投资顾问，如果他们没有掌握事实的真相，他们就会用复杂性来迷惑我们，使我们眼花缭乱。但是，仅仅只有复杂性不能创造利润，只有正确性才能在商品交易中创造利润。

如何创造一个盈利的系统

其实这很简单。无论是股票交易，商品交易，还是婚姻经营，创造利润的最佳方法是始终牢记，只有当系统开发得像"冲下山坡"时，才能发挥更大的作用。

我的意思是: 只有一个系统设计成顺应研究事物的自然趋势，才可能正确有效。因此，我强调题材的研究而不是系统开发的研究。如果你知道了一个项目运行的自然规律，你就可能成功。

在系统研发领域，成功来自于校准而非驱使。这与我关于系统不能"被强行运行"的观点息息相关。事物要么运行，要么不运行，与自然现象符合时则运行; 与自然现象不符时则不运行。问题在于自然现象的探寻。

如何发现仰自己的最佳系统

最佳系统的发现是靠运气，而不是工作、努力或者灵感。我坚信，最佳系统的发现来源于制造研发过程中些许意外事件与灵感的结合，它们引领我们认识一个又一个事物。

大体上说，我们是从我们的数据中得出那些绝妙的主意，而不是自己想出的。因此，你看的数据越多，你抓住偶然成功的概率就越大。你抓住偶然成功的概率越大，你找到事物关键点的概率就越大。如果你质疑我的建议，你可以想想，飞机发明者是自行车修理工，基因的分子模型是被詹姆斯·华生用X 光结晶法发现的。

詹姆斯·华生既不是化学家，更不是X 光结晶学家。但是，巨大的发现不是那些试图创造巨大发现的人们所创造的，这点似乎是众所周知。盘尼西林、合成橡胶以及钢化玻璃，这仅仅只是几个例子，偶然中创造出的伟大发现很多。

接下来，系统的研发或许就是最令人抑郁的事情了。

一个系统成瘾者的忏悔

让我把心里话说出来… … 让我为自己成为系统成瘾者忏悔……或许这会帮助你打破系统给你套上的制锁。

系统成瘾的问题在于当你研发出一个系统时，你将继续追求创立另一个系统。

在商品交易中，这可能尤其危险。

我想起了当初我虽然在进行系统交易，然而一旦从电脑中获取另一个系统产生的新数据时，便马上着手进行另一个系统的交易。

一个系统交易者仅仅是一个系统玩家。因此，他的问题在于， 一旦拥有一个好的系统，便会继续寻找另一个更优秀的系统。因此，他不会遵循他现有的优秀的系统。

系统玩家倾向于爱系统而非系统所带来的结果。你必须小心提防这一点。尽管它已多次被提及，我还是想说，完美系统就是没有完美的系统。继续你的系统研发，但是在你找到完美系统之前，继续使用在过去运行最优秀的系统。

毕竟，如果没有坏，为什么要去修理它?

如果你现有的系统运行相对良好，为什么要放弃它或者试图开发另一个系统呢? 继续使用现有的而非追求未知的。这仅仅是因为，你所发现的全新的甚至可能会更优秀的系统，并不意味着它一定比你于头在用的系统更优秀。如果现有的系统被研究过并且在现实交易中得到应用，它就在这个真实世界中证明了自己。系统研发者的世界，并不是被你用自己的或其他人的电脑在现实交易中证实过，所以没有立即运行的价值。你还没发现并解决系统使用过程中所产生的问题和并发症。然而，你了解你手头在用系统的所有细节，因此你可以评判它的效果。这一点，你无法在一个优点停留于理论上但还未接受实践检验的系统上得到实现。

你如何亲手毁灭你的系统

一个还不够老练的商品期货交易者或者一个系统专业的学生会认为，系统的毁灭仅仅源于未能按系统操作。这或许部分是对的。然而，我相信，有一个更重要的因素导致人们亲手毁灭他们的系统，甚至是优秀的系统。

这与追求并创造系统的开发者的心理状态有关。我们这些系统成瘾者是完美主义者。这也是我们创造系统的动机。我们希望系统能够考虑所有的注意事项和手头所有数据的变量，然后给出最佳结果。我们期待，系统会比我们亲自动手做得更好。

对完美的追求会相当痛苦，而不是我们所期待的那种愉悦的经历。

这或许是因为我们是完美主义者，所以我们会打破系统自身。如果系统告知我们在65.80 的时候买入，我们会在65.40 的时候买入，因为我们想获取更多一点的利润。

我们假设65.40 行不通，我们再升到65.80，基于此，所以我们提前采取了行动。

我们不是容易满足的人。这也正是我们对系统所作所为的原因。也正是这份不满足促使我们想要做得比系统更好。我们不满足于仅仅坐在那里并顺其自然。正如我们不仅想征服市场，更想征服系统。我们的贪欲比其他人要旺盛得多……为了赚钱，我们开发系统，但是我们的贪欲告诉我们，如果我们早一点入手，我们或许会赚更多的钱。所以，我们在系统之内又创建了一个系统。这个系统告诉我们要比原始系统早下手，然后再由原始系统重新接管。

这也正是我们亲手毁灭系统的原因所在。

一个系统是一个完整的系统

系统的全部便是系统自身。你不可能对系统做局部修补后，然后还拥有相同的整体。

在系统之内没有系统。如果有的话，以这种方式进行交易可能将会非常危险。你的系统必须由系统自身操控，就像它本来的样子，而不能有我们的修修补补，而我们很容易对其进行修补。过度修补只是另一种称呼，就好比数学家口中的最优化。他们在这里试图对系统进行最优化。这不像养狗。你养狗越多，你的性格就可能越差。你对你的系统优化或者修补得越多，你就可能获得一个越差的结果。产品乍看起来很精美，好比比赛犬，但你不能指望和比赛犬一起打猎，叫它去帮你取报纸，让它坐在你的膝盖上，或者翻滚。它不会的。这只狗已经被过度"修补"了。

系统的心理奇异性在于人们一直在寻找一种灵丹妙药，他们认为系统就是这灵丹妙药。紧接着，一旦他们创造了系统，他们不再只要一种灵丹妙药，他们要两种、三种、四种或五种。他们需要一个新改进过的版本而非原始版本。

你需要认识到，无论是在市场，还是汽车制造、木工、高科技太空时代机器，到处都有大量的"溢出物" 。在市场处理领域，尤其存在大量的"溢出物" 。

因此，我认为一个人应该有个心理准备一一自己可能会经商失败。好的日子与差的日子同时存在，并且我不能也不会在市场领域获得所有完美的结果。

没有痛苦，就没有比赛

正因事物进展得不是很顺利，促使我们尝试着改变系统。因为痛苦以其独有的方式给我们带来了无法忍受的体验。我们尝试通过一些方式去改变系统或者我们自身，希望借此能避免未来可能发生的苦楚。一个成功的商人意识到痛苦是竞争的一部分。古老的竞技宣言就是一一没有痛苦，就没有收获。市场宣言就是一一没有痛苦，就没有竞争。一旦你意识到我们可能会遭遇一场痛苦的比赛，随后你就会明白痛苦仅仅是过程的一部分。甚至只要你愿意，更可以看作是商品交易所带来的快乐的一部分。它应该被视为一种期待，而不是一种想方设法去避免的事物。你可以期待自己尽可能地避免这种痛苦但是些许痛苦始终存在。你仅仅需要承认这一点，然后学着与其共同生活。

记住，如果利益是你系统的一部分，那么必然有对应的部分…... 亏本……你不可能有其一，而无其二。你必须学着接受它。

Bob Peuetier ，全球最大的数据检索服务奠基人。他创办了商品系统股份有限公司，公司位于佛罗里达布卡拉顿。对于系统最优化，他在最近的一封信中给出了一个有利的观点。鲍勃的信如下:

交易程序的最优化

许多顾客已经购买过能够提供获取最大化利润机会的软件。例如，个通过使用三个移动平均线去确认市场入口、出口，或者可能是一个停止指标的系统需要对每个移动平均线进行大量的文献查阅。对于一个每条移动平均线使呈现出十种可能性的系统而言，对这三条移动平均线的调查研究需要计算机许估1000 种可能性( 10*10*10）。用户接着选择能够创造最大利润或最小损失的移动平均线的集合。他可能会认为他有个最适宜的系统，而且这个系统能够在一定可信度的基础上运行。

许多顾客向我们询问这样一种方法的优点。这促使我们写下了这封简短的书信。结合我作为统计学家和在通用电气工作十年的经验，我可以告诉你大多数的分析师在数据分析过程中错误地忽略了自由损失这一概念。每个引入系统的指标呈现出的是一种控制，这种控制限制了结果的可信度。引入系统的控制越多(不同移动平均线的数目，比如上文我们所采用的三条移动平均线) ，结果就越不可信。举个其他例子，如采你有十个收盘价，你可以依据最小平方和法则配成一个九次多项式，然后逐，在运行每个点。这个模型(这个多项式)的关联指数可能是1.0，这意味着在预测模型和你从市场上收集的原始数据之间有百分百的关联性。基于这百分百的关联性，你可以期待第十一个点(明天的数据)将会被准确地预测; 换句话说，你可以知道明天的收盘价是多少，并且没有一个错误。不幸的是，由于自由度这一概念，明天的数据无法通过这一模型被预测出来，因为在这一例子中，如此众多的控制被引入，以至于无论怎样这一模型都无法可靠地进行预测。这并不是说模拟(如三个移动平均数集合的尝试)没有任何优点。但是移动平均线越多，被选的控制指标(女口停止指标、市场类型、标准偏差差异、相对强弱指数百分数、重要性的随机水平指标等)就越多，你所要要求的控制越多，结果就越不可靠。

有一天，一个顾客打电话问我。他说他为猪脯交易开发了一个非常好的系统。他采集了一年的数据，然后引入了许多控制指标。在准备他的这一交易系统时，他发现这一系统导致的模拟结采是一年之中有19 个盈利交易， 1个亏本交易。他说他开始在市场上使用带有他所获取的指标的系统。六个月中，它制造了20 次交易，就像模拟过程一样。不幸的是，在实践中，他亏本19 次，盈利l 次。他询问他哪里出错了。在他，解释他的模拟方法论之后，我意识到他在过很短的模拟时间段内，引入了过多的控制。

在我的经验中，最好的系统和方法是使用非常少的变量。如果可以的话，顶多2 到5 个。被用来模拟的数据应该有足够的长度，这个长度容纳30 和30 次以上的交易。每个交易者都要遵循的统计学观点是，必须满足最少30 个交易样本。这个注意事项源于样本理论。样本理论要求抽取30个样本以达到正态性(中心极限理论是这一要求的基础) 。他应该努力制造一个大容量模拟交易样本，其数目要超过这个神奇的数目一一30 。并且将引入过程中的控制指标定在一个很低的数目。这对增强结果的可信度很关键。我偏爱的系统是，只引入两个指标并基于30 个及其以上交易模拟获取10000 美元利润的系统，而不是引入7 个指标并基于20 个交易模拟获取1000000 美元，利润的系统。因为大容量样本、小数目控制以及最小化的自由损失的缘故，前一个系统的可靠性妥更高。

你应该质疑你从模拟系统中获取的结采，也应该质疑那些在短时间内就能产出难以直信的利润的系统开发者的广告宣称。

我希望，以上这些技巧能够为你在遵照电脑运行结采和决定要把血汗钱投到哪个系统这两方面提供一些引导。

在近几个月，市场表现出一种动态变化。对你们个中人而言，因为你们已经找到了自己方式中的"圣杯"，所以你们本能的反应或许是我所讲的对你们并不适用。如果这就是你的反应，珍惜你已有的利润，然后在市场中暂停足够长的时间，以此习惯于拥有那些额外的资本。在进行你的下一场交易之前，多阅读这封信。