第3章 如何进行日内交易 (一)
关于能盈利的日内交易方法和程序的理论及观点，一直层出不穷。几乎每个交易者都有自己最喜欢的程序和方法，如果你尚未发现这一点，请尽快去发现，此事宜早不宜迟。在某种程度来说，这是好事，它创造了大量不同的观点以及大量不同的头寸。这有助于创造一个双向市场，而不是在大部分时间里，大多数交易者都持有同样的想法。但你也会发现，如果你还没有这样做，在日内交易的真实世界里发生的大部分事，在你看来则完全和清晰、客观的流程无关，而仅仅是出于直觉。那不是我们该做的!
对日内交易的流程和方法有一个清晰的认识之前，重要的一点是，了解交易的大局，或是我所谓的STF (Setup一一设置， Trigger一一触发， Follow through一一后续跟随) 。图3-1 显示了我的STF 交易模型，这将帮助你理解并组织一个交易的总体结构。当你理解了交易的结构，你也会明向定时触发、定时信号、分析方法、交易工具、交易系统和交易方式之间的差别。
在第2 章中我提到的高频交易，是获利非常丰厚的一种，一些参与高频交易的公司已经积累了巨额的资金，那么他们是怎么做到的呢?
答案很简单: 通过计算机。电脑评估各种规则或算法，结合从交易所购买的完全合法的信息一一往往是关于不同类型订单的分布情况。这些信息是以交易规则为基础的，电脑会向动输入买卖大仓位的指令，寻求并利用非常小但可预测的价格变动。他们在这方面做得尤其出色。你可能会问，为什么我们不能做同样的事情?如果我们有资源来支付所需的技术一一硬件和软件一一并有运行程序的信息，我们也可以做到。但即使大多数交易员获得了清晰客观的规则和程序，他们也有众多原因无法真正应用它们。
虽然计算机具有明显的优势，但如果不将上述这些信息作为交易公式或程序的一部分，它们则变得毫无用处。该程序从一个交易模式开始: 这特定的结构或概念，解释了在交易过程中各种活动如何相互关联和连接。一个交易模型提供了各交易和各交易决策一致的结构和程序。这看似复杂的"如果……然后……"模式，组成了交易方法的基础一一之所以说"看似复杂"， 是因为它比你想象的要简单得多。
虽然它并不复杂，我们的交易必须基于一个具体的模型。如果你有一个这样的特定模型，你就比大多数交易者更进了一步。如果你了解一个交易模型是什么，你就更有可能实现其价值和更容易地去使用它。你可能熟悉艾略特波浪或基于斐波纳契数列的规则等市场概念，你也可能更熟悉季节性的交易方法，不过这些都是交易概念的例子，还不算交易模型。
接下来，就到了交易模型的层次。在这个层面，最重要的便是交易结构。据我所知，每个潜在可获利的交易模型，都有一个其一直坚持的交易结构。我相信只有一个坚实的交易结构，这个问题我将在以后的章节中讨论。首先，让我们来看一看几个交易模型。
1. 假设对一个股票设定了明确、客观的标准，并在此基础上走高，这时如果股票价格下跌至18 天均线，可以买入; 如果在进入后4 天内还不盈利，则卖出股票。当此股票涨价幅度达到当时进入价格的5% ，则达到目标，可了结利润或减少风险敞口。
2. 在每个月的第二个到最后一个交易日购买30 年期的国债期货，并不论获利还是损失，都在下个月的第二个交易日收盘前了结退出。
在以上的每个模型中，都告诉了我们什么时候进入、退出、了结获利或是止损，这些都是非常具体的模型。它们包含了一个交易员在做决策时所需要的全部信息，但它们缺少一个重要因素就是，它们没有明确地告诉我们，实施这些规则需要承担多少风险;也就是说，关于这些交易模式，有一个好消息是，它们是以规则为基础的，而坏消息是， 它们还不够具体，但它们都有一个共同点:它们是结构化的。
上述每个假设的例子中都包含了设置、触发和后续的基本概念，虽然它们描述得相对模糊。为了更好地了解本书中的交易方法和程序，建议花一些时间学习并充分理解5T下交易模型。元论你决定使用我建议的一些方法，还是你自己学到的一些方法，或是你自己独创的，我相信5TF 模式将会对你很有帮助，因为它是高度组织化的、完全客观的、以规则为基础的，它会帮助你知道做什么、什么时候做、如果这样做要如何管理风险，以及如何实现利润最大化。
设置
交易模式的设置部分要求我们使用一个特定的模式，或者是那些在长期来看显示出可靠的或可预测特性的模式。交易员们在交易获利中通常会运用到许多模式。传统的一些模式包括趋势线、头肩顶和头肩底、上升与下降旗形、上升与下降三角形、支撑和阻力线，等等。另外还有少数的模式很少有人充分研究过。虽然我知道接下来的话肯定会激怒某些人，我还是想说，我发现斐波纳契数列、艾略特波浪、江恩理论等这样流行的方法， 或是其他类似的市场方法，对交易来说并不十分有用或有益。我相信任何从中受益的人都是因为一直持续使用这些方法，这些方法更多的是基于经验而非规则。
设置是一个模式，或者说是一种可不断重复的关系，可以回测其准确性和验证结果，无论是实际的数据或假设的例子。设置可在操作层面上定义为一个算法，或一个特定的百分之百客观的规律。虽然在交易者看来，有数以百计的模式，但其中其实只有相对很少的一些模式可以客观地被定义和测试。
我举的下面一个例子也许能更好地解释我所说的设置概念。
图3-2 显示的是明尼苏达矿业与制造公司从1970 年到2010 年的一个季节性期货图表。罔顶部展示的是这段时间内该公司股票的周趋势，已经过标准化处理。图底部展示的是在以周和月为单位的周期里，用其中的百分比读数标明该只股票每周的收盘价比前一周高或低分别所占的时长比例。我已经用箱体凸显了股价上升的最高概率时期，这些时间窗口可以很可靠地显示一系列具有更高股价的周数。我们知道，这些时间窗口往往显示出更高的价格，因为在图表底部的百分比读数表明价格有一个上升的动作。
你可以从11 月的百分比读数中看出，它们均为60%甚至更高，同时还有一个箭头指向为上。这是一个统计事实，它是根据这一股票在11 月及整个一年的实际历史数据和行为做出的。因此，这不是一个假设或是解释。显然，明尼苏达矿业与制造公司股价没有在11 月上升100% ，但基于该股票多年以来的历史行为，这种可能性是显著存在的。可以将这些信息与你所学到的东西，或者是你正使用的与那些和传言或猜想相反的统计事实进行对照。
这个图也显示了从5 月后期到6 月中旬这段时间股价的上升运动，不过这也会引起一些争议，因为这只股票历史数据的时间跨度并不足以得出一个可靠的结论，我们从历史数据研究推导出的事实，比交易员通常使用的要有用和客观得多，而那些渴望进行类似研究的人可以充分利用股票和商品的价格数据。无论他是想寻求每日、每周、每月乃至盘中的价格，都有可用的数据，并且可以进行测试，以确定他所想要使用的任何方法或概念的历史有效性。请记住，我们不是在寻找百分之百可靠的模式，因为它们是不存在的。如果我们发现这样的模式，那么很有可能的是，我们还没有足够数量的重复次数样本以便形成一个良好的统计检验。
寻找模式的过程受几个方面的限制，如搜索方式的使用和我们搜集的历史数据的长度等。这是其中一种模式。一些声称可靠的模式确实存在的说法，仅是基于他们相信一个事实，即市场中是存在着秩序和可预测性的。这是无视所谓的随机漫步理论，这个理论的要旨在于，市场的行为是一个随机事件，试图预测市场趋势和价格的行为都是徒劳的。这个课题是学术界需要钻研的主题，与我们的目的并不相关。我提到上述观点的主要原因是，我们的程序开始于一个设置，并需要进一步深入探寻，当我们了解到任何设置不是都百分之百可预测的时候，我们需要移动到下一步骤， 一个触发点。
触发
每一个好的设置都需要一个好的触发点。大多数交易员使用"时间指标"这一术语来表示买入或卖出的特定信号。在我的交易模式中，如果一个定时触发没有一个模式来支持它从它得出的结果精度将会不够格;换句话说，设置必须与触发结合使用。如果一个特定的设置表明，一个短期或长期交易行为可以被执行则我必须等待设置的触发点的到来才能执行。一些交易员使用如"确认"这一术语来定义触发点。如图3-2 所示的设置一例，需要一个触发点以提高其精度。这一特定股票的股价在11 月中超过60% 的时间内都为上涨的事实并不是那么充分，除非我满足于这个程度的精度。我的目标是尽可能地提高精度至最高水平，这个目的显而易见，就是获取利润。触发工具允许我采取有效的设置，即触发点使设置生效，并继续进入到下一步。
一个对特定市场执行购买的设置或模式，必须同时伴随着一个购买的触发点; 相反，一个卖出的设置也必须伴随着一个卖出的触发点。正如在设置的例子中，触发点会有许多。许多交易员不明白的一点是，今天使用的大多数触发点或时间指标都是基于价格，只是简单地反映出标的物的价格趋势是什么。传统的触发点或时间指标工具，如移动平均值，根据标准的规则，在使用时往往呈现出非常低的精度。这一事实很容易通过统计学证明。对于传统使用的移动平均方法来说，有一个事实是，收盘价的移动平均值的准确率通常小于30% 。从长期来看，许多以移动平均方法为基础的系统都赚钱了。这是一个好消息，但坏消息是，在这些系统中赚钱的过程中，交易员往往会遭受大量的、连续的损失甚至严重的资本消耗，除非你是使用了一千以移动平均为基础的系统，同时采用了与一般交易员可得的显著不同的规则和功能，否则我建议你避免直接使用这类系统，因为结果可能令人失望。
为触发点如何生效来举一个例子再来看看明尼苏达矿业与制造公司的股票，选择11 月作为设置流程，这意味着，当我进入11 月以后，我将需要触发点使设置生效。鉴于该设置是希望最可能在本月上旬附近为了某些时点购买股票，我将基于该设置开始寻找一个买入股票的触发时点，设置如图3-2 中所示。
在工作中，我通常使用的定时触发点之一就是动量指标。在这里我们先把"什么是动量"放一放，我将探讨的是动量如何在上升趋势中触发多头的买入行为，而这一趋势是设置明显告诉我们的。图3-3 中，在图的底部显示了明尼苏达矿业与制造公司的动量对比图。以我的时间规则规定，买入设置只能在动量为正时才被触发，此时为进入股票的最佳时间窗口。3M 的股价图表告诉我们，根据历史数据，这通常会发生在10 月下旬或11 月上旬。据此设置和我们所得到的信息，我到明尼苏达矿业与制造公司图表中开始寻找一个买入触发点。
后续跟随
我的交易模型的第气部分是后续跟随这个术语很容易令人联想到这一步骤只包括了如何使利润最大化的策略。但情况并非如此，后续跟随由两部分组成: 首先是管理风险，通常被称为止损，第二才是利润最大化策略。
大多数日内交易者所犯的错误，都是抢了很多短期而微小的利润和承受了较以前漫长又庞大的损失。在这一天结束的时候，他们的盈利交易次数的百分比可能大大高于他们遭受损失的次数的百分比，但总损失之和往往超过总利润之和。这是一个经典的例子，说明百分比的准确度很可能是不真实的。准确度罔然重要，但更重要的是在所有交易中盈利的平均值比损失的平均值要大。对于日内交易者，或甚至是对任何其他交易者或投资者来说，能在这个游戏中取得胜利的法宝，就是有一个利润最大化的策略，这将给他们带来很大的有盈利的交易。
在这本书中，我所讨论的每一个方法的利润最大化策略各有不同。我喜欢以3 的倍数为单位进行交易，如交易期货时，会交易3 个合约、6 个合约、9 个合约或者在股票买卖中以300 股、600 股、900 股为单位来交易等。我这样做是用更快速、最小化甚至消除风险的方式来减仓，同时也允许灵活地最大化自己的利润。我的交易模式的核心包括两个中心主题:危险区、最后三分之一的追随停止策略。
危险区
我把危险区定义为以下这段时间，即从进入一个交易开始的时点至达到该交易的第一个目标的时点为止。对于任何给定的交易，第一个目标或者利润目标因与促使我们进入该交易的最基本方法相关。设置第一利润目标的目的在于落袋为安，同时也提供了减少损失、将损失有效地降至零的机会。在进行任何一个交易之前，我们都要明确我们的亏损风险以及确切的利润目标。通过在第一利润目标的价位下达一个指令以减少部分仓位，这个做法使我们在多数情况下，能在减仓时维持部分利润，同时在持有剩余2/3 仓位时更好地锁定了利润，基本上消除了风险。
利润最大化策略
在投资和交易的日常业务中，"日内交易"常常被戏称为是"以亏损作为结束的一天"，对那些从来都没有日内交易过的人们来说，这个定义看起来可能很幽默但它即可悲又真实地道出了事实真相。许多日内交易者放任其损失而往往在一天结束时没有及时止损退出交易。按定义严格来说，日内交易即一个交易日内必须了结关闭的交易，无论你将这一天定为23 小时(通常货币期货的交易日时长)或是更短的时间，日内交易是在交易时段结束时结束的。然而，一些不熟练的和散漫的交易员拒绝在当天收盘时了结损失，这通常会导致在未来的某一时刻更糟糕的损失。
另一方面，在日内交易中快速获利可能也不是解决问题的办法。为了弥补亏损一一这是交易游戏的一部分，你在盈利交易中获取的利润需要尽可能大。俗话说，你的80% 的钱来源于你20% 的交易，这在日内交易以及更长期的交易中都是成立的。
STF 交易模型的优点
如果我能在这本书中教你一件事，那就是设置、触发和后续跟随的这一套简称为STF 的交易模型。我相信，如果你了解和掌握STF 交易模型的概念与应用，你将比其他大多数日内交易者领先许多。内化STF 的概念并真正将它应用于每日的交易中，你将知晓利润和损失、成功和失败、理解和挫折之间的差异。我相信，成功和失败的交易者之间的区别，与他们的交易模型的使用显著相关，作为本章的总结，我列出无论你交易什么品种或使用什么定时方法，在应用STF 交易模型时均有的有利之处:
1. STF 模型将帮助你更具有组织化。如果你是组织化的，你会做基于特定系统相关的交易，而不是那些被情绪驱使的随机交易。
2. 如果你在交易决策的过程中犯了一个错误，而你的处理流程是基于STF 模型的，那么你将更容易发现你在哪儿和什么时点犯了错，并更迅速地解决它。
3. 如果将STF 模型作为所有交易的筛选工具，将使你避免那些不满足流程化运作和不符合客观标准的交易。
4. 由于利润最大化的策略是为了实现巨大的利润，采用STF 模型使你的交易更有利可图。
5. 持续使用STF 模型，你会避免基于谣言、直觉、提示、情绪或其他非系统相关的因素干扰一一只有这样，你才会为向己节省大量的资金投入，同时消除不必要的挫折感。
6. 最后，应用STF 的模型时，你会看到你的结果与你的行为息息相关，你会很清楚你曾做了什么以及为什么你会那样做一一太多的交易者不知道他们为什么在一个特定的交易中损失了钱，他们损失在无法学习经验和教训 。
STF模型不仅能让你实现一个简洁、客观的交易计划，还让你有机会来确定你在哪里出了错，以及你的损失是否为交易系统内生的一部分。这又回到了我之前提及的，所谓的"聪明的损失"和"愚蠢的损失"。STF 模型将作为你的向导，将愚蠢的损失最小化、将利润最大化，在帮助你提高交易准确度的同时，最大限度地提高你的底线利润。