海龟交易法则13

海龟交易法则13：系统

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，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。

海龟交易法则13.1：不可预知的未来

稳健交易
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。
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。
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。

任何稳健的交易策略都有两大特征：分散化和简化。

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.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。
坚强的生物体
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。

海龟交易法则13.2：稳健系统

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。

任何系统都有更适合自己的市场状态，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。
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
相比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。

海龟交易法则13.3：市场分散化

选择多个不同的市场是提高交易稳健性的最有效的方法之一。市场越多，你就越有可能在至少某一个市场中碰到有利于你的状态。对趋势跟踪系统来说，你参与的市场越多，其中某个市场存在趋势系统的可能性就越大。
这意味着你的资产组合中应该包含尽可能多的市场。它们相互之间不能有太髙的关联性。
排除某个市场的主要原因在于流动性问题，做得越出色，这个因素对你的限制就越大。低流动性的市场也更容易受到价格动荡的冲击。

市场实际上分为三大类，这三大类市场是：

基本面市场：比如外汇市场和利率产品市场。在这样的市场中，价格变动的主要动力并不是交易行为，而是更高层面上的宏观经济事件和影响。
投机者市场：比如股票市场和咖啡、黄金、白银、原油这一类期货市场。在这些市场中，投机者的影响力要大于政府或那些大的对冲者。价格是由市场态度决定的。这些市场对趋势跟踪者来说较难把握。
综合衍生市场：在这类市场中，投机行为是市场的主要动力，但投机程度有所缓和，因为交易工具都是其他市场的衍生物，而这些市场本身也是相应股票的综合体。

无论对哪一类市场而言，同类别中的所有市场都是相同的。你只需根据市场的类型和流动性来作出决策。
交易者记忆效应
金银市场是交易者记忆效应的一个好例子。在我刚人行的那个时候，因为人们对1978年的那次不可思议的大趋势（黄金涨到每盎司900美元，白银也到了每盎司50美元）仍然记忆犹新，在黄金市场上赚钱几乎是不可能的。每当市场稍微有点上涨的迹象，所有人就都开始争先恐后地抢购黄金，这让价格变得太过起伏多变。市场总是忽上忽下，忽下忽上。简而言之，一个趋势跟踪者在这样的市场中很难有所作为。到现在，20年过去了，大多数人都已经忘记了1978年的光景，所以2006年春季的那次行情远比以前更容易把握。如果你只是对比一下走势图，你就会觉得黄金市场本身变了样。
市场分散化往往会受到资金量的限制，因为在可以接受的风险水平下同时进人多个市场是有一定的资金要求的。成功的对冲基金之所以比个人交易者更加游刃有余，大交易者的表现之所以比小交易者更加稳定，这就是原因之一。

海龟交易法则13.4：系统分散化

除了不同市场上的分散化，你还可以通过系统分散化来加强稳健性。如果同时使用多个交易系统，特别是彼此差别极大的系统，交易的稳健性会大大提高。
就像市场分散化一样，系统分散化的局限性也在于同时使用多个系统的大量资金和精力投入，这就是成功的对冲基金与单个交易者相比的优势所在。

面对现实
成熟的稳健策略总是在多个不同的市场中使用多个不同的系统，相比高度局限于少数市场的少数系统，这种策略的稳定性要高得多。

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