每种理论和模式都有其存在的合理性

 

交易体系是指由交易的各个步骤或者环节，按照某个逻辑链条整合成的一个整体或者说系统，每个步骤或者环节的特性必须与整体契合而非排斥，并且这个整体或者系统是有效的。交易体系（或者说系统）必须是一个完整的交易规则体系，必须对投资决策的各个相关环节做出相应明确的规定，并且规定必须是明确的、客观的、唯一的。

 

一个相对完整的交易体系应该包括品种选择模块、资金管理模块、入场时机选择模块、头寸管理模块、出场时机确定模块、风险管理模块等。

 

四类常见的交易体系

 

交易体系有不同分类方法，依据交易入场策略（交易理念），可分为以下四类。

 

体系之一：趋势跟随交易。趋势跟随系统盈利的假设是股票或者期货市场正在形成一个较强的上升或者下降趋势。通常意义下，我们认为较强的上升或者下降趋势是指价格沿着大于35度角的上升或者下降通道运行，并且回撤较小。比如在上升趋势中，调整幅度较小并且获利平仓盘不明显。

 

从历史数据来看，市场在30%—35%的时间内处于趋势行情中。在趋势行情中，通常有某些因素导致投资者更为贪婪(在上升趋势中)或者更为恐惧(在下降趋势中)。投资者的这些极端情感和行为往往导致市场价格快速变化。趋势跟随系统就是利用这样的优势，往往能够在较短的时间内获得丰厚的利润。

 

趋势系统主要有摆动系统、当日交易系统、动能系统或者其他较快节奏的交易系统。止损往往伴随着各种趋势交易系统，因为趋势交易系统的理念就是不断亏小钱以捕捉几次赢大钱的机会。因此，作为趋势交易投资者，你必须具有承受这些风险的能力，并且有足够多的资金去抵消这些交易损耗。

 

因此，趋势交易系统的最大制约因素就是其只能应用于市场出现趋势时，尽管目前来看市场大概只有30%的时间处于趋势状态。如果交易者尝试将趋势系统应用于快速振荡行情中，那么他们一定会连续亏损直至退出。假设交易者不能认识到市场是否适合趋势交易，那么他们将会损失大量的金钱和时间。

 

体系之二：反趋势交易。反趋势交易系统是与市场的主流趋势、长期趋势相反交易的系统。反趋势，顾名思义就是交易与趋势相反方向的策略，是在认定市场进入超卖或者超买状况下持有相反的头寸。一般来说，振荡交易者、日内交易者、短线交易者是反趋势交易的主体。反趋势交易者通常在趋势转换前做出预判。

 

与趋势交易系统或者突破交易系统相比，由于反趋势交易系统是逆向交易，因此通常伴随更大的交易风险。所以，作为反趋势交易者，必须具备更好的止损素质或者止损策略。这是因为主流趋势往往是势不可当的，而反趋势的交易机会瞬间即逝并且带有更为严重的投机倾向，很有可能存在连续做错方向的情况。

 

体系之三：突破交易。突破交易系统适用于市场在建立调整平台之后，在没有任何先兆的情况下，价格突然向上(或者向下，但是向上突破的交易系统使用更为广泛)运行的情况。在投机氛围并不浓厚的情况下，市场基于本身的内在价值往往会构筑一个平台或者说箱体。之后，交易者尤其是大户根据基本面的突变会抢入很多筹码，这就使得价格突变上升并且加速上扬。

 

突破交易系统与趋势交易系统相比的优势在于，突破交易系统可以应用于无趋势或者剧烈振荡的市场中。但区别于趋势跟随系统，它在具有强烈趋势的市场中表现并不尽如人意。因为在强烈的趋势市场中，并不存在很明显的箱体形态。

 

根据无趋势市场或者箱体市场的特性，一般我们把止损点设置在箱体的上方(如果向上突破的话)。与趋势跟随系统相比，这样的设置有较好的支撑位。趋势跟随系统很可能存在连续错误的情况，而突破系统较少存在。根据统计，突破交易系统在40%—50%的时间中都是有效的。

 

体系之四：价格区间交易。价格区间市场有别于无趋势市场，处于该状态的市场振荡幅度较大并且有明显的最低和最高值。因此既不适用趋势跟随更不适用于突破系统，通常认为最小波动区间至少有10%才能称为价格区间市场。

 

价格区间系统是利用在价格区间内波段循环的特点，持有头寸直到最高价被触发，然后卖空头寸等待股票价格下跌。价格区间系统交易者在价格上升时买入，在价格下跌时卖出。在市场处于价格区间状态下，这是一种完美的盈利模型，并且能为有经验的投资者带来丰厚的利润。

 

价格区间系统的局限性在于：首先市场通常不处于一个价格波动区间内，除非正处于一个特殊的经济时期；其次价格波动区间不会总是精确的，可能本次的高点比上一次高，也可能比上一次低。价格区间交易者总是默认为价格的走势会重复之前波段的走势，因此这种类型的交易者需要大量的市场经验。统计表明，价格区间系统在20%—25%的时间内是有效的。

 

理性分析自己的个性特点

 

对于如何创建适合自己个性的交易体系，我们认为应该首先分析自己的个性特点，理性认识自己擅长的领域，然后学习、吸收和借鉴他人的交易经验，形成自己的交易体系，有可能的话还可以利用工具来完善自己的交易体系。

 

交易的目的是为了赚钱，赚钱的目的是为了进一步提升生活品质。所以，交易不能以降低生活质量为代价，如果我们选择的交易模式让自己整天提心吊胆、夜不能寐，那就得不偿失。因此，适合自己的交易体系应该是与自己个性、习惯、关注点能够充分契合的交易体系。我们应分析自己的性格特点，看自己适合什么样的交易模式。性格特点主要包括风险偏好、做事习惯等。

 

一是风险偏好：“激进”还是“稳健”。不同的行为者对风险的态度是存在差异的，一部分人可能喜欢大得大失的刺激，另一部分人则可能更愿意“稳健”。根据投资体对风险的偏好将其分为风险回避者、风险追求者和风险中立者。

 

有些人属于偏好高风险的激进型风格，愿意承受较高风险，但希望一年内能有非常高的收益，那么，这类人就应该选择单方向的投机策略，而且持仓比例要足够高，抓住一波行情时期望获取尽可能高的收益，但也能承担判断失误时可能出现的高风险。

 

而对于风险厌恶型的投资者，希望能够追求稳定的收益，即风险较小，哪怕收益较低都可以。那么套利交易、日内轻仓短线等低风险的操作模式更适合这类投资者，相反，让其做重仓隔夜的单边交易，晚上很有可能睡不着觉，而心态不好导致投资失误的概率非常大。

 

二是行事风格：“杂家”还是“专家”。“专家”习惯集中精力在某一领域做事，而“杂家”则喜欢同时涉及多个领域做事。这些风格习惯表现在交易领域，就是有人只盯着某类股票或者某个期货品种，而有人则会同时关注不同的投资工具和领域。专注于某一较小领域的投资者，在构建交易体系时就可以花较多的时间和精力关注细节问题，将涉及该领域（或品种）独有的特性挖掘出来，将交易体系做得很精细，而关注领域较多的投资者则应该侧重于抓重点问题和环节，过于拘泥于细节则会越抓越乱。

 

理性分析自己的擅长领域

 

要理性地认识自我，分析自己擅长的领域。擅长的领域包括交易工具、交易品种、投资逻辑、资金管理方式等。

 

一是擅长的投资工具。根据自己的专业知识、工作经历背景，理性分析自己擅长的投资工具，是股票、债券还是期货等其他衍生品交易。投资工具不同，则交易规则、交易技巧、资金管理模式等会千差万别。比如期货是保证金交易，交易的标的是金融指数或者大宗商品价格，其资金运作特点与加仓方式与股票会有较大差异。一些长期做股票的投资者，善于价值投资操作模式，即股价低于某个参考值后，则会逐步建仓逢低买入，并做好长期持有的准备，但此种模式移植到股指期货上时，往往令很多股票高手“折戟沉沙”。

 

因此，应该操作自己擅长的投资工具，“非熟不做”。做交易时，心态最重要，在交易前要花费大量精力来研究分析影响价格的因素，这些准备工作在交易中更多的是起到增加持仓信心的作用。如果是不熟悉的工具，尤其是一些期货品种，在价格的波动中很容易被“洗”出来，往往是看对方向却亏了钱。

 

二是擅长的交易模式。交易模式的关键环节包括进场策略、持仓周期、头寸安排等。我们要根据自己的性格特点，以及历史的交易情况，来固化我们擅长的交易模式。

 

在交易初期，我们会不断尝试各种模式，但慢慢会发现，我们对其中某一种模式更有亲切感，盈利的概率更大。那么我们就应该以此种模式为基础来梳理、构建、完善自己的交易模式。比如，进场时，倾向于短线交易，选择15分钟或者更短周期的K线来分析行情；进场策略上，倾向于选择振荡收窄后的突破时机进场；资金分配上，倾向于低风险，初次仓位20%以内，初始亏损1%或者收益回撤1%平仓等。交易体系的每一个模块都应该是我们擅长的，或者说与我们的个性特性相辅相成的，只有如此，才能构建一个相对稳定的交易体系。

 

在学习和实践中不断完善自己的交易体系

 

交易是一个需要花精力和时间勤奋钻研学习的事情，我们要不断学习和借鉴他人的交易经验，发现自己交易体系的不足并不断改进。首先，要研读关于交易的经典著作。对于与自己个性契合的交易著作和模型，要系统读上多篇，并在一些细节上反复揣摩。其次，要坚持简单实用的原则来借鉴。在交易体系上，越简单越容易操作，也越容易固化，适应复杂行情的稳定性也越好。再次，要多与他人交流，但不能盲信他人。要通过多与外部交流来获取更多的信息，发现自己交易体系的不足之处，但在交流中要对意见和建议仔细辨别，并非所有的意见、建议都是适合自己借鉴吸收的。最后，要借助工具建立和改进自己的交易体系。随着量化工具大量引入到国内，量化交易平台的功能越来越强大，我们可以借助于一些量化工具来验证、改进完善自己的交易体系。

 

目前期货程序化交易平台较常用的有交易开拓者、金字塔、MULTICHARTS、文华财经等，单方向交易或者简单的套利交易可以借助这些平台来实现程序化交易，也可以利用这些平台回溯历史数据来检验自己的交易体系是否有效。此外，还可以借助这些平台来优化自己交易体系的参数。对于一些较复杂的策略，或者需要在较多品种选取交易标的时，比如在数千只股票中按照某一规则选取出部分股票，则可以借助于Matlab等工具来实现交易体系的量化、历史数据回溯、交易端口对接等。但是在运用量化工具时，要注意规避参数过度优化、模型失效等风险。