从概率角度考虑问题(2)
图4-3中的柱状图按2%的横向间隔分为诸多档次。一个个条柱代表相应档次所对应的月数：比如，右半边第一个条柱表示回报率在零至2%之间的月份共有多少个，下一个条柱代表回报率在2%~4%之间的月份共有多少个，依此类推。请注意，这个柱状图的形状类似于上面的那个身高正态分布图。不过也有一个显著的差别：这个图的形状向右侧延伸了较长的距离。这段延伸代表的是业绩较好的月份，在统计学上也被称作歪斜，或者肥尾。
图4-4中的柱状图则代表着这些交易本身的分布状况。左侧部分是赔钱的交易，右侧部分是赚钱的交易。注意，每一个部分都有两种纵向刻度，一种是左右两端的数量刻度，另一种是中间的百分比刻度，范围是零至100%。图中的两条累积分布曲线从中部分别向左右两侧延伸，从零一直上升到100%。
在左右两端的数量刻度上，每一格代表着赔钱或赚钱交易的20%。比如，在左端，第五格代表3746个赔钱的交易，占所有赔钱交易的100%。这意味着在22年的测试周期内共有3746笔赔钱的交易。在右侧的图中，赚钱交易共有1854个，占赚钱交易的100%。
图中的条柱代表着不同R乘数（R-multiple）的交易各有多少。R乘数就等于一笔交易的利润除以这笔交易的风险投入，这个概念由交易者查克·布兰斯科姆（Chuck Branscomb）发明，是在不同系统和不同市场间比较交易结果的一种简易方式。（范·撒普在《通向金融王国的自由之路》中推广了R乘数的概念。）
举个例子。如果你在每盎司450美元的价位买了一份8月份黄金合约，止损退出价位是440美元，那么你的风险投入是1000美元，因为450美元与440美元之差（10美元）乘以一份合约所代表的黄金数量（100盎司），等于1000美元。如果这笔交易赚了5000美元，那么它就是一笔5R交易，因为它的赢利是风险投入（1000美元）的5倍。在图4-4中，赚钱的交易按1R的问隔分为不同档，赔钱的交易按1/2R的间隔分档。
在这个图中，赔钱的交易远多于赚钱的交易，这看起来或许有点奇怪，但实际上这是趋势跟踪系统的一个非常正常的现象。然而，尽管赔钱的交易有很多，但这个系统能保证大多数赔钱交易的损失额都接近于正常水平，也就是1R的入市风险。相比之下，赚钱交易的利润却远大于入市风险，有铅笔交易的回报在入市风险的10倍以上。
这对我们的海龟思维有什么启示呢？
海龟们永远不会知道一笔交易最后会赚钱还是赔钱。我们只知道交易结果的大致分布形状——与上面几个图非常类似的形状。我们认为，每一笔交易都有可能赚钱，但可能性最大的结果是赔钱。我们也知道，有些交易会得到4R到5R的中等回报，有些则会是12R、20R甚至是30R的大捷。但最终看来，胜利的成果足以弥补失败的损失，我们总会赢利。
因此，当我们进行一笔交易肘，我们不会根据这笔交易的结果来评判自己的能力，因为我们知道最大的可能性是赔钱。我们从概率角度考虑问题，正因为如此，我们在面临巨大的风险和不确定性时依然信心十足。
像海龟一样思考
1.重要的是现在：不要对过去念念不忘，也不要去预测未来。前者对你无益，后者是徒劳的。
2.从概率角度考虑问题，不要预测未来：不要试图作出正确的预测，唯有使用概率对你有利的方法，你才能在长期内获得成功。
3.对你自己的交易结果负责：不要把你的错误和失败归咎于其他人、市场、你的经纪人等。要对自己的错误负责，从错误中学习。
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