交易是一种概率游戏还是博弈游戏？

再举一个例子，如何为生而死？假设获胜和失败的奖励相等，例如$ 100。

是什么可以使这款游戏更具吸引力？好吧，如果你在投出3、4、5或6时赢了，而在投出1或2时输了，那又很明显。如果玩得足够长，很明显，你将赢得很多钱。
这次，你不会获利，因为获胜的赔付大于损失，而是因为你获胜的可能性大于损失。随着时间的流逝，你期望赢得三分之二的时间而失去三分之一的时间。你的期望值为每投33.33美元。（想想30投掷，你赢了20次，输了10次。你将赢得2,000美元，输掉1,000美元，获得1,000美元的利润。1,000美元，超过30投则是33.33美元。）
这两个简单的示例向你全面介绍了交易游戏。你知道你只能赢得期望值为正的游戏。你可以通过（a）增加获胜与损失的大小，和/或（b）增加获胜与失败的可能性来提高期望值。
你知道，具有良好正期望值的获利策略在某些情况下会亏本，但会出现亏损。
那么，这一切告诉我们如何交易？请考虑以下几点：
· 你的策略必须重复且一致。如果每次交易都做不同的操作，则将无法准确定义系统参数。（如果你是一位能够凭借自己的直觉发大财的天才，我向你表示祝贺，你当然也不需要我提供任何帮助。对于我们其余的人，我们需要定义一个或多个有利的策略，并在任何时候始终如一地重复它们我们有机会。）
· 每当你进行交易时，你都需要知道获胜的可能性。（知道获胜的可能性后，你会自动知道失败的可能性。）这在现实生活中很难掌握。抛硬币很容易。显然，获胜的概率为50％。但是，采用市场策略时，该概率在直观上不会很明显，因此你必须找出一种衡量它的方法。你只能根据历史信息进行衡量，并且不能保证你的估计将来会正确。如果你的估计是基于对市场运作方式的了解的逻辑交易策略得出的，那么你可以更有把握地相信你的估计是正确的。
· 你需要知道平均获胜交易的大小和平均亏损交易的大小。根据你的策略，这可能是定义明确的，或者你可能需要找出一种从历史数据中进行估算的方法（同样要注意，历史不一定会重演）。
· 根据这些数字，你的期望值必须为正。期望值可以通过以下公式得出：
· 期望值=（获胜概率x平均获胜）–（损失概率x平均损失）
· 在我之前使用的掷骰示例中：获胜的概率= 2/3; 损失的可能性= 1/3; 平均获胜和平均损失均为$ 100。
· 因此，期望值= 2/3 x 100 – 1/3 x 100 = 66.66 – 33.33 = 33.33。
· 请记住，这意味着随着时间的推移，你每次玩游戏平均可获得33.33美元。
· 你知道从小样本中收集的统计数据价值不大，而且具有良好预期的策略几乎可以肯定会连续几次出现亏损。这样的运行只是一系列结果中的随机波动，从长远来看，将恢复为统计规范。
· 由于预期会出现不良运行，因此在确定玩游戏所需的资金量时，必须预见到不良运行。
· 任何策略的重要组成部分是获利的机会。一个提供很少机会的好的策略可能比提供很多机会的普通策略的利润要低得多。
考虑一下赌场老板或你当地的博彩公司。如果他们的一位客户赢得了巨大的胜利，他们就不会自责。如果几天没有盈利，他们就不会更改整个商业计划。他们在经历了一些损失之后就不再修改自己的游戏规则。他们知道赔率对他们有利，从长远来看，他们的利润得到保证。
如果你真的可以内化本文中的简单概念，而不仅仅是阅读和理解它们，那么你对期货交易的态度将更加现实。你可能会预期会发生一系列损失。你不会放任自己，因为你错误地押注了毕竟基本上不可知的东西。
你了解，如果你随着时间的流逝而采取一致的行动，并注意动用足够的资金来渡过不良时期，那么从长远来看，只要你的战略具有可盈利的期望，你就可以盈利。
要在交易游戏中获胜，你需要一个积极期望的策略。确定期望值的系统参数是中奖概率，平均胜利的大小和平均损失的大小。
你应尽可能经常一致地应用此策略，而不会发生变化。从长远来看，积极的期望可以肯定自己的利益，尽管会有不好的结果会导致短期损失，但利润仍会增加。
当你看诸如扔硬币或掷骰子之类的示例时，很容易看出获胜的概率是多少，但是在实际交易情况下，远非如此。确定系统参数的唯一方法是通过市场行为样本估算它们。
通常的做法是获取历史数据并对策略进行回测以查看其过去的执行情况，或者通过在测试期间进行纸面交易来进行。无论哪种情况，你的目标都是获得系统参数的可靠估计。
有一些重要的警告要强调：
· 小样本提供的系统参数估计不可靠！你的测试期至少应包括20笔交易，最好是50笔或更多。
· 策略可能无法在所有市场条件下都有效。如果你在市场条件变化的不同时期（牛市，熊市，横向市场）对策略进行回测，则参数估计将更可靠。
· 最大的陷阱是曲线拟合。
· 当你在策略中定义规则以优化在测试期间获得的结果时，就会发生这种情况。如果你查看任何特定的历史数据集，则通常可以指定交易规则，该规则会产生在该时期内应用的出色结果。（如果只有我们可以在过去进行交易，我们都会变得富有。）
· 曲线拟合策略通常可以通过其复杂性以及大量规则和例外来识别。
· 曲线拟合是很自然的事情，因此，谨防它是至关重要的。问题在于市场是无限可变的，并且根据一个时期的数据进行优化的策略在其他时期不太可能表现良好。
· 曲线拟合的另一个问题是系统参数的样本估计不再准确，因为它们是经过有意优化的。
· 避免曲线拟合的最佳方法是根据交易思路定义策略（我将在以后的文章中介绍其中的一些策略）。可以独立于过去的数据制定基于市场运作方式或其他交易者对某些事件做出反应的思想的策略。如果你随后对该策略进行回测，则结果将无法进行曲线拟合。
· 但是，如果你根据测试期间的观察结果决定对策略进行调整，那就该提防了。你所做的任何更改都必须具有合乎逻辑的交易原理-否则你将陷入曲线拟合陷阱。