首先感谢本次的邀清回答，在回答此问题之前呢我想先讲述下我的一位在外汇行业泡了十年的朋友。自从他接触EA后，只要哪里听说有EA，他都会想方设法地弄到观察账户。如果账户表现不错，他会不远万里地去找到EA的开发者或使用者；进而，他会拿出数千和甚至数万美金让交易员去测试。多年下来，他在EA上砸过的钱已经数百万，全国各地的EA高人基本上也被他见过了。但是，他坦率地说：直到今天，自己也没有找到一款能够长期持续赚钱的EA。

　　他甚至连续跟踪某个账户将近两年，一直稳定赚钱。但是，突然有一天，账户爆仓了，数百万美金灰飞烟灭。尽管遭受到无数挫折，但他寻找“圣杯”的信念依然坚定。至今依然经常会发给我一些账户，让我对其交易策略进行评估。

　　自从有了自媒体之后，朋友圈、公众号及微信群里晒账单、晒账户以及历史回测记录大兴起道。一个个赚钱如此之神勇，基本上没有人亏钱。这显然与实际情况完全是倒挂的。实际的情况是：尽管越来越多的人在用EA做交易，但最终的结果，仍然是绝大多数人亏钱！

那么，我们就要反省一下，到底为什么会亏钱呢？不是说EA可以克服人性的贪婪与恐惧，可以严格遵守纪律，可以24小时不知疲惫的工作。用了EA后，为什么没达到提升交易业绩的效果呢？

　　关于这个问题，目前业界存在两种针锋相对的观点：

　　一种认为是EA本身的问题。也就是说，是EA没设计好，它不能广泛地适应各种行情。这种观点认为，我们能在世面上看到的那些EA，都是垃圾EA，根本不可能真正赚钱。那些真正能赚钱的EA，往往是机构花大力气研发出来的，根本不可能流传到市面上来。

　　另一种观点认为，世界上本来就不存在适应各种行情的“圣杯”。任何EA都会有适合它自己的行情，关键是交易者能不能够把EA运用到与其相匹配的行情上。EA本身并无好坏，关键取决于用EA的人。用的好，EA是提款机；用不好，EA是绞肉机。

　　目前，后面一种观点逐渐占了上风。越来越多的人认识到，与其花无限的精力去寻找或者研发一款类似“圣杯”的EA，还不如花时间研究把一款普通的EA用好。但是，这个观点也存在一个悖论：如果我们真的能够判断未来的行情特性，那么用手工交易也应该会取得不错的业绩，用EA交易有又多大的必要性呢？

　　由于第二种观点依然把人的因素放到了十分重要的位置，因此，它倾向于积极的人工干预。人工干预虽然有时能够化解风险，但是却破环了EA严格执行的规则性、纪律性，有时候甚至反而会制造麻烦，引发风险。比如，很多人都知道马丁策略存在爆仓风险，在必要的时候会采取减仓、锁仓或者止损等人工干预措施。但如果干预的时机不恰当，会因为干预而引发新的风险，致使本来可以通过市场自己化解的风险变成一种现实的亏损。

　　所以，人工干预的度很难把握。人工干预把交易的结果与人的经验、技能绑定在一起，而人的经验、技能等因素因为个体原因存在巨大的差距。因此，这种交易的业绩无法回测、预判，也无法复制。

　　如果从第二种观点出发，我们就不难检视到，目前市面上大多数人用EA最终不赚钱还是用EA的人存在问题。具体说来，体现在以下几个方面：

　　（1）没有很好的手工交易的经验积累，对于市场行情的整体把握能力非常欠缺。EA可以帮我们判断方向，帮我们下单，帮我们做资金管理，但是EA给出的建议并不必然都是对的，有时候是明显错误的，这个时候需要交易者结合当前的基本面和技术面，对信号进行一些过滤。当账户已经出现比较明显的风险的时候，还需要交易者有能力依据过往的交易经验来对风险进行必要的处理。

　　因此，一个完全不懂手工交易的操盘手，是做不好EA交易的。他们如果随意的参与了EA交易，亏钱也就不足为怪了。

　　（2）对于EA的性能不熟悉。不少EA使用者也有数年交易经验了，对市场的整体研判能力还是不错的，但用EA做交易依然亏钱。这是什么原因呢？这主要是由于他们不太了解、熟悉自己所用EA的性能。比如，一些喜欢做震荡行情的交易者，可能会偏爱使用马丁格尔（Martingale）类的EA。

　　他们用这种EA会在相当长的一段时间内跑得很好，如鱼得水。但是，他们不知道自己所用的这类EA后续的开单距离、加仓手数、所占用保证金比例、可抗的风险点数、平仓逻辑等。一旦趋势行情出来，他们才突然发现，原来实际的风险比他们预想的风险要大得多。这种因为不熟悉、了解EA性能而亏损、爆仓的交易者不在少数。

（3）违背了EA设计的初衷。很多EA的初始设计理念其实是很好的，如果按照初始的设计的理念去做，是可以做到赚钱的。比如，趋势类的EA，有的以４小时、日线级别的K线图为基础设计，它可以避免在小周期内频繁的无序波动，降低止损的频率，当真正的大趋势来了后，它是可以赚钱的。还有马丁类的EA，有的也是以极大的均值偏离作为入场点，价格的回归概率极高，用好了也不至于亏钱。

　　但这类EA由于信号出现的频率极低，很可能几周甚至一、两个月不出信号。而且年化收益也偏低，一般都在10-20%之间。这样的设计理念，对大资金来说尚可接受，但对于市面上绝大多数散户来说，他们觉得这个交易频率太低，收益太少，因此擅自把这类EA用在小周期图形上，有的甚至还用这类EA来刷单。这样用出现亏损几乎就是注定的了。

　　上面这些原因，都是从EA使用者的角度来说的。难道EA本身就不存在问题吗？难道EA真的就没有好坏之分吗？在隔壁老王看来，答案是否定的！市面上众多鱼龙混杂的EA，不但有问题，而且问题大着呢！

我们先来说说什么叫EA，EA是Expert Advisor的简称，中文意思就是“专家顾问”，我们把它说成“智能交易”、“程序化交易”，这只是意译。

　　这个名字你可以去百度一下，它完全是迈达克公司（即MT4平台的软件开发商，俄罗斯公司）独创的，其他任何公司都不这样用。这不是投资界的主流叫法。主流投资界一般都谈“量化交易”、“算法交易”，谁跟你谈EA？与EA能够勉强对应的，就是“量化交易”（Quantitative Trading）。

　　但是，当你去了解“量化交易”的时候，你会发现，他们谈论的与EA根本就不是一回事，他们关心的很多话题，都是我们目前的“EA界”基本上没有谈到的。

　　比如，量化交易非常关注风险控制。他们把“最大回撤率”视为死敌。我记得一位基金经理谈到他投资经理中有一次让最大回撤达到了10%以上，尽管后来他盈利增多了，但他却认为“那是人生的一个污点”。但在我们目前的EA界呢，没有多少人重视这个问题。经常有人晒账户、晒回测，最大回测率都超过50%了，但没有人觉得这是丢人现眼的事。更有甚者，向客户展示的都是“余额曲线”，至于净值去到哪里，好像跟他没有一毛钱的关系。

　　还有量化投资者关心的“夏普率”。在我们EA界，这几乎又是一个知识的空白点（关于“夏普率”的知识请自行百度一下）。MT4的回测报告也不显示夏普率。好一点的交易员，会关心“风险报酬比”，也就是一个交易机会可能带来潜在的亏损与盈利之间的比例。但很显然，“风险报酬比”是一个主观概念，是不科学的。而“夏普率”是以交易的结果来检验一个交易者盈利能力及其盈利稳定性的，是客观科学的。这么重要的指标大家都不关心，难怪都走不出“大亏大赚”的怪圈。

　　另外量化投资者都在谈哪些收益是α因子，谈哪些收益是β因子，这个他们要分出来。为什么要分出来呢？

　　因为这帮量化交易者脸皮薄，就算他们赚了钱，他们也会问自己，这个钱究竟是不是凭自己本事赚的？如果赚的钱属于α，他们觉得脸上有光，那是自己本事；如果赚的钱属于β，他们很不好意思，这个钱本来就是天上掉馅饼、人人有份的，有什么好说的呢！

　　可我们EA界呢，“厚黑学”学得不赖，我们才不管什么α、β，钱都是老子赚的，老子就是有本事。

　　量化投资者都在谈组合投资。怎么样的投资组合能够在风险与收益的配比上达到最完美的结合。也就是说，量化投资者不仅仅是在研究单品种的交易策略，而是涉及到多市场、多品种、多策略的组合、对冲问题。而在我们EA界，目前绝大多数还是停留在单品种的交易策略上。

　　至于说量化投资界把概率论、微积分、矩阵运算、线性规划等高等数学的方法大量的运用到策略模型的开发上，并且已经在神经网络、深度学习等方面走了好长的路，而我们的EA基本还停留在加、减、乘、除以及简单的技术指标、技术图形方面，这种以初等数学算法为核心的交易策略，其市场适应能力就可想而知了。

　　一句话，EA太Low了。

　　也许在10年前，EA还是比较先进的技术。那个时候，中国无论是股市还是期货市场，要用全自动来进行交易还根本不可能，但EA做到了。EA当时主要的立足点就是，把人工交易的手法用程序化来实现。

　　比如，很多手工交易者都爱使用均线交叉来做交易。那么，EA的目的就是让程序来自动识别均线交叉，从而代替人的劳动。

　　比如，有些人喜欢用逆势加仓、平摊成本的方法来做交易，EA就把这种策略程序化，就成了大家看到的马丁类EA。市面上绝大多数EA，都是按这种逻辑在设计的。

　　但10年过去了，市面上的EA还是那些套路。而全球的对冲基金和财富管理机构的交易理念、交易技术发生了日新月异的变化，相比之下，EA真有些昨日黄花的感觉。

　　隔壁老王多年来一直关注全球EA交易策略的发展，但好笑的是，我看到市面上传来传去的EA，很多都与10年前的东西别无二致。实在是可叹！

EA之所以low，一方面是因为行业地位边缘、从业人员的素质相对低下，缺乏高水平的研发人员进入到这个行业；另一方面，也与平台技术有关系。目前在外汇行业占绝对垄断地位的MT4平台，虽然也是一个方便易用、功能非常强大的平台，但与专业的程序化交易策略开发所需要的开发环境来说，这个差距是越来越大。

　　那么，有没有可能突破瓶颈、改变现状呢？我觉得还是有的！而且这个希望也正在到来！

既然EA是迈达克公司的下的蛋，那么，EA发展前景的好坏，与迈达克公司脱离不了干系：只有健壮的母亲，才能生下健壮的小孩。其实，迈达克公司也早就认识到了这一点，所以他们也一直在暗中努力。

　　在MT4平台大获成功之后，迈达克公司并没有自满，他们应该也看到了MT4平台（及MQL4语言）的软肋。在2009年年底的时候，他们发布了MT5平台（及MQL5语言），试图用新的平台把程序化交易带到一个更高的境界。

　　然而，令人大跌眼镜的是，尽管MT5在性能可以甩开MT4几条大街，但市场就是不买账，用户不接受MT5，平台商也不愿意推MT5。这其中的原因很复杂，本文也不打算去探讨。总之，这样一晃7年多过去了，市场还是MT4的天下。

　　当然，迈达克公司对MT5精心打造、升级、更新也没有闲着，7年下来，今日的MT5与当时的MT5也不可同日而语。ＭT5平台及MQL5语言强大到足以令人生畏，在很多方面都可以秒杀MT4平台及MQL４语言。

　　比如，我们目前所用的EA，99%都是单品种交易策略。为什么不能用多品种呢？因为MT4的测试平台不支持多品种交易策略的回测。这样，即便是你有一个多品种策略的开发思路，但由于没有办法用历史数据来检验，开发的成功率会非常低。而MT5平台可以开发和测试同时交易多种品种的EA，这样，多品种、多策略乃至对冲类型的策略开发起来就非常方便了。这个市场空白，有望随MT5平台普及而得到弥补。

　　再比如，目前投资界很多都在谈论“高频交易”。我们传统的EA可不可以做真正的高频交易呢？这个基本上是不可能的。由于报价机制、执行机制及语言逻辑机理等方面的问题，用MQL4编出的EA在执行速度远远达不到高频交易的要求。而MT5平台在执行速度方面进行了大幅度的提升。根据迈达克公内部测试，相比MQL４，MQL５代码的执行速度提高了４－２０倍。相信，随着MT5平台的推广，高频交易这扇门会向EA开发者打开。

　　再比如，我们上回说到目前EA所用到的策略太Low，基本上都属于初等数学的范畴。而高等数学涉及到概率论、线性代数等方面的算法，用MQL4实现起来非常困难！而现在的MQL5里面，有非常丰富的数学函数库，把各种各样的高级数学算法都打包成了函数，光是统计学里的“分布函数”，就有几十种！可以想象，强大的数学工具可以大大的丰富交易策略的开发思路，开发者具有更高市场适应能力的EA。

　　一旦进入复杂的数学模型，计算能力就成为一个大问题。如果运算能力不够强大，就无法测试和优化各种复杂的参数，策略开发就会遇到严重的瓶颈。MT5平台显然为此做好了充分准备，它一方面支持“云计算”，也就是可以通过云网络来获取远程的CPU资源；另一方面，它能够利用OpenCL调用视频卡，使用OpenCL可以让EA策略的测试和优化速度提高上百倍。

　　在这种强大的函数库和强大计算能力的支持下，使用“神经网络”一类的算法来开发交易策略，就不再是个梦想。而“神经网络”的下一站就是“深度学习”，也就是目前炒得火热的“人工智能”（AI）的入口。也就是说，MQL5已经站在了人工智能的风口上。

EA的未来，可能会被AI取代。而AI，才是接近“圣杯”的金融大杀器！就像AlphaGo那样，可以在围棋界连续60场完胜人类。

　　当然，另一种可能是，如果MQL５的EA开发环境十分强大，被业界广为接受，用来作为开发AI的平台，那以后EA的名字不但不会消失，还会发扬光大。因为EA已经涵盖AI了。就像满清虽然灭了中国，但中国的基因太强大了，把满清给同化过来，中国一词就包涵了满清。

　　进入2017年来，迈达克公司坚定不移地推进MT5，并且停止了对MT4的更新。公司宣布将会在未来几年时间年内淘汰掉MT4。可以说，MT5时代的到来，才是EA的出路，EA的希望！

　　各位EA迷们，你准备好了吗？

　　但讽刺的是第一个话题就是我在网上搜的标准概念：

　　由程序员借助一门计算机程序设计语言，通过编写程序交易指令、模拟人类交易员的行为进行下单操作，实现机器自动进行交易的过程。这个我不多说，大家简单看一下就好。

2、智能交易的核心竞争力信息的不对称性（1）不对称性的简单阐述。

　　据说几百年前罗斯柴尔德家族用信鸽传消息做剥头皮交易，而别人只能傻呆呆的在交易所里等着开盘。这就是一种典型的信息不对称。但是信息的不对称性一般会随着时代的发展而消失。

　　例如几十年前，人们做交易只能去交易所，通常只能看到一个报价，几乎没有技术分析可言。但当时有个叫比尔威廉姆的人发明了几套算法，虽然非常原始，是拿着笔在纸上画图计算的，但非常有效，仅凭着一种牛熊算法，做了两个月的标普指数，几乎完胜。而今天，比尔威廉姆发明的那些算法都已经成为MT4官方内置的指标，但现在还存在只要跟着那些指标做就能把市场当提款机的事吗？

　　（2）不对称性的本质市场自相关性。

　　信息不对称性的本质是什么呢？来说一个概念叫市场的自相关性。这个概念是一个研究数学计算机领域的人提出的，用白话讲大概意思就是是否容易找到规律。

　　这幅图是其作者基于一定的算法，统计出标普指数从1951至2013年的走势，蓝色代表自相关性强，红色代表自相关性弱。

　　结论：1998年以前，标准普尔具有极强的自相关性。自1998年之后，自相关性的存在期只占总时间的30%左右，到2007年之后，这一比例下降到了10%左右。

　　分析：在1998年之后随着个人人计算机流行，电子交易普及，市场的自相关性变得越来越差。

　　我们看一个现实层面的事情。索罗斯的量子基金1969年成立，一直到1998年可以说威镇寰宇，但1998年后遭遇重大亏损，在2000年就关闭并转型了，但2008年再次遭遇重大亏损。非常确切的契合了上述结论。

　　拿现在的导航软件里面的躲避拥堵功能来说，躲避拥堵是基于什么实现的？一定是基于用的人相对较少这个前提。假设所有人都在用躲避拥堵功能，如果一个地方很通畅，导航就会让有机会能走这条路的人都来，那不堵也成了堵了。当大家都能应用到这个信息，就丧失了不对称性。

　　再举一个我个人的例子。1998年之前的行情我并没见过，因为MT4最多只能下载1998年起的数据。单说2008年就可以发现明显是个坎儿。2008年之前的行情，用MT4自带的EAMACD改吧改吧勉强还能盈利，但2008年开始行情巨乱，不论怎么改也无法盈利。之前我一直有这个困扰，只知道这个现象的存在，但不知其本质，自从看了市场的自相关性学说，算是明白其所以然，并且知道这种现象是普遍的存在于全世界的交易市场中的。

　　（3）几乎永远的强自相关性可以建立在策略系统的思想上。

　　面对市场自相关性越来越差，我们有什么应对之策来保持信息的不对称性呢？解决方案就是脱离工具化的依赖，去构建完整的策略系统，发掘市场更深度更普适的自相关性。

　　怎么理解呢？好比说远古时代人们打仗可能就是肉搏，后来有了兵器，谁有兵器谁就能打赢，再后来大家都有了兵器，那谁的兵器好一些谁就能打赢，再后来大家都有了旗鼓相当的兵器，谁也没有压倒性的优势，怎么办呢，这时候就该讲究兵法了，就该提高到军事战略战术的层次上了。这就是构建策略系统的思想。

　　那有人会说即便构建了策略系统，智能交易会不会有朝一日又随着时代的发展失效了呢？请大家想一个问题：计算器可以代替算盘，但数理法则永远不变，一加一还是等于二，三乘三还是等于九；武器会更新换代，但兵法的思想永不落伍。

　　所以说，一个东西如果停留在工具的层面上，那一定会随着时代的发展而失效；但如果提升到思想、辩证的层面上，那就很难失效了。

　　智能交易发展到今天，已经不是算法这个层面的事了，它已经是完整的策略系统。何为完整？就好比指挥打仗，首先判断优势够不够，打不打（总体战略以及触发条件），如果打，派多少兵去打（资金管理），怎么排兵布阵（形态技术），万一输了伤亡到多少就收兵（止损），赢了的话是见好就收还是直捣黄龙（阶梯式止盈），如果同时出现了别的战机，就要评估会不会对现有战局造成影响，有没有余力开新的战局，如果有的话，还要把刚才全部的流程再单开一摊执行……方方面面都要考虑进去，这就是完整策略系统的雏形，实际上真的设计执行起来肯定要比这个复杂得多。弄得我的程序合作伙伴跟我抱怨说这玩意儿太复杂了，比他以前编的4G网络的矩阵编程还麻烦。我说这不没有办法吗，现在要没有完整的策略系统怎么赚钱啊。

3、智能交易的几个重要优势（时间有限，只讲三条，实际上包括但远远不限于）。

　　（1）量化最智能的就是做到最傻瓜化。

　　《孙子兵法》里有几句话大概是这么说的：能举起一根毫毛算不上力气大，能看见太阳月亮算不上眼睛明，能听见惊雷轰鸣算不上耳朵灵。善用兵者往往既没有显赫的名声，也没有辉煌的战绩，但每一战必不会有差错。为什么呢？因为在打之前，已经使自己立于不败之地。什么叫不败之地？就是每次交易前，问自己几个问题：基于什么理由交易，这种理由站得住脚的可信性是多少，历史上这么去交易的结果是什么，胜率多少，盈亏比多少，风险预期是多少。做好了这些量化，虽然依然不能保证能赚钱，但一定能保证睡得着觉，因为最坏情况已经被锁定。当你觉得做交易可以安心睡着觉的时候，你的风控水平已经超过绝大多数人了。

　　经常听到有人讲这么一句话：“今天的行情怎么做？”这句话其实信息量非常大：他并不知道今天的行情该怎么做； 但他想知道一件可能只有老天爷才知道的事； 他想去做一个他并不知道该怎么做的行情； 看来他每时每刻都想做交易，永远没有“今天的行情摸不准，前途未卜所以不做”的观念。

　　任何一个交易乃至于赌博项目，都是一种博弈模型。最有效的获胜理念，就是在优势高的时候下大注，优势低的时候下小注或者不下注。落实到方法上，只有等到获胜优势高的局出现时再出手。如果每一局都要玩，结果必死无疑，因为任何游戏的设计规则上平均获胜优势一定是低于50%的。

　　所以说你要把理念、方法、详细原则都明确告诉EA，什么可做，什么不做。做交易不是做杀毒软件，杀毒软件有义务识别出所有病毒，但EA没义务识别出所有行情，只需把行情识别并量化为可处理的和不可处理的，然后专门攻克可处理的，最好能量化到“除了黑就是白”的傻瓜境界。

　　只有绝对的量化，才能看见系统的真相。能自由发挥的东西越多，越不利于发现问题。

　　可能会有心气高的朋友会说，什么都弄那么机械，丧失了智能交易的时髦感，一点都不高大上。我只能说我就没追求过高大上，我的要求很低，只要我的船能平安到达彼岸就行了。做交易就像顺着水行舟，把注意力放在怎么开的更快的人，一般都触礁沉船了，反倒是把注意力放在怎么避开礁石的人，最后能顺着水到达彼岸。这才符合先生存后发展的自然规律。顺水行舟，不沉则进。这句话是我发明的，网上搜不到的。

　　还有人说，交易是一门艺术，法无定法，怎么能限制的那么死呢？这句话我可以同意，但注意适用范围，那是大师的境界，跟咱们没关系。对于普通人，只有可学习性可复制性的东西才有意义。交易可以是艺术，但智能交易绝对不是艺术，老老实实做好量化是踏踏实实赚钱的前提。

　　（2）智能交易有助于帮我们找到人性中的错误，以及指引客观上的最优结果。

　　请看这两套方案，我想大多数人都会选择方案A，不但因为A的最终盈利点数最多，最主要是A有个勾人心魄的一千点大单。我们似乎没有什么理由选择B。

　　但在我搞了几年智能交易后，有一天猛然间意识到了一个一直以来被我选择性失明的事：其实长远来看B方案才更赚钱。

　　两个理由： 大单不常有，想靠大单赚钱，得指望老天爷走出相应行情； 如果舍不得放弃大单，平时就要付出因为试错而多次小幅亏损的代价，因此就没有复利可言。

　　结论：小单有更强的自主性，少赚而常赚的复利效果要比大单更赚得多。

　　其实战绩不需要多显赫，而是要有效。显赫的战绩是市场的恩赐，是追求安全途中的意外所得；但如果把显赫的战绩当成追求目标，不一定能有最优结果，甚至还会导致灾难。

　　那之前这么多年我怎么就没发现这个道理呢？因为决定一个策略流行程度的，永远不是它的收益能力，而是他是否契合人性。

　　说到人性问题，干脆就举一个最极端的例子。

　　当年在华尔街有一只衍生品明星基金，没有任何人相信它会赔钱。因为掌盘这只基金的核心团队是三个梦幻般的人：第一位是诺贝尔经济学奖获得者，这种功底能分析错吗；第二位更不得了，美联储前副主席，这金融政策都是他参与制定的吧；第三位的身份其实才是最厉害的，他是交易产品的定价规则设计者，规则设计者亲自来交易，这不就相当于自己出的考题然后自己答卷吗！这种地球最强阵容也会赔钱有人信吗？可现实还是赔的稀里哗啦。

　　怎么造成的呢，在疯狂的市场面前，这三位还是没把持住自己，为了博取超额利润，交易了自己承担不起的风险，超重仓赌了一把，结果踩了雷。

　　当市场发生一边倒的趋势的时候，就像击鼓传花一样，只要你不是最后那个倒霉蛋，你永远能赚钱。但关键是你要做的不是怎么去证明你绝不可能是倒霉蛋，而是先无条件想好假如你就是那个倒霉蛋的时候你怎么办。当不管情况多么坏，都不会伤及你的元气，你都有办法应对，那你就是立于了不败之地。胜不胜再说，先保证最致命的漏洞不要出现。

　　但正是这三个无敌的家伙，却不可思议的犯着人性中最低级的错误，更谈不上格物致知洞悉自然规律的演化了。最好的笔，最好的橡皮，最好的尺子，就能做出最好的答卷吗？无所谓惊叹，无所谓贬低，这是值得深思的。

　　假如你很穷，给你把左轮手枪，六个弹巢，只装一发子弹但不知道在哪，让你打自己太阳穴一枪，如果没中枪，给你一亿，你做不做？反正我是不做，因为这个损失一旦发生是承担不起的，在这种情况下，哪怕0.1%的概率也等同于100%。

　　交易的第一原则永远是不交易承担不起的风险，但人性似乎总是要和这句话作对。这个例子就讲完了。

　　那么对于刚才那张图，人性表现在哪里？就是人都喜欢大单带来的狂喜，在这个馅饼面前，都不顾一切想要吃到。一千点很爽是吧，但交易不是为了刺激，而是要把收益最大化。如果不是因为智能交易一次次的模拟验算，我可能将会一直被自己的人性蒙蔽。

　　所以说这是智能交易的一大亮点，由科学决定哪种方案是最优，然后由机器去执行；而不是由人性的贪念去决定喜欢哪个，然后再由人患得患失的去执行。

　　（3）智能交易有助于让我们明了交易品种的秉性。

　　就好比每个人都有自己固有的性格一样，每个交易品种也都有它的秉性。摸清了它的秉性，就好制定应对之策。

　　请看这两幅图，如果箭头代表识别出做多趋势，大家觉得哪副图的箭头更有优势？显然是右图。这两个箭头出现的时间一样，算法一样，参数也一样。但是在不同的交易品种上会显现出不同的程度，这就可以折射出不同品种的秉性。

　　我插个题外话。现在有些人，一看到指标，一听到参数，马上就会出来喷修改参数优化什么的都是自欺欺人，他们说的这个道理本身是没错的，永远不能靠不停修改参数来适应市场做交易，这样是没有系统灵魂的。

　　但我的指标和参数，不是干这个用的。这个箭头，不是交易的位置，仅代表识别出趋势，来辅助认识品种的走势秉性。

　　虽然很多人做交易都是堆积指标妄想去找到完美参数，这是当然不对的，但指标和参数绝不该被喷成一无是处的东西，用来摸清各交易品种的秉性方面，它就是很好的辅助工具。比如说通过它我能摸清哪些品种走势相对稳定，哪些品种脾气多变捉摸不定。

　　每个东西都有其长处和短处，我希望大家应该懂得善用其长处，规避其短处；但有些人非但没用其长处，反而整天喷其短处，似乎很爽的感觉，其实只能徒增嗔心烦恼，这个东西如果你觉得没有用，别理就是了，你就去研究你认为有用的东西，别浪费时间在没意义的事上。

　　好，接下来继续正题。

　　我打个比方，如果鱼池里的鱼特别多，那即便钓鱼技术比较一般，也能钓上来很多；如果是一个鱼很少乃至没有鱼的池子，那即便是天下第一高手有什么用。找一个鱼尽可能多的鱼池，是超越于任何钓鱼技术之上的决定成败的根本。

　　拿赌场里的大小点和21点两个项目来说。总体来看，获胜优势都对赌客不利。但大小点每局之间是无关联的，无规律可循，所以这种不利是绝对的，相当于没有鱼的鱼池；而21点每局之间是有关联的，随着已出牌的变化，有可能等到局部优势超高的机会而一击必杀，相当于虽然这个大鱼池总体来看鱼很少，但其实鱼都集中蜷缩在一个角落里，你可以瞅准了捞！（如今的赌场为了对付这种情况，采用发牌机、多副牌、以及随时洗牌的策略，基本克制了21点算牌，但这已经是另外的话题了。）

　　通过用智能交易建模去测试每个品种的秉性，我们就能知道哪个鱼池里的鱼比较多，实现收益的最轻松化，相当于找个最弱的对手打，大家千万别跟自己过不去，找个艰难的品种来做。如果没有智能交易的测试环境，这可以说是几乎不可能做到的。

4、对智能交易的偏见与客观认知。

　　（1）智能交易只是先进的工具而已，做好智能交易的客观定位，不要神化与迷信智能交易。

　　智能”这两个字很容易让人误会成人工智能是一种绝对的智能，企图了解智能的本质。但现今的智能交易显然并不是人工智能的范畴，它只是相对的智能，确切的说是传统交易的智能化，是由人事先给程序输入指令，让程序去执行策略，可以说是一种先进的工具。

　　一旦我们人类对某种东西产生狂热的偏见后，就会神化和迷信它。而当我们去神化和迷信一个东西时，我们就会成为它的奴隶。

　　有了先进的工具，就无敌了吗？举个例子，秦国统一中国的原因是什么？有人说因为秦国有先进的强弓硬弩和冶铁技术。但要论这两项，韩国才是最强，当时韩国的弓弩和冶铁在全世界范围内都可以称为第一，但讽刺的是韩国第一个就被秦国灭掉了。如果要讨论秦国为什么能统一中国，还得从政治、经济、外交、军事乃至运气方面去归结原因，而这不就又回归到整套系统的思路了吗？

　　所以说起决定性作用的依然是系统，工具再先进也只是系统的载体。如果系统本身是赔钱的，那智能交易也改变不了什么。活人拿菜刀厉害还是死人拿冲锋枪厉害？就是这个道理。

　　（2）智能交易的类型选择与辩证原理。

　　我来说一个我的人生观。有人说不管正路还是邪路，能赚到钱就是好路，这个我同意。但正路和邪路有一条本质区别正路会越走越轻松，而邪路会越走越困难。

　　这是两个指数函数图，积累型系统指代的正路，消耗型系统指代的邪路。

　　它们各自有什么特点呢？但凡正路，短时间内可能很难看到成果，但是一旦坚持下去，就会扶摇直上；但凡邪路，刚开始可以突飞猛进，因为可以靠堆资源实现，但是越到后来，虽然依然是前进的，但越来越接近瓶颈而无法跨越。

　　其实正路我指的就是传统交易的智能化；而邪路特指那些靠堆资源而实现的超高频套利交易。

　　为什么这么说呢，因为资源归根结底是有限的，你在堆，你的对手也在堆，道高一尺魔高一丈，到最后就是你付出的努力要比之前多得多，投入的资源要比之前多得多，但能从市场套出利的空间却越来越少，况且须要时刻掌握最尖端的资源来保证信息的不对称性，否则就会丧失优势，累也累死。

　　成功的系统应该是根据有限的资源，创造出尽可能多的价值；而不是依靠无限的资源输入来保证产出，这原理就违反自然规律。

　　因此我还是倡导传统交易的智能化，在原理层面更符合自然规律，在现实层面能让草根阶级也可以盈利，不需要那么多资源。

　　当然我并没有做过这种套利交易，我本身也没那么多资源，也有可能我的理解是不对的，而且接下来的演讲者有可能还会推崇这种交易，所以希望大家也听听别人的看法，多方参考。

　　（3）智能交易的真正价值在于更好的设计并执行交易策略。

　　说了这么多，智能交易的真正价值是什么？其实就在于能更好的执行交易策略。并且可以代替不必要的人工，验算人脑验算不了的数据，总之辅助我们设计出更安全的系统。

　　谈到安全，现实其实是非常让人担忧的。

　　有一次我看某个网站的EA高手排行榜，收益率高达百分之八九十，吓得我想改行，再一看回撤率，没有一个人在30%以内，竟有人高达90%多，说白了离爆仓就一步之遥啦。要这样也行的话那我给你翻两倍都行。关键是能这样吗？

　　我想打一个比方，前段时间我路过农村，那很多人开手扶拖拉机，而且横冲直撞，但居然没有人出事，这是为什么？因为手扶拖拉机速度非常慢，即便有情况也有充分的余地处理。但如果让他们去开法拉利，在高速上开二百脉。请问这时候什么最重要？安全吧！二百脉撞车的话死定了。法拉利是比手扶拖拉机先进很多的交通工具，从这能得出一个道理：工具越先进，越应该收收心；工具越先进，安全意识反而要越高。

　　所以说智能交易一定是把双刃剑。我希望大家能这样来认识我们应该发挥它的先进长处来更好的帮我们控制风险，而不是有了这个利器，就忘乎所以，甚至去挥霍它的先进性，杀红了眼的去拼收益率。

　　说起收益率，我请问大家什么是高手？

　　有人会说收益率高的就是高手呗。我给大家透露个秘密，一个人能赚多少钱，不是自己的本事，都是老天爷给面子。因为市场能不能走出契合他策略的行情，只有老天爷知道；但一个人能赔多少钱，完全是自己决定的。假设说有一个人，第一年翻了一倍，但第二年只赚了10%，你就说他水平下降了，这是不合适的，因为你要看他回撤的部分，结果发现两年回撤差不多，都控制在一个很小的范围内，那就证明他控制风险的能力始终没变，之所以第二年收益大幅下降是因为那年市场很乱没走出契合他策略的行情，这不是他能决定的，只要他始终保持一致优秀的风控能力那他就是高手。赚钱方向其实永远看不出来谁是高手，只有在赔钱的方向上才能看出来，在大家都赔的稀里哗啦时候还能控制住风险的才是高手。

　　以后如果有人以这种方式说话：“我在把回撤控制在百分之多少的情况下，实现了百分之多少的盈利。”那么可以对他竖大拇指，因为不管成绩如何，起码这是一个能客观认知并控制风险的人。

　　但如果有人上来就说什么惊人的战绩，那他可能在炫耀他的好运，而非他的能力。“一朝回到解放前”这句话就是专门为那些曾经惊人的战绩准备的。

　　这就又回到了《孙子兵法》里的那句话：善用兵者往往既没有显赫的名声，也没有辉煌的战绩，但每一战必不会有差错。

　　所有人都从交易中赚过钱，关键是最后有没有赔回去。做交易有没有意义、是不是有用功就在于此。

　　大家发现没有，我一直在借着智能交易的话题讲交易本身，因为智能交易首先是交易，是交易就得遵循交易的根本法则，其次才是智能的层面，也就是客观认知智能交易这个先进的工具，并为我们所用。

　　我们最终要做到的是什么基于可量化的智能交易系统实现持续稳定有效的盈利，我想这是在座所有人的共识。