一、策略模型
1、两种理论：均值回归与正反馈效应
金融市场的价格波动并不符合均值回归，而是具有正反馈效应，这一点在学术理论上仍有争议，前者的代表是尤金·法马的“随机漫步理论”，后者的代表是乔治·索罗斯“反身性理论”。但在数学模型和实际经验上，后者得到了很好的印证。
基于金融市场价格波动特性的“正反馈效应”，其实存在一种长期来看可以实现资金增长的策略，但这种策略在盈利周期上同样不具有“均值回归”特性，因此对于单一主体，这种策略都不可能应用于实际交易，但不代表这一策略完全没有价值。本节我们仅就这一策略的有效性和特性进行研究。
2、基于正反馈的策略
我们假设以下交易规则，在外汇市场中交易，品种日均波幅R=70点。我们将交易账户A固定止盈60%，固定止损50%，既10000美元账户盈利6000美元止盈，亏损5000美元止损。以EURUSD为例，既然10000美元A仓，10手，60点止盈，50点止损。这个点数选择是前期预测值，后面需要根据实际运行中的大数据进修调整。
很多读者会自然而然的计算止损和止盈的概率，通常的算法是：
60点止盈概率：
50点止损概率：
这个算法符合多数人的常识和直觉，但它明显是错的。因为这种计算方式的前提是假设了市场是均值回归的，60点和50点是独立不具有相关性的，但实际上50点和60点是具有极强相关性的。
具体而言，在任何一个点位行情发展到50点的概率是p，而60点的概率是p*（1+r）。其中r就是二者的概率差异，通常的直觉60点止盈概率45.5%和50点止损概率54.5%中，r=20%。但在实际的量化统计中，二者在概率分布上的概率差异r远小于20%，特别是在近于日均波幅的情况下，二者的概率差异更小。
基于以上，赔率和胜率的组合在数学上具有r*(1+r)≥r²，因此存在且一定存在其策略期望值为正。
