是否存在一个可以适合任何交易品种的有效的交易系统？

 文来源：公众号 知乎

     作者：多维交易员

       当然存在！

       我们在设计交易系统的时候需要参考很多变量，而变量具有各自不同的属性，这就要求我们在选择变量的时候做多方面的考量，这里面选择本身就有了取舍，那么到底取舍了什么呢？取舍之后会不会影响交易系统的普适性？！

       不管我们自下而上还是自上而下去架构交易系统，都是取舍的产物！选择变量就意味着放弃了其他的变量，意味着只能表达一部分的市场波动，这是必须面对的事实！这里面变量的属性会从底层上赋予交易系统的适应性！

       变量的来源很复杂，普遍的有归纳法，少见的演绎法！归纳法出来的变量极其多，且其变化的复杂性随着算法的叠加而更加难以琢磨，核心矛盾点不突出；归纳出来的变量还有一个诟病的问题就是因果逻辑的颠倒，颠倒不可怕，可怕的是之后的输出效果特别直观，就容易欺骗大脑，陷入自欺欺人的圣杯主义！变量还有一个有意思的属性是幸存者偏差。幸存者偏差碰到归纳法，如果不注意很容易把主要矛盾点过滤而把次要矛盾当成变化的因，这个有时候比因果颠倒更可怕！

       一般来讲，演绎法出来的变量都非常的少！事实上，很多演绎法的前提来自归纳法，如果归纳出来的变量过于复杂，那么就可以追根溯源逆推而上找到更本源的细节，刨去算法本身，值得拿来使用的变量就少的可怜了！少而珍贵如同自然元素，就不容易被取代，反而更有普适性！演绎法选择了少而精的同时为了解释市场波动就需要在演绎逻辑上有了更高要求，比如线性变成了非线性！

       那么具体落实到交易品种上，需要承认的是品种有其特有的属性，个性和共性是一体两面的！如果你的交易系统是针对的品种个性化设计的，那么对不起，你的系统只适合这种相同个性的品种，对其他属性的品种来说，你的信号可能是剧毒的砒霜！比如商品期货上，农产品和黑色的区别就很大，黑色中螺纹和焦炭的区别也很大，有的品种追单很有效率，进场就能浮盈爽的一匹，而有的品种追完就回撤，扫完损就回头！还有，品种的属性有时候是阶段性变化的，你的交易系统如果统计了一个短时间的病毒特征码，可能刚提取完就病毒就出现了好多变种，这个在归纳法变量上比较常见！

       承认品种的个性，去接受它，有针对性的设计交易体系，虽然丧失了普适性，但是收获的个性利润也是很可观的，毕竟赚钱是第一的总没错。当然，个性在变，我们的统计效率也要变，尽量减少策略变化的冲击成本，就像程序化交易，永远缺模型一样！而当模型多了，就可以多策略多品种了，靠量取胜也是应对个性化的手段，办法总比困难多啊！

       如果不想那么多的个性化策略去对冲的话，就需要针对共性去设计交易体系了。共性的变量很少，就要求我们抓取特征码的维度足够高级！《三体》中地球文明覆灭于二向箔，折叠空间变量降维打击，一击毙命，你的个性化人家并不在意！交易上，我们的k线组合无数种，指标算法要多复杂就可以多复杂，那么高级的处理变量手法就显得很珍贵，比如波动率。很多盲区之所以是盲区就是因为我们使用的工具属性限制其解读市场波动的能力，就像我们的市场是非线性波动的，跨越了时间和空间多维，那么线性工具自然就局限了。我们野外发现一个不认识的植物，搁以前得采集样本回来再去查资料确定其种属，现在一个app就识别了，这就是升维！如果你明白了波动率对市场特征的升维描述，那么所谓的假突破就伤不到你！

       其实，所有交易系统的设计都是交易者对市场认知的产物，市场是不确定性的，是工具的属性带给我们观察市场的切人视角。基于工具的个性化，就需要足够多的策略数量去对冲出整体的效果；追求策略核心的普适性就必须提高观察市场波动的维度！没有那个方向是简单的，都是妥协的产物，得到之前一定是舍弃了什么！

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