交易盈利的完整系统：如何从持续亏损走向稳定盈利

交易盈利的完整系统：如何从持续亏损走向稳定盈利

盈利的交易并不遵循某个完美规则或固定策略，本质上遵循的是一套由三个部分构成的系统——用技术分析在正确环境中建立被数据验证的优势、通过管理四个风险变量来避免爆仓并控制回撤、以及在明确性与数据支持下长期一致地执行计划，唯有三者同时成立，盈利才成为时间问题。

核心要点

本文作者汤姆是一位亲身经历过“交易头两年彻底失败、爆掉几十个账户”的实战交易者，在过去一年中实现了超过 100 万美元的交易利润。他提出一个核心观点：绝大多数交易者长期亏钱的原因，是他们试图寻找某个能让自己稳定盈利的“完美策略”，但这条路本质上走不通。盈利并不来自某个静态策略本身，而来自一套系统的运转——技术分析方面具备被数据验证的优势，风险管理方面控制方差与回撤，执行方面建立能让正确行为自然而然的清晰系统。全文还指出：交易失败只有两种方式——亏得太频繁（没有优势）或亏得太大（风险管理糟糕）。修复这两个问题后，配合正确的执行，盈利就变得不可避免。

文章将整套交易系统拆分为三个主要部分：

1. 技术分析：通过数据与经验构建适应环境的优势，而不是寻找一个万能策略；
2. 风险管理：管理胜率、风险回报比、仓位大小和回撤的变量平衡，优先追求低方差、高胜率系统；
3. 心理（执行）：通过消除不确定性和模糊性来让正确决策的水到渠成，而非依赖强行“控制心态”。

详细解析

第一部分：技术分析——通过数据构建优势

1.1 问题的起点：为什么大多数人凭“优势策略”依然亏钱

交易本质上是概率游戏。钱从亏损交易者流向盈利交易者，这就决定了若想长期赚钱，必须让概率站到自己这边。然而，作者的观察是：大约 99% 的交易者最终沦为赌徒，在随机的世界中随机进场，只希望自己能赚到钱；只有约 1% 的交易者像赌场一样行事——让概率站在自己一边，长期赚钱。

此处作者旗帜鲜明地指出一个反直觉的事实：人们赚不到钱的核心原因，恰恰是因为他们过度关注于拥有一个盈利的策略。他们把精力全部投入寻找“能盈利的策略”或“回测漂亮的方法”，但策略只是表象，远比策略本身更重要的，是其他一些能真正让人长期获利的要素（即后文所说的风险管理与执行）。

1.2 为什么没有任何策略能让你稳定盈利——所有策略都会失效

作者作了一个关键比喻：把市场想象成一款电子游戏（如英雄联盟、守望先锋），市场本身是有“版本”的。版本环境总在不停变化和转移，没有哪个英雄（策略）在所有版本中永远强势。

• 例如：如果市场处于持续突破（趋势）状态，持续做突破交易就能不断在高点买入并持续盈利；但一旦市场转入区间震荡状态，同一策略会在区间顶部买入，只会被市场反复止损出局。
• 结论：能否持续靠交易赚钱，不取决于策略本身有多好，而取决于你把它应用在正确环境中的能力。策略不会自己盈利，是交易者通过把它应用到正确的环境，从而让策略盈利。

作者将其类比为“选择英雄”的逻辑：当对面是坦克版本、一队战士和坦克，硬选刺客型英雄雷恩加尔就是行不通的——策略会被“针对”。因此，交易完全是关于适应版本和市场环境的。

1.3 为什么机械策略不可行——“优势无法被找到，只能被构建”

深层原因：**如今交易中的所有*模式*都已经被自动化掉了**。若存在一个可以复制粘贴、无需动脑的纯机械系统，早就被量化机构写成代码自动化运行来盈利了。因此，任何最简单的静态策略一旦被普遍使用就会失效。

然而现实中交易者确实有人持续盈利，他们凭什么？答案并不是因为他们掌握了某种未被发现的模式，而是因为策略和系统只有在被应用到正确环境时才有效。交易者依靠自己的判断力去识别环境，用正确的方式应用本来就懂的策略——这份判断力、这种适应环境的能力，才是交易者真正拥有的优势。

作者进一步指出：每一个有效的交易概念（如订单流、供需等）都只是一副看待价格行为的透镜。它们给交易者一个观察市场的视角，具体用哪个其实并不重要，重要的是怎么用它。唯一真正重要的是人的直觉和判断力——因为“你就是那个优势，你就是那个让策略发挥作用的人”。

交易的每一个问题，本质上都只是能力问题。

1.4 学习方法：外显学习 vs 内隐学习

既然优势不能靠抄一个现成策略而获得，那应该怎样学会交易？作者提出答案——内隐学习（Implicit Learning）。

以学骑自行车为例：你不会靠读一本怎么骑车的书或看视频学会，而是会跨上车拼命蹬。前者是外显学习（看视频、读书，试图通过外部知识从外部学习，关于“知道什么”），后者是内隐学习（跨上车真实骑行，关于“亲身体验的实践”）。交易的学习属于后者：学习在于实践，在于开仓、写交易日志、反思复盘交易、并不断迭代和改进。

为了提高外显学习速度，作者强调两个必须坚持的动作：

• 写交易日志：收集的数据是“训练大脑”的训练集；
• 做大量真实交易：快速积累真实经验。

交易日志的全部意义在于收集大量数据来训练直觉和判断力，就像一个“生物算法”——量化交易依靠算法基于大量数据下单，交易者则依靠“日志数据 + 大量经验”来训练大脑。交易者本人就是坐在那里最伟大的策略。

1.5 脆弱 vs 反脆弱：为什么“靠策略”是脆弱的，“靠技能”是反脆弱的

作者用塔勒布的“反脆弱”框架进行类比：

• 策略是脆弱的：策略是固定、僵化的，当经历几笔亏损或一段亏损期，策略就宣告失效。它不会随着世界变化而变化，遇到挫折就会变得更糟。
• 技能是反脆弱的：当你经历几笔亏损、一段连亏期时，这反而提供了更多可学习的数据点。你记录那些交易、分析哪里失效、找出亏损之间的共同点，就能在未来避免再犯——坏事发生之后你反而变得更好了。

1.6 建立优势的具体方法：一个简单、可操作的流程

第一步：选一个最简单的策略，设定固定 1:1 风险回报比，设好单子就忘掉（set-and-forget）。

• 为什么要用 1:1 的风险回报比？作者坦言它看起来难看、不漂亮，但它是建立优势阶段最务实的设定。目的是为了排除复杂度，把所有不必要跟踪的变量全部砍掉。
• 为什么要设好就忘？同样是为了排除需要持续跟踪的变量和情绪打扰。
• 这个阶段不用关心策略是否“最佳”。再次强调：用什么策略并不重要，策略只是观察价格行为的一种视角，坚持它并保持简单即可。

第二步：用那个简单策略做 100 笔真实交易（不要回测、不用模拟账户） 。

• 作者明确警告：别去回测。因为回测和实盘交易完全不同：大多数人能当好分析师，却在实盘时搞砸了，当好分析师和当好交易者是两件完全不同的事。
• 训练和测试要尽量接近真实条件，因此不要用模拟账户；用一个小金额的真实资金账户（例如便宜的 5 万美金期货资金公司账户，或者小型的 1 万美金外汇账户）都可以。只要存在真实的资金风险，数据才真正有效。

第三步：记录每一笔交易，尽最大详细程度。

• 要记录每一个开仓的小小理由、每一个微小的变量。作者自己的日志跟踪了很多“共振信号”。
• 为什么记录这些细项？因为在交易中拥有优势，归根结底就是回答那些更小的问题，例如：我该什么时候交易？该在什么环境下交易？策略在什么环境下有效？入场模型偏好哪类？
• 一份合格日志的价值在于：当面对“该在整点后 20 分钟还是 30 分钟找反转”这类具体问题，通过对历史数据筛选，马上就能看到两个选各自的胜率（作者示例：按 20 分钟反转筛选得 62.5% 胜率，按 30 分钟反转筛选约得 87% 胜率）。有数据支撑，这类问题变得极其容易回答。
• 建议为所有交易截图，便于将来复盘时寻找盈利/亏损交易之间的共同点。
• 核心理念：多做有效的事，少做无效的事。

完成 100 笔交易并做好记录后，会出现三种可能的结果。作者强调，三种结果中无论哪一种，都能据此构建盈利策略，因为每一类结果都提供了有效的学习资料。

结果一：你最终约 60% 是亏损交易（连亏期）——这是绝佳的提升机会。 作者表示，他最好的学习几乎都来自大段亏损期。他的现有核心策略正是源于一次持续突破上的糟糕表现——他发现自己在整点后 30 分钟做持续突破时胜率极差，于是把数据筛选出来检查后发现胜率骤降；于是反其道而行之——在整点后 30 分钟左右转而做反转，平均胜率高达约 75%。对交易者来说最容易的进步方式，就是找出策略中最差的共振信号，然后做与之相反的操作。

结果二：大约保本（胜率 50% 左右）——对现有策略做迭代。 不必像结果一那样“反着做”，而是分析盈利/亏损交易的共同点，进行小幅优化。作者给出 4 种重要的可追踪数据维度：

• 跟踪实际触及的风险回报比（RQ 列）：不只记录固定的目标，而是记录交易最终实际朝有利方向走了多远。记录的最小单位如 1.22。如果数据显示平均最大利润远超止盈位，就可以把止盈目标从 1:1 上调到 1.2:1，让单笔盈利规模提升 20% 而未必拖累胜率。
• 跟踪最大有利偏移（MFE，Maximum Favorable Excursion）：记录交易在接下来 30 分钟内朝有利方向走的距离，即使没有平仓也照记。通过 MFE 观察自己能拿到的入场质量，改进入场点。
• 跟踪最大不利偏移（MAE，Maximum Adverse Excursion）：记录在触及止盈之前，这笔交易对你有多么不利（走了多少幅度才反向）。如果盈利单普遍出现很大的 MAE，提示入场点太差，应寻找更好的入场，从而提高风险回报比。
• 筛选信号，观察各共振信号的胜率表现：作者给的实例是：用某个共振信号时胜率约 40%，反着使用它时胜率约 89%。这种数据筛选为迭代提供了直接依据。

结果三：你一开始就盈利（胜率超过 50%）：可以精炼或保持现状，也可以继续用前述方法分析并优化。即使调整之后胜率变低了，也仍然获得了学习（知道了“不该在什么环境下交易”）。

无限迭代循环：对策略做调整后，再做 100 笔交易、记录、分析、命中三种结果之一、继续迭代。作者声称自己保持 70% 以上胜率的秘诀，正是经历了 6 年这样不停迭代精炼的过程，使自己确切知道什么会导向一笔盈利的交易。

第二部分：风险管理——如何从优势中真正取利而不爆仓

2.1 为什么要单独讲风险管理

很多交易者确实拥有盈利优势，却始终没赚到钱，因为他们不懂交易中“获胜的数学”——仅仅因为一个小错误，把交易变难了十倍。作者坦言自己也做过一模一样的事。

要明白的第一件事是：交易从来不是关于你能赚多少钱，甚至也不是能获得多大的回报；靠交易赚更多钱来自拥有更大的账户，而非追求更高的百分比。交易的核心问题是你赚多少，以及相对你承受了多少回撤。由于没有无限资本，目标应当是优化“风险调整后的回报”（Risk-adjusted return）。

以资金公司挑战为例：一个 5 万美金的期货账户，要在不超过 4% 最大回撤的前提下做到 6% 的利润，才算通过。大多数交易者做到 6% 并不难，但他们在维持 4% 最大回撤的情况下做不到，最终爆掉账户、一毛钱也拿不到——即使他们长期来看可能是盈利的。因此风险管理本质上是在“最大化回报”与“最小化回撤”之间寻找平衡。

2.2 回撤的数学灾难：跌得越深越难回本

一旦陷入回撤，尤其资金减少越多，回到盈亏平衡点就越困难：

• 亏损 10% 后，需要赚回约 11% 才能回本；
• 亏损 50% 后，需要赚回约 100% 才能回本；
• 亏损 75% 后，需要赚回约 300% 才能回本。

因此必须尽一切可能避免深度回撤，特别是想以高成功率通过资金公司时，需要尽可能把回撤降到最低。

2.3 风险管理的四个变量：胜率、风险回报比、仓位、回撤

风险管理就是管理四个变量：胜率、风险回报比、仓位大小和回撤。这四者彼此关联：

• 风险回报比越高，胜率就越低。理由：目标设得越远，价格需要运行更远才能止盈，更容易在到达目标前先被止损出局。因为市场不会只朝单一方向移动，它总有大起大落，很容易在价格朝有利方向走之前触发止损。
• 胜率越低，回撤就越高：因为胜率直接决定了连亏期的可能长度。胜率低时更容易经历更长的连续亏损，使得回撤更深。

作者用两组期望值完全相同的系统做对比：一组胜率 90%、风险回报比 0.7（期望值约 0.52，平均连亏长度约 1.7），另一组胜率 30%、风险回报比 4.1（期望值相同，但平均连亏长度是约 10 笔）。两组长期都能盈利，但低胜率组会持续遭遇 10 连亏级别的回撤。同样的期望值下，高风险回报比低胜率策略更可能让人经历巨大回撤。

2.4 主流观点的误区：“高 R:R” 并不等于更好

网络大师普遍建议交易者追求 1:2 或 1:3 的风险回报比，因为“只要赢 30%、40% 就够了”。作者认为这恰恰把交易变成地狱难度：你要在 60%、70% 的交易里承受亏损，交易难度被拉高了十倍。

为了让交易长期稳定、不爆仓，尤其是想通过资金公司，作者建议采用低风险回报比、高胜率的系统。关键原因是：胜率越高，最大回撤就越低。高胜率系统天然带来了更低方差路径、更小的回撤；而高风险回报比系统则意味着低胜率和大回撤。

风险回报比本身并没有想象中那么重要，关键指标是“胜率 × 风险回报比”的组合产生的期望值，使概率站在自己这边。但作者明确建议把天平倾向高胜率低风险回报比的一端，原因在于：我们追求的不是“最盈利”，而是“最稳定”——限制方差，让回报曲线尽量平滑。高胜率意味着低方差，这对资金公司场景尤其关键。

2.5 两个策略通过资金公司考核的量化对比

作者以“纳指（NQ）策略”结合资金公司条款进行数据模拟：

• 一个胜率 30%、风险回报比约 3 的策略：每笔交易冒 1% 风险时，5 万美金账户的通过率只有约 53%；想要达到 70% 通过率，每笔风险必须降低到 0.5%。由于风险极小，通过考核平均需要约 33 笔交易——大约一个交易月。而在资金公司考核上花的时间越长，在后续资金账户阶段就越容易出问题。
• 一个胜率约 80%、平均风险回报比约 0.5 的策略（两者期望值几乎相同）：用 1% 风险时，约有 97% 的通过率；大约需要 89 笔交易通过，但因为通过率极高，时间长不长就不重要。若想更快通过，甚至可以把风险加到 3%。

同样期望值的系统中，仅仅因为选择了高胜率类型，就使得资金考核难度完全不在同一级别。

关于“低风险回报比”的代价：高胜率低风险回报比有一个显著的心理代价——必须习惯眼睁睁看着平仓后的盈利交易继续走 5 小时、10 小时、甚至 20 小时以上。作者以反问承认，“你无法避免交易中的痛苦，但你可以选择痛苦”——这是交易的一部分。

2.6 大仓位与小仓位：风险调整后回报之差的巨额放大

高胜率系统除了心理优势，还会带来财务上的量级差异。作者对比两个系统：一个胜率 80%、风险回报比 0.87，另一个胜率 30%、风险回报比 4，都控制在 20% 最大回撤以内。由于高胜率本身回撤更低，交易者可以把仓位调得更大，因为仓位越大回撤也越大——但在高胜率缓冲下，仍有充足空间；低胜率系统则因为回撤更大，安全仓位就不得不压得极低。具体推演如下：

• 为保持在最大回撤限制内，高胜率系统安全仓位约是 5.5%，而低胜率系统只能承受约 1%。
• 在 200 笔交易中，高胜率系统的累计回报约 43%；低胜率系统的累计回报仅有 200%——但要做比较，5.5% 与 1% 不是线性关系，且从回报数字看，作者说两者的实际结果差距可达约100 倍（原文语境此处应理解为高胜率系统的绝对回报超过低胜率系统约 21 倍以上，但作者的用词是“even 100x”，值得留意的是这一数字来自讲者现场估算；关键在于，同样的期望值、仅仅改变胜率类型，风险调整后的资本回报量级完全不同）。

原因汇总：高胜率系统使交易者仓位更大、复利更快，交易更频繁（低风险回报比的交易出现频率远高于高风险回报比交易），无论从收益、回撤还是资金账户的通过速度看都占优。

2.7 结论性建议：主动选择“简单模式”

大多数交易者都无意中绑定了一个“困难模式”：因为追求高风险回报比，导致胜率低；低胜率导致波动大；波动大使得必须承担更小的风险才能在回撤限制内，交易因而变得又难又慢。而作者认为应该做相反的操作——主动选“简单模式”：目标是打造一套风险回报比低、胜率高的高胜率系统。

作者用游戏类比：用安妮上分比用阿瑟尔容易，开自动挡比手动挡容易。交易也应如此——不需要最完美或最高级的策略，需要的是最容易执行、能长期持续执行、并且容易适应市场条件的策略。降低风险回报比、把胜率拉满，会让交易在心理上轻松非常多。

第三部分：心理/执行——真正完成交易系统的最后一环

3.1 对“交易 90% 是心理问题”这一流行说法的反驳

作者明确表示不同意“交易主要在于解决心理问题”的说法，核心理由：心理问题通常只是更深层原因的表象，这个更深层原因常常是流程缺乏清晰度。

3.2 良好交易心理的真正定义

良好交易心理的简单定义是：拥有在不确定的情况下，持续执行一个经过验证的优势的能力。它不等于保持冷静、没有焦虑或不害怕——作者直认自己每天都有焦虑，“今天早上交易时我就感觉到了”。交易心理不是关于“不去感受这些情绪”，而是关于如何应对当下的这些情绪。

3.3 解决 90% 心理问题：先做好前两部分

如果有一个清晰、由数据支撑的验证过优势，大量心理负担会自动消失。原因在于：

• 交易中每笔交易都天然有结果的不确定性（一笔交易可能亏损，哪怕它是最好的机会）；
• 如果交易者对流程不清晰（没有清晰的步骤、没有数据支撑、没有日志），就无法解释为什么该做某事，此时会额外叠加一重流程的不确定性——不确定性翻倍，压力就翻倍，交易难度变成两倍。

因此，改善心理最简单的方法就是把功课做到位：交易计划、记录交易日志、像第一部分那样收集数据系统。通过消除模糊性，就消除了大部分心理负担。作者的观点很直接：“你在交易中缺乏纪律，实际上是缺乏清晰度”。 如果你只有一个模糊概念（“我要顺着趋势交易”“我要找延续”），这模糊不清的真正意思是“什么都可以做”。对“烂交易”没有明确定义，自然无法避免做烂交易；定义越清楚，越容易避开。

3.4 最优秀交易者做对的事：设计让正确行动几乎不需要意志力的系统

最优秀交易者的特点并非“纪律性最强”，而是他们设计出的系统让正确行动几乎不需要付出意志力。当下时刻，正确决策如此明显，以至于他们不假思索就做了。他们优化的不是最多“纪律与意志力”，而是让决策尽可能容易。

作者指出：人之所以违反规则，常常是因为不知道自己当初为什么要遵守这些规则——正如学生时代那些不知道怎么来的“愚蠢规则”总被违反。同理，如果你不记日志、不写交易分析、不知道为什么要用 1% 风险或为什么要等待某个特定入场信号，因为你没有数据支撑，自然你就不会遵守它。因此要：

• 让正确决策变得尽可能容易且明显；
• 让错误决策变得像“把手放在热炉子上”一样痛苦而明显。

只要让违反计划的痛苦大于遵循计划的痛苦，纪律就会自然发生。

3.5 建立自信的路径：证据与数据

获得自信最简单的方法，是有证据证明“你正是你自称的那个人”。在交易中，这意味着拥有海量数据，数据能准确告诉你：“如果我这样做、那样做，在这个时间、这个条件下，再做这个，我就会赚钱。” 有了这样的证据，就只需要遵守计划，交易因此大幅度变得容易。

作者还点明另一个常见错误：使用 5 种不同策略、在 5 个不同时段交易、一连盯盘数小时，然后困惑于“为什么这么难？” 正确方向是尽量减少选项、提前做出能消除未来决策的决策、消灭所有模糊性——用较少决策换取纪律，而非靠更多毅力死磕。这样大部分心理问题会不药而愈。

总结与行动清单

作者全部论证收束为一条逻辑链：

• 技术分析阶段：用数据构建并验证适合当前市场环境的优势，避免“亏得太频繁”；
• 风险管理阶段：管理好胜率、风险回报比、仓位和回撤，倾向高胜率、低风险回报比的低方差系统，控制最大回撤，避免“亏得太大”；
• 心理执行阶段：通过日志和计划让“正确决策”一目了然，消除模糊性，让正确执行成为自然习惯。

如果前两步做好了，而且心理上能持续执行，作者宣称“失败是不可能的”。

作者本人的当前实践方法（作为完整示例）：

• 只用数据定义一种盈利交易：只在区间震荡条件下寻找反转；
• 风险回报比目标约 1:1；
• 胜率约 77%；
• 由于亏损较少、资金曲线更稳定，情绪管理变得容易得多，交易也更有乐趣、压力更小。

行动清单：

1. 选一个最简单的策略（不必追求“最有效”）；
2. 用固定 1:1 风险回报比 + 设好单子就走开的方式执行；
3. 用小资金真实账户（例如 5 万美金期货资金账户）做 100 笔实盘交易；
4. 记录每一笔交易、每一个开仓理由并保留截图；
5. 分析：找最差的共振信号/环境/时段并反着做，或在保本结果下寻找可微调变量（RQ、MFE、MAE、胜率）；
6. 按结果迭代后再做 100 笔；
7. 坚持使用低风险回报比、高胜率的系统以降低方差；
8. 仓位大小必须让最大回撤保持在资金方允许的限制以内；
9. 用日志数据替代意志力来建立纪律与信心；
10. 不断重复这个循环——什么都不改变，就什么都不会改变；如果行为没有改变，就没有任何学习发生。