外汇交易系统进阶：从数据复盘到市场结构分析

外汇交易系统进阶：从数据复盘到市场结构分析

交易系统的构建是一个持续迭代的循环：以0.5风险目标进行小额实盘测试收集数据，通过详细日志记录每笔交易，在前100笔交易后分析结果、逆向推导出最差和最佳形态，然后针对性地改进一两项关键变量，重复这个循环直到形成稳定优势。

核心要点

• 交易者应该尽快从模拟账户过渡到小额真实账户（如5000美元平台账户），因为模拟交易缺乏真实的心理投入，结果与实盘差异巨大。
• 回测获取的数据质量低，主要用于纯粹技术分析，与实盘交易结果差异明显；工作日的核心测试应在小额实盘账户上进行，周末可用回测补充练习。
• 所有交易必须详细记录在Notion日志中，追踪每一个变量；回测记录虽枯燥繁琐，但这是真正学习和改进的途径。
• 通过100笔交易的完整数据，可以有三种结果（胜率低于50%、刚好50%、高于50%），每种结果都有对应的分析和改进策略。
• 技术分析的核心是价格行为而非交易指标，因为指标（MACD、RSI等）是滞后的，而价格行为提供实时、最纯粹的市场信息。

详细解析

一、交易测试方式与数据收集原则

为什么模拟账户不理想：模拟账户交易过程中，交易者对结果没有心理牵挂，这与实盘完全不同。交易者应该在模拟账户上做极少量的交易，并尽快过渡到小额平台账户（如5000美元），因为小额实盘账户能提供真实的市场参与体验。

回测的定位：回测适合获取大量数据，但数据质量较低，因为它与实盘交易存在本质区别。大多数人（包括交易者本人）的回测结果总是与实盘交易结果差别很大。回测主要用于纯粹的技术分析练习，交易者可以在周末用特定工具（如X平台）进行回测。无论是回测还是前向测试，都必须记录在Notion日志中，即使是回测交易也要记录，记录过程可能繁琐枯燥，但那正是深度学习的途径。

Notion日志追踪要求：尽可能详尽地记录每笔交易的每个小变量，包括：

• 交易的内容（做什么交易）
• 交易时间（什么时候做）
• 进场方式（怎么进场）
• 时机（时机是什么）
• 对应的R倍数结果

可以使用免费的日志模板来系统记录。

二、100笔交易后的三种结果分析与改进路径

结果一：胜率低于50%（理想情况）

胜率低于50%实际上非常棒，因为理想的初始状态是胜率尽可能低——如果交易者能在创新高时买入、创新低时卖出（典型的错误方式）获得40%胜率，反过来说明在低位买入、高位卖出会有89%的胜率，这就是逆向推导的价值。

逆向推导方法：

• 找到最差形态比找到最佳形态更容易
• 通过筛选日志数据，找出亏损交易中的共性错误
• 找出盈利交易中的共性成功因素
• 找到失败方式后，直接做其反面即可成功

实际案例：在日志中筛选数据发现，在1小时周期中段附近做延续交易时胜率很低；而反转交易在特定时间段（如20-30分钟）胜率非常高。交易者原本做延续交易表现很差，转而专注做反转交易后发现自己只做反转的效果极好——这就是反转原理：找出所有失败方式，然后做它的反面就会成功。

胜率示例：在创新高时买入、创新低时卖出（错误做法）胜率约为40%；反过来在低点买入、高点卖出（正确做法），胜率可达约89%。

结果二：胜率恰好50%（盈亏平衡）

当胜率在50%左右时，交易者处于盈亏平衡状态。此时需要分析数据：

• 分析那50笔盈利交易有什么共同点
• 分析那50笔亏损交易有什么共同点
• 找到方向后可以放大盈利或减少亏损

改进可以围绕几个方向：实现更大的盈利（赢更多）、承受更小的亏损（亏更少）、获得更好的进场点。

结果三：胜率高于50%

只需继续做正在做的事，可以稍微打磨系统，按变量筛选来改善胜率或MFE（最大有利变动），选取最合理的MFE目标。数据可以导出到Excel表格并放进AI中提问，例如“我所有交易的平均MFE是多少”或“我应该瞄准什么目标”等。

三、交易改进的四大工具

在Notion日志体系中有四种可以帮助改进交易策略的方式，初期建议固定1：1风险回报比，因为风险回报会平均影响胜率，固定之后是无聊但有效的做法，待系统稳定后再考虑提升风险回报。

MAE（最大不利变动，Maximum Adverse Excursion）：

• 定义：在交易盈利之前，价格反向行走的最大距离
• 追踪方法：找出交易工具反向波动的幅度，若设定为1：1目标价位，可以显示“它反向走了0.63倍”，则日志记录为“负向0.63”
• 用途：按盈利筛选交易后分析MAE，有助于找到改善进场点（获得更好的进场时机）的机会。进场后不应先反向走再转向有利方向，更不应被止损出局

MFE（最大有利变动，Maximum Favorable Excursion）：

• 定义：在持有期（如30分钟内）该交易朝有利方向行走的最大距离
• 用途：帮助识别应该瞄准什么风险回报水平；分析盈利和亏损单平均走了多远，如果平均MFE较高则可以把风险回报目标从1：1上调
• 具体用法：如果交易的MFE记录为2.8而实际结果只是1，说明该系统具备捕捉更大盈利的潜力

胜率追踪与分析：

• 可以通过筛选不同变量来看其对胜率和MFE/MAE的影响
• 核心关注两件事：该变量是否改善了MFE或MAE（决定盈利大小），还是改善了胜率（决定盈利频率）
• 例如：Goldenberry相关性是否改善MFE/MAE，50分钟Keltner通道与1小时Keltner通道对胜率的影响差异

系统改进达成方式：改进目标要么将胜率提升到约60%，要么直接将风险回报提高到1.5配合50%胜率（两者都足以盈利），或者通过获得更好的进场点来减少亏损从而改善风险回报。

四、迭代循环交易系统

迭代循环流程：

1. 做100笔交易
2. 记录所有交易数据
3. 复盘分析结果，做出打磨
4. 逆向推导（若亏损则转变策略方向）
5. 形成新计划
6. 小额实盘账户前向测试，每次交易用新的方法（可能更改时间、概念或进入模型等）
7. 再次面对可能的三种结果

示例：初始亏损→逆向推导成新计划→再100笔交易→达到盈亏平衡→继续迭代→胜率提升至约60%→继续循环至65%胜率。

迭代关键原则：做50到100笔交易之后进行一次复盘，得出结论，然后执行一两个改变。不要频繁改动，不要试图改变尽可能多的东西，只改变最重要的一两件事——可能是一个进场模型、时间或者专注于某个特定的市场条件或货币。这个过程枯燥无聊，但几乎所有改进都来自这里，它会带来理解和经验。交易者必须允许自己先“烂”（在某件事上做得不好才能变好），如果试图避开这个过程，长远来看必然失败。

五、技术分析的核心：价格行为

为什么价格行为是核心：一切其他指标（MACD、RSI等）都是滞后的，只是同样的信息换了呈现方式。价格行为是实时的、无滞后的，是技术分析最简单、最纯粹的形式。价格行为基于最基础的市场结构和行为，具有极强的通用性——可在所有市场和所有时间段使用。

价格行为的哲学基础：市场仍主要是由人类驱动的（尽管存在高频交易），人类是习惯性生物，倾向于在相同的时间段以相同的方式行动、产生相同的想法和感受。交易者只是利用人类行为模式的外汇表现——这也解释了为什么倾向于在每天大致相同的时间做相同的交易。

价格行为的两个组成部分：

• 市场结构：由高点和低点定义，回答“做什么类型交易”（延续或反转、买还是卖、方向和条件）以及“在何种价格进场”的问题
• K线行为：回答“何时进场”的问题，预测预期该价格行为或市场结构何时展开，以及该趋势能持续多久。每个高时间周期的K线都是低时间周期市场结构的简化、基于时间的版本

拍卖市场理论的类比：价格行为类似一根橡皮筋——朝一个方向推得越远，越可能出现修正。市场任务很简单：寻找买卖双方都认同的公允价值。价格不会永远朝一个方向走，总是一连串推拉。交易者不猜方向或预测市场，只寻找价格失衡然后瞄准回到再平衡（相当于利用小回弹），对市场展示出的信息做出反应。

每根K线的四要素：开盘价、收盘价、高点、低点。这些都是该时间周期内市场结构如何变化的简化版本。影线代表拒绝区域（阳线带长上影线说明上方有卖压）。

分型价格行为：每种价格形态在不同的时间周期上以完全相同方式重复出现（1分钟图、15分钟图、1小时图都一样），因此可以用完全相同的方式交易它们。交易者的整个交易方法在很大程度上围绕分型价格行为构建——这使时间周期能够对齐，是提供高胜率的最佳方式。

六、市场结构的深入分解

市场结构的定义：市场结构就是对高点和低点的纯粹定义。核心问题包括：是否正在创更高的高点和更高的低点（看涨）？或更低的高点和更低的低点（看跌）？是否有结构突破？

看涨市场结构：由更高的高点和更高的低点定义，价格从屏幕左下角走向右上角，有持续向上的结构突破，并尊重前低点。

看跌市场结构：正好相反，创更低的高点和更低的低点，有向下突破的结构。

方向识别工具：回归趋势工具可以快速判断方向——如果市场结构走向右上角则为看涨，走向右下角则为看跌。免费的指标可以基于特定时间周期显示低、中、高时间周期的市场结构和方向，该指标在Web上可以得到，相关链接在视频描述中。

方向转变的识别：方向是不断变化的。当从创更高的高点和更高的低点变为突破一个高点紧接着突破一个低点时，方向发生转变——曾经更高的高点和更高的低点转为更低的低点和更低的高点，意味着看跌推进开始。看涨转变正好相反：先跌破低点，再突破高点，形成更高的高点和更高的低点的新序列。

内部与外部结构：在更高时间周期的看涨上升趋势中，低时间周期可能在那个趋势区间内做逆势推进。当高时间周期的外部高点被突破后，往往会有回调后继续推进。外部高点和外部低点之间的所有高点和低点都是内部高点和低点。内部结构突破只表明低时间周期的方向改变，高时间周期的方向改变需等待外部低点被跌破。

分型结构的时间周期对齐：当多个时间周期的方向一致时，它们往往形成最优质的交易形态，朝有利方向走得最远。对齐的层次化逻辑：

1. 整体大时间周期推进（如看涨）
2. 中等时间周期可能反向修正（形成看跌的下降趋势），可进入该大时间周期走势的下半区
3. 等待中等时间周期转向看涨（对大时间周期转向的确认）
4. 小时间周期可能再次回调
5. 等待小时间周期转向看涨
6. 所有时间周期朝有利方向对齐时即是最佳形态

七、市场方向与市场状态的区别和运用

核心区别：

• 方向：由高低点定义，回答“该做哪类交易（买入还是卖出）”
• 状态：由回调或修正的幅度定义（即高低点之间的东西），回答“价格会去哪”“价格如何到哪”“想在哪进场”

三种主要市场状态（一个连续的谱系，中间有重叠区域）：

1. 区间（区间市场）：等高点和等低点，市场方向既不明确看涨也不看跌。修正幅度约为前一波走势的75%-100%，两个方向都可能突破高低点
2. 趋势区间：在制造有一定方向性的高点和低点，平均回撤到前一波走势的50%-75%。仍创造清晰单向的推进但波动幅度较大
3. 趋势（趋势市场）：真正高成交量的走向屏幕两端（右上角或左下角），回调幅度通常低于50%

状态识别方法：在一段时间内观察平均修正前一波走势的百分比：

• 修正超过75%甚至100% → 区间
• 修正约50%-70% → 趋势区间
• 修正低于50% → 趋势

适合的策略类型：

• 趋势：重延续，应该找整体方向的延续进场
• 区间：重反转，不宜找延续（容易止损出局），应在区间的低买高卖
• 趋势区间：延续和反转均可考虑——可在顺应整体趋势方向的同时寻找逆区间的反转信号，相当于“双重下注”方向，因此趋势区间往往提供最高的胜率

区间的重力”。类比：每个区间都有自己的“重力”，市中心就是区间的终点（如看涨趋势区间的中点区域）。越接近区间上轨越可能下跌回到中点，越接近下轨越可能上涨回到中点。趋势区间类似斜坡上的重力，方向性明确但没有趋势那么极端。在标准的区间化市场中，重力很强，趋向中心。

交易者水平的关键因素：识别和适应市场状态是交易者最核心的技能，因为每个策略在错误的市场状态下都会失效。例如，在一个高成交量、明显趋势性强的行情中做突破进场一直做多会持续盈利，但如果市场转为区间化后仍不断在区间高点多单，就会不断被扫损。很多交易者的大幅回撤是由于没有意识到状态变化——上周交易顺利，下一周做完全相同的事但市场状态变了，因此交易变得困难。

状态不明确时的应对（重要建议）：如果市场状态很难识别或成交量异常、形态杂乱，不确定正在发生什么时，不要交易。一个大交易者表示自己大部分时间也不知道在发生什么，此时最好的选择就是不交易。对于市场状态不要过度思考——交易该看到的内容，而不是去“想当然”，要预期市场结构继续做它一直在做的事。

状态变化的预判：中等时间周期的状态转变主要由两种方式判断——大时间周期的市场结构或K线行为。关键思考中等时间周期状态如何与大时间周期状态对齐（分型价格行为）。若逆着大时间周期方向交易时，中等时间周期状态更可能被突破；若顺着大时间周期方向（下半区），更可能看到中等时间周期状态延续整体趋势。

八、进场相对性与价位选择

进场相对性的核心原理：所有操作归结为回答一个问题——“交易者在相对于前一波走势的哪个位置进场”。在行情朝有利方向发展之后入场并且被扫损的情况，经常源于进入该走势的错误区域。必须预测价格只在“正确的方向+适时回调后”才进场。

用斐波那契工具定位进场：

• 在强势看涨趋势中：等待修正到前一波上涨走势的约50%或大于50%的位置做多
• 在更趋势化的市场：可在约50%附近进多单
• 在更区间化的市场：预期有更大的再推进（75%甚至更高）
• 在“看跌走势上半段做空及看涨走势后半段做多”对胜率的巨大影响：这一做法带来约89%的胜率，而反向操作（高点买低点卖）约40%胜率

价位的定义和重要性：价位是大时间周期K线收盘价转换形成的区域——当一根K线从看涨K线收盘变为看跌K线收盘（或反向转变）时，“那里就有一个价位”。这些区域就是小时间周期可以反映、下一根大时间周期K线制造影线或发生反应的地方。时间周期的对应关系：

• 做1分钟周期：关注1小时级别位价
• 做5或15分钟周期：关注4小时级别位价
• 做30分钟至1小时周期：关注日线级别位价

实际运用法则：在目标区域中画一个大致区域（不追求精确价位）找市场结构反应，当价格到达大时间周期的收盘位且与进场相对性（如50%回调位）对齐时，该位置的准确度大大提高。有些“价位叠加指标”工具（如K线行为叠加指标可以在网站上找到，链接在视频描述中）可以辅助识别这些价位。

九、综合交易流程总结

开仓过滤清单：

1. 识别交易方向：通过高低点和市场结构判断当前是买还是卖
2. 判断市场状态：通过修正幅度确定当前是趋势、趋势区间还是区间市场
3. 确定进场相对性：在顺应状态的位置用斐波那契定位（趋势→接近50%；趋势区间→50%-75%；区间化→约75%以上）
4. 对齐大时间周期价位：选择与中线目标区域对齐的大时间周期K线收盘区域
5. 等待小时间周期确认：按K线行为及价格反应（如市场结构转变或反转信号）在小时间周期上等待精确的进场点

持续改进的三步循环：交易→记录（Notion日志）→复盘→据此只修改一两个变量→重复下100笔交易。

十、核心经验法则与注意事项

关于胜率与风险回报：

• 胜率与风险回报存在权衡关系，提高风险回报目标会降低胜率，反之亦然；固定1：1的起步阶段性价比最高
• 最有效的胜率提升方法是找到最差的形态并反过来做（逆向思维）
• 交易系统的改进应该关注MAE（改善MAE能让亏得更少）和MFE（改善MFE能让赢的更大）这两个指标，加上胜率这个指标，三者构成了改进的三个维度

关于技术分析的常见误区：

• 不依赖滞后指标（MACD、RSI等）
• 避免试图猜测市场方向或预测未来的价格行为
• 不要试图让所有时间周期完美对齐才能交易——等待意味着要耐心选择在自己看得懂的区域关注反应

关于市场结构学习：

• 方向永远在变化——所有的路径转折点都是高低点的变化
• 回归趋势工具是快速判断方向和状态的实用工具
• 状态远比方向重要，所有策略在错误状态下都会失效
• 做高胜率交易的核心是对“市场状态”“进场相对性”和“大时间周期价位”的综合对齐

遇到交易低潮：“你上一周还做的挺好的，然后你试着下个周做完全一样的事情，市场状态变了，你感觉怎么回事？我之前这么顺的，为什么现在交易这么难？为什么我亏的更多了？那是因为你根本没有分析市场的状态，也没有正确的调整你应对市场的方式。”

遇到水平瓶颈：如果某个时间周期价格看起来只是噪音，那是因为不懂得观察内部/外部的结构和连接不同周期时的对齐方法。较小时间周期的特质是“信号与噪音混杂”，要识别何时、为何去看小时间周期，就需要用分型结构的指引来判断。

后续待确认主题

• 进场模型（进场模型）的具体设计，即在小时间周期上做确认信号（如低时间周期转向看涨/看跌），在状态和状态细节的位置找反应
• 在低时间周期利用“K线收盘价过渡”寻找价位做小仓位入场的机制
• 更多价格行为交易细节（如何在不同时间框架上对齐并利用分型市场结构）会在下一个视频详细讲解，具体涵盖具体的进场时机方法