Boris Schlossberg 交易访谈全解析：市场欺骗、动量、个性匹配与 AI 时代的交易管理

Boris Schlossberg 交易访谈全解析：市场欺骗、动量、个性匹配与 AI 时代的交易管理

市场不是 50/50，而是 75/25 对交易者不利，因为每个人都撒谎；唯一不变的只有变化，唯一未被有效市场理论完全消磨掉的是动量。

一、核心要点

• 市场本质是欺骗与博弈：市场从来不是基本面驱动，而是关于“我能不能诱使别人犯错误，然后把他们的钱拿走”。市场会让交易者看到突破、买在顶部，然后价格砸下；也会让交易者看到筑底、进场抄底，然后把地板砸穿。Tom Sosnoff 的观点被 Boris 引用：大多数人以为市场是 50/50，其实它是 75/25 对交易者不利，因为每个人都撒谎。
• 入场信号与失效条件同样重要：长期看，策略最终趋向 50/50，没有实际 edge，edge 在于解释。技术分析要从两端看：支撑阻力被尊重是因为很多人同意并据此行动，但这也使其成为被重度利用的机会。有时买入信号就是买入信号，有时买入信号反而是最好的卖出信号。
• 动量是唯一未被完全消磨的现象：有效市场理论中唯一没有被完全消磨掉的是动量。动量跨资产、跨时间、跨市场表现，它不是噪音，而是市场的功能。不必重新发明轮子，而要修改轮子，核心是交易 momentum，但需要调整如何交易、何时交易、哪些工具敏感、哪些时段启动。
• 交易必须匹配个性：一旦识别自己的心理 temperament，下一步不是强迫改变，而是绝对相信“你按自己的个性交易”。同一策略，别人能赚 Boris 本人收益的 10 到 15 倍，这不是策略问题，而是个性问题。不要强迫自己成为你不是的人。
• AI 是强大工具，但只会放大，不会自动解决问题：AI 能帮助全时段、全品种测试策略，发现特定小时的 edge；也能生成仪表盘和自动化追踪。但机器只会放大，agents 不理解 alpha decay，运行一千个 agents 不会无努力赚到一百万美元，反而可能摧毁一半账户。
• 唯一不变的是变化：市场策略像恐龙一样会过时，唯一问题是“现在是否有效”。永远不要认为你已经找到了终极答案，找到了未来几个月的 edge，享受它、榨取它，但最难的是保持它，并始终知道它会以某种方式消失。

二、详细解析

1. 市场欺骗与零和博弈

• 市场整体目的被描述为欺骗：让你看到突破、买在顶部，然后价格下跌砸向你；或让你看到筑底、进场抄底，然后把地板砸穿。
• 从来不是基本面驱动：市场不是关于事物的基本面，而是关于“我能不能诱使别人犯错误，然后把他们的钱拿走”。场内交易者和做市商会创造需求，然后再撤掉需求；会把股票拉高，然后像石头一样砸下。这种模式在股指期货中也常见：从 9:00 拉到 10:30，然后 10:30 突然砸下。但并非总是发生，还有其他因素和其他玩家参与。
• 必须假设市场参与者在撒谎：进入市场时要睁大眼睛，理解“最好看的突破未必是完美突破”。一旦对手知道你认为某个形态会成立，他们可能故意让该形态失败，在那个模式上把你打爆。
• 技术分析的双端性：支撑位不是因为某种内在原因才有效，而是因为很多人同意、很多人据此行动，于是它暂时被尊重；但这也让它成为被重度利用的机会。引用 Kenny Rogers 歌曲：要知道何时持有、何时放弃。有时买入信号就是买入信号，有时买入信号反而是最好的卖出信号。你的策略在某些市场时期可能就是完美的反转策略；要识别这种细微差别，需要大量屏幕时间，数小时、数天、数周、数月观察市场。
• 信号与噪声：有人在线跑模拟，比如一个“做空按钮”式策略，短期看有时有效，所以人们相信它，就像坏钟一天也会对两次；但长期模拟往往显示为噪声。常见解决方案是加更多标准与过滤器，结果要么过拟合、从不交易，要么每次拼凑不同 confluence，像往墙上扔意大利面。经验是：总能找到入场方式，因此“没有进场的理由/无效化条件”几乎比入场标准更重要。
• 市场只有两种交易：连续性交易，即买高并认为会继续更高；均值回归/非连续性交易，即认为到顶并卖出。唯一区别是 amplitude：长线交易者赌更大级别移动，scalper 可能只找 5 个点。
• 反转策略：在“非连续性小时”，多数突破会失败。如果买入突破不会继续上涨，反而可能下跌，就可以把同一策略完全反转，不再寻找买入突破，而是寻找买入失败。同一策略被赋予两条生命：原始信号和相反宇宙中的反向信号。两套规则不同，但仍需要理性、智力和市场结构，不是纯赌博。AI 可以帮助判断“这是愚蠢的交易小时”。
• 市场是拍卖结构：市场是拍卖结构，有需求、供给，还有错误的人。最佳交易常发生在其他人站在错误一边、必须平仓时。市场是零和金钱游戏：钱在总体无限，在个体有限。所有人资金有限，最终都会向市场屈服，无论愿不愿意；找到人们屈服的拐点非常有价值。
• 动量是结果而非原因：动量是结果，原因是需求供给。拍卖自然产生动量、成交量和活动。因此，如果动量是结果，交易者想要的是进入趋势并朝一个方向走。
• 不是阴谋论，而是市场机制：如果所有人看到支撑位并交易支撑位，在短时间框架中可消除长期基本面影响，大家集中下单和放止损，就会形成集中订单区，并经常被扫掉。这不是阴谋论，而是市场机制：不需要阴谋，只需要一个有规模的人；谁在那个时刻资金最大，谁就能推动。可能完全是随机原因，比如沙特阿美财务主管需要 1 亿美元发工资，于是说“卖出我的标普”。很多市场参与者对价格完全不敏感，但规模巨大；有人卖出 10 亿标普时，不会在意你的 5000 斐波那契汇合位，会直接击穿。没人针对你，只是你不认识市场里的所有人。这正是风险控制重要的原因：无论信念多强，破位就必须出场，可以之后再回来。

2. 黑色星期一的亲历与教训

• 时间线案例：
• 周五已经很糟，道指跌 100 点，是当时最差单日跌幅；当时人们觉得 100 点跌幅很糟，现在看很 quaint。
• 周一大家进场时以为会反弹，因为之前跌幅巨大；市场确实小幅反弹，然后慢慢死掉。
• 当天还有一次没人记得的单日最大反弹：约 11:00 触底，然后反弹整整 10%。他提到市场通常日内在 10:30 到 11:00 触底，并尝试反弹到下午约 2:00。
• 之后事情变得绝对疯狂。他不知道为什么，也无法确切弄清楚为什么卖压如此凶猛地恢复。
• 市场出现 crossed：Coca Cola、Honeywell、IBM 等大票的 offer 低于 bid，卖价比买价还低，只为清掉头寸。
• 纽约证券交易所的 specialists（做市商）破产，数量记不清；他们的工作是公众卖出时买入，但钱用完，形成死亡螺旋。
• 不是第二天就反弹。大故事是芝加哥有个他忘记名字的人，涉及 Goldman Sachs（原文 Golman Sachs）来到芝加哥场内；有一个 IMM 合约，由少量道指股票组成，波动极大；那个人周二开始买入，这是唯一拯救市场的东西。
• 市场差点被彻底摧毁，可能演变成 1929 式情况；比大多数人意识到的更接近严重灾难，靠单一救世主/单点挽救。
• 归因与市场结构：
• 当时没有战争、没有石油崩盘、没有暗杀，基本没有基本面事件，却发生了崩盘。
• 这被称为 cascade。人们基本归咎于 portfolio insurance：卖期货对冲损失，因为期货资本要求低、可无 uptick 卖空；纽约现金股票跌，芝加哥期货卖。
• 当时市场远不如现在有效，资本深度不够；现在不能这么做，因为做市商会接手并把市场拉回。现在市场更有效，不允许这种大规模位移。他称当时像一场不知从何而来的地震。收盘时人们 shell shocked。
• 情绪与风险案例：
• 问他当时主要情绪是否恐惧，他说自己太年轻、太愚蠢，没有恐惧；不知道这可能是大规模萧条的悬崖。
• 他记得最后一小时看着 Quotron，Coca Cola 在买价之下交易；正常日价差 quarter wide 或 eighth wide，那天 $4 wide。
• 这教会他：没有支撑，没有阻力，尤其没有支撑；恐慌会让人以一分钱卖掉价值百万的东西；群体心理会推动下跌；持续买跌只会在亏光后看到反弹；要尊重止损和退出；没有价值，只有当下。
• 术语解释：
• “Crossed market”：看 Coca Cola、Honeywell、IBM 等老牌大票时，卖价低于买价；即他们报在买价之下，只求脱手。
• “Portfolio insurance”：人们卖期货来对冲损失，因为期货更容易、所需资本少，且可以不做 uptick 就卖空。纽约现金股票市场下跌时，他们在芝加哥卖期货。
• “Decimalization”之前，正常价差可能是 quarter wide 或 eighth wide；崩盘时价差达到 4 美元宽。

3. 交易心理与个性匹配

• 青年经历塑造交易风格：如果他在持续牛市里入行，可能会不断买入并加杠杆；但因为黑色星期一，他成了立即卖出利润的人。他说自己永远不会成为一笔交易赚一百万美元的人，也永远不会成为一笔交易亏一百万美元的人；他像鸽子一样啄一口就走。
• 财务形成期研究：个人创伤、狂喜或父母经历会影响乐观/悲观。如果父母的财务形成期是牛市，人更乐观；如果是衰退，则更悲观。
• 交易者分型：有人加仓赢家并持有赢家；有人像他一样立即获利、不断 scaling out，一进场就想退出，总是害怕 shrapnel、害怕 blowup，而不是想着 rev up。他说这不是好事，只是现实。每个人都有自己的版本；即使亏 500 美元，相对而言也可能感觉极端。
• 交易心理混合比例：交易心理中有恐惧、贪婪、绝望等大情绪，每个人的混合比例不同。有人天生更恐惧或更贪婪，有人更激进、波动更大。
• 按个性交易：一旦识别出自己的心理 temperament，下一步不是强迫改变，而是绝对相信“你按自己的个性交易”。他有一个策略，房间里很多人用它赚到他本人收益的 10 倍，有时 15 倍；这不是策略问题，而是个性问题。无论什么策略，都必须与个性兼容才能执行。
• 执行方式的个人差异：他的策略可能一分钟出场，也可能三小时出场；他总是很早抓住趋势，也非常快退出趋势。有耐心和个性结构去加仓的人能赚 10 到 15 倍，他为他们高兴。人们的大错误是怨恨：“为什么我不能那样做？”答案是你不是那种人。你能做的是持续稳定赚钱。那些能加仓的人有时也会被困住，因为市场会反转，他们可能在顶部重仓，然后持有转为亏损的仓位，之后 boom boom boom，回吐也可以一样猛烈。
• 不要强迫自己成为你不是的人：原文表述接近：“交易的第一条规则不是做策略，而是（不要）强迫自己成为你不舒服的人”；语法/转录不通，但核心是别强迫。
• 过去创伤是否应定义自己：Boris 说不知道。他发现市场是解决心理问题的糟糕场所，市场最不宽容；如果试图在市场中实验“成为更好的人”，市场会摧毁你。有人确实能把自己重塑为更长线的交易者。他认识一些原来是 scalper 的人，现在交易两周图表。但这取决于个性。他本人喜欢极快结果，十分钟对他就是一生；通常五分钟内进出，一天做很多笔交易。反面是，他不在乎任何一笔、两笔、三笔或四笔交易，因为一天展开后还有 20 笔交易，只关注接下来五分钟该做什么。
• 数据与实时市场的冲突：大多数交易者把北极星放在 edge、数据、回测和系统上，并围绕它安排一切；但想 YOLO 时，知道过去四次都受伤，于是看数据；想按某标准进场，但测试显示不盈利，于是不做。这些纸上听起来很好，但现实中，市场交易那一刻所有数据都“出窗”。市场总是做最不可预测、最利用你个性的事。比如你测试某个方法不 work，但实时市场里它完全 work，你会想“我本可以赚 10000 美元，我真蠢，居然听自己的数据”。这正是市场会做的事。他嘲笑那些说“跟随计划、写下来、写日志”的人，认为他们可能从未真正交易过。如果那么容易，每个人都会赢。市场的整个游戏就是让你输。

4. 动量交易方法与 AI 回测

• 不必重新发明轮子，而是修改轮子：有效市场理论中唯一没被完全消磨掉的是动量。要问：如何交易动量、何时交易动量、策略中真正创造动量的组件是什么、哪些工具对动量敏感、哪些不敏感。不要固执，只问：它在哪里失败？为什么失败？如果这样失败，是不是我的机会？
• AI 回测流程：
• 用 1 分钟图；
• 让 AI 在 NASDAQ 和 gold 上测试策略的全 24 小时周期；
• 识别有效小时，例如伦敦开盘对连续性策略有效；
• 把时段信息加入指标；
• 在无效或非连续性小时把同一策略反转，寻找买入失败而非买入突破；
• 每套规则不同，但仍需理性、智力和市场结构。
• 长期测试与 AI 发现：长期测试所有模式/策略，最终大致集中在 50/50 下注，只是甚至钱，没有实际 edge；edge 更多是解释。AI 有所有答案，也比任何人聪明，关键是问对问题。用 AI 测试 1 分钟图策略在 NASDAQ 和 gold 的全 24 小时周期，发现策略在特定小时可达到约 70% 胜率，带来约 5%–10% edge；该效果在特定小时连续 5、6、7 周几乎每天出现。伦敦开盘对连续性策略尤其有效，其他时间则无效。把这种时段信息加入指标后，可以判断某时刻某品种策略是绿灯还是红灯。
• 短模拟 vs 长模拟：一个简单的“做空按钮”策略短期看有时有效，长期模拟却显示为噪声；加更多标准/过滤器后，要么过拟合，要么永远不交易。
• 单笔 prop funding 案例：利用开盘蜡烛的无回撤垂直移动，尝试一笔通过 funding；可能出现 30/40/50 点垂直移动。限制是方向可能错、延迟、浪费几分钟，并非必然。
• 90 年代互联网股票案例：对热门搜索股 “into me” 不做多，只做空，通过交易非常小的 discontinuity，一天内该股上涨 25 美元，但受访者称没有亏损交易。
• 头肩形态处理：不是放弃形态，而是问它现在在做什么、为什么失败、失败是否就是机会，甚至交易其反向。
• 亏损处理：不要让亏损击败自己；亏损是学习新东西、变强变好的机会。
• 市场分形：看图表就是波浪，价格上下运动；模式在最细粒度与巨大级别上重复。M1 不一定是噪声，而是可操作的分形区域之一。

5. 时间框架、价格驱动因素与日内节奏

• 一分钟图与生活方式：一分钟图只是“很多更小的波浪”，更大图表上是“更大的波浪”，但模式相同。交易一分钟图需要完全不同生活方式：必须深度参与、盯盘，不能开仓后离开两周。若想要“开仓后走开”的生活方式，交易期权可能更合适。
• 价格驱动因素按时间框架分层：年到年级别最重要的是基本面、利率等；中等时间框架可能是情绪、仓位等；但到 M1，利率、通胀不会影响接下来十分钟的价格行动，真正驱动的是头条新闻。
• 新闻反应链：新闻出现后，市场先出现大幅膝跳反应向上或向下；随后市场吸收新闻。若接受新闻，更多人加入，买盘推高或卖盘压低；参与者把新闻投射到未来一到两周并提前行动，这就是趋势形成的原因，可以顺势交易。相反情况是：正面新闻但价格大幅下跌，或负面新闻但持续被买入。大多数人觉得荒谬，例如“通胀 10%，股市怎么可能涨”，于是不断做空，但结果往往亏钱。作者认为，这种背离意味着有更重要、你不知道的事情，更聪明的人正在押注。例：大通胀数据出炉但市场反弹，可能是因为人们预期伊朗问题/伊朗战争缓和、油价下跌，或石油在其他地方增产、船只绕行霍尔木兹海峡等。存在成千上万你不知道而更聪明的人知道的变量；如果持续卖给这些人，就是在押注无关紧要的信息。
• 日内节奏 daily cycle：早盘开盘、早盘拉升或抛售、盘整、早盘走势的反转、午间安静、最后交易小时的解决。伦敦开盘也有类似动态。像看一场戏；每天有细微差别，但有从 A 到 B 的走势、不同 session 的变化，以及作者称为“road map”的路线图。
• 长短周期的驱动差异：较长周期有很多驱动因素，较低时间框架感觉更技术性，甚至“技术驱动 100%”。短线交易只有价格和技术面重要，本质是研究价格。反例是对冲基金经理（作者妻子）：她从不着眼图表，而是预测股票未来两年盈利，深入了解公司业务，押注“劲爆数字”，可能买入后十个月不动，然后一周翻倍。这与短线交易完全不同。
• 亏损视频的教育意义：作者喜欢看 YouTube 上亏掉一百万美元的视频，而非赚一百万的视频。常见模式是：有辉煌计划，交易反向，然后开始合理化，例如“特斯拉是好股票，有动量，要买，有新产品”，或技术派说“有五个汇合位，我不信破位，会反弹”，结果价格持续下跌。亏损的根本原因是人性心理：高信念交易反向时移动止损，变得希望、乐观；而盈利时反而想“万一反转、回撤怎么办”，变得悲观。同样价格，不同情绪。
• ICT 公平价值缺口玩法：如果人人看见、人人交易，就不再有效。机制是：如果某玩法非常流行，所有投机者的目的就是利用其他投机者。投机是观察游戏；一旦知道大家押注某方向，就可以反向下注，让他们被扫。流行技术理念一旦足够深，就会被利用，因为那一边钱多，容易赚，人们会很快认输。但作者也实际交易 ICT 订单块，发现非常有价值，帮助其原始动量想法，在特定时间框架中站到正确一边。
• 策略生命周期与进化生物学类比：不存在“交易策略”这种东西，只有与当前环境相符的某种行为。恐龙统治地球数百万年，然后一次大事件毁灭，哺乳动物适应新环境；新策略也会变得更适应。1970 年代若用现在的方式交易，会失败。现在人人基本是动量交易者，过去 30 年要么直上，要么逢跌买入必恢复；但 1968 到 1981 年，若这样交易股票，会每天、每周、每月亏钱。那段时间人们习惯卖顶买底，直到 1981 年道指突破 1000。Robert Prechter（原文 Robert prtor）是艾略特波浪理论者，曾被捧为神，交易下跌想法；1987 年崩盘后他说会跌到 700，但道指后来到 5000、10000、11000，他仍持续说崩盘，因为仍是“恐龙心态”。所有交易策略都可能成为恐龙。唯一问题是：现在是否有效？作者引用笑话：不关心 Mr. Right，只关心 Mr. Right Now。若有效就跟随；若无效，就压力测试，理解为何无效。
• evergreen 问题：是否有像“买低卖高”这样本质永恒的东西？拍卖因集中订单和活动发生，如突破、流动性扫荡、有人卖出、突破测试、寻找买入拐点。是否更值得找 evergreen 的东西，如动量、动量时机？回答：统计上不争议，唯一没有被有效市场理论完全消磨掉的是动量。动量跨资产、跨时间、跨市场表现，例如 DAX、瑞士市场、新西兰。它不是万灵药，有时期动量表现极差；但说明动量有效不是噪音，而是市场的功能。
• 动量是原因还是结果：作者说是结果，因为原因是需求供给。理解市场核心：市场是拍卖结构，有需求、供给，还有错误的人。理解苏富比（原文 southerbees）、梵高、毕加索的人，可能比找微小斐波那契回撤更适合理解垂直市场。最佳交易常发生在其他人站在错误一边、必须平仓时。市场是零和金钱游戏：钱在总体无限，在个体有限。所有人资金有限，最终都会向市场屈服，无论愿不愿意；找到人们屈服的拐点非常有价值。
• 动量交易应预测还是反应：有时预测，有时反应。但作者策略基于预测：其“Green hours”是动量策略 supposed to work 的时段，基本理论是动量会导致更多动量；突破就是对进一步价格行动的预测。这几乎是所有突破策略的底层想法。关键是一旦开始失败，就要问为什么，是否是市场基调变了。动量现在有效，是因为处在动量市场；小波有效，是因为大波有效；小波有效，是因为海洋朝一个方向移动。如果海洋死了、没有价格行动，小波也不会有效。始终要问：海洋现在在哪里？
• Scalper 执行案例：作者是 scalper，所以没有宏大 trade idea，而是有模型。今天看模型，发现它在更长框架中运作很好，感到震惊；突破在长框架中有效得多，因为海洋在移动。市场从“20…7000”到 30000（原文口语，似指道指从约 7000 到 30000），大波和小波一样有效。作者一天交易 30 到 40 次，所以不常有宏大想法。笑称：常会有地缘政治或经济宏观想法，但模型给出完全相反信号。作者说，自己老到不听从自己的观点，只听模型，模型有效；例如今天宏观想法很负面，但模型相反。

6. 模型驱动执行、FOMO 与 prop firm 模式

• 模型驱动执行法：model 给 signal；不要因为价格已经偏离原入场点而追。若原计划 50 入场、目标 60，价格到 55 时追入，会改变风险回报结构，并可能把原本仍可持仓的交易变成止损。例如：如果 model 40 秒前给信号，行情已经走了 4 到 5 点。如果本来应该在 50 入场、目标 60，现在价格到 55，你觉得“还行，我进”，这就毁掉 model。因为 model 基于 50 入场到 60；现在 55 入场，可能到 60 只赚 5 而不是 10。如果价格回到 45，你现在是 -10，而在原本条件下你仍持仓、也许还有机会反弹。现在你却止损出局，等于为自己设置失败。市场一直在通过 FOMO 让人自我设置失败。FOMO 是他眼中最大的情绪，市场非常喜欢玩弄 FOMO。
• 具体 scalping 策略步骤：
• 看 1 分钟 chart。
• 使用 VWAP、ICT order blocks、8 period SMA。
• 寻找 momentum breakout patterns。
• 若做多，要求 1 分钟 candle 收在前一根 candle 的高点或以上。
• 要求 forward action 有实际进展：例如移动 50 步后，下注再前进 50 步。
• 用统计输入挑选 spots。
• 频率控制在每个 instrument 每小时 3 到 5 笔。
• 可顺势或逆势，取决于 timeframe。
• 与订单流交易者 Sam 的对照案例：
• Sam 看 volume 和 delta。
• 两人上 stream，各自叙述想做的交易。
• 约 95% 时间信号 confluence。
• 受访者的理由是：内部数据若反映价格，price action 算法会捕捉到，因此本质上交易同一 idea。
• 关于日初入场持有到 average ATR：受访者说如果我能，如果那符合我的 personality，我会。但个性绝对是个人化的。他的 commission 成本会吓到人：有时利润的 50% 是佣金，例如赚 1000 美元，其中 500 美元是佣金。他不在乎。
• Thomas Sowell 观点：生活中没有 solutions，只有 tradeoffs；如果想快乐，就要理解并接受 tradeoffs。这些 tradeoffs 不是 optimal，但是 psychologically probable。
• 为长寿优化：大家都试图优化 quantitative prediction 或 quantitative result，但应该为 psychologically palatable possibility 优化，以换取 longevity。因为知道自己明天还会在、后天还会在，希望交易到 80 多岁。他的房间里也有 80 多岁、热爱交易的人。能走进市场、有一个 idea，并有合理赢的概率，是非常难得的事。
• Prop firm 模式：prop firm 像赌场/保险公司，挑战费与 payout 存在非对称收益，交易者可被激励去“玩游戏”而非寻找最佳 edge。challenge fee 可能是 100 美元，payout 可能是 2000 美元；因此不需要 edge，只需要对游戏有 positive expectancy。用 100 美元成本交易真实市场、真实价格、真实执行，潜在可能 1000 美元 payoff；相比每周烧 1000 美元更好。除非完全 degenerate，否则 prop firm fees 不太可能比自己账户两周坏交易亏更多。
• AI 模拟账户编排案例：
• 用同一 edge，甚至 good edge、average edge、terrible edge。
• 生成 12 种 equity curve，跨 100 笔交易。
• 类型包括慢爬、boom and bust 但最终正、slow bleeder、crash and boom。
• 如果 cleverly orchestrate accounts，所有账户都能赚钱、都能 payout，大多数 payout 超过 evaluation fees。
• 结论：这是游戏，不激励你拥有 best edge。
• 被激励的模型：最佳 expectancy、最佳 equity 的人并未赚最多；赚最多的是高交易频率并快速锁定小利润的人。
• Prop firm contest 案例：
• 愚蠢策略举例：连续 5 天买 S&P 第一根 candle，使用 maximum risk。
• 如果那 5 天市场 soaring，就会被 funded、收取 payout，像击中彩票。
• 该策略不代表长期 viable，只是在那个 contest、那个时间 optimal。
• Prop firm harvesting 案例：
• 交易者买成千上万 contest tickets。
• 目的不是诚实交易，而是 gamify，看 payout 能否超过投入。
• 这伤害其他诚实交易者，因为 prop firms 被迫 payout 给无技能者，并引入额外规则阻止。
• 多账户浮动管理步骤：
• 不要困在同一个账户。
• 一个账户做到 100 后，换下一个；或从 0 开始、约 201 做到约 300 后，换下一个。
• 让 equity 分布在 portfolio。
• 早上赚 1000 后，下午若市场不配合，不要继续在同一个账户亏 2000；换账户，锁定已得利润。
• 亏掉另一个账户无所谓，因为 prop accounts 便宜。
• 10 个账户中因坏 variance 亏 1 个可接受，不可接受的是持续亏掉每一个。
• AI 发现的最优账户节奏：
• 账户运行 4 周 on、1 周 off。
• 如果利润超过 3%，关闭账户，进入下一个 online period。
• 同样努力、同样资金、同样流程，只因为决定锁定 payout，可多挤出 30% 利润。
• 原因：盈利期后自然会有亏损期；若账户 offline，另一个账户在运行，已盈利账户被 preserved。
• 亏损账户进 trash bin，成本 100 美元；被保存的账户锁定 payout，并支付损失。
• 这被称为 clever floating account mechanics。
• Consistency rule：例如每天赚 150 美元；看似合理，但如果是在赌博，则更难做到。受访者目标就是每天赚 150 美元；掌握这个技能就掌握交易一生。
• 交易管理：两个交易者可以有相同交易、相同 edge，但一个赚很多，一个亏钱，全归因于 trade management、如何 risk、何时 risk。亏损交易上加风险、坏运气，盈利交易上降风险是坏模式。
• 某 prop firm 创始人纪律案例：
• 一天交易 100 次。
• 100 次都在 break even 止损。
• 受访者认为自己会疯，但此人因纪律赚七位数。
• 受访者认为这是 optimal，但现实执行很难。
• 加仓法：
• 进入交易，顺势加仓。
• 只要不 slip against you，就持续加仓。
• 这是最大化收益的方式。
• 风险/交易管理法：
• trade management 可以最小化 blow up。
• 不要亏损交易加风险、盈利交易降风险。
• 在 prop space，尤其要用多个账户分散 blow up 风险。

7. AI、机构与零售交易者的差距

• AI 仪表盘与自动化交易：
• AI 能生成完整 dashboard，以及约 20 页 Excel 表格，用于追踪账户。原文强调这在一年前还不是选项，现在像有一个随叫随到的“超级朋友”。
• 对 AI 与交易未来的判断：自然未来是 AI agents。人可能不再直接做交易，而是与 AI 协作创造想法，想法进入软件 agents，agents 开始代为下单，人变得 hands off。
• 但对机器的限制有明确推理：机器不会自动解决所有问题，机器只会放大。它们让 dirty work 变容易，但 hard work 仍然需要分析。运行一千个 agents 不会让人无努力赚到一百万美元；agents 很可能摧毁一半账户，因为 agents 不关心、不情绪化。算法说买，即使已经是连续第七笔亏损，它仍会做第八笔，因为存在 alpha decay，而 agent 不理解。
• 说话者做过大量 automated trading，结论是：自动化交易从来没有 back test 那么好，总是不同，自动化总会 kind of goes off the rails。但这不意味着 AI 本身不强大。
• AI 的最大价值：通过对话把创造力实际化。普通人不需要掌握大量 Python syntax、Pine Script syntax、数据库结构或编码中晦涩部分，就能创造新方法。
• 说话者正在做工具，让用户按按钮即可创建 VAPP indicator、IC indicator、Bollinger band based indicator（原文拼写为 vapp、icindicator、bonlinger band，存在拼写不确定性），然后用户可自行修改，甚至不必学习 prompts。这会把更多权力放到交易者手中，因为很多交易者有创意，但过去没有能力测试、投入使用或据此创建指标。
• 机构与零售的差距：
• 大机构使用大量 quant algorithmic trading，人类参与少；零售侧常见的是 training algorithms，基本上是 scams。
• 问题：这个差距会被 AI 关闭，还是完全不同？回答倾向认为会，因为 AI 拥有大量 quantitative knowledge 和 best practices，并持续学习 best practices。
• AI 能力例证：做 PowerPoint、网站、法律建议、医疗建议等。原文说 AI 不完美，但已经“scary”地好；说话者认为 AI 在 half the things 上比自己的医生更准确。AI 是世界知识和世界最佳实践，因此会非常有用。
• 市场结构：90% machines：
• 市场已经 90% machines，原文称 90% of all flow 是 Citadel 和 Virtu 处理交易（原文 “vertwo” 可能指 Virtu）。
• 但这不意味着 90% price action 都由机器决定。机器可能驱动 execution，但仍是 human beings 驱动 direction。
• 推理：人类编程机器，机器表达的是人类观点；观点被 codified 不代表总是正确，可能运行在 stale data 上，而数据现在完全反向。因此市场总有机会，总有风险，也就总有投机机会。
• 市场效率的钟摆效应：
• 回到对话起点：80 年代市场不是数字化的，存在 insider trading，和现在完全不同。
• 向前看：更多参与者、更多想法、更多创造力、更多流动性进入，市场会变得更有效。
• 市场摆向效率时，AI 让寻找 alpha 逐渐更难，收益递减，参与激励下降，于是更少人参与，alpha 又出现，像 pendulum / 钟摆。这是历史上市场的方式。
• 当边际努力由 AI 处理时，会出现一个由 AI 赋能的完美有效市场理想。是否正走向那里？回答：某种方式上可以这样论证，可能最终会那样。但人类赌博、投机的欲望总是非常强烈。
• 指数基金思想实验：
• 最佳投资建议是买 index fund、把钱放进去，这远胜一切。
• 但如果每个人都遵循这个建议，如果每个人一年只买一次，就不会有市场，也不会有流动性；如果一年只交易一次，就没有瞬时来回移动。
• 很多人交易有不同理由，有时不是投机，而是需要流动性、周期性投资等。只要世界变得更复杂，希望会有更多风险，从而创造机会。
• 人类 wants and needs 是无限的，因此 AI 不会完全取代所有人；越与 AI 工作，越会意识到人总会创造新机会，希望人类繁荣。
• 收尾建议：
• 不要把事情看得太严重。事情有好有坏，要保持 even keel。市场最难的是不要一天想自杀、下一天又完全狂躁，因为一切都在涨。事情会 ebb and flow。
• 永远不要认为你已经找到了终极答案。你可能找到了未来几个月的 edge，享受它，好好利用，榨取价值。但最难的是 keep it / 保持它，并且始终知道它会以某种方式消失。市场总会变化，必须为此准备。心态应是：唯一不变的是变化。
• 人类从人的角度看讨厌变化，但交易者的一大好处是习惯吸收大量变化并快速响应。交易教人的头脑对世界上任何事都更灵活。
• 要开放，对任何想法开放，因为任何想法都可能发生。这是人们误解市场的地方，也是市场最伟大的事情之一。

三、案例与数据

四、限制与待确认问题

• 场内拉高再砸下、股指期货 9:00 到 10:30 拉高然后 10:30 砸下，“不总是发生”；有其他因素和其他玩家参与。
• 黑色星期一卖压为何在下午以如此凶猛的方式恢复，Boris 说不知道，也无法确切弄清楚。
• 芝加哥救市者的名字他忘记了；原文还出现 “he sold his firm, actually the Golman Sachs” 等混乱表述，救市者与 Goldman Sachs 的关系不清晰。
• IMM 合约被描述为由少量道指股票组成、波动极大的期货合约，但具体合约名称、机制和交易者身份在转录中不清楚。
• 是否应解决过去创伤还是 cater 个性：Boris 说不知道；有人能重塑为更长线交易者，有人不能，取决于个性；市场不适合心理治疗。
• 回测/数据与实时市场的冲突未解决：测试不盈利的标准在实时中可能工作，市场会利用个性；但若因此放弃规则，也可能被市场反复惩罚。
• ICT water blocks 的评价段落归属不清，且 “plaout”“minute alone” 等转录不清；无法确定说话者是否为 Boris，也无法确定其与前后文的关系。
• 原文开头 “traitor” 按上下文应为 “trader”；“Tom sassnoff” 应为 Tom Sosnoff；“Golman Sachs” 应为 Goldman Sachs；“dollar hundred 50” 应为 150 美元；“plaout” 可能为 playout。以上为转录疑似错误，需保留为限制。
• 技术信号有时成立、有时反转，必须通过大量屏幕时间才能分辨，没有简单固定规则。
• AI 有所有答案，但提问困难；如何具体编码突破结构、多少 pips、测试交易本身还是测试时间/amplitude 等变量，原文未展开。
• 反转策略不是纯赌博，仍需规则、理性、市场结构；AI 提示“愚蠢小时”也不等于保证盈利。
• 开盘垂直移动并非必然：可能方向错、直接下跌、延迟或浪费几分钟。
• 高频回测数据不能超过 2–3 个月，因为市场性格常变；策略有效时段可能 3–4 个月后改变。
• 两个月亏损的三种归因——alpha decay、执行/心理 adherence、有效亏损期——未给出明确区分方法；建议假设最坏并压力测试，但这仍不是完全解决方案。
• 原文称“40 年前人人交易 crypto”时间明显不合理；Nikkei 60000 也可能不准确或为转录错误。
• 赌场与 prop firm/“profits”的平行关系被明确留到以后讨论，未展开。
• 市场变化包括总统、地缘政治、货币体系、热点轮换等，可能影响策略有效性。
• 支撑/阻力被尊重的同时也可被重度利用，不是内在可靠。
• 动量不是万灵药，有时期表现非常差。
• 每日 daily cycle 会有细微差别，不能机械套用。
• 低时间框架更技术性，但不同时间框架的驱动因素不同；长周期仍有大量驱动因素。
• 预测与反应并非绝对二分：有时预测，有时反应；作者策略基于预测，但承认两者都存在。
• 策略是否有效取决于当前环境；若无效，需要压力测试并理解为何无效，而不是坚持旧策略。
• 如何选择正确的概念、汇合、理论和玩法，仍通过“现在是否有效”与适应性来判断；没有永恒交易策略。
• 动量是原因还是结果：作者回答是结果，原因是需求供给，但原文中此问题被作为可讨论问题提出。
• 对亏损视频、心理反应和流行技术失效的描述属于经验观察，未给出完整统计证明。
• opinion 与 model 冲突时：受访者说没有理由执行，如果它不符合自己的 opinion 或 assessment。但他也承认自己的 opinion 只供自娱，真正交易 model。这形成一种张力：opinion 不用于交易，但执行仍需与 assessment 一致。
• 模型驱动并非绝对：如果 model 开始失败，他会质疑 model；但他也说“如果我失败，我每天都失败”，暗示个人判断与模型失败被区分对待。
• 受访者不用 order flow/volume/delta，但承认自己与 Sam 约 95% 信号 confluence。他没有完全解释为什么不需要内部数据仍能捕捉同一 idea，只是认为内部数据会反映在价格中。
• 受访者被问到“我还没完全 grasp 你交易的是什么、execution 是什么、技术是什么”，说明其策略描述对外部听者仍可能不清楚。
• 日初好入场、持有到 average ATR 的做法：他说“如果我能，如果那符合我的 personality，我会”，但这不是他的路径。佣金非常高，有时占利润 50%。这些 tradeoffs 不 optimal，但 psychologically probable。
• prop firm 模式有限制：像保险公司，会 capitate risk；不会因为你是幸运的 prop trader 就给你无限 fake sim money。它要赚钱并覆盖成本与负债，所以大玩家会来来去去。
• prop firm 规则可能不公平，但竞争迫使多数公司创建相对合理的模型。健康竞争环境里消费者获益。
• prop firm harvesting 与 prop firm 规则之间存在互相伤害：harvesting 伤害诚实交易者，迫使 prop firms 支付给无技能者并引入额外规则；原文用词“antiabologies”语义不清，应保留为未决术语。
• consistency rule 使赌博更难：每天赚 150 美元看似合理，但如果是在赌博，会更难做到。
• 两个交易者同样交易/edge，结果可能因 trade management 完全不同；亏损交易加风险、盈利交易降风险是坏模式，但原文没有给出完整风险公式。
• 一天 100 次交易、100 次保本止损被描述为 optimal 且有纪律者可赚七位数，但受访者明确说自己会疯，现实执行很难。
• 多账户管理可最小化 blow up，但亏掉 10 个中的 1 个可接受，持续亏掉每一个不可接受；这里没有定义“可接受”的具体阈值。
• AI 发现的最优账户节奏：4 周 on、1 周 off，利润超 3% 关闭。但原文没有完整说明何时重新 online、offline 多久、3% 是账户利润还是其他基数。
• 盈利期后自然亏损期，因此要把账户 offline；但如何判断盈利期结束、何时切换，未被明确量化。
• 情绪是执行 floating account mechanics 的主要障碍：人们会 emotional investment，想赢“这一个账户”。原文最后一句未完成：“because it's what is it?” 留下未决问题。
• 受访者希望交易到 80 多岁，并提到房间里有 80 多岁交易者，但这是个人/群体观察，不是统计证据。
• 模拟看起来很好，但真实生活是否 psychologically hard 未完全解决。说话者认为若心理上保持负载可能难，但用 AI dashboard 移除思考过程后，自己觉得不费力。
• AI dashboard 依赖持续输入；原文说 “as long as I'm keeping things inputted”。
• 一年前 AI dashboard 不是选项，说明该方法是新近出现的。
• 自动化交易从不如回测，总是不同，自动化总会脱轨；AI agents 可能摧毁账户，因为不理解 alpha decay。
• AI 做 PowerPoint、网站、法律建议、医疗建议并不完美，但说话者认为已很好，甚至比医生在 half the things 上更准确；同时承认有人不信任 AI。
• 大机构与零售交易者之间的差距是否会被 AI 关闭，还是变成完全不同的东西，原文提出问题并给出倾向性回答“我认为会”，但未给出确定结论。
• 完美有效市场是否到来是未决问题。回答认为某种方式上可论证，可能最终会那样，但人类投机欲望、赌博欲望、流动性需求和周期性投资会阻止市场变成完全没有交易。
• 若人人只买指数基金且一年交易一次，市场将无流动性；这是思想实验，不是现实预测。
• 市场效率钟摆的历史模式：有效 → 找 alpha 更难 → 收益递减 → 参与减少 → alpha 出现。该推理是原文明确提出的。
• edge 会消失，市场总变化；“唯一不变的是变化”是收尾建议中的核心限制。

五、行动清单

1. 按个性交易：识别自己的心理 temperament，选择与之兼容的策略。不要因为别人能加仓赚 10 到 15 倍就强迫自己成为那种人。问自己：我一天能承受多少笔交易？我喜欢快进快出还是长期持有？我的情绪在盈利和亏损时如何反应？
2. 把失效条件放在入场条件之前：总能找到入场方式，因此“没有进场的理由/无效化条件”几乎比入场标准更重要。在制定策略时，先定义什么情况下不交易、什么情况下退出。
3. 用 AI 做全时段、全品种压力测试：用 1 分钟图，在 NASDAQ 和 gold 上测试策略的 24 小时周期；识别有效小时，如伦敦开盘对连续性策略有效；把时段信息加入指标，判断某时刻某品种策略是绿灯还是红灯；在无效小时反转策略，寻找买入失败而非买入突破。
4. 不要追单：model 给 signal 后，不要因为价格已经偏离原入场点而追。若原计划 50 入场、目标 60，价格到 55 时追入会改变风险回报结构，并可能把原本仍可持仓的交易变成止损。FOMO 是最大的情绪，市场非常喜欢玩弄 FOMO。
5. 用多账户管理分散 blow up 风险：不要困在同一个账户。一个账户做到 100 后换下一个；或从 0 开始、约 201 做到约 300 后换下一个。让 equity 分布在 portfolio。早上赚 1000 后，下午若市场不配合，不要继续在同一个账户亏 2000；换账户，锁定已得利润。
6. 采用 4 周 on、1 周 off 的账户节奏：如果利润超过 3%，关闭账户，进入下一个 online period。同样努力、同样资金、同样流程，只因为决定锁定 payout，可多挤出 30% 利润。亏损账户进 trash bin，成本 100 美元；被保存的账户锁定 payout，并支付损失。
7. 接受 tradeoffs，为长寿优化：生活中没有 solutions，只有 tradeoffs。不要试图优化 quantitative prediction 或 quantitative result，而应该为 psychologically palatable possibility 优化，以换取 longevity。目标是成为好的 trade manager，而不是好的 trader；管理技能是最难获得的。
8. 永远不要认为你已经找到了终极答案：你可能找到了未来几个月的 edge，享受它，好好利用，榨取价值。但最难的是保持它，并始终知道它会以某种方式消失。市场总会变化，必须为此准备。心态应是：唯一不变的是变化。
9. 保持 even keel：不要把事情看得太严重。事情有好有坏，市场最难的是不要一天想自杀、下一天又完全狂躁。事情会 ebb and flow。
10. 对任何想法保持开放：任何想法都可能发生。这是人们误解市场的地方，也是市场最伟大的事情之一。交易教人的头脑对世界上任何事都更灵活。

六、总结

Boris Schlossberg 的这次访谈从黑色星期一的亲历开始，贯穿了市场欺骗、技术分析的双端性、动量交易、时间框架、AI 回测、prop firm 模式、交易心理与个性匹配，最终落脚于“唯一不变的是变化”。核心结论是：市场不是 50/50，而是 75/25 对交易者不利，因为每个人都撒谎；唯一未被有效市场理论完全消磨掉的是动量；交易必须匹配个性，不要强迫自己成为你不是的人；AI 是强大工具，但只会放大，不会自动解决问题；永远不要认为你已经找到了终极答案，唯一不变的是变化。