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对大多数交易员来说 ， 策略的制定仅仅是一种手段 ， 是获利的必要路径 。 交易系统开发的过程 ， 相对最终投入使用 ， 是比较艰难的：通常 ， 实际交易远比制定交易策略要更有意思 。
不过 ， 这会使得交易员采取各种捷径 ， 这样一来 ， 他们在制定交易策略时就可能产生各种错误 。 尽管短期来看 ， 交易方法是简便了 ， 但捷径所带来的错误最终还将影响实时交易 。
好在大多数交易员在策略开发时出现的错误基本类似 ， 一旦确定后 ， 就能加以纠正、改进 。 不过 ， 排除这些问题并不容易；在无法使用捷径的情况下 ， 策略从制定到正确执行将变得更为困难 。
那么 ， 有哪些最常见的错误与捷径呢？大致有三种 。 下面我们将分别解释这三种错误会产生怎样的负面影响 ， 如何发现并纠正这些错误 。 避免这些常见错误 ， 将有助于建立一个更好的交易系统 。
陷阱1：策略过于复杂难懂在交易过程中 ， 你不可避免地要遇到一些复杂的交易策略 。 对于自主交易员来说 ， 可能会出现“分析瘫痪”中的情形 。 对于一个算法交易员来说 ， 一个复杂的方法将包含成千上万行代码 ， 需要优化调整几十个甚至上百个变量 。
这两种方法有一个共同点：它们都极其复杂 ， 涉及众多内容 。 很多缺乏经验的交易员会认为这就是开发系统的一种方式；他们认为 ， 指标越多 ， 算法对过去数据的拟合程度也就越好 ， 所制定的交易策略也就会更好 。 但事实并非如此 。
在衡量复杂策略时 ， 存在一个谬误 ， 使我们得出这一策略优于一般策略的错误结论：在历史数据上能取得较好结果的策略 ， 并不意味着这一策略用于实际的交易中也能获得同样的成功 。 事实上 ， 通过增加指标来不断地调整策略 ， 或在算法中添加新的规则使得交易策略更为复杂；这种做法通常只能给交易员一种虚假的信心 。 在策略中 ， 改进及添加更多的规则 ， 并不意味着策略将变得更好 。
很多人可能很难相信 ， 简单的交易策略通常是最好的 。 对于自主交易员来说 ， 只有一两个技术指标的相对简洁的图表 ， 加上对价格走势与市场动态深刻的理解 ， 往往比一个充斥着技术线与技术指标的图表要好得多 。 对于算法交易员来说 ， 一条简单的入场指令通常要比需要满足5至10个条件才能执行交易的规则要好 。
陷阱2：没有考虑市场摩擦的交易策略比较市面上的交易系统 ， 你会发现大多数交易系统都会列出一小段免责条款：佣金与滑移价差不包括在内 。 同样 ， 许多自行开发系统的人也会忽略佣金与滑移成本；即使他们考虑了这些成本 ， 通常也会低估实际的金额 。
你会听到系统不包括佣金与滑移在内的各种原因 。 最常见的借口是“不同券商通常收取不同佣金”；另一个常见的理由是“我的系统只使用限价指令” 。 但真正的原因则是：这样的做法可以使系统看上去更好 。 如果考虑实际交易成本 ， 能够获利的系统就更难找到 。
以一个交易E-Mini标普500指数期货（CME:ESM14）的系统为例 ， 该系统使用一种通过微小交易来捕捉非常小的市场变动的技术 ， 并频繁进行日内买卖对冲来进行投机 。 如果不考虑佣金与滑点 ， 该系统每天进行20笔交易 ， 平均每笔获取15美元的利润 。 交易员看到的是每天300美元的利润 ， 并会认为这些交易还算不错 。 但如果加上每个交易回合5美元的佣金及1个基点的滑点（这可能已经是乐观的估计） ， 每天300美元的利润就变成了每天50美元的亏损 。
对于不考虑佣金与滑移成本的交易策略来说 ， 一个潜在的影响便是该系统可能会使交易员进行过多的交易 。 这里有一个例子 。 假设系统A是上面所提到的小型投机系统 ， 如果不考虑佣金与滑移成本 ， 每天可以获得300美元的利润 。 相对来说 ， 系统B每天只进行一次交易 ， 不考虑交易成本 ， 每笔交易平均可以获得50美元的利润 。 任何比较这两个系统的人 ， 都会选择系统A 。 但是 ， 当加入佣金与滑点 ， 结果正好相反；系统B才是唯一有价值的策略；交易次数少了 ， 佣金与滑点占总利润的比例也要小很多 。
因此 ， 在系统开发初期 ， 就将一定数额的佣金与滑移成本考虑进来 ， 是至关重要的 。 对于E-Mini标普500指数期货来说 ， 每个交易回合5美元的佣金 ， 一两个基点的滑点 ， 这样的假设是相对合理的 。
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