一、交易公式 每个人对交易的理解不同，便会构造出不同的交易公式。 1、波涛的交易公式： 交易成功＝交易策略＋风险管理＋自我控制 2、史泰米亚的交易公式：交易成功＝市场理解*（自我认识＋交易策略） 相比之下，我更认同史氏对交易的理解，即市场理解是所有问题的关键，它的作用是以乘法的关系体现出来并同时作用于自我认识及交易策略的。我觉得如果不能深刻地理解市场，在很多情况下是基于黑箱原理构造投资理论的，我对这种情况下构造出来的投资理论的性能深表怀疑。而在史氏看来：风险管理本身，属于交易策略中的有机组成部分。 当然，波涛强调风险管理，也就是更强调对风险的控制，这对交易者来说，怎么强调也不过分。我们还注意到一点：两人对“自我”，即交易者本身在交易中的作用，都赋予了足够的重视。 3、系统交易方程式 本文想讨论的是交易本身，即构成投资理论的几个变量。在思考这个问题的过程中，发现居然可以至少构造出三个交易方程式： （1）加法方程式 交易收益＝V1R1＋V2R2＋V3R3＋......＋VnRn （其中V，R分别为每次交易的投入额及损益额） 加法方程式是对交易的原始记录，它本身不刻画投资理论的任何性质，尤其是投资理论的统计性质。 （2）乘法方程式 交易收益率＝风险赌资率*所有交易的收益率期望*F（交易次数或者路径） 这个公式是基于系统交易原理的，从总体上来刻画投资理论性能的公式。其中，风险赌资率，可以用我们熟悉的仓位来近似。因为对于风险市场来说，一次下注额，往往小于总资本额，否则交易者很容易过早出局。收益率率期望值在投资理论中，一般用算术平均数。简单地用交易次数来作第三个因子，也是可以的，但考虑到复利效应，以及投资理论在实际过程中可能出现的集串或者收益率偏差作用的顺序，因此这里将其描述为交易次数或者路径的函数。 将收益率期望展开更能说明问题：收益率期望＝胜率*成功交易的收益率均值－（1－胜率）*失败交易的亏损均值 对于那些成败收益率相等的交易来说（比如赌大小），只要胜率小于50％，那么，必然是一个亏损系统。 （3）指数公式 当交易成功率很高（比如在90％以上），风险赌资率也很高（接近100％，即任何交易都满仓水平），且收益率方差较小（尤其是单次损失很小）时，投资理论的回报变成了一个指数增长模型，即交易收益＝初始赌本*（1＋R）的N次方。此时，R为收益率，N为总交易交易次数。 这个投资理论是一个神奇投资理论，神奇到什么程度？以初始赌本为1000元、R＝8％、N＝400计算，那么交易收益＝2.3万兆元，即2.3*10的16次方。相当于60亿地球人每人400万元左右。