期货交易系统理论与现实的巨大差距。很多投资人一直很推崇使用交易系统，并试图根据资金管理公式来寻找提高收益率的方法。但即使根据交易系统提供的数据和公司计算获得数据应用，却并不能取得理论上的结果。现实的结果与理论的结果之间的巨大差距是在那个环节上产生的呢？
　　其实出现这个问题的关键在于很多投资人统计的数据是将某一段历史时期的数据放在一起考虑的。但在现实市场中，各股的机会与市场的运行时间存在一定的相关性。不同的分析理论都对这一问题做出了自己的解释。但并没有方法具体的将两者之间的相关性进行动态衡量，而忽视了市场与个股之间的相关性变化，正是交易系统的结果在实际应用中出现大问题的关键。
　　为了揭示这个问题，我们沿用“神奇硬币”来模拟市场的变化，现在需要首先使用一个硬币来模拟市场的运行。如果这个硬币出现正面的概率为P（出现反面的概率为1-P）；我们再用一系列的硬币代替交易系统。这一系列硬币自身出现正面的概率为S（出现反面的概率为1-S）；同时，我们假定市场和交易系统的相关性为W（也就是模拟的交易系统在市场出现正面时，有W的机会一定出现正面；有（1-W）的机会出现随机的分布。）
　　（有关公式的具体的推理过程略，有兴趣的朋友可以自行计算）。我们可以得到交易系统的成功概率为：Y= P×W+S×（1-W） 
　　现在具体讨论一些与此有关的问题。我们可以模拟一些具体的过程。如：市场向上的概率为50%、向下的概率为50%；交易系统自身成功的概率为60%，失败的概率为40%；市场和交易系统之间的相关性为0、+1、50%时，系统的成功率变化。
　　我们知道如果两者的相关性为0，则市场对交易系统的成功率为不会产生任何影响。交易系统的成功率取决于自身的成功率，则交易系统的成功率为60%、失败的概率为40%。这一点我们可以通过上述公式得到：
　　Y=P×W+S×(1-W)=50%×0+60%×(1-0)=60%；
　　1-Y=1-60%=40%
　　如果两者的相关性为1，则市场的变化对交易系统的影响巨大。即：市场向上时，交易系统显示成功；市场向下时，交易系统显示失败。这样交易系统成功和失败的机会于市场的分布完全相关。则交易系统成功的概率为50%、失败的概率为50%。这一点我们同样可以由上述公式计算得到：
　　Y=P×W+S×(1-W)=50%×1+60%×(1-1)=50%；
　　1-Y=1-50%=40%
　　如果两者部分相关，也就是市场的运行对交易系统出现了影响。综合后形成交易系统的成功和失败概率为：
　　Y= P×W+S×(1-W)=50%×50%+60%×(1-50%)=25%+30%=55%；
　　1-Y=1-55%=45%；
　　如果我们使用随机过程模拟时，如果共模拟100次，这时，反应市场的硬币会随机出现50次向上的情况和50次向下的情况，而在具体系数确定以后，反应交易系统的硬币在不同时期的分布情况也是固定的。如：在相关性为50%的例子中，在反映市场运行的硬币为正面的50次中，反应交易系统的硬币有80%的机会为正面，即：50×80%=40次。反应交易系统的硬币出现反面的概率为10次；在反映市场运行的硬币为负面的50次中，反应交易系统的硬币有30%的机会为正面，即：50×30%=15次。反应交易系统的硬币出现反面的概率为35次。同样，我们可以计算出在整个模拟过程中，交易系统成功的概率为55%，也就是有40+15=55次会出现正面；有10+35=45次会出现反面。我们只需要计算出不同情况下，反应交易系统的分布次数，并相应的给出模拟分布，就可以得到最后的模拟结果。
　　现实的市场中，市场出现向上和向下的概率是不断变化的。这样就形成了交易系统成功率的同步变化。这样就需要我们针对这种被影响后的交易系统成功率制定具体的操作决策。如果市场向上的概率很高，这时市场对交易系统成功率的影响，会形成系统成功率的明显提高。如：交易系统成功率为60%、市场与交易系统之间的相关性系数为50%的条件下，市场的向上的概率分别为0%、20、50%、80%、100%时，交易系统的成功率分别为：
　　市场概率 0 20 50 80 100
　　交易系统概率： 30% 40% 55% 70% 80%
　　由附表可以看到：如果市场向上的几率很高时，交易系统的成功率将会明显提高。如本例所示，系统的成功率在市场向上的不同机会分布中，交易系统成功率分别在30%——80%之间的波动。同样，如果我们考虑市场在不同状况下对收益的影响，由于我们使用止损策略，风险被相对固定。而在市场向上的机会中，伴随收益的增加。这样也提高了系统的赔率，形成了利润的集中形成，同样，在市场几乎肯定下跌的状态中，交易系统的成功率会明显降低。同时，也影响到了系统的赔率变化。这样就形成了系统的风险集中出现。这种收益与风险的集中出现，正是很多投资人观察到交易系统的成功机会和失败机会集中出现的关键。因此，解决交易系统的数据有效性的关键就在于如何解决这个关键的相关性问题。
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首先，要集中可支配的资金设立一个用以赌场活动的投资基金。并限制每次使用资金的上限不得超过总基金的五分之一。当基金呈正增长时，用于每次投资的资金按比例增长，反之按比例减少。这样基金就像一个不断膨胀和收缩的皮球，无论出现情况都要经得起振荡，永远不会消失。
   然后确立一个合适的年收益目标。任何投资风险和收益都是成正比的，我们不能幻想获得几十赔乃至几百倍的回报。当基金增长超过50%时，应把增长部分当利润撤出，不可将其再投入作股本。由于基金增长的曲线是由每次活动中的收益点连结而成的，因此在每次活动中不应追求大赢，而是通过振幅限制避免大输，追求中赢、接受小赢或小输，尽量避免中输，坚持这种久赌策略等待预定的结果.。假设我们每次活动的资金为1000元，当把1000元当一注压下时，没有人能预测结果是赢还是输，其结果纯粹是偶然，也就是我们说的运气。而当我们把1000元分成100份时，我们有了100次以上的下注机会，每次下注就是点，正是这些点构成了线，而这条不断延伸波动的曲线给我们提供了收益机会，在曲线中我们可以看到每次活动可能出现的七种情况：大胜、中胜、小胜、平、小败、中败、大败，在某一个时间段内，七种结果中出现频率最高的是：小胜、平、小败；其二是中胜、中胜；再次是：大胜、大败，如果我们事先设定振幅限制为50%，假设先跌至负30%再回升至正20%时，我们无条件结束本次活动，要知道振幅越大风险越大，通过这两种不同的活动方式，我们就可以明白前者是赌，其后果无法控制，后者是短期投资其结果可以做多种选择。
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交易系统开发必须解决的几个问题
以下是我本人对系统交易方法的一点粗浅的理解。并不系统。拿出来和大家讨论。算是给海洋论坛做点微不足道的贡献
我能想到的系统交易方法有两类。
一类是预测类
这类方法需要对股价进行建模。即将复杂的价格数据，用简单的、已经成熟的模型来模拟。将复杂的股价波动转变成现金数学上比较研究得比较透

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