在不利的交易环境下如何保持情绪的平衡？

　　保持情绪平衡

　　从某种意义上说，严重的不利情况将促使交易者形成上面所说的那些行为模式，即按照情绪行事。一般来讲，不利情况的不可预见性越大，对交易者心理的伤害也就越大，交易者的自我怀疑和信心丧失的程度也就越大。保持情绪平衡最有效的方法就是避免可能导致严重财务后果的判断失误。另外一个解决办法就是不断重申基本的市场原理，并通过统计学予以加强。这正是本章的目的所在。

　　连续交易互不相关

　　我们经常听到交易者这样说：由于在市场遭受到严重的挫折，由此他已经不想再对某一种商品进行交易了。这就是一个情绪交易的典型例子。在现实中，市场没有自己的最偏爱的商品，对它们也没有任何的制约。只要交易者能够把连续的交易看作离散的、独立的事件，早前交易的结果就绝不会影响到交易者未来的反应。但是人非圣贤，交易者不得不总是使自身情绪得以满足，因此，这一点是说起来容易做起来难。然而，证明交易结果之间的统计独立性将有助于交易者排除这种精神上的障碍。

　　我们可以使用西德尼。西格尔（SidneySiegel）[1）的单个样本段实验（onesamplerunstest）来分析交易结果。一个段是指连续的几个相同的结果。它的前面或是后面是不同的结果，或是没有任何结果。如果把获利结果标注为“+”，而把损失结果标注为“一”。

　　这里，我们一共有10个获利结果和11个损失结果。最前面的3个获利结果（十）组成了一个段。同样，后面4个连续的损失结果（一）组成了另外一个段。紧接着下来的一个获利结果本身就是一个段，因为它的后面是-个损失结果。在我们上面举的例子中段的总数r是11。我们的零假设（H，）为交易的结果是以随机顺序出现的。另一种假设（H）则是交易结果出现模式是非随机的。对于出现随机性检验而言，利润和损失的货币值是不相关的。

　　将计算出的z值与列表得出的z值在预先设定的有效性水平上进行比较（通常是1%或5%）进行比较。既然H没有预测随机性的离差的方向，我们就使用双尾否定检测方法。

　　1%的有效性水平意味着z的理论值表示在钟形曲线下有99%的分布。在1%的有效性水平上z对于双尾检验的理论值是土2.58。同样地，5%的有效性水平意味着z的理论值表示在钟形曲线下有95%的分布。z对于双尾检验的相应理论值则是士1.96。

　　如果z的计算值在理论值与制表值之间，我们就有理由相信交易结果的顺序是一种非常不同于随机分布的模式。相应地，如果z的计算值超过+2，58（+1.96）或低于一2.58（-1.96），随机性在1%（5%）的水平上的零假设就被否定。然而，如果z的计算值在土2.58（土1.96）之间，随机性在1%（5%）的水平上的零假设就无法被否定。为了保证验证的有效性我们必须使用至少30个交易的数据。

　　为了描述这一点，我们对于3种商品两年间在3日和9日平均移动线交叉系统中产生的交易结果进行了分析。这三种商品分别是瑞士法郎、标准普尔500指数和欧元，交易期间为1987年1月~1988年12月。在表10.1中我们列示了相关结果。它们揭示出在1%的有效性水平上所有的3种商品的获利与损失的出现都是随机的。

　　寻找利润预期为正值的交易

　　在经历了一系列糟糕的交易后，交易者可能就变得风声鹤唳、草木皆兵，再也不敢出手交易了。这种现象特别令人不安。即使交易者账户上有资金，他自己的理性也发觉出现了一个好的交易机会，他的心理却可能使自己不敢采取果断的行动。在这个过程中，交易者最可能错过许多值得投资的交易机会。这种举动是很：不理性的，因为这些交易机会可能使交易者得以对早前遭受到的大部分损失进行补偿。

　　情绪问题的另外一个极端是：交易者可能总想要交易，其原因可能仅仅是他觉得必须每天进行交易。草木皆兵的交易者无法在系统要求的情况下采取行动。强迫性的交易者与他们也同样是情绪忧虑的受害者。强迫性交易者被交易要求驱动，被渐渐展露的价格行动所迷惑。他仅仅是为了证明自己作为交易者的存在而想要每天都进行交易。

　　克服过度迟疑行为或是过度交易趋势的最好办法也许就是对每次交易的预计利润进行客观估计。交易的预计利润是以下变量的方程式：（1）成功概率；（2）希望获得的利润；（3）许可损失。计算预计利润的公式如下：

　　预计利润=p（W）-（1一p）L其中，p一成功概率；

　　（1-p）=相应的损失概率；

　　W=希望获得利润的货币价值；

　　L=许可损失的货币价值。

　　预计利润越大，那么交易就越值得进行。同理，如果预计利润还不够补偿进行交易所需要的佣金，交易者最好还是对这个交易：避而远之。

　　这个规则惟-的例外情况是在交易者考虑同时在两个负相关的市场上交易时发生的。在这种情况下，我们可以想像出：包含这。两种负相关商品的交易组合的最优风险资本分配将超过它们各自单独的最优风险资本分配之和。尽管其中一种商品的预计利润是负的，这样的事实也不会减弱对于整个组合优点的考虑。

　　上面的公式预先作出了如下假设：（1）交易者对于交易的估计回报有清醒的认识；（2）交易者对为赚到回报而愿意承担的风险有清醒的认识；（3）交易者对于成功概率有清醒的认识。通常，系统交易者不大清楚交易的估计回报。然而，他们知道系统最近的成功概率和报酬率。交易者使用这些历史信息作为未来的代表就可以计算出使用某种系统的交易预计利润。公式如下：

　　预计利润=[p（A+1）-1]其中，p=历史成功概率；

　　A=历史报酬率，或是平均获利的货币价值对于1美元损失的比率。

　　同样，如果系统给出的预计利润是负的或是无法弥补佣金，那么这个交易就应该避免。