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海龟交易的一切都源于全世界最著名的期货投机家理查德 丹尼斯和他的好朋友比尔 埃克哈特的一场争论，就是杰出的交易者究竟是天生的还是培养出来的。丹尼斯相信他几乎可以把任何一个人变为优秀的交易者，埃克哈特则认为这是一种天赋问题，不是培养问题。丹尼斯愿意用自己的钱来证明自己的话，于是两人打了一个赌。
为此，他们在《华尔街日报》、《巴伦周刊》和《纽约时报》上刊登了大幅广告，宣布丹尼斯正在招募培训生，他会把自己的交易方法传授给这些人，然后给每个人一个100万美元的交易账户。这些培训生就被叫做海龟。
我认为海龟交易法则是一套投机理念，它的技术规则、操作规则与心理解析共同支撑了这套交易系统，而不是单单根据一些技术数据进行交易，它的技术数据可能在我们自己的市场得不到验证，但是整个理念适合于所有的投机市场。
《海龟交易法则》这本书的作者就是丹尼斯的门徒之一，他负责丹尼斯最大的一个账户，为丹尼斯赚了3100多万美元。
海龟的思维
三种类型的交易者
对冲者：一般为企业，通过买卖期货合约抵消期货价格波动风险。
帽客：经营市场的流动性风险，希望通过快速与对冲者交易赚取价差。他们为市场创造了流动性，因为他们在不停的出价、要价，寄希望于买单和卖单之间的平衡。
投机者：寄希望短期价格的预判。
价格变动取决于市场中所有的买者和卖者的共同态度，这些买卖者就是我们所说的那些帽客、投机者和对冲者：想在一天内反复赚取微小买卖价差的人（帽客），想投机于一天或几个星期、几个月内价格大幅变化的人（投机者），以及想规避经营风险的人。（对冲者）
共同态度变了，价格就会变化。不管什么原因，一旦卖者不再愿意以目前的价格卖出，而是想提高价格，买者又愿意接受这个更高的价格时，市场价格就会上涨。反之亦然。
交易过程中出现的情绪：
- 希望：我当然希望我买了之后，它马上就涨
- 恐惧：我再也赔不起了，这一次我得躲得远远的。
- 贪心：我赚翻了，我要把我的头寸扩大一倍。
- 绝望：这个交易系统不管用，我一直在赔钱。
在那些较为简单原始的环境中，人类已经形成的某些特定的世界观对他们大有帮助，但在交易世界中，这些认识反而成了障碍。人类认识现实的方式可能出现扭曲，科学家们称之为认知偏差。以下是几种对交易行为有影响的认知偏差：
1、损失厌恶：对避免损失有一种强烈的偏好。也就是说，不赔钱远比赚钱更重要。
患上损失厌恶症的人对避免损失有一种绝对的偏好，盈利只是第二位的。对大多数人来说，没有赚到100美元与损失了100美元并不是一回事。但是从理性角度来看，这两者是一回事：它们都代表着这100美元没有盈利。
2、沉没成本效应：更重视已经花掉的钱，而不是而来可能要花的钱。
假设ACME公司投入了1亿美元开发一种用于生产笔记本电脑显示屏的特殊技术，但在这笔钱已经花掉之后，该公司却发现另外一种技术明显更好，而且更有可能及时带来它所期望的成果。如果从纯理性的角度出发，ACME公司应该权衡一下采用这种新技术的未来成本和继续使用当前技术的未来成本，然后根据未来的收益和支出状况作出决策，完全不必考虑已经花掉的那些研发投资。
3、处置效应：早早兑现利润，却让损失持续下去。指投资者倾向于卖掉价格正在上涨的股票，却保留价值正在下跌的股票。有人认为这种效应与沉没成本效应有关。
4、结果偏好：只会根据一个决策的结果来判断它的好坏，而不去考虑决策本身的质量。
5、近期偏好：更重视近期的数据或经验，忽视早期的数据或经验。指一个人更重视近期的数据和经验。昨天的一笔交易比上个星期或上一年的交易重要。近两个月的赔钱经历可能跟过去6个月的赚钱经历同样重要，甚至更加重要。于是，近期的一连串不成功的交易会导致交易者怀疑他们的方法和决策程序。
6、锚定效应：过于依赖容易获得的信息。他们可能会盯着近期的一个价位，根据当前价格与这个参考价格的关系来作出决策。
7、潮流效应：盲目相信一件事，只因为其它许多人都相信它。
8、小数定律：从太少的信息中得出没有依据的结论。小样本对总体并没有太大的代表性。比如，如果一个交易系统在6次测试中有4次成功，大多数人都会说这是一个好系统，但从统计学上说，并没有足够多的信息可以支持这种结论。
一些交易风格
1、趋势跟踪
使用这种方法的交易者视图利用几个月内的大趋势。趋势跟踪者在市场处于历史高位或低位的时候入市，如果市场逆转并维持了几个星期，他们就会退出。
2、反趋势交易
与趋势交易相反，在价格接近新高的时候卖空。他们的理论依据是，新高的突破大多都不会引发市场趋势。
3、波段交易
本质上与趋势跟踪交易相同，只不过它瞄准的是短期市场动向。比如，一次成功的波段交易可能只会持续三四天，而不是几个月。
4、当日交易
一个真正的当日交易者总是试图在每天的交易结束之前退出市场。这样一来，即使夜间爆发的负面新闻引发了开盘之后的剧烈变化，他们的头寸也不会受到什么影响。
市场状态
讲技术的书，以下面的描述最为模棱两可，因为很多参数没有量化。比如第一个稳定平静的状态，较小的范围是多少就很难界定，而且各人有各人的理解。但是这个问题直接影响到进场的时机，所以又必须进行量化。我不认为所有讲述技术的书都是扯淡，也不认为所有讲述技术的书都是真实的，最重要的还是得到一种思路，然后通过思路进行实验，得出一个适合于自己的套路。这个适合于自己包括自己的风险承受能力，自己的资金量和操作手法。为了将下面描述的市场状态做一个量化，首先假定观察周期是3个月。
1、稳定平静
价格在一个相对较小的范围内上下波动，很少超出这个范围。
量化指标：如果观察周期内最高价与最低价的波幅不超过20%，以观察周期的第一天价格为基准价，周期最后一天价格与基准价格波幅不超过10%，则为稳定平静状态。
海龟的课程
1、破产风险
里面举了一个掷骰子的例子，一个骰子6个面，假如你掷出4点、5点或6点，你每押1美元就赔给你2美元，那么如果你口袋里有1000美元，你每次会押多少钱？是押1000美元、500美元还是100美元？从概率上来说，如果你一次就all in，那么你有50%的几率破产，如果你每次押500美元，那么也有25%的几率破产，如果你每次押100美元，那么你的破产概率是 =0.097%
破产风险会随着赌注的增加而不成比例地迅速增大，这是它最重要的特征之一。如果你把每次的赌金翻一番，破产风险一般不止翻一番，视系统特性的不同，风险有可能翻上两番、三番甚至四番。
2、资金管理
所谓资金管理，就是指控制市场风险的程度，确保交易者能安然度过每一个交易者都必然要碰到的不利时期。交易者既要让盈利潜力最大化，又要把破产风险控制在可以接受的水平，资金管理就是这样一门艺术。
像海龟一样思考
1、避免结果偏好
好的交易者考虑的是现在，而避免对未来考虑过多。新手则想预见到未来：如果他们赢了，他们会认为自己预测对了，感觉自己像个英雄；如果他们输了，他们会把自己当成傻瓜。这是错误的。
2、避免近期偏好
大多数交易者不仅对未来考虑过多，对过去同样考虑过多。他们会念念不忘过去所做的事，过去所犯的错误，还有过去那些失败的交易。
海龟们会从过去的经历中吸取教训，但不会为过去而烦恼。他们不会为过去所犯的错误而责备自己，也不会对过去的失败耿耿于怀。他们知道这只是游戏的一部分。
3、避免预测未来
你必须从概率的角度来考虑未来，而不是摆出一副预测的架势。文中举的例子为对唐奇安趋势系统的一次20年间月度回报率的测试结果，并作出了概率密度图与累积概率图，类似于正态分布图。此例子提到了一个参数叫R乘数，R乘数等于一笔交易的利润除以这笔交易的风险投入。风险投入的概念以一个例子说明。如果你在每盎司450美元的价位买了一份8月份黄金合约，止损退出价位是440美元，那么你的风险投入是1000美元，因为450美元与440美元之差（10美元）乘以一份合约所代表的黄金数量（100盎司），等于1000美元。如果这笔交易赚了5000美元，那么它就是一笔5R交易。以下是测试结果的概率图（自己重置的，在数据上与文章的不一样，意思是一个意思）
发现系统优势
优势这个词借鉴自赌博理论，原本是指赌场所掌握的统计学优势，它也指21点玩家可能通过记牌而获得的优势。在赌局中，如果你没有优势，从长期来看你肯定会输。
交易世界中也是如此。如果你没有优势，交易的成本会让你赔钱。交易中的优势是指一种可以利用的统计学优势，它以市场行为为基础，而这些市场行为是会重复发生的。在交易世界中，最好的优势来自于人类认知偏差所酿成的市场行为。
系统优势三要素
1、资产组合的选择：决定应该进入哪些市场的运算系统
2、入市信号：决定什么时候开始一笔交易的运算系统。
3、退出信号：决定什么时候退出一笔交易的运算系统。
如何发现优势
当某种特定的市场行为发生时，系统会发出入市信号。当你检验入市信号时，你需要关注的是伴随这种市场行为而来的价格变动。我们可以把这种价格变动分为两个部分：好的变动和坏的变动。好的变动就是对你有利的变动。换句话说，如果你买入，那么市场上涨就是好的变动。坏的变动与之相反。
交易者们把往坏方向的最大变动幅度称为MAE（maximum adverse excursion），把往好方向的最大变动幅度称为MFE（maximum favorable excursion）你可以用这些概念来直接衡量一个入市信号的优势。观察一个入市信号之后的价格变动，如果好的方向的平均最大变动幅度大于坏方向的平均最大变动幅度，说明存在正的优势。一个真正随机性的入市策略会带来大致上相等的好变动和坏变动。比如，如果你用掷硬币的方式来做出买卖决策，正面朝上就做多，背面朝上就做空，那么在你入市之后的价格变动中，MFE与MAE应该相等。
MAE=abs(买入价-计算周期内的最低价)
MFE=abs(买入价-计算周期内的最高价)
文中介绍了作者自己开发的一种优势比较工具，称之为E-比率，E-比率的计算方式如下：
1、为每一个入市信号计算指定时间段内的MFE和MAE。
2、将上述各MFE和MAE值分别除以入市时的ATR，这是为了根据波动性做出调整，将不同市场标准化。
3、将上述调整后的MFE和MAE分别求和然后除以入市信号的总次数，得到调整后的平均MFE和MAE。
4、调整后的平均MFE除以调整后的平均MAE就是E-比率。
MFE=
MAE=
n = 入市信号的总次数
E-比率 = MFE/MAE
掷硬币的E-比率在n趋近于无穷大的时候应该等于1，所以E-比率等于1时，表明没有优势，也没有劣势。当E-比率大于1时（样本量要足够），说明当前的入市信号存在优势。E-比率要结合指定的时间段计算，如果以10个交易日为周期，那么就称之为E10-比率。文中将两个入市信号结合起来使用获得了1.33的E-比率，证明通过一些策略是可以在买入时获得很大优势的。
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