交易精進的路徑

大部分投資者都有這樣的經歷，初入市場無知無畏，幾經虧損，意識到需要學習，然後碎片化的學習、應用，始終擺脫不了虧損，隨著接觸的理論和知識多了，開始系統化學習某一理論知識體系，具備了系統性的理論框架知識後，在市場的應用中偶有所得，仍無法做到持續穩定的盈利。那麼問題在哪裡呢？是市場的問題，知識本身的問題，還是自身對所學知識執行和應用的問題。

從上面的經歷中，我們可以知道，大家都是通過不斷的學習，來提升自己在市場中持續穩定獲利的能力的。那麼如何讓自己的學習在市場中能產生更好的效果呢？來市場中做交易不是上學的時候的應試教育，理論和技術體系考100分不能保證你盈利。

市場中盈利需要有好的交易系統。怎麼定義好的交易系統，成功率高，盈虧比高，（成功率50%對應盈虧比2：1，成功率40%對應盈虧比3：1，成功率30%對應盈虧比5：1）都是好的交易系統。

那麼好的交易系統是怎麼來的。為什麼學習了那麼久的技術體系，仍然設計不出好的交易系統？技術體系能直接帶給你好的交易系統么？如果不能，那技術體系是用來做什麼的？

回答這些問題之前，我們再來回顧一下大家經歷的路徑： 學習--應用

這樣的模式適用於應試教育，應試教育就是對理論滾瓜爛熟，你不需要對知識和理論背後的思維模式完全清晰，只需要對內容能夠在閉卷考試中填寫出正確答案。當你對理論很熟了之後，對過去走勢與理論的結合也很熟了之後，到了市場實戰的時候還是經常會虧損，然而此時並不能針對性的找到問題，我們或歸咎於市場或歸咎於知識，是否考慮過其他方面。

講到這裡，需要把學習之道與大家講一下。走出校園之後，大部分的學習都是底層思維模式的學習，不是表面知識的學習，思維模式是建立在對學習對象的本質的認知基礎之上的。也就是說對學習對象的本質的認知決定了思維模式的起點和框架，思維模式的框架決定了對知識體系的學習及應用，對知識體系的學習和應用決定了產出的交易系統的好壞，交易系統的好壞決定了交易結果的盈虧。

交易系統就如同實驗室里做實驗產生的產品，做實驗是要有流程和步驟的，實驗品在應用前是經過檢驗的。

從正向循環說，我們在做交易前都要有對市場本質的正確認知，然後才是知識體系的框架建立（一般是在學習知識體系的過程中不斷加深對市場本質的認知），其後是進行交易系統的設計，設計交易系統（要有科學的方法論的支撐）、進行批量數據的復盤（多品種、多周期），輸出復盤結果，有優化價值進行優化，無優化價值放棄，制定交易流程，實盤操作。

從反向循環說，如果每一步的下一步出現什麼問題，我們可以輕鬆的定義到問題出在哪裡，該如何解決，而不是面對問題無頭緒或者無從下手。

為什麼說認知決定思維模式，認知是思考的起點，對思維具有方向指引的作用，思維模式是對認知的應用，實現目標的路徑。

當我們學習了技術體系，以為技術體系就是市場的本質的時候，經常會出現把學到的技術體系硬套在市場中，然後發現市場不是按技術體系走的，無法解釋。

我們需要明白技術體系是怎麼來的，技術體系是從市場中歸納出來的。

（現代歸納邏輯則主要研究概率推理和統計推理。歸納推理的前提是其結論的必要條件。

其次，歸納推理的前提是真實的，但結論卻未必真實，而可能為假。如根據某天有一隻兔子撞到樹上死了，推出每天都會有兔子撞到樹上死掉，這一結論很可能為假，除非一些很特殊的情況發生，比如地理環境中發生了什麼異常使得兔子必以撞樹為快。

我們可以用歸納強度來說明歸納推理中前提對結論的支持度。支持度小於50%的，則稱該推理是歸納弱的；支持度小於100%但大於50%的，稱該推理是歸納強的；歸納推理中只有完全歸納推理前提對結論的支持度達到100%，支持度達到100%的是必然性支持。）

不完全歸納出來的技術體系不能解釋所有的市場是正常的。

所以我們的認知應該貼近市場的本質，技術體系用來解釋市場，但解讀市場需要對市場的本質要有深刻的認知。思維模式建立在技術體系的基礎上，就會有無法用技術體系解釋的地方。思維模式建立在市場本質基礎上，就會超越技術體系去理解市場。兩種思維模式產生的交易系統會在技術體系無法解釋市場的時候出現差異。

那麼市場的本質是什麼呢？

市場的本質是賭博，市場呈現的運行狀態是漲跌輪換，市場的操作本質是低部買，頂部賣。

因為交易的本質是賭博，所以你的每一筆交易都是賭博。因為賭博具有不確定性，所以你的交易具有不確定性。因為賭博要贏靠概率，所以你的交易成功靠概率。因為概率需要統計，所以你的交易需要復盤統計。

那麼交易精進的路徑應該是怎樣的呢？

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