证券价格的随机性
很多人都从股票投机中赚过钱，但是绝少人能够长期赚钱。甚至这些长期赚钱的人中，绝大部分人的成功次数少于50%。这意味着，证券价格的波动具有随机性。
投资理论界认为，价格的波动具备高度随机性；而投资实务界认为只是部分随机性。
如果价格的波动具备完全随机性，则意味着数据没有任何记忆性，完全无法通过过去的数据预测未来。就好像抛硬币，即使之前抛出了一千次正面，第一千零一次抛出正、反面的概率依然是各占50%。
不可否认，证券价格的变化比抛硬币游戏要复杂得多，目前无法证明其具备完全随机性，但是也无法准确发现其变化规律。
从实践来看，总有人能够从证券投资中稳定获利。尤其近几年一些量化投资方法的成功，又让人看到了通过数学模型获取稳定收益的希望。
赌博还是投资？
尽管人的天性中都厌恶风险（不确定性），但是又都或多或少喜欢赌博。
对于证券投机，可以说本质上也是一种赌博。区别在于大多数人仅仅是赌博，而少数人以数学家的方式参与赌博。
赌博之所以吸引人，在于其概率性。数学家经过思考和技术能够赢得赌博游戏，是因为其对概率和统计学的把握。
要进行科学的投资/投机，而不是以赌博的心态去进行交易，一定要明确以下几点：
投资的目标是持续稳定获利
不要期望每次交易都是正确的，甚至不要期望成功交易的次数要大于失败的次数。据说，华尔街的顶尖交易员在十年中的平均正确率仅仅是35%左右
成功的交易，其收益率不一定高，不要追求单次交易的高回报率——这种事情发生的概率太小
失败的交易，一定要将其损失控制在合理的范围。失败是常态，但是一定不要把一次失败演变成灾难
符合上述行为的投资，就可以称为科学投资，而不是赌博。
科学投资的精髓就是捕捉高度随机变化中的非随机性。
系统化交易
要实现科学投资，需要将一段时间内的所有交易看做一系列整体性、系统化的行为，而不是一次次的“率性而为”。这就要求：
- 首先要有一个交易策略，这个交易策略经过一系列的统计验证，期望值为正。并且明确知道其成功率、最高收益率、最大损失率等一系列关键性的指标
- 根据该交易策略的关键指标，结合自身资金情况，制定一个资金管理策略。资金管理策略保证你有足够的筹码将这个游戏玩下去，而不是中途出局
- 严格基于交易策略和资金管理策略，进行一系列的选股、择时、执行等操作
- 对于每一笔交易，分析其成功或失败的原因是由于概率、心理因素还是模型的缺陷。在一定的时间后根据最新的统计结果修正模型参数。
能够做到这些，就可以称之为“系统化交易”。
- 选股：筛选交易对象
- 择时：对行情进行判断，选择合适的操作时机
- 战术：生成正向或反向交易指令
- 执行：记录交易结果
- 反馈：核算、评估
心理因素
系统化交易中，最难克服的是心理障碍。请将手放在心口，听我说：
你能否承认交易策略和资金管理策略是指引你交易行为的唯一准则，爱他、安慰他、尊重他、保护他，像你爱自己一样，无论每次交易是成功、是失败，也无论你听到了市场上多么动听的传言，亦或你的交易遭到了何种的嘲讽？
先不要急着回答。人性是如此脆弱，以至于你很快就会释放心中的魔鬼，从而将上面的誓言抛之脑后。请问：
两个选择：1）有75%的机会得到1000美元，但有25%的机会什么都得不到。2）确定可以得到700美元。 你会如何选择？
还是两个选择：1）75%的机会付出1000美元，但有25%的机会什么也不用付出。2）确定付出700美元。 你会如何选择？
可能多数人会在第1个问题中选择2），第二个问题中选择1）。实际上，如果计算了期望值，这两个选择都是错的。这就是你心中的魔鬼。
传言巴菲特有一次打高尔夫的时候球友们跟他打赌：在三天内如果巴菲特打出一次一杆进洞，就给他20000美元，否则巴菲特要付出10美元。但是巴菲特拒绝了。
关住内心的魔鬼，从概率的角度进行思考，绝不要心存侥幸。这才是科学交易的精神。
无论成败，恪守交易策略，才能从大量单个交易的偶然中获取总体期望值的必然；无原则，或者有原则而不遵守，就只能停留在一个个的偶然，并且总体结果也是偶然。
交易系统的作用
除了心理控制的难关，系统化交易过程中需要进行信息收集、信息处理、交易决策、交易计划、交易执行等大量琐碎耗时的事情，这些事情很可能影响你的心态，甚至由于信息的干扰影响决策的正确性。
此外，系统化交易需要不断对交易策略和资金管理策略不断进行统计分析、优化和参数调整，对于大多数人来说这也是一个难以胜任的工作。
上述种种，需要某种工具来辅助，姑且称之为“交易系统”。
如上图，交易的“铁三角”是交易者、交易资本和交易对象，而交易系统的主要作用是：
- 管理交易策略的生命周期，按照交易策略实施交易
- 根据风险控制策略进行资金管理
- 辅助交易者进行心理控制
交易系统的主要功能
交易策略的生命周期管理
交易系统最重要的功能应该是对交易策略的整个生命周期进行管理。
一个交易策略提出后，要经过一系列的阶段，直到最终被废弃。交易策略的生命周期如下图所示：
公式化
交易策略中的所有规则，既包括买卖点的生成规则，也包括交易对象筛选的规则等，必须能够用公式/程序语言客观、准确的表示。
并提取出所有的变量/事件和参数。变量/事件用于客观事实的输入，参数用于优化。
当然，对于一些共性的规则，如检查交易对象的流动性和价格波动程度等规则，可以提取出公共的规则，在交易策略中进行引用。
统计检验
使用历史数据对交易策略进行检验，得出交易策略的统计学参数和关键指标
外推检验
使用真实的外部数据，进行模拟盘的操作，检验效果，验证参数和指标的变化
实战检验
使用真实的外部数据，进行实盘操作，检验效果，验证交易策略与交易者之间是否契合
监控与维护
经过上述步骤的交易策略，可以用于实战。在实战过程中要不断监控策略的统计学参数和指标是否已经偏离
优化
在任一环节，如果发现交易策略不能满足要求，可以对参数进行优化
辅助决策
经过验证的交易策略只是给出合适的交易信号：买入信号或卖出信号。根据交易信号、资金状况、策略的统计指标等因素来决定是否要交易、交易量是多少等等这些交易要素，是一个决策的过程。
交易系统应该能够为交易决策提供辅助。
支持功能
前面提到的交易过程中的其他环节，如信息收集、信息处理、交易日志、结果分析、指标计算等，也需要交易系统进行支持。
交易策略与交易者
同一套交易策略，在不同的交易员手中，效果截然不同。这里面没有对错，而是一个是否适合的问题。
交易策略仅仅规定了交易信号产生的规则，但是不同的交易员具有不同的交易周期长短、风险承受水平、投资理念等偏好，所以会适合不同的交易策略。
所谓最适合的就是最好的，对交易员来说，最重要的时期不是妄图找到“最好”的交易策略，而是应该找到最适合自己投资理念的交易策略。
在符合自己投资理念的前提下，交易过程中要尽量排除不必要的主观性。对于每对交易，不要关注是成功还是失败，而要关注是对的还是错的：
- 符合策略的成功交易是对的；更重要的是符合策略的失败交易也是对的
- 偏离策略的失败交易是错的；更重要的是偏离策略的成功交易也是错的
最后的迷思
尽管我们希望在有限的条件下建立一个科学的模型，从而获得一个正的“预期收益率”（该死的银行理财产品？），但是，我们还是将命运交给了未知：那冥冥中的概率。
尽管根据大数定律，随着交易次数的增多，总体结果会越来越接近事先计算出的期望值，但是中心极限定理指出，大量独立随机变量的平均数近似正态分布。
就我们有限而短暂的生命来说，我们不可能让交易次数达到无穷，去逼近那个理论中的“期望值“，而只能进行有限次数的交易。如果说一套交易策略，由不同的交易者去实践，则每个交易者的最终结果可以看做中心极限定理中的一个样本。
很遗憾，中心极限定理告诉我们，最终结果是近似正态分布的，也就是说：有限次的策略交易，最终的统计结果仍然是一个概率分布——正所谓谋事在人，成事在天。