有得必有失，有失必有得，事多无兼得者。
——孔子《论语·阳货》
一、不可能三角理论，寻找平衡点
在经济学中有一个蒙代尔不可能三角理论，也称三元悖论。罗伯特·蒙代尔在研究了20世纪50年代国际经济情况以后，提出了支持固定汇率制度的观点。20世纪60年代，蒙代尔和J.马库斯·弗莱明提出的蒙代尔——弗莱明模型对开放经济下的IS-LM模型进行了分析。
该模型指出，在没有资本流动的情况下，货币政策在固定汇率下在影响与改变一国的收入方面是有效的，在浮动汇率下则更为有效；在资本有限流动情况下，整个调整结构与政策效应与没有资本流动时基本一样；而在资本完全可流动情况下，货币政策在固定汇率时在影响与改变一国的收入方面是完全无能为力的，但在浮动汇率下，则是有效的。由此得出了著名的“蒙代尔三角”理论，即货币政策独立性、资本自由流动与汇率稳定这三个政策目标不可能同时达到。1999年，美国经济学家保罗·克鲁格曼根据上述原理画出了一个三角形，他称其为“永恒的三角形”，清晰地展示了“蒙代尔三角”的内在原理。这三个目标之间不可调和，最多只能实现其中的两个，也就是实现三角形一边的两个目标就必然远离另外一个顶点。这就是著名的“三元悖论”。
即一国若是固定汇率则必定限制资本的自由流动，而资本的自由流动又必定影响独立的货币政策，三者呈一定程度上的相互替代关系。
（注：此处有不理解之处，请查询百度百科。）
我认为，在交易体系当中也存在一个三元悖论。
这个不可能三角的三头是，交易频率、交易胜率、交易盈亏比。
在保持正期望值的前提下，能且最多只能同时调整两个目标，而放弃最后一个目标。
胜率（概率优势）：在交易系统中，胜率的提高能使你每次下单时的赢面都较大，提高胜率能使犯错的次数降低，有效避免被噪音影响。技术分析基本面分析都是能有效提高胜率的方法，还有很多经济行为方面的常识及数据分析也可以帮助提高。
频率（时间成本）：人的寿命是有限的，在越短的时间内赚到越多的钱是大部分人想达到的目标，但明显缩短时间成本的代价是巨大的，少有人能一夜暴富。平均持仓时间的长短决定了交易周期，持仓时间越长，时间成本越高，持仓时间越短，时间成本越低。
盈亏比（风险与收益）：冒较少的风险而获取较大的收益是最理想的状态，甚至很多人还追求无风险收益。然而市场中风险与收益的比例变动相当稳固，低风险又高收益的机会非常罕见，能抓住的概率也是渺茫。平均亏损金额的大小与平均盈利金额的大小决定了盈亏比，亏损金额越小越好，盈利金额越大越好。
再来看看这三者间是如何相互影响的，
在不考虑其他因素的情况下提高胜率最有效率的办法是什么？最直观的办法就是每次亏损都不平仓，每次盈利都马上平仓兑现。开仓后不管盈利一个点还是二个点都马上平仓，不管亏损多少一律不平仓死扛到盈利，很快就会爆仓的，然后你统计下胜率会是非常高的，这样的做法是最直接也是效率最高的提升胜率的方法。
很明显，在提高胜率的同时，势必会大幅影响到盈亏比及频率这两个目标。因为行情多空胜率是比较接近50%的，那么人为地提高操作胜率无非就两种渠道，一个是通过技术分析基本面分析过滤掉一些行情，即有相当一段时间我是空仓的，而我空仓的这段时期恰好避免了亏损，另外一个就是将所有的盈利都立即兑现，而亏损不兑现。
那么相应地，前者势必要增加时间成本，后者势必会增大风险降低收益。
相反地，如果我以大幅降低时间成本为目标，则我势必要把平均持仓时间降低，而一旦降低了持仓时间，就无法做到截断亏损，让利润奔跑，利润的奔跑是需要时间的推动的，而如果时间上做了限制，就很难把盈亏比拉大。
这也是为什么趋势交易在日内并不好用的原因，因为日内交易的时间是有限的，噪音也较多，日内的波动率和时间牢牢地把最大亏损和盈利比例给限制住了。而如果把时间成本增加到日线级别，那么只要止损做到位，盈利就可能是无限大，盈亏比就可以做到非常高的比例。同时间接地也影响到了胜率，要在频繁的交易次数中保持相当高的胜率是非常难的，因为你时时刻刻都要交易的话就很难规避亏损了。
最后要提高盈亏比的话，就是要做到平均亏损的金额越小越好，而平均盈利的金额越大越好。相应地要把盈亏比大幅提高最直接的办法，就是增加时间成本的同时，一出现亏损就马上平仓，一出现盈利就留着成长。
完全是和提高胜率的那个办法反过来，即减小风险，提高收益，那么相应的胜率也势必会降低。而在胜率较低的情况下，频繁试错再加上盈利增长，时间成本的增加又是无法避免的。
很明显，在通常情况下，我们几乎不可能既持续保持较高的胜率，又能有很高的盈亏比，同时时间成本又非常小，这样的完美状况是做不到的，是不可能三角。
我们不能同时提高三个目标，也不能同时降低三个目标，能且最多只能同时提高其中的两个目标，而剩下的一个目标就必须要被动地配合另外两个目标，这剩下的一个目标是不受你控制的。
因此在保证正期望值的前提下，我们只能在这个三角中寻求一个平衡点。这个平衡点要能同时满足三者之间的相互替代，又能产生正期望值。在这个三角中符合条件的平衡点是非常多的，但并不是所有的平衡点都适合使用者的性格，因此我们不仅要找到三角中的平衡点还必须是符合我们自身性格的才真正有用。
注：有三个例外可以脱离这不可能三角的限制。
1.对于体量非常庞大的资金和影响力非凡的个人或机构，这两者可以通过自身雄厚的力量对市场短期的走势造成影响，在加速趋势形成的同时还提高了自己的胜率。这个提高胜率的方式并不会对盈亏比和交易周期造成影响，因为这是类似于操控利用市场的一种行为，从市场的根基上去改变或影响行情。当然大鳄不止一个，大鳄与大鳄之间的博弈同样残忍，由于资金体量的庞大很难及时抽逃，输者的代价是巨大的。并且也仅仅是短期内提高一定胜率，效果所持续的时间也通常较短。
2.黑天鹅事件，特别是政策方面的漏洞及实体经济的严重错误，黑天鹅事件即能对大部分人造成可怕的损害，但反过来，它也是相当确定的大机会，一旦发生就会出现极端行情，这样的行情通常是方向单一回撤小，幅度极大，时间极短，同时符合三角形的三个目标。
3.程序化高频交易，可以同时提升三者的效率且能稳定持续，但相应的程序化的成本、瓶颈、入门门槛都较高。
首先，普通的程序化高频交易并不能同时提高三者，也不能持续盈利，唯有站在顶尖的那一小撮人能够达到，高频率的交易次数及速度决定了所有的策略及程序都能在短时间内分出胜率，赢者通吃，输者连汤都没的喝。程序化的竞争大部分上是同其他程序作战，而人工交易者大部分是同自己作战，两者标准不同。
其次，入门门槛非常高，既要懂交易策略和原理，也要懂软件编写。初级的交易策略和编写软件能力都是不顶用的，要做到一定规模能产生长久利润必须要非常专业。成立程序化高频交易团队起码要三个人以上，普通散户是做不到的。
再次，成本高昂，高频程序化交易可以突破三者的限制很大程度上是因为速度上的优势，在程序化相互之间的竞争中，哪怕0.01纳秒的差距，最后所得到的利润就千差万别，因此速度最快的程序能够抢在所有的人和程序前面开单，而能提前抢到最优的价位这本身就足以产生大量利润了。而为了追求极致的速度，在硬件成本上的开销及服务器架设上所产生的费用是巨大的，还有测试策略的成本，别说普通人，哪怕是小点的机构也是承受不起的。
最后，程序化的软件和策略是可以迅速叠加的，下一个版本可以站在前一个版本上更优，之间的学习替代成本非常低廉，硬件与策略之间的更新学习速度也非常快。同比培养一个优秀的基金经理而言，其学习成本的优势不言而喻。
综上所述，程序化高频交易是以额外的巨大成本和高深的入门门槛作为代价去追求极限的速度突破，是从物理上超越所有人而达到盈利的，因此不受到这三者之间的限制。
二、交易系统评测体系
由前理论能简单地得出，除了三个例外以外，所有的交易体系都要受到这三者相互制衡的限制，单纯地提高胜率或者其他两个目标并不能保证整体的平衡，也就不具有可持续性和可操作性。我们必须考虑到整体的结构及自身的特点。
在有了自己的交易系统后，我们就可以用这个理论来评测下自己的交易系统性能是怎样的，有哪些地方需要增强哪些地方需要削弱的。整个评分体系为每个因素最高给10分，因素效率越高给分越多，全部配满最高总分为30分。
胜率：0分为0%的胜率10分为100%胜率
盈亏比：0分为盈1：亏1比以下10分为盈10：亏1比以上
频率：
10分平均持仓1分钟左右
9分1小时
8分1天
7分1个星期
6分1个月
5分半年
4分1年
3分2年
2分5年
1分8年
0分10年
总分值越接近30分或者0分则越不可能达到平衡，整个交易系统越不可能成立。总分值低于或等于15分则为负期望值，越做越亏，总分值越低负期望值越大，正期望值越小。
（考虑到手续费、通货膨胀、实体行业的爆发、房价的上涨速度等等外在成本因素，理论上超过15分差不多能有正期望值，但实际情况下16分、17分也是亏损的。）
因此在以正期望值为前提且又满足平衡的情况下，三个因素的配比中，可能的几个组合类型是：
9：9：2（同时大幅调高两个目标）
10：5：5（只大幅调高一个目标）
10：7：3（大幅调高一个目标小幅调高另一目标）
不可能的几个组合类型是：
10：10：10（全部大幅调高所有目标）
1：1：1（全部大幅调低所有目标）
5：5：5（所产生的收益不足以超过时间成本，为负期望值）
整个评测体系是以不可能三角为基础理论，以正期望值为前提，因此可以看到，越是想要面面俱到照顾所有的因素，就越是不可能成立，而分值过低又会变成负期望值。在满足平衡与正期望值的同时总分就最好保持在20到25分以内，既远离极端又能产生正期望值。
注：对于各个因素的权重分配仍有很大改进空间，特别是时间上的分配，因为在各个级别的时间段内仍然还可以包含许多种做法，这里只是建立起一个初级的框架，具体的分配可自行修改完善。
三、性格与平衡点
建立交易系统时不要忘记，对于自己所擅长的方面就应该多加利用，例如我耐心较好，愿意等，那么我就可以适当增加时间成本，而我执行率较高能忍受亏损，那么就可以把盈亏比这项给大幅提高，我分析判断力不行脑子不好用，那么就把胜率放弃，专注于提升前两样。以此可能出现的分数组合为
频率6分 ： 盈亏比10分 ： 胜率4分，也是能产生正期望值的，且接近于平衡。
我把有些人的交易风格形容成某一种动物，并以此匹配相对应的组合：
1.鸵鸟型：这类人怕及了风险和亏损，但同时对于风险来到的那一刻又不太会合理处置，把头埋入土里是他们最常用的方法。这类人通常胜率不会很低，他们太追求确定性了，但也容易错过机会是个大问题，可能出现的组合是：胜率8分，频率5分，盈亏比6分。我想对于这类型的人来说如何在寻找确定性的同时又不错过机会是关键问题。
2.猎豹型：这类人非常善于进攻，在形势有利于自己时会拼尽全力争取。在遇到属于自己的机会时能果断地把仓位放大且获得大额利润。以此可能出现的组合是盈亏比9分，胜率6分，频率5分。唯一的问题是，如何在形势不利于自己的情况下防止受到伤害以及让亏损额度减少到最小，毕竟大部分人都是倒在黎明前的。
3.乌龟型：耐性好是这类人的最大优势，但同时效率也低得可怜，毕竟我们的一生时间是有限的。可能出现的组合是频率3分，盈亏比10分，胜率7分。可能在频率上如何把握得更适当些是必要的，毕竟小资金如果没有合理的成长是不行的，在机会来临时稍微增加头寸也是必要的。
可能还会有更多的类型，但总体而言无非就是在这三个因素里的比重不同罢了，没有更多的花头。同时还要注意的一点是，即使有些组合能产生正期望值也能保持平衡，但并不具有现实意义，要想到很多外在的因素，例如可比性、可操作性、性格匹配等等。
例如：
10：5：5当中，如果胜率为10分的话那显然是不太可能做到的，没有人能持续保持100%胜率。
或者如9：9：2当中，如果频率为2，那么很少有人能把平均持仓时间拿到5年的，可操作性较弱。
注：因为考虑到过度拟合的问题，不一定非要把分数凑到20分以上，如果在19分左右又用得非常顺手，一样能很稳定。
此理论及评分体系由作者本人自创，如有雷同纯属巧合。
