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很多人觉得上面规则过滤优化可以将胜率进一步提高，比如通过KDJ指标k线组合等等过滤进场条件，然而可以直接告诉你结论，这并没有什么用。
在止盈止损幅度没有改变的前提下，这些做法只改变了概率的分布区间，并没有改变整体的概率值，所以在市场上稳赚不赔的方法居然是有的，而且如此之简
单能不能承受住连续亏损，就是你交易成功路上的最后一层窗户纸，而为了使得过程不那么痛苦，变得相对可以接受，那就做长线，因为碰上赚钱的单子，你的心终于可以休息好。
长一段时间了，也开始降低交易频率，吧因为你的心不用天天处于崩溃的边缘，另外反正不管怎么样都是要那么痛苦的，不如放大盈亏比，
赚就一票赚的大的，赚了一笔钱之后休息一段时间再接着痛。
交易中让自己不死的秘诀就是反脆弱。在策略设计中有一个词我非常的在意叫反脆弱性，这个词是由黑天鹅之父塔勒布提出来的，
是个十分具有创造力的词汇，我在第一次看反脆弱这本书，了解到这个概念的时候，真的有当头棒喝之感，曾经困扰我的诸多问题在反脆弱的视角下都迎刃而解。
反脆弱性它指的是某些事物在面临波动性、随机性、混乱、压力不确定性风险等挑战时，不仅不会受到伤害，反而能够从中获益并茁壮成长的特性。
反脆弱性的对立面是脆弱性，在我们的生活中随处可见脆弱性与反脆弱性的例子，比如玻璃在受到外力的时候会破裂，从而导致自身的毁灭。
那么这就是具备脆弱性，即便是比玻璃坚硬百倍的钢铁，在受到外力的时候也会折断且无法复原。
那么钢铁也是具备脆弱性的，比如人类的免疫系统，当我们接触到病毒或细菌时，免疫系统会变得更加强大，从而更好的抵御疾病，这种遇强则强的反应机制就
具备反脆弱性反脆弱性的系统有4个特征，偏爱随机性环境和非预测世界观以及拥有可选择权，最后是承担非对称风险，那么我们应该如何将这4个特征融合到
策略当中，呢 epi随机性环境做量化策略，不可避免的要进行参数优化，那么我们应该如何进行参数的选取，呢在反脆弱性的视角下策略需要适应
一定的随机性，我的做法是将参数分为y组，然后从中随机的选取BB小于y组参数，然后将b组参数的结果进行汇总，这时候策略依然可以保持正气网。
那么我就认为这个策略是可以适应随机性环境的，因为最优参数是会漂移的，如果我们一直根据回测数据选取最优参数，其实潜在的一个认知就是环境是不会发生变化，
过去的参数在未来依旧是表现最优的，这显然不符合随机性的原则，因为市场随时可以发生突变，过去的最优参数在未来可能会失效，而非预测的世界观。
交易员可以分为预测类交易员和非预测类交易员，所谓的预测类交易员大部分是基本面派，他们通过研究品种的供需情况，库存情况等可以预测到未来
商品的价格走势。比如经常听到他们说某品种跌破成本，未来必定上涨之类的。
还有一种是非预测类交易员，大部分是技术分析派，
我不会去预测哪个品种将会有行情，我也不必关心品种未来到底是上涨还是下跌，系统只是按照我预先设置好的规则进行开平仓而已，我不会在我的策略中注入任何的
主观看法，一旦有主观的看法就会有对错，一旦犯错心就会乱，假如我对市场没有任何的看法，
那么一切都是客观的，这将极大的增加策略的反脆弱性。
三拥有可选择权，交易最怕的就是丧失可选择权，那么谁会丧失可选择权呢？
当然是那些不止损扛单的人，那些重仓交易超出自己风险承受能力的人，他们在这个市场中是没有选择权的，如果你认定一个品种必定上涨，那么就放弃了品种下跌之后的
选择权，如果你贷款交易，那么你就丧失了停止交易的选择权，所以在我的策略中是不允许我丧失这种选择权的，我的策略要能随时做多做空，我可以随时停止交易。
承担非对称风险趋势，策略的核心在于截断亏损，让利润奔跑，每一次亏损的时候都是小金股，一旦遇到趋势行情，那么就是大盈利。
这种通过频繁的小止损，让策略避免爆仓的机制，让我的策略获得了非对称性的收益。用比较学术的话来说，就是截断左侧腓尾，
吃右侧肥尾，用这种方式获得概率优势。
做资管也是一种承担非对称风险的方式，拿别人的钱去冒险，
风险几乎为0，但是收益却是无上限的。所以我们在评估策略的时候，不仅要看收益率，也要从反脆弱性的角度去分析，毕竟在这么一个充满随机性的市场，一切皆有可能。
如果策略过于脆弱，无法承受压力，那么最终的结果一定是被市场毁灭。
