交易模型的理论基础其实非常广泛，涵盖了国际上许多先进的理论，其中包括现代金融投资学、金融工程学、金融行为学、计量经济学、混沌学、仿真学等现代多学科众多理论；同时它还包括了传统的技术分析理论，如均线理论、图形分析理论、波浪理论等，并充分利用电脑、通讯等现代科学技术。
当然，投资领域中永远不存在所谓的“终极真理”，每种理论都有其假设前提，因此也就存在一定局限性，量子基金、美国长期资本管理基金的兴衰从一个侧面就说明了这个问题。因此，作为交易模型的倡导者，我们认为，交易模型的理论基础是设立交易模型过程中一个非常重要的环节，设计者一定要对自己应用的理论基础有充分的理解，充分认识单一理论可能存在的缺陷，并博取百家之长，利用各家理论的互补性，来完成具有自己交易特点的交易模型，并在实践中不断完善。
交易模型的分类
交易模型分类的方法比较多，可以根据使用者分类，也可以根据模型理论分类。本文主要参考各类有关资料的分类方法，将其分为以下三类模型：技术分析交易模型、基本分析交易模型、数学计量交易模型。
技术分析法是指投资者通过考察交易数据中有预测价值的模式，然后通过考察近期及当前价格的状况，并根据这种模式进行投资的方法。这种方法有着大量的手段和变化的花样，有的仅仅是使用可视的图表，如K线图、点线图；有的则使用系统化搜索程序的“优化”的计算机模型。
基本分析法，也称原本分析法，是指投资者通过对所有影响基本经济关系的信息进行考察，并从这类信息中试图判断市场的均衡价格而进行投资的方法。该方法从最简单的直觉分析到最复杂、数学极其高深的经济学模型，无所不有。
数学计量法是指投资者根据现代投资理论，通过对历史交易数据进行大量的统计学分析，从中找出一定的规律，在市场出现偏差时进行投资的方法。该方法通常由一个乃至多个复杂的数学模型组成。
如何设计适合的交易模型（二）
从使用者角度进行分类，主要有以下两种：一种是分析型的交易模式，另一种是操作型的交易模型，两者之间有着相当大的区别：1.分析型的交易模型侧重于预见性，对于市场的走势分析具有提前性；而操作型的交易模型侧重于反应式，当市场已出现某种价格应该采取的交易决策。2.分析型的交易模型侧重于个别效益，对某段市场的行情要求高准确度，忽略对不利市场情况的分析；而操作型的交易模型着重于实战中的整体效益，要求交易模型对市场的所有情况产生的收益结果作出整体评估。3.两者最大的区别在于实际操作者要面对来自各方面的压力，包括市场、投资者、基金管理者自己等的压力，因此在模型上的设计还应包括如何通过某种方法去控制心理压力的因素，有效执行交易模型发出的信号。
操作型交易模型理论的设计
技术分析交易模型
技术分析交易模型是指使用市场交易数据如开市价、收市价、成交量等，并通过计算机交易指标，经过系统化搜索检验，并进行优化处理的交易模型，其理论基础主要建立在已有的传统技术投资理论如图型分析、均线理论等基础之上，并经过大量统计学分析检验。该模型最大的优点在于：消除了投资者的情绪在交易决策中的影响，特别是在对重大事件中判断的主观性和盲目性；避免了由于信息不对称性造成的分析失误；保证了交易分析中的连贯性；给投资者提供了风险控制的方法。
下面我们重点讨论技术分析交易模型中的三个交易模型：
以图形形态识别为基础的交易模型
该类模型主要是依据传统的经典图形如头肩顶、双底、三角形等，进行行情趋势捕捉，进行建仓交易的系统。但在实战中，它还存在许多问题：风险控制方面，像头肩顶、双底、三角形等交易图，根据传统的交易观点，投资风险/报酬比一般为1：1，实战中管理者将面对巨大的基金净值风险；分析上多以主观判断为主，缺乏客观判断标准；目前国内期货市场的技术分析使用者增多，导致经典的图表形态假信号随之增多；国外经典的图表分析理论在国内存在相当大的差别；缺乏统计学数据。
趋势跟踪为基础的交易模型
该类模型主要是根据设计者的数据统计，捕捉价格的转折点，然后假定趋势会继续，并按趋势方向建仓交易的系统，如MACD、SAR、移动平均线等。该交易模型的特点是不会在最低价处买入，也不会在最高价处卖出，放弃行情前后一段的利润，利润主要来源于捕捉一波大行情的中间部分。其捕捉行情的转折点的能力根据设计者设计的灵敏度不同而不同，灵敏度强的交易模型对趋势反转反应迅速，但假信号也多；灵敏度低的交易模型对趋势反转反应慢，假信号也少，放弃的前后部分的利润也多。该类交易模型的缺点是在盘整行情时产生连续亏损，使投资者不能接受。所以设计趋势跟踪交易模型的难度不在于寻找捕捉趋势方法，而在于要有一套完善的趋势确认和过滤原则，才能回避风险。另外，趋势跟踪交易模型要求期货基金管理者的持仓时间比较长，一般都有2－3个月以上，所以要求期货基金管理者要有一套与趋势跟踪交易模型相适应的心理控制方法。
反趋势为基础的交易模型
该类模型是根据设计者的数据统计，然后假定市场需要调整，并在相反方向建仓交易的系统。它与趋势交易模型的区别在于，趋势交易模型可以自动调整，而反趋势交易模型由于与主要趋势相反操作经常会带来不可估量的风险，所以该类交易模型必须带有一套止损条件.
交易模型的系统程序化
作为职业基金管理者，其投资行为必须具有一定的逻辑性和科学性，投资决策要求客观、迅速，不能带有模糊不清的分析和主观判断，而系统化的交易决策模型可以通过现代计算机技术将传统的交易方式转换成为数学模型，并通过大量的信息和数据进行检验分析，评估交易模型的可行性，从而做到严格的定性和定量，保证了投资决策的科学性。
交易模型系统程序化的步骤：a.确定交易模型的交易原则，进出场的信号确定、资金使用比例、风险控制原则等，如KD低位交叉为买入信号，高位交叉为卖出信号；b.确定交易模型中的参数和自变量，如KD指标中的天数等；c.将交易模型程序化，按计算机语言将交易模型转换公式，使交易模型的检验过程能通过计算机进行客观的检验。
交易模型的模拟检验
模拟是对建立的系统或决策问题的数学或逻辑模型进行试验，以获得对系统行为的认识或帮助解决决策问题的过程。模拟的主要优点在于检验交易模型中的问题或系统的任何假设模型化的能力，使它成为最灵活的工具。判断交易模型是否有实用价值，最简单、最可靠的途径是通过在尽量多的市场里，进行长时间的测试。为了减少交易模型的检测成本，检测先从模拟开始。交易模型检验的基本原则是“模拟实战”，一切条件都要接近实战条件，使检验结果尽可能真实，因为只有这样才能使交易模型有真正的使用价值。
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