建立简单有效的均线交易系统

在本节我们将以均线为主要依据建立一个交易系统，并对其进行测试与优化。我们还会利用范例版与优化版交易系统对同一只个股进行测试，并在多个方面对测试结果进行比较，以使交易者更深入地理解系统的优化过程。交易系统的建立原则可以简要概括为“合理、简单、明确、可行、可控”。我们为了便于说明还是以表格的形式列出一些需要明确的问题和参数，如表4-3与表4-4所示。

表4-3 交易系统相关问题表

表4-4 交易系统具体参数表

一个高明的交易系统要始终站在大概率的一边。在股票交易中，大概率的盈利方式就是在上涨的时候操作，这个是肯定的。所以我们要在所选周期的牛市区间多进行操作，牛市（多头市场）一般用均线的多头排列来判断。判断多头市场的标准有很多，只要能表现出主要的上升趋势就可以了。例如，我们在《振荡指标MACD：波段操作精解》书中，利用DIF线向上或向下穿越0轴来判断多头或空头市场。“势”本来就是一个定性的概念，我们在建立交易系统时依据自己的定义和标准对其进行量化。交易系统的判断条件应该以简单、有效为原则。

在建立交易系统之前，我们首先简单介绍一下均线的使用方法。在利用均线作为主要依据建立系统时，利用均线的排列顺序、均线的形态、均线的方向以及均线与K线的位置关系，都可以制定出具有优势的进场与出场策略。下面我们以均线的多头排列为例来说明如何确定有利的做多区间。

什么是多头排列呢？均线多头排列是指较短周期均线逐个向上带动较长周期均线，从MA5开始带动MA10逐渐走平到向上移动，最终形成MA5、MA10、MA20、MA30按照从上到下顺序排列的K线组合形态，一般持续三天即判定为多头行情。均线多头排列表示强势上升趋势，操作思维为多头思维。进场以均线的支撑点为买点，向下突破均线支撑止损。例如，在均线形成多头排列之后不久，当价格在MA10均线确认支撑时进场，经过上涨并出现顶部特征之后，当均线形成空头排列并且价格连续两日跌破MA10均线时离场。

均线是最常用的指标之一，仅依靠均线和K线就可以建立起完整的交易系统。有经验的交易者会在均线系统中增加成交量和价格形态（时间和空间比例）方面的限定条件，这会对描述行情特征起到极大帮助作用。下面我们总结了均线的一些特性和使用方法：

（1）上升行情初期，短期均线从下向上突破长期均线，形成的交叉叫金叉。预示股价即将上涨。例如，5日均线向上穿越10日均线形成的交叉表示最近5天的市场平均买入成本高于最近10天的平均买入成本，市场存在追涨买入的意愿。

（2）当短期均线向下跌破长期均线形成的交叉叫作死叉。预示股价即将下跌。例如，5日均线向下穿越10日均线形成的交叉表示最近5天的市场平均卖出成本低于最近10天的平均卖出成本，持有现金的人倾向于等待更低的价格买入。

（3）在上升行情进入稳定期，5日、10日、20日、30日均线自上而下依次排列，并向右上方移动，称为多头排列，预示股价将大幅上涨。

（4）在下跌行情中，5日、10日、20日、30日均线自下而上依次排列，并向右下方移动，称为空头排列，预示股价将大幅下跌。短期均线反应更快并带动长期均线移动。

（5）在上升行情中，股价运行在均线上方，呈多头排列的均线可视为多方的防线。当股价回撤至均线附近，各条均线依次产生支撑力量，买盘入场推动股价再度上升，这就是均线的助涨作用。

（6）在下跌行情中，股价运行在均线的下方，呈空头排列的均线可以视为空方的防线。当股价反弹到均线附近时，便会遇到阻力，卖盘涌出，促使股价进一步下跌，这就是均线的助跌作用。

（7）均线由上升转为下降出现最高点以及由下降转为上升出现最低点时，是均线的转折点，预示股价走势将发生反转。

图4-3显示的是上证指数的多头排列图，我们在图中用圆点标出来的K线是满足多头排列的K线。我们能很直观地看出，上证指数呈多头排列的时候，就是我们要找的那个大概率的做多区间。

图4-3 上证指数多头排列标示图

从图4-3中可以看到，第一轮牛市的顶点是6124点，第二轮牛市的顶点是3478点，我们标出的做多信号集中在上山坡，这就像有阳光照射的一面（向阳坡）才更适合植物生长一样。如果不是系统交易者，那么即使他在上山坡的行情中赚到了钱，在下山坡的行情中也极有可能返还给市场。如果再没有好的资金管理策略，上山坡时在高位加仓的话，那么行情稍有回落就会陷入亏损的被动局面，其结果与我们讲过的倒金字塔加仓方法相似。没有止损习惯的交易者很容易在高位站岗。

在多头行情中做多无疑会增大成功率。交易系统的好处之一就是能够明确地区分出适合操作的行情，然后只在这些区间进行操作。这样，既有利于盈利，又有利于执行。

我们将两次牛市顶部的图形放大，如图4-4和图4-5所示，我们可以清楚地看到顶部标出来的多头信号。在这些多头信号集中的区间，是我们主要操作的高胜率区间。当大盘进入均线空头排列时，很难做到有一定上升空间的上涨波段。

图4-4 上证指数2007年顶部多头信号

仔细观察两幅图的顶部形态你会发现他们有些相似，顶点两侧多头信号出现的区间和没有多头信号的区间分别是波浪理论中的第5上升浪和A浪下跌。再后面是B浪反弹，只在反弹顶部位置出现了少数一些多头信号。两次见顶之后的下跌速度都比较快，这也符合慢涨快跌的特征。所以，当在波段高位多头信号消失时，交易者要果断离场，任何的幻想都会使利润急速缩水，甚至导致亏损。

图4-5 上证指数2010年顶部多头信号

要想建立一个交易系统，首先要确定一个操作理念。这就像写文章先要“立意”一样。我们提倡的是趋势跟踪的系统化交易，所以我们要建立的是趋势跟踪交易系统。均线系统可以选择多条均线，并且可以使用多种技术分析方法。例如，可以使用5日、10日、20日、30日、60日均线中的任意组合，建立适合不同交易风格的均线交易系统。如果再加上一些其他的过滤条件，例如，基于MACD指标、成交量和K线形态等制定的限定条件，那么均线系统会变得更加个性化。

建立范例版10日均线交易系统

下面我们开始建立一个简单、实用的范例版交易系统。我们需要通过技术分析上的限定条件来定义多头市场，利用10日均线和价格来确定进场和离场位置。别看它简单，但我可以肯定地说，如果能按这个系统坚持执行的话，会取得至少比70%以上的交易者更好的收益。因为市场中有“7亏2平1赚”的说法，而我们要建立的这个10日均线交易系统，是属于市场中3成不亏钱的系统里面的。至于赚多少，要看交易者自己的运用。在建立完成交易系统之后，我们会用该系统对上证指数和个股进行测试并生成测试报告，交易者可以到时验证其效果。

我们马上开始建立交易系统的第一步，回答前面我们列出的一些问题，如表4-5所示。然后确定一些具体参数，如表4-6所示。

表4-5 10日均线交易系统相关问题表

表4-6 10日均线交易系统具体参数表

下面我们解释一下上面回答的几个重要问题：

（1）数学期望

这个系统预期的胜率（P）在40%～50%之间，R值在3～5之间，我们来计算一下数学期望是否为正。根据公式：EP=P1×W-P2×L，我们列出了下面的胜率和R值分布表4-7。

表4-7 胜率和R值的分布表

按保守的数值来看，当P=40%，R=3的时候，从表中可以查到EP=0.6 > 0，这个10日均线系统预期是正的数学期望，也就是赚钱的，之后我们通过测试结果来看一下具体数值是多少。

（2）开仓与加仓数量

根据仓位控制中讲到的神奇公式凯利公式F=［（R+1）P-1］ /R，我们算一下在P=40%，R=3的时候，F= ［（3+1） ×45%-1］/3=27%。所以我们将开仓数量定在了占总资金比例的30%。由于加仓的时候，随着行情的上涨，在高位的风险会加大，胜率会降低。所以我们在第一次加仓用30%，第二次加仓用30%，第三次加仓用20%，第四次加仓用10%，避免在顶部加重仓。交易者也可以忽略最后一次10%的加仓，分三批进场，分别用30%、30%和20%仓位。

对于止损后再满足买入条件的情况，这一次加仓需要包括两部分。首先要把上次止损的仓位补上，其次再按计划加仓。比如，在第一次买入30%后，由于行情回调触发了止损，这时果断止损掉开仓量的一半，即15%。如果行情继续下跌，再次满足止损条件则卖出另外的15%，清仓出局。如果行情只是震荡洗盘之后又重新回到升势，当价格满足加仓条件时，首先加上前面止损的15%仓位，再按计划加仓30%。简单来说，在有止损而未清仓的时候，加仓量为持仓量与计划加仓量之和（15%+30%）。

（3）选股条件

我们只做熟悉的几只个股，对于系统交易者来说，不必费精力去找黑马。在几个活跃板块之间通常会呈现出轮涨局面，熟悉的个股是在几年的操作中根据经验选出来的分布在几个板块中的优质股，一般会高于平均的涨幅。还有一种观点是，操作指数型基金（ETF基金）也能获得高于平均水平的回报。所以说，无系统交易者看来很重要的选股，在系统交易者看来并非那么重要。

（4）进场位置

我们设定的进场条件是多条均线呈多头排列并且经过调整之后收盘价首次确认站上10日均线。这是基本条件，在优化时可以增加过滤条件，但过滤条件并不复杂，有经验的交易者看后面测试图中的信号，也许能够猜到！

（5）止损与止盈

我们用的离场策略是在前面风险控制中讲过的跟踪止损策略。在正常情况下，按一定比例（3：3：2：1）分四次进场；按一定比例（1：1）分两次离场。

（6）手续费

手续费常规包括四部分：①印花税：成交金额的1‰，有时按双边收取，有时按单边收取，目前是单边收取。②证券监管费（俗称三费）：约为成交金额的0.2‰，实际还有尾数，一般省略为0.2‰。③过户费（仅上海股票收取）：每1000股收取1元，不足1000股按1元收取。④券商交易佣金：最高为成交金额的3‰，最低5元起，单笔交易佣金不满5元按5元收取。目前，很多券商把佣金已经调至了0.8‰～1‰，这样一般单边的手续费平均在2‰以下。我们考虑到滑价或一些其他误差，把手续费定在双向都是3‰。

上证指数测试报告

到此为止，我们已经建立完成了一个范例版的10日均线交易系统。

为了证明一般性，我们在图4-3显示的上证指数行情中先测试一下运行效果。交易信号如图4-6所示。

我们将图4-6与图4-3进行对比不难发现，用数字标出的买入信号都出现在多头排列的区间。向上的箭头表示买入，显示在K线下方；向下的箭头表示卖出，显示在K线上方，数字表示仓位。我们再看一下测试报告中的一些绩效指标，如表4-8所示。

图4-6 上证指数10日均线交易系统买卖信号

表4-8 10日均线交易系统上证指数上测试报告

我们进行测试的时间范围是，2005年1月1日至2010年4月1日，即从2005年第一个交易日1月4日的1242点到2010年4月3000点左右。我们的目的是想在上证指数上测试交易系统的胜率P和R值，所以没有计算手续费。

经过测试，我们得到了10日均线交易系统运行的一般结果。上证指数代表着多数股票的平均波动情况。在5年多的交易时间里，这个交易系统共盈利13750.61元，共亏损3221.33元，获得净利润10529.28元。从测试报告中可以看到，持仓时间比率是33.67%，这说明这个趋势交易系统判断的结果是，有近七成的时间，没有好的交易性机会，这进一步说明我们需要有一定的空仓时间。这时，良好的纪律是盈利的保证。

从测试报告中可以看到，平均盈利/平均亏损即为我们要确定的R值，R=5.56。盈利比率P=43.43%。交易系统在近5年的时间里，一共交易了99次，满足了交易足够多次的测试结果可信度要求。我们通过公式来算一下数学期望EP=P1×W-P2×L=43.43%×5.56-（1-43.43%）×1=1.849 > 0，这是一个正期望的系统，这表明，使用这个系统，每一次出手的平均收益是1.849%。在5年左右的时间里，该系统一共执行了99次交易，那么1年平均是将近20次交易，我们得到平均一年的收益率大概是40%左右。这是一个在大概率情况下得到的平均回报率。

考虑到它的稳定性，这已经是相当不错的收益水平了，要知道多数基金经理的平均年回报率才是20%～30%。股神巴菲特的投资业绩，一种说法是在20年中平均收益率在20%左右，另一种说法是平均年收益率在28.6%。巴菲特的资金庞大也影响了他的整体回报率。巴菲特之所以是大师，主要是因为复利的持续增长，他的稳定性是普通人不能比的。我们一直强调稳定比暴利更重要！稳定就是暴利！

这个10日均线交易系统是一个普遍适用的系统，是在大概率下的范例，我们称之为“10日均线交易系统范例版”。在范例版交易系统基础上，根据实战经验，我们对进场条件做了一点小改进，就成了优化版交易系统。我们称这个根据自己个性优化的系统为“10日均线交易系统优化版”。

有时，一个巧妙的设定或者精巧的逻辑就可以大幅提高系统绩效。靠简单的交易系统可能难以有效地区分行情和限定交易条件，但交易系统也不能过于复杂，它一定要体现一般的客观波动规律。我们在范例版的基础上，只对进场条件做了改进（进场需在波段初始位置，利用K线与均线的位置关系进行约束），建立了优化版交易系统。在同样的测试条件下，测试结果如表4-9所示。

表4-9 10日均线交易系统优化版上证指数测试报告(www.xing528.com)

优化版交易系统与前面的范例版系统的测试条件完全相同，只是在交易系统的买入条件中增加了一条过滤条件。我们从表4-9中可以看出，在5年多的交易时间里，优化版交易系统共盈利15408.35元，共亏损4104.94元，净利润11303.41元，比范例版交易系统的10529.28元多出了774.13元，也就是774.13个指数点，多出了7.4%的收益。

再来看具体的绩效指标，平均盈利/平均亏损是我们要计算的R值，为2.77，低于之前的5.56。盈利比率（胜率P）为57.50%，高于之前43.43%。胜率的大幅提高，说明增加的过滤条件是有效的。R值接近3比较符合一般情况。因为范例版的均线交易系统是趋势系统的典型，所以其很好地体现了趋势跟踪系统的特点，即胜率较低而R值较大。一般的趋势跟踪系统的胜率多数集中在30～50%的区间。

交易者经过自己对系统的优化之后，往往会通过技术分析经验和技巧提高胜率，使R值降低。这样更符合市场的一般情况。因为市场中的大行情并不很常见，我们建立的交易系统要尽量利用波段操作，把行情做足。如果是偏大R的系统则会在震荡行情中失去很多机会。对于胜率和盈亏比的优化，需要通过不断地实践来找到自己系统的平衡点。

对行情捕捉时的微分化程度越高，你操作的波段越小，理论上越有可能通过多次交易积累更多的利润，但你用掉的交易次数会更多，这会增加手续费和滑价上的成本消耗。相反，如果你对行情的捕捉更加“大刀阔斧”，你操作的波段会相应更大，这将有利于你捕捉大行情，但在行情细微处的应对又会显得不够灵活。两者各有利弊，交易者需要根据自己的需求来权衡这两方面的选择。

我们通过公式计算优化版交易系统的数学期望，得出EP=P1×W-P2×L= 57.50%×2.77-（1-57.50%）×1=1.168> 0，这也是一个正期望的交易系统。结果也证实了这是一个盈利的交易系统。

两个系统相比较，后者120次的出手次数比前者的99次多出了21次，后者又比前者多赚了774.13点指数。那么两个交易系统孰优孰劣呢？我们认为，回答这个问题要综合来考虑。

首先，要看交易者的风格，视交易者盯盘时间的多少来决定。范例版交易系统一年平均交易20次，这要比优化版的24次少投入一些精力，而收益相差无几。这两个系统的比较还不太明显，而有些短线交易系统的交易次数会更多，而收益和中线交易系统不相上下。比如，在一年中短线系统比中线系统多出30次交易，却只多出了5%的收益，这时就要把投入的精力与回报做一下权衡了，看哪个系统更适用。

其次，虽然优化版交易系统由于更多的交易次数导致需要更多的执行精力，但交易次数更多这也进一步增加了系统的可靠性。它把利润微分化了，收割多次小波段利润要比等待收割少数几次不常见的大波段利润更可靠、更稳定（类似于跳水比赛在统计成绩时要去掉一个最高分和一个最低分）。这好比是削一个苹果，用的刀数越多，那么剩余的苹果肉就越多。如果用大刀削大苹果，可能与用小刀的区别不大，但如果是用大刀削小苹果，那么就要浪费很多果肉。甚至如果苹果太小则不会剩下多少果肉。这就是操作周期与客观的上涨周期要尽量匹配的道理。

再次，要考虑手续费。如果手续费比较高，多次交易积累的手续费足够达到影响利润的程度，那么就得不偿失了。

总之，交易系统的优劣要看是否合适交易者自身使用，没有绝对的统一标准。不仅要看盈利总额，也要看盈亏比、胜率以及盈利的分布。查看最大盈利与最大亏损在收益中的比例，是否存在盈利分布不均匀和连续亏损超出限制的情况。对于测试出来的问题要进行合理优化，避免过度优化。

在指数上的测试证明了交易系统的一般适用性，可以说，如果交易系统在指数上测试不能稳定盈利，那么在个股上测试更加难以盈利。这里有一个问题，指数或者说是ETF基金与个股比较，哪个更好做？要回答这个问题，看一下指数型基金和偏股型基金的业绩就知道了。从长期来看，指数型基金业绩明显好于偏股型基金。那么，指数与个股相比当然是指数更好做了，原因是指数比较平滑而且难以被人操纵。

个股一般比较活跃，尤其是中小盘股。通常做个股需要具备建立与维护投资组合的能力，并且需要选股技术，我们建议交易者做熟悉的优质股，比如青岛海尔、五粮液、美的集团等这类股票。我们的交易系统中指定了几只比较熟悉的股票，它们符合流动性好以及流通盘适中的选股原则。下面我们来测试一下两个系统分别在同一只个股中的表现。

10日均线交易系统范例版与优化版测试比较

绩效指标比较

表4-10 10日均线交易系统范例版上海能源测试报告

表4-11 10日均线交易系统优化版上海能源测试报告

通过范例版和优化版两个交易系统的比较，我们可以看出，优化版的作用开始显现出来，交易绩效要优于范例版。下面来我们来详细比较和解读一下几个重要的绩效指标。

净利润：优化版比范例版多出397624.61-245655.41=151968.69，多出近62%的利润。

胜率：分别为44.63%和47.33%，相差的不多，但优化版还是要好一些。

交易次数：分别为121和150，优化版保持了出手次数多的特点，两者都有足够多的交易次数，可以反映出测试结果的一般性。

R值：分别为3.43和3.49，范例版没有保持在指数测试中高达5.56的大R，也接近了平均水平。这说明像指数中那样平滑的持续上涨在个股中是不多见的，个股的不确定性更强。反倒是优化版的R值比范例版还要更高一些。这就体现了交易系统的设计理念带来的区别。如果太注重跟随趋势，在趋势长度不够的行情下就会“浪费很多行情”。

数学期望：EP1=P1×W-P2×L=44.63%×3.43-（1-44.63%）×1=0.98> 0，EP2=P1×W-P2×L=47.33%×3.49-（1-47.33%）×1 =1.13 > 0，EP2> EP1，优化版比范例版每次出手的盈利要更高一些。

最大盈利和最大亏损：优化版的最大盈利为44804.69元，多于范例版的39386.34元，而优化版的最大亏损为13438.98元，少于范例版的16780.14元，说明优化版在扩大盈利和控制亏损上做得比较好。

手续费：手续费按3‰计算，优化版由于最后的盈利更多和出手次数更多，其手续费明显多于范例版。优化版为46451.39元，范例版为33102.59元。

收益率：分别为245.66%和397.62%，年度收益率分别为26.68%和35.80%。优化版收益明显好于范例版，5年多的时间，本金将近翻了4倍。这也得益于运用神奇的凯利公式，一直利用科学的加仓方法实现了复利增长。在后面，我们会利用能体现出更多细节的行情图来说明入场信号的差别对收益产生的影响。

持仓时间比率：分别为28.90%和44.04%，范例版是典型的趋势跟踪系统，进场点相对比较安全，但由于是普通的进场点，没经过优化，在通过技术分析提高进场准确率上没有太大优势。

资金曲线图比较

图4-7和图4-8中显示的是两个交易系统的累计交易盈亏曲线图。通过对比可以看出，两个系统的资金曲线都控制得不错，都没有过大的资金回撤。我们认为，做股票做到最后就是做资金曲线，谁的资金曲线控制得好，谁自然会盈利多而且稳定。图4-8的资金曲线要比图4-7的更好，不仅仅是因为最后的盈利多。更重要的是，图4-8中，在取得大盈利的同时，资金回撤幅度相对更小。

图4-7 范例版10日均线交易系统测试上海能源盈亏曲线图

图4-8 优化版10日均线交易系统测试上海能源盈亏曲线图

理想的资金曲线应该像绩优股的上涨阶段一样，呈阶梯状向右上方发展，每一波的上涨都突破前期高点，创出历史新高。资金曲线应该保持在一个近似的上升通道之中。尽管有时会出现不适合交易系统的行情，但经过一段时间之后一定会弥补回来，在资金曲线调整到上升通道下轨附近时会再次回到上升趋势。资金曲线的回撤幅度是衡量一个系统好坏的重要标准，好的系统不会允许存在很多次的连续亏损，更不会出现连续的大幅亏损。随着资金量的提高，控制风险的能力就显得尤为重要。

信号图比较

图4-9和图4-10是两个版本的系统在上海能源日线图上的买卖信号。由于测试时间范围较长，有些信号重叠在一起不能显示清楚。但我们能看出，优化版图4-10的信号要比范例版图4-9中的信号要多。我们在图中标出了两个有差别的位置。在“区别A”处，优化版由于比较“灵敏”因此会被一些信号吸引进场，但由于良好的仓位管理和止损策略，长期来看还是能获得更多的收益。

图4-9 范例版10日均线交易系统测试上海能源

图4-10的“区别B”处，这次正是由于优化版的“灵敏”使得四次进场的位置都要比范例版提前，在更好的价位占尽了优势。这正是运用了概率思维，只要一致性地按照交易系统操作，经过足够多次的交易，系统交易的优势会得到淋漓尽致地体现。由于优化版系统对上涨波段进行了更微分化的分割，因此买入信号要稍早于范例版。我们通过下面两组放大的行情图能看得更清楚。

图4-10 优化版10日均线交易系统测试上海能源

图4-11和图4-12是两个系统在上海能源阶段顶部的表现对比。交易系统进行一次完整的开仓和清仓循环为一个操作周期。从图4-12中一共可以看到6次交易机会，形成了6个操作周期。与图4-11做比较，第一个、第三个和第六操作周期的买点，优化版都要比范例版更提前。如何能做到这样呢？我们看到图4-11中的多头排列中的K线上方都标有一个圆点。这些多头排列中的K线是多头趋势的主要阶段。他们是有利于做多的大概率区间，但如果信号迟缓就会影响到R值的大小，也就是说，这会导致平均能把握住的上升浪幅度减小。这里就出现了一个问题，如何优化趋势信号？我们先看另外三个周期，然后再做解答。

图4-12比图4-11多了两个操作周期，即第四个和第五个周期，这便是优化带来的附加产品——噪音影响。我们通过前面的测试结果已经知道了，优化版交易系统的优化结果还是比较合适的，因为他的数学期望要比范例版更高，利润总额也更大。但如果优化超越了平衡，则会出现“噪音”过多的现象，使优化变得费力而不讨好，这就是常说的过度优化。这也是“刚者易折”“月盈则亏”的道理。

图4-11 范例版10日均线交易系统测试上海能源阶段顶部的表现

图4-12 优化版10日均线交易系统测试上海能源阶段顶部的表现

我们对如何进行合理优化提出了以下几点建议：

（1）正确认识和深刻理解所建立交易系统的理念，这样才能对如何优化有正确的方向性把握，不能只看结果，没有方向的速度是徒劳的。

（2）在尽量做到简单原则的基础上，用其他技术分析方法配合增加过滤条件。比如在价格或成交量方面制定一些精巧的限定条件，不必太过复杂。条件越苛刻的交易系统，其适用性越差。

（3）在资金管理上改进，不必只盯住技术分析不放。胜率和赔率都是影响交易系统整体绩效的重要因素。

（4）多做测试，多积累经验。交易如博弈，需要实践去领悟。多动手，说不定下一次试验就会成功。交易者还要在内力上提升对交易的理解，所谓“练武不练功，到老一场空”。

为了更清楚地显示交易信号的细节，我们在图4-13和图4-14中主要显示了一波连续上涨行情中的波段操作情况，从中可以看出更具体的进场信号位置和分批加仓等细节。

图4-13 范例版10日均线交易系统测试上海能源买卖信号

图4-14 优化版10日均线交易系统测试上海能源买卖信号

从两幅图中可以看出，两个系统很好地执行了仓位控制策略和进场出场策略。优化版的买入时间更靠前，从图中在2007年8月期间产生的那个波段买点就可以看出来。优化版由于比较灵敏，在行情发展到最后阶段仍出现了买入信号。如果想继续优化的话，可以加入什么条件过滤掉在顶部区域的交易信号呢？交易者不妨思考一下。

答案就是加入像振荡指标的超卖区间这样的顶部过滤条件。比如设定在KDJ指标经过调整之后可以买入，当指标反复在80线以上超卖区间移动时，禁止买入或者减少开仓量。利用MACD指标的DIF线，还有均线指标，甚至ATR指标都可以达到同样的效果。另外还可以配合成交量和K线形态，它们是很重要的两类约束条件，这可能会使系统趋于复杂，但若能使这些条件达到一个具有优势的平衡状态，将会让行情收割机达到恰到好处的锐利程度。合理的系统优化之路充满了智慧，一处精巧的设置就可能使交易系统力挽狂澜，一举扭转不利局面。

很多没有经验的初学者的交易行为像抽奖一样——买一张彩票，然后坐在电视机前看自己是否中奖。你要明白：你只有成为专业的交易人士才能在市场中生存，你必须思考何时进场、何时离场！

——亚历山大·埃尔德