外_匯_邦 WaiHuiBang.com 　　上回說到市面上大部分EA虧錢的原因。www.emoneybtc.com主要是從使用者的角度來找原因。

　　但是，EA本身就沒有問題嗎？有，問題大著呢！

　　我們先來說說什麼叫EA，EA是Expert Advisor的簡稱，中文意思就是“專家顧問”，我們把它說成“智能交易”、“程序化交易”，這只是意譯。

　　這個名字你可以去百度一下，它完全是邁達克公司（即MT4平台的軟件開發商，俄羅斯公司）獨創的，其他任何公司都不這樣用。這不是投資界的主流叫法。主流投資界一般都談“量化交易”、“算法交易”，誰跟你談EA？與EA能夠勉強對應的，就是“量化交易”（Quantitative Trading）。

　　但是，當你去了解“量化交易”的時候，你會發現，他們談論的與EA根本就不是一回事，他們關心的很多話題，都是我們目前的“EA界”基本上沒有談到的。

　　比如，量化交易非常關注風險控制。他們把“最大回撤率”視為死敵。我記得一位基金經理談到他投資經理中有一次讓最大回撤達到了10%以上，盡管後來他盈利增多了，但他卻認為“那是人生的一個污點”。但在我們目前的EA界呢，沒有多少人重視這個問題。經常有人曬賬戶、曬回測，最大回測率都超過50%了，但沒有人覺得這是丟人現眼的事。更有甚者，向客戶展示的都是“余額曲線”，至於淨值去到哪裡，好像跟他沒有一毛錢的關系。

　　還有量化投資者關心的“夏普率”。在我們EA界，這幾乎又是一個知識的空白點（關於“夏普率”的知識請自行百度一下）。MT4的回測報告也不顯示夏普率。好一點的交易員，會關心“風險報酬比”，也就是一個交易機會可能帶來潛在的虧損與盈利之間的比例。但很顯然，“風險報酬比”是一個主觀概念，是不科學的。而“夏普率”是以交易的結果來檢驗一個交易者盈利能力及其盈利穩定性的，是客觀科學的。這麼重要的指標大家都不關心，難怪都走不出“大虧大賺”的怪圈。

　　另外量化投資者都在談哪些收益是α因子，談哪些收益是β因子，這個他們要分出來。為什麼要分出來呢？

　　因為這幫量化交易者臉皮薄，就算他們賺了錢，他們也會問自己，這個錢究竟是不是憑自己本事賺的？如果賺的錢屬於α，他們覺得臉上有光，那是自己本事；如果賺的錢屬於β，他們很不好意思，這個錢本來就是天上掉餡餅、人人有份的，有什麼好說的呢！

　　可我們EA界呢，“厚黑學”學得不賴，我們才不管什麼α、β，錢都是老子賺的，老子就是有本事。

　　量化投資者都在談組合投資。怎麼樣的投資組合能夠在風險與收益的配比上達到最完美的結合。也就是說，量化投資者不僅僅是在研究單品種的交易策略，而是涉及到多市場、多品種、多策略的組合、對沖問題。而在我們EA界，目前絕大多數還是停留在單品種的交易策略上。

　　至於說量化投資界把概率論、微積分、矩陣運算、線性規劃等高等數學的方法大量的運用到策略模型的開發上，並且已經在神經網絡、深度學習等方面走了好長的路，而我們的EA基本還停留在加、減、乘、除以及簡單的技術指標、技術圖形方面，這種以初等數學算法為核心的交易策略，其市場適應能力就可想而知了。

　　一句話，EA太Low了。

　　也許在10年前，EA還是比較先進的技術。那個時候，中國無論是股市還是期貨市場，要用全自動來進行交易還根本不可能，但EA做到了。EA當時主要的立足點就是，把人工交易的手法用程序化來實現。

　　比如，很多手工交易者都愛使用均線交叉來做交易。那麼，EA的目的就是讓程序來自動識別均線交叉，從而代替人的勞動。

　　比如，有些人喜歡用逆勢加倉、平攤成本的方法來做交易，EA就把這種策略程序化，就成了大家看到的馬丁類EA。市面上絕大多數EA，都是按這種邏輯在設計的。

　　但10年過去了，市面上的EA還是那些套路。而全球的對沖基金和財富管理機構的交易理念、交易技術發生了日新月異的變化，相比之下，EA真有些昨日黃花的感覺。

　　隔壁老王多年來一直關注全球EA交易策略的發展，但好笑的是，我看到市面上傳來傳去的EA，很多都與10年前的東西別無二致。實在是可歎！

　　EA之所以low，一方面是因為行業地位邊緣、從業人員的素質相對低下，缺乏高水平的研發人員進入到這個行業；另一方面，也與平台技術有關系。目前在外匯行業占絕對壟斷地位的MT4平台，雖然也是一個方便易用、功能非常強大的平台，但與專業的程序化交易策略開發所需要的開發環境來說，這個差距是越來越大。

　　那麼，有沒有可能突破瓶頸、改變現狀呢？我覺得還是有的！而且這個希望也正在到來！那麼，希望何在，出路何在，且聽下回分解！ 外_匯_邦 WaiHuiBang.com