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传统的观点认为，交易系统应包括完整的出入场策略、风险控制、资金管理，今天我们从另外一个角度，也就是行为交易的角度，来谈一谈如何搭建系统及系统的几个层次的划分。
交易系统的构建有一个基本的前提，这个前提也是市场技术分析的基石即“历史是会重复的”，数量化模型是建立在对历史数据的观测和思考的基础上的，历史数据对未来投资具有重要的借鉴意义。
鉴于此，我们可以从历史数据中寻找同当前状态相似的历史片段，根据这些历史片段此后的走势，来推演判断未来走势。当前标的主要包含两方面的信息，一方面是近一段时间内的走势，这是时间序列数据；另一方面是同一时刻在量、价、技术要素等不同方面的立体信息，这是横截面数据。
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构建系统第一步是要素的选取，不管是基于什么平台、什么方法、什么周期的量化交易，肯定都会涉及到要素的选取。
我们平时接触的要素有很多，比如价格，形态，量能，指标线型等等，一些涉及到基本面的模型可能还会选取到一些宏观主题数据，财务数据等。这个具体就要看自己的需要，应该说，对于一般的非高频期货交易技术性模型而言，最根本的要素归结为三点：价格、成交量、持仓量。其余所有的形态或者线条或者通道等只不过是基于以上这三个要素衍生而来，甚至绝大多数量化模型本质上只有价格这一个要素，比如说均线模型、海龟模型等。
投资者选用这些模型的理由也非常简单，因为他们认为历史会重演，价格反映了市场的一切行为和心理，是博弈的终极结果。
第一步先选取价、量、仓这三个最基本的市场要素，接下来我们对这几个要素进行剖析。
价，即价格，k线有高开低收四价，有人会认为只有收盘价才是最重要的，但其实这四个价都非常重要。收盘价虽然是市场在周期结束时的最终判定，但这个判定不一定就是“有效”的，开盘价可以敲定盘面上的裂口，最高价最低价是上下影线的重要构成部分，也是当天筹码的获利和套牢发源地。所以我们在选用“价”这个要素时，最好不要选择性地忽视掉一些东西。
量，即成交量，反映的是市场的活跃程度和筹码交换程度，但也从另一个层面上反映了市场在形成某一个方向性运动时所遭遇的阻抗力度。这绝非是一个绝对性的概念，而是一个标准的相对性要素，比如我们说大盘量能放大或缩减，都会有一个历史的参照点。
仓，即持仓量，持仓量也是一个相对的概念，反映了多空对垒的程度，也反映了在一个周期内市场交易行为的汇总，换仓、开仓、平仓这些市场行为最终会反映在线性持仓的变化上。
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第二步是引入时空概念，把我们第一部分的要素进行立体化，也就是说既要有时间序列和要素的结合，也要有空间和要素之间的结合，这一部分也是对我们所选取要素的剖析。
比如说，价格在某一个时间点的变化，我们称之为横坐标上的时间，但如果是价格运行了一段空间所消耗的时间，那这个时候时间就成了纵坐标上的点，并且我们的要素也就立体化了。所以在开发量化系统时，我们建议不妨考虑把若干等要素结合时空概念进行细化，引入价格的时间效率，引入涨跌的时区分布。
为什么说长时间的震荡后所选择的第一次方向性突破可能会产生较大的行情？因为在震荡的时候时间效率非常低，能量在此处蓄积，一旦效率开始喷薄，则单边行情的概率自然就大了。
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第三步是引入模式的场景，市场的运行是有规律可循的，价格的波动从长期来看也是有套路和模式的，像突破、惯性之类的概念一直是经久不衰的。
这种规律是市场参与者在市场中的行为习惯和思维习惯决定的。诸如“多头不死，空头不止“等，反应的是筹码在场内的离散和博弈结果。比如当处于救市阶段时，筹码替换直接决定了救市的效果。当买入资金量＞卖出筹码量，才可以救市，这以救市资金持有大量筹码为代价的，救市资金买入越多，场内筹码变现快速流出也越厉害，这可能会形成恶性循环。如果救市资金接入的筹码量占市场买入资金总量比例过高，也会有一系列问题的出现。
在交易系统中引入模式场景的意思在于按照套路出牌，如果你认为行情要涨，并在这目前位置就要涨，那么先反过来看下当前是否满足上涨的若干条件。比如说，当前价位及在此之前是否有资金吸纳，获利盘和套牢盘出脱和释放是否会掣肘等等。总之，上涨是要有条件的，这些条件分为abc等，当这若干个条件满足后，则确定多头方向，如果行情没有这么运行，则确认失败从而触发止损。
所以，在构建交易系统的时候，建议确定若干种价格的运行模式，这些模式可能是价量模式，可能是价仓模式，不管选取什么样的模式，都要把模式中的要素进行立体化处理。
通俗点说，要素a和要素b是相互影响和相互验证的，在进行模式分析和匹配时，不宜把两者单独考虑，而是应该作为一个整体来处理。其次还要注意的是，相似的模式持续的时间长度并不一致，或者说从时间角度来看，不同的片段在进行模式匹配时，需要进行伸缩变形。
因此，通过模式匹配寻找相似片段时，需要同时考虑片段内时间轴的对齐和片段之间时间轴的扭曲问题。此所谓在不断重演的历史中寻求我们需要的片段。
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