为什么技术分析会让你亏损（以及如何避免），真相远比你想的简单

技术分析是一种用于交易市场的方法论。它利用历史价格（或成交量）来帮助你做出交易决策。

市面上有数百种技术分析工具，但大多数都可以归类为以下几类：

◎ 成交量

◎ 技术指标

◎ 图表形态

◎ 支撑与阻力

但问题在于……

尽管拥有大量这些工具（如 RSI、MACD、随机指标、斐波那契等），大多数交易者依然在使用技术分析时亏损。

为什么会这样？

通常是因为他们犯了以下这些错误之一……

没有交易计划（带来“意想不到的麻烦”）

让我问你一个问题……

“进场重要，还是出场重要？”

大多数交易者极度关注进场，认为好的进场就能保证盈利。

因此，他们主要使用技术分析来把握进场时机。但在每一笔交易中找到完美的进场点是不可能的。

如果没有一个计划，就会留下许多关键问题悬而未决：市场如果反向运行你怎么办？如果盈利后反转你何时卖出？如果某笔交易意外盈利了，你如何处理？

显然，交易绝不仅仅是找到最好的进场点。

要成为一个稳定盈利的交易者，你必须拥有一个交易计划，无论市场发生什么变化，都能指导你该如何应对。

第二个常见错误是：

没有交易优势（掩盖持续的亏损）

那么技术分析的真正目的是什么？

它是帮助你建立一个拥有市场优势的交易系统。

那么，什么是优势？优势（又称期望值）是指你的交易行为在长期内能够带来净盈利的能力。

它的数学公式如下：

E =（胜率 × 平均盈利）–（亏损率 × 平均亏损）

我来举几个例子说明这个公式的作用……

示例1：

◔ 胜率：70%

◔ 平均盈利：$80

◔ 亏损率：30%

◔ 平均亏损：$100

E =（0.7 × 80）–（0.3 × 100）=$26

这意味着你每笔交易的预期盈利是$26。所以在做完100笔交易后，你大约可以赚$26 × 100 = $2600。

你可能会想……

“所以我需要很高的胜率才能成为盈利的交易者？”

不是这样的。

来看另一个胜率高却仍然亏损的例子……

示例2：

◔ 胜率：70%

◔ 平均盈利：$10

◔ 亏损率：30%

◔ 平均亏损：$100

E =（0.7 × 10）–（0.3 × 100）=-$23

这意味着你每笔交易预期亏损 $23。

这表明，就其本身而言，胜率或风险回报比（R:R）都是无意义的数字。

你需要同时考虑这两个因素，才能验证你的交易系统是否具备优势。

技术分析的核心作用，就是帮助你建立一个具备优势的交易系统。

那么，请诚实地问自己……

“你的交易系统，真的有优势吗？”

如果你无法回答这个问题，那通常是因为你还……

没有数据（导致缺乏执行纪律）

没有数据，你无法定义自己的交易优势，无法验证你的交易系统是否有效，也无法维持遵守交易规则所需的纪律性。

事实上，这通常会导致交易者在经历几次亏损后就放弃了原本的交易系统。

那么，首先，你必须追踪以下这些数据……

◔ 年化收益率（Annual return %）

◔ 总交易次数（Number of trades）

◔ 最大回撤比例（Maximum drawdown %）

◔ 胜率（Winning rate %）

◔ 败率（Losing rate %）

◔ 平均盈利金额（Average gain $）

◔ 平均亏损金额（Average loss $）

你现在可能会想：

“我该如何获取这些数据？”

有两种方法。

首先，记录你的交易日志，并随着时间的积累收集这些数据。但这非常耗时，你可能需要花费几个月甚至几年的时间，才能得到一个具有参考意义的样本量。

另一种方法是回测（这是我更推荐的方法）。我稍后会详细介绍……

但现在我们来谈谈另一个导致大多数交易者失败的原因：

没有风险管理（爆掉多个账户）

想象有两个交易者：约翰和莎莉。

◔ 他们每人账户里有 $1,000

◔ 他们的胜率是 50%

◔ 他们的平均风险回报比是 1:2

◔ 约翰每次交易风险 $250

◔ 莎莉每次交易风险 $20

接下来 8 笔交易的结果是：

亏、亏、亏、亏、赢、赢、赢、赢。

来看看他们的账户结果：

约翰的结果：-250 -250 -250 -250 =爆仓

莎莉的结果：-20 -20 -20 -20 +40 +40 +40 +40 = +80美元

你现在能理解风险管理的重要性了吗？

作为一名交易者，你一定会经常遇到亏损，这是不可避免的。

但合理的风险管理可以控制亏损，让它在可承受范围内。

总结一下……大多数人在使用技术分析时亏损，是因为他们缺乏：

◎ 有效的交易计划

◎ 明确的交易优势

◎ 持续的数据追踪

◎ 严格的风险管理

所有这些问题，都可以归结为同一个根本原因：缺乏一个有数据支持、可量化、经过验证的交易系统。

但一旦你建立起这样的系统，以上所有问题都将迎刃而解。

你现在可能会问：

“那我该如何构建一个有效的交易系统？”

我的答案是：

RETT技术法则

这是我用来构建多个交易系统的方法，使我在牛市、熊市，甚至经济衰退期间都能持续盈利。

接下来我会展示具体的证明……

正如你所看到的，从2019年到2025年，我的交易账户增长了179%（同期标普500指数上涨了84%）。

那么，RETT技术法则到底是如何运作的呢？

它可以分为四个步骤：

◎ 阅读有回测结果的交易书籍

◎ 提取交易理念

◎ 测试交易系统

◎ 优化交易系统

让我来一一解释……

1. 阅读有回测结果的交易书籍

你要阅读那些提供了具体交易规则并附有回测结果的交易类书籍，原因有三：

◐ 你可以以此为基础构建系统，节省大量时间

◐ 回测结果提高了系统的可信度，也便于你和自己的结果进行对比

◐ 作者的声誉会受到影响，所以他们更可能提供实际有效的系统

当你阅读了几本这类书籍后，你会发现，大多数能赚钱的交易系统其实具有共通的特征。这时候，你就可以进入下一步……

2. 提取交易理念

所谓“理念”，指的是支撑一个交易系统运作的核心原理。

例如：

◐ SMC理念：一种旨在使个人交易者的操作与机构投资者（即所谓的“聪明钱”）保持一致的方法。

◐ 突破理念：当价格突破某个关键位置后买入，顺势而为。

◐ 逆势理念：在下跌趋势中尝试买入，在上涨趋势中做空。

◐ 移动止损理念：让交易有“呼吸空间”，希望跟随趋势尽可能延长持仓时间。

每一个盈利的交易系统，背后都结合了几个核心理念。理解这些理念后，你就可以开发出多个适应不同市场的交易系统。

要提取一个交易系统的核心理念，你可以问自己以下几个问题：

◎ 这个交易系统的特点是什么？

◎ 它在什么样的市场环境下表现最好？

◎ 它在哪些市场环境下表现较差？

◎ 它的入场逻辑是什么？

◎ 它的出场信号是什么？

通过这些问题，你就能理解这个交易系统背后的逻辑，它是如何运作的，为什么有效，以及如何自己设计一个类似的系统。

3. 测试交易系统

为了验证一个交易系统，你需要对其进行回测。

也就是说，利用历史数据模拟交易，看看这个系统在过去的表现如何。

例如，下面是一个基于布林带（Bollinger Bands）的交易系统的回测结果……

如果你看到这样的回测结果，你会有信心在实盘市场中使用这个系统吗？

也许会！

这就是回测的力量。它能告诉你一个交易系统是否有效，不仅节省时间和金钱，还能在遭遇回撤时增强你的信心。

你现在可能会想：

“如果书里已经给出了回测结果，我为什么还要自己回测呢？”

这是因为你无法确定书中的回测结果是否准确。你必须亲自验证。

4. 优化交易系统

如果你对回测结果感到满意，那么你可以用小账户在实盘中测试这个系统。

但如果你想进一步优化，比如：

◎ 降低最大回撤

◎ 提高风险调整后的收益率

◎ 降低与现有系统的相关性

你可以通过以下方法来实现：

降低最大回撤

大多数股票交易系统出现深度回撤的原因是它们逆势操作，与整体市场趋势相反。因此，引入趋势过滤器可以有效减少最大回撤。

例如：仅在标普500指数位于200日均线上方时才买入股票，否则保持空仓。

提升风险调整后的收益

为了提升交易系统的风险调整收益，你可以测试不同参数设置的表现，找出最优组合。

例如，某个系统在股价创出5日新低时做多。那么如果改为测试10日、20日甚至50日新低，会发生什么变化？持仓时间变长后，是收益变好了，还是表现变差了？

降低与现有系统的相关性

有一个鲜为人知的事实：

如果你同时运行多个相关性极低的交易系统，你的风险调整后收益会更高，最大回撤会更小，权益曲线也会更平滑。

那么，如何降低交易系统之间的相关性呢？

一种方式是将同一套交易系统应用到不同的市场上。

例如：原本是用在美股市场的系统，可以尝试用于日本股市或中国股市。

通过使用RETT技术法则，这些年来我开发了多个交易系统。

例如，我开发了一个均值回归型的交易系统，在过去 29 年中平均每年实现18.69%的收益……

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你将会学到3套经过验证的交易系统，它们能够在牛市、熊市，甚至经济衰退期间为你带来利润。

总结

以下是你今天所学的内容：

大多数交易者在使用技术分析时亏损，是因为他们没有交易计划、没有优势、没有数据支撑，或者缺乏风险管理。

要解决这些问题，你需要一个有效的交易系统，这个系统必须是可量化的，并且由数据支持。

构建盈利交易系统的一个方法就是使用RETT技术法则：

1）阅读有回测结果的交易书籍

2）提取背后的核心理念

3）测试这个交易系统

4）优化你的交易系统

那么，在技术分析方面，你最大的困扰是什么？

欢迎在评论区留言，告诉我你的想法！