深度解密：为什么绝大多数的EA最终还是亏钱？
我有一位在外汇行业泡了十年的朋友。自从他接触EA后，只要哪里听说有EA，他都会想方设法地弄到观察账户。如果账户表现不错，他会不远万里地去找到EA的开发者或使用者；进而，他会拿出数千和甚至数万美金让交易员去测试。多年下来，他在EA上砸过的钱已经数百万，全国各地的EA高人基本上也被他见过了。但是，他坦率地说：直到今天，自己也没有找到一款能够长期持续赚钱的EA。
他甚至连续跟踪某个账户将近两年，一直稳定赚钱。但是，突然有一天，账户爆仓了，数百万美金灰飞烟灭。尽管遭受到无数挫折，但他寻找“圣杯”的信念依然坚定。至今依然经常会发给我一些账户，让我对其交易策略进行评估。
自从有了自媒体之后，朋友圈、公众号及微信群里晒账单、晒账户以及历史回测记录大兴起道。一个个赚钱如此之神勇，基本上没有人亏钱。这显然与实际情况完全是倒挂的。实际的情况是：尽管越来越多的人在用EA做交易，但最终的结果，仍然是绝大多数人亏钱！
那么，我们就要反省一下，到底为什么会亏钱呢？不是说EA可以克服人性的贪婪与恐惧，可以严格遵守纪律，可以24小时不知疲惫的工作。用了EA后，为什么没达到提升交易业绩的效果呢？
关于这个问题，目前业界存在两种针锋相对的观点：
一种认为是EA本身的问题。也就是说，是EA没设计好，它不能广泛地适应各种行情。这种观点认为，我们能在世面上看到的那些EA，都是垃圾EA，根本不可能真正赚钱。那些真正能赚钱的EA，往往是机构花大力气研发出来的，根本不可能流传到市面上来。
另一种观点认为，世界上本来就不存在适应各种行情的“圣杯”。任何EA都会有适合它自己的行情，关键是交易者能不能够把EA运用到与其相匹配的行情上。EA本身并无好坏，关键取决于用EA的人。用的好，EA是提款机；用不好，EA是绞肉机。
目前，后面一种观点逐渐占了上风。越来越多的人认识到，与其花无限的精力去寻找或者研发一款类似“圣杯”的EA，还不如花时间研究把一款普通的EA用好。但是，这个观点也存在一个悖论：如果我们真的能够判断未来的行情特性，那么用手工交易也应该会取得不错的业绩，用EA交易有又多大的必要性呢？
由于第二种观点依然把人的因素放到了十分重要的位置，因此，它倾向于积极的人工干预。人工干预虽然有时能够化解风险，但是却破环了EA严格执行的规则性、纪律性，有时候甚至反而会制造麻烦，引发风险。比如，很多人都知道马丁策略存在爆仓风险，在必要的时候会采取减仓、锁仓或者止损等人工干预措施。但如果干预的时机不恰当，会因为干预而引发新的风险，致使本来可以通过市场自己化解的风险变成一种现实的亏损。
所以，人工干预的度很难把握。人工干预把交易的结果与人的经验、技能绑定在一起，而人的经验、技能等因素因为个体原因存在巨大的差距。因此，这种交易的业绩无法回测、预判，也无法复制。
如果从第二种观点出发，我们就不难检视到，目前市面上大多数人用EA最终不赚钱还是用EA的人存在问题。具体说来，体现在以下几个方面：
（1）没有很好的手工交易的经验积累，对于市场行情的整体把握能力非常欠缺。EA可以帮我们判断方向，帮我们下单，帮我们做资金管理，但是EA给出的建议并不必然都是对的，有时候是明显错误的，这个时候需要交易者结合当前的基本面和技术面，对信号进行一些过滤。当账户已经出现比较明显的风险的时候，还需要交易者有能力依据过往的交易经验来对风险进行必要的处理。
因此，一个完全不懂手工交易的操盘手，是做不好EA交易的。他们如果随意的参与了EA交易，亏钱也就不足为怪了。
（2）对于EA的性能不熟悉。不少EA使用者也有数年交易经验了，对市场的整体研判能力还是不错的，但用EA做交易依然亏钱。这是什么原因呢？这主要是由于他们不太了解、熟悉自己所用EA的性能。比如，一些喜欢做震荡行情的交易者，可能会偏爱使用马丁格尔（Martingale）类的EA。
他们用这种EA会在相当长的一段时间内跑得很好，如鱼得水。但是，他们不知道自己所用的这类EA后续的开单距离、加仓手数、所占用保证金比例、可抗的风险点数、平仓逻辑等。一旦趋势行情出来，他们才突然发现，原来实际的风险比他们预想的风险要大得多。这种因为不熟悉、了解EA性能而亏损、爆仓的交易者不在少数。
（3）违背了EA设计的初衷。很多EA的初始设计理念其实是很好的，如果按照初始的设计的理念去做，是可以做到赚钱的。比如，趋势类的EA，有的以４小时、日线级别的K线图为基础设计，它可以避免在小周期内频繁的无序波动，降低止损的频率，当真正的大趋势来了后，它是可以赚钱的。还有马丁类的EA，有的也是以极大的均值偏离作为入场点，价格的回归概率极高，用好了也不至于亏钱。
但这类EA由于信号出现的频率极低，很可能几周甚至一、两个月不出信号。而且年化收益也偏低，一般都在10-20%之间。这样的设计理念，对大资金来说尚可接受，但对于市面上绝大多数散户来说，他们觉得这个交易频率太低，收益太少，因此擅自把这类EA用在小周期图形上，有的甚至还用这类EA来刷单。这样用出现亏损几乎就是注定的了。
上面这些原因，都是从EA使用者的角度来说的。难道EA本身就不存在问题吗？难道EA真的就没有好坏之分吗？在隔壁老王看来，答案是否定的！市面上众多鱼龙混杂的EA，不但有问题，而且问题大着呢！具体有什么问题，且听下回分解。
上回说到市面上大部分EA亏钱的原因。主要是从使用者的角度来找原因。
但是，EA本身就没有问题吗？有，问题大着呢！
我们先来说说什么叫EA，EA是Expert Advisor的简称，中文意思就是“专家顾问”，我们把它说成“智能交易”、“程序化交易”，这只是意译。
这个名字你可以去百度一下，它完全是迈达克公司（即MT4平台的软件开发商，俄罗斯公司）独创的，其他任何公司都不这样用。这不是投资界的主流叫法。主流投资界一般都谈“量化交易”、“算法交易”，谁跟你谈EA？与EA能够勉强对应的，就是“量化交易”（Quantitative Trading）。
但是，当你去了解“量化交易”的时候，你会发现，他们谈论的与EA根本就不是一回事，他们关心的很多话题，都是我们目前的“EA界”基本上没有谈到的。
比如，量化交易非常关注风险控制。他们把“最大回撤率”视为死敌。我记得一位基金经理谈到他投资经理中有一次让最大回撤达到了10%以上，尽管后来他盈利增多了，但他却认为“那是人生的一个污点”。但在我们目前的EA界呢，没有多少人重视这个问题。经常有人晒账户、晒回测，最大回测率都超过50%了，但没有人觉得这是丢人现眼的事。更有甚者，向客户展示的都是“余额曲线”，至于净值去到哪里，好像跟他没有一毛钱的关系。
还有量化投资者关心的“夏普率”。在我们EA界，这几乎又是一个知识的空白点（关于“夏普率”的知识请自行百度一下）。MT4的回测报告也不显示夏普率。好一点的交易员，会关心“风险报酬比”，也就是一个交易机会可能带来潜在的亏损与盈利之间的比例。但很显然，“风险报酬比”是一个主观概念，是不科学的。而“夏普率”是以交易的结果来检验一个交易者盈利能力及其盈利稳定性的，是客观科学的。这么重要的指标大家都不关心，难怪都走不出“大亏大赚”的怪圈。
另外量化投资者都在谈哪些收益是α因子，谈哪些收益是β因子，这个他们要分出来。为什么要分出来呢？
因为这帮量化交易者脸皮薄，就算他们赚了钱，他们也会问自己，这个钱究竟是不是凭自己本事赚的？如果赚的钱属于α，他们觉得脸上有光，那是自己本事；如果赚的钱属于β，他们很不好意思，这个钱本来就是天上掉馅饼、人人有份的，有什么好说的呢！
可我们EA界呢，“厚黑学”学得不赖，我们才不管什么α、β，钱都是老子赚的，老子就是有本事。
量化投资者都在谈组合投资。怎么样的投资组合能够在风险与收益的配比上达到最完美的结合。也就是说，量化投资者不仅仅是在研究单品种的交易策略，而是涉及到多市场、多品种、多策略的组合、对冲问题。而在我们EA界，目前绝大多数还是停留在单品种的交易策略上。
至于说量化投资界把概率论、微积分、矩阵运算、线性规划等高等数学的方法大量的运用到策略模型的开发上，并且已经在神经网络、深度学习等方面走了好长的路，而我们的EA基本还停留在加、减、乘、除以及简单的技术指标、技术图形方面，这种以初等数学算法为核心的交易策略，其市场适应能力就可想而知了。
一句话，EA太Low了。
也许在10年前，EA还是比较先进的技术。那个时候，中国无论是股市还是期货市场，要用全自动来进行交易还根本不可能，但EA做到了。EA当时主要的立足点就是，把人工交易的手法用程序化来实现。
比如，很多手工交易者都爱使用均线交叉来做交易。那么，EA的目的就是让程序来自动识别均线交叉，从而代替人的劳动。
比如，有些人喜欢用逆势加仓、平摊成本的方法来做交易，EA就把这种策略程序化，就成了大家看到的马丁类EA。市面上绝大多数EA，都是按这种逻辑在设计的。
但10年过去了，市面上的EA还是那些套路。而全球的对冲基金和财富管理机构的交易理念、交易技术发生了日新月异的变化，相比之下，EA真有些昨日黄花的感觉。
隔壁老王多年来一直关注全球EA交易策略的发展，但好笑的是，我看到市面上传来传去的EA，很多都与10年前的东西别无二致。实在是可叹！
EA之所以low，一方面是因为行业地位边缘、从业人员的素质相对低下，缺乏高水平的研发人员进入到这个行业；另一方面，也与平台技术有关系。目前在外汇行业占绝对垄断地位的MT4平台，虽然也是一个方便易用、功能非常强大的平台，但与专业的程序化交易策略开发所需要的开发环境来说，这个差距是越来越大。
那么，有没有可能突破瓶颈、改变现状呢？我觉得还是有的！而且这个希望也正在到来！那么，希望何在，出路何在，且听下回分解！
上回说到EA的现状已经落后于时代的需求了。有没有可能改变现状呢？隔壁老王觉得，希望还是有的！
既然EA是迈达克公司的下的蛋，那么，EA发展前景的好坏，与迈达克公司脱离不了干系：只有健壮的母亲，才能生下健壮的小孩。其实，迈达克公司也早就认识到了这一点，所以他们也一直在暗中努力。
在MT4平台大获成功之后，迈达克公司并没有自满，他们应该也看到了MT4平台（及MQL4语言）的软肋。在2009年年底的时候，他们发布了MT5平台（及MQL5语言），试图用新的平台把程序化交易带到一个更高的境界。
然而，令人大跌眼镜的是，尽管MT5在性能可以甩开MT4几条大街，但市场就是不买账，用户不接受MT5，平台商也不愿意推MT5。这其中的原因很复杂，本文也不打算去探讨。总之，这样一晃7年多过去了，市场还是MT4的天下。
当然，迈达克公司对MT5精心打造、升级、更新也没有闲着，7年下来，今日的MT5与当时的MT5也不可同日而语。ＭT5平台及MQL5语言强大到足以令人生畏，在很多方面都可以秒杀MT4平台及MQL４语言。
比如，我们目前所用的EA，99%都是单品种交易策略。为什么不能用多品种呢？因为MT4的测试平台不支持多品种交易策略的回测。这样，即便是你有一个多品种策略的开发思路，但由于没有办法用历史数据来检验，开发的成功率会非常低。而MT5平台可以开发和测试同时交易多种品种的EA，这样，多品种、多策略乃至对冲类型的策略开发起来就非常方便了。这个市场空白，有望随MT5平台普及而得到弥补。
再比如，目前投资界很多都在谈论“高频交易”。我们传统的EA可不可以做真正的高频交易呢？这个基本上是不可能的。由于报价机制、执行机制及语言逻辑机理等方面的问题，用MQL4编出的EA在执行速度远远达不到高频交易的要求。而MT5平台在执行速度方面进行了大幅度的提升。根据迈达克公内部测试，相比MQL４，MQL５代码的执行速度提高了４－２０倍。相信，随着MT5平台的推广，高频交易这扇门会向EA开发者打开。
再比如，我们上回说到目前EA所用到的策略太Low，基本上都属于初等数学的范畴。而高等数学涉及到概率论、线性代数等方面的算法，用MQL4实现起来非常困难！而现在的MQL5里面，有非常丰富的数学函数库，把各种各样的高级数学算法都打包成了函数，光是统计学里的“分布函数”，就有几十种！可以想象，强大的数学工具可以大大的丰富交易策略的开发思路，开发者具有更高市场适应能力的EA。
一旦进入复杂的数学模型，计算能力就成为一个大问题。如果运算能力不够强大，就无法测试和优化各种复杂的参数，策略开发就会遇到严重的瓶颈。MT5平台显然为此做好了充分准备，它一方面支持“云计算”，也就是可以通过云网络来获取远程的CPU资源；另一方面，它能够利用OpenCL调用视频卡，使用OpenCL可以让EA策略的测试和优化速度提高上百倍。
在这种强大的函数库和强大计算能力的支持下，使用“神经网络”一类的算法来开发交易策略，就不再是个梦想。而“神经网络”的下一站就是“深度学习”，也就是目前炒得火热的“人工智能”（AI）的入口。也就是说，MQL5已经站在了人工智能的风口上。
EA的未来，可能会被AI取代。而AI，才是接近“圣杯”的金融大杀器！就像AlphaGo那样，可以在围棋界连续60场完胜人类。
当然，另一种可能是，如果MQL５的EA开发环境十分强大，被业界广为接受，用来作为开发AI的平台，那以后EA的名字不但不会消失，还会发扬光大。因为EA已经涵盖AI了。就像满清虽然灭了中国，但中国的基因太强大了，把满清给同化过来，中国一词就包涵了满清。
进入2017年来，迈达克公司坚定不移地推进MT5，并且停止了对MT4的更新。公司宣布将会在未来几年时间年内淘汰掉MT4。可以说，MT5时代的到来，才是EA的出路，EA的希望！
各位EA迷们，你准备好了吗？
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