改善交易的 3 个强大技巧，有科学依据

　　依靠科学的决策，这 3 个实用且强大的交易技巧将帮助您更好地交易并赚取更多。

　　如今，我们很幸运拥有敬业的科学家。他们可以为每个人（包括交易者）提供很多东西。这些全职研究人员让我们能够享受他们的发现，而无需重复他们严谨的研究。

　　不过，更好的是应用他们的想法来改善我们的交易。

　　交易者在每笔交易中都在市场上冒险。因此，他们经常受到认知和情感偏见的困扰。

　　对这些偏差的科学研究为交易者提供了许多实用而有力的建议。这些是对我有帮助的三个交易技巧，我希望你发现它们也有用。

　　1.校准你的心态：你的交易技巧并不像你想象的那么好

　　到处都引用专家的话。但广泛的研究表明，专家们存在过度自信的问题。尤其是，专家们在概率判断方面是出了名的糟糕。

　　每个人，包括专家，都会遭受过度自信的困扰。一个很好的例子是一项研究表明大多数司机认为他们的驾驶水平高于平均水平。

　　您认为自己是一名优秀的交易者吗？您对市场的解读有信心吗？您对交易设置感到乐观吗？

　　如果您认为自己是一名优秀的交易者，那么您很可能高估了自己的交易技巧。

　　幸运的是，有一些方法可以减少这种偏见的影响。这个过程称为校准。校准后，专家往往会得出更准确的估计。

　　一种校准方法是事前分析。它有两个步骤。首先，假设某些事情已经出了问题。接下来解释一下为什么会出错。经过事前分析后，专家往往会给出更好的估计。

　　评估交易设置是一种概率判断。在您决定进行交易之前，您必须对其获胜机会形成看法。你的观点可能被夸大了。

　　使用事前分析来纠正您对获胜概率的评估。

　　●假设交易失败。

　　●解释一下失败的原因。

　　经过事前分析后评估您的交易设置的获胜概率。当您解释假设的失败时，您会更加意识到反对进行交易的原因。通过此校准过程，您将获得更好的估计。

　　假设每笔交易都是亏损的。

　　寻找不进入市场的理由，而不是进入的理由。

　　您可能从经验丰??富、谨慎的交易者那里听过这样的建议。事前分析是这些建议背后的科学技术。

　　2. 减少交易：你的大脑厌倦了做决定

　　减少交易就是一个完美的例子，说明以交易为生是多么违反直觉。

　　考虑到我们总是将活动等同于金钱和成果，这并不奇怪。为了赚更多的钱，你需要做更多的工作。为了获得更好的成绩，你需要更多的学习。

　　因此，认为交易越多就意味着赚得越多似乎是很自然的。但这是不正确的。

　　科学原因是决策疲劳——心理学家罗伊·F·鲍迈斯特（Roy F. Baumeister）创造的术语。是指经过一系列决策后，决策质量不断恶化。

　　想法是这样的。

　　●你需要意志力才能做出正确的决定。

　　●例如健康饮食或遵循交易规则。

　　●但你的意志力是有限的。

　　●你做出的每一个决定都会削弱你的意志力。

　　●因此，随着你做出的每一个决定，你的决定的质量都会下降。

　　为了抵制吃你最喜欢的零食，你需要意志力。这就是为什么在当天晚些时候，在做出了几十个决定之后，你会发现很难抗拒那块巧克力。

　　此外，决策疲劳与你平时的理性程度无关。一项研究表明，法官更有可能在当天早些时候做出有利的裁决。这是因为，当他们的意志力耗尽时，就更难考虑所有相关事实，也更容易简单地说“不”。

　　遵循交易规则并进行正确的交易会消耗意志力。因此，随着每一个交易决定，您遵循交易规则的能力都会下降。

　　我们知道，我们的交易业绩取决于我们严格遵守交易规则的能力。因此，减少交易而不是增加交易是有意义的。

　　你内心的统计学家可能会抗议。统计学家说，我们需要进行尽可能多的交易，这样我们的交易优势才能体现出来。

　　如果您遵循交易规则并做出良好的酌情决定，那就是事实。显然，当决策疲劳出现时，它就不再适用。

　　如果您使用自动交易系统进行机械交易，则无需减少交易。但你应该确保你不会在决策疲劳的状态下修改你的交易系统。

　　3.停止分析每笔亏损交易：小数法则

　　丹尼尔·卡尼曼在他的畅销书《思考，快与慢》中讲述了他对以色列空军的建议。

　　两个中队从同一基地起飞，具有相同的操作参数。一个中队损失了四架飞机，而另一个中队则没有损失一架。空军展开调查以找出原因。

　　然而，由于只有两个中队，而且没有明确的原因，是否有任何解释都值得怀疑。因此，丹尼尔·卡尼曼认为最有可能的解释是盲目运气。因此，他建议空军停止调查。

　　我们喜欢用小样本来概括结论。我们喜欢认为一切的发生都是有原因的，而低估了小样本中的运气程度。对于运气没有任何解释。

　　对偶然事件的因果解释不可避免地是错误的。--丹尼尔·卡尼曼

　　试图解释您的交易失败的原因？你确定这不是偶然事件？试图解释偶然事件是浪费时间并且误导你的努力。

　　在解释你的亏损交易之前，请考虑一下小数定律。在进行任何调查之前，您需要收集大量交易样本。