所谓成功的交易，无非就是地点买入，然后在高点卖出，或者在高点卖空，然后在低点买回来平仓。
在决定何时入市的时候，新手们所采用的方法大多像是撞大运一样。在老练的交易者看来，他们的方法没有优势可言。
优势这个词借鉴自赌博理论，原本是指赌场所掌握的统计学优势。它也指21点玩家可能通过记牌而获得的优势。在赌局中，如果你没有优势，从长期来看你肯定会输。
交易世界中也是如此。如果你没有优势，交易的成本会让你赔钱。佣金，点差，印花税，交易费和数据费用会飞速膨胀。交易中的优势是指一种可以利用的统计学优势，它以市场行为为基础，而这些市场行为是会重复发生的。在交易世界中，最好的优势就来自于人类认知偏差所酿成的市场行为。
要找到一个优势，你需要找准入市点：在这一点，市场在理想的时间范围内向某个特定方向变动的概率要大于正常概率。
然后，你还要为这个入市点设计一个退出策略，这样才能从期望中的变动趋势中获利。简单地说，要想让优势最大化，入市策略和退出策略必须配对。
为了理解这一点重要性，让我们看看一个系统的优势是由哪些要素构成的。系统优势来自于三大要素：
资产组合的选择：决定应该进入哪些市场的运算系统。
入市信号：决定什么时候开始一笔交易的运算系统。
退出信号：决定什么时候退出一笔交易的运算系统。
某个入市信号有可能在短期内拥有显著的优势，但在中期或长期内却没有优势。反之亦然，某个退出信号有可能对长期系统来说有优势，但对短期系统来说没有。
当某种特定的市场行为发生时，系统会发出入市信号。当你检验入市信号时，你关注的就是伴随这个市场行为而来的价格变动。我们可以把这种价格变动分为两个部分：好的部分和坏的部分。
好的变动就是对你有利的变动。换句话说，如果你买入，那么市场上涨就是好的变动，市场下跌就是坏的变动；而如果你卖空，市场下跌就是好的变动，上涨就是坏的变动。
交易者们把坏的方向的最大变动幅度称为MAE，把好方向的最大变动幅度称为MFE。
你可以用这些概念来直接衡量一个入市信号的优势。观察一个入市信号之后的价格变动，如果好方向的平均最大变动幅度大于坏方向的平均最大变动幅度，这说明存在正的优势。反之，如果MAE>MFE，则存在负的优势。
这只是思考入市优势的一种方式，为了把它转化为一种实实在在的衡量入市信号优势的方式，我们还得加上几个步骤。
首先，你要想办法让各个不同市场上的价格变动具有可比性。其次，你要想办法决定衡量哪一段时期的平均MFE和MAE。只有把不同市场的MFE和MAE标准化，比较这些平均值才是有意义的。
为了清楚地区分不同市场上的入市表现，我们也有必要比较一下一个入市信号在不同时间段内的效果。通常会检验特定天数内的情况，并用E-比率（优势率的简称）的入市优势衡量指标。这个E-比率通过以下公式将上述所有要素结合起来：
1.
2.
3.
4.
为了说明时间问题，我们会在E-比率的表达式中注明天数，也就是计算MFE和MAE的时间段。比如，E10-比率用的是10天内的MFE和MAE，包括入市的那一天。
E-比率可以用来衡量一个入市信号是否具有优势。当E-比率的值大于1.00，那就说明这个入市策略有优势，反之，入市策略没有优势。
在这里我在引入一个过滤器优势的概念。引入这个概念主要是为了提高E-比率的数值。以3均线为例，我们可以单单用10小时均线和60小时的均线的金死叉来选择做多还是做空，但简单的金死叉频繁的发出进场信号，其中不乏好多错误信号。其E-比率也只是比1.00高出不多，加上交易成本，这套方法就是亏钱的。所以要加上一个200小时均线作为过滤器，以增加E-比率的值。（三均线法则）
如果有可能的话，即使是系统的退出策略也应该有优势。遗憾的是，衡量退出策略的优势更不容易。这是因为退出策略与入市策略和退出信号都有关系。换句话说，你不能抛开最初建立一个头寸的缘由而去单独考察退出策略。
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