我不打算成为剥头皮交易者，但我不得不这样做。 甚至，我不想成为交易员或自动交易系统的开发人员。 幸运的是，我确实变成了一名交易员和一名开发人员。 我的研究工作导致一种永恒技术的出现，可传承给子孙后代。 除非世事变迁。 除非交易所停止操作。

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关于该方法。 直观阐述

想象一下：有一尊大炮（一套交易系统或算法）和 2 盒贝壳 — 其一是正面（盈利）交易，而另一个是负面（亏损）交易。 如果您瞄准它们射击，并研究战场上的弹坑，就会发现在整个射击历史中，一些正面交易永远不会落入负面的弹坑。

从观感上看，它可能如下所示：

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图例 1. 交易历史的数字领域

注意图例 1中的坐标轴：该方法的关键参数是 Time。 它是成交期满时间（持仓在被强制平仓前的持续时间）。 时间，作为一个计算单位，扮演者重量级的角色，因为对于同一事件（交易系统内的开单条件），结果或有不同，且取决于期满时间。 一个时间间隔可能会持续产生负面结果，另一个时间间隔表现平庸，而第三个时间间隔总是盈利的。 如此业绩结果分布能够无特定顺序地贯穿整个交易历史。

关于该方法。 细节

许多开发人员一直在尝试基于指标、各种类型的日本烛条、它们的形态组合、以及许多其他可能的结构来创建交易系统，试图找到一款交易圣杯。 而结果则是“平均”，因为这样的智能交易系统通常同时包含所有极端：既有良好的盈利结果，也有最坏的爆仓结果。 然而，如果您加到系统时间，并依据交易历史数据分析每笔期满的交易结果，则可能识别出哪些始终盈利，和哪些呈现稳定亏损业绩。赫兹量化需要做的就是找到并形式化结果中的差异。 此后，赫兹量化可以只将盈利的结构添加到自动交易系统之中，同时从代码中剔除所有亏损结构。

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图例 2. 在开发的交易系统中实现期满

举例:

例如，测试交易历史上的锤子反转烛条形态：在某些情况下，预期趋势逆转，故此交易是有利可图的；在其他情况下，没有逆转，则该形态就会产生亏损。 但是，如果我们为所有订单测试相同点距的锤子形态，设置 5 分钟期满（这意味着订单将在开单后持续 5 分钟，之后平单），然后 6, 7 , 8 .... 分钟期满，赫兹量化能够发现，例如，第 7 分钟（图例 1）表现出最好的结果，由于趋势总是逆转，且没有形态失败。 在这种情况下，赫兹量化应该分析图型，尝试找出第 7 分钟和所有其他选项之间的差异。 然后应在代码中描述这种差异。 作为选项，可以将不良结果差异形式化，且可令 EA 在这些条件下禁止进行交易。 生成的智能交易系统可如以下业绩预测操作多年：

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图例 3. 策略测试结果（EURUSD、M1、最小手数）

数学模型

越简单越好。 此处的数学模型非常简单。 为了阐述差异，并令结果形式化，或模拟成交开仓条件，从参与该过程的烛条（柱线）中进行数字测量就足够了。

数字测量（以点数为单位）包括烛条长度、烛条主体和烛条的方向（颜色）。 阴线则被忽略。

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图例 4. 数字测量（以点数为单位）包括烛条长度、主体颜色。