六大基本规则
一旦找出最坚定的交易信条之后，就可以围绕这些信条开始建立交易系统。下面列出的六条规则，在交易系统中是需要着重考虑的。应该把这份列表看做是开发交易系统的起点。读者可以根据自己的经验和偏好添加其他规则。
1.交易系统必须有一个正值(大于0)期望，以使它“更可能盈利”。
2.交易系统必须使用较少的规则，10条或更少。
3.交易系统必须有完善的参数值，以便适应于多个时间周期和市场。
4.如果可能的话，交易系统必须允许交易多份合约。
5.交易系统必须使用风险控制、资金管理和证券组合设计。
6.交易系统必须是完全机械化的。
第7条规则没有列出，那就是:必须坚信控制交易系统的交易规则。即便系统反映了交易者的交易信条，为了能够正常运作，它还必须满足其他规则。比如交易者想做日内交易，那么他的短期日内交易系统也必须遵守上述六条规则。
调整该规则列表也很容易。比如，规则3建议系统必须在多个市场上有效，我们可以把它改为系统必须在相关市场上有效。假如我们有一套交易货币市场的系统，那么它应该可以交易所有的货币市场，例如日元、德国马克、英镑和瑞士法郎。但是，不能强制该系统交易谷物市场，比如小麦和大豆。总的来说，这样的市场专用系统更容易受到设计失误的影响。所以，当调整上述六条规则的范围时要谨慎处理。
对这些规则的另-种修改方式是修改规则6,即系统必须是完全机械化的。例如，交易者可能希望加入一条基于波动性的规则，以便覆盖某些信号。在定义允许偏离系统的条件时要尽可能地明确,可以先在市场的历史数据上测试这些例外的情形，然后把这些例外规则直接添加到自己的机械化系统设计中。
总而言之，这些规则应该有助于开发相当棒的交易系统。交易者可以添加更多规则，或修改现有规则，以便为系统设计建立一个致性的框架。接下来的部分将对这些规则进行更详尽的阐述。
规则一:正值期望
一套具有正值期望的系统更容易在将来具有盈利性。此处的期望指的是每笔交易的平均盈利，不管盈亏，每笔交易都包含在内。该数据可以来自实际交易，也可以从系统测试中得出，一些分析师把它称作数学优势，或者简称市场中的“优势”。
“平均交易利润”和“期望”代表同一个内容,所以它们在后面的讨论中可以白由互换，期望可以用许多不同的方式书写。下面的公式都是-样的:
期望(美元) =平均交易利润(美元) ,
期望(美元) =净利润(美元) / (交易总数) ，
期望(美元) ={ (P盈利) x[平均单笔盈利(美元) ]}一((1-P盈利) x (平均亏损(美元) ) )。
(译者注:原英文版最后一个公式中漏掉一个中括号(“]”),在译文中已经更正。)
期望是平均每笔交易的利润，用美元作单位。净利润是整个测试周期上的总盈利减去总亏损。P盈利是盈利笔数占总交易笔数的分数，或者说胜率。亏损概率为: 1-P盈利。平均单笔盈利是所有盈利交易的平均盈利，以美元为单位。同样的，平均单笔亏损是所有亏损交易的平均亏损，以美元为单位。
期望必须为正值，因为总的来说我们都希望交易系统是可以创造利润的。如果期望为负值，那么它是一套亏损的系统，资金管理和风险控制都无法克服其内在的限制。
假设我们]现在正在利用系统测试结果预测平均交易利润(即期望)。需要注意的是我们的预测结果受到现有数据的限制。如果在另一组数据上测试我们的系统，那么将得到一个不同的预测结果。因此，一套交易系统的期望并不是一个“固定不变”的常数。相反，期望值会随时间、市场和数据组变化而变化。所以，我们应该在尽可能长的时间段上计算期望。
既然期望不是常数，那么就应该为平均交易利润规定一个最小的可接受的数值。例如，该最小数值应该包含交易费用，并提供一定的“风险保险费”，以使得该系统具有使用价值。所以，像250美元这样的期望便应该被作为接受-套系统的阈值。总的来说，期望的值越大，它抵抗波动的能力越强。
需要注意的是，期望并不反映盈利变化的幅度。所有交易的利润的标准偏差可以很好地度量系统的差异性、波动性和风险性，所以，期望并不能全面反映风险性( 波动性)，风险必须靠系统的盈利能力来控制。
期望还与破产风险有关系。可以使用统计学原理来计算自己的启动资本缩减到一个较小数额的可能性。这些计算需要做出胜率、回报率和仓位规模的假设。回报率可以被定义为平均单笔盈利与平均单笔亏损的比值。当回报率增加时，P盈利增加，破产风险降低。破产风险还受仓位规模，即每笔交易的风险占总资金的百分比。仓位规模越小，破产风险越低。破产风险的详细计算见第7章。
总而言之，我们的系统必须有一个正值期望，即平均来讲每笔交易是盈利的。期望值不是固定的，它会随着时间而变化。所以我们可以指定一个阈值，比如用250美元来作为是否接受系统的标准。期望的重要性还在于，它可以影响破产风险。不要接受在长期数据测试时期望为负的交易系统。
系统的期望由其交易规则决定，接下来的部分将研究交易规则的数量对系统设计的影响。
