简单回顾一下前面的内容，重新梳理一番。
我们从赌博和摸球的游戏中得到启发，要实现持续稳定地盈利，需要具备三个基本条件：
(1) 正的期望值;
(2) 进行足够的次数，规避破产风险;
(3) 等额下注，从而顺利地实现期望值。
正的期望值由回报风险比和胜率决定，二者的关系是先确定回报风险比，然后才能得出在这个回报风险比下的胜率。
这个逻辑关系要认识清楚。
为了能够进行足够的次数，规避破产风险，需要把每笔交易的初始风险R都控制在总资金的一定比例，如2%。这就是单笔交易的初始仓位确定。
同时要确定总仓位，从总体上控制交易风险。
二者合在一起就是资金管理。
为了实现等额下注，我们把每笔交易的初始风险都设计为相等的一个数字，用总资金的百分比统一表示。
通过这些努力，我们就会发现，一个交易系统最终可以描述成一系列R乘数的分布。
以上就是对交易系统的完整描述。
但是我们要看到，上面的论述很简洁，很清晰，但不够丰富。
在交易的实践中，情况会非常复杂，很多时候我们不得不打破这种简洁和清晰，试着容纳进更多的可能性，从而使得交易系统有更强的生命力和适应性。
下面我们来讨论一个最简单的交易系统模型，看看一个交易系统在实战中是如何运作的。
任何复杂的东西都要从最简单的情形出发，然后不断加入更多的变量。
但往往最简单的，最容易说明问题的本质。
我们做岀以下假定：
(1) 本金100万。
(2) R=2%,就是每笔交易的初始损失限定在总资金的2%,
也就是2万。
(3) 总仓位无限制，可以满仓，也可以空仓。
(4) 初始止损位设定在8%。为了便于讨论和分析，这里不考虑支撑阻力等技术因素。因此一次交易用的仓位是总资金的25%,也就是25万。
(5) 预计R乘数为2,也就是预计收益在16%。
(6) 交易采用简单的规则：到止损位就要止损(亏损8%),到止盈位就要止盈清仓(盈利16%),中间的情况不予考虑，也不存在加码、减码行为。
这样，一笔交易结束，如果盈利，实现的收益就是2R,也即是总资金的4%,如果亏损，出现的损失就是1R,也就是总资金的2%。很容易计算。
(7) 交易次数定为平均每周2次。这是一个比较容易实现的合理的次数。当然，这是平均而言。有时行情较好时，交易次数会超过，有时行情不理想，就会采取空仓。所谓一次交易，是指一个交易单位即25万的交易机会。因此，如果你建仓50%仓位，也就是意味着实现了2次交易机会。如果你满仓操作，也就是意味着同时进行4次交易。
(8) 这里不考虑复利，全部采用单利的简单模式。
有了上面的假定，那考核一个交易系统的盈利状况如何，其实就取决于一个要素：胜率。在其他条件都确定的情况下，胜率是由入市信号来决定的。也就是说，如果你所使用的入市信号较为有效，就可以实现比较高的胜率，否则，就会有较差的胜率。
第一种情况：假如你的交易系统的入市信号能够实现的胜率是40%,也就是每5笔交易，盈利2笔，亏损3笔。
系统期望值是：2RX4O% — 1RX6O%=O.2R=O.4%
每月实现的收益是：0.4%X8=3.2%
每年实现的收益是：3.2%X12 =38.4%
第二种情况：假如入市信号的胜率提高到50%,也就是每2笔交易，盈利1笔，亏损1笔。
系统期望值是：2RX50%-1RX50%=0.5R=l%
每月实现的收益是：1%X8=8%
每年实现的收益是：8%X12=96%
第三种情况：假如你的交易系统的入市信号能够实现的胜率为60%。
系统期望值是：2RX60%-1RX4O%=O.8R=1.6%
每月实现的收益是：1.6%X8=12.8%
每年实现的收益是：12.8%X12=153.6%
现在你可以感受这个体系的威力了吧。
一切都非常清晰，非常简单，只需通过简单计算，就可以知道系统的效果如何。
如果对系统进行改进，也可以很方便地评估改进的效果。
为了说明R乘数的重要性，我们重新进行测算。
第四种情况：同第二种情况比较，其他条件都不变，只是把预计R乘数改为3,也就是预计收益改为24%,止损仍然是8%。胜率是50%。
系统期望值是：3RX50%-1RX50% =1R=2%
每月实现的收益是：2%X8=16%
每年实现的收益是：16%X12=192%
当R乘数从2提高到3时，同样50%的胜率，每年的盈利却由96%增加到192%,提高了1倍。
如果你把单笔交易初始风险占总资金的比例从2%提高到4%的
话，也就是你愿意承担单笔交易更大的风险，以获得更高的收益水
准，我们来测算一下，便可知收益水平。
第五种情况：初始止损位定为8%,预计盈利16%,初始仓位确定为总资金50%仓位，R=4%,胜率为50%。
系统期望值是：2RX50%-1RX50%=0.5R=2%
每月实现的收益是：2%X8 = 16%
每年实现的收益是：16%X12=192%
跟第二种情况相比，其他条件相同的情况下，R从2%提高到4%,收益水平也相应地提高了1倍。
因此，当你的系统在具备了正期望值的前提下，适当地提高初始R的水平将会提高收益率。
第六种情况：跟第二种情况其他条件都相同，只是交易次数由每周2次，增加到每周4次。
系统期望值是：2RX50%-1RX5O%=O.5R=1%
每月实现的收益是：1%X16=16%
每年实现的收益是：16%X12=192%
收益率也相应地提高1倍，达到了 192%的水平。
所以，要提高交易系统的收益率，共有四种方式：
(1) 寻找更髙回报风险比的交易机会。
(2) 寻找更高胜率的入市信号。
(3) 提高单笔交易初始风险占总资金的比例。当然，你所承受的风险也在等比例增大。
(4) 在系统期望值为正的前提下，寻找更多的交易机会。
在上面的举例中，比较有借鉴意义的是第一、第二种情况。
第一种情况是每一个还不能实现持续稳定盈利的交易者应该努力的方向。
在预计R乘数不低于2的情况下，努力使得自己的入市信号胜率达到40%的水准，相应地，年化收益就可以达到38%。
这是一个经过努力后可以实现的目标。
第二种情况是已经可以实现持续稳定盈利的交易者应该力争实现的目标。通过寻找、测试更好的入市信号，只要能够把胜率从40%提高到50%,年化收益就可以达到接近100%,也就是一年翻一倍的目标。这也是鼓浪理论所承诺的目标。
上面谈到的是一个简单的交易系统模型，通过很多假设条件，可以很清晰、简洁地说明交易系统的基本原理。
直观的数据往往更容易让人理解问题的本质。
但是一定要记住，上述模型只是一个理想化的模拟，很多实战中的因素都忽略了。
比如，如果没有到止损位，我就根据其他的标准提前止损了。那如何判断这笔交易对整个系统的影响?
比如，如果采用的是跟踪止盈，到了预计盈利位，我没有出局，而是继续持有。那如何判断这笔交易对整个系统的影响?
再有，如果出现了盈利，我采用的是加码的策略，而不是简单的维持单笔交易的仓位不变，那R乘数会发生什么样的变化?
有太多可能了。
就在你刚刚好像发现了交易的真相，貌似醍醐灌顶、茅塞顿开之时，准备欢呼雀跃之际，我很不识趣地给了你当头一棒。
先不要急着崩溃。请继续跟随我的脚步，一起探索如何将这些实战中的复杂情况融合到一个更为广阔、更为坚固的交易系统平台之上。
一个真正有效的交易系统，应该能够融合更多的因素，适应更多的情况，具有更强的适应性和生命力。
让我们一起前行。