1. 准确度陷阱
准确度就是指你建立一个仓位后，走势与你仓位的方向相同的情况占总交易次数的比例。
举例来说，你在10元买入A股票100股，然后它涨到11元。你就可以说自己是准确的。
这里有个问题需要注意：假如你买入时10元，涨到10.2元，然后跌到9.5元，然后再涨到11元。
这个过程怎么来判断你准确与否?
因此，准确度有两个重要因素：一是止损位; 二是获利退出。
买入后马上涨，很好，恭喜你，但只要你没有卖出，就不算准确;
如果跌了，无论到了什么位置你都不止损，那你肯定有机会翻本，当然也可能赔掉*裤底**。
如果你设定很宽的止损点，比如50%,当然不容易止损，但一旦真的达到止损位，则是重大损失，那是很多笔盈利都无法弥补的。
即使涨了很多，如果你没有按照策略退出，那它还可能跌回来，甚至跌到止损位。
怎么能说你是准确的?
很多人说自己准确度高的时候，只是用股票曾经到达的最高点来衡量，如上例中的11元，随后股票下跌，可不在他的考虑范围之内;
同时，即使短期亏损，也不止损，哪怕是跌破他的止损点，因为他觉得还会涨回来，因为他有信心。
如果是这样，止损点还有什么意义呢?
或者为了提高准确度，把止损点设的很低，这样就不容易止损，等涨上去后，略有盈余甚至打平就赶紧卖出，然后说自己准确度高。
这就是准确度陷阱。
准确度应该建立在首先确定回报风险比的基础上。
没有确定的回报风险比，就无所谓准确度。
2. 回报风险比和胜率的关系
前面谈到过回报风险比和胜率的关系，二者负相关，也就是回报风险比增加，则胜率会下降;回报风险比下降，则胜率提高。
这里有一个隐含的假设是：在其他条件都不变的前提下。
而有的情况下，你可以做到，同时提高胜率和回报风险比。
比如，你找到了一个更理想的机械式交易系统，或者釆用了一个更优质的买入信号。
其实质是期望值。当交易系统的期望值提高时，自然回报风险比和胜率能够同时提高。
当期望值不变时，回报风险比的提高，当然会带来胜率的下降。
3. 机械式交易系统的收益率往往不会很高
主要原因有两个：
首先，机械式交易系统必须执行所有符合条件的入市信号。
但从单笔交易的角度来看，显然并不是每笔交易的胜率或者回报风险比都是理想的，也就是期望值未必是正值。
如果我们能够放弃一些不太理想的交易，当然会显著提高交易系统整体的期望值，但机械式交易系统不允许这样做。
从最终的结果来看，机械式交易系统出现了不少性价比很差的交易，从整体上降低了系统的收益率水平。
其次，机械式交易系统只能采用计算机识别的信号，其他无法识别的信号则无法纳入交易系统。
这种对信号范围的限制，把很多优质的信号(比如回撤幅度，量能的递减，等等)直接排除在外，起步的阶段就存在缺陷。
机械式交易系统有点儿类似于从一群侏儒中选高个儿。
经过千辛万苦，终于找到一个不错的信号，但没准儿连个普通人都算不上。
上述两个原因，使得机械式交易系统的收益率不会很高。
高收益的交易系统通常是某些经过精心设计的自主式交易系统，其主要特点就是通过信号的叠加来提高胜算。
而这些信号很多都是无法为计算机所识别的，需要交易者自身的经验。