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过去在开发交易系统的时候，大多是通过观察信号，不管是主图指标中价格与指标的关系，还是附图中指标值的大小，亦或是各个指标配合产生的信号。交易员基本都是先找到信号，然后观察对应的行情来判断信号发生后是否能够盈利。交易员在通过信号来寻找对应的行情时，有可能因为主观或者客观等原因，或者因为以偏概全等原因，造成实际系统开发后，盈利能力和预想的结果相差很大。这几年市场中发现大量的这种ea，思路很好，但是不能够盈利。我本人这两年也开发了很多这种系统盈利效果也都是不太好。
在自适应ea开发和多次修改，到现在基本成熟的过程中，我发现，通过交易信号来确定盈利行情的系统开发中，当时市场行情所处的交易环境对系统的盈利能力影响很大。而，实际在判断市场环境的时候，因为无法量化，完全依靠交易员的主观判断。这样，不管是对交易系统还是对交易员都是不公平的。
那么，我们能否抛开市场环境，直接去找我们想要赚钱的行情？在道氏理论原著中，查尔斯.道提到，一波行情的展开需要先上涨19%，下跌的时候，下跌16%就可以确定一波行情的结束。虽然，外汇保证金交易不能直接通过价格上涨和下跌的比例来判断行情是否展开和结束。但是如果用19%，16%来确定一个波段的展开和结束，这个还是可以实现。
（图1）
（图2）
在图一中，我用EA找到了4500根H1周期k线内所有符合盈利标准的行情，通过这些行情的发动和结束位置，找到对应的指标的状态，然后通过指标的所有这个状态来计算指标出现这种状态时行情发动的概率。然后通过贝叶斯推理，计算成功的概率。
然而在（图2）中我们发现第一个问题，因为外汇保证金的短周期交易盈利目标一般不大，这样就表示，行情在发动的时候大多就是在一波行情的最开始的1-2根k线内。而通过zigzag指标来判断行情波段，本身带有未来函数。这样出现行情发动信号时，大多在主观上的判断，交易行情发动的方向基本都是逆势。
当然在第一个问题上，主观判断的逆势，可以稍稍忽略，只是人为感情上比较难以接受。但是，在后面的信号采集上问题就更加严重了。
（图3 。第一位 1表示下跌，2表示上涨.第二位，行情启动时对应的rsi的值）
（图4 。第一位
1表示下跌，2表示上涨。第二位，行情启动时对应的布林带中轨的值。第三位，行情启动时布林带上轨（下轨）的值。第四位，价格市场高于（低于）布林带上轨（下轨））
第二个问题，在判断象RSI
指标这种有明确的值的指标时候。我们本想找到行情启动时，指标对应的值，然后通过出现的概率，来推算，指标出现对应值得时候行情启动的概率。但是在采集数据时候发现，这些值并没有明显的单个值，而是在一个区间内。而通过区间来判断概率，这个是无法计算的。这就要求，必须要对采集到的RSI的区间，要进行进一步的计算。甚至可能根本就无法计算。（通过采集到的指标值得区间，我发现，我们原来使用的在RSI一个固定的值出现时，进行交易信号判断，也许一直都错误的操作。）
第三个问题，在主图指标布林带和价格对应关系的数据上面。我们可以看到，相对于是否突破上下轨，我们在选择价格与布林带的对应关系上会有更多的选择。而即使在仅仅是否突破上下轨上研究，对应的情况都有很多很多，比如，一根k线突破，多跟k线突破，突破后的K线组合。。。。。这些描述有太多太多。如果加上均线与布林带的组合与价格位置的关系，这些描述将更加复杂。在对布林带相关信息的采集上变得无法描述。（通过价格与对应布林带的位置关系上，我发现，相对于突破上下轨，可能产生的标准行情的次数基本上是55分，有可能在交易中使用的价格与指标相对位置关系作为信号，想过并不一定如想象中的那样美好。）
在上面的多个问题被发现后，基本上有一点事可以确认的：我们想通过有值得附图指标在固定的值上完成对行情的确认和通过与价格相对位置有关的主图指标通过位置关系对行情的确认上基本上是失败了。有值的附图指标，在标准行情上得到的值可能是一个区间。与价格相对位置有关的主图指标则面临着描述上的巨大困难。这样，在传统的交易系统开发上必须要注意值区间和与价格相对关系的描述，甚至要使用模糊算法。通过贝叶斯公式这种通过先验概率计算后验概率则要更加麻烦。也许可以通过多个指标组合来确定先验概率，这样不可避免的要丢掉一部分本身没有出现信号但是出现标准行情的机会。(这部分还只是设想，下一步将会验证，如果丢掉的是比较极端的行情，还是可行的。)，如果将一个指标的多个值或者多个位置状态进行细分，再使用贝叶斯公式进行计算，那么，计算量将会随着多个指标的的细分成倍的增加，这是系统开发不愿意看到的。但是如果真的到这个程度，也没办法只能继续。
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