系统成功的要素之一不在于高的胜率而在于是否有正的期望值。 “尽量追求盈利的幅度，以个别交易的巨大盈利来补偿多次小额亏损交易的损失。”波涛称之为“暴利”原则；“尽量追求盈利的频率，以盈利次数的压倒多数来保证补偿亏损交易的损失。”波涛称之为“薄利多销”的原则。
关注高胜率还是关注期望值这正是波涛在书中所说的“薄利多销”和“暴利”原则在战略思路上的根本区别。 波涛倡导“薄利多销”并排斥“暴利”原则，其理由如下： 1.“世界上最顶尖的跨國企业”采用的是“薄利多销”的原则；（P80－81） 2. “…系统的稳定性越高，系统在实际使用中的可靠性越高。系统的稳定性可由系统仿真的统计分布参数来确定。系统仿真结果的标准离差越小，则系统的稳定性越高。…从单纯统计学的观点来看，后—派投资理念所指导的交易方法（指“薄利多销”）一般具有更高的统汁稳定性。 ”（P70） 【交易知识macd.org.cn收集整理】
了解一点跨國企业的发展史就会发现他们大多经历过“暴利”时代，在此阶段产品利润丰厚，销量大增从而使企业获得了巨大的发展。而后来大多采用“薄利多销”的营销策略，是因为市场环境的改变，竞争的加剧和政府法规政策约束的结果，如反垄断法的出台等等。毫无疑问，这是一種顺应市场发展的必然选择。如若市场环境许可，跨國资本决不会排斥“暴利”的策略，更不会放弃“暴利”的机会。就拿汽车来说，看一看近几年美國通用在上海“别克”车型上所获得的暴利，一辆车何止是几百美元！因此，只看见跨國公司采用的是“薄利多销”的原则，而不去挖掘这一营销策略背后所隐含的适应竞争环境和消费心理的市场哲学，是远远不够的。正因为如此，波涛的交易思路与其是“形似”而非“实是”。――“尽量追求盈利的频率，即以盈利次数的压倒多数来保证补偿亏损交易的损失。”从频率而不是从期望值来考虑，这就是波涛交易思路上的根本局限。个人的实践证明，“多一只眼睛看世界”――站在期望值的高度去建立我们的系统交易策略，即从盈利的频率和盈利的效率两方面来考虑会更好一些。成功的道路会更宽一些。
对所谓“暴利”原则的描述，“尽量追求盈利的幅度，以个别交易的巨大盈利来补偿多次小额亏损交易的损失。”我本人并不完全同意书中的定义。我个人认为比较经典的表述应该是“截短亏损，让利润滚动起来”(“…CUT YOUR LOSSES SHORT AND LET YOUR PROFITS RUN”――<TRADE YOUR WAY TO FINANCIAL FREEDOM>---Pxvii,P39,41,83,234,314)。鲍健儿先生译作“止损获利”（ 中文版P49）是不够确切的。这是华尔街的一句古老的格言，V K. THARP在书中多次引用，并进行了详细的阐述。有兴趣的朋友可以一读，深刻理解这一点相信对你会有帮助。
下面是一位网上朋友对波涛实战范例的研究和评述： “…我才把波涛书中列举的·波涛SP500指数期货2号短线交易系统·的实际操作记录标在S&P500该期的图上。 可以看到，基本上都是些当日冲销的操作，而且于盘整期操作最为频繁。当遇到96年一月底二月初的一段强劲的单边上升行情时，波涛的系统在此时无法发出买入信号，并且连续两次做空，错过了很多机会。也就是说，他的系统基本上是反趋势为主的，也是存在无法追踪趋势和适应波动幅度突然發生巨大变化的問題的，正如他所说，是薄利多销，而非捕捉难得的市场机会。但他最大的一次操作亏损来自做多次日的反向跳水低开，具有相当大的破坏力，其实并非市场意外事件，该次下挫的幅度远远小于前期单边行情的上升幅度，而且类似的大阴线在整个测试期间出现过3次。因此如果系统在单边上升的时候不能捕捉到类似幅度的盈利，那么系统对这样潜在危险的抵抗能力就值得怀疑。”
非常抱歉，当时觉得有价值就随手摘录了，未能留下网友的网名等完整的资料。以上评述仅供有心的朋友参考，如手头有S&P500的历史数据，也可对照观摩。我也作了对照，我觉得网友的评述基本符合事实。 个人以为，站在期望值的高度，“听天命，尽人事”――如有利润不必急于落袋为安，而应任凭市场波动，放手一博。这一单最后能有多大的利润由市场决定，这是“听天命”；如有亏损则一定把他限制在一定的范围内，这风险必须是由自己控制，决不能听凭市场摆布。这是“尽人事”。以上就是我对交易系统设计思路的理解。（尽管在实战中要做到这一点要求交易者必须具备较高的心理素质这一点以后再谈。） 【交易知识macd.org.cn收集整理】
按照对市场波动特征（随机性，偏向性，周期性等等）的理解，波涛的“薄利多销”的方案具有更高的统汁稳定性的论点也并没有可靠的依据。传统的金融理论在有效市场假设的基础上，假定市场的收益率变化服从正态分布。这一假定已经被越来越多的研究证明并不切合实际。“事实上，市场收益率分布明显偏离正态分布而呈现一種“‘胖尾’特征。”（吴恒煜，林祥：<金融市场的非线性：混沌与分形>）根据现代非线性科学的混沌理论和分形理论，近十几年来國内外的学者对國际汇率期货市场，黄金白银市场，欧洲股票市场和上证综指，深证指数等等的一系列研究表明（资料索引同上，略），市场价格所构成的时间序列均呈现非线性且有低维混沌特征。根据吴文对金融市场的非线性特征研究最新进展的评述结论：“金融市场经常会出现异常波动，传统的正态分布的标准差标度性质已经不能应用于分析市场风险，必须用分形维数，H/S分析，李雅普诺夫指数，Komogorov熵度量分形市场。”
因此“从单纯统计学的观点”得出的结论并不能让人信服。关注金融市场的非线性科学研究的最新成果，也许是我们在实战中进一步理解和把握市场价格波动特征的一条好线索。
