“人类思想中没有比讨论货币和汇兑问题更容易表现聪明才智的领域”，著名英国首相温斯顿•丘吉尔所言非虚。外汇市场从业者和交易者，除了勤奋，除了技术、心态上的锻炼，还需要保持敏锐的洞察力，让自己的思想跟上时代的变化。现在的市场和20年前相比有什么不同？和10年前相比有何变化？再过5年会怎样？
市场的特点也是历史的。落后于时代，必然被市场抛弃。
时代带来了什么
时间进入21世纪，技术的发展日新月异，信息爆炸的速度已经超越了链式反应。在一代人的时间里，信息的增殖数量和技术的进步幅度在历史上从未达到如今的高度。据统计，2013年全世界存储的信息量达到了2007年的4倍，平均每三年增加一倍；而1453年～1503年，欧洲的信息存储量用了50年才增长一倍。2003年，人类第一次破译人体基因密码的时候（关于中国科学家在人类基因组计划中的贡献那时候经常上新闻联播），辛苦工作了十年才完成了三十亿对碱基对的排序；大约十年之后，世界范围内的基因仪每15分钟就可以完成同样的工作了。
技术的进步也对外汇交易造成了影响。第一，互联网的普及从很大程度上荡平了信息壁垒。第二，随着大数据时代的到来，人们的思维方式正在发生改变，人类处理历史数据的方式发生了变化。
两个要点
在21世纪进行外汇交易，两个要点已经无法忽视。
一、资金管理彻底确认了自己在交易技术中的核心地位——如果以前对此还存在争议的话，现在不应该再有了
这主要有两方面原因:
1）技术进步会带来市场参与人员的变化，进而导致价格行为规律的变化；这种变化由于技术进步的步子变大，正在变得越来越快
技术的进步对市场价格行为变化的影响要比其它任何因素都要根本和深刻得多。技术进步带来市场结构的变化是显而易见的。如果有人不认同，只要看一看本世纪初到现在外汇市场的日内波动特性的变化即可。
随着技术进步越来越快，市场结构发生深刻变化的周期只会越来越短。没有一个交易系统可以保证在任何市场结构下都能稳定获利，交易者必须让自己的交易系统跟随市场结构的变化进行变化。
然而，资金管理的技术在变化中却几乎是永恒的，交易者在资金管理技术上投入的努力永远不会白费。投入在资金管理上的学习精力能够带来最高的效费比。
2）随着互联网的普及，其它交易技术的稀缺性变得越来越难以保持
对于交易者来说，互联网的普及打破了两个壁垒。
一个是入市壁垒。现在地球上的任何一个人，只要有几百美元的资金，一张银行卡，一台电脑甚至一部手机，只要接入互联网，就可以进入外汇市场进行交易。
另一个是信息壁垒。现在地球上任何一个角落发生的事情，都能在几分钟内传遍全世界，技术上不存在任何困难。如果你有一台网络状况良好的电脑，又足够勤奋，理论上你可以近乎实时地了解这个星球上正在发生的任何你关心的重要事件。
入市途径的稀缺性和市场信息的稀缺性已经不复存在了，事实上绝大多数交易者已经不可能通过独占某一信息或途径来获取利润。
容易被人忽视的是，优秀的交易系统、甚至高质量的交易指令的稀缺性，也正在受到侵蚀。跟单网站正在兴起，有些平台商甚至已经推出了一种“牛人”系统，用户可以将自己的账户与交易绩效优异的“牛人”账户绑定起来，复制“牛人”的交易指令。用户不用自己动脑筋，支付一点费用就可以了，“牛人”用户又有了一笔额外的收入。
市场是不可能让所有人都赚钱的，随着稀缺性被侵蚀，以上因素的价值必然会下降。
资金管理则不同，它是一项可以通过案例练习切实提高水平的技能，它的知识基础虽然并不复杂，也很整齐，但是因为懒人太多和人的个体差异，你只要足够努力，就一定能比大多数人做得好。
如果再在理论得出的概率基础上加上一点你独有的想像力，未来几十年里，应该也不会有可以取代你的计算机。
最重要的是，良好的资金管理可以让你在赚钱的时候赚得更多，赚不到钱的时候不至于亏得太多，从而安全度过市场结构变化带来的逆风期。
二、大数据时代市场驱动因素发生作用的途径正在发生变化，交易者的交易系统需要适应这种变化
驱动因素是指驱动市场行为的因素，举例说来就是各种数据、消息。相对的，价格运动属于行为因素的范畴。很多交易书籍也介绍了一些交易数据行情的策略。
去年川泽外汇读书月的荐书《外汇短线交易的24堂精品课：面向高级交易者》第十章论证了驱动因素是如何影响行为因素的。一般来说，一项经济数据公布之前，这一数据代表的驱动因素对价格的影响是通过市场对这一数据的预期来实现的。让我们来看一看大数据环境如何对这种影响造成影响。
美国劳工统计局每个月都要公布消费者物价指数（CPI），这是一个被认为较能撼动外汇市场的数据。在2007年的统计中，它在公布一小时内对市场的影响紧随非农就业人口数据和利率决议之后；对公布当天市场的影响力位列数据榜上第四位，是一项相当受市场关注的经济数据。
美国联邦政府为了得到这些数据，会雇用很多人向全美90个城市的商店、办公室打电话、发传真甚至登门拜访，以获得80000种有序、精确的价格信息，包括面粉的价格、出租车的里程价等。由于采集和处理需要时间，我们得到的数据是滞后的，比如这个月17号公布的是4月的数据。
MIT的两位经济学家，Alberto Cavell 和 Oberto Rigobon 提出了一个大数据方案，通过一个网络爬虫，他们每天可以收集到50万种商品的价格。这些混乱的数据通过大数据方法的处理，成功地在2008年9月雷曼兄弟破产之后马上发现了通缩趋势，比依赖官方数据的人早了近两个月。
现在，MIT的这个项目汇集了数百万的产品，被数百万零售商销往70多个国家。这个项目已经产生了一个叫做PriceStats的商业方案，且经常被一些银行和其他经济决策人用到。
大数据环境将样本化、有序、精确、滞后的数据变成了总体化、混乱、模糊、即时的数据。重要的是即时性，市场（至少是市场中的一部分人）获得信息的时间提前了，这将使得驱动因素对价格的影响曲线的早期变得陡峭，使官方数据公布时的山峰变成了高原。
小川手边没有2010年之后美国劳工统计局公布CPI数据时对市场的影响的统计结果。但是，很难想像这个项目不会对官方数据的影响力造成影响。也很难想像，这样的项目越来越多后，官方数据公布前价格的运动规律仍然会和没有这些项目存在时一模一样。
我们怎么办
作为个人，我们有三点建议：
1）学习不能松懈，源头活水不能断，拒绝僵化，保持自己认识水平、知识结构、行动方式的更新，跟上时代的步伐。
商汤是奴隶社会的著名君王，他的盘子上刻了九个字“苟日新，日日新，又日新”。能革新就革新，先贤的这种气魄和胆识我们现在尤其需要。
2）找到变化中的相对不变量，重点下功夫。
对于从业者来说，这是客户体验。对于交易者来说，这是资金管理。
3）具体到交易上，对基本面的分析万万不可走一成不变的套路。
深刻理解经济数据的意义，深入理解市场的结构和功能，料敌以先。多总结多归纳，考虑各方面因素的影响与市场的反应模式。下手先人一步。
天上不会掉馅饼，想在某个领域取得一定程度的成就，就得在一定程度上成为专家。既然已经进了市场这个坑，那么是要灰头土脸爬出去，还是要建起一座城堡，打开门，放下吊桥，骑上高头大马，昂首而立？
to be, or not to be.