这归结为数据。
机构交易者长期以来一直借助专门的量化团队、专有算法和历史分析的数据，这些是大多数零售交易者只能梦想拥有的。而对冲基金则依靠几十年的概率数据做出决策，而普通的零售交易者却只能依靠图表模式、YouTube指标和直觉。
结果可想而知：大多数零售交易者的交易表现不稳定，并不是因为他们没有能力，而是因为他们被迫在没有机构所使用工具的情况下竞争。
但这种动态开始发生变化。
定义零售交易的数据差距
令人沮丧的现实是，零售交易者所需的数据实际上早已存在。历史模式可以被分析，概率可以被计算。这些信息唾手可得，但所有这些都必须手动完成。
几十年来，获取机构级交易数据意味着两种选择：每月花费数千美元购买专业数据订阅，或学习编程，从头开始构建自定义分析系统。
这两种选择对普通交易者而言都不是长期可行的。大部分人没有无限的资源，而大多数人也不是可以整天编写算法或策略的量化级程序员。
因此，零售交易者继续在不完整的信息下做出决策，进行交易设置却不知道其背后的实际历史概率，并感到难以获得一致性。
概率驱动的交易平台的崛起
一类新的金融科技工具正在兴起，以缩小这一差距。
这些平台整合了大量的历史市场数据，并将其转化为基于概率的洞察，用户无需编码技能或昂贵的订阅即可访问。
这一概念很简单：交易者不再需要猜测某个设置是否有效，而是可以查看类似设置在定义的时间段内的实际表现。
Edgeful就是引领这一变化的平台之一。该平台专为零售交易者设计，分析数千个关于期货、股票和其他工具的数据点，并通过直观的概率报告展示结果。
这种方法代表了零售交易者操作方式的根本变化：决策基于历史数据，而非情感或直觉。
基于概率的分析在实践中的体现
要理解这有何重要性，可以考虑一个常见的交易设置：缺口填补。
当价格开盘时高于或低于上一个交易日的收盘价，就会形成缺口。许多交易者希望“抵消”这些缺口，押注价格将回撤以填补开盘缺口。这在理论上是一个合理的策略。
但数据揭示了许多交易者未曾意识到的事实：缺口填补的概率可能会因如星期几等因素而有显著差异。
例如，历史分析可能显示某个指数在星期二时上行缺口的填补概率为86%，而在星期五时仅为65%。同样的股票代码，同样的设置，概率却截然不同。
以下是过去6个月ES的星期五数据：
没有这些数据，交易者对待这两种情景是相同的。这意味着他们在此同时以完全相同的方式交易设置，而不知道实际数据表明应该完全不同地对待这些设置。
有了这些数据，他们可以对此次设置做出更为明智的决策。
这是一种之前只被具有专门研究团队的机构交易桌保留的优势。概率驱动的平台如今让这一优势对个人交易者变得可及。
过去的表现并不代表未来的结果。所有交易都涉及风险，历史概率不保证未来结果。
这一变化对零售交易者的意义
必须明确的是，概率驱动工具能够做什么以及不能做什么。
它们并不保证获利，也不消除风险。任何声称如此的人都在兜售虚假承诺。
它们提供的，是零售交易者历来缺乏的：能够基于实际数据而非推测做出决策。
当交易者了解某个设置背后的历史概率时，他们不再只是猜测。他们可以围绕可量化的优势构建策略，更重要的是，他们能够保持纪律，因为他们的方法建立在可触摸的基础之上。
零售交易者与机构交易者之间的差距可能永远无法完全缩小。机构在执行速度、资金和资源方面会始终拥有优势。
但曾经将他们分开的数据优势正在逐渐缩小。
