《精明交易者:系统交易指南》 作 者：佩里·J·考夫曼

不同的时间周期对同一事件的描述是不同的

当使用年数据，而不是月或日数据时，虽然资产净值变化加大，但较长的周期也可能又隐藏了一些风险。例如在1987年10月，S&P500暴跌44%，到了月底收复了一些失地，降幅仍然有21%。可如果按照

年度数据，1987年底相对于1986年底的收盘指数，反而小涨了2%。

使用每月数据为依据，某月的回报将会是该月最低值的机会仅有1/21，因而绩效结果被扯平了。亏损的风险存在，但仅从数字上却看不到它。

最大回撤值

为了判定风险，总是要知道最大回撤值，也就是资产由峰值至谷底的最大净差值。最大回撤值很可能大于任一个月的净资产变化。即使你在最近几年没有遭到那种巨大的亏损，但未来市场将发生较大的波动是不可避免的。幻想意外的暴涨暴跌永远不会发生，那是一种天真的想法。

50年法则

在环境施工规划中，为了防洪，人们会使用10年法则。即沿着乡村道路挖的排水沟的深度，是按过去10年中最大的流量来确定的，如果这流量溢出水沟，就会出现灾害。

为了保护在密西西比河边上安家落户的农民，防洪堤坝需要建到一个高度，以满足50年法则。这对沿河居住的家庭意味着什么呢？这就是说水将有可能漫过堤坝，但不会是经常发生。75年前可能曾有水超过堤坝的情况，但在过去50年间则没有出现过。因此，在一个家庭成员的一生中，有可能会遭遇一次大洪灾。

在交易中有同样的情况。职业交易者在其生涯中将会遭遇极其特殊的价格波动，那些打算仅仅做短期交易的人可能永远也遭遇不到这种情况，他们就可以在没有发生上述极端情况的短暂交易期内把握机会。这是一种经典的对于风险回报的决策。

交易的安全性直接关系到投资金额。较大范围的分散投资，且具有相应较大比例的储备资金是较安全的。如果你足够幸运，能以小资本就获利，则依靠增加储备资金的百分比就可减少相对的风险。那些将他们的全部利润都用来以杠杆方式加码的交易者，肯定会增加遭遇一个让他们彻底赔光的事件的概率。

确定可接受的风险

将风险测量的尺度标准化是很重要的，因为它让你能够确定一种交易方法相应的风险大小。例如，作为一个外汇交易者，你被人托付用1000万美元做交易，你被告知，你不能有超过10%的风险。在交易了一段时间以后，你对自己的绩效波动就能有个了解，并有一个可测量的跟踪记录。或者，作为一个有经验的分析家，你希望设计一种基于以前成功思路的方法。

如果以年计算，你的绩效显示了一个令人羡慕的40%回报，带有一个10%的标准差，你知道，一个标准差意味着有84%的可能净资产不会跌过10%，三个标准差意味着99.5%的可能净资产不会跌过30%。反过来看就是这个结果：一个10%的风险意味着你在该年有16%的机会亏损要多于10%。

也许你不愿冒亏损10%这样大的风险。因此，你降低这个风险到一安全的水平，用它除以4。这实际上意味着你只使用了1/4的资金去交易。这个账户是“反杠杆”的。原来10%的标准差变成了2.5%，意味着：

16%的机会亏损要多于2.5%（1标准差）

2.5%的机会亏损要多于5%（2标准差）

0.5%的机会亏损要多于7.5%（3标准差）

这样对风险进行限制是正确的。因为你将风险除以4，则回报也应除以4，给出一个调整的年回报率100-/0，仍然不错。为了实现这个计划，你进行交易的资金仅为本金的1/4，或者说只动用1000万美元中的250万美元来交易。把剩余部分用来应付一个不希望出现（但有可能）的糟糕的交易。你有0.5%的机会亏损将多于7.5%，但这种情况发生的概率很小。因为这个风险测量使用的是每月的值，每日最大回撤值是多少仍将确定一笔资金在使用中的安全水平。

外汇交易者的窘境

即使每一件事都按计划进行，在下一年以5%的风险去博取10%的回报仍有一些问题。交易经理把你叫到一边并问你，“为什么你不使用所有的钱？获利10%只使用了250万美元，如果你把钱全部用上，就可能有40%的收益，如果你不准备用它，我将把它给其他人。”