《超越技术分析》 作 者：图莎尔·钱德

然后举例分析系统设计和资金管理规则之间的相互影响，以及 在一套典型突破系统上使用固定合约或变合约策略产生的影响。接 下来详细阐述使用月资金变化的标准偏差预测资金回撒的方法。一 个样本外测试示例将使我们相信，使用这种方法预测耒来资金回撤 是合理的。对未来资金回撤有一个合理的预测是非常有用的，因 为 它可以帮助我们为系统分配合适的资金水平。 

最后分析控仓策略对资金曲线的影响。对于一套给定的系统 ， 可以通过改变控仓策略来调节资金曲线的平滑度。 

读完本章，读者应该能够 ： 

1.在资金管理中使用风险控制的思想。

2.理解系统设计和资金管理规则之间的相互影响。

3.预测任意系统的未来资金回撒范围。

4.研究开发盈利和亏损后调整仓位规模的策略。

破产风险

破产风险的数学计算是资金管理规则的核心。这些统计计算假 定在数干次交易中的胜率完全相同，但在实际交易中是不会出现这 种理想状况的。尽管如此，通过对破产风险的研究，我们可以更好 地理解杠杆作用带来的风险。 

使用特定的简化假设，可以用破产风险预测损失所有资金的概 率。资金管理的目标是降低破产风险，比如说使它小于1%。 此处使 用纳泽尔· 巴尔萨拉开发的通用方法(见参考书目，参考其著作获得更多详细信息)。 

影响破产风险的变量有三个，胜率、回报率(平均盈利与平均 亏损的比值)、 参与交易的资金占总资金的份数。我们的交易系统 设计控制前两个变量，资金管理规则控制第三个变量。随着回报率 或胜率的增加，破产风险逐渐降低。而每笔交易上的风险资金份数 越大，破产风险就越高。

此处使用的预测方法遵循巴尔萨拉预测破产风险的通用模拟方 法，区别是我们总共只使用1000次模拟测试(而不是10万 次)来预 测破产概率。如果做了1000次模拟测试后就已破产，那么就不会经 历10万次模拟测试。 

在每笔交易上使用定额止损将风险限制为总资金的1%，所得破 产风险见表7.1。 我们看到，胜率的范围为25%~50%，回 报率的范 围为1~3。 大部分交易系统将显示出25%~50%的胜率。 

这些数据是我们在测试中看到的一些典型值。对于胜率，25% 的下限限制只是我个人的一种选择。选择上限限制的原因是，当胜

表7.1 每笔交易的风险为账户总资金的1%时的破产风险。概率为0表示损 失全部资金的情形不容易发生，但并非完全不可能。

率高于50%时 ，破产风险便已经出现实质性的下降(接近于0)。 每 个市场测试一份合约时，很少有可能获得大于3的 回报率。而交易一 套回报率小于1的系统没有什么意义，除非该回报率非常准确，而且 交易费用低廉。较小风险(占 总资金的1%)的测试可能比较有趣 ， 因为巴尔萨拉在书中没有展示每笔交易风险小于10%的破产风险 ， 但这些计算结果与他的计算结果基本一致。

这些理论性的计算表明，回 报率接近于1的系统没有多少吸引 力，除非其胜率大于50%。 类似地，如果我们的回报率大于2.5，那 么当胜率大于35%时 ，便可以使风险降低到可以接受的水平。

表7.2和 表7.3中 每笔交易的风险分别为账户总资金的1.5%和 2%。 注意随着风险的增加，破产风险是怎样升高的;而随着胜率或 回报率的增加，破产风险又是怎样逐渐降低的。从这些数据中可以 看出许多交易者推荐使用定额止损将每笔交易的风险控制在账户总 资金的2%的原因。

我们在做这些计算时，假设回报率和胜率为常数，事实上，它们是随着时间不断变化的。我们今天所做的任何预测，几个月后很 可能都已经改变，所以在预测破产风险时，最好考虑一定范围的回 报率和胜率。 

换一个角度来观察问题，如果胜率的范围为25%~50%，每笔交易的风险为账户总资金的1%，那么“ 神奇的 ” 回报率应该是多 少呢?我们分析系统测试结果时，可 以使用表7.4中 的数据作为快 速参考。这些数据将有助于我们回答这个问题。例如，如果系统的 胜率为40%，那么大于1.75的 回报率便可将破产风险降至可控制的 水平。