最大資金回挫是整個測試中,資金曲線(Equity Curve)上高點和下一低點之間差的最大值。用另外的話說,如果我決定用這個系統進行交易,最壞的情況是怎樣呢?最壞的情況是當我開始用它交易時,正好是在它的資金高點,接著碰到歷史上最大的資金回挫。譬如說,這個系統年回報100%,最大資金回挫五萬元,我准備投入四萬元來交易,那麼明年此時我的賬戶上會有多少錢呢?各種可能性都有,我一定先看它最多能給我虧掉多少。
讓我們來看一下最壞的情形:最壞的情形是在看到任何賺錢的希望之前,先遭遇最大資金回挫,我投入的四萬錢都虧進去了。這是完全有可能的。如果我遇上了,那麼即使這系統每年能給我翻五番都無濟於事了,因為我已經出局。知道了最壞的情形,我首先需要做的就是減少交易的倉位。譬如系統測試時的設定是每次交易1000股,在實戰中我每次可能只交易200股,這樣在實際交易中碰到的最大資金回挫會減少到10000元,在最壞的情形時,我還會有三萬元的資金,我還有機會能扳回來。
倉位定在多少合適呢?這涉及到資金管理 (Money Management) 中的倉位計算(Position Sizing)。我是比較保守的,用固定百分比,每次只准備總資金2%的虧損。也就是說,如果我投入十萬元資金,每次交易我只准備犧牲2000元。如果買40元的股票,而止損假定必須設在35元,那麼每股的風險是5元,我就只能買400股。還有很多別的算法可以用來決定倉位大小。每個人可以根據自己的風險承受能力和系統的盈利能力來決定。
有一點是系統交易者必須心理有數的:系統測試給出的最大資金回挫只是一個理論值。不管我用了多長時間的歷史數據做測試,我仍然無法保證測試結果中的最大資金回挫是真正的“最大”,也就是說,在我開始用這個系統實際交易後,我仍有可能碰到比測試報告中“最大資金回挫”還要大的資金回挫,而且我無法確知它有多大。聽起來好像充滿不確定性,但想想每天我們做的事情也有很多不確定性。譬如,坐飛機就滿可怕的,因為誰也不能保證下一次坐飛機不會出事。但是我們並不會因此就不去坐飛機了,為什麼?因為遇上空難的可能性極低,估計活一萬年而且頻繁地坐飛機才可能碰上一次。在交易中也一樣,我們需要做的就是把出現災難性的資金回挫的幾率降到最低,低到交易一萬年而且頻繁地交易才可能碰上一次。能夠降低這種幾率的方法有:
a。用可能得到的所有數據進行測試。顯而易見,測試數據涵蓋的時期越長,碰上資金災難的可能性越小。
b。選擇那些“最大資金回挫”隨參數的變化不敏感的系統。用變化敏感的系統交易是極其危險的。市場會變化,而交易系統一旦投入交易是不能隨意改動的。這就要求系統在參數變化時不會造成災難性的回挫,這是使用系統交易的最重要的原則。在保證這個原則的前提下,我們才能去考慮如何穩定贏利。
c。把交易出現的順序打亂,然後模擬在不同交易順序下系統的表現。這通常被稱為蒙地卡羅 (Monte Carlo) 模擬。從風險控制的角度上說,模擬的主要用處是它可以告訴我們,如果交易發生的次序可以打亂的話,我們都會碰上哪些程度上的回挫,以及這些回挫發生的幾率又各是多少。
d。同時用多種關聯性不強的交易品種(市場)或交易系統,並合理分配資金,以分散資金風險。交易者可以選擇對一個交易品種同時使用多個交易系統,或同時在三個不同的時間框架上操作,或者同時交易幾個市場,只要在這些系統或市場上的操作結果相關性很低,資金災難的幾率就能成倍降低。市面上有一些軟件能夠對投資組合進行測試,給風險控制提供了更完善的工具。
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