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期货资金管理常用方法一、 最大亏损法F=最大单笔亏损/平均亏损*保证金/权益该方法较简单适用，尤其对一般的投资者来说，易于理解和操作，更重要的是该方法考虑了投资者的心理承受能力，使用该方法使得投资者在整个交易过程中能够保持一种养好的交易心态，对行情的分析和把握上更加准确合理。二、 凯利公式法 凯利公式：F = ( (A + 1) * P 1 ) / A= P-(1-P)/A A 为盈亏比，P为胜率假设 A =5，P =0.3，则 F = 0.16，根据历史的数据通过一定的公式来推测未来的走势，但是在实际的交易中收益情况不大可能与历史的平均水平一致的。三、 凯利公式修正法本方法利用特定的交易方法代替历史数据方法，以得到最佳交易比例。在kelly的修正法里假设收益比和成功比在每次交易中是变化的，这是符合日场交易的情景的。它的结论是：每次交易的比例都是独特的。在计算中，Kelly修正法有两种方法：1、 估计计划的风险和收益：F=( (A1 + 1) * P 1 ) / A1A1=A*P-(1-P) 该方法假设交易者在交易前就估计可能的风险和收益。假设一个交易者买入一份大豆合约，可能有20元的利益和8元的风险损失，且他过去的胜率P=0.45，则盈亏比为： A = 20/8=2.5我们根据胜率再计算收益比：A1= 胜率 * 盈亏比败率= 0.45 * 2.5 0.55 = 0.575则：F = (2.5+1)*0.45 1)/2.5=0.575/2.5= 0.23 or 23%2、历史收益法该方法是通过对一系列的历史数据的统计归纳出一个最佳方法。HPR是指在所选数据期间的收益。HPR (I) = 1 +f *(单笔收益/数据段内的最大损失)TWR （terminal wealth relative）：最后收益相关值。TWR= (HPR1)*(HPR2)*(HPR3)*（HPRn）,我们将选择TWR最大的F值。例如：假设在五笔交易中，得到如下的收益情况如下：+0.25，-0.35，+0.40，-0.10，+0.30；根据上述公式计算HPR：假设f= 0.1 , 0.25, 0.35, 0.40, 和0.45，求TWR根据以上结果，当F= 0.40 ，TWR = 1.33697为最大值，则F取0.40。则在上述的情况下，资金开仓的比例为0.40。结论方法一较简单，适合普通投资者通过衡量最大亏损承受能力测算固定投入比例；方法二较为常用的凯利公式资金管理法，根据历史数据测算资金比例，但若选取时间段不同所得到的最终结果会有较大差别。方法三的估计计划风险收益法考虑到了潜在的风险，风险可以根据止损方法估计，但收益值不好衡量主观性较强，较难取得准确地潜在收益风险比；历史收益法较客观，基于历史单笔统计数据衡量最佳资金比例，未来出现的风险收益情况对其结果的影响不会太大，但需跟踪最大单笔亏损值的变动对数据进行调整且计算较复杂，需要通过统计软件实现。根据现阶段的情况，建议暂时采用方法二进行简单的资金管理，同时可用方法三结合现有各系统的测试情况进行对比，并作进一步探索。12月27日两年前写的东西，里面概念主要出自资金数学管理一书，但实验与数据都是自己做的，可以证明书里的一些观点是不错的。有兴趣的朋友，可以看看。资金管理想用交易系统在市场中获利，犹如建立一个强大的国家，国家要扎稳根基（在市场中生存）并向外扩大势力（取得利润），光靠好的军队（好的胜率和盈亏比）是不够的，必须要有一个稳定的政府环境与好的经济基础（风险控制与能承受市场最大波动的资金），而后者往往是成功的关键，却被忽视。当你的系统能提供良好的买卖信号时，该如何做资金管理呢，请往下看。交易记录处理要检验交易系统不在资金管理下的纯表现（进场出场上的胜率与盈亏比），不能加入仓位概念在其中，因为即使你的买卖方向信号不与历史数据过度优化匹配，但是你的仓位概念写进程序的时候，测试出来的结果，就已经是表达了：最后测试的总利润，是因为在特定时间，特定仓位，才得到，但是，未来在特定时间，特定仓位，得到未来的利润，可能会和历史数据相差很远，再加上买卖信号本身在历史与未来的误差，我们不会得到可靠的收益结果。然而，我们可以在研究交易信号本身时去掉仓位概念得到的结果，虽然可以肯定未来与历史会有误差，但是可以降到最小。解决办法为，测试某品种在系统信号买卖时只交易一单元（1手、一张、100股等等）的交易结果，这里软件里费率写0，然后得到数据后，加上交易成本（佣金，滑点，如果做市商还要考虑点差）的考虑，就得到你所要的交易数据了-单元交易数据。交易结果随机独立性（这个步骤不是太重要）交易记录应该都是随机独立的，包括盈亏独立性和盈亏大小独立性。这个在一般交易逻辑上，是可以假设所有交易结果都是独立的。数学测试也可以做到：1. 盈亏独立性确定输赢序列是否独立。用z检验、Z=Z = (N*(R-.5)-X)/(X*(X-N)/(N-1)(1/2)whereN = The total number of trades in the sequence.R = The total number of runs in the sequence.X = 2*W*LW = The total number of winning trades in the sequence.L = The total number of losing trades in the sequenceR从1开始记，这里只记录输赢，而不记录输赢大小，当输赢转换时，R加1，1. You would thus count this sequence as follows:- + + - + - + + - - - [phone]这里，如果交易次数很大，则可以用vba做个循环程序，来记录R的大小当Z为正，则赢局会产生输局，如果为负，则赢局产生赢局。当N大于30，则run的binominal分布，可以视为正态分布，Z值代表的置信区间和正态分布一样。2. 确定输赢大小是否独立，用相关系数解决。补充：如果一个输赢序列要为随机独立，则必须是输赢本身和输赢大小都为独立R = (a(Xa-X)*(Ya-Y)/(a(Xa-X)2)(1/2)*(a(Ya-Y)2)(l/2)Average the Xs and the Ys (shown as X and Y).这里X是当前交易记录，Y是上一次交易记录确定交易系统是否能盈利得到单元交易数据后，就要估算系统是否能盈利，因为交易不像赌博，其每笔盈利和亏损是变动的，而且很多事实证明盈亏大小并不是正态分布的（大盈大亏的概率也不小），所以就没有一个数学模型来模拟交易记录了，我们能做的，只能通过现有数据来估计：1. 统计盈利次数NE2. 统计亏损次数NL3. 统计平均盈利AE4. 统计平均亏损AL5. 计算系统算术平均收益=期望收益=AE*NE/N-AL*NL/N,N是总交易次数。只有正期望收益的系统才能通过资金管理来提升盈利潜力，而负期望收益，不管采取什么措施，都会导致你破产。6. 因为期望收益是算术平均，如果是正的，还不能证明系统是盈利的，因为，如果都是小赚，中亏，但是一笔大赚，就能把整个系统收益提高不少，所以要查看盈利分布和亏损分布，看看这两者是否比较平均。再计算下最大亏损和最大盈利分别占总亏损和总盈利的百分比，期望的结果是最大亏损占总亏损比重大，而最大盈利占总盈利比重小，这说明，表现不好，主要是一笔意外巨亏，这种现象不是经常发生的，而表现好，主要是稳定的中等获利带来的，而不是少见的巨大盈利带来的。系统如果达到这样的要求，那么你在未来稳定获利的可靠性就更大。例图：当然，如果是以交易为生，不管公司还是个人，交易的年收益必须要大于年度开销，因为公司和个人的成本都应该基本为常数，所以成本率比较好固定，那么只有交易系统年化收益率要大于成本率，才能被考虑使用，不然，忙了一年，虽然系统是赚钱的，但是还没大于成本，那就不好了。利润最大化因为期望收益是你交易无限次后的收益，但是生命有限，所以这里引入一个概念，就是几何增长平均数（G）、每次交易增长倍数（HPR）、最终总资金是初始资金的倍数(TWR)，他们关系如下：TWR=HPR1*HPR2*HPR3*.*HPRn n是交易次数GN=TWR或G=TWR(1/N)举例：HPR=1.1代表此次交易使总资金增长10%，HPR=0.9代表总资金减少10% TWR=4，最终的总资金是初始资金的4倍。我们的最终目的，就是使得TWR或G最大化，提到利润，就不得不引入风险这个概念，大多数人都认为风险越大，收益越大，但是风险和收益的关系是非线性的。我们需要进行一个数学推导来使TWR=TWR(风险)。如何定义风险呢？一般我们会说，我们到了亏总资金5%的时候，止损出局，这个便是对风险的解释，即每次交易该拿总资金的多少比例来冒险。我们知道仓位=总资产*风险/(单位合约止损*合约乘数)，比如，买入一直股票，价格为13块，你有5万元，你，止损点位在12.5股票合约乘数=1（股指期货每个点值300元，那么合约乘数=300），如果做错了，你在总资金亏2%的时候，止损离场，那么仓位=50000*2%/（13-12.5）*1=2000股，而（13-12.5）*1就是每单元（股）亏损。 我们定义总资产=A，风险=f，单位合约止损=B，合约乘数=K，仓位=H，那么：H=A*f/(B*K)而我们知道：HPR=1+H*T/A，这里定义H为仓位，T为单元交易结果，A为总资金,比如仓位为10股，单元交易结果为+0.2，总资金为10，那么HPR=1+10*0.2/10=1.2此时，根据上述两个公式，我们就可以得到：HPR=1+f*T/(B*K)，为了使利润最大化，我们首先要使HPR最大化，因为T不是常数，这个无法避免，但是数据可得，所以我们必须固定住B*K（B按止损价定的不同而导致每笔交易的B都不同，所以B*K变动），才能去找到一个f每次交易允许亏损占总资金比例，使得HPR最大。我们把公式做个变异，我们在交易数据里找到最大的亏损单即所谓的历史上最大单元亏损，来做为B*K，定义为Biggest Lost=BL，此时单元最大风险也固定了。那么我们可以想像，历史数据最大T亏损=BL，即当亏损时，我们资金亏f*BL/BL=f，即每次交易最大本金亏损率，但是有时我们的单元止损点会比历史最大单元亏损（BL）小-交易系统发出出场信号且出场价格比强迫止损价有优势，此时HPR就少亏了点，而且，当T盈利时，HPR不会因为出场价比止损价有优势而变化，所以我们可以定义，以固定的BL替代变动的BK，得到的利润估计更保守。（关于BL的取得，有多方面，历史最大单元交易亏损是一个重要参考，但是我们还必须要把最差的情况考虑进去，比如开盘涨跌停就可能使单元亏损超过历史最大单元亏损。但恶劣情况不能太苛刻，否则收益潜力不能挖掘了，为了最大限度避免因市场交易制度带来的意外，我们最好选择流动性好的市场。当然，我们还需要时时更新市场价格波动幅度（需考虑隔夜跳空风险）是否已经超过了我们的历史最大亏损程度，因为历史的价格波动可能比现在要小得多，那么我们要么放弃交易机会等到波动缩小到我们承受范围，要么把最新的更大的波动幅度代替以前的历史最大单位亏损）既然已经找到了HPR或G或TWR与f的关系，那么f到底为多少时（我们到底需要每次交易亏损占总资金比例多大时）才能使利润（TWR）最大化呢。这里用到一个技巧，定义0=f=1，且以0.01为步长从0递增到1，那么会有100种f，然后计算不同f下TWR的大小，然后会得到一个拱形的曲线，即存在一个最佳的f，使得TWR最大。上图是在89个交易数据（15日均线系统，02-09年中证500，1手交易数据）TWR是纵坐标，f是横坐标，上图可以看出，随着交易次数变大，弧线越来越拱，而且每个弧线里，随着f从0到1，TWR从小变大再变小，就是说，在一段交易周期里，存在一个最佳的f，使得总资金增长倍数最大，当f在0.5左右时，用此交易系统，7年潜在获利潜能，有10000倍！（但是这也意味着，用这个f，我们在未来必然会遭遇到亏损0.5（50%）的资金，这个对大多数人是不能接受的，这方面问题，在下面会详细论述）衡量不同交易系统的好坏1. 胜率：胜率很重要，虽然很多成功投机者胜率很低，但是并不是说胜率低就好，因为他们的成功代表过去，过去的交易结果确实有几笔大的盈利，但是如果大盈利概率小的话，那么这个系统在未来会给你带来怀疑，因为可能很长一段时间，历史上出现的大盈利事件，在未来不会发生，而你要知道，我们的交易寿命是有限的。2. 获利稳定性：盈亏比，越大越好，这代表你的风险资金带来的收益到底如何。我们需要在胜率和盈亏比上做权衡，胜率40%且盈亏比为3的系统比胜率10%且盈亏比为10的系统要好，因为，前者比后者有更稳定的盈利能力3. 收益波动性：这个代表每笔交易对本金的波动有多大影响，我们需要稳定些的，这里引入一个标准差概念SD和下面的公式：EGM = (AHPR 2 - SD 2) (1/2)，（此公式摘自资金管理数学一书，我不能证明，在无更好的公式时，只能用这个公式）。EGM=G的估计值，G=（当前本金/最初本金）(1/N)，N是交易次数且AHPR =HPR的数学期望=1+f*（T的期望收益）/(BL)所以SD 2 = AHPR 2-EGM 2公式因子都是能算出的，就能得到SD，小SD的系统比大SD的系统在收益波动上要稳定4. 本金回撤性：即每次交易你如果亏损的话，最大亏掉多少，这里可以用前一章节的f来表示，f越小越好，但往往好的交易系统，f就越大，这在逻辑上成好的获利能力当然更有自信去冒风险，但是，最大的亏损肯定会来的，就是来的早迟罢了，如果一个交易系统每次承担资金亏损率是80%，带来每年收益是1倍，另一个亏损资金率是5%，带来每年收益20%，我宁可选择后者。因为从5万变到1千万，再回撤到200万，相信谁都受不了。5. 单元交易平均几何收益：上一章，我们看系统是否赚钱，用到了期望收益，但是，期望收益为10并不能表示比期望收益为1的系统好多少，所以期望收益不能用来比较获利系统之间的好坏。这里引入一个平均几何收益的概念：平均几何收益=（G - 1）* (BL/f)，这个代表在最小赌本的情况小，你每笔交易的获利潜力是多少。举例，当G=1.01（平均每笔交易增加本金1%），BL=10，f=5%,那么你的最小赌本=10/5%=200,就是说，你最少用200块去交易一单元，当亏损达到单元最大亏损10的时候，你就出局，此时，你亏掉5%。在这个例子中，你的平均几何收益=（1.01-1）*(10/5%)=2块，高的平均几何收益，获利潜力就大。我们需要得到小f和大平均几何收益的交易系统。风险管理1-最佳f=99%时该怎么办？交易系统越好，得到的f理论上也就越高，也就是说，你容许每笔最大亏损就越高，所以，在这样的情况下，你的潜在盈利提高了，但是你的最大亏损也提高了，使得即使你用好的系统，你很有破产的可能。下面有几种尝试可能能缓解这个问题：1.静态ff，用全部资金来交易，但是始终固定每笔交易的ff，这ff比最佳f要小，这时，每笔交易风险始终都是ff。这个ff怎么定？我有下面的想法：因为如果最佳f很大时，你的G会很大，你可以大约估计你一年能交易n次，那么，你就能估计你年化收益率=Gn-1，在最佳f下，G可能很高，比如达到80%，但是，现实点考虑，我们可能如果达到20%-50%的年化收益率就很开心了，那么就用这个标准，来去计算所需要的ff（ff不能反向求，只能用试错法，用一个ff的集合，使得你的年化收益率散落在20-50%的区间里），这时，定出一个比较小的f和比较大的年华收益率。要定期测试下ff，看是否还能达到要求收益率，一般为3个月。例图-静态f区间2. 动态f，把总资金分成交易资金a%和非交易资金b%(非交易资金绝对值不变，但比例随着交易资金的变化而变化，形式可以是现金、货币基金等一些无风险无流动性障碍的资产)，在交易资金里用最佳f，每笔交易风险为a%*f，如果亏损，那么交易资金就越来越少，最差情况就是把交易资金全亏完，那么本金=总资金*b%，这段时间内，绝不追加资金用来交易；如果盈利，则a%就变大，a%*f也变大，当变大到一定程度时，如果风险高过一个阀值，就重新分配资金，比例和最初分配一样。这样，就能保留住一部分利润，而且也增加了一些交易资金绝对值。风险管理2-静态ff与动态f的动态转换上面这张图，我们能发现，静态ff和动态f随着时间（交易次数）增长，对总资金增长倍数的影响是不同的，从开始交易后到某个TWR临界点，静态好于动态，但越往后，动态明显会好过静态。所以以下的步骤可以利用两者的长处：1. 把总资金分为交易资金a%与非交易资金b%，交易资金的比例=ff/最佳f，因为静态ff始终代表一个我们能接受的每笔最大亏损率，我们为了在交易资金里使用最佳f，那么最佳f*a%=ff,所以a%=ff/最佳f。2. 比例确定后开始交易，如果交易资金没增长或亏损，则继续用剩下的交易资金交易，而不要把非交易资金挪用；一旦交易资金开始比最初大时，开始静态ff，同时，预计那个TWR临界点，当到临界时，使用动态法。TWR临界点算法：TWR-N静态公式:因为AN=TWR，所以N = ln(TWR)/ln(A)，本金翻倍时，TWRl=2，A是静态ff时的G在TWR-N动态公式：与上面不同，这里是以交易资金增长为财务目的，而上面是总资金增长N = ln(TWR - 1)/ACTV) + l)/ln(最佳f时的G)， actv是交易资金比例,ln()是自然对数函数，分子是交易资金增长倍数分子推导：设x本金，p=actv，d=TWR，y=交易资金增长倍数x=px+(1-p)xdx=yx+x-pxd=y+1-py=(d+p-1)/p=(d-1)/p+1TWR临界点时，动态和静态的N相等,所以ln(TWR)/ln(A)=ln(TWR - 1)/ACTV) + l)/ln(最佳f时的G)得出的TWR就是临界点。如临界TWR=2，那么当本金翻倍后，运用动态最佳f资金管理方案，而之前，都是静态f资金管理方案。一旦进入动态资金管理方案后，你的交易自己的潜力将会被充分挖掘，因为在交易资金里，运用的是最佳f。但是同时交易资金和总资金暴露的风险也会变大，这时，需要运用风险管理1那章最后一段话的内容，设定一个阀值，这个阀值应该也从静态ff集合内挑选，取一个自己能接受的ff做为阀值。当总资金每笔最大亏损率超过这个阀值时，就重新调配一次资金，这时的交易资金比例确定方法，和步骤1一样。然后不断循环上述两个步骤。小资金管理方案对于小资金起步的交易者来说，需要有一个最低资金要求的概念，不然如果市场风险大于账户承受度，那么盲目进场将会是一个灾难。这里涉及到历史最大资金回落，和一单位最大亏损的区别。前者就是历史资本的最大亏损（这个数据比较难得到，因为如果考虑上述一系列资金管理的情况下，对于程序编辑将是一个考验，或者，可以手工跟踪交易记录计算，当然，要耗时间），后者就是合约乘数*最大单位合约的止损点。最低初始本金=max(BL/最佳f，一手合约保证金+历史最大亏损)，这个最低初始本金资金保证了，你在遇到灾难性本金缩小后，你还能有一手可以交易。这里占用的仓位=1，在股票市场里，这个1手不太重要，但是在期货市场里，这个1手可能将是江山再起的保证！当你资本大于最低初始本金时，总仓位=1+（总资金-最低初始资本）/BL，得到分数仓位时，向下取整下一步考虑上面只是做单一品种（市场）情况下的资金管理。但是单一品种有一个弊端，就是如果是趋势交易者的话，一年遇不到几次行情，那么，收益率肯定会有影响，而同时交易寿命又是有限的。那么我们需要以空间换时间，使未来的纵向交易结果尽可能多的出现在当下不同市场里，但是市场之间相关系数必须为负数的品种，不然交易正相关的品种和交易一个品种的结果是一样的。那么如果要这么做，我们交易的是一个组合了，那么会不会出现一种组合，使利润最大化呢？而此时的最佳f又会是什么呢？将是下一步解决的难题。用蒙地卡羅模擬法來看資金管理的一些模型 以我實際交易的e-mini S&P 500系統為例分類：交易系統2008/12/17 13:26有些人在開發出來一套系統之後，就會開始投入資金作實際的交易了。有關於資金管理的議題，大部分的人可能用固定資金模型（比如說三十萬台幣作一口台指期），或是用像我很久以前用的模型：每一口所需要的保證金加上系統的maximum drawdown來操作一口，比如說系統測試出來的maximum drawdown是15萬台幣，那加上台指期每口的保證金8萬，就用15+8=23萬台幣來操作一口台指期商品。然後就認為這樣的資金應該就足夠可以作長久的操作了。但是這樣的資金管理方式其實還是有斷頭（破產）風險的。尤其是對於使用順勢系統的人而言，順勢系統的特性就是輸小贏大，在市場沒有出現趨勢的時候，系統可能會被巴來巴去。這時候會出現很多筆小額的虧損，然後等到趨勢發生的時候，再來狠狠的贏上一筆大金額的獲利。這時候有一個問題會產生：如果我們的資金在很多筆小額虧損的時候就全部輸光光的話，怎麼辦？答案其實也很簡單：就是斷頭(破產)而已。如果準備的資金不夠充足的話（=這句話是重點），很可能在趨勢還沒發生的時候，我們就已經沒錢可以繼續賭下去了。更讓人吐血的是，市場通常在我們斷頭破產以後就出現一個完美的大趨勢。這時候我們就只能看著市場噴出的K線圖在牆角哭泣而已。接下來可能會有人問：那我到底應該準備多少資金來作交易才足夠？這裡跟各位報告一個方法，可以用蒙地卡羅模擬的方法來看每種資金管理的方式，對於我們的最終財產和破產風險(risk of ruin)的影響會是如何。蒙地卡羅模擬法的作法是：採用交易系統所測試出來的每一筆輸贏資料，經過亂數的挑選，去模擬未來實際交易時所可能會產生的資金曲線(equity curve)。然後搭配不同的資金管理模型，來看最終財產和破產風險的機率百分比。這裡就以我實際交易的e-mini S&P 500系統來作例子說明（系統在這篇文章有說明：這個系統過去11年的equity curve長的是像這樣的，看起來應該還可以。在貼出文章以後也賭贏了一些錢，：這個系統一些基本的測試資料和假設如下：歷史測試時間： 1997 2008年，約11 年的時間Max drawdown(Intra-day) ： 約USD $17,000交易保證金：約USD$6,000（接下來我們假設交易過程中，如果資金輸到比一口的保證金還要少而無法開倉的話，就斷頭破產出場，不再交易）交易成本：滑價和佣金，每次來回設USD$30。作1000次的模擬，看系統在未來一年的交易狀況。現在我們看幾種資金管理的模型，來看不同的資金管理模擬出來的結果會是如何：1. Fix contract（每次都只交易一口），用保證金三倍的初始資金來作交易。2. Fix contract（每次都只交易一口），用保證金 + maximum drawdown的初始資金來開始交易。3. Fix amount（每固定USD $10,000元交易一口合約）4. Conservative Fixed（下面會詳細說明公式）1. Fix contract（每次都只交易一口），用保證金三倍的初始資金來作交易。保證金是USD$6000，所以三倍的金額就是USD$18,000。那我們用USD18,000來開始交易。最終財產的分配圖長的會是像這樣。可以看得出來，如果我們只用USD18,000來作交易的話，經過一年的交易以後，我們仍然有7%的機率會被斷頭出場。而最終財產的中位數會是落在USD$26,500左右。而發生Maximum Drawdown的中位數約略是30%，也就是大約一半的人會發生30%的Maximum drawdown。2. Fix contract（每次都只交易一口），用保證金 + maximum drawdown的初始資金來開始交易。保證金是USD$6000，Maximum drawdown是USD$17,000。那我們用6,000+17,000=USD23,000來開始交易。最終財產的分配圖長的會是像這樣。可以看得出來，如果我們只用USD23,000來作交易的話，經過一年的交易以後，我們被斷頭出場的機率會由7%降到變成只有2.5%。而最終財產的中位數會是落在USD$30,000左右。而發生Maximum Drawdown的中位數會由30%降為26%，也就是大約一半的人會發生26%的Maximum drawdown。3. Fix amount（每固定USD $10,000元交易一口合約）接下來我們提高準備的初始資金，然後採用不同的資金管理模型。假設我們準備USD$30,000來開始交易的話。然後採用fix amount的資金管理模型，也就是每USD10,000交易一口合約，如果我們初始資金是三萬的話，就是交易三口合約。當資金增加到八萬的時候，就交易八口合約。依此類推。這樣最終財產的分配圖長的會是像這樣。可以看得出來，如果我們增加初始資金到USD$30,000來作交易的話，經過一年的交易以後，我們被斷頭出場的機率會增加到12%左右，因為現在等於是每一萬元就交易一口，風險會變的比較大。而最終財產約略會是落在USD$42,000左右。發生Maximum Drawdown的中位數，則會因為我們隨著資金的增加，而增加我們交易的口數。會提高變成為65%，也就是大約一半的人會發生65%的Maximum drawdown。這種drawdown看來是有點難以讓人接受。（上面這一段經朋友指正，在12/18有修正過）4. Conservative Fixed這個模型有點類似fix amount模型，但是增加交易合約數量的速度比較慢一點。是屬於比較保守一點的資金管理模型。計算的方式是：第一口合約所需資金 = 保證金 + Maximum Drawdown第二口合約所需資金 = 第一口合約所需資金 + 保證金 + Maximum Drawdown*2第三口合約所需資金 = 第二口合約所需資金 + 保證金 + Maximum Drawdown * 3第四口合約以下就是依此類推。有一個朋友Max之前mail跟我討論，他建議的model就是這個model。假設我們同樣也是準備USD$30,000來開始交易的話。然後採用conservative fixed的資金管理模型。這樣最終財產的分配圖長的會是像這樣。可以看得出來，如果我們採用這個資金管理的模型後，我們被斷頭出場的機率也會大幅減少，變成不到1%。而最終財產的中位數會是落在USD$38,000左右。而且發生Maximum Drawdown的中位數，也會因為我們採用比較保守的資金管理模型，降低變為只有20%，也就是大約一半的人會發生20%的Maximum drawdown。這種drawdown看來就比較容易讓人接受一點。上面簡單介紹幾種資金管理的模型和蒙地卡羅的模擬方法。剛開始看的人可能會覺得很難，其實懂了原理以後就不會很困難。這個蒙地卡羅測試的軟體是免費的，有興趣人的可以來這裡download：我個人是覺得很好用。而現在財務風險管理裡面所談的Value at Risk(VaR,風險值)，也可以用這種蒙地卡羅模擬來做出來。VaR是風險管理當中的一個衡量值，有興趣的人可以到這些地方看看：http:/web.ydu.edu.tw/kkau/risk/VaR.ppt#1蒙地卡羅模擬的限制： 其實蒙地卡羅模擬法也是有他的限制和缺點的。因為蒙地卡羅模擬法是採用系統”過去的測試資料”來作”未來的模擬”。所以有一個很大的限制，就是如果這個系統是經過over-fitting的話，那麼過去的歷史資料就會很漂亮，而我們用這種很漂亮的歷史資料去跑任何的模擬，也都是假的。所以先決條件就是系統不能有over-fitting的情形發生，要避免這種情形就要靠walk forward analysis，參數孤島（參數高原）等方法來避免。這一點在部落格之前的文章有做過說明了。 而如果過去的歷史資料沒有包含到類似像世貿大樓911事件，或是520兩顆子彈事件，則在未來的時間如果發生像這種重大事件的話，則需要靠情境分析(Scenario Analysis)和壓力測試(Stress testing)來作分析了。个人工作业务总结本人于2009年7月进入新疆中正鑫磊地矿技术服务有限公司(前身为“西安中正矿业信息咨询有限公司”)，主要从事测量技术工作，至今已有三年。在这宝贵的三年时间里，我边工作、边学习测绘相专业书籍，遇到不懂得问题积极的请教工程师们，在他们耐心的教授和指导下，我的专业知识水平得到了很到的提高，并在实地测量工作中加以运用、总结，不断的提高自己的专业技术水平。同时积极的参与技术培训学习，加速自身知识的不断更新和自身素质的提高。努力使自己成为一名合格的测绘技术人员。在这三年中，在公司各领导及同事的帮助带领下，按照岗位职责要求和行为规范，努力做好本职工作，认真完成了领导所交给的各项工作，在思想觉悟及工作能力方面有了很大的提高。 在思想上积极向上，能够认真贯彻党的基本方针政策，积极学习政治理论，坚持四项基本原则，遵纪守法，爱岗敬业，具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责，具有良好的思想政治素质、思想品质和职业道德。 在工作态度方面，勤奋敬业，热爱本职工作，能够正确认真的对待每一项工作，能够主动寻找自己的不足并及时学习补充，始终保持严谨认真的工作态度和一丝不苟的工作作风。 在公司领导的关怀以及同事们的支持和帮助下，我迅速的完成了职业角色的转变。一、回顾这四年来的职业生涯，我主要做了以下工作：1、参与了新疆库车县新疆库车县胡同布拉克石灰岩矿的野外测绘和放线工作、点之记的编写工作、1:2000地形地质图修测、1:1000勘探剖面测量、测绘内业资料的编写工作，提交成果新疆库车县胡同布拉克石灰岩矿普查报告已通过评审。2、参与了库车县城北水厂建设项目用地压覆矿产资源评估项目的室内地质资料编写工作，提交成果为库车县城北水厂建设项目用地压覆矿产资源评估报告，现已通过评审。3、参与了新疆库车县巴西克其克盐矿普查项目的野外地质勘查工作，参与项目包括：1:2000地质测图、1:1000勘查线剖面测量、测绘内业资料的编写工作；最终提交的新疆库车县康村盐矿普查报告已通过评审。4、参与了新疆哈密市南坡子泉金矿2009年度矿山储量监测工作，项目包括：野外地质测量与室内地质资料的编写，提交成果为新疆哈密市南坡子泉金矿2009年度矿山储量年报，现已通过评审。6、参与了新疆博乐市五台石灰岩矿9号矿区勘探项目的野外地质勘查工作，项目包括：1:2000地质测图、1:1000勘探剖面测量、测绘内业资料的编写工作，并绘制相应图件。7、参与了新疆博乐市托特克斜花岗岩矿详查报告项目的野外地质勘查工作，项目包括：1:2000地质测图、1:1000勘探剖面测量、测绘内业资料的编写工作，并绘制相应图件。通过以上的这些工作，我学习并具备了以下工作能力： 1、通过实习，对测绘这门学科的研究内容及实际意义有了系统的认识。加深对测量学基本理论的理解，能够用有关理论指导作业实践，做到理论与实践相统一，提高分析问题、解决问题的能力，从而对测量学的基本内容得到一次实际应用，使所学知识进一步巩固、深化。2、熟悉了三、四等控制测量的作业程序及施测方法，并掌握了全站仪、静态GPS、RTK等测量仪器的工作原理和操作方法。3、掌握了GPS控制测量内业解算软件（南方测绘 Gps数据处理）以及内业成图软件（南方cass）的操作应用。能够将外业测量的数据导入软件进行地形图成图和处理。4、在项目技术负责的指导下熟悉了测量技术总结的编写要求和方法，并参与了部分项目测量技术总结章节的编写工作。5、在项目负责的领导下参与整个测量项目的组织运作，对项目的实施过程有了深刻理解。通过在项目组的实习锻炼了自己的组织协调能力，为以后的工作打下了坚实基础。二、工作中尚存在的问题 从事测绘工作以来，深深感受到工作的繁忙、责任的重大，也因此没能全方位地进行系统地学习实践，主要表现为没有足够的经验，对于地形复杂的地段理解不够深刻；理论知识掌握不够系统，实践能力尚为有限。以上问题，在今后工作中自己将努力做到更好。三、今后的工作打算 通过总结四年来的工作，我无论从工作技术上，还是从世界观、人生观、价值观等各个方面，都有了很大的提高。今后，我会在此基础上，刻苦钻研，再接再厉，使自己在业务知识水平更上一层楼，为测绘事业的发展，贡献自己的力量。