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显然在某个特定市场中所积累的经验是一份宝贵的财富。但是在运用经验时，既有好的用法，也有差的用法。好的用法是：把经验和知识用在保守的一面。交易员应当积极地去寻找市场中那些与过去不一致的地方，然后倍加小心。坏的用法是：过度依赖历史数据。如果你从未见过股价偏离均值这么远，这并不意味着你现在的交易是最优的，这可能恰恰说明你过去的经验和当前的市场已经完全不相关了。
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期权空头的复制策略是在牛市中做空，在熊市中做多。在第4章中，我们看到预测波动率通常会低于隐含波动率。这其中的部分原因是在卖出隐含波动率的时候，我们是在卖出未曾发生过的事件的保险。这和我们投入均值回复的资产情况是一致的。我们得时刻清楚这一点，并随时准备收手，即使这笔交易看起来比以前任何时候都更吸引人。
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在实践中，维持一个完美的头寸规模是很难，或者说是不可能的。低流动性、交易成本、不连续交易、头寸限额以及下单限制等都意味着，式（8-44）只能用来参考。它作为一个单独的规则用来指导我们如何设置头寸的第一部分比例也是非常有益的。现在，我们试着得到一个简单的结论，能够在必须选择某个点开始交易时，如何最大化我们的总利润。关于如何在均值回复过程中选择入场点的规则可以参考Vidyamurthy（2004）。
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在这个简单的模型里，我们假设资产价格与其均值的偏差服从独立的正态分布。所以在任何时候，我们只要从正态分布中抽取随机数并计算偏差，那么它与之前的结果便是互相独立的。对于一个正态过程而言，任何时候与均值的偏差大于S的概率为这个过程的积分形式。它等于1-N（S），这里的N（·）是累积正态分布函数。所以在T个时间间隔中，资产价格与均值的偏差大于等于S的期望次数为T[1-N（S）]次。由于正态分布是对称的，因此这和价差小于等于-S的期望次数是相同的。所以在T个时间间隔中，我们总共可以交易2T[1-N（S）]次。每次交易的利润为S，所以总利润为：
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为了找到使利润最大的S，我们对公式求导并且让结果等于0。此时我们得到：
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图8-18展示了不同入场点时损益的理论分布。
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图8-18 不同入场点时损益分布的形状
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实际的交易过程会有多大的差异呢？真实的金融过程与这个理想情况有3个重要的区别。
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（1）真实交易过程的分布存在厚尾。
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（2）下跌过程和上涨过程有不同的行为（例如，VIX是一个均值回复的过程，但它上涨的幅度通常会大于下跌的幅度）。
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（3）整个过程的标准差并不是一个常数。
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与其使用一个更复杂的模型，我们不如研究一下在实际交易均值回复的产品时，不同的入场点会对损益产生何种影响。我们用VIX来做模拟交易。我们知道VIX是一个均值回复过程。这里我们采用一个简单的布林通道规则：当VIX偏离其移动平均值到一定程度时，我们就相应地买入或者卖出。从模拟结果中我们发现，VIX距离移动平均值的偏离程度看上去服从正态分布，但是显然存在厚尾和偏斜的现象。我们只要让买入和卖出分别采用不同的通道，就可以解决偏斜的问题，但这不是研究的重点。我们也不是要得到一个在真实环境下可行的交易方法。这个研究只是为了说明，即便真实交易环境不完全服从简化假设，式（8-46）也可以应用其中。
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从图8-19中可以发现，损益函数的峰值很接近0.75倍标准差的理论值。激进的策略可以带来更多的利润。同时我们注意到，函数左侧的衰减速率比右侧快得多，这也意味着选择比最优点略低的交易频率可能会更安全一些。
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图8-19 交易VIX时损益分布的形状
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波动率交易：期权量化交易员指南（原书第2版） [:1703562390]
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波动率交易：期权量化交易员指南（原书第2版） 本章小结
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虽然头寸规模管理并不能把亏损的交易变得盈利，但头寸规模管理策略仍会对我们交易的获利能力、方差和回撤带来显著影响。在开始交易之前就选择好头寸规模管理策略及其参数是非常重要的，并在之后对其进行调整时要非常慎重。请注意，我们很容易对好的或坏的结果过度反应。
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·在选择一个资金管理模式前，你必须十分清楚要实现的目标。资金目标、时间约束、能容忍的最大回撤等也必须预先明确。