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范·撒普的超级交易员训练法 [:1703584358]
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范·撒普的超级交易员训练法 模拟交易
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使用头寸调整策略实现目标的一种方法就是模拟交易。暂且假设头寸调整方法只有一种，即每笔交易风险敞口占资产净值的百分比。
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下面将介绍如何使用先前描述的系统设置一个交易模拟器。期望值是0.8R，赢利概率为20%。
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我们知道，在上述期望值水平下，50笔交易的平均收益将达到40R。假设我们的目标是在亏损不超过35%的前提下通过50笔交易获得100%的收益。让我们看一看如何能通过风险倍数模拟器实现目标。
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我已经设置一个模拟模型，对系统的50笔交易进行10000次模拟。它先以0.1%的风险水平对50笔交易进行10000次模拟，然后将风险水平上调至0.2%，0.3%，等等。风险水平每次上调幅度0.1%，直到每笔交易的风险达到19%为止。有一笔交易的亏损额度达到5R，当风险水平达到20%时将自动导致破产。因此，每个头寸的风险水平都止步于19%。
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模拟器将在每个风险水平对50笔交易进行10000次模拟，直到损失触及我们设置的“失败”标准（跌幅达35%）。在这种情况下，我们才能承认交易已经失败，并按次序进入下一个风险水平的10000次模拟。模拟过程需要很大的计算量，但如今计算机可以轻松搞定一切。
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模拟的结果如表4-5所示。
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表4-5 头寸调整筛选结果
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第一行给出了最高平均期末资产相应的风险比例。
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一般而言，这是数值代表模拟中的最大风险水平，因为少数样本可能进行大量收益高达10R的交易。该模拟过程将会产生一个巨大的数字，计算大多数交易的亏损达到甚至超过35%，也能使平均交易结果得到改善。另外，请注意在19%的风险水平，交易的平均收益为1070%。但是，获得100%收益的可能性（即实现目标的概率）仅为1.1%，交易失败的可能性则高达98.7%。如众人所言，平均收益最高的系统追求最高潜在回报无异于自我毁灭。
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中等期末收益可能是一个更适宜的目标。该目标带来的收益均值为175%，收益中值为80.3%。同时，实现目标的概率为46.3%，失败的概率为27.5%。
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如果你的目标是让获得100%收益的可能性最大化，结果又会如何？具体参见表中的“成功概率最大化”一行。如果风险水平为2.9%，那么实现目标的概率为46.6%。但实际上收益中值会降至77.9%，因为此时失败的概率为31%。
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如果你的目标是失败（亏损35%）的概率低于1%的话，结果如何？模拟结果显示，这种情况下，我们每笔交易的风险应该控制在0.9%。此时，实现目标的概率为10.5%，但失败的概率仅为0.8%。
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你的目标还可能把失败的概率控制在略高于0的水平。模拟结果显示，此时你可能承担0.6%的风险。虽然风险水平略高于0，但实现目标的概率也降至1.1%。
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最后，你可能希望风险水平能让获得100%收益和亏损达到35%的概率差值最大化。模拟结果显示，理想的风险水平为1.7%。在这一水平下，我们实现目标的概率为37.9%，但失败的概率仅为11.1%，两种概率的差值达到26.8%；而在其他既定的风险水平上，二者的差值不超过15%。
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单是设定两项数字——100%的利润目标和亏损35%的失败标准，并且仅仅运用在比例风险头寸调整模型中，我就可以想出五种合理的头寸调整策略。
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我还可以把赢利目标设在1%甚至1000%以上的任何水平，也可以把失败标准设置在亏损1%～100%的任何水平。那么，你可能设立多少个不同的目标呢？可能每个交易员或投资者的目标都不一样，有多少个不同的交易员，就能设立多少个不同的目标。答案是一个巨大的数字。
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此外，我们只运用了一种头寸调整策略，即百分比头寸调整模型。然而，头寸调整模型种类众多，每一种模型都可以千变万化。
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范·撒普的超级交易员训练法 [:1703584359]
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范·撒普的超级交易员训练法 风险倍数模拟器存在的问题
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显而易见，模拟系统风险倍数分布，进而帮助自己更便捷地了解交易系统，这种做法的确益处颇多。但是，风险倍数模拟也存在一些严重的问题。所谓金无足赤，人无完人，交易亦是如此。在我看来，风险倍数模拟器主要存在以下几个问题。
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·风险倍数基于单笔交易衡量系统表现，但如果你同时进行多笔交易，它就无法得出结论了。
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