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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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·风险倍数无法捕捉市场内部的许多短期相关性（实际上，它只能获取交易入场和离场日期的信息）。因此，如果交易仍未平仓或你仍未离场，就无法看到正在发生的亏损。
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·与所有模拟器一样，风险倍数模拟器值得信赖的前提是你的样本分布数据准确。你可能拥有关乎交易系统表现的可靠样本，但却永远无法把握真实的交易情况。
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·如果系统的初始风险相似，风险倍数模拟将是比较不同系统的绝佳方法。但是，如果其中一个甚至更多的系统将分批买入或分批卖出等模型植入头寸调整策略中，就可能出现问题。实际上，在这种情况下，你根本无法判定两个不同系统的绝对表现。以两个系统的比较为例。系统1在初始入场点满仓买入，而系统2最初入场时仅半仓买入，到市场出现一波对系统有利的行情后再追加余下的半仓。如果系统的交易结果极佳，系统1的风险倍数会比系统2（收益更多，总体初始风险也更低）更大。但如果出现一笔迅速亏损的交易，并触及初始离场点位，那么两个系统的风险倍数是一样的，例如，都是-1R。但被忽略的事实是，实际上系统2的亏损仅为系统1的一半。
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·头寸调整方法（如金字塔模型）影响着交易的总体初始风险，但风险倍数概念很难测试其影响，因为无论有没有采用头寸调整方法，风险倍数模拟器都无法直接对交易系统的风险倍数分布加以比较。评估资金管理方法的一种方法是将交易系统划分为多个次级系统，并通过入场点位定义次级系统，分别对每个次级系统进行评估。例如，每个金字塔模型都可被视为次级系统。
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·鉴于风险倍数只能捕捉到市场间的少数短期相关性，风险倍数模拟必须基于风险倍数在统计上各自独立的假设，但这与实际情况并不相符。不过，我们可以根据入场和离场日期将交易进行分类，然后尝试在交易中引入时间因素。但在这种情况下，如果风险倍数既定，交易的波动和亏损幅度会大大增加。也就是说，如果你想知道在同一时间产生多个交易信号的交易系统表现如何，或你同时通过多个系统进行交易，特定时间基于单笔交易的交易模拟结果显然过于乐观。
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有人曾就能否设计一个交易系统模拟工具提出疑问，但我们没有选择这么做。对于使用交易系统的人而言，他们可能并不清楚或没有完全理解上述所有问题。
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范·撒普的超级交易员训练法 避开模拟交易的问题
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为了避开模拟器的问题，我开发了系统优劣指数（SQN）。一般来说，SQN值越高，通过头寸调整策略实现目标的空间就更大。也就是说，SQN值越高，实现目标的难度就越低。以前文提到的那位外汇投资者为例，他声称自己的外汇交易系统风险倍数期望值与标准差之比为1.5，该系统每天产生近一个交易信号。
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尽管我不知道是否有可能开发这样一个不可思议的系统，但我对他的交易结果毫不怀疑：在四个月多一点的时间里，他的账户资金规模从1300美元增至200万美元，而与此同时全球大多数市场都在经历严重的经济危机。
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在《头寸管理权威指南》一书中，我对如何轻松地通过31种头寸调整模型（其实一共只有93种，因为每种模型都可以分别和三种资产计算方法结合）、运用SQN指标实现目标进行了介绍。但出于以下原因，我们仍然必须谨慎行事：
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你永远无法知道自己的风险倍数分布数据是否准确。
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你永远无法把握市场类型具体将做何改变，但这往往会对SQN造成影响。
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你必须考虑到多笔关联交易的影响。我曾经通过利用SQN指数，假设最大风险是针对整个资产组合而非单个头寸而言做到这一点。
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因此，如果交易系统为普通系统，期望值与标准差之比在0.16左右，则最佳风险比例为1.7%。但如果同时进行五笔交易，每个头寸的风险可能必须下调至0.35%左右。尽管如此，如果采用“圣杯”系统，每个头寸的风险敞口可以达到5%及以上。
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范·撒普的超级交易员训练法 第五部分 减少犯错，获得更多持续收益
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零失误交易
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如前文所述，我们处理信息的能力是有限的。事实上，我们的意识层面只能储存七个（可能再多两个或少两个）信息组块。在压力下，人脑的信息容量会急剧缩减，人体血液会从大脑转移至身体的肌肉，以应对不断临近的危险。然而在当今社会，危险往往是精神层面的，跑得更快、身体更壮无助于应对交易危险。
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