预测资金回撤
资金管理的一个重要目标是，使用严格的风险控制来减少资金回撤。所以，我们希望对潜在资金回撤做出合理的预测。我们不得不依靠对过去的分析来预测未来，所以宁愿过于谨慎，也不要冒险犯错，在预测资金回撤时，宁愿使预测偏大一些。交易者最好准备迎接较大的资金回撤，而非较小的资金回撒。
上一小节中的论述表明，对于一套系统来说，月资金变化的标准偏差是预测未来亏损幅度的一项有效工具。我们首先画出口资金曲线，然后将它转换为月资金曲线，再计算出每月的资金变化。使用电子表格，可以计算出月资金变化的标准偏差。为了简便起见，我们把它叫做σ1。对于任意系统，比较保守的预期资金回撤为4σ1。但这只是一种观点，我们可以考虑其他比较接近的值，比如5σ，甚至3σ。
为了测试这种预测技术，我们使用从1985年1月1日到1990年12月31日的连续合约，并任意选定七个市场:棉花、欧洲美元、黄金、燃料油、日元、瑞士法郎和美国债券。我们使用三套任意选择的、未经优化的系统进行测试: 一套658MA-3CC系统，一套带10点屏障的收盘价20棒突破系统( CHBOC )和一套基于波动性的系统(VOL)。最后一套系统的规则将在第8章数据随机化处理中详细阐述。我们使用2500美元初始止损，并在10日高点和低点跟踪出场，允许100美元的滑移价差和佣金。这些选择都是任意做出的，没有考虑系统的性能，也未考虑测试数据。
虽然每套系统都使用相同的出场策略，但是入场策略却不同。这三套系统本质上都是趋势跟随系统，所以在趋势市场中都应该具有获利性。区分系统业绩的关键因素是它们对横盘市场的反应。65SMA-3CC系统可能表现出较小的亏损，因为它在交易期间内会自我校正。CHBOC:将在狭窄的交易区间中位于市场之外，但在较宽的交易区间内会受到失败突破的影响。波动性系统则容易受到交易区间内市场快速运动的影响。
通过分析总系统利润和最大日内资金回撤，我们可以更好地理解对月资金变化的分析。65SMA-3CC系统的总资金回撤最小，其次是CHBOC。需要注意的是，最大资金回撤由波动性系统在1985年~1990年的燃料油市场上产生。使用这些系统交易黄金、燃料油和美国债券是比较困难的。还要注意测试周期上盈利和亏损的巨大波动性。我们将分析集中在系统业绩的相对差异上。
我们希望看一下这种间隔分析方法是否能够预测未来资金回撤。所以我们导出日资金曲线，将它转换为月资金曲线，并使用电子表格计算出1个月、3个月、6个月、7个月、8个月、9个月和12个月的时间间隔上的资金变化。
在测试的大多数系统中，资金回撤持续时间通常小于9个月，所以我们将更多注意力放在6~ 9个月的范围上。首先计算月资金变化的标准偏差，然后确定上述间隔上的最差业绩,希望最差间隔业绩与月资金变化标准偏差的比等于5或更小。
对于从1991年1月1日到1995年6月30日的数据，在不改变系统的情况下重复一遍资金计算。新测试周期为一“样本外”周期，目的是检查系统的稳定性。然后做间隔资金变化计算，希望看一下基于1985年~1990年的数据预测的最差资金回撤，是否在1991年~ 1995年的数据上保持不变。理想情况下，资金曲线变化的标准偏差在这两个时间段上会大致相同，从而加强我们对这种预测方法的信心。
表7.12所示为三套系统在每个测试周期上月资金变化和最大资3011383的标准偏差。月标准偏差相当稳定，在这两个时间周期上，平均最大资金回撤大约是平均月标准偏差的4倍。测试结果是令人振奋的，因为我们所做的是未经优化的“样本外”测试，使用的是任意选择的系统和市场。这些数据表明，使用月资金变化的标准偏差预测未来资金回撤是合理的，未来资金回撤大约是月资金变化标准偏差的4 ~ 5倍。
一旦我们知道了预期亏损，就可以立即为系统和投资组合规划一个合理的资金规模。比如说我们希望使资金回撤保持在20%以下。为了安全起见，我们使预期资金回撤保持在15%之内，留下5%作为缓冲，以应对未来市场的不确定性。如果我们计算出的标准偏差为6000美元，那么预测将为30000美元的资金回撤。由于我们希望预测资金回撤在15%的水平，所以交易该系统和投资组合的大致资金规模为20万美元。
记住一点，我们的预测只是对未来可能发生的情况的估计，并不保证亏损将保持或接近预测水平。然而，本小节讨论的方法的确提供了一种合理预测资金亏损的客观工具。我们应该严格加强在系统测试中使用的风险控制机制，否则这些预测没有任何意义。理想情况下，只要我们保护好资金曲线的下侧，就让系统设计和未来市场运动应对其上侧吧。
