让我们先举一个例子来看看它的实际表现。
拿Mediaset股票的日线图来说(图11.1)。假设在2005年9月初的某一点买入股票，在经过一系列的下跌之后，股票跳涨至9.275点，然后再次下跌，但始终未冲破8.78的最低点。假设股票的价值持续增长，当超过9.275点时我们就买人，同时将止损设置在8.78点。
我们将目标设定为9.90点，8月份曾经达到过的水平。
下面我们就锁定某一时间段内的交易情况。假设我们在9.30点时买入，8.75点时止损卖出，目标价仍为9.90点。
图11.1描述的就是这一情况。
交易姗姗来迟，一般来说这样反而更有利，因为交易在很长的一段时间都处于价格段以内。无论如何，我们都会在2006年1月5日买入，2月6日到达目标价。9.90点固然是当日的最高价，但我们还是没有以这一价格卖掉股票; 2月7日继续升高，刷新了9.90点的最高记录，这时我们就可以退出交易了。
我们的目的并非描述交易，而是计算1月5日应买进的股票数。
止损数额是比较小的，这样我们就能够平心静气地评价固定分数法的效果。然后我们再假设如果手头有100000欧元，并将风险资金控制在总资金的2%以内。
首先要做的就是评估止损比例。如前所述，止损价为8.75点，买人价为9.30点，由此可以得到:
其次，我们需要计算风险资金总额。如前所述，我们的风险比例为2%，因此:
风险资金总额=100000x2/100=2000欧元
有了这两个参量，我们就可以得出投入到交易中的资金总额。2000欧元应该是我们所投入资金的5.91%，因为如果我们停止交易的话，就会亏损总资金的5.91%，也就是说，我们的最大亏损数额不会超过2000欧元。
这就意味着，我们可以以33841欧元入市，因为这i数额的5.91%没有超过我们手中所有可用资金(即00000欧元)的2%。
假设我们在9.30点买入，那么我们可买进的股票数就是:
股票数=33841/9.30-3638
为了验证这种算法，我们再来看一下，如果买进3638份股票，当以8.75点的价格卖出时，我们会亏损:
(9.30- -8.75)x3638=0.55x3638-2000.9(欧元)说明这笔账是对的。
如果我们已知买入价、止损价、风险比例和资金总额，同样可以计算出可买入的股票数:
可以发现，这两种计算结果的细微差别(一个是3638,另一个是3636)主要由于第一种情况中选取了近似值。然而，这并没有导致最终结果发生明显的变化。
上面使用的公式只适用于股票而非期货。为了对期货做出正确评价我们还应该考虑到它的价格跳动点，这与我们正在讲的内容关系不大。
这笔交易的最终收益为:
收益=(9.90 930)x3636=2181.6(欧元)
也许有人会质疑交易结果，从计算得到的数据可以发现，这笔交易的收益与其潜在损失非常接近。这种质疑超出了风险管理的范畴，因为资金管理方法只能告诉我们操作多少资金，并非如何操作。尽管风险与收益从数量上看大致持平，但结果还是更倾向于盈利而非亏损，这一点也有力地支持了我们的这一选择。
如果使用变动比例法模型，系统的表现又会如何呢?
图11.1中还包括5天内的ATR值,为什么偏偏选择这一时间段呢?因为对于使用全权委托法进行的中线交易而言，5天最适合的时间段。这里指的是由目标价与买入价之间的差值决定的平均表现，显然，没有人能提前知道这次交易究竟能持续多久。
