本文主要试图讨论一种趋势交易下的资金管理方式。

对于趋势化交易，我们的资金曲线，往往会出现类似下面的情况：

也就是在一个比较大的资金上涨之后，会跟着出现若干次连续的下降，甚至回到上涨之前。这种资金回撤，实在是打击积极性。

这种情况，我认为出现的原因如下：

1、使用了趋势化交易

如下面一个典型的趋势化交易图可以看到，趋势化交易主要是通过抓取大的波段来获利，但是其过程中，会经历不少小的震荡。而一般情况下，一波大的行情之后，容易出现一个小的平台，行情会在这个平台上辗转反侧，然后再会走向新的趋势方向。

2、使用了资金管理

这是一个相当重要的原因。由于我目前主要研究的是基于百分比调整的资金管理模式，所以我也主要对这种模式下的交易进行分析。这种资金管理，其原理是获利后账面增长时，加大交易量。

可以想象，一个趋势被捕捉到以后，碰到小平台前，资金量会出现一个比较大的资金增长。而百分比的资金管理模式，基本都会在这种情况下做出新的计算， 在下一次交易里，放大交易量。可是不幸的是，正好这个时候，是在一个平台内横盘，见上图。于是放大了的交易量，会在横盘期进行交易。多数情况下，损失不可 避免。

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所以这也就导致我产生一个简单的解决思路：

1、在获取大的盈利后，减少下一次的交易量。

比如盈利前交易是10手，程序检测到是大幅度盈利后，可以判断为抓住一波趋势，于是，通过某种算法减少交易量，比如减到8手。

2、上面的调整方式是和百分比交易的资金管理是矛盾的，所以，对于这里的减少交易量，仅维持若干次交易就终止。比如上面的例子，减少到8手后，不能一直这样下去，否则资金管理就产生了混乱，而是在经历若干次交易后，恢复到正常的交易水平。

理想的情况下，减少的交易可以熬过这个横盘，并且维持一定的交易量，以防完全的踏空。

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针对上述思路，我编写了程序，并且做了测试。

交易程序：某趋势化交易

资金管理：基于百分比和optiaml F基础上的改进方法（可以参见我前面文章的讨论）

回撤管理：检测到资金大幅增加后在若干次交易里减少交易量

测试程序：Tradeblazer（TB）

测试商品：SR1301、TA1301、RB1301

测试周期：2012年1月1日到~今天，5分钟线

下面是三种商品的测试曲线和数据，其中1手是固定1手的交易，用于做基础对比，资金管理，是指只引入资金管理后的测试，回撤管理，是指引入资金管理+回撤管理后的测试。

需要这里特别说明的是，由于是一种方法的探索，所以我在程序上，对减少的交易量、减少交易量的持续时间，都作为优化变量来进行测试，以期观察不同组 合下的表现。从测试过程来说，有点过度优化的倾向，但是下面的数值，并非是完全取的最优的数值，也尽量避免取那些所谓的“孤岛”现象对应的数值。所以下面 的测试数据，基本是可信且具有代表性的。

SR1301的对比测试：

其绩效的具体数值如下：

TA1301的对比测试：

其绩效的具体数值如下：

RB1301的对比测试如下：

其绩效的具体数值如下：

从测试情况来看，改善并非完全都是有效的。比如对于TA1301的交易，几乎没有什么改善。对于SR1301，回撤的改善不大，但是利润率的提高却是巨大的。对于RB1301，改善都比较大。

下面是我取的SR1301的改善前后的资金变化对比图，大家可以自行对比观察一下引入回撤管理后的影响变化。

有资金管理，无回撤管理：

有资金管理，有回撤管理：

最终结论：

不论改善的程度如何，整体来看，都是有提高的。但是引入过多的变量，会带来新的问题，谁也不知道未来是什么样的，以过去的交易来优化的数值，在未来 未必能产生效果，所以参数的取舍，是需要非常谨慎的。不过从具体的测试结果来看，大部分的参数，都能改善交易绩效，我想这主要是因为我的交易系统，有着本 文开头提到的两个固有的问题而造成的，这样来看，对于我目前的交易系统，使用回撤管理，应该还是有用的。

特别说明：

本文仅作理论性的探讨，并且对于交易系统和资金管理都是有针对性的，如果采用的是量化交易，那么我认为这种方式可能就不适用了。

为了简化问题的讨论，而让主题明确，本文忽略了具体的交易方式和资金管理模型，但是我想应该适用于通用的趋势交易和通用的百分比资金管理模型。至于其中提到的对资金变化的检测，倒是采取了一点特别的技巧，这里也一并忽略了，相信设计这样的检测程序并非难事。

另外这里纯粹是对资金管理的一种附加模型讨论，凌驾于交易模型之外，其实如果交易模型本身能设计的精巧一些，回避这样的回撤，那也是另外一种思路了。

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