风控 · 第 7 节

最大回撤与心理承受线

资金管理与风控 · 第 7 页。跑一千次给你看,正期望系统也会让你难受很久。

一句话速览 同一套正期望系统,跑一千次会得到一千条不同的资金曲线。真正决定你能不能坚持下去的,不是它长期能赚多少,是中途最深的那个坑有多深、有多长。
这节课要你带走的 看到长串连亏在正常系统里有多常见(中位数就有八笔), 并且在真的遇到之前,先把自己的心理承受线定出来。

大部分人评估一套方法只看一个数:它能赚多少

但真正让人离场的从来不是收益不够高,是中途那段难受的时期太长。账户连着几个月不创新高,每天打开都是绿的,这时候绝大多数人会开始改规则、加仓位、或者干脆放弃。

跑一千次看看

交互 · 蒙特卡洛模拟

一千条路径中随机取 60 条绘制,红色是回撤最深的那条
每笔期望
正数才值得做
最大回撤
中位数
一半的路径比它深
最大回撤
95 分位
二十次里有一次这么惨
最长连亏
中位数
连着输几笔

用固定种子的伪随机数,同样的输入每次结果一致,方便你对比参数。 模型假设每笔独立同分布、单笔风险固定为账户的百分比, 真实交易不满足这些假设,所以这里的数字是量级参考,不是预测。

几个反直觉的地方

  1. 长连亏是常态,不是异常。按默认参数(胜率 45%、盈亏比 2、两百笔)跑, 最长连亏的中位数是 8 笔,一半以上的路径会遇到连亏 8 笔或更多, 还有 16% 的路径会连输 10 笔以上。连着输八次不代表你的方法坏了。
  2. 期望为正不代表每条路径都赚钱。笔数少的时候尤其明显。 把交易笔数从 200 调到 30 试试,会有相当比例的路径以亏损收尾。 笔数越少,运气占的比重越大,这也是为什么用二十笔交易评价一套方法毫无意义。
  3. 回撤大致随单笔风险等比放大,但爬出来的难度是超线性的。 单笔风险 1% 时回撤中位数约 8.8%,涨 9.6% 就能回本; 调到 3% 时回撤中位数约 25.2%,要涨 33.7% 才能回本。 风险放大三倍,回本所需的涨幅放大了三倍半。
你能承受的回撤,决定了你实际能用多大仓位。

回撤和回本不对称

这一点 第 1 节 已经讲过,这里再放一次,因为它决定了回撤的真实代价:

从回撤中爬出来需要涨多少

回撤 10%需涨 11.1%
回撤 20%需涨 25.0%
回撤 30%需涨 42.9%
回撤 50%需涨 100.0%

所以控制回撤不是保守,是在保护你系统的复利能力。一次 50% 的回撤,需要系统之后翻一倍才能回到原点,而那段时间你什么都没赚到。

怎么定自己的承受线

不要事后才发现自己扛不住。在开始之前先把数字写下来

  1. 定一个最大可接受回撤。比如 20%。这个数字要诚实,不是「理论上我能接受」,是「跌到这里我还能正常吃饭睡觉」。
  2. 用模拟器反推单笔风险。调整单笔风险,直到 95 分位的最大回撤落在你的承受线以内。
  3. 定一个熔断规则。比如「月度回撤超过 10% 就停手一周,只复盘不交易」。事前定好,事中就不用挣扎。这一条在 什么时候该停手 会展开。

第二步是这个组件真正的用法:不是拿来预测收益,是拿来倒推仓位

这个模型的局限

必须说清楚,否则它会给你虚假的安全感:

  1. 假设每笔独立。真实市场里亏损是聚集的,系统性下跌时你的所有持仓会一起亏,比模型残酷得多。
  2. 假设参数稳定。你的胜率会随市场环境变化,模型假设它不变。
  3. 假设止损总能执行。上上节 说过,跳空和一字跌停时止损是失效的。
  4. 没有算手续费。加上摩擦成本之后,期望值会比这里显示的低,见 交易成本对短线策略的侵蚀

结论是:真实的回撤大概率比模拟出来的更深。所以按模拟结果定承受线的时候,要再留一层余量。

今天就做这一件事

先在纸上写下你能接受的最大回撤百分比,写完再动模拟器。

然后调整单笔风险那一栏,找到让「95 分位最大回撤」落在你这个数字以内的那个值。

大多数人会发现,这个值比自己原本在用的仓位小得多。

带走这一条:正期望系统同样会有很深的坑,连亏八笔是中位数水平,不是异常。 模拟器的用法是倒推仓位,不是预测收益。 真实回撤比模拟更深,因为亏损会聚集、止损会失效、还要扣手续费。