然而，在实战中，我们的交易系统的效能不会象测试时那么有效，因此我们需要更加保守的策略。设置资金管理时请记住我们的目标：最少的损失机会以及最大的赢利可能。万一我们出现2倍于历史最大损失905美元的话，那么我们需要增加1810美元到，到最低帐户资金标准2000美元里，则总帐户有3810美元。因此如果我们在4000美元帐户基础上开始做1张单交易，出现2次历史测试中的最大损失后，系统还是有一定的资金可以继续运行下去。当然这种情况一般是不太可能出现的。如果我们止损50点或者250美元，我们要冒失去总资金的6.25%，一般来说许多书里都宣称最大损失顶多为总资金量的1%，这样看来我们的每笔交易的风险看起来都很高了？不然。请回忆资金控制的目的，是为系统赢得最大的利润。 小资金帐户能够达到这样目标的唯一方法，就是在容许范围内冒最大的风险，上表显示了即使我们再提高风险等级，也不会暴仓。如果只冒1%的风险，那么做一张单，帐户里至少要25000美元，即使最高封顶才905美元的历史损失。
一旦我们建立的最小的能启动交易系统的资金帐户，我们需要检查在帐户资金增长时，我们能增加多少手，下面有2个选择： 【交易之路www.irich.info收集整理】
1、固定资金量增加手数。这里我们的资金量每达到一个等级，就增加手数。比如：帐户每多4000美元，则增加1手，如此计算，8000美元，我们下2手， 12000美元，下3手。注意：如果帐户资金开始减少，我们则下降手数。需要的资金量手数
4,000 1
8,000 2
12,000 3
16,000 4
20,000 5
24,000 6
28,000 7
32,000 8
36,000 9
40,000 10
固定资金量增加手数，是流行的一种资金管理方法，但它有较为明显的缺陷。显然，它在不同下单手数时，对赢利能力有不同的要求。从1手增加到2手，我们需要通过这1手得到4000美元的利润；而从2手到3手时，我们只需要通过那2手得到4000美元的利润，难度大为下降！！上面的例子意味着小资金需要较长的时间来增长，而大资金的下单手数在某时，则会出现爆炸性增长。（40000美元下10手赢利4000，美元，对比4000美元下1手赢利4000美元！！） 所以说固定资金量增加手数既不适合小资金，也不适合大资金。
2、固定比例增加手数。通过增加了计算的弹性弥补了，固定资金量增加手数的缺陷。计算时的变量—variable（或代尔塔△—delta）是下单手数跃至下一个等级的评判标准。把delta降低就可以扩张下单手数，增加系统的攻击性。
固定比例增加手数公式：上一个交易等级所必要的下单手数+（下单手数 *delta）=下个等级下单手数。
例子：我们使用4000美元作为第一交易等级，把delta设定为1000美元，我们得到下面的结论：
必须的帐户规模: 下单手数:
4,000 1
5,000 2
7,000 3
10,000 4
14,000 5
19,000 6
25,000 7
32,000 8
40,000 9
49,000 10
观察上面的表格，显示出帐户资金越小，所冒的风险越大（我们可以更多的下单），但是随着资金量的增加，风险则开始下降。比如当帐户为10000美元时，我们可以下4手单，而固定资金量增加手数则只能做2手。而当帐户为40000美元时，我们只下9手单，固定资金量增加手数下10手。只要帐户低于4000美元时，上面2种方法我们都交易1手。
固定比例增加手数的方法，容许我们在小资金时有更强的侵略性，在资金逐渐增加时反而减少了帐户的风险。
十、结论
经过这篇文章，我们建立了一个针对道琼斯迷你指数的交易系统，并使用2004年1月到6月的数据做测试。从开始的通道突破交易法开始，我们使用数学手段逐步测试并发展这个交易系统的各个部分。值得注意的的是，我们的系统是基于某段数据，并根据这些数据来进行优化设置，因此对系统的有效性要有所觉悟。如果进行过多的优化设置，我们将发现用其他时间段进行测试的效果会大打折扣。 过度优化的特征是：【交易之路www.irich.info收集整理】
1、 数量过多的特殊参数。
2、 某些参数有特别的效果。比如， 47能获得利润，而46，48却不能。
3、 不同的市场，同一市场的不同时间段，使用不同的参数。
4、 使用固定的数字，如，35点固定止损，不管现在的市场的波动率如何。
5、 系统在测试时间段内有出色的赢利，但在其它时间却有显著的损失。
让我们回顾我们的系统，看看它有没有被过度优化：
市场： 迷你道琼斯30指数，一份合约5美元
交易时间： 交易时间：东部时间9.30am – 11.45am
入场点： 区间高点突破做多, 区间低点突破做空
止损： 区间入场点的另外一边
止盈： 收盘出场
其它规则： 周四不交易
昨天的平均交易频率>过去5天的平均交易频率，不交易我们的区间交易是135分钟的。然而我们把45分钟到180分钟都进行了测试，记录下了不同效果。周四不交易是特殊的规则，同时也是我们对所测试的数据进行的优化。 对其它历史数据的测试：对系统的最后测试，就是测试它在其它历史数据下的效果。下面是容许3点交易费用下，对其它历史数据的测试。
季度 净赢利点数 交易次数 每次交易赢利点数
2003年1月到3月 393 39 10.08
2003年4月到6月 210 36 5.83
2003年7月到9月 387 38 10.18
2003年10月到12月 214 41 5.22
2004年1月到3月 416 42 9.90
2004年4月到6月 359 35 10.26
2004年7月到9月 60 43 1.40
2004年10月到12月 215 37 5.81
2004年1月到6月作为我们的测试时间段表现优异，然而我们也经历了2003 年第一季度和第三季度，类似测试时间段的优异表现，这暗示了我们的系统并没有在特定的时间下有过度优化设置。
损失（draw down）在测试期间，我们经历的最大损失为181点，但下面表格显示其它数据测试中，有4次超过了我们最大损失。
日期 点数
19 Feb 03 234
10 Jun 03 254
19 Aug 03 215
27 Sep 04 189
Finally, a quick look at the equity curve for trading a single contract below shows that the system is fairly consistent over the entire period: 虽然断断续续翻了10多天，但主要部分都是在这几天里翻的，时间比较紧，同时本人语文水平也没的好，出错之处敬请原谅，但原则性错误可以保证没有【交易之路www.irich.info收集整理】