出场策略和投资组合策略对资金曲线的影响
与入场、出场和止损相关的所有决策都表现在资金曲线的斜率和平滑度中。本部分我们将分析65SMA-3CC系统模型的资金曲线，使用带展期的德国马克实际合约。我们将研究资金曲线如何响应系统设计的变化，比较标准是前一小节所述的标准误差计算结果。我们不测试连续合约，因为带展期的实际合约将提共更好的模拟效果。另外，我们将使用欧米伽研究中心的System Wniter Plus“软件来给出详细的资金曲线。
测试数据集包括从1988年3月到1995年9月的实际德国马克合约。滑移价差和佣金考量为100美元，软件在到期前这个月的20号自动将合约展期。
测试过程如下:将测试案例的日资金导入一个ASCII文件，然后将其导入微软的Excel 5.0电子表格中。使用Excel内置的回归分析工具完成回归计算，具体过程如上一小节所述。
先在不使用任何止损或出场的情况下在德国马克合约上测试65SMA-3CC系统模型(案例1)。对于案例1的资金曲线(见图6.6)，线性回归斜率为17.54美元，标准误差为4043美元。在测试周期内，65SMA-3CC系统模型的模拟利润为24288美元，盈利因子为1.34,最大日内资金回撤为-11938美元，每次交易一份合约。案例1的资金曲线参差不齐,在1992年出现明显的回调，是一种典型的无止损趋势跟随系统。注意有多少交易在了结前放弃了大额的利润。另外，如果市场进入拉长的横盘阶段，该系统模型将遭受资金回撤之苦，可能要经过很长时间，资金才会再次上升。
在案例2中使用与案例1相同的系统，但是添加1500美元的硬性止损。该系统的资金曲线显示出，与案例1相比，添加止损后减少了利润，降低了资金曲线的平滑度。净模拟利润从24288美元快速降至6913美元，盈利因子为微小的1.10。最大8内资金回撤几乎翻番，为-20225美元，表明1500美元的止损太过紧凑。该资金曲线显示出较少的利润和较高的资金回撤。注意，该资金曲线的斜率已经降至案例1的一半，为8.24美元， 而标准误差增至7517美元。所以，当我们设置上损时，要将定额止损与市场波动性进行比较，确保我们安全地位于市场随机运动区域之外。许多交易者喜欢设置紧凑的止损，而这些计算结果表明，紧凑的止损可能会有损长期业绩。
在案例3中，止损额增至5000美元，产生了与案例1相同的测试结果。所以5000美元的初始止损大过宽松，它产生的结果与不使用止损时完全相同。于是，再回到有关波动性的讨论，我们应该检查止损是否太过宽松，以至于跟不使用止损时完全一样。当然，宽松的止损会作为防止大额亏损的最后一招，对于市场中偶尔出现的暂跌是非常有用的。
许多交易者都同意出场策略对于系统的最后成功起着关键作用。常见的方法是为单个入场信号设置数个止损。65SMA-3CC系统在测试时使用两个出场: 一个位于10日最低价或最高价处，另一个为第5章讨论过的基于波动性的出场。
使用这两个出场(案例4 )以及500元的初始止损使得模拟利润下降更多，为3737美元， 盈利因子毫无价值，为1.07。 最大日内资 金回撤为-1337美元，比不使用止损还要大得多。我们预计在使用这些出场后资金曲线会比较平滑。如图6.8所示，斜率下降至5.08美元，SE为3368美元。 新的斜率是无止损时斜率的29%，但标准误差只减少了17%，所以在盈利降低85%的同时风险只下降了17%—使用这套系统的代价太高。
我们注意到案例4的资金曲线从质量上看与案例1的不同，因为它具有“水平”部分，在这些位置，出场规则令系统位于市场之外。案例4巧妙地显示出在系统设计中需要做出的权衡之一:或者追求更高的利润，或者追求更加平滑的资金曲线。我们的选择可能取决于许多因素，包括我们对风险和资金波动的个人偏好。
接下来分析一套延时20棒突破系统，使用5000美元的初始止损和位于14日高点或低点的跟踪止损(案例5)。相同周期上的德国马克合约产生的资金曲线的斜率为8.36美元，SE=1960美元。案例5具有一条断续的资金曲线，具有许多水平部分(系统位于市场之外)。该资金曲线表明，这种交易方法成功地抓住了一些趋势，并且避开了大多数的横盘市场。
需要注意的是，我们一定不能凭肉眼观察来判断资金曲线的相对平滑度。例如，案例6的资金曲线是通过将案例1和案例5的资金曲线相加得到的。直观上，该资金曲线要比案例1的资金曲线平滑。另外，我们加到案例上的资金曲线只有案例标准误差的一半。回归计算表明，该联合资金曲线的斜率为25.90美元，SE=5263美元，比任一条曲线都大。如果我们抓住了一致的获利周期，就会在这些叠加的周期上增加资金曲线的运动幅度,这是很容易理解的。结果使得资金曲线具有更大的标准误差。所以当我们将多系统组合运用于同一市场时，应该检查回归分析的结果。
值得注意的是,由于斜率的增加，该联合资金曲线(案例6)具有比案例1 (17.54/4043=0. 00434 )高的回报/风险比( 2590/5263=0.00492)，所以通过将不同逻辑的交易系统组合用于同一市场，可以提高回报/风险比。
我们不应该低估正协方差导致的潜在困难。将两套具有正协方差的DM系统组合在一起产生的结果。通过两套有关系统的组合协方差-般规则，我们预计标准误差为5430美元。实际计算的SE为6935美元，大约增加了28%。这两套系统具有正协方差，原因是它们常常同时亏损或盈利，至少在一些时间内如此。在最佳拟合线的两侧我们各画了一条距离最佳拟合线一个标准误差的直线。这两条SE线包含了大多数(但不是全部)联合资金曲线的数据点。当两套系统彼此“加强”时(此时它们同时赚钱)，数据点便位于sE带之外。所以，具有正协方差的系统组合将增加SE,降低平滑度。现在便加入了一个复杂的因素，我们不知道系统间的协方差在未来会如何变化。所以，单纯将各种系统组合后用于同一市场不一定会增加资金曲线的平滑度。
使资金曲线平滑的一种常用方法是分散交易多个市场。使用65SMA-3CC系统交易棉花( CT)市场的资金曲线。测试周期从1988年2月22日到1995年6月20日，使用5000美元的止损。该系统的利润为28720美元，盈利因子为1.64，最大日内资金回撤为-7120美元。与往常一样，在这些计算中，对于滑移价差和佣金的考量仍为100美元。回归计算显示斜率为11.65美元，SE为3184美元。65SMA-3CC在相同周期和条件的DM上, CT计算结果产生的利润为24900美元，盈利因子为1.34,最大日内资金回撤为-11687美元。
测试棉花(CT)和德国马克( DM)资金曲线来增加平滑度。此处假设CT和DM市场是互不相干的。对CT和DM联合资金曲线的回归分析(见图6.13)显示，斜率为29.34美元， SE为5265美元。 斜率的增加是可以理解的，因为两个市场叠加后，相同周期上的利润几乎加倍。CT和DM的联合斜率是它们单个斜率的和(11.65美元+17.69美元=29.34美元)。联合协方差原理表明，如果两个市场是相互独立的，那么它们的协方差(平方标准误差)就等于两者线性相加。这表明，CT+DM联合资金曲线的标准误差的期望值为5098美元。但是，我们看到实际值要略高-些，为5264美元，表明两个市场之间存在正协方差。所以，将这两个市场组合在一起，没有降低资金曲线的崎岖程度(或者说没有增加资金曲线的平滑度)。我们可以证明，向一个投资组合中添加更多市场不会增加平滑度(减小SE)，除非市场之间是负相关的。由于一些随机因素或基本面因素的影响，市场之间通常有一些微弱的相关性，而且市场之间很少以完全相反的方向运动。所以，当我们]将来自不同市场的资金曲线组合之后，估计崎岖度(或SE)会增加。
总之，当我们改变出场策略，在相同市场上使用不同的系统组合或者在不同市场的组合上使用不同的系统时，资金曲线的SE都不会自动减小。 但是，改变入策略会使SE产生明显的变化。该结论与品的常识，“多元化投资” 将给出比较平滑的资金曲线，是有一点相背的。此处的多元化投资是指使用同一套系统交易许多不同的市场，或者在相同的市场上使用多套不同的系统。我们正在使用来自线性回归分析的标准误差度量资金曲线的平滑度，在前一小节中已经看到增加斜率不会使标准误差减小。
我们应该使用本小节中的这些信息来理解系统设计和多元化投资策略是如何影响资金曲线平滑度的。本节分析了单个市场或系统的日资金曲线，在下一节将分析月资金曲线，并观察它将如何随着资金管理规则的变化而变化。
