之前我们只看到了利好的一面，即收益率超过1000%的情况，而忽视了交易中的不利情况。可以看到，还有很多交易的收益率为负值。特别是有25笔交易的结果不仅为负值，而且还相当低，其他11笔交易的最终资金低于初始资金(3 笔交易的收益率为-10%，7笔交易的收益率介于-20%~ -10%之间，1 笔介于-30%~ -20%之间)。
同时可以看到，共有36笔交易是亏损的: 36 为1000的3.6%，这就意味着采用5%的风险比例在6年时间之后，交易亏损的概率为3.6%。
我们已经分析了交易的获利情况，对方法的评价而言，软件还提供了另一个同样重要的参数，即最大回撤率。图6.2就体现了这一参数的分布情况。
图中的曲线看似比收益率曲线更加规律。很容易就能发现，回撤率为49%的交易最多，同时大多数交易的回撤率都集中在34%~70%之间。
因此我们可以说,将风险比例设定为5%，最大亏损额为系统的止损额，收益率超过1000%的可能性超过50%，而回撤率很可能处于35%~-70%之间。在考虑了结果的各个方面之后，现在就到了交易者做出评价的时候了。在6年时间结束时，交易亏损的概率为4%。不要忘了，除了失利交易，还有很多获利交易，尽管获利额并未达到交易者的预期。现在让我们再退一步，回到模拟次数上。我们之前讲过，1000次固然比较多,但从结果的可靠性而言，依然很少，一般以5000次为宜。那么我们现在就来看看模拟5000次交易之后的结果。
图6.3描述的情况与图6.1非常类似: 5000 次交易中，有2394次的收益率大于1000%，有210次交易是亏损的。获利额较高的交易所占的比例比50%略少一些，而210次亏损交易占5000次的4.2%，与之前的3.6%也很接近。图6.4描绘的是风险比例为5%，5000次模拟交易的回撒分布情况。
很容易看出图6.4与图6.2的相似之处，大多数交易都集中在中间部分(50%左右)。与图6.2相比，图6.4中回撤率接近且略小于50%的交易明显更多，且主要集中在35%~50%之间，比图6.2的密度要高。
无论如何，都可以从1000次模拟交易中获取- -些有用信息，但是当要做最终决定时，可以增加到5000次模拟，以提高精确度。我们还要进行其他分析，评估出现;的可能性及解决方法。下面我们就来一步一步地分析应该如何进行操作。
假设我们是特别保守且谨慎的交易者，不愿意冒太大的风险。从前几章所做的分析可以得知，如果风险比例低于3.75%，系统将不可避免地停止交易。让我们现在就来看看，如果风险比例低于这一数值，会发生什么情况。
系统的止损值为1250欧元，即初始资金的2.5%。很明显，如果使用2.5%的风险比例,一旦第一笔交易失败了，系统就可能永久性地停止交易;因为如果失败了，我们所剩的资金肯定低于50000欧元，因此剩余资金的2.5%肯定低于系统的止损值1250欧元，交易是不可能继续进行的。
作为谨慎的交易者，我们也很想使用2.5%的风险比例进行测试，而一旦失败，就会导致交易无法继续进行。
从图6.5中我们可以看出，其中89.5%交易的亏损率都处于0~10%之间，虽然它们的亏损率主要集中在0而非10%附近，但系统同样有可能停止交易。当然，这并非意味着所有的第一次交易都是失败的，只要有一次交易使资金降低到50000欧元以下，系统就无法继续交易了。
除此以外，我们还能发现一些收益率非常高的交易，在这1000次交易中，共有18次(1.8%)交易的收益率超过500%。
鉴于我们的谨慎，我们是不会在这种条件下开始交易的。观察回撤率图也毫无用处，我们唯一能确定的是，使用2.5%的风险比例导致我们血本无归的可能性非常小。
对于实际系统而言,风险比例至少应为3.75%，但我们还是希望它能再低一些。下面我们就来看看，如果将其设定为3%，会出现什么结果。让我们看看图6.6中的情况。
这时的情况与之前相比发生了很大改变，1000 次交易中有219次交易是失败的(后来很可能是因为资金不足，系统停止了交易)，但剩余的获利交易，主要集中在收益率较高的区间。那么，在这1000 次交易中，亏损的概率为21.9% (219 除以1000)，收益率超过500%的概率为26.1% (185+76 然后再除以1000)，对此我们做好准备了吗?关于第一个问题，我们需要进行更加深入的研究，让我们来分析一下回撤率表。
可以发现，回撤率数值主要集中在15%~40%之间，尤其在25%左右。说实话，如果不想冒太大的风险，自然就不会出现较高的回撤率。
