下面继续我们的研究，如果我们使用△值为5000欧元的固定比例法，看看系统的表现又将如何。
我们将△值设定为5000欧元，主要因为这与欧元/美元指数策略中风险比例为5%的固定分数法具有一定的可比性。以下是得到的结果。
图8.16无疑会令很多人失望。我们已经习惯了固定比例法的回撤低于固定分数法的回撤。可以看到，盈利额非常高，但也只是使用f%法得到的盈利额的一半;从回撤的角度来看，交易初期比图8.14中的略好一些。
为了得到一个类似于使用f%模型(风险比例为5%)最终结果的数值，我们应该将△值设为1000欧元，便可得到图8.17中的结果。
从图8.17我们立刻可以发现，这一选择是非常错误的。交易初期的回撤率甚至达到了80%，相信这一结果会吓坏所有人。
究竟发生了什么?为什么会得到如此糟糕的结果?
结果之所以如此差，主要因为我们对每种金融工具都使用了相同的o值。如前所述，我们所谓的获利额并非金融工具的实际盈利。的确，一个o值只适用于一个系统，或许对于另一个系统而言它就是非常冒险的。在没有进行验证的情况下，就对所有系统使用相同的△值，这可能会导致非常严重的后果。
我们已经了解0值为5000欧元时，欧元/美元指数系统的表现;而如果是DAX指数，系统的表现又会如何呢?
下面就是答案(回撤情况)，1000次蒙地卡罗模拟交易的结果(图8.18)。
图8.18和图8.19使我们明白，将0值设定为5000欧元，对于DAX指数而言，未免过于冒险。
交易会如何继续呢?这时我们可以考虑总资金的规模。对于每个金融工具而言,就是要考虑它们各自的△值。因此，如果我们对FIB指数系统使用5000欧元的A值，对DAX指数系统使用15000欧元的o值，FIB指数系统操作2份合约即为55000欧元(50000+5000. DAX指数系统则有可能达到65000欧元50000415000,无需考虑初始资金增加的这15000欧元究竟是来自DAX本身的交易还是其他两种金融工具的交易。基于以上假设,我们可以模拟▲值为2500欧元时FIB指数系统的情况; 0 值为15000欧元时DAX的情况，以及s值为5000欧元时欧元/美元指数的情况。
发现，从回撤的角度来看，情况有了很大好转，而如果从绝对盈利额的角度来看，最终结果大约为使用风险比例为5%的f%法的1/3。
不妨做个假设，在复杂的策略中，可以将固定比例法搁置一边吗?答案是:不一定。与非常冒险的f%模型(5%的风险比例就被认为比较冒险了)相比，这只是个中等冒险的模型。鉴于回撤率没有明显好转，盈利也不是那么尽如人意。为了对情况有一个整体的认识，我们应该分析一个非常保守的方法。之前我们看到的是风险比例为2%的策略，也取得了可观的结果。通过使用A值为15000欧元的FIB指数策略、▲值为40000欧元的DAX指数策略和0值为25000欧元的欧元/美元指数策略，我们可以对其做一个比较。所有数值都是非常保守的，尤其当初始资金为50000欧元时。图8.21就是对比得到的结果。
与图8.15相比可以发现，最终结果相差不大，但如果从回撤的角度而言，图8.21中的情况就具有明显的优势。
因此可以说，固定比例法对于较为保守的策略而言，绝对要优于f%法。
以上结论并非一种铁律。 其涉及结合3种策略进行的研究。在其他系统上操作可能会得到完全不同的结果。
本章旨在说明多种策略的组合可以使资金管理方法的效果呈现指数型增长。实际上，我们考虑的交易数越多，合约数的增加就越明显。如果只使用一种策略进行一次最好的交易，这是非常荒谬的。只使用一种资金管理方法毫无用处，因为不存在可操作不同合约数的其他交易。多种策略的组合可以增加交易的整体数量，并突出以上效果。
以上分析是设置在移动平均线交叉上的不同策略的表现和相应的结论，这些结论并不具有普适性，还需在其他系统上进行验证。
