期货期权交流交易亏损的来源 [MC]
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本文转载自璞格交易团队
在量化交易的回测或实际下单当中，DD ( Drawdown ，亏损) 与MDD ( Max Drawdown，最大亏损) 是广泛被注目的风险数值。我们视MDD 为偶发性的灾难性风险，较倾向于采用权益曲线标准差衡量系统的常态风险。今日回头讨论Drawdown 这个部分，因为一个策略的DD / MDD 与它的获利能力之风险报酬比常被视为评价策略的重要依据。
拆解 DD / MDD 的应用与发生时间
常见的风报比有多种方式呈现，如上所说，坊间程序交易者惯用两个方式：( 累积损益/ MDD )，以及( 平均获利/ 平均亏损)。后者是一个相对较合理的数值，因为它不受时间因素的影响，单纯计算平均损益的比值。对于一个正期望值的交易系统来说，理论上获利应是不断累积的，所以回测或交易时间越久，累积的获利就越多。
若以风报比R = ( 累积损益/ MDD ) 作为评比绩效的依据，则只要在一个足以表大样本结论的时间长度内，此R 值不应有大明显变动，才得以被视为系统本质。但MDD 却又在另一方面被看作判定系统是否失效的依据，等同MDD 也被定义为一个不应随时间而改变的数值。
回头检视R = ( 累积损益/ MDD )，要求累积损益持续成长的过程中，R 与MDD 岂有都不变动的道理？使用这个公式所衍生的应用有逻辑上的根本误谬。
若系统A、B 回测或实际执行时间相同的情况下， A 系统的风报比R = 6、B 系统为8，则一般认为在获利及风险的考量上，B 系统能力较佳。然而若视这个R 值为评定策略的依据，那么它就应该是一个恒定的值，亦即转化为在「某个固定时间跨距中的( 累积损益/ MDD )」风险报酬比为x。
在这样的基础下，可接受的MDD 应该同时随着时间增加与获利一起放大，若一个策略回测十年的获利为200 万、MDD 50 万，则理论上在实际运行后的每一年，能够允许的MDD 亦放大5 万。
既然MDD 并不是一个适合用于评估策略是否失效的数值，我们更应该去拆解这些较大型亏损的发生来源跟意义。著名的传奇交易者Jesse Livermore 强调不要害怕失去自己原本就不具有的获利，在趋势发生时勇于加码，其他多数成功的交易系统也包含着获利加码部分。
然而当手上持有部位数增加时，资金必然承担更大的获利与亏损可能，因为获利为风险对等扩张的结果。在回测过程中，使用Multicharts，交易者能轻易统计大型亏损是否统发生于加码后的大部位时段，再回头评断这样的MDD 是否具有意义、具有多少意义。
如何处理较大型的 Drawdown？
在策略量化回测的过程中，我们可以在每次新建部位( from Position = 0 to Position > 0 ) 或翻单的时候，定义两个新的数值，pl1 纪录基本部位损益、pl2 加码部位损益( pl1、pl2 start from 0 )，可简易区别基本单与加码单的获利与亏损。若要详细记录每一次加码后的实际数值，可延伸pl3、pl4 ‧‧‧，一直计算到系统限制的最大部位许可。
大多数策略所得到的结果是：权益变化的区间大小与部位大小有非常高的相关性，也就是这些部位大的时候造成了权益曲线图上的大起与大落，以及MDD。在得到长期pl1、pl2、pl3、pl4、pl5 … 的均值后，将可回推得到一个非常重要的数值：最佳加码间距。
呈上，若MDD 及中大型DD 皆发生于pl2 以后的部位，则可以消除系统基本风险过大的疑虑。由于许多策略得到的大型DD 其实是来自于加码后的获利回落，交易者又如何去避免这个风险？若当资金部位增加时，只要不匆忙将资金与部位比例和系统讯号拉齐，待每一个商品重新计算基本部位损益( pl1 = 0 ) 或基本部位亏损时( pl1 < 0 ) 再进入场内，即可避免因为加码机制而造成的无谓损失。
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