期货资金管理常用方法一、最大亏损法F=最大单笔亏损/平均亏损*保证金/权益该方法较简单适用，尤其对一般的投资者来说，易于理解和操作，更重要的是该方法考虑了投资者的心理承受能力，使用该方法使得投资者在整个交易过程中能够保持一种养好的交易心态，对行情的分析和把握上更加准确合理。
二、凯利公式法凯利公式：F = ( (A + 1) * P –1 ) / A= P-(1-P)/AA 为盈亏比，P为胜率假设A =5，P =0.3，则 F = 0.16，根据历史的数据通过一定的公式来推测未来的走势，但是在实际的交易中收益情况不大可能与历史的平均水平一致的。
三、凯利公式修正法本方法利用特定的交易方法代替历史数据方法，以得到最佳交易比例。
在kelly的修正法里假设收益比和成功比在每次交易中是变化的，这是符合日场交易的情景的。
它的结论是：每次交易的比例都是独特的。
在计算中，Kelly修正法有两种方法：1、估计计划的风险和收益：F=( (A1 + 1) * P –1 ) / A1A1=A*P-(1-P)该方法假设交易者在交易前就估计可能的风险和收益。
假设一个交易者买入一份大豆合约，可能有20元的利益和8元的风险损失，且他过去的胜率P=0.45，则盈亏比为：A = 20/8=2.5我们根据胜率再计算收益比：A1= 胜率* 盈亏比—败率= 0.45 * 2.5—0.55 = 0.575则：F = ((2.5+1)*0.45 —1)/2.5=0.575/2.5= 0.23 or 23%2、历史收益法该方法是通过对一系列的历史数据的统计归纳出一个最佳方法。
HPR是指在所选数据期间的收益。
HPR (I) = 1 +f *(－单笔收益/数据段内的最大损失)TWR （terminal wealth relative）：最后收益相关值。
TWR= (HPR1)*(HPR2)*(HPR3)……*（HPRn）,我们将选择TWR最大的F值。
例如：假设在五笔交易中，得到如下的收益情况如下：+0.25，-0.35，+0.40，-0.10，+0.30；根据上述公式计算HPR：假设f= 0.1 , 0.25, 0.35, 0.40, 和0.45，求TWR根据以上结果，当F= 0.40 ，TWR = 1.33697为最大值，则F取0.40。
则在上述的情况下，资金开仓的比例为0.40。
结论方法一较简单，适合普通投资者通过衡量最大亏损承受能力测算固定投入比例；方法二较为常用的凯利公式资金管理法，根据历史数据测算资金比例，但若选取时间段不同所得到的最终结果会有较大差别。
方法三的估计计划风险收益法考虑到了潜在的风险，风险可以根据止损方法估计，但收益值不好衡量主观性较强，较难取得准确地潜在收益风险比；历史收益法较客观，基于历史单笔统计数据衡量最佳资金比例，未来出现的风险收益情况对其结果的影响不会太大，但需跟踪最大单笔亏损值的变动对数据进行调整且计算较复杂，需要通过统计软件实现。
根据现阶段的情况，建议暂时采用方法二进行简单的资金管理，同时可用方法三结合现有各系统的测试情况进行对比，并作进一步探索。
12月27日两年前写的东西，里面概念主要出自《资金数学管理》一书，但实验与数据都是自己做的，可以证明书里的一些观点是不错的。
有兴趣的朋友，可以看看。
资金管理想用交易系统在市场中获利，犹如建立一个强大的国家，国家要扎稳根基（在市场中生存）并向外扩大势力（取得利润），光靠好的军队（好的胜率和盈亏比）是不够的，必须要有一个稳定的政府环境与好的经济基础（风险控制与能承受市场最大波动的资金），而后者往往是成功的关键，却被忽视。
当你的系统能提供良好的买卖信号时，该如何做资金管理呢，请往下看。
交易记录处理要检验交易系统不在资金管理下的纯表现（进场出场上的胜率与盈亏比），不能加入仓位概念在其中，因为即使你的买卖方向信号不与历史数据过度优化匹配，但是你的仓位概念写进程序的时候，测试出来的结果，就已经是表达了：最后测试的总利润，是因为在特定时间，特定仓位，才得到，但是，未来在特定时间，特定仓位，得到未来的利润，可能会和历史数据相差很远，再加上买卖信号本身在历史与未来的误差，我们不会得到可靠的收益结果。
然而，我们可以在研究交易信号本身时去掉仓位概念得到的结果，虽然可以肯定未来与历史会有误差，但是可以降到最小。
解决办法为，测试某品种在系统信号买卖时只交易一单元（1手、一张、100股等等）的交易结果，这里软件里费率写0，然后得到数据后，加上交易成本（佣金，滑点，如果做市商还要考虑点差）的考虑，就得到你所要的交易数据了-单元交易数据。
交易结果随机独立性（这个步骤不是太重要）交易记录应该都是随机独立的，包括盈亏独立性和盈亏大小独立性。
这个在一般交易逻辑上，是可以假设所有交易结果都是独立的。
数学测试也可以做到：1. 盈亏独立性确定输赢序列是否独立。
用z检验、Z=Z = (N*(R-.5)-X)/((X*(X-N))/(N-1))^(1/2)whereN = The total number of trades in the sequence.R = The total number of runs in the sequence.X = 2*W*LW = The total number of winning trades in the sequence.L = The total number of losing trades in the sequenceR从1开始记，这里只记录输赢，而不记录输赢大小，当输赢转换时，R加1，1. You would thus count this sequence as follows:- + + - + - + + - - - +1 2 34 5 6 7 8这里，如果交易次数很大，则可以用vba做个循环程序，来记录R的大小当Z为正，则赢局会产生输局，如果为负，则赢局产生赢局。
当N大于30，则run的binominal 分布，可以视为正态分布，Z值代表的置信区间和正态分布一样。
2. 确定输赢大小是否独立，用相关系数解决。
补充：如果一个输赢序列要为随机独立，则必须是输赢本身和输赢大小都为独立R = (Σa(Xa-X[])*(Ya-Y[]))/((Σa(Xa-X[])^2)^(1/2)*(Σa(Ya-Y[])^2)^(l/2))Average the X's and the Y's (shown as X[] and Y[]).这里X是当前交易记录，Y是上一次交易记录确定交易系统是否能盈利得到单元交易数据后，就要估算系统是否能盈利，因为交易不像赌博，其每笔盈利和亏损是变动的，而且很多事实证明盈亏大小并不是正态分布的（大盈大亏的概率也不小），所以就没有一个数学模型来模拟交易记录了，我们能做的，只能通过现有数据来估计：1. 统计盈利次数NE2. 统计亏损次数NL3. 统计平均盈利AE4. 统计平均亏损AL5. 计算系统算术平均收益=期望收益=AE*NE/N-AL*NL/N,N是总交易次数。
只有正期望收益的系统才能通过资金管理来提升盈利潜力，而负期望收益，不管采取什么措施，都会导致你破产。
6. 因为期望收益是算术平均，如果是正的，还不能证明系统是盈利的，因为，如果都是小赚，中亏，但是一笔大赚，就能把整个系统收益提高不少，所以要查看盈利分布和亏损分布，看看这两者是否比较平均。
再计算下最大亏损和最大盈利分别占总亏损和总盈利的百分比，期望的结果是最大亏损占总亏损比重大，而最大盈利占总盈利比重小，这说明，表现不好，主要是一笔意外巨亏，这种现象不是经常发生的，而表现好，主要是稳定的中等获利带来的，而不是少见的巨大盈利带来的。
系统如果达到这样的要求，那么你在未来稳定获利的可靠性就更大。
例图：当然，如果是以交易为生，不管公司还是个人，交易的年收益必须要大于年度开销，因为公司和个人的成本都应该基本为常数，所以成本率比较好固定，那么只有交易系统年化收益率要大于成本率，才能被考虑使用，不然，忙了一年，虽然系统是赚钱的，但是还没大于成本，那就不好了。
利润最大化因为期望收益是你交易无限次后的收益，但是生命有限，所以这里引入一个概念，就是几何增长平均数（G）、每次交易增长倍数（HPR）、最终总资金是初始资金的倍数(TWR)，他们关系如下：T WR=HPR1*HPR2*HPR3*…….*HPRn n是交易次数G^N=TWR或G=TWR^(1/N)举例：HPR=1.1代表此次交易使总资金增长10%，HPR=0.9代表总资金减少10% TWR=4，最终的总资金是初始资金的4倍。
我们的最终目的，就是使得TWR或G最大化，提到利润，就不得不引入风险这个概念，大多数人都认为风险越大，收益越大，但是风险和收益的关系是非线性的。
我们需要进行一个数学推导来使TWR=TWR(风险)。
如何定义风险呢？一般我们会说，我们到了亏总资金5%的时候，止损出局，这个便是对风险的解释，即每次交易该拿总资金的多少比例来冒险。
我们知道仓位=总资产*风险/(单位合约止损*合约乘数)，比如，买入一直股票，价格为13块，你有5万元，你，止损点位在12.5股票合约乘数=1（股指期货每个点值300元，那么合约乘数=300），如果做错了，你在总资金亏2%的时候，止损离场，那么仓位=50000*2%/[（13-12.5）*1]=2000股，而（13-12.5）*1就是每单元（股）亏损。
我们定义总资产=A，风险=f，单位合约止损=B，合约乘数=K，仓位=H，那么：H=A*f/(B*K)而我们知道：HPR=1+H*T/A，这里定义H为仓位，T为单元交易结果，A为总资金,比如仓位为10股，单元交易结果为+0.2，总资金为10，那么HPR=1+10*0.2/10=1.2此时，根据上述两个公式，我们就可以得到：HPR=1+f*T/(B*K)，为了使利润最大化，我们首先要使HPR最大化，因为T不是常数，这个无法避免，但是数据可得，所以我们必须固定住B*K（B按止损价定的不同而导致每笔交易的B都不同，所以B*K变动），才能去找到一个f—每次交易允许亏损占总资金比例，使得HPR最大。
我们把公式做个变异，我们在交易数据里找到最大的亏损单—即所谓的历史上最大单元亏损，来做为B*K，定义为Biggest Lost=BL，此时单元最大风险也固定了。
那么我们可以想像，历史数据最大T亏损<=BL，即当亏损时，我们资金亏f*BL/BL=f，即每次交易最大本金亏损率，但是有时我们的单元止损点会比历史最大单元亏损（BL）小---交易系统发出出场信号且出场价格比强迫止损价有优势，此时HPR就少亏了点，而且，当T盈利时，HPR不会因为出场价比止损价有优势而变化，所以我们可以定义，以固定的BL 替代变动的BK，得到的利润估计更保守。