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正文:
在结合自己的风险喜好设定好了 DrawDown 的 X 参数好。我们再来看如何控制实现这个DrawDown X。
单次交易时会存在风险。我们设单次交易风险为 S ，在赌局中，比如21点或者轮盘。概率是确定的，同时Rw 和 Rl 也是确定的。接着的工作就很简单了。我们可以依据 E(r)=P*Rw-(1-P)Rl 得知是否具有优势从而决定投注与否。而且能根据 Kelly 公式计算出最佳投注比率，然后以破产公式加以调节。那么资金的增长应能获得很好的保证。
遗憾的是，在交易的世界里却不是这么简单。Rw和Rl无法控制、结果并不是二元而是多元的，并且 P 更是无法确定。因为过去的历史不足以反映未来的走势。基于历史统计所得上述三个值在将来难免不发生变化。而且现实又总在拷问统计样本的代表性。这使得风险之于交易除却亏损数值，亏损概率也是其中。
趋势可以发展到月亮之上，也可能瞬间就被反转。因此收益总是无从控制。但亏损却可在计划之内，当然概率风险无从保证，但数值风险却可纪律约束。这需要一个统计上客观量度。假如一个系统在历史统计中的最大连续下跌次数为 T。那么将来再次发生这样的连续下跌是非常有可能的。
(1+k) T=(1－X) → k=1－(1－X) 1/T
K就是我们依据风险喜好和系统统计的最大连续下跌次数，所计算出的需要控制的风险额度。得出K的目的在于根据系统表现和风险喜好，不让 DrawDown 过大。这在你交易顺利之时是不愿思考的。
客观的说，K的设定本质上是为了两方面：破产风险的考虑、期望收益的实现；这是在K的设定之后从而控制了最大 DrawDown 的限制。因此，K的计算参考了 DrawDown 值。同时又参考统计数据。由于最坏的事情总是最有可能发生。在计算时甚至可以考虑加大统计所得的 T 值。
一般而言，即使是优秀的系统，得出 K 值也会在 1%~3% 之间。而且3% 已是非常激进的风险水平了。很多人不是白在杠杆作用下明明可以放大资金为什么还要被风险水平约束。这使得在获利时，总的回报总是较少的。这也就是为什么盯着获利来决策总是难以成功的原因。
交易交易风险额度设定这后。由于策略方法的不同以及品种价格的不同，同时还要考虑波动水平的不同，对于不同的交易机会。我们努力控制它们的风险额度是一致的。这里要注意的是大多过于乐观的人总是希望控制收益额度是一致的。这会给交易带来的灾难。
赖端?海特强调：获利总是否无法获知，唯有亏损能够自己把握。K值的设定将我们把目光盯在预防亏损上。Victor?Spersndeo 强调的先生存，再寻求一致性获利是异曲同工的。而看看金融奇才里所有成功的交易者。无不奉为准则的也正是这一条。
可唯其这点如此简单的道理，却没几个人能做到，反而终其一生去寻找圣杯。说白了。少了那么一点赛局知识和概率思维。更重要的是，面对做单时，满脑子都是如何提高回报率了，因此总是过度交易。都说期货风险大、外汇风险大，并不是指这个品种容易破产。而是杠杆作用下回报的诱惑更大。以至于在不执行风险额度控制下的破产概率无限的放大了。
（T=10）
下跌 恢复 DrawDown K
10% 11% 30% 4%
20% 25% 25% 3%
25% 33% 20% 2%
30% 43% 10% 1%
35% 54%
40% 67%
50% 100%
附表：左边表示每次 DrawDown 后恢复所需的上升幅度；右边表示在连续下跌次数为10时，不同的风险喜好所对应的单次风险额度。连续下跌(失败)为１０次时,若每次承担３%的风险,最大回撤式２５%.vdt每次承担的风险可能低于２.５%,但最大回撤是３０%了,因为他的连续下跌次数可能超过２０次了(１１年到１２年３月.vdt１０年是挣到了１００万,但若他的风险偏好更高,可能现在回撤的也差不多,就是一场游戏一场梦).
THE END
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