核心概念

按设置质量缩放风险

为A+设置分配更多风险,为B设置分配更少——将仓位大小与信念水平匹配

风险缩放意味着根据每个设置的质量评级调整仓位大小。不是每笔交易冒相同百分比的风险,而是为高信念设置分配更多,为边缘设置分配更少。典型模型:A+设置 = 1.0%账户风险,A设置 = 0.75%,B设置 = 0.5%。逻辑:A+设置有最高胜率和最佳风险回报比,所以值得最大资金暴露。B设置概率较低、风险回报比较差——仍有正期望值但值得较少暴露。超过100+笔交易,风险缩放产生两个好处:(1) 你的盈利者变得不成比例地大(A+设置赢得更多且仓位更大)。(2) 你的亏损者变得不成比例地小(B设置输得更多且仓位更小)。净效果是更平滑的权益曲线和更浅的回撤。

如何识别

  • A+ = 1.0%风险, A = 0.75%风险, B = 0.5%风险
  • 盈利者变得不成比例地大(高评级设置赢更多且仓位更大)
  • 亏损者变得不成比例地小(低评级设置输更多且仓位更小)
  • 首先需要评级数据集——没有数据,评级就是猜测

如何避免

  • 没有数据集就缩放风险(你需要50+个评级入场)
  • 因为"这个感觉不同"而在B设置上加仓(系统只有遵循才有效)
  • 风险差异太极端(2% vs 0.25%会产生剧烈的权益波动)
  • 在回撤期间改变风险模型(模型在100+笔交易中起效,不是10笔)