投機客生財之道來自他們的資金管理方法，而非神奇的、神秘的系統或煉金術的
秘方。成功的交易會賺錢，成功的交易加上適當的資金管理則會創造龐大的財富。
現在，我們進展到本書最重要，也是我生命中最重要的一章。我會把這部分最有
價值的理論傳遞給你，除此之外，再也沒有更有價值的東西了。這樣說可一點也
不誇張。
我將要解釋的是，我怎樣用2000美元的小額資金賺到超過4萬美元，或是如何用
1萬美元賺到11萬美元、用1萬美元賺到110萬美元，這些可不是想像中的勝利。我
們不是在談星期一早上的橄欖球賽，我們談的是現實的、真正的錢，你可以用來
購買所有奢侈品的真正利潤。
直到你學會採用資金管理方法以前，你不過只是一位微不足道的小小投機客，在
這裏贏錢，在那裏輸錢，但永遠賺不到大錢。商品期貨交易的獲利魔棒對你而言
是可望不可及，你只是在各筆交易之間遊走，只能揀到一點小錢，卻無法積累財
富。
關於資金管理這個方面，最叫人驚訝的是，想要聽取或學習正確方式的人居然那
麼少。當我參加晚宴或雞尾酒會時，話題總免不了要轉到市場上。一般人總是想
要得到明牌，或想要知道為什麼我不需要工作就能夠生活，他們想要知道我的秘
訣，就好像真的有這樣一個秘訣存在似的。
一般大眾或不學無術的投機客總是認為，交易過程中一定存在某個秘訣，在某處
、某地，某個人會擁有一根能夠發出正確市場行動信號的神奇魔棒。
但真理勝過一切。在這個行業的賺錢之道，是先取得在遊戲中的優勢，然後持續
強化這個優勢，再加上不斷地檢查銀行存款，看是否能夠支援每一筆交易。
誰也無法預知未來
大多數有信心敢拿大筆錢去冒險的交易員，往往很有自信地認為他們可以預測未
來，這樣會導致兩個問題：
第一，我們自認為可以從別人已經失敗的交易系統或方法中，挑選出某些仍然可
以致勝的交易更糟糕的是，我們自以為聰明才這麼做，因而在各種交易中累積了
數量不成比例的期貨合約或股票。
第二，正如我們必須持續遵守作戰計畫才能取得成功的原則一樣，必須持續維持
足夠的資金，做為每筆交易的後盾。一旦你認為很確定地發現了某個賺大錢的交
易機會，然後用超過你現有資金的規模去支援更多口的交易合約時，麻煩就會找
上門。
偶爾，你碰巧了，然後大賺一筆，但最後也會在那個龐大的倉位上遭遇虧損。虧
損已經夠糟糕了，但由於你沒有良好的資金管理辦法，所以會變得比較情緒化，
期望能夠出現一次大漲而持有倉位元太久，所以情況不會好轉，只會變得更壞。
讓我們再次用老掉牙的拉斯維加斯做比喻。世界上所有賭場都在每一次賭局中，
限制賭客下注的上限，以控制賭客的損失程度。好的期貨交易員也應該以同樣的
方式來限制資金的損失。你能想像莊家會因為他“覺得”賭客在下一輪一定會賭
輸，而願意接受某位大賭客押上超過賭注最高上限的金額嗎？當然不會，這位莊
家會因為過度冒險，違反資金管理最重要的原則，當場被炒魷魚。
過度交易、過度下注，你付出的代價將遠超過錯誤的市場交易。
適合你的資金管理方法
解決這個問題的方式有很多種，有許多公式可循。但所有優良的資金管理系統都
會有一個共通的信條：賺錢的時候加碼，持有更多倉位、合約或股票；賠錢的時
候則減碼，這才是基金管理這門美好科學的真理。有好幾種方式可以讓這個真理
發揮效益。
我要給你看幾個重要的方式，希望你能因此找到適合你的方法。在這裏如果沒有
提到拉爾夫•威斯的名字，那麼關於這項主題的討論就不能算完整。在1986年，
我碰巧看到了1956年的一篇關於賭二十一點的資金管理公式的論文：《資訊比例
新解》，其中探討了資訊流的概念，現在被期貨交易員稱作“凱利公式”。
我的數學程度，你大概用大拇指和食指加一加就算出來了，但我知道“數學很有
用”，所以我開始用“凱利公式”來做商品期貨交易。這裏用F表示你用來支援
每一筆交易的資本：
F＝[（R+1）×P－1]/R
P＝系統獲利準確率的百分比
R＝交易獲利相對交易虧損的比例
讓我們來看一個65％準確率及贏家為輸家1.3倍的系統範例。以下的數學公式是
以P為0.65及R為1.3做計算：
[(1.3+1)×0.65－1]/1.3
2.3×0.65＝1.495－1＝0.495/1.3＝38％用於交易之資金比率
在本例中，你會用38％的自有資金來支援每一筆交易：假如你的帳戶中有10萬美
元，你就用38000美元除以保證金，計算出合約數量；假如保證金是2000美元，你
就可以交易19份契約。
凱利公式的威力
這則公式讓我的交易成績表現驚人。由於我在極短的時間內，以少許資金獲得暴
利，因而成為名噪一時的傳奇人物。我的方法就是依據“凱利公式”，將帳戶中
的資金乘以某個百分比再除以保證金。這種效果好到讓我在某此競賽中被除名，
因為主辦人認為除了欺詐，否則很難相信會有這樣好的績效。到今天，網路上還有
人指控我有兩個帳戶，一個專門記錄獲利的交易，另一個專門記錄虧損的交易。
他們似乎忘記了，或根本不知道，這樣做除了嚴重違法之外，所有交易員在進場交
易前必須給出一個帳戶，無論是經紀商或我本人，都不會知道哪一筆交易應該記錄
在哪個帳號。
但是你大概會預料到，據我所知，在交易史上從來沒有人能夠達到這種績效。更糟
糕的是，我還不只一次辦到。失敗者會悻悻地說，若非僥倖或運氣好，一定是偷偷
加了某些數位或交易。
我的做法是相當革命性的，就如同任何大革命一樣，必然要流血犧牲。我因為不被
信任而流下的第一滴血，首先是來自全國期貨業協會，然後是商品期貨交易委員會
，他們下令徹查我的帳戶記錄，因為這看起來像是假造的。
CFTC到經紀商辦公室進行地毯式搜索，然後拿走我所有的交易記錄，保留了1年才
還回去。大約在歸還的1年之後，你猜發生了什麼事情，他們又把它要回去！因為
我的績效好得叫人不敢相信。
這全都是因為市場上從來沒聽過有這麼好的績效所致。我利用這套資金管理系統管
理某個帳戶，結果在18個月內從原始的6萬美元增加到將近50萬美元。後來這位元
客戶控告我，因為她的律師說她應該是賺到5400萬美元而不是50萬美元。我的信徒
們只要是賺到錢的，現在都很崇拜我。這場革命是誰也無法控制的。
好棒的故事，不是嗎？
但這套資金管理方法像是雙刃劍。
我卓越的績效吸引了大量的資金要求我進行管理，錢多得不得了，但是接下來卻發
生了下面的故事：與亮麗績效相反的那一面，完全暴露在陽光下。當我運用從前那
種三腳貓技巧，極力嘗試成為一位經理人時（也就是說操作一個資金管理公司），
我的作業系統或方法卻失靈了，眼睜睜地看著資產以同樣驚人的速度連連虧損消耗
殆盡。雖然我曾經迅速地賺到錢，現在卻賠得一樣快。
經紀商和客戶都被嚇得驚惶失措，多數人在資產一路下跌時紛紛撤資，他們沒辦法
接受帳戶餘額波動得這麼厲害。我自己的帳戶在元旦開始時是1萬美元（沒錯，是
10000美元0角0分），隨後即高達210萬美元……接著就和其他所有人一起慘遭修理
……它也困在暴風圈裏，一路狂卷下來，變成70萬美元。
在當時，除了我以外，每個人都跳海逃生了。我可是一位元期貨交易員，就是愛做
雲宵飛車，我還有什麼其他的生活型態可選擇？沒有。所以我留下來等待，1987年
底我的交易帳戶又回到110萬美元了。
真是精彩的一年！
威斯在我身邊目睹了全部的過程，當時我們一起在開發系統及管理基金。遠在我看
到以前，他早已看出來了，他看到“凱利公式”有個致命的錯誤。我簡直是瞎了眼
，還一直用它來進行交易，而威斯這位數學天才，則開始深入研究資金管理，最後
以三本著作而亮麗收場。他的第一本書是《資金管理的數學》，其次是《投資組合
管理的公式》，以及我最愛的《資金管理新論》。這些書都由紐約的約翰威立公司
出版，是任何一位元認真的交易員或基金經理人必讀的書。
威斯注意到“凱利公式”的錯誤。“凱利公式”原本是為了補充電子位元流量所設
計的，後來被引用到賭二十一點上去。麻煩就出在一個簡單的事實上，二十一點並
非商品或交易。在賭二十一點時，你可能會輸的賭本只限所放進去的籌碼，而你可
能會贏的利潤，也只限於賭注籌碼的範圍。
我們投機客的日子可沒那麼輕鬆，輸贏程度是沒得准的。有時候賺翻天，有時卻只
是蠅頭小利，我們輸的型態也一樣：輸贏的規模是隨機的。
威斯一旦瞭解了這一點，就立刻可以解釋我的資產何以會有那麼大的振幅。它們之
所以會發生，就是因為採用了錯誤的公式。在我們即將進入新世紀之際，這看起來
可能只是個基本常識，但當時我們正處於資金管理的革命期，所以就不容易馬上看
出這個問題來。據我所知，我們是在人跡罕至的未知領域追蹤市場、從事交易。當
時我們看出交易績效相當驚人，所以不願意對當下的作業方式做太大的改變。
威斯推導出一個他稱為“最佳的F”概念。它和“凱利公式”很像，不同的是，它適
用交易市場，而且提供你一個帳戶餘額的固定百分比，你可以運用這個比例的資金
來支援交易。讓我們來看看，採用這種方式會出現什麼結果。
在盡頭處壯士斷腕
“ 最佳的F”概念或是帳戶餘額的固定百分比的含義是，一旦開始啟動，你就會越
轉越快。讓我來證明這一點：假設每筆平均的輸贏金額是200美元，你每月交易 10筆
，而每賺1萬美元才會增加一份合約，那麼你要做到50筆交易，或用5個月的時間才
能增加一份新的合約。此後，只需要2.5個月就可以由2份變為3 份。7個星期候就可
以增加到4份；5個星期過後就跳到5份；一個月後到達6份；25天后到7份；再過21天
達到8份合約；再過18天后達到9份；再過 16.5天，你會做到10份合約的買賣。
這樣做的結果，最後免不了會災難臨頭。現在你已經到了樹梢，坐擁著一大堆的合約
。當你輸了一大筆買賣時，樹梢會“啪”的一聲斷裂（以每筆合約平均200美元的3倍
，或600美元乘以10，所以你賠了6000美元），但你還沒輸掉1萬美元，所以又買賣了
10個單位，賠了6000美元。在兩次交易中，你的資產就從最高檔的10萬美元減少了
12000美元。
接著的買賣又賠了，總共連輸了3次。你這次交易了9個單位，乘上200美元平均值，所
以損失1800美元（讓我們算它是2000美元好了）。你現在虧了14000美元。
在同一時期內，有位“比較聰明”的交易員比你減碼的速度要快，他砍掉2份平均損
失5000美元的合約，所以在第一次失利時，他就減到只剩8回合約，只損失2400美元
，並躲掉了另一次6000美元的災難性損失，然後繼續玩下去。
但它顯然回更糟糕……
讓我們來看一種獲利系統。它的獲勝機率是55％，而你會以存款的25％去做買賣，每
次從25000美元開始交易。輸贏上限同樣都是每筆1000美元。
即使你可以賺到1000美元，但是卻有65％出現平倉虧損的機率，這相當只做一份合約
的交易員，僅以20％出現平倉虧損的機率卻輸掉16000美元。
讓我們看看另一個情況，一開始我們在8筆交易中就賺了5筆，數目很大，不是嗎？
看看這個……5筆贏、3筆輸，最後你卻虧了。這怎麼可能呢？嗯，這是兩個原因：其
一就是讓你沖上58000美元，也讓你跌下來的資金管理；再加上，最後一筆交易就像是
市場經常賜給我們的那種交易，一次虧損的金額超過2倍的平均虧損金額。假如維持在
過去的虧損水準，你的帳戶還有26000美元。而在第一次損失就做2倍減碼的聰明交易
員，會在第七筆交易是損失5000美元，而剩下39000美元，然後在第八筆交易二度失利
時損失8000美元，淨值為31000美元。
注意控制虧損
當我們不斷搜尋任何可能馴服市場這只野獸的方法時，我的交易生涯就在投機式的搖
擺振盪中，跌跌撞撞地前進。然而經由這種搜尋，我們獲得一些基本概念，可以用來
計算下一次買賣合約的數量。
其中一個概念，就是把我們的帳戶餘額除以保證金加上這個系統在過去所見過的最大
平倉虧損金額，這樣的做法絕對是最有道理的。你在未來可能遭遇到的虧損也許不會
更大，但也會差不多，所以最後能準備足夠的錢加上保證金做為支撐。事實上，當我
發現一個人需要保證金加上1.5倍最大平倉虧損金額的資金規模才算安全時，我真的嚇
了一跳。
因此，如果保證金是3000美元，系統過去最大的平倉虧損金額為5000美元時，你就需
要10500美元才能夠進行一份合約的交易（3000美元＋5000美元×1.5）。這是個很不錯
的公式，但它還是有些問題。
現在我要展示幾種使用這套方法的資金管理方式。這套方法是我最好的系統之一，所
以它的績效會顯得更好一些。你應該也注意到這套系統產生了一些難以置信的好成績
，好幾百萬美元的利潤。事實上，這套系統不見得在未來也會表現得一樣好。而大部
分的人也不會像這個範例一樣，允許自己買賣超過5000單位的債券，而根據債券價格
的最小變動單位，只要你輸掉1點，就得賠上162500美元！而債券市場在開盤時，或是
在某個早晨，一次下跌10點可是家常便飯，讓我算算看，那就是1625000美元！因此，
別受到利潤的誘惑，只要專心注意扎扎實實的資金管理會讓你有怎樣的績效。
你應該要注意的是，不同的做法會產生哪些績效差異。本系統是針對債券進行交易，
保證金是3000美元。現在我們搭配不同的資金管理策略，讓你看出哪一種做法可能最
適合你。為了取得原始的參數，首先我以最初七年的資料做為樣本測試這套系統，得
出平倉虧損金額、準確率、風險及報酬率等數字，然後在剩餘的時間裏再加上資金管
理系統進行交易。我讓這套交易系統可以買賣高達5000單位的債券，這應該是夠大了。
鐘斯及固定比率交易
我的另一位友人，瑞恩•鐘斯，則對資金管理著了魔。我在一場由我主辦的研討會上認
識了這位元學生，後來我參加了他主辦的資金管理研討會，這是我最愛的主題。鐘斯經
常思考這方面的問題，而且花了好幾千美元研究他稱之為固定比率交易的解決公式。
就像威斯和我一樣，鐘斯想避開隱藏在凱利公式中的地雷。他的解決之道是，避開根
據帳戶餘額Y美元就進行X份合約交易的固定比例方式。
他的理論大部分是因為他不喜歡太快擴充合約的數量。以一個10萬美元的帳戶而言，每
一萬美元買賣一份合約，這表示我們將從10份合約或單位開始交易。讓我們假設平均每
筆交易獲利250美元，意味著我們將賺2500美元（10份合約×250美元），這就需要5筆交
易，才能進一步增加到交易11份合約。如果一切進展順利，而且我們賺到了5萬美元，淨
值達到15萬美元，此時我們可以交易15份合約，把它乘上250美元之後，每次獲利為3750
美元。因此，現在我們只要再進行3次交易之後，就可以再增加1份合約的交易。在獲利
達到20萬美元時，每筆交易就能夠賺進5000美元，所以只需要贏2次，就可以再增加另1
份合約。
鐘斯的做法則是要賺進固定比例的錢，才能崩出新的合約。假如獲利5000美元，才能由1
份合約增加到2份合約，那麼由10單位進展到 11單位，10萬美元的帳戶就要賺5萬美元才
行。固定比例的意思是說，假如平均要15筆交易才能由1份合約增加為2份合約的交易，
那麼就一定要用15筆的交易，才能躍升到更高一級交易，這和威斯用較少的交易次數晉
升到更高一級交易的固定比例的做法不同。
鐘斯加上一個變數（你可依照個人喜好決定這個數值）乘以最大平倉虧損金額來完成這
個公式。他似乎偏好將最大平倉虧損金額乘以2。我們現在就來看看以鐘斯的公式，套用
在同一債券交易系統上的情形。
你會看到，這種方式也一樣會發財，因為它讓你的帳戶餘額呈幾何級數成長，在本例中
，是18107546美元。而如果以另一套公式要達到這樣的成長，就得挪用較大比例的銀行
存款來付清每次的賭資。當然這樣做也可能產生毀滅性的結果，除非你是用比例很低的
存款餘額，但它的報酬率肯定不會讓你的存款增加那麼快。
輪到我的解決方案上場
和威斯及鐘斯的交談中，我逐漸瞭解到，造成資產劇烈振盪的成因並不在系統的準確率
，也不是贏或輸比例或平倉虧損金額，上下振盪的原因來自虧損最大的那筆交易，並且
這個概念十分重要。
在開發系統時，我們很容易創造出一種準確率高達90％、一定會發大財、但最後卻毀滅
掉我們的系統來欺騙自己。聽起來很不可思議，不是嗎？但事實確實如此，以下就是為
什麼會這樣的解釋。準確率高達90％的系統每次交易利潤為1000美元，連續獲利9次就讓
我們光榮地以九連勝遙遙領先。但隨後發生一次虧損 2000美元的交易，讓我們淨利成為
7000美元，這還算不太差。然後我們又贏了9次，在穩居16000美元的獲利水準時，又輸
了一次，可是這次輸得很慘，賠了1萬美元，這是系統所允許的上限，我們重重地摔了下
來，口袋裏只剩下6000美元。
但我們的遊戲規則是在賺錢之後就增加交易的合約份數，所以我們已經增加為2份合約，
也就是說我們因此損失了2萬美元。事實上除了90％的準確率之外，還虧了4000美元。我
先前就告訴過你，資金管理這玩意是很重要的。
把我們剝了層皮的主要原因就是那筆最大的虧損。這是我們要防禦的惡魔，並且要把它
納入資金管理系統當中。
我的做法是，首先決定想要花多少錢來賭一筆交易。為了解釋及示範起見，假設我是個
愛冒險的人，願意用40％的存款來賭一筆交易。
如果我有10萬美元的存款，這表示我會用4萬美元去冒險，而且知道在每份合約上最多能
輸多少，比方說5000美元，我就把4萬美元除以5000美元，發現資金只能買賣8份合約。
問題是我如果連續2次大輸，資金就減少了80％，所以我知道40％是太冒險了，實在太多
了。
一般而言，你會願意拿存款的10％到15％，然後除以系統中的最大平倉虧損金額，或是
除以你願意承擔的最大損失金額，計算出可以交易的合約數量。一個冒險傾向很高的交
易員，可能會把存款的20％押在單筆交易上，但請記住，連續3次大賠之後，就會輸掉
60％的資金。
當你的帳戶餘額增加的時候，買賣更多的合約；當帳戶餘額縮水的時候，就減少交易合
約的數量，這就是我的做法，也是我願意承擔的風險範圍。如果認為這裏的風險比例太
高也沒有關係，可以選用比例較低、較安全的10％，同樣可以賺進數百萬美元。
當一位元只做單份合約交易的交易員能夠賺至251813美元時，鐘斯的方式賺了18107546
美元，這太有意思了。很顯然的，怎麼玩這場遊戲的方式很重要，可以說是非常非常重
要。
因此，我的資金管理公式:(帳戶餘額×風險百分比)/最大損失＝合約或股票的交易數量。
也許還有其他更好及更精緻的方式，但對我們這種平庸，無法深入瞭解數學的平庸的交
易員而言，這已經是我所知道的最好的方式了。它的好處是可依照你本身個性所能接受
的風險報酬率加以修改。假如你是膽小鬼，就用銀行存款的5％；如果自認為是普通人
，就用10到12％；如果喜歡以小搏大，玩杠杆遊戲，就用15％到 18％；而如果你好大
喜功，或根本就是個危險分子，就用超過20％的銀行存款……然後定期上教堂。
我用這方法已經賺進了數百萬美元。我還能告訴你的就是，你剛剛已經接下了通往投機
財富王國的鑰匙。
回到鐘斯及威斯的理論
本章所有的資產運作及資金管理報表，都是出自“頂級經理人”這個了不起的軟體，它
能讓你針對任何一種方法測試資金管理的結果及篩選交易技巧。這套軟體也會教你瞭解
你的系統或方法。舉例來說，它會告訴你在出現X次交易獲利或失敗之後，是否應該增
加合約份數。它也會通知你在一次大贏或大輸之後，要增加或減少合約份數；告訴你假
如你有一套準確率70％的系統，卻都在執行30％的失誤交易時，該怎麼辦等等。這套軟
體絕對可以改善你的系統績效。它是由馬克•松恩開發出來的。
任何公式，即使是固定比率公式，都認為最大的虧損交易才是你的致命殺手。請將我的
系統中所列出的結果與前面提到的鐘斯資金管理系統做出比較。如果你想獲得更接近我
的公司所得出的報酬率，需要動用到的銀行存款比例之高，會讓你在遭遇最大的虧損交
易時（這必定會發生）徹底完蛋。我們必須做的是平衡風險，絕不可以讓自己的風險大
到被一、兩樁極可能預測到的事件就打倒，最大的虧損是可預期的。
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