海龟投资法则中的两大原则，趋势交易与加码，已经用台指实作探讨过了，本可以结束，想想，还是从资金管理，进一步来补充。
　　资金管理应该包含有四个部分(Bruce Babcock在高级技术分析书中的说法)：适当资金规模，风险控制，多角化（多市场）和多重进场部位。海龟法则都有纳入设计之中，前面我们的实作中，主要只探讨到多重进场部位而已，接下来，先来看看风险控制更深层的意义。
　　风险控制的目的在达到预先设定的目标，也就是资金最大亏损的风险水平，一般听到的方式是，每笔交易不超过1~2%，但为什么？又这样可以有什么保证？显然，这个量化的背后公式，没有浮上台面来，这里，我要公开我几年前的研究，让不小心就亏损过多的交易者，可以参考应用在控制亏损。
　　回来谈目标，每个人的目标不会一样，比如，最大亏损率(1-EP)有人可以是30%，有人只能是10%，有人根本没想过，到底多少才合适呢？在数学上，当然可以有答案，只要看看下面的关系式：
　　100元，亏损多少比例后，需要再赚多少比例来打平？
　　亏10%后，剩90元，需赚10元，也就是10/90 = 11.1%；
　　亏20%后，剩80元，需赚20元，也就是20/80 = 25.0%；
　　亏30%后，剩70元，需赚30元，也就是30/70 = 42.9%；
　　亏40%后，剩60元，需赚40元，也就是40/60 = 66.7%；
　　亏50%后，剩50元，需赚50元，也就是50/50 = 100.0%。
如果，你要设50%的最大亏损，那就要有获利一倍的能力，而且，要保佑这一倍获利要来的比最大亏损早，否则，最多只是打平，最坏可能会很难翻身，运气当然是财富的一个要素，但是，在交易里，不能没有胜算，只靠运气，毕竟，运气在机率上只眷顾极少数的人。
　　就风险来说，控制的越低，当然越好，只是，相对的，报酬也会因此降低，这才是个难题，说难其实不难，问题只是人性的起伏不定，看风险就要低，看报酬又嫌不够，这是个心理问题，最好先找出自己真正的最大风险忍受度是多少？然后，对照自己最大的获利能力是多少？找出一个平衡点来，接下来，就是接受。
　　我不爱谈心理面，因为人性千变万化，没有人可以决定别人要怎样做，定量的部分比较客观，还是继续完成这个数学式吧！
　　假设，最大风险设定了20%，要如何控制呢？首先要找出两个参数：胜率(p)以及风险控管的信心水平(1-RP)，前者是交易系统的能力，后者是统计管理上的严谨度，这两者的目的是要算出连续亏损的最大次数(n)，从统计二项分配可以得到公式:
　　(1-p)^n >= RP
这样，就可以反推出n了，以99%的信心度，胜率30%，最大的n是12次，胜率50%时，最大的n是6次，如果每次交易的亏损控制在2%，这两种情形的最大连亏次数发生，也只会亏损24%与12%．
　　到底要用多少比例来当做单笔交易的亏损额度？还是要看交易者愿意接受最大的风险是多少，有了最大亏损次数n的估计量，可以得到下列公式，来求得单笔的最大风险率(r)：
　　(1-r)^n > EP
　　接下来，我们又在实作的程序中，套上这个ｒ值，反推交易口数，看看结果，这里无法提供程序代码，因为为了在Tradestation上把这部分模块化，得克服许多软件上的不足,程序代码多达数千行，或许，未来有时间时回头检视，有可能简化，届时，再来分享。
　　以下，设定最大亏损率(1-EP)=15%，风险控管信心水平(1-RP) =0.1%：

　　这里也不能直接以报表上的账户报酬率来看，因为，账户的最大持续损失金额，可能从之前的获利就可以支应了，而不需要一开始就准备在保证金账户中，从另外的方法验算，虽然，最大的风险设定值是15%，实际上，却只发生过12%的最大风险，所以，起始账户金额以10000千的15%，也就是1500千就可以了，然后除上净获利9163K，得到611%，才是实际的账户报酬率，这比多重进场的绩效还高，如果，再加上多重进场，那结果就可想而知了。
　　最后一张图是风险控管下的净值曲线图，请自行比较。
　　这个实作，包含了风险控管，也处理了适当的账户规模，前一篇也做过多重进场了，以后，有机会再来验证多市场。