導語：
很多朋友反映想聽一聽風控的東西，不少的朋友提了不少的建議，但是對風控這一塊想了解的希望是最強烈的。但是，對於風控而言，其實講不講是一件讓人很糾結的事情，因為風控的基礎，是建立在已經至少有成型的交易思想基礎上的，但是就我的觀察，其實很多交易者交易思想並不是那麼成型，甚至還在一個自我懷疑的階段，在這個時候去講風控，對於這部分交易員來講可能會起到適得其反的效果，因為這種不自信，會讓你覺得市場處處有風險，從而擴大了對風險的依賴程度，甚至讓風控完全破壞自己的交易思路，這就不是很好了。
舉個例子，我在辦第二次LIVE課程的時候給大家放過一個內部版的路演文件，裡面有這麼一張圖
大家可以看到，作為風險控制這一塊，我都是放在左側的，而左側這些東西，只是為了抵禦風險，但是市場單單靠抵禦風險，是沒有辦法獲得收益的，還需要有策略，或簡單或複雜，從各個角度制定的策略，以及策略的執行。這也是我若要詳細的講風控系統比較有顧慮的地方，因為本末倒置，最終市場上體現出來的特徵就是對風險的恐懼，那麼就做不好交易了。
所以，在講風控的相關知乎LIVE之前，我先辦了第三場LIVE，那場LIVE的內容其實很簡單，就是講技術分析這個概念。我是想通過對概念的深入講解，讓大家至少理解自身當前用的交易方法的一些目的，以及一些應用的深入情況，從而對交易能夠有更多的思考，這對於大家而言，會有更多的現實意義，同時，在這個基礎上也是能夠讓大家慢慢正視風險的一個前提，只有能夠坦然的面對風險，才能夠很好的處理風險，而這一些的確需要很多的支撐，所以，我希望大家能夠謹慎的對待這一節課，不要因此被誤導。
關於風控的這節知乎LIVE，我同樣定義為基礎課程，不會系統的去講交易系統，那是後面的事情，旨在通過講解和一些實例，讓大家能夠正確理解風險和風險控制的概念以及意義，僅此而已。
很多交易者在做交易的時候，總會去不自覺的憑著感覺去決定某個時段的行情或者風險很大，或者風險很小，考量的方法和方向也是五花八門，但總體，是希望規避風險，以獲得收益。但是我首先要拋出一句結論性的話，對於這個市場而言，只存在於你參與時候風險的大小，而對於絕對的規避風險，是不現實的。
那麼要搞清楚風險的來源，我們首先要知道什麼是風險，對於風險，百度百科裡面是這麼定義的：風險，就是生產目的與勞動成果之間的不確定性，大致有兩層含義：一種定義強調了風險表現為收益不確定性；而另一種定義則強調風險表現為成本或代價的不確定性，若風險表現為收益或者代價的不確定性，說明風險產生的結果可能帶來損失、獲利或是無損失也無獲利，屬於廣義風險，所有人行使所有權的活動，應被視為管理風險，金融風險屬於此類。而有一種風險，界定風險只能夠表現為損失，沒有從奉獻中獲利的可能性，這是比較狹義的定義，這也顯然不符合做交易應該理解的定義類型。
其實，在不同的行業，對於風險有不同的定義，即便在金融的不同部門，對於風險，也有著非常不同的側重，這是由風險容易觸發的點所決定的，也就是風險的來源，對於交易而言，風險的來源是什麼呢？這就是我們首先要搞清楚的問題。
至於為什麼要了解風險的來源，我想先舉一個很簡單的例子，我們假設一個場景，你有一個平板車，要運500斤的不明物質，這500斤物質被布遮著，你不知道里面是什麼，也提前不知道重量。如果這500斤的物質是水銀，你看著體積只有這麼一點兒，心裡自然會認為比較輕鬆。但是這500斤東西如果是曬乾的稻草，你看著滿滿一大車，可能心理就會犯嘀咕了。可能最後兩件事情，最終難度是一樣的，但是這個表象，會讓你的心態完全不同，那麼風險對於你而言到底是什麼，我認為搞清楚會很重要，因為如果心態上有風險，這是額外的。
很多人可能會覺得風險完全來自於自己的交易行為，因為這個行為存在對錯，所以只要選擇進場，那麼就承擔的了風險。但是我們回過頭來想想，假設一個市場，物價是非常恆定的，也就是說無論我們什麼時候再市場上進行買賣，價格都是一樣的，那麼，我們的交易行為還會帶來風險嗎？舉個例子，假設你要買可樂，今天和明天價格不會變化太多，所以你不會囤積可樂，但是，日本大地震那會兒說核電站洩漏，我國反而部分城市因為一些謠言鬧起了鹽荒，雖然這是一個荒唐的鬧劇，因為我國很多鹽都不是海鹽，但就是有人囤鹽，估計有人那時候囤的鹽現在還沒吃完。這是一個方面；另一個方面，你不參與，只是代表著你沒有承擔風險，但是市場上還會有其他的參與者，他們的交易行為還是存在的。所以說，交易行為，是一個人的主動行為，但是交易行為發生的目的，是為了帶來收益，而不是承擔風險，風險是被交易行為被動帶來的。所以，交易行為，可能會給你帶來風險，但不是風險的源頭。
從這兩個方面，我們可以看到，如果只考慮市場而言，風險的來源在於市場的價格波動。我們在這個市場上承擔風險，並且獲得合理的收益，是建立在市場的不確定性的基礎上的，我們承擔風險和獲得收益的源頭，都在於這個市場上價格的波動，那麼不確定的，是市場價格運行的方向，可以向於我們有利的方向運動，也可以向於我們不利的方向運動。所以，在這個市場上面，你如果能夠完全知悉波動的方向，那麼市場對於你而言就是無風險的，如果不能夠，那麼市場對你而言就是有風險的。對於我而言，我認為市場是有風險的，是因為我無法判定每一個時刻市場波動的方向。至於我認為風險和收益是成正比有的時候是成嚴格的正比，是因為我無條件承認行情的不確定性，所以風險和收益就沒有過多的偏向，那麼心態上就能夠接受一切或好或不好的結果。
但是對於一些能夠大概率能夠預測市場波動方向的人來說，風險和收益是不對等的，會向收益的方向去偏移。對於系統比較固定的交易者，其實也是在追求這個，但不是靠自己的判斷，而是靠系統，系統可以抓住市場裡面某些規律。而且對於此，我們並不能以恆定的眼光去看問題，因為有參考之後，事實上，每時每刻所面對的風險和收益的偏移程度都是不同的，不是恆定的，這也是為什麼有些交易者在這個過程當中心態很容易出現問題的原因，還是站在一個恆定的思維在思考問題，所以，往往對於持倉過程，我們會有一個容忍度，容忍一定範圍的變化，可能在覆盤的時候，大家看的是結果，直接看結果，這個時候是沒有心態波動的，但是假如一個持倉過程，就不是這麼回事兒了。
有一些投資者會有一個觀點，他們看期貨投資者都跟看怪物一樣，認為股票的風險小，期貨的風險大，一問他為什麼，會告訴你期貨待槓桿，是投機倒把，所以風險大。真有投資者對我這麼說，我當時就很想笑，一個在股市做投機長期被套美其名曰是看好這個公司長期價值的人，居然鄙視做期貨投機的人？真是讓人不可理解。但是的確會有不少的投資者會認為期貨的風險大。這是一個對風險認識很典型的誤區。
既然風險的來源是價格的波動，那麼風險的大小隻應該和價格的波動的大小有關。即便我們橫向的比較，應該是比較市場中上市標的波動的大小才對，那麼為什麼會產生這個觀點呢？其實這個真不在市場，還是在個人的認知上。因為最終，槓桿的利用程度是你自己做選擇的，沒有人逼你滿倉幹。
既然說到了槓桿，我認為有必要深入的剖析一下槓桿，因為上述觀點會直接把風險的源頭對準保證金大小上面。什麼是保證金呢？簡單來講，你交易期貨品種，不用付出所有的價值對應的成本，而是付一定比例的保證金，因此，你用相同的錢，可以交易數倍價值的標的。讓很多人去評價槓桿，估計很多人會脫口而出資金利用率，以小博大賺錢快等等，一說期貨本身是證監會監管的，是國家允許你以小博大的。反正什麼話都能夠說出來。
但是期貨設計保證金制度的初衷，絕對不是讓你做投機用的，而是方便產業上進行套期保值。比如原材料廠商可以通過期貨市場鎖定原材料價格，賣空相當的期貨標準合約；又或者下游廠商要鎖定原材料購買成本，在某一個價格買多相當的期貨標準合約，以此實現對價格的鎖定。但是，如果沒有保證金制度，相當於要鎖定這個，你要付出實打實的現金流，這個對現金流的要求高了，那麼只收一個保證金，就能夠減少這些企業的現金流成本，以方便套期保值操作的實現。套期保值，其實是幫助企業鎖定風險，那麼風險不會憑空消失，到哪裡去了呢？被投機者承擔了。保證金是這麼個事兒。所以，絕對不是誰照顧你投機，以小博大專門為你設計了這麼個制度。那麼，用1，除以保證金比例，就得到了這個標的的槓桿，槓桿不是資金的使用程度，而是資金最大的使用程度。
我之所以強調是資金最大的使用程度，是因為沒人逼你滿倉。前期有一個概念挺火的，叫做資金槓桿。資金槓桿等於倉位乘以標的的槓桿。比如說你交易螺紋鋼，假設螺紋鋼的保證金是20%，那麼槓桿就是5，假設你的倉位是10%，那麼用槓桿乘以倉位，就是5乘以10%=0.5。只要這個值在1以下，事實上你沒有用到槓桿給你帶來的額外的資金使用率，只有當這個值超過1的時候，你才用到了槓桿給你帶來的資金使用的效率。和股票唯一的區別，在於加入了保證金機制。
在講知乎LIVE的相關章節的時候，我曾經放出過一個計算資金槓桿的工具，一個excel表格：
這個表裡面，所有藍色的地方都是公式，不好做任何改動的，白色部分是自己要手填的。首先，先把資金量填好，然後，再填入底下的品種，手數，價位，就可以把後面佔用的保證金，倉位和資金槓桿倍數都自己算出來。當然，表格裡面，有一個附表，就是碼錶是要自己調整的，主要是調整裡面對應的品種單位和保證金，當然，品種單位沒有什麼需要改的，關鍵是保證金，每個賬戶可能是不一樣的。
從這個表格裡面現有的數據可以看到，當前的總倉位是27.98%，而資金槓桿是3.882.什麼意思呢？意思就是你當時所持倉的合約總價值，是你總資金的3.882倍。作為期貨交易而言，風險和收益是相對的，那麼你既然持有了這個高倍數的資金槓桿，那麼就意味著承受的資金單位波動會增大，所以你承擔的風險自然就高了。作為股票而言，資金槓桿最高就是1，當然，你要自己參與什麼形式的配資，那麼就另外算了。資金槓桿對於商品而言，都會有一個上限，只要在這個上限之內，每個交易者都是可以自由選擇所承擔的風險大小的，這個由倉位最終體現出來的資金槓桿大小而決定，但單位風險的大小，確是有波動率來決定。
所以，對於資金使用率而言，並不是一個值得吹噓的概念，你投資一個標的，絕對不是奔著資金使用率去的。資金使用率，只是你自由使用資金的一個最大空間，但是最終你用多少空間，是由你自己決定的。所以，槓桿之於風險而言，其相當於一個乘數的關係，一個對風險和收益同時放大的乘數。投資股票，因為沒有保證金，所以這個乘數至多為1，而期貨擁有更大的乘數，僅此而已。
對於此，我們還需要注意一個概念，就是倉位，對於倉位，在股票上，如果不算標的的波動率，那麼對應的倉位越大，潛在的收益和風險越大，對於每隻股票大概都是如此。但是對於期貨而言，我們還需要注意一個問題，就是不同的品種，保證金比例是不相同的，也就是面對的槓桿就是不相同的，所以，相同的倉位，並不意味著最終資金槓桿是一樣的。這是要特別注意的一個問題。所以，對於期貨而言，你對於特定所承擔的風險不是單單看商品這麼簡單，還要看這個倉位對應的保證金的大小。
那個附件裡面還有一張表格
就是開倉手數及波動率對照工具。大家可以用這個表格看看對於1%的倉位，價格每波動1%的資金波動率。這個表格和前面表格的設置一樣，在白色部分填好數字之後，藍色部分會進行自動的計算。當然，這個可能會受到資金量的限制，而有一些不準確，所以大家自己要調整數字。我們可以看到，大多數品種都是有一定差別的。我們可以看到，這個表裡面，比如像橡膠，鋁等品種，1%的倉位，價格每波動1%，資金的波動連0.1%都不到，但是如豆粕，白糖等品種，卻超過了0.15%，所以，差別還是比較大的。當然，這些單位波動大，只能說對應的前面乘數的單位比較大，但最終，還是要看品種的波動大不大。如果對應的品種波動小，那麼最終風險也是有限的。
下面，我們來對風險、槓桿，倉位做一個總結。首先，對於交易而言，從市場的角度出發，風險的源頭來源於波動，同時，收益的源頭也來源於波動。對於投資者而言，可以選擇承擔市場風險，或者不承擔市場風險，甚至可以選擇承擔什麼樣的市場風險。這些取決於投資者的投資行為。作為資金使用率而言，應該抱有一個比較中性的角度去理解，不是說越大越好，而是代表了你對於資金的適用範圍，從而擴大了能夠承擔風險且擴大收益的範圍。對於此，槓桿相當於一個乘數，槓桿越大，範圍越大。同時，倉位相當於您對這個乘數的選擇。所以，波動率是市場的，這個不能通過你的個人意志為轉移，槓桿是交易所和期貨公司規定的，這個你不能動，但是最終，這個資金的適用範圍是你根據倉位來選擇的。這三個概念大概是這麼個關係，我認為大家對此理解到這麼一個程度就夠了。
風險的研究角度和對待風險的態度
不同的投資者，對於風險的態度是不相同的，有一些投資者會非常想搞清楚風險是怎麼來的，並且要知道怎麼應對。有一些投資者，只是想要應對風險。訴求是不相同的。
對於一個商品標的包括操作而言，如果要對風險進行相對的分類，首先我們可以分為兩個大類，有形風險因素和無形風險因素。有形風險因素是看得見摸得著的實質的風險因素，而無形風險因素這裡重點是指心理因素。
對於有型風險因素而言，無論其因素是什麼樣子的，我們首先要知道，這些因素的彙總，會總體體現在交易行為上，即交易的價格，成交量和持倉興趣。如果把市場當做一個總體，每個人做單的因素是不同的，分析方法也不相同，且我們會處在一個相對活躍的市場，所以，在每時每刻交易行為的彙總都是複雜的。那麼首先我們要走出一個誤區，這個市場最終的綜合因素的構成，不取決於這個市場參與的每個人的觀點的綜合，而是取決於參與資金的綜合。
舉一個例子，如果這個市場有一萬零一個人，前面一萬個人，每個人在市場裡面投入一萬元的資金，最後一個人在這個市場裡面投入一億元資金。那麼，這個影響市場價格的綜合因素，很大程度上就取決於最後這個人。您要知道，前面一萬個人會有一萬個觀點，他們不會齊心協力，但是後面一億元，相當於市場上50%的資金都存在於一個人手裡，這些資金能夠體現出較為統一的邏輯和觀點，那麼，這個邏輯和觀點就會成為這個市場裡面比較統一的因素。這個道理，在股票市場或者期貨市場都是相似的。很多人可能奇怪為什麼我不說外匯市場，原因很簡單，我國還是一個外匯管制的國家，首先你要交易外匯那麼你要先有合法的外匯途徑，國內很多外匯交易完全處在法律的灰色地帶，我不想打這個擦邊球。
那麼這裡，就有一個概念需要注意了，就是資金的集中度，往往，一塊資金越集中，那麼資金的觀點就會越明顯，資金越分散，那麼這種因素的體現就會越分散。如果在股票市場，那麼就取決於股票持有的集中度，期貨市場，往往就體現在持倉的集中度上面。當然，這個集中度後面還有多少的空餘資金能夠支持，我們不知道，但是這個集中度能夠發揮相當的作用。下面我們來舉幾個期貨市場上面的例子先。
我選擇了國內上市的期貨品種裡面的六個，分別為錳硅，螺紋鋼，蘋果，玻璃，豆油，黃金。然後統計了這些品種2018年3月份所有交易日主力合約的每日成交量和交易日結束後當日的持倉量。最後，用成交量除以持倉量並算出了一個平均值。如右邊的數據所示，就是這六個品種的比值：錳硅是1.22，螺紋鋼是1.52，蘋果是11.73，玻璃是0.81，豆油是0.55，黃金是0.41.
這個值其實代表的意思非常簡單，也非常單純，就是成交量和持倉量的比值。但是一般我會從兩個角度看這個數據，第一個是持倉量的基數。比如螺紋鋼，換約階段不考慮，常年持倉量在200萬手以上，而錳硅雖然比值和螺紋鋼差不多，但是持倉量只有十幾萬手。常年維持一個較大的資金量，背後是要很多資金做支撐的，我比較願意相信螺紋鋼產業資金的支撐至少比錳硅要龐大。所以對於螺紋鋼而言，往往會是一個又活躍，有保持相對理性的品種，而相對於錳硅而言，錳硅的投機成分可能就要比螺紋鋼要大。至於裡面的蘋果就不用多介紹什麼了，看這個比值就能夠清楚。當然，蘋果作為農產品有不易儲存的特點，但是這個比值仍然比較誇張，所以我情願相信這個品種有比較重的投機性。而如果看玻璃，豆油，黃金，在持倉量較大的情況之下，成交量是比較相對的，以此，我們可以大概預判一下這些品種的一些性質。當然，這是相對的，結合波動率，我們能夠看出更多的東西。
如圖所示，如果對於一個品種，我們觀察成交量，持倉量和資金量三個因素來看，成交量越大，自然品種的活躍性越大，持倉量越大，自然品種的穩定性就越強，品種的盤子越小，偶然性就會越多。當然，持倉量和穩定性的關係是建立在一種線性關係上才能這麼說的，但是很多時候市場往往並不表現出這麼樣一種關係。因為如果大多數持倉的集中度如果非常高，那麼可能體現出來的特徵是穩定的時候非常穩定，但是這些集中度較高的倉位動起來，就會非常的不穩定。所以，持倉的集中度也是一個需要觀測的指標，對於此，大家可以看每日盤後的持倉排名的變化，從裡面可以找到一些規律。如果要舉實例，就是大概幾年前的甲醇逼倉事件，以及2010年PTA上面的那些事兒（圖6）大家看圖吧，就不詳細講了。資金量的盤子越小，偶然性越大，這個我想不用過多解釋，去看看偶爾不活躍合約上的釣魚單大家就清楚了。有的時候即便在主力合約上，也會出現釣魚單，
至於對持倉集中度的觀察，持倉排名的變化往往也並不能說明問題，因為沒有哪個資金量特別大的會傻到跑到一家期貨公司去開戶。一個比較直觀的觀察就是看波動特性，若一個品種，平時都表現得比較活躍，但是偶爾體現出特別厲害的抽風，那麼這個品種持倉的集中度大的概率就會比較高，比如現在的PTA和玻璃。
對於期貨市場而言，特別是商品期貨，基本面對商品的主導作用還是比較明顯的。究其原因，就是市場裡面會有較多的套期保值的客戶和產業裡面的其他客戶。這些客戶因為身在產業，對基本面的瞭解程度都比較高，所以通過基本面對價格的判斷比較趨同，然後根據產業裡面自己所處的位置，根據信息採取相應的操作，鎖定風險，就能夠推著價格向基本面的方向去運動。當然，這幾年基本面對價格的影響要比前幾年緊密得多，因為套期保值受到的認可程度較前幾年要深入的多，同時，產業客戶參與期貨交易的資金也多了起來。
聽了這些分析我只是希望大家瞭解一點，其實很多品種的走勢和基本面的緊密程度是不太一樣的，會根據投機性的不同，有一定的變化，另外，期貨仍然容易產生一些逼倉等集中度很高的動作，所以，在一味注意基本面因素的時候，我們要注意這一點。
同樣，這也體現出了技術分析和基本面分析思路的不同，技術分析我只觀察市場行為，及價格，成交量和持倉興趣這些表現出來的數據。而基本面則會去追求其後面的原因，即因素。這是思路的不同。同樣，這也決定了兩者對風險的重視程度不一樣。雖然波動率是能夠衡量單位風險的，但是由於基本面分析觀測的級數比較大，所以會有一定的基本單位限制，但是作為技術分析，因為方法會很不相同，所以這種限制反而會更少，同時，單位波動也會更加的受到重視。更多的觀察點會集中在圖標上，而非產生這一系列變化的因素上。但是萬變不離其中，都要對波動進行研究，只是角度和目的會不甚相同。
那麼我們應該以什麼樣子的態度去面對風險呢？恐懼和貪婪是人性，我們都是正常人，不是說你做交易久了你就不是人了，就能夠完全機械了，不現實，這不是你多麼牛逼，是你泯滅人性，至少我是做不到的，因為我只是一個正常人。我能夠做到的只是端正我面對風險的態度，讓我對風險的感受更好一些，更坦然一些，從而讓風險更加可控一些。所以，對風險的第一個態度，是要養成一個觀點：不要去規避風險，而是要選擇風險。因為盈利和風險是綁在一塊的，你要參與這個市場，你就無法完全消除風險，而是決定什麼風險是你要承擔的，什麼風險是你不要承擔的，目的性要強，交易系統，策略其實最終也是叢這麼一個事情。我要做的是我知道我為什麼贏錢，為什麼虧錢，而不是一輪操作之後我都不知道我自己在幹什麼。只有當你知道你在幹什麼，你才能夠坦然的面對風險，因為這些風險是你一定需要去面對的，這個時候你才會坦然。
很多人講，我用程序化運作，不久可以規避這個問題嗎？我認為這樣想的人太天真了，程序化運作，難道運作的不是真的資金？你的心態變化，扭曲，最終是來自於資金的波動。前面公眾號上面有一個朋友說自己寫了一套程序跑得非常好，最大回撤30%，但是收益非常可觀，準備上實盤。我就問了他一個問題，這回撤的30%你有沒有辦法選擇在什麼時候回撤？這是無法選擇的，那麼，你就思考一個問題，如果這30%的回撤就是在你剛開始上的時候，就出現了，你該怎麼辦？你能夠堅持嗎？這個時候能夠支撐你的，還是對策略對原理的信心，信心來源於對這些東西的熟悉，如果到時候這些得不到支撐，我覺得不說撐到30%回撤，15%回撤估計就停下來了。更不用說策略上線到能夠正常運作本身就需要一個過程，這個裡面還暗含著成本。就像我經常給人舉的鍊鋼的例子，一般鋼廠，鍊鋼爐是不停的，因為一旦停下來，你要在能夠讓這爐子運作到能夠鍊鋼的狀態，是需要成本的。一個策略也是這樣，上線，到正常運作，也是需要一個過程和成本的。
這個我是感同身受的。原來所在的公司，我前面提到過，會干預交易，也會甩鍋。後面沒有辦法，想著去變成程序上程序化吧。但是這個現象並沒有因為上程序化而好轉。程序化開始虧錢的時候，就想著減倉，停，開始賺錢了，就開始想著把減掉的倉位都加回來，如此循環往復，和市場節奏老是反的。主觀交易上的被幹預的問題，在程序化上並沒有得到結果，反而更麻煩，因為程序化比主觀交易更加不好控制。問題在哪裡呢？問題在於你主觀上解決不了的問題，程序化照樣解決不了。不至於執行力，而在於根本的心態和信心。
所以，這個問題還是前面我說的，這就是對待風險的問題。前提是對該認識清楚的問題要認識清楚，這樣才能夠有一個比較正確的認識風險的態度。這反而是最重要的。要清楚，我們是有目的有選擇的承擔風險，這樣，風險的承擔和我們要用的策略，在認知上，基本就能夠保持比較統一了。
那麼對於內部風險因素，這裡一般指的是心理因素，當然，如果你以別的形式運作別人的資金，那麼就還存在道德因素。
那麼為什麼心態問題產生的風險為什麼在這裡才說呢？因為前面不說對市場風險的認知，您可能對於市場風險是不熟悉的，您不知道交易在幹什麼，不能透徹的瞭解風險和收益的本質，那麼，碰到問題本身就會惴惴不安，這種情況之下如果心態還能好，我只能說您神經大條了，這種情況之下，心態不好才是常態。說到這裡讓我想起了當時在香港跟著師父學本事的時候。那個時候成天抱怨沒有資金做，都是小資金，突然有一天，師父沒有徵兆的給了我一個百萬美金級別的賬戶，我卻感不到絲毫的興奮，反而讓我多少天沒有睡好覺，為什麼，當時根本不知道怎麼管理，心裡就不安，這天然的心態就不好了。
那麼在針對自己的情況，弄清楚了這些問題之後，其實還會有心態上的問題。您要知道，人心理上對於不確定性的抗拒是與生俱來的，誰都希望一下單就順著自己的思路走，但卻事與願違。我雖然無條件承認市場的不確定性，但是有的時候也會產生這種抗拒感，所以我做交易計劃，嚴格執行交易計劃，並且最終通過嚴格的執行，來抵消這種抗拒。但是你要知道，有的時候這種抗拒是無法抵消的。記得我在知乎上辦的第一場LIVE裡面說過這個問題，您要做一種什麼樣的交易，那麼首先要了解自己適合什麼樣的交易模式並且選擇適合自己的交易模式，不要把自己想成是石頭裡面蹦出來的，最終，交易是要落實到行動的，即便你心如明鏡似的認知了風險的所在，但是不和自己能夠體現出來的心理狀態，就是不對的。
另外，還有一種情況，我管它叫臨界狀態，這裡我指的是心理上的臨界狀態。其實，人心理上的臨界狀態是很奇妙的一個東西。比如投資者和我合作，一般來講會規定一個風控線，也只能僅此而已了，因為很多東西根據雙方認知的差距是沒有細化的。但這類合作並不是說每一次真的到風控線了才出問題，可能有的時候離風控線比較遠，但是投資者心態已經繃不住了哭著喊著要終止合作。這些事情其實是可以理解的，因為一個風控線只代表一個整體的，但是這個過程卻是非常折磨人的。人的心態也不是一個恆定的，就會有時候好，有的時候差，這才是正常的。
所以，之所以風控是必要的，如果不從策略方面考慮，只從心態方面考慮，就是幫助我們取確定這一些臨界狀態，讓整體在一個可控的範圍裡面運行。好了，這一部分就先講到這裡。
風險的簡單測度：
前面講過了，風險其實是來源於標的價格的波動，那麼這個風險到底有多大呢？這就需要測度了。首先，既然要測度，我們就首先要搞清楚自己測度風險的目的。通常來講，測度風險，通常會有三個目的：第一個，讓自己安心，第二個，對策略進行更細化的匹配，第三個，對既定策略制定符合市場波動特徵的風險控制系統。
對於讓自己安心，其實並不需要多麼精準的測度，不需要展開到數據層面，一方面，費時費力，另一方面，其實用不上。通常，在覆盤的時候找到一些比較極端的情況，想好這些情況的應對措施就可以了。讓自己安心，其實就是讓策略在出現行情異常的時候有一個應對方式，這個應對方式不需要尋求最科學的解釋，只需要是一個應對方式即可，所以只是需要一個很模糊的測度即可。
對於策略更細化的匹配，那麼就是讓策略至少要能夠適應品種的波動，讓策略能夠承受對應標的所應該能夠承受的基本風險的情況下儘可能的體現策略邏輯。這就需要至少對品種整體的特徵和一些比較極端的突出特徵進行體現了。那麼對於風險控制系統，是針對整體策略而言的，對於這一部分，總體上，需要結合策略，從多個維度去衡量風險，那麼對多個維度的凸顯，可能要用到不同的波動特徵，這不但要求投資者對於策略的邏輯要能夠知根知底，同時，要求投資者有技巧能夠凸顯這些特徵。
測量波動，我們首先要搞清楚兩個概念，測量的精度，測量的時間範圍，測量數據的動態更新。測量的精度，指的是獲取測量數據的時間間隔，測量的時間範圍，是指起始時間到終止時間的時間跨度，測量數據的動態更新，指的是我們在什麼情況下需要更新或者重新審視數據。因為交易是強調實用性的，所以對於測量的精度和測量的時間範圍我們需要做到的是實用就好，而不是越精細越好，時間跨度越長越好。
一般而言，測量的精度是多少主要要看以下幾個方面的內容：你所觀測的價格表現形式；策略的時間跨度；對風控條件的精度要求。
價格的表現形式，指的是你看K線圖，分時圖，還是某些其他類型的圖表。一般來看，K線圖是有特定週期的，那麼一般情況下，看一個特定的週期，那麼這個週期的波動往往是更加有意義的，所以，會選擇和K先觀測週期相同的時間週期來測定，因為這個週期上的波動率對於觀測和策略來講意義是最大的。對於分時圖而言，需要從兩方面看，一方面，如果一個交易者，觀察的就是這個實時細節，那麼，一般而言，週期精度要到一分鐘，因為分時圖其實就是一分鐘的收盤價線、如果只是習慣觀察分時圖，但精度要求可能並沒有那麼高，就要看策略具體對精度的要求到了什麼樣的程度。
策略的時間寬度和測量的精度有一定的正比關係，但並不是絕對的正比關係。因為這取決於風險界定上的具體要求，是時間，空間或者時間空間並用。時間上，我們可以有相對嚴格的定義，因為是按照相對時間來的，空間上，則不一定，因為空間上產生一個空間波動的時間範圍是很不確定的，這本身就需要額外的統計工作，或者反向思維，看單位時間達到這個空間的一個概率。一般而言，整體較短的策略對時間精度的要求會越來越嚴格，而整體較長的策略對這一塊的要求反而會放鬆很多。因為越短的策略，往往對數據精度要求越高，一有風吹草動，就要想著去防患於未然，因為短期策略承受的風險和收益往往都是非常有限的，而較長的策略，操作空間往往會更大，這樣，要求反而就更加放鬆了。
舉一個例子，如果一個策略是做超短線的，以一分鐘K線就在一些指標的臨界點做同向支撐，產生利潤或者跟隨同向指標界定盈利出場，那麼其止損點可能就只能設置幾跳。這個幾跳的範圍，會大於1分鐘K線的平均波動範圍，但是不會以很極端的一分鐘樣本作為衡量標準，因為一方面本身就是超短線策略，控制成本很重要，紀律性很重要，寧可錯殺不好放過；另一方面超短線錯過一個機會後面機會會很多，錯過機會的成本有限。所以，只要波動率兜得住正常範圍，再稍微增加一點點，一般就能夠解決問題。
對於觀測其稍微長一點的，比如15分鐘K線為時間單位的，如果這個投資者以兩根K線為風險界定標準，那麼可能其數據密度可以變為30分鐘去一個數據，或者以15分鐘取一個數據，但是以兩個數據為一個測量單位。前者來講，比較寬泛，後者則比較實用，因為數據還是每15分鐘為一個節點，但是卻統計了30分鐘的波動。
當然，根據策略選取時間的規律可能並不一定準確。比如有的策略是以1小時為觀測週期的，但是隨著觀測週期的延長，那麼在單位時間內爆發極端行情的可能會增大，那麼可能就會存在反應過於遲鈍的現象，如果策略會被這個所累，那麼可能也會縮短觀測週期，或者減少容忍範圍。這就要求從風控的精度要求說起。
有一些策略會對風控的精度要求非常高，一般這種策略的界定在一個核心點上：不願意付出太多風控成本。這樣的策略在正常情況之下一般有兩類，一類就是前面說的類似於超短線策略上，因為沒有必要；另一類是一定比例的容忍度很高的長線策略上，因為容忍度本身就不小，所以額外的風險空間事實上是沒有太多必要的。那麼有沒有必要，就必須具體策略具體分析，通常情況下，這要看策略的容忍度和風險控制的衝突程度，在兩者比較接近的情況之下，便會容易出現這個問題。
市場上計算波動距離的方法有很多，一般而言，有以下的三種模式：第一種比較簡單，當根K線的最高價減最低價（H-L）；第二種也是在一根K線之內解決問題，即取兩個值：最高價減開盤價，開盤價減最低價，然後取最大值MAX（H-O,O-L）；第三種是要跨越K線的，先取三個值：當根K線的最高價減最低價，當根K線的最高價減前一根K線的收盤價，前一根K線的收盤價減當根K線的最低價，然後取這三個值的最大值。這種方法就是我們常用的TR這個指標，如果加上移動平均，就是ATR這個指標。
至於這三種計算模式哪一種最好，我認為是沒有定數的，第一種而言，相當於算出來的是一根K線的極限波動，往往取值是最大的，這對於一根K線的波動而言是合適的，比較適合不加方向性的判斷風險，適合於單純認為風險較大就會觸發風險規則的策略；但是，一般而言，對於這些風險事件，波動往往出現時，往一個方向波動是對策略有利的，而另一個方向的波動則是不利的，所以，我們僅僅需要一個方向的波動，如果我們無法確認哪邊有利的情況下，那麼就取最大的，這就是第二種情況，這種情況更加適合於短線的交易。第三種情況，則更多的考慮了跳空因素在裡面，更加適合週期較長的交易。
一般得到了這個值之後，我們直接除以收盤價，取百分比數，這樣就得到了波動率。可能有人要問，為什麼是收盤價不是開盤價？其實，這只是一個基準而已，具體去什麼值，按照一個基準，其實只要作為分母的數字差別不是太大，影響都不是很大。前期的概念就是這麼多，乾脆這樣吧，我們先求出一個品種的波動率，然後我們再來解釋後面的概念。我們就以更多人熟悉的螺紋鋼來舉例子，我取15分鐘K線為例，取1805合約整個2018年3月份的數據。很多人可能同樣會問為什麼取三月份的，3月份行情波動整個比較大嘛。
可能有人會問我，怎麼在軟件裡面抓取數據啊？我一般用的是博易大師，換到K先圖上，然後快捷鍵F1，調出報價列表，然後用外部軟件抓取數據，我比較習慣的外部軟件是hypersnap，可以直接滾動抓取窗口裡面的數據，然後複製到excel表格當中，使用起來會比較方便。
這個數據表格左邊六列數據，分別是數據發生的時間點，以及開盤價，最高價，最低價，和收盤價數據。從H列到N列，分別是按照前面三種方法算出來的波動值和波動率，其中K列是波動值1和波動值2的差值，即第一種方法和第二種方法計算出來的差值。然後，左邊有三個圖，分別為波動值1的折線圖，波動值2的折線圖，以及兩個圖形的比較。
通過圖3，我們可以發現，波動值1的值通常都會大於波動值2的值。究其原因，就是前面所說的，波動值1是根據當根K先的最高價減最低價算出來的，波動值2只算了其中一段的距離，或者是開盤價到最高價的距離，或者是開盤價到最低價的距離，這個值，自然要比波動值1要小。圖三中，底下綠色的面積圖，就是這兩個值的一個差額。
這麼一對比，我們就能夠很直觀的看出兩種統計方法的差別還是比較大的。據統計，波動值1的平均值要比波動值2高出23.5%。通過這個比較，我想大家可以更加直觀的看出來不同方法帶來的意義。波動值1主要側重於最大波動的統計，就是把賬戶的最大波動視作一個整體的風險；波動值2則不然，從開盤價開始，將不同的兩個方向分開，分別進行統計，那麼最大的值，就是潛在的最大波動風險。這對於短線交易而言，是更具備實戰意義的一種統計方式。而對於觀測時間比較長的，則更傾向於用前者，因為我們要知道，在一個單位時間裡面，時間越長，波動越複雜。這種波動不是一味單向的，到達最大值和最小值的順序可能不同，往復可能不同，所以單邊就越可能涵蓋不了真實的單邊波動。
那麼，單就波動而言，這個波動值有什麼波動規律呢？我們以波動值的第三種算法舉例吧。我們看到第二個表格：波動率的平均值研究。我們先看我們肉眼能夠看到的，我們先看到這個表格裡面的圖1，是波動值3的折線圖，橫座標的間隔是20，我們只看圖，能不能說絕大多數波動都在20個點以下？很多人可能會猶豫，因為我們可以看到不少的只回到20以上，那麼如果說絕大多數波動都在40個點以下呢？我想，大家應該能夠同意這個觀點了，因為的確沒有多少個點位過40.所以，我說如果我們只觀測一根K線的異常波動，那麼我們以40個點作為止損標準而言，是不是足夠了呢？可能有些人會猶豫。但我說若放在某種層面而言，足夠了，因為你沒有看其他的東西，只是用肉眼看，你如果能夠看到比這個更加精準的精度，那靠的估計是天賦。
如果要去做一些統計，當然我們能夠把這個值按照一定的標準精確化，同時，也能夠看到波動率的變化規律。比如我們來看下面的圖2，就是對波動值3求移動平均。我們可以看到，至少就以一個月為基準，波動率的移動平均值都並不是絕對平滑的，會起起落落。這是15分鐘數據，如果截取一分鐘的，這個變化會更多。所以，往往對於波動的臨界變動標準，通常需要有一個界定。這個界定，首先不能以絕對的價位為基準，比如這個螺紋鋼的數據，按說價格越高，這種絕對波動會越大，但是三月份這一波是整體下跌，極端值卻是出現在價格較小的段位上。所以，價格的絕對波動的平均可能和價格高低有關係，但是行情的劇烈程度並不能以此為標準。對此，我的處理方式是每個月在一定的時間框架之內測算一次，如果我要的臨界值差別並不太大，那麼，我會選擇使用原來的數據，如果差別大於某一個臨界值，那麼我會選擇改變當前的值。
那麼對於數據，首先就是一個有效範圍的選取。往往，觀測的單位時間越長，策略持倉時間越長，我們選取的數據範圍會更多，反之，選取的數據範圍就會更少。比如如果是做日內超短，一天可以做五次十次的那種，那麼，我們選取的時候就會以日內波動作對比，可能選取的數據，也就是三到五個交易日，因為再遠的數據，不會對日內交易產生再大的影響了，短期內數據的變化，就會對結果造成影響。但是對於較長的數據，則是看一輪行情所經歷的波動的規律，這個時間段就要根據策略具體策略具體分析了。
第二個，就是我們怎麼界定異常波動。比如我們經常看電視，裡邊不少專家都會說這個異常，那個異常。我認為至少有一些不負責任。因為異常不異常，是要根據策略來界定的，所以我們怎麼界定異常，就成了去界定風險的重中之重。一般來講，我們這裡只要說去符合交易邏輯就可以，不和交易邏輯相沖突，其他的，可以做很多自由的考慮。
首先，我們界定出來的異常，不能夠和交易策略相沖突。比如我們的交易策略是要忍受一定波動的，但是我們界定出來的異常卻非常接近於我們需要忍受的波動，甚至比正常波動還低，那就不是值的異常了，這就是思維異常了。因為你的承受不了你的策略要求你承擔的風險，和行情的正常波動都是相沖突的，那麼怎麼去貫徹和執行一個邏輯呢。
可能有人聽到這裡就會想，按照你的意思，一般情況下，就是看一根K線在我要的策略裡面選一種相應的統計方法，然後算出來波動來，看一個大概的波動規律。那麼平均波動總是一個正常值吧？也就是說我把所有的這個波動求出來，取一個平均值，大概就知道一個波動範圍了，再擴大一點兒，那麼應該就能夠涵蓋某種邏輯需要涵蓋的波動了。我想說的是，平均波動自然有平均波動的用處，但是界定異常是有目的的。
首先有一些時候行情波動大，但是這個波動大對我們是沒有什麼傷害的，比如說順向的波動。這能夠幫助我們獲益，有什麼傷害呢？我們需要界定的，是對我們有切實影響的異常。那麼什麼是有切實影響的異常呢？
假設你持倉是有邏輯的，那麼你從開倉到平倉都是符合這個邏輯的。從開倉開始，那麼是剛開始符合這個邏輯，到平倉結束，代表這個邏輯已經不符合了。這是我們大體的一個認識。但是，持倉過程，是一個邏輯持續的過程。但持倉過程我們經歷了兩個動作，一個是開倉，一個是平倉。開倉這個動作，我們是界定到了開倉點，且符合其他一定的開倉環境，平倉，我們是要界定邏輯真的被打破了。所以，對於開倉和平倉，基本都存在一個界定的問題。
對於開倉，部分投資者會界定此時的波動太大，不宜入場。比如剛符合入場條件，這個時候有多單的入場信號，但是突然一根大的陽線抽了起來，導致建倉成本突然增大，或者認為波動過了一定的範圍導致風險增大，那麼這些本身就有可能成為界定入場的條件。或者這個時候一根大的陰線，雖然成本是低了，但是可能仍然會被認為是風險較大，行情不穩定。
對於平倉，可能正在一個臨界點上，這個時候的逆向波動到了一個什麼樣的範圍，正好滿足破了臨界點，且被認為風險過大，就會被一些投資者認為已經達到了出場條件。或者因為波動過大，已經導致逆向波動達到了認可的界定的最大成本，那麼會被投資者當做出場條件。也就是大家經常說到的止損。當然，也可能是止盈，在我看來沒有什麼區別，因為本質是不願意再承擔界定的風險，止損止盈只是一個金額問題。對於開倉平倉而言，因為直接涉及到交易行為，所以絕大多數交易者都會在這裡界定異常。
當然，多數交易者也會在持倉過程中界定異常，即還沒有達到出場邏輯，但是在持倉過程中盤面發生了異動，也會界定為異常而提前出局。對於這種界定，往往會設定一個標準的波動率，且大多數人是有方向的，即逆向的波動。對於順相波動，對於風險會公正起見的人也會設置，因為他們認為波動即風險。大家要注意，我這裡說的僅僅是異常波動，是要在單位時間裡面完成的波動，和很多設置遊動止損的朋友想的是兩碼事兒，遊動止損是你不願意某個單子承受一定範圍的回撤。
通常，對於風險的界定的時候，和前面或者後面可能產生聯繫的單子另說，如果是一個獨立的單子，開倉時候風險的界定往往會比平倉和持倉當中的界定更加靈活。因為開倉之前你是沒有持倉的，這個時候你沒有承擔風險，開倉事實上就是你選擇是否要承擔這個風險的臨界點。對於不同的交易邏輯與方式，有嚴格的，有寬泛的，所以，對於“異常”二字的要求可以很嚴格，也可以很寬泛，因為這個時候，市場雖然有風險，但你還沒有被風險所累。但是一旦有持倉了，那麼對於風險的關注和檢測，便可能變成一個持續的過程。
舉個例子：你還沒有進場，市場的風險暫且與你無關。若您要界定波動範圍，你可以認為當前的波動只要大於平均波動，即可認為市場有不穩定因素，你需要觀察。也可以設置一個平時可能90%，95%的情況都達不到的波動，認為在這個範圍之內才算異常，而只比平時大一點點的波動也不存在什麼風險。這需要看對策略的認知與入場環境的警惕程度。但是你如果持倉了，這個時候風險你就要承擔了，那麼這個時候對異常的認知就會很重要。你即不能定義過於嚴格，否則邏輯都罩不住，全是異常了。那麼寬一些，寬到什麼程度，就很有講究了。
對於這個寬度的認定，我們首先要認定幾個事實，首先，需要認定的時間節點，我們並不需要每一個時間都去做認定，而只是在持倉的時候需要做認定，因為這個時候我們才承擔了市場的風險；其次，既然是一個持倉過程，那麼我們會連續跨越一個時間段，所以即便一個我們認為已經能夠面前算作異常的值也可能很容易碰到，比如說，一個單位時間的波動，在80%的情況下是碰不到的，這看起來已經是很極端的一種情況了，但是如果這個80%指的是一個平均持倉狀況的度量，這顯然沒有問題，但如果是單根K線的波動，可能就會有問題，因為按照統計，每5根就會碰到一次，那麼，若你平均的持倉週期大於5個單位時間，也就意味著你碰到的概率還是非常大的。再次，也不要被上一點嚇到，還是前面都說的，根據不同的策略，即便持倉我們也不會每時每刻都要界定異常。比如一個策略我只想在快到邏輯出場的時候界定異常，那麼浮盈豐厚的時候我可能就不會考慮了。所以，這也是要分情況的。
上面在講第二點的時候，我說到了兩種情況，第一種情況是按照平均持倉的狀態下度量，一種是按照單位時間去度量。這兩種度量模式其實會有非常大的區別。我想先講按照單位時間去度量，因為這個我在前面的系列文章上面事實上已經講過，大家一般碰到的也比較多，如ATR指標，事實上也有這樣的思想在裡面，所以大家會比較熟悉。
還是以螺紋鋼2018年3月份的整個15分鐘K線數據為例子來講一下這個問題。如表格裡面所示，我只保留了前面表格中波動3這個數值，並且以此作為衡量標準。那麼我們能夠看到，根據3月份的數據，我們測出來的值如下：50%的波動超過13個點，25%的K線波動超過19個點，20%的K線波動超過21個點，15%的K線波動超過23個點，10%的K線波動超過26個點，5%的K線波動超過33個點。可能有人會很驚奇，33個點按說已經不小了，都有5%的K線超過？答案的確如此，根據整個3月份的數據來看，一共有506個樣本，也就是說這個裡面有超過25根K線的波動會超過33個點。
那麼，我們就拿95%的樣本33個點來說事兒吧。首先，我們不將此看做是15分鐘K線，而是單位時間，這個單位時間可以是1秒，一分鐘，一小時，一天，隨便。那麼這個值我們怎麼將其界定為是否合適呢？也就是在506根K線裡面，界定33個點是否為異常波動是否合適？或者我們也不叫它異常，叫做很大的波動是否合適？在我們不考慮交易數據的前提下？因為前面說了，我們這裡只考慮單位時間的度量。
首先，雖然我們雖然暫時不去界定我們交易的類型，但是交易種類的界定，還是可以考慮的。比如界定短線或者長線。或者一個大概的持倉週期。也就是說如果我們只考慮單位時間的度量，那麼我們的持倉，按照邏輯，那麼一般情況下，要有幾個單位持倉才好說合理？如果做短線，我平均就5-6個單位時間，那麼我用這麼小的一個概率，除非是需要非常謹慎的情況，可能這個值就會大了。那麼作為一個趨勢交易者，可能拿的時間越長越好，因為你拿的時間越長，說明趨勢越大，那麼，你在這個過程當中，碰到單位時間內大量級的波動，甚至是更大一個量級的波動，都是非常常見的事情，因為你經歷的單位時間多。當然，你所經歷的單位時間並不是絕對的多，只能說是不均衡的，不然為什麼這麼多做趨勢的人在振盪行情中來回打損呢？但是從單位時間的角度上來講，我們只是看風險，不是做策略，定義不了這樣的行情，只能說在這個裡面，可能離界定點為比較接近，那麼可能定義異常波動的情形會更加侷促一些。
所以，如果僅從這個角度來看，因為我們不看別的，那麼我們就要界定不同情況我們需要觀測什麼樣的情形，這會真實的對我們產生風險，根據不同的需求，可以做得很簡單，也可以做得很複雜。比如若你是一個趨勢交易者，你可以對震盪和趨勢中分開度量，那麼這樣做，事實上一個風控也就嵌套到你的策略當中了，因為你就要界定什麼是趨勢，什麼是震盪。有一部分朋友，會根據浮盈的範圍來對這個做一個指標，這一點是大家可以參考的。因為浮盈的範圍越大，事實上一些可能疑似異常的情況對趨勢的傷害就越小。
對於此，我在第二次LIVE中講了一些我的邏輯，我的方法很簡單，對於限制或者風控比較嚴的賬戶，我會在臨界邏輯的情況下，以5%作為一個異常值的突破口，如果直接超出臨界值這樣一個異常值，那麼我會直接出場。除此之外，我沒有預設其他條件，因為我認為行情是不確定的，所以我不對當前是處在趨勢當中還是震盪當中持有立場。但是，我還會設置一個絕對的警戒值，這個警戒值不是按照品種來設置的，而是根據總賬戶的逆向波動的範圍來設置的，若逆向波動的範圍超過一個值，會觸發一些風控條件。
那麼這個角度還剩最後兩個問題：5%是不是對於一個趨勢交易太大了點兒？對於這個，我覺得要從另一個方面想，首先，這5%是針對所有數據而言的，所以，並不是這個時候你一定有持倉；另外，這種波動是有方向的，不一定方向就一定對你不利；另外，這個時候你是否需要界定有未可知。所以，這就是這5%的樣本中，有多少會對你的風控是真的被參考到的。如果你認為這麼考慮這個值還偏大，那麼這才真正會是一個問題。
另外一個問題，就是風控裡面可能會存在的跳空問題。跳空要從兩方面看，一方面，有一些跳空會直接增加異常值，讓異常值比實際我們要測量的大；另一方面，跳空風險很多時候是無法抵禦的。這也是我為什麼在附件四中以第三種方法進行計算的原因，因為第三種方法而言，是包含了前面的價格的，那麼就把跳空包含進去了。
說到跳空，就不得不說說我國期貨市場的調控情況，其是打心底裡，我覺得我國當前期貨市場的交易時間設計還是有不合理的地方。雖然有夜盤，但是還是不能夠規避這種外盤跳空的問題。所以，我國商品一個交易日一般可能出現兩個跳空，一個是夜盤收盤後到白盤開盤時候的跳空，一個是白盤收盤後到夜盤開盤前的跳空。每個品種，受到調控的影響是不相同的，比如有色，在夜盤開盤時候跳空的概率就會大一些，而螺紋鋼，因為本身晚上11點收盤的時候其他黑色品種還在走，所以在白盤也容易出現跳空，但是螺紋鋼整體跳空的距離會少於有色，因為其受外盤影響並不是特別大，所以對於不同品種的跳空，還是要具體情況具體分析，這裡我不多講了。
我們看到附件四里面的數據可以得知，這一個月以內，如果按照15分鐘K線統計，一共出現了27次跳空，平均調控距離是4.78個點。如果不算上只跳空1個點的情況，一共跳空17次。其中平均跳空7個點。其中，最多的一次跳空24個點。其中夜盤到白盤的銜接時段跳空9次，白盤到夜盤銜接時段的跳空8次。這基本符合我們上面描述的跳空特徵。可能一些小的跳空，我們是可以涵蓋在內的，畢竟對行情影響不大。但是一些較大的跳空，是對行情會有一定影響的，這個我們就需要斟酌了。比如這裡統計的最大一次跳空24個點，如果我們按照前面講的95%算異常，那麼跳空完基本上還有7個點的波動空間，那麼這是很容易達到的。且跳空，如果是逆向的，其實更容易趕上界定的時候，所以要說跳空這種現象不去重視，是不可能的。至於如何處理，我們在這一部分的後面再講，先把問題放在這裡。因為我們對波動的衡量和異常的界定問題，還沒有講得很全面。
那麼接下來如果，我們換一個角度看看絕對的波動。也就是不看時間，會是一種什麼樣的情形？那麼這個事情目標就會變得非常明確，就是在我發生界定的這段時間裡面，這段固定的時間裡面，我怎麼定義異常波動空間上的異常。比如，我們的界定是夾雜了時間的。比如如果兩根K線達到什麼條件，我們就採取一個什麼樣的動作。這樣一來，事實上讓我們的界定會更加有幫助，因為告訴了我們界定的一個時間寬度，那麼我們的目標就更加明確了，就是界定這一個時間段內的日常。
我們還是拿附件四里面螺紋鋼的數據來看，如果以兩根K線為界定時間，那麼其數據會發生什麼樣的變化。我們看到第二張表格，兩根K線的界定空間。我們會發現，這裡對應的百分比線的數值被擴大了。其中，以95%的波動去過濾的話，兩根K線定義異常的波動值從原來的33個點擴大到了50個點。
通過這兩個角度的比較，我們發現，可能對於不同的界定的適用的風控本身就是不一樣的。假設，95%的波動值是我們認為正確的，那麼我們可以做一下的想法：比如前面我們直接通過單位時間界定一個33，我們用的是絕對空間進行直接的界定。那麼意味著如果這個值小於33，可能連一根K線的異常波動都扛不住，那麼策略在行情波動較大的時候，可能會包容不了這個波動，也就是說策略的包容度本身就可能不夠。而如果是放在一個固定的界定時間的角度，時間界定出來了，那麼需要多大的一個空間也就界定出來了，比如這裡得出的一個50.這是從兩個不同的角度，最終得到了我們需要的一個臨界界定範圍。第一個，是站在波動和理性的角度，第二個，是站在界定時間合理性的角度。
那麼，得到了這麼一個值之後，事實上，這個數據本身就可以反過來指導我們對倉位的分配。因為一個策略邏輯出來之後，往往會涉及到對倉位的一個分配，但是這個單子所面臨的最大虧損是既定的，也就是說策略中，如果超過這個風險，我就不會去做這樣的一個交易。那麼，如果這個值可以修改的話，我們可以根據我們界定異常的值進行修改，如果這個值不能修改的話，那麼我們反過來就只能調整我們的倉位。舉個例子，先不管邏輯是什麼，比如我們就是做15分鐘的螺紋鋼，剛開始界定的手數是10手，預計的最大虧損是3500元。那麼如果按照一根界定，33個點設置一個最大止損，那麼10手是虧3300,3500在我們的最大虧損之外，若這麼界定異常，這個倉位是合理的。但是如果我們用50個點來界定，那麼，最大虧損是5000元，高於3500元，那麼我們所要考慮的問題，是不是需要減倉了。因為兜不住我們需要界定的異常的情況，那麼策略可能在還在正常運作的情況之下去設置止損。這就讓策略的止損和邏輯會出現比較大的衝突的可能，通常就要做修正了。
我們再回過頭來說跳空的問題。對於跳空問題，通常會從兩個角度去考慮：第一個，用不用考慮；第二個，如何應對。如何應對中，又分為不同的應對的情況。首先，並不是每一種策略都需要考慮應對調控問題，比如說您就是日內策略，整個策略在日內就完結了，不會涉及到隔夜問題，那麼您根本就不需要考慮跳空問題。另外，一些隔夜的策略，特別是長線策略，在運作了一段時間之後，已經積累了相當的浮盈，且趨勢仍然明顯的時候，這個時候，一般級別的跳空也不會再對持倉造成影響的情況之下，也不用考慮跳空問題。只有在跳空對策略的邏輯會產生決定性影響，即直接影響交易行為的發生的時候，或處在風險衡量期，且對風控會造成一定威脅的時候，才需要考慮，這裡指的威脅，是指讓指標非常容易達到，或者引發一些非常規操作。
那麼，另一方面，就是如何應對的問題。跳空問題，有一個點是很好考慮的，就是既然要跳空，那麼會發生在開盤階段，而考慮如何應對這個問題，事實上時間點是比較固定的，也就是在收盤的時候和開盤的時候。但是，除了這一點之外，事實上我們對於不同的情況，是需要分情況討論的。
首先我們要看的是品種的特徵，也就是其跳空的概率的大小。比如如我做單，通常對於黑色和其他一些跳空並不是很頻繁且很劇烈的品種，只要不是特別小的級別的策略需要隔夜的，只要不在很異常的波動中，我通常不會在收盤前因為規避隔夜問題而提前平倉，因為沒有必要，其跳空的概率還是很小的，且即便跳空，整體的跳空幅度也不會非常的大。但是對於其他品種，特別是受外盤影響較大的品種，往往跳空會比較頻繁的，我會根據策略界定一個範圍，看看需不需要做適當的規避。什麼叫跳空比較頻繁呢？比如說我們看一看去年四月末五月初的銅。
這種跳空非常頻繁，如果處於策略的一種臨界狀態，那麼不去規避影響基本是不好做的。
但是至於說什麼時候規避，我認為是需要分策略看的。比如有一些策略的止盈，本身就是遊動的，那麼其實無論你什麼時候出場，只要你設置了一個固定的遊動值，面臨的回調幾率就是相似的，那麼需要衡量的是收盤前，這個允許的回調值還有多少的剩餘空間，若這個剩餘空間，和以往跳空的平均值或者您統計的波動值不匹配，那麼這個風險就是需要規避的。當然，有些策略會針對調控情況給額外的容忍度，對於這種情況，最終的思考方式還是一致的，需要看跳空，對策略的邏輯是否是相沖突的。
通常，策略對於一些臨界範圍，對於調控問題是最重視的，因為在臨界點附近往往面臨的就是是否有下一步的交易行為的發生，而這個時候，界定本身就是有成本的，一般的交易者，包括我在內都不會想在這個時候付出過多的額外成本。那麼，對於跳空這個問題，我們所考慮的，就是這個跳空對於我付出額外成本的概率。如果概率較大，則會選擇暫時規避。比如說，通常，我們會認為收盤前，價格已經進入了界定區間之內，那麼，可以界定對於某些品種跳空風險是不可控的。這種情況之下，通常，則會考慮暫時先出場。那麼至於是否會開盤接回來，這個時候，則是在下一個開盤階段是否存在跳空，以及價格確定之後，需要根據持倉邏輯，成本所考慮的問題。
為了舉例子，我們首先定義一種交易方法：假設一個投資者，利用5分鐘K線做螺紋鋼的日內短線單。其入場方式如下：這個投資者採用3條均線進行研判，即10日均線，40日均線，120日均線。當40日均線和120均線斜率都為正的時候，10日均線斜率同樣為正，價格回踩10日均線，且在離10日均線2個點之內，其考慮入場做多。當40日均線和120日均線斜率都為負的時候，10日均線斜率同樣為負，價格回踩短期均線，且在離10日均線2個點之內，其考慮入場做空。這是這個交易員大概的進場邏輯。
當進場之後，交易員將設置一定距離的止損距離。這個距離，會隨著斜率依然和建倉方向相一致的10日均線同步移動。除此之外，只要價格不破10日均線，其保持這一單的持有，一旦價格逆向突破10日均線，其平倉了結。其研判突破的標準是，在斜率仍然和持倉方向同向的基礎上，價格逆向突破10日均線，且在兩根K線內仍然無法回到10日均線順向的一邊，則定義突破成功；如果斜率已經和持倉方向相反，那麼價格你想突破10日均線當根收不回10日均線上方，則出場。以上就是這個人所有的交易策略。當然，這個交易策略是我隨意杜撰的，我們先不管這個交易策略是否科學。因為我們只是以這個例子來將問題。當然，我們看得出來這是一個比較短線的交易策略。
如圖所示，我們以螺紋鋼1810合約3月22日-3月28日的行情來舉個例子，我們先來熟悉一下，針對這樣一個圖，先把買賣點找出來。
首先，我們要找出40日均線和120均線都向下區域，以作為10日均線可以回踩進場的觀察區域，如圖所示，也就是說，我們只在顏色框定的區域之內找入場點，並且按照規則進行出場。
那麼，從圖中，我們可以找到如下入場點，如圖所示，空單的入場點我用綠色箭頭表示，多單的入場點我用紅色箭頭表示。箭頭比較多，所以我們首先給這些入場點編個號
如圖所示，我們能夠看到大概有17個入場點，也就是說如果你什麼其他規則都不管，那麼這17個入場點大概都是會進場的，但事實可能並非如此，因為在做策略的時候，出於謹慎的考慮，可能會有更多的附加條件。比如，若有持倉的情況下再次出現信號，不會加倉，如果有這個條件，2,5,6,7,9,11，17可能就被過濾掉了，出現這樣的篩選條件很正常，因為額外的單子會帶來額外的風險。再比如，可能會有過濾條件在收盤之前多少分鐘之內不會入場，以此規避跳空。那麼，可能又有一些信號是不能入場的。又比如，規定在收盤前必須平倉，那麼，原來一些信號可能有有效了。但是這些過濾條件，可能帶來一些好的地方，可能帶來一些不好的地方。比如說不重複開倉，那麼可能錯過一波順勢當中更多更好的開倉機會，但是同時控制了倉位，減少了潛在損失，同時也規避了振盪行情中更多的打損。好了，關於整個策略就講到這裡，這不是今天要講的重點，今天要講的中點是風控。
一個五分鐘的策略，對於螺紋鋼這個品種而言，一天能夠計入時間的有效K線大概是69根。且作為一個短線策略而言，我們要充分考慮是否要統計過長的數據。因為這個策略是屬於短線策略，那麼我們只要統計到一個近段時間可能的一個波動特徵就可以，太短，數據可能會失效，比較極端，而太長，可能被平均的過多，那麼近期的數據特徵就會被屏蔽掉，而失去效果。假設我們這裡取4個交易日的數據，那麼整體上數據維持在200-300根K線，我們認為這是一個比較合理的範圍。
那麼剩下來的問題，就是怎麼定義異常。作為一個叫短線的策略而言，持倉週期通常不會過長，但是我們不會去忍受過多的逆向波動，所以對於異常的定義，通常要更加一個寬的範圍，但是，要大體涵蓋整個策略的異常波動。比如用我們前面提到的百分比來衡量這個策略數據的異常，那麼，如果給的過寬50%，這只是一個行情的正常波動，我們可能在界定的過程當中錯失正常的行情，且在正常規則下，如果我們就按照前面的規則離場，並起不到一個過濾異常行情的特徵，反而讓一些在界定過程當中最後被驗證可繼續持倉的單子提前出場。從這兩個方面考慮，暫且對這樣的一個策略設置一個80%比例的波動認定為異常。
異常認定完成之後，那麼我們怎麼使用異常？在界定的時候，如果打破邏輯，那麼這個界定就一定是必要的。在沒有打破邏輯的時候，我們需不需要用到異常對盈利進行保護？作為一些短線策略而言，其抓盈利的屬性會體現得比較多，所以認定需要是可以的，同時，短線策略時間換空間通常需要進行的比較快，所以你不做認定也是可以的。假設這裡要認定，那麼就會涉及額外的規則。比如，盈利超過多少個點之後，至少這個單子就不允許在虧損；或者盈利超過一個範圍之後，就設定一個單根K線或者兩根K線超過這個異常值的時候就提前獲利了結；或者直接根據這個情況設定一個遊動止盈止損。這都是可以做的選擇。
好了，既然這裡說了要從前面4個交易日的數據來找數據特徵，我們就先把數據處理好：
我們選取2018年3月16日到4月5日的5分鐘數據，對於數據，有幾點是需要注意的：
第一個，我每個交易日的開始和結束時間和交易所是保持一致的，即前一天晚上9點夜盤的開始，算作當天交易的開始；第二天下午3點收盤，算作當個交易日的結束，比如說3月16日這個交易日的開始時間是3月15日21:00到3月16日15:00；第二個，我用的是前面第三種波動率的統計方法，兩根K線的波動率計算也是採用了這種方法。
右側有一個小表格，分別是3月22日到3月28日五個交易日所參考的波動情況，我設置的是80%的臨界值。得出來的結果就在這個表格當中，從表格中我們可以看出來，3月22日和23日，1根K線的異常值參考都為10個點，兩根K線的異常值參考都為14個點。3月24日和3月25日不是交易日。而3月26日這兩個值的參考分別為12個點，17個點。有所增大。3月27日，28日值進一步有所方法，1根K線的極端參考值分別為13,14個點，兩根K線都是19個點。
那麼，我們首先要解決第一個問題：因為10日均線是靠近出場的，那麼在出場臨界這裡，我們到底是取1根K線的波動為異常值還是2根，這兩個值還是有一定的差距的。通常而言，情況是這樣的，比如3月22日，我們就取10日均線下方10個點設置絕對的止損線，這個止損線上面需要考慮一個問題，比如說我們做多，那麼第一根下穿10日均線的K線，可能並不是頂著K線直接下穿，而是有一定的距離。比如說這根K線最高點和最低點相差是11個點，可能有4個點在均線上面，7個點在均線下面，那麼我們計算進去的有效突破不是11個點，而是7個點。所以，事實上，用一根K線的臨界值作為止損，且直接以均線作為參考的話，這表示的是一種最壞狀況，而實際狀況可能比最壞狀況要好。那麼我們來看3月22日我們設定的異常值，如果取10，就是這麼個概念。那麼如果按照2根K線的極端參考值，也就是14，可能因為設定問題，這個設定的10個點的止損已經包含了這個值，當然，也可能沒有。這是我們首先要搞清楚的情況。
所以，到底是選10，還是14，那麼取決於一方面，對於每一單的持倉意願是否強烈，如果是，那麼你願意付出這個成本，而14其實因為前面說的問題，已經較大了，如果作為正常考慮，那麼本身出場規則就是突破均線兩根K線離場，而10這個值已經能夠涵蓋大部分這種情況，加上統計過程中沒有考慮方向和是否在臨界範圍，兩根K線的時長就是10分鐘，在10分鐘內再出現更加異常的情況已經較小，本身就是持倉時間並不長的短線交易，所以，選擇10這個值，對於大多數人而言可能是更加適合的。
那麼我們選擇了10這個值，我們就能夠通過這個值，對風控和倉位的合理性進行一個更好的定義。比如，這種交易模式，一個交易日內平均交易是3單。本金是10萬塊，設置的每日最大回撤是1萬塊，準備每次下單是5手。那麼這個最大回撤是否合理呢？我們先假設最壞的情況發生了，那麼每天面臨的是30個點的虧損，那麼30*5*10=1500塊，那麼這麼算來，對於1萬塊錢的最大虧損來講，才佔了15%，太小了，這明顯是可以調大倉位的。那麼如果你說調到30手，好我們來看一看，針對這種情況，你調到30手，算一算，30乘以30乘以10，正好9000塊。蠻精打細算的，但是你忽略了一個問題，那就是你10萬塊的本金能不能開30手螺紋鋼。我們這裡一定要注意這個問題，如果即便能開，還要涉及倉位問題，因為你可用資金預留不足，和期貨公司關係也一般的話，人不會幫你頂雷，是會被強平的。所以，通過這個計算，我們能夠得出的一個結論是這個策略在倉位上自由度是比較大的，同樣，這個計算也解釋了為什麼這麼多短線操作可以上重倉的原因。
當然，在考慮倉位問題的時候，我們有幾個實際問題需要考慮：第一個問題，比如說流動性問題，作為螺紋鋼，30手一般不會有什麼劃點，進場出場一般也不會碰到出不去的情況。但碰到一些比較極端的情況，10個點可能會存在成交不了的情況。另外，我們算的3單是每日的一個平均，那麼就可能出現某個交易日特別多每個交易日特別少的情況，針對多的情況，往往不是好事情，因為多，往往以為著來回抽抽，那麼可能虧損就會比較多。針對以上的情況，我們在計算的時候，往往會留有餘地，或者指定更加嚴格的一些規則，比如每天最多做多少次，在什麼時候停止當天的交易。同時，我們還可以針對波動率的計算動態的調整持倉的倉位。
這個問題也就是說的，波動率代表的風險有一個衡量之後，可以反作用於策略和資金管理的原因。比如說我們計算的這個值，的確影響到了對策略的調整，和對倉位的調整。
好了，那麼接下來，我們看到後面的幾個交易日，這個波動貌似上去了，無論從表中給的圖來看，還是從計算出來的數字來看。那麼這個時候，我們需要去調整嗎？首先，我認為，越短的交易策略參考的數據的時效性越重要，那麼我們調整週期就應該越短。另外，我們在前期假設的時候，涵蓋的不確定性越多，那麼對這些不確定性的原因也就越多，這個時候就越有必要調整。所以，比如對於這個5分鐘為週期的策略而言，我是建議調整的。當然，調整的過程當中，你前面用什麼，你現在就還是用什麼。
那麼，對於策略而言，如果行情並不是在一個臨界判斷的前提下呢？比如說只是站在不讓利潤過多回撤的角度來看問題。那麼這個就有不一樣了。比如，有人喜歡設置遊動止盈，且是固定值的，對於這種需要怎麼辦？很簡單，對於這種，你衡量風險你只是能夠做一個參考，但是產生不了措施。為什麼，你設置遊動值應，你是根據最高點和最低點來看的，以此來算回撤距離，這個距離在沒有創新高和新低之前就是絕對的，所以這個值是10根K線才到還是1根K線就到了，沒有任何比較意義，所以和波動也沒有什麼關係。
但是你如果是要界定逆向波動，並認為這個逆向波動會對你產生什麼影響，而要去做計算，那麼這個時候，是可以用到波動率的。這個時候和你所處的相對位置沒有關係，而就是要單純的衡量逆向波動的風險。那麼這個要求，就要比旨在10日均線附近搞界定要複雜得多。首先，這個衡量是持倉過程當中實時的，其次，可能因為你的界定而錯過行情。所以這是一個對風險控制非常嚴格的事情。所以針對這樣的考慮你首先要想兩個事情：第一個，針對這種情況，80%設置的一個異常值是不是要求過鬆了。是不是要設置到90%或者更高？否則很容易誤殺行情；第二個，一根K線的測量可能不夠，是不是要設定這個異常值要更大，或者說這個時候兩根或多跟K線的一個綜合波動，就更加有適用性，因為我們針對的行情的範圍要寬的多，只要有持倉我就要測量。那麼我們就要回到表格上，看看那個90%的臨界值是否適用了。
當然，這樣的一種考慮，又會催生出很多額外的考慮，比如說如果盈利超過了多少個點，是否就要畫一條線保證這個單子不虧？或者說是否盈利超過了多少個點就要保證一個基礎盈利達到什麼樣的水平？再或者是否盈利到了多少個點在考慮這種實時的風險監控？所以，這也是風控反過來影響策略的一個例子。所以，也就是策略越複雜，那麼風控和策略的相互影響也會越多，相互調和的要求也就越高。這個策略只是講了一個品種，一個週期，最簡單的均線策略類型，所考慮到的問題也會比較簡單。
那麼最後一個問題，對於這個策略，如何處理跳空的問題？要處理這個問題，我們首先至少要搞清楚一點，那就是對於螺紋鋼這個品種，到底有什麼樣的跳空特徵。這個問題不搞清楚，所有問題都是空談。我這裡暫時就偷個懶，不引用新的數據了，就用附件4裡面的跳空數據吧。
首先，螺紋鋼的跳空數據怎麼統計我覺得有必要說明一下：第一點，我國國內期貨，雖然只算做一個交易日，但是白盤夜盤是中斷的，所以大多數品種的跳空數據一天要統計兩次，一次是白盤收盤到夜盤開盤的數據，一次是夜盤收盤到白盤開盤的數據。這一點上螺紋鋼其實還算好，但其他品種這兩個階段的跳空有的都很明顯；第二點，螺紋鋼的夜盤收盤時間是晚上十一點，但是和其相似的品種，比如鐵礦石，焦煤，焦炭的收盤時間都是晚上十一點半，這半個小時雖然大多數時候這幾個品種都沒有什麼波動，但是有的時候還是會有波動的，這可能會直接決定這缺失的半個小時螺紋鋼會在早盤開盤的時候補回來，因而產生跳空。但是對於這種跳空我們要有充分的認識，第一個，我們沒有預防措施，因為最後這半個小時的波動螺紋鋼已經處於收盤狀態；第二個，接近11點收盤的時候，如果有較大波動，那麼後面半個小時螺紋鋼收盤後其他品種波動仍然劇烈的概率會偏大。
這裡我們講的這個策略，如果我們需要隔夜，我們需要考慮的調控問題，只會在我們假設手裡還有持倉的時候碰到隔夜的問題。但是從問題的角度出發，我們不知道什麼時候我們會隔夜，什麼時候不會，所以和考慮界定問題不同，一點拋頭都打不得，而是要實打實的去看每一次跳空。前面說到，如果從3月22日的波動來看，這個波動正好會是10個點，或者我們考慮14個點。通過前面的點位統計我們可以看到，在3月1日，3月12日，3月19日的跳空分別達到了8,12,11個點。3月13到15日的跳空也分別到了5個點以上，這些可能都會對在臨界狀況之下產生威脅，但是如果這個時候價格並不接近10日均線，這個威脅則會比較小。所以，對於這種情況而言，一個比較理性的方式是設定一個範圍，比如說價格離10日均線還有多少的時候，去考慮隔夜，而低於某個值，那麼就不隔夜。這是根據這個統計能夠得出的一個比較理性的結論。
當然，兼顧若認為這些值依然較大，或者維持短線交易平穩程度的話，且在前面想的需要考慮實時的逆向波動的話，我認為不隔夜可能是一個更好的選擇。因為我們可以看到3月22日，23日的跳空是很大的，對於10日均線和價格跟隨比較緊，若是逆向波動，那麼較大概率會直接出場。且對於短線交易，較長線交易而言，跳空問題會被放大。這種放大，會從兩方面體現出來。第一方面，先舉個例子，比如說這個交易方法只是參考5分鐘K線，如果有一個方法是參考1小時K線，那麼對於其本身而言，這個跳空就微不足道了。但是對於5分鐘而言，並沒有因為其單位時間少這個跳空就減小了，他對於任何週期都是一樣的。或者我們換個例子，如果我們做的不是螺紋鋼，而是銅，可能同樣的方法，我根本就不會考慮隔夜問題，因為跳空較大。第二方面，我們選取參考系的參數是很小的，10日均線和價格的跟隨程度是非常緊密的，所以，跳空更容易造成影響。如果我們參考的不是10日均線而是60日均線，那麼，可能出現價格離均線較遠的情況，這個時候跳空的影響就會減小很多。所以，越短線的交易方法，月不太傾向於持倉隔夜。當然，這裡的衡量方法還是會講出來。
到此，這個例子大概就涵蓋了前面我們考慮和測算的方方面面的問題了。
下面我們把這個問題再延伸一下，我們把10日均線去掉，只留下40日和120均線。交易的入場方式不變，只是在40日均線和120均線斜率相同時，考慮依照40日均線做回踩交易，我們來看一看這個問題會不會出現一些本質性的變化。
如圖所示，我們可以看到，如果你剛剛看熟悉了那個3個均線的圖，看這個圖突然會發現怪怪的。第一個支撐被攤薄了，原來有兩條均線來確認防線，現在只有一個120均線來確認方向了，那麼，原來能夠畫出來的多空區域現在變得非常簡單，只有一個空的區域，一個多的區域。同樣，從回踩來看，密度似乎要變小了很多，點位也相對有所優化，體現在順勢的時候，回踩的點位要好於10日均線，但是一旦錯過行情，機會也變少了。比如我們看到圖中間，急速下跌的時候，會有一段很大的真空，價格離均線越來越遠，在中間，再也沒有回踩，在這種情況之下，也就意味著若你提前平倉了，不會再像先前10日均線那樣，能夠很快的再獲得機會。而且在震盪過程當中，反應變得緩慢了，但是走順了，又顯得更加的有效。
那麼，對於這樣的一個策略，或者說我們改動其實很少，只是改變了被回踩的均線，會有什麼變化呢？首先，我們對於異常的界定是不是要變大？否則，我用紅色圓圈標註的這些綠色剪頭，可能剛剛入場就被打了，而錯過了後來的行情。這取決於機會比原來要來得更加珍貴了。同時，由於抓住的行情會較大，那麼意味著在一波很順的行情當中，可能會更加的忽視盤中的逆向波動，否則可能會錯失行情。比如說我用紅色圓圈框出來的部分行情，這裡的波動的確會非常的大，但是如果錯失，後面的行情是否還能夠拿的住就不好說了。同樣，如果這一大波行情錯過了，可能沒有再接回來的機會。這也讓這樣的策略當中對波動來得非常敏感，因為在沒有波動的時候，不做可能會錯過行情，做了可能來回打損，所以，對於風控甚至會出現雙標的現象，即震盪波動小的時候，給一個更加嚴格的標準，而當行情出來之後，會將標準慢慢放開，讓利潤奔跑。這也是策略與風控相互影響的一個例子。
那麼對於跳空，我估計也不用我太多講了，因為這種情況之下，如果出了跳空，我估計只要不是在一個臨界的範圍之內，很少有人會去想著規避，因為進場機會本來就不多，跳空對於整個策略的成本來講非常小，且機會一旦錯過，後面可能很難會補回來。
好了，這一個實例，就先舉到這裡。最後我想留一個懸念，會在後面的LIVE中急需解決。那就是如果對於附圖指標，也就是指標和價格的走勢不那麼完全一致的情況下，這些問題怎麼考慮？這個問題也歡迎大家在公眾號裡面和我進行探討。
由於主講的內容是風險方面的基礎問題，所以就先講到這裡，其實講到的東西也是蠻多的，最後我們做一個總結。
首先，通過講解，我們需要了解到以下內容：首先，我們要去了解風險，去構思風險控制的問題，前提是我們有分析基礎，以及會應用一些分析方法作為工具，而不是憑著感覺做交易，然後來控制風險，我們做策略，事實上是對市場風險的選擇，即選擇承擔什麼樣的風險，什麼樣的風險不去承擔。而風險的控制是在此基礎上，讓策略始終在風險可控的基礎上得以良好的運行。
風險的來源是價格的波動，而我們通過我們的交易行為，決定了我們是否承擔風險，如何承擔風險。所以當我們進入市場的時候，我們便決定了要承擔市場裡面的風險，這是沒得選的，但是承擔多少風險是我們可以掌握的，這是我們能夠對風險進行控制的前提條件。槓桿可以利用，但不是越高越好，槓桿的潛在比例，是給我們策略和資金髮揮的餘地和空間，但繞不開風險和收益做成正比的道理。
對於風險的控制的必要性，不僅僅體現在市場的不確定性上面，也體現在不同的人的交易行為的不確定性上。所以，我們需要站在時間的角度出發，從各個方面去思考風險的存在，從而能夠理性對待市場風險，在合理度量市場風險的基礎上，能夠執行好自己的策略。
同時，市場上度量風險的方法有很多，但總體上是圍繞波動率做文章的。衡量波動率的模式是有限的，但是對波動率進行分析的方法是多樣的，角度去多重的，主要看針對的是什麼樣的風險。首先我們要根據交易邏輯，去看什麼時候需要去界定“異常”波動，同時，根據策略持倉特徵，對整體數據的依賴程度決定需要進行考量的數據範圍；然後需要通過持倉週期，是否隔夜，對風險的認知來決定對“異常”的界定的寬鬆與嚴格，同時，需要在什麼地方進行界定，這些地方的界定會不會有什麼不同。最後，對跳空問題的處理方式進行測算和界定。
閱讀更多 夏宇交易員 的文章
