投资的目标可以简单的表示为：交易系统+头寸控制=交易目标。 第一个人都有可以开发出很多的交易系统和头寸控制方法，这些方法能否达到交易目标呢？如果不经过模拟知道答案。我认为Van Tharp提到用资金百分比来表示初始风险，即R，每次收益表示为nR,通过backtesting确定R分布，然后进行Monte Carlo模拟来求出在一定概率下的最大资金回撤和一定概率下的最大回报。MSA好像没有根据R分布来模拟，头寸控制方法是固定的，无法根据自己的方法来模拟自己的头寸策略。如果要测试自己头寸策略的可行性，只有通过编程来模拟看看结果如何。 希望有同样爱好的同仁提出自己的看法。 另外：模拟好像无法解决相关性问题，举个例子：如果通过交易信号进行Scaling in /Scaling out，这就是一个相关操作，模拟是对上述操作结果的R分布进行随机抽样模拟，好像忽略了相关性，这样的模拟结果对真实操作的影响有多大？这种模拟结果可以用于实际操作吗？
交易系统是一个无穷样本点的集合，统计产生的只是一个样本点，无法代替模拟，模拟可以产生许多没有出现的可能交易情况。如果要解决相关性的问题估计要用到条件概率的方法来解决，问题的复杂性会大大增加。backtesting和 simulation是两种不同的方法，各有所长，各有各的用处。 现在simulation的方法基本清楚了，如果写程序也是用ACCESS来写，一是写起来快，自己用吗，能达到目的就行了，再说更高级语言的不会用，也不想花那么多时间的学。目前头寸模拟还是用EXCEL来解决。