可能是我本身“编程”能力的问题吧，暂时还没能力自己写头寸管理函数，以后有机会向你请教。 指标或原始成交数据等的“频数”统计，好像也只有excel等类型的软件处理起来方便些，象分析家（大智慧）、飞狐、amibroker、wealth-lab、ts等都不能很方便的直接生成指标、原始交易数据等的“频数”统计。 比如生成一些最简单的和短线交易相关的数据统计： 1、每日“最高价-最低价”差值的统计“频数”分布。 2、阳线交易日（阴线交易日），“‘收盘价-开盘价”、“开盘价-最低价”、“最高价-开盘价”等的统计“频数分布。 3、开盘跳空（缺口），“开盘价-前收盘价”不等于零时，“缺口”大小和日内被“封闭”的统计“频数”分布等。
小弟可不敢当兄台这"请教"二字 各人特长不同，希望我们互相取长补短，共同进步 1. 飞狐用看盘、wld用来测试及交易，既然是工具，必然有其特长与短处，他们不适合用来做统计，搞统计的也不会去用这些工具做研究 2. 我觉得根据统计数据去做头寸管理可能会存在一些问题，因为如果活的不是足够的长（人的一生也就2、3万天，绝对不能算是"足够"），小概率事件会一直伴在你左右 3. 兄台所说的一些指标，其统计的结果受各种基本面信息的影响可能会很大，但是这些基本面信息并没有固定的周期去重现，并发的基本面信息也永远不会同时再出现 4. 我觉得将头寸管理的目标更侧重于规避小概率事件造成的损失更实际一些（这通常不需要统计），不过我觉没有轻视大概率事件的意思，很多大概率事件是很有用的 5. 真正的大概率事件可以扩大你的收益，小概率事件的风险需要规避，但什么是"真正的大概率事件"呢？这个很难界定...如果谁找到了，请允许我拜你为师
并不是简单的根据统计数据去做头寸管理，头寸管理分2块的： 1块是小概率事件控制总的头寸规模什么的，避免“死亡”，另1块统计就是为了大概率事件，通过统计才能发现大概率事件，大概率事件中的统计的目的是为了给头寸一个适合的“缓冲区”以实现这个大概率事件。不少大概率事件如果不给它们一个“合适”的“缓冲区”（就是止损空间），那这个“大概率”事件可能的交易胜率会显著的减少。 比如“开盘的缺口”，当日被“封闭”的概率在一般的品种中可以达到70%以上，当如果你交易它的时候设置的“止损幅度”太小（不适合），那这个策略的胜率就会显著下降，甚至会低于30%。如果设置的“止损幅度”太大，那承担的风险也过大而不适合了，这个都需要借助“数据统计”来考虑。 一般的交易策略都是以“大概率”事件为出发点设计的。
谢谢liunix提醒。仔细粗略算来，如果一个人活到80岁，就是29200天，去掉头尾20年，还剩60年，再去掉星期日和节假日，还剩（365.25/7*6-21）*60=17524天，再去掉生病、低落、迷茫、无方向、方向错误等，打个57折吧，还剩1万天。 关于市场，我觉得十年内沪深300指数涨过万点是大概率事件，交易所倒闭是小概率事件。 关于Position Sizing，我觉得实际就是Multi-Systems，各系统之间可以是关联的，比如海龟系统的入市点（一个系统）和之后的第一个加仓点（也是一个系统），但也可以是无关联的，或视作无关联，通过历史测试得出的这个系统的历史最优仓位或自适应、遗传仓位就可作为决定这个系统当前入市信号仓位的依据。建议不妨试一下把海龟系统的离市信号也改成分为4段然后把整个系统拆散为16个单独的多头和空头系统采用蒙特卡罗模拟进行历史测试看一下每个入市离市点（系统）的最优仓位然后再根据自己的目标市场品种进行帐户组合级测试，可能会使系统绩效翻若干倍。
嗯，如果是这样考虑的话，兄台需要的不只是一个合适的工具，还需要开放的数据。比如我自己是保存了几年的分笔以及各周期的OHLC存到数据库里做back testing的 如果兄台用过这些算法，当知道其耗时，而且我认为使用这些算法的基础，是你已经有了一个庞大的样本空间（国内的股市，又真正经历了几个经济周期呢）
Simons是个数学家。他做出来的理论备受物理学家推崇。Chern-Simons theory. 其中那个Chern，就是我国的陈省身。 这个理论我反正是看不懂。你可以试试。 他觉得理论数学对他来说没什么挑战了，就跑去帮助美国国防部破解别人的密码。这个别人，大概就是越南共产党。 然后又觉得这个活没什么意思，干脆去破解市场的密码。一干就是一辈子。 一开始业绩也一般。后来可能终于破解了市场的密码，业绩不是一般的牛。关于他的投资业绩，我就不替他吹嘘了。免得挨批。有不少人最不服气这些牛人。 象Kuhasu兄这样的数学人才，有前途啊。