Quant Research Notes

马丁格尔研究笔记

马丁格尔策略的历史、数学理论与量化实践

五千轮复利仿真:正马丁比单纯复利快在哪,又险在哪

发布于 2026-11-03 17:00 · 0 条评论

一、仿真设置

参数仿真A仿真B
初始本金100 U100 U
胜率 P / 盈亏比 W0.60 / 10.65 / 1
数学期望 EV+0.20+0.30
单次下注占本金1%5%
连败止损次数42
失败后下注倍数22
凯利比例 / 最大资金占用0.2 / 16%0.3 / 20%
轮数50005000

两组都是正期望游戏(P>50%、W=1)。这一点必须先说清:马丁在这里不是把负期望变正,而是改变正期望的兑现方式。

二、结果

指标仿真A仿真B
正马丁终值≈1.42 亿 U≈2.2×10³⁵ U(理论值)
单纯复利终值≈104 万 U—
马丁 / 单利 净值比136.9 倍(峰值170倍)—
最大回撤65.7%64.1%
爆仓 / 亏50%触发无无

三、快在哪:资金占用率

单纯复利每次只动用1%本金;正马丁在连败时把注码推到2%、4%、8%,平均资金占用率16%(B组20%)。同样的每注期望,乘以更大的平均敞口,复利底数就更大。136.9倍的差距全部来自敞口分布,而不是来自「马丁创造了收益」。

四、险在哪:回撤与假设

  • 65.7%的最大回撤意味着净值腰斩再腰斩——仿真里没爆仓,实盘里杠杆、手续费、滑点会把它推过爆仓线;
  • B组的天文数字依赖「P=65%恒定5000轮」:真实市场风格切换会打破特征-胜率关系,这个假设比马丁本身更脆弱;
  • 另一组对照仿真(P=55%、单次5%、500轮):74%的仿真路径净值低于均值曲线,最大回撤接近100%。单次盈亏越大,实盘越大概率跑输理论均值。

五、圣杯曲线与单次盈亏上限

净值 y = 本金 × (1 + 预期收益%)^交易次数 x

圣杯曲线是净值分布的均值曲线。要让实盘贴近它,靠的不是提高单次盈亏,而是压低单次盈亏、提高胜率。仿真给出的建议参数(最大回撤≤15%、风险标准差≤0.016):

胜率 P53%55%60%65%70%75%80%85%90%
单次盈亏0.2%0.4%1.2%1.3%1.6%1.8%1.9%2.0%2.5%

结论:单次盈亏保持在2%以下、至高不超过5%;胜率越低,单次盈亏必须越小。马丁可以用作敞口调节器,但圣杯曲线的形状由单次盈亏决定。

复利公式里最贵的变量不是收益率,是「活着的轮数」。回撤每加深一层,复利就要多爬一座山。

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