合约复利终值需用杠杆调整后收益率代入F=P(1+r)^n计算；引入最大回撤MD修正得保守终值F_adj=F×(1−MD)；净值回撤比DR=D/G评估风险收益匹配度；凯利公式反推止损阈值确保复利链稳定。
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一、使用标准复利公式计算合约复利终值
合约交易中复利效应的量化基础是本金按固定收益率逐期滚动，需代入实际日/周收益率与杠杆等效因子。公式必须适配合约特有的结算周期与盈亏放大逻辑。
1、确定初始本金P（单位：USDT），例如P = 5000 USDT。
2、将单日名义收益率r转换为杠杆调整后等效收益率，如3倍杠杆下日收益2%，则r = 0.02 × 3 = 0.06。
3、代入复利公式F = P(1 + r)^n，其中n为交易天数，若n = 20，则F = 5000 × (1 + 0.06)^20。
4、计算结果F即为理论终值，与初始本金P的差额即为复利累积收益。
二、引入最大回撤修正的动态复利模型
单纯复利公式忽略净值剧烈波动对再投资能力的破坏，需用历史最大回撤率反向约束有效复利区间，识别真实可持续增长段。
1、提取过去30笔已平仓合约的每日权益曲线，定位最低点相对于前期高点的跌幅。
2、计算最大回撤率MD = (前期峰值 − 当前低点) / 前期峰值，例如MD = 0.28表示28%最大回撤。
3、将原始复利终值F乘以(1 − MD)作为保守终值估计，即F_adj = F × (1 − 0.28)。
4、对比F与F_adj的差值，该差值反映回撤对复利积累的实际侵蚀量。
三、采用净值回撤比（Drawdown Ratio）量化风险收益匹配度
净值回撤比是衡量单位复利增长所承受的下行风险强度，比值越低说明策略韧性越强，该指标直接关联资金生存周期。
1、统计一个周期内累计复利增长率G，例如30天后G = 1.75（即增长75%）。
2、同步取同一周期内发生的最大回撤绝对值D，例如D = 0.32（即32个百分点）。
3、计算净值回撤比DR = D / G，此处DR = 0.32 / 1.75 ≈ 0.183。
4、当DR > 0.25时，表明复利增长过度依赖高波动路径，需降低仓位或优化止盈止损参数。
四、基于凯利公式反推可承受回撤阈值
凯利公式不仅指导仓位，还可倒推出当前胜率与盈亏比结构下所能容忍的最大单次回撤上限，避免复利链条断裂。
1、测算策略历史胜率p与平均盈亏比b，例如p = 0.55，b = 2.1。
2、代入凯利比例f* = (b × p − (1 − p)) / b，得f* ≈ 0.392，即最优单次投入比例为39.2%。
3、设定单次开仓最大允许亏损率为x，要求x × f* ≤ 单日可接受回撤，例如设定单日回撤上限为6%，则x ≤ 0.06 / 0.392 ≈ 0.153。
4、据此将止损幅度设为入场价的15.3%，确保单次失败不触发整体账户失衡。
