在中国外汇交易市场上，目前还只有外汇即期交易。由于中国外汇市场条件的不成熟和风险控制技术的不完善，还不能开办外汇远期交易、掉期交易、期货交易和期权交易，但是随着中国外汇市场的进一步发展和中国金融改革的逐步完善，上述四种交易将会成为中国外汇市场的主角。
2010年，一位《华尔街日报》的记者为了写一篇炒汇的文章，决定去汇市亲身体验一番。由于散户外汇交易需求正在快速增长，很多这方面的网站都提供了免费实习账户，让新手在把真钱放到网上之前能够获得一些经验。于是那位记者开了两个实习账户，一个在福汇（FXCM），另一个在嘉盛集团（FOREXCOM）。他随后在《炒汇如何让10万美元化为乌有》的文章中向读者吐露炒汇大败而归的感受。
“我知道，时机把握和风险管理是保值（更不用说增值）的根本，另一个关键之处在于要能够一直投入。外汇市场每天24小时交易，炒汇与‘买入然后持有’的股市投资似乎是背道而驰的。我也知道要在所有仓位中都设置止损，以便在下注不利的时候不至于一直亏钱。这很重要。我无法经常性地查看账户，大约也就是每个星期看一次。而当我查看账户时，多数时候这些止损位都已经被引发，让我蒙受了很大损失。如果可以拿出更多的时间紧盯屏幕，或许你还能多挣些钱，但我做不到。”
近几年，外汇市场的吸引力越来越大，是因为炒汇的感觉跟网络泡沫时期的短线炒作相似，只是外汇市场规模要大得多。这位记者刚刚开始交易就亏了钱，亏钱的原因：一部分在于时机掌握得不对。大家可能会认为，经过一段时间后某个货币将会贬值，但如果设置仓位的那一天它涨了，那你就亏了。这是一种暂时的错误。一个月下来，他损失了大约45万美元。此外，他还尝试了一个个人投资者可以模仿成功专业交易员的平台。在这个平台上，他一开始投入了10万美元，然后把这笔钱分配在几个看上去还不错的系统中，结果又损失了72万美元。
这位美国记者炒汇以惨败收场，但还好他用的是实习账户。可我的一位朋友用的是真真实实的人民币，结局更为惨烈。
我这位朋友来自浙江，前些年一直做外贸生意。随着人民币升值等因素，利润越来越薄，似乎稍有不慎还会亏钱。于是，2010年年初，他一咬牙将公司关闭，手中的货全部变现，净得1000多万元。按说这笔钱在国内存个定期或买个国债可以旱涝保收，每年几十万元的利息，大可过上优哉游哉（四处游玩）的生活。
然而，生意人总想着“以钱生钱”，每年3%～5%的固定回报显然不够过瘾。于是他向周围亲友打听有什么其他发财捷径。有一个中国香港老同学劝他做金融，而且最好做外汇，因为全球最大的投资与交易是外汇，它透明度高、波动频繁且成本低，是最理想的投资工具。外汇交易曾成就了世界顶尖级的金融人物，索罗斯就是外汇投资的领头人。禁不住诱惑，他委托那位老同学在中国香港开了个账户，拿出100万元炒外汇。
毕竟在生意场上打拼多年，他还是有点风险防范意识的，在出手之前曾询问我的意见。但可惜的是，他那时主意已定，问旁人也只不过是走个形式而已，不管如何，他都会去试一试。
结果，小试牛刀的他一周赚了50万元，大喜！中国香港老同学叫他乘胜追击再加码，他一下子追加了500万元。然而，一个月后他告诉我，他投入的600万元加上原先赢的50万元已经全部输得干干净净不说，后来又赔进去100万元，真是后悔莫及！
由于外汇市场的特殊性，散户倾囊几百万几千万也只能算“小钱”，经不住外汇市场的一个小小的浪花，瞬间便会不见了踪影。除非你压根儿不在乎这些“小钱”，否则小心被你的侥幸心理逼得跳楼！ 风控模型：真的能够控制风险吗？我们在前几章中介绍了几种“大规模杀伤性武器”金融衍生品。大家可能要问了，既然像期权期货这些衍生交易风险这么大，那么是否有利器来试图控制风险呢？答案是肯定的。华尔街一直在试图将金融衍生产品的风险控制在一定的范围之内，以最大限度地获得高利润，结果如何呢？
试图控制风险的“蒙特卡罗模拟模型”
先来看一下华尔街控制风险有哪几种最典型的金融模型。
非常凑巧，刚进华尔街我还分不出东南西北呢，便有幸来到银行家信托风险管理部（Risk Management）。做第一个大项目时，就接触到了控制风险模型。而那时衍生产品在华尔街正大行其道，霸菱银行的李森赔掉了10亿美元，大和银行的井口俊英也赔掉10亿美元，住友银行的滨中康雄就赔得更多了，高达20亿美元。所有这些损失都是衍生产品造成的。期权期货就好似疯狂的烈马一般，要怎样才能驾驭它们呢？于是，华尔街各大投行纷纷开始了风险模型的研制开发。
我们这个风险管理大项目中最关键的部分“Octopus（章鱼）”就是在那样的背景之下开始启动的。章鱼是有着八条爪子的一种动物，之所以为这部分取其名，就是希望它能像章鱼那样四平八稳，给公司的一揽子投资带来稳定的收益。而“章鱼”里的心脏部分就是蒙特卡罗模拟模型（Monte Carlo Simulation）。
有人会问，“蒙特卡罗模拟模型”的原理到底是什么呢？其实说白了，这个模型的原理就是统计学上所指的正负相关度。我们知道，世界万物都互相关联，有些是相辅相成，有些是此消彼长。在金融上也一样。
比如房地产和银行贷款利率，银行贷款利率一升，房价就会下跌，属负相关；有些是正相关，如纽约和伦敦的股市，伦敦股市比纽约早5小时开盘收盘，一般伦敦一涨，纽约也涨。而投资收益高低的根本原因，就在于各种因素之间的相互影响。只要选样有效，我们便可根据过往的金融数据，推断出各个事物间相互影响的程度是1比1，还是1比2，等等。蒙特卡罗模型就是以“实验模拟”的方法，用随机数（Random number）结合统计方法，模拟未来。
对于没有学过统计学的读者来说，上面这段话听上去很像天方夜谭。我们可以不用去管它。不过，模型设计的选样大家应该是熟悉的，比如利率、汇率、债券、股市、油价和黄金等，这些都是投资收益互相影响的各种因素。一旦确定了选用的20个因素，就可以用电脑程序产生20组随机数，然后组成20乘20的矩阵，再按蒙特卡罗模型方式演算出来。
在电脑还没有普及的时代，一个5乘5的矩阵，用笔要计算半天才有结果。假如矩阵超过6的话，几乎就没辙了。现在用电脑计算6乘6的矩阵，只需两个“For Loop（计算机语言）”、六七行编码，运行不到1分钟，甚至几秒便全部搞定。没有电脑真是不可想象。那时，我们系统给交易员所用的界面GUI是微软的Excel试算表，等演算结果出来后，在Excel上便显示出各种各样的曲线图，真有如梦幻般的感觉。我们的系统，在华尔街属于所谓的Middle Office，是整个交易系统里承上启下的关键部位。
必须注意，选样的因素越多，模拟的程度也就越接近现实。到了第二个版本时，选样因素便增加到100个，电脑的编码几乎不变，只需在Excel的一个版面上加列新的各种因素即可。最后，我们把选样一直做到200乘200，全世界但凡能考虑的因素几乎全考虑到了。这时，令人震惊的已不是金融，而是电脑的力量，很难想象如果没有电脑，需要用多少人力才能算出如此复杂的矩阵；而等到算出来之后，大家可能都变成陈景润了。
由此可见，华尔街上玩的游戏越复杂，对电脑技术的要求也就越高，而电脑的发展反过来又驱动了华尔街的运行。可以这样说，没有电脑的发展，就没有今天的华尔街。
为金融衍生工具定价的“布莱克-舒尔斯模型”
从1994年到1997年的那几年，各种金融衍生产品层出不穷，而且包装得也越来越花哨，杠杆也越来越长。押宝押对了，交易员一笔交易就可以给公司赚几百万美元。那时的华尔街，大家一坐定就谈衍生证券，到处可见红眼睛、黑眼圈的人们走来走去，都快做疯了！
其实在前面的文章中提到过，衍生证券市场和普通股票不同，是零和游戏，有赢就有输。你要是听见说有人一下子赚了几百万美元，就知道这会儿在哪个角落里，一定有人亏了几百万美元。
