正文
这里奔富举了一个假设的例子，分班是鲍勃和莎莉。拥有同样的1万美元初始资金，同样的胜率为56%的交易系统，唯一不同的点是，鲍勃每次交易2000美元，而莎莉只交易1000美元。
用上述公式可以计算鲍勃的爆仓风险（pp.53）：
莎莉的爆仓风险也可以如此计算。我们可以对比一下鲍勃和莎莉个子爆仓的概率
（pp.53）
：
可以看出，莎莉每次交易1000美元的爆仓概率要远低于每次交易2000美元的鲍勃。
但是奔富还是强调了这个爆仓风险还是略高：
作为一名交易者，你应该让交易爆仓风险趋近于0。任何0以上的财务爆仓概率都算高，可以肯定，你始终有爆仓的可能，只不过是一个时间早晚的问题。（pp.54）
但是，这只是个概率问题，也就是0爆仓风险也不是真的一直为0：
即使是爆仓风险为0的交易，你也必须明白这依然不能保证你避免爆仓的风险。因为一个爆仓风险为0的交易，不能保证你的交易方法的准确性，也不能保证平均收益和平均损失在未来不会改变。如果准确度保持不变甚至提高，0的爆仓风险将确保你不会倾家荡产。然而，0的爆仓风险不能保证你的交易方法不会变差，也不能保证该方法在将来一直适用。你需要明白，
爆仓风险是一个统计学上的衡量指标，有赖于计算它的各个变量。
（pp.54）
那么是不是爆仓概率没有什么意义了呢？并不是的，因为我们可以通过调整影响爆仓风险的要素，来尽可能地降低爆仓风险。
根据公式，我们能够想到的第一个方法就是：
减少每笔交易的风险资金。这条建议强调了资金管理的重要性，明确了一名风险管理者在交易中生存和成功的前提，即确保资金管理策略的正确性。为了使你的爆仓风险降到可接受的范围，逻辑上要求你在任何一次交易中保持较低的风险资金。如果太高，你迟早会被淘汰。（pp.54）
这里奔富也提到他和大多数新手一样，刚进入市场的时候完全没有爆仓风险的概念，只是想着自己能够赚多少钱。所以后来经历了各种亏损，也是可以预期的到的。
接着奔富又引入一个交易者汤姆，汤姆一次只交易500美元，用同样的公式计算爆仓风险，可以对比鲍勃、莎莉和汤姆爆仓概率的大小（pp.55）：
汤姆的爆仓风险相较莎莉又有了显著下降，已经下降到了1%。
所以请记住：
成功的交易就是生存和良好的风险管理。这是减少爆仓风险的第一课，即减少每笔交易的风险资金数额，即学会明智的资金管理方法。（pp.56）
减少爆仓风险的第二课是提高方法的准确性。（pp.56）
奔富继续以三个交易员为例，只不过把交易系统进行了升级，胜率从56%提高到了63%，其他条件保持不变，各交易员的单次交易资金也保持不变，我们可以看出他们三个的爆仓风险都出现了显著的下降（pp.56）：
不过说句实话，我自己认为降低爆仓概率的3个方法当中，这一个其实并不是很靠谱。原因就在于市场在变化，我们得到的胜率都是基于过去，当下能够算出来的不过是历史的概率，未来未必如此。
君不见公募集基金的基金经理排名，靠前的基本上年年都换么？所以，依靠提升胜率这一条，我觉得并没有很大的可行性。还是那句话，我们只能控制在市场中赔多少钱，赚多少钱、什么时候赚钱，都是市场给的。
但是，这并不意味着从你没有交易系统乱做交易，到有交易系统一致地做交易，这种转化是无用的。从无到有一定是可以改善爆仓概率的，这是毫无疑问的。但是已经有一定胜率的、稳定的系统，想要提升胜率，大概率是困难的。
所以我们来看降低爆仓概率的第三个方法：
减少爆仓风险的第三条途径是提高方法的平均收益-平均损失比率。
（pp.57）
其实我认为这个方法也并非个人主观意愿能够做到。和方法二是类似的，风险收益比这个东西也是事后才能知道的。
而且最致命的就是，风险收益比和胜率通常是互斥的。
想一想这当中的逻辑就非常容易理解，市场上的交易者想要有对手盘，总要占风险收益比或者是胜率的一头，不然交易就不会发生。
那肯定有人要问，就没有风险收益比又高、胜率又高的交易吗。如果真的有这种交易的存在，请问谁会做你的对手盘呢，大家都会去做这个风险收益比又高、胜率又高的交易了。所以第二条和第三条通常是互斥的。这一点在我的文章：
中秋快乐！这几个月让我透彻明白赚大钱靠的是这一点……
当中我说的很清楚了。
那么我们能做的其实是在风险收益比和胜率之间找一个平衡点。
奔富通过一个模型，展示了较高的风险收益比能够减少爆仓的风险（pp.57-58）：
所以，基本上想要使得破产风险趋近于0，至少风险收益比要在1.5以上，而且这只是个约数。以经验公式来说，一般要求在2以上。
奔富最后总结：
