马丁策略和斐波那契配合，动态调整加仓间距和倍数等风险因子，是一个非常值得深入研究的科研领域。关于马丁交易策略，是金融投机领域百年来最经久不衰的交易策略之一。程序式的加仓减仓，事先可精确测算的回撤和利润，无关进场和出场，大部分行情下横扫千军，好不惬意！从没有哪种交易策略像马丁一样备受争议。暴利和百战百胜的背后，是风险的指数级放大和一招致命式的突然休克。它让外汇平台寝食难安，让大资金仗剑长空，策马奔腾，留下了数不清的传说。交易场上的刀尖舔血，快意江湖，大抵如此。

最简单的马丁入门级策略。评估该策略我们可以看到，如果采用极端20层的加仓情况下，需要回撤逆势的50%点数。实际上，在一波超级强势的行情里，很难有50%的快速回撤，这势必降低了该策略的效率。如果要增加快速回补的速度，在等距离加仓的情况下， 就需要在逆势的后期增加仓位的倍数，比如按照1.5倍或者2倍的仓位配比进行加仓。但是它会带来仓位的迅速变大，如果控制不好，浮亏会急速加快。这就是我们常说的马丁潜在风险十分巨大的原因。

马丁策略的多个风险因子

我们看到，马丁策略有多个可以深入研究的变量，我们称之为风险因子。

起始仓位：这个影响不是很大，它是线性的，好衡量和计算。

加仓的距离：是以15点距离加仓，还是以30点距离加仓，或者是按照一定比例动态距离加仓，直接影响到马丁的潜在风险。倘若该因子变换成动态距离的加仓，比如按照斐波那契比例的距离来进行反向加仓，那么计算变得非常复杂。

加仓的倍数：是以1:1的比例加仓，还是1:1.5或者1:2的倍数加仓，或者按照斐波那契比例来进行加仓倍数的控制，直接影响到总的仓位数和计算的复杂程度。

其中，加仓距离和加仓倍数都呈现动态曲线的时候，整个计算模式就会变得非常复杂。马丁策略的动态距离配合动态仓位，可以调整出各种不同的风险曲线，这应该是马丁策略研发的核心焦点，利用计算机编程可以更好地辅助计算。