用 R 倍数和期望值思考

本课内容

• 如何将任何交易结果表示为 R 倍数。
• 如何根据胜率、平均盈利和平均亏损计算期望值。
• 为什么仅凭高胜率无法说明是否盈利。
• 成本如何降低期望值。

讲解

在入门课程中，您学会了每笔交易只承担账户的固定比例风险。现在我们把这个风险当作计量单位。R 是止损被触发时您计划亏损的金额。对于多头交易，每单位 1R = 入场价 − 止损价。

R 倍数是一笔交易的结果除以其初始风险：

R 倍数 = (出场价 − 入场价) ÷ (入场价 − 止损价)（适用于多头交易；空头交易则符号相反）。

示例：入场 €50，止损 €48，出场 €55。每股风险 = €2，每股收益 = €5，因此结果为 +2.5R。用 R 思考，可以把不同规模、不同市场和不同账户余额的交易放在同一尺度上比较。

期望值是指：如果一套规则在未来的表现与在您的样本中相同，您可以预期的每笔交易平均结果。用 R 表示：

期望值 (R) = (胜率 × 以 R 计的平均盈利) − (败率 × 以 R 计的平均亏损)

这里的平均亏损以正数表示。败率 = 1 − 胜率。正期望值意味着这套规则在样本中平均是赚钱的。它并不能对下一笔交易或下一年做出任何保证。

胜率是以盈利结束的交易所占的比例。它只是全貌的一半。一个 70% 时间都获胜的系统，如果亏损远大于盈利，仍然可能亏钱。

成本同样重要。点差（买入价与卖出价之间的差额）、佣金和融资费用会减少每一笔结果。如果成本平均为每笔 0.1R，就要从期望值中减去 0.1R。

示例演算

假设示例：两位交易者各自复盘过去的 100 笔交易。假设条件：两人的 1R 均为 €100；不计手续费、点差和税费。

交易者 A：(0.40 × 2.5) − (0.60 × 1) = 1.00 − 0.60 = 每笔 +0.40R。按 1R = €100 计算，即平均每笔 +€40，100 笔交易合计 +€4,000。

交易者 B：(0.70 × 0.5) − (0.30 × 1.5) = 0.35 − 0.45 = 每笔 −0.10R，即每笔 −€10，100 笔交易合计 −€1,000。

交易者 B 获胜的频率高得多，却在亏钱。交易者 B 很可能把止损往远处移，或者过早落袋小额利润，导致亏损大而盈利小。

常见错误

练习活动

请在纸上计算以下假设记录的期望值：胜率 55%，平均盈利 1.2R，平均亏损 1.1R。然后按 1R = €50 换算成欧元。最后，减去估计的每笔 0.1R 成本。

要点总结

• 1R 是您计划承担的风险；每一笔结果都可以表示为它的倍数。
• 期望值综合了胜率以及盈亏的大小。
• 高胜率加上大额亏损，仍可能意味着负期望值。
• 成本会从期望值中扣除，并可能抹掉微小的优势。

下一步

在下一课中，您将把 1R 转化为股票、外汇、加密资产和 CFD 的正确仓位规模。