利用交易日志衡量表现

本课内容

• 进行风险分析时，交易日志需要包含哪些字段。
• 如何计算胜率、平均盈利和平均亏损、期望值以及盈利因子。
• 如何从一列结果中找出以 R 计的最大回撤。
• 为什么小样本可能产生误导。

讲解

交易日志是您对每一笔交易的记录。为了进行风险分析，至少要记录：日期、市场、方向、入场价、止损价、出场价、仓位规模、以欧元计的计划风险、以欧元计的结果、以 R 计的结果、成本，以及您是否遵守了规则。

关键统计指标：

• 胜率 = 盈利交易笔数 ÷ 总交易笔数。
• 平均盈利 / 平均亏损 = 盈利（或亏损）交易的 R 结果之和 ÷ 盈利（或亏损）交易笔数。
• 期望值 = 总 R ÷ 交易笔数（每笔交易的平均 R）。
• 盈利因子 = 总盈利 ÷ 总亏损（两者均以正数表示）。大于 1 表示样本中的盈利超过了亏损。
• 最大回撤 = 累计结果从峰值跌到之后低点的最大跌幅。请同时以 R 和欧元衡量。

请按扣除成本后的结果计算。基于 10 笔或 20 笔交易得出的统计数据可能受运气影响很大。请把早期数字视为大致情况，并继续收集数据。过去的统计数据描述的是已经发生的事情；它们不是预测。

示例演算

假设示例：10 笔交易，1R = €100，结果已扣除成本。

1. 胜率 = 4 ÷ 10 = 40%。
2. 总盈利 = 2 + 3 + 0.5 + 2 = 7.5R。平均盈利 = 7.5 ÷ 4 = 1.875R。
3. 总亏损 = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0.5 = 5.5R。平均亏损 = 5.5 ÷ 6 ≈ 0.92R。
4. 期望值 = (7.5 − 5.5) ÷ 10 = +0.2R = 每笔 +€20。验算：(0.4 × 1.875) − (0.6 × 0.917) ≈ 0.75 − 0.55 = 0.2R。
5. 盈利因子 = 7.5 ÷ 5.5 ≈ 1.36。
6. 最大回撤：累计结果从 2R（第 1 笔）跌至 0R（第 3 笔）= 2R = €200。之后从 3.5R 跌至 2R 的跌幅只有 1.5R。

只有 10 笔交易时，这些数字只是一个起点，并不能证明存在优势。

常见错误

练习活动

针对以下假设结果，计算胜率、平均盈利、平均亏损、期望值、盈利因子和最大回撤（以 R 计）：+1.5、−1、+2、−1、−1、−1、+1、+2.5。

要点总结

• 记录每笔交易的计划风险和 R 结果。
• 期望值、盈利因子和最大回撤结合起来，比胜率更能全面地描述交易记录。
• 始终按扣除成本后的结果计算统计数据。
• 小样本可能产生误导；请继续收集数据。

下一步

在最后一课中，您将把本课程的全部内容整合成一页纸的个人风险政策。