風險報酬比：贏得多不夠，贏多少與輸多少必須一起算

勝率回答「多常贏」，風險報酬回答「贏一次與虧一次各有多大」

本課出現的所有數字都是為了演示算式而設定的假設輸入，既不是產業基準，也不是目標值，更不是從你自己的交易紀錄統計出來的結果。

期望值＝勝率×平均獲利－敗率×平均虧損

假設 40% 的交易平均賺 2R，60% 的交易平均虧 1R，那麼費用前的期望值＝0.4×2－0.6×1＝+0.2R。這裡的 R 只是把單筆計畫風險統合成一個比較基準。

1:3 不會自動勝過 1:1

先比較兩個預設：A 是 70% 勝率、+1R / −1R；B 是 25% 勝率、+3R / −1R。接著自己調整勝率與平均盈虧，看損益兩平勝率跟著移動。

80% 的勝率，照樣可能是負期望

假設 80% 的交易平均只賺 0.2R，20% 的交易平均虧 1R：0.8×0.2－0.2×1＝-0.04R。雖然 10 筆裡面能贏 8 筆，但那 2 筆虧損就會把前面的獲利全部吃光還倒貼——這還沒算進任何一筆手續費。

勝率與盈虧比通常互相拉扯

在進場規則與停損位置都不變的前提下，把停利目標拉得更遠，就給了正常波動更多時間先打到停損，觀察到的勝率會下降；反過來一有微利就走，勝率會上升、單筆獲利幅度被壓縮，於是一次正常停損要用好幾筆獲利來填。這是同一套規則內部的傾向，不是跨策略成立的定律。

在假設輸入下：35% 勝率配 3R 平均獲利，費用前期望值＝0.35×3－0.65×1＝+0.4R；55% 勝率配 1.2R 平均獲利，費用前期望值＝0.55×1.2－0.45×1＝+0.21R。這裡要說明的不是哪種風格更好，而是這兩個數字只有放在一起才有意義。

期望值描述的是一組歷史樣本，不是下一筆交易的命運

即使一組樣本的期望值為正，實際執行中也完全可能遇到連續 5 次甚至 10 次虧損。更重要的是，勝率、平均盈虧與交易摩擦（手續費、點差、滑價）會隨市場狀態漂移，某一段行情裡統計出來的數字不是常數。

成本從每一筆交易裡扣，不只從虧損單裡扣。拿上面 +0.21R 那一列，假設一次完整來回的摩擦是 0.15R：淨期望值就掉到 +0.06R，只剩毛值的四分之一左右。同樣的 0.15R 放到 +0.40R 那一列，淨值還有 +0.25R。一套規則能不能撐住自己的成本，取決於 1R 相對你實際付出的點差有多大。

樣本數決定這些數字有多少含量。8 筆交易裡的 75% 勝率只是贏了 6 筆，其中一筆換個結果就變成 62.5%；同樣的勝率放到 200 筆上，就很難只靠運氣湊出來。看勝率一定要連分母一起看，並且寫清楚樣本涵蓋的是哪一段時間。