风险回报比：赢得多不够，赢多少和输多少必须一起算

胜率回答“多常赢”，风险回报回答“赢一次和亏一次各有多大”

本课出现的所有数字都是为了演示算式而设定的假设输入，既不是行业基准，也不是目标值，更不是从你自己的交易记录里统计出来的结果。

期望值＝胜率×平均盈利－败率×平均亏损

假设 40% 的交易平均赚 2R，60% 的交易平均亏 1R，那么费用前的期望值＝0.4×2－0.6×1＝+0.2R。这里的 R 只是把单笔计划风险统一成一个比较基准。

1:3 不会自动战胜 1:1

先比较两个预设：A 是 70% 胜率、+1R / −1R；B 是 25% 胜率、+3R / −1R。然后自己改动胜率和平均盈亏，看盈亏平衡胜率随之移动。

80% 的胜率，照样可能是负期望

假设 80% 的交易平均只赚 0.2R，20% 的交易平均亏 1R：0.8×0.2－0.2×1＝-0.04R。虽然 10 笔里面能赢 8 笔，但那 2 笔亏损就会把前面的盈利全部吃光还倒贴——这还没算进任何一笔手续费。

胜率和盈亏比通常互相拉扯

在入场规则和止损位置都不变的前提下，把止盈目标拉得更远，就给了正常波动更多时间先打到止损，观察到的胜率会下降；反过来一有微利就走，胜率会上升、单笔盈利幅度被压缩，于是一次正常止损要用好几笔盈利来填。这是同一套规则内部的倾向，不是跨策略成立的定律。

在假设输入下：35% 胜率配 3R 平均盈利，费用前期望值＝0.35×3－0.65×1＝+0.4R；55% 胜率配 1.2R 平均盈利，费用前期望值＝0.55×1.2－0.45×1＝+0.21R。这里要说明的不是哪种风格更好，而是这两个数字只有放在一起才有意义。

期望值描述的是一组历史样本，不是下一笔交易的命运

即使一组样本的期望值为正，实际执行中也完全可能遇到连续 5 次甚至 10 次亏损。更重要的是，胜率、平均盈亏和交易摩擦（手续费、点差、滑点）会随市场状态漂移，某一段行情里统计出来的数字不是常数。

成本从每一笔交易里扣，不只从亏损单里扣。拿上面 +0.21R 那一行，假设一次完整来回的摩擦是 0.15R：净期望值就掉到 +0.06R，只剩毛值的四分之一左右。同样的 0.15R 放到 +0.40R 那一行，净值还有 +0.25R。一套规则能不能撑住自己的成本，取决于 1R 相对你实际付出的点差有多大。

样本量决定这些数字有多少含量。8 笔交易里的 75% 胜率只是赢了 6 笔，其中一笔换个结果就变成 62.5%；同样的胜率放到 200 笔上，就很难只靠运气凑出来。看胜率一定要连分母一起看，并且写清楚样本覆盖的是哪一段时间。