随期而动的期货/期权投资笔记

期望值、胜率与盈亏比:把“盘感”变成可计算的算式

内容持续修订,过时部分会及时剔除

70% 的胜率,也可能长期亏钱;40% 的胜率,也可能稳定盈利。差别不在“看对多少次”,而在期望值、R 倍数和路径。把这三件事写成表,你才有资格谈“这套方法行不行”。

三句话记住这篇

1. 胜率是面子,盈亏比是里子,期望值才是日子。

2. 期望值为正只说明值得做,连亏路径决定你能不能活到兑现。

3. 样本不到 100 笔,别急着给策略下结论。

先读提示:如果还没有一套写清楚的入场、出场、仓位和风控规则,先看交易系统的五个零件,再用本文的期望值去验收它。

一、期望值:每做一笔,长期平均赚多少

用 R 倍数记账最干净。把每次止损定义为 1R,盈利也用 R 表示:

期望值公式

E = p × R盈利 −(1 − p)× R亏损

若每次亏损都控制在 1R,则 E = p × R盈利 −(1 − p)× 1。

E 的单位是 R/笔。E 为正,才说明长期有优势;E 为负,交易越多亏得越多。

四种常见组合

胜率 40%,平均盈利 2R:E = 0.4×2 − 0.6×1 = +0.20R

胜率 50%,平均盈利 1.5R:E = 0.5×1.5 − 0.5×1 = +0.25R

胜率 60%,平均盈利 1R:E = 0.6×1 − 0.4×1 = +0.20R

胜率 70%,平均盈利 0.3R:E = 0.7×0.3 − 0.3×1 = −0.09R

最后一行就是“高胜率陷阱”:赢七次只赚 0.3R,输三次每次亏 1R,长期必亏。很多人被“我最近十单赢了七单”迷惑,却不算赢的时候赚了多少、输的时候亏了多少。

先把成本扣掉,再谈优势

上面的 +0.2R 是“毛期望”。真实交易每笔都有手续费、买卖价差和滑点,这些成本直接从 R 里扣。假设一笔往返成本约 0.05R:

成本对期望值的影响

毛期望 +0.20R,成本 0.05R → 净期望 +0.15R。

若成本升到 0.15R(高频、小止损、流动性差)→ 净期望只剩 +0.05R。

同样的盈亏结构,利润因子从 1.33 掉到约 1.07,优势几乎被磨平。

这解释了一个常见现象:回测里赚钱,实盘却越做越亏。不是行情变了,而是回测没把成本算够。止损越近、交易越频繁,成本占比越高——小止损策略尤其要先过这一关。

二、胜率、盈亏比与利润因子

胜率和盈亏比是一对跷跷板。你可以低胜率高赔率,也可以高胜率低赔率,但两者不能同时无限好。

指标 公式 说明
胜率 p 盈利笔数 ÷ 总笔数 单独看没有意义,必须和盈亏比一起看
盈亏比 平均盈利 ÷ 平均亏损 用 R 表示时,就是平均盈利 R 数
期望值 E p × 盈利 −(1−p)× 亏损 每笔交易的长期平均优势
利润因子 PF 总盈利 ÷ 总亏损 大于 1 才有正期望;越高越好,但样本少时不可靠

例如 40% 胜率、平均盈利 2R、平均亏损 1R:总盈利 = 0.4×2 = 0.8R,总亏损 = 0.6×1 = 0.6R,利润因子 = 0.8 ÷ 0.6 ≈ 1.33。期望值 +0.2R/笔。

但期望值只是“每笔平均”,它不告诉你路径。同样的 +0.2R,可能来自稳定小赚,也可能来自长期失血后的一次暴赚。后者对仓位和心态的要求完全不同。

三、从期望值到仓位:1R 到底是多少

R 不是抽象单位,它必须落到账户金额。先定单笔风险预算,再倒推手数:

仓位公式

1R = 账户权益 × 单笔风险比例

手数 = 1R ÷(每手止损距离 × 合约乘数)

算例:10 万元账户,单笔风险 1%(示例参数)

1R = 100,000 × 1% = 1,000 元。

某期货合约乘数 10 吨/手,入场 4,000,止损 3,950,每手止损 = 50 × 10 = 500 元。

理论手数 = 1,000 ÷ 500 = 2 手。

如果担心跳空,把仓位降到 1 手,或改用买入期权把最大亏损封顶——这叫为“止损失效”留预算。

期权买方的算法更直接:最大亏损 = 权利金 × 合约乘数(指期权持仓阶段;行权转期货后另算)。若 1R = 1,000 元,一张期权权利金 200 元、乘数 10,则每张最大亏损 2,000 元,最多只能买 0.5 张——也就是不够买一张。

此时要么换更便宜的合约,要么承认这笔交易的风险预算不够。

四、期望值为正,为什么还会爆仓

期望值是算术概念,账户活在路径里。三个原因会让正期望策略照样出局:

  1. 连亏序列:40% 胜率下,连亏 10 次的概率约 0.610 ≈ 0.6%。听起来低,但做 1,000 笔交易,遇到一次连亏 10 次的概率并不低。若每笔风险 5%,一次连亏就是 40% 回撤。
  2. 风险单位漂移:亏损后加大手数“回本”,等于把 1R 变成 3R、5R,期望值被路径放大成破产概率。
  3. 优势衰减:市场结构变了,原来的 p 和盈亏比不再成立;用历史期望值给未来定仓,是把回测当承诺。

所以本站的顺序始终是:先算最大亏损,再算期望值,最后才谈仓位。期望值决定“值不值得做”,风险预算决定“能做多大”。

连续亏损的概率,比你想的高

单笔亏损概率连亏 5 笔连亏 10 笔连亏 15 笔
40%约 1.0%约 0.01%约 0.0001%
50%约 3.1%约 0.10%约 0.003%
60%约 7.8%约 0.60%约 0.047%

单看一次连亏 10 笔,概率很低;但做 1,000 笔交易,碰上一次的概率就不低了。如果每笔风险 5%,一次连亏 10 笔就是约 40% 回撤。仓位越重,这种“小概率路径”越致命。

同样的期望值,为什么复利不一样

期望值是算术平均,复利看的是几何平均。两套策略的 E 都是 +0.2R,但路径完全不同:

策略 胜率 盈利 每笔期望 每笔几何增长(按 1% 风险)
A:小赚多次 60% +1R +0.20R 约 +0.20%
B:少赚大次 20% +5R +0.20R 约 +0.17%

算法:每笔风险 1%,A 的净值在 +1% 和 −1% 之间摆动,B 在 +5% 和 −1% 之间摆动。代入 g = p×ln(1+盈利) +(1−p)×ln(1−亏损),就得到上面两个数。

结论不是“高胜率更好”,而是:期望值相同,波动越大,几何增长越低。B 的连亏更深、回撤更大,对心态和仓位的要求也更高。所以验收策略时,不能只看 E,还要看路径——这正是几何平均存在的意义。

平均值会骗人:看 R 分布

两个策略的期望值可能一样,但“靠什么赚”完全不同。看两组 10 笔交易的 R 分布:

组合 10 笔构成 期望值 去掉最好一笔
A:靠频率 4 笔 −1R、5 笔 +1R、1 笔 +3R +0.4R 约 +0.11R,仍为正
B:靠单次 5 笔 −1R、3 笔 +1R、1 笔 +2R、1 笔 +4R +0.4R 0R,优势消失

两者期望一样,但 B 的优势全压在一笔大赚上:那笔不来,或者来得晚,账面上就是长期失血。A 赚得慢,却更不依赖“运气什么时候到”。

所以看记录时,除了平均值,至少再问三个问题:最大单笔盈利占总利润多少?最长连亏几笔?去掉最好的一笔,期望还为正吗?答不上来,说明你只知道平均数,不知道路径。

五、样本量:别用十笔交易证明自己

胜率是估出来的,不是真理。100 笔交易、40% 胜率的标准误约为 √(0.4×0.6÷100) ≈ 4.9%;95% 置信区间大约是 30%–50%。也就是说,100 笔样本还不足以区分“40% 胜率”和“50% 胜率”。

但也不能无限等数据:市场会变,样本越老越不代表未来。实务做法是——

还有一个小技巧:把样本按行情类型分组——单边、震荡、高波动。如果策略只在一种行情里有效,整体期望值再高,也只是“行情适配器”。

六、一页交易记录模板

字段 记录内容
基础信息 日期、品种、合约、方向、策略名称
风险定义 入场价、止损价、每手风险、手数、1R 金额
结果 出场价、盈亏金额、R 倍数、持有时间
执行质量 是否按规则入场/止损/止盈;有无扛单、摊平、提前跑
复盘 做对了什么、违反了哪条规则、下次怎么改

每周统计:交易笔数、胜率、平均盈利 R、平均亏损 R、期望值、利润因子、最大回撤、规则遵守率。没有这些数字,“盘感”只是记忆偏差。

记录的价值不在“记”,在“比”:这个月和上个月比,这套策略和备用策略比,按规则做的和违规做的比。没有对照,数字就只是数字。

三个常见问题

“胜率 70%,期望怎么会是负的?”因为赢的时候赚得太少。70% 胜率、每次只赚 0.3R,亏的时候亏 1R,长期就是负期望。胜率不能单独看。

“利润因子多少算好?”大于 1 才有正期望,但“好”没有统一标准。还要看样本量、最大回撤和恢复期。利润因子 1.2、回撤 10%,可能比利润因子 2、回撤 50% 更适合你。

“期权交易怎么记 R?”把权利金(或组合净支出)当作 1R。如果一张期权的最大亏损超过你的 1R 预算,就减量或换合约,不要因为“买方风险有限”就超预算。

七、和本站体系怎么接上

  1. 期望值是入场门槛:算不出正期望,就不该用真金白银去试。
  2. 1R 是刚性止损的计量单位:止损不是“感觉差不多”,而是事先写死的金额。
  3. 几何平均是最终验收:期望值相同的两个系统,路径不同,几何平均可能天差地别。
  4. 证伪条件:滚动期望值转负、回撤超限、执行偏离率上升,都是停机信号,不是加仓理由。把这几条写在交易计划第一页,事后就不用临场找理由。

“胜率是面子,盈亏比是里子,期望值是日子。三者都写进表里,交易才从赌感觉变成做生意。”

— 本站体系札记
下一步

继续读:交易频率:为什么做得越多,优势越薄;回测与样本外。

如果这篇让你少踩一次坑,转给那个还在用“胜率”判断策略好坏的朋友。

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