大多数交易者认为，胜率是交易中最重要的统计指标。然而事实并不是这样。
交易是你将学到的最违反直觉的技能之一。很多时候，正确的事情看起来反而是错的。你可以亏损的交易次数多于盈利次数，却依然能够赚钱，这个想法听起来就让人觉得不对劲。
人类习惯于绝对化思维。我们不擅长处理概率和模糊性。我们喜欢非黑即白的情境。我们倾向于认为：盈利就是好，亏损就是坏。
但在交易中，这种看法不仅是错误的，实际上还是一种危险的思维方式。
胜率其实没那么重要
你不应该围绕“胜率”来构建你的交易策略。相反，你应该围绕“平均盈亏比（风险回报比）”来设计策略。
通过一个简单的数学公式，你可以轻松计算出：为了实现盈亏平衡，你的胜率最低需要达到多少。这才是唯一真正重要的胜率指标。
只要你的胜率高于这个临界值，你就是在赚钱。
至于赚多少钱，则完全取决于你的策略在当前市场环境中的表现。但无论赚多赚少，你都可以安心，因为你站在了概率优势的一边。
公式如下：
最低胜率 = 风险 ÷（风险 + 回报）× 100
举例说明，如果你的平均盈亏比是2:1，那么你只需要在长期中赢得33%的交易，就可以实现盈亏平衡。
1 ÷（1 + 2）× 100 = 33%
只要超过这个胜率，你就能赚钱。
如果你的平均盈亏比是3:1，那么你只需要25%的胜率，就可以不亏钱（不考虑手续费）。
1 ÷（1 + 3）× 100 = 25%
这意味着你的平均回报越高，你所需要的胜率就越低，依然可以实现盈利。
听起来是不是很美好？
但问题在于，你追求的回报越高，实现它的可能性就越低。
图：风险回报比与胜率
所以，事情并没有简单到只是一味去追求更高的回报。
在开发交易策略时，你必须在风险回报比与胜率之间找到平衡，直到找到一个让你自己感到舒适的组合。
亏损的心理学
你的胜率本身几乎毫无意义，单独来看并不能让你赚到钱。几乎如此。
从理论上讲，这意味着如果你找到一个回报极高、但胜率只有10%的策略，只要它总体仍然能赚钱，那么这种交易方式在技术上是可行的。
但即使它能赚钱，你是否有足够的纪律去坚持这样的策略？答案很可能是否定的。
问题在于我们大脑中与生俱来的原始心理结构。
计算机算法可以毫无问题地执行这种策略。它可以连续承受9次亏损，却对第10次交易毫无畏惧。
但人类完全是另一回事。
老鼠和交易者有什么共同点？
最近观看的一场由加拿大心理学家乔丹·彼得森博士（Dr. Jordan Peterson）主讲的讲座中，他提到了一个关于老鼠“游戏伦理”的非常有趣的事实。
研究发现，老鼠与人类在基因和原始行为特征上有97%的相似性，天生具有一种内在的“最大亏损容忍度”。
老鼠也会像人类一样打闹嬉戏，甚至还会把对方按倒在地，而且它们很享受这种过程。
然而，如果你反复把两只老鼠配在一起，而那只大老鼠从不让小老鼠至少赢上30%的时间，那么小老鼠就不会再邀请它一起玩了。
乔丹对这一现象做了一个总结。这意味着什么？
首先，生活中的一切本质上都是一场“游戏”。有些游戏更严肃，但它们依然是游戏。
交易也是一场游戏。这是一场高风险、需要高度技巧和专注力的策略性游戏。
但就像老鼠一样，人类在“游戏中的亏损”也有一个心理承受上限。如果我们参与一项竞争活动（比如面对市场这种更强的对手），却几乎从不获胜，我们就会逐渐失去信心。
人类是喜欢挑战的，甚至可以说是依赖挑战而生存。挑战赋予生活意义。如果没有任何挑战，我们会停滞、退化、失去兴趣。
但如果挑战变得几乎不可能完成，无论多努力都持续遭遇失败，那这种情况甚至比“没有挑战”更糟。
它会打击我们的士气，让我们不愿继续投入这场“游戏”，也会让我们难以建立对自身能力的信心。
当然，这其中也存在例外。每个人的亏损承受能力都不同。确实有一些交易者胜率很低，但依然能在市场中赚得盆满钵满。
但你需要对自己诚实一点。回测和实盘，是完全不同的世界。一个低胜率却高盈利的策略，在纸面上看起来可能非常完美。
但如果你的亏损频率已经超过了你心理能够承受的范围，那么你一定会开始犯错。你会对交易缺乏信心，开始犹豫，最终甚至亲手破坏掉自己的策略执行。
盈利是主观的
随着时间推移，你会逐渐发现自己能够承受的“最大亏损程度”。一旦你明确了这个数值，你就会知道哪些策略更适合你，哪些不适合。
有了这些信息，你就可以打造出属于自己的完美交易计划。
在我刚开始交易的时候，我非常着迷于趋势跟随策略。即使知道大盈利并不常见，而且过程中会经历大量亏损，我也并不在意。我一直认为，只要最终能赚钱，即使亏很多次交易我也能承受。
在很大程度上，这确实是对的。我在交易中没有自尊心作祟，也没有想向任何人证明什么。我只是想尽一切可能从市场中赚钱。
但即便如此，当我的胜率至少保持在45%左右时，我会感觉更加安心。一旦低于这个比例，怀疑就会开始出现。
我会开始思考，这段连亏会持续多久？我是否应该做些什么来防止情况进一步恶化？
我怀疑，在行情艰难的时候，我并不是唯一有这种感受的人。
低胜率策略是可以成功的，但它会让你暴露在一系列潜在的心理障碍和陷阱之中。所以在你设计交易策略时，一定要把这一点考虑进去。
“简单数学”
在查找参考资料的过程中，我偶然发现了一篇由新加坡交易员Rayner Teo撰写的有趣文章。
Rayner是一位知名的趋势跟随交易者和交易教育者，在交易社区中拥有很高的声誉。我看过他数百个YouTube视频，可以亲自为他的真实性和专业性作证。
在这篇文章中，他拆解了风险回报比的基础概念，并给出了一个代数公式，用来根据你的历史交易和胜率，计算你的预期平均回报。
我知道，数学很让人头疼。
当然，也许对你来说并不是。如果你擅长数学并且乐在其中，那很好！只要你能控制好自己的交易心理，你在交易这条路上大概率会走得很远。
就我个人而言，我并不擅长数学，这算是一个短板。我尊重数学，也认可它的重要性，但确实不擅长。不过幸运的是，对像我这样的交易者来说，这里的数学其实非常简单。如果我能算明白，那任何人都可以。
公式如下：
预期收益（Expectancy） = （(1 +（平均盈利 ÷ 平均亏损）) × 胜率） -1
对于那些像我一样，需要更直观理解这个概念的交易者，接下来我会举一个例子，说明如何用这个公式来计算我个人的最低胜率和预期收益。
我会把Rayner原本用“美元金额”计算的方式，转换成“百分比”的形式，因为我认为这种方式更适合分析交易表现。
利用数据，我可以将自己的交易数字代入这些数学公式中，计算出我的个人“危险区间”以及理论上的预期收益。
如果我的策略胜率低于这个危险区间，我就会亏钱；如果高于这个区间，我就能赚钱。而预期收益公式则会告诉我，从长期来看，我平均可以赚（或亏）多少钱。
去年，我一共进行了58笔交易。其中22笔盈利，31笔亏损，5笔打平。这意味着有9.43%的交易是盈亏平衡的，不过在这个例子中我们将忽略这些交易。
这样一来，总共有53笔交易是明确的盈或亏，其中胜率为41.51%。
胜率 =（盈利次数 ÷ 总交易次数）× 100
胜率 =（22 ÷ 53）× 100 = 41.51%
如何计算你的平均盈利 / 亏损
我的平均单笔盈利为1.45%，平均单笔亏损为1.03%。
平均盈利的计算方法是：将所有盈利交易（以占总资金的百分比表示）相加，再除以盈利交易的总数量。亏损交易同理。
由于我真实的数据太长，不方便在这里展示，下面给出一个理论示例：
平均盈利 = 盈利总和 ÷ 盈利交易总数
平均盈利 =（0.50 + 1.99 + 2.08 + 0.50 + 1.01）÷ 5
平均盈利 = 1.27%
平均亏损 = 亏损总和 ÷ 亏损交易总数
平均亏损 =（1.01 + 1.01 + 1.00 + 0.99）÷ 4
平均亏损 = 1.03%
如何计算你的预期收益
现在我已经知道了胜率、平均盈利和平均亏损，就可以计算长期的平均预期收益。
从长期来看，每一笔交易平均可以为我带来多少收益。当然，有的交易会更大，有的更小，但平均值可以让你理解整体“期望水平”。
我们都听说过市场中的“均值回归”，交易结果也是类似的。计算出平均盈利和平均亏损，可以帮助我们判断当前是表现低于策略水平，还是高于策略水平。
根据我的数据，预期收益的计算如下：
预期收益 =（(1 +（平均盈利 ÷ 平均亏损）) × 胜率）- 1
预期收益 =（(1 +（1.45 ÷ 1.03）) × 0.4151）- 1
预期收益 = 0.99946 - 1
预期收益 = -0.00054%
这意味着什么？这意味着我正在“危险区间”边缘徘徊。我的胜率对于当前的平均盈利水平来说偏低。
换句话说，每承担1%的风险，我平均会亏损 -0.00054%。
这也意味着，以目前的状态来看，我基本处于盈亏平衡，而这正是我的实际交易结果所反映的情况。
如何计算你的“危险区间”
既然我已经知道自己正处于“危险区间”内，那么该如何精确计算这个危险区间对应的胜率是多少呢？
使用我在文章开头提到的公式，把我的数据代入进去就可以得出答案。
最低胜率 = 风险 ÷（风险 + 回报）× 100
最低胜率 = 1.03 ÷（1.03 + 1.45）× 100
最低胜率 = 41.53%
这意味着，根据我平均1.03%的风险和1.45%的回报，我必须达到41.53%的胜率，才能做到不亏钱。
而我当前的胜率是41.51%。这意味着我的期望值略微为负，也就是说我需要提升表现——我还没有有效发挥出自己的交易优势。
根据回测结果，我的胜率本应更接近50%。但作为一名仍在成长中的交易者，还有很多需要学习，因此目前表现不佳也并不令人意外。
另外，我目前的样本量只有58笔交易。通常来说，需要至少100笔以上的交易样本，才能对统计数据形成更可靠的判断。
在回测过程中，我的策略曾经历过最长达三个月的回撤，但在数百笔交易的长期表现中，它依然具有显著的正期望。
因此，只要我尽力坚持执行自己的交易计划，目前还没有理由恐慌。
我只需要继续坚持、持续投入努力——等交易次数达到100笔之后，再重新评估表现。
理论示例
前面的期望值计算是基于我个人真实交易数据，因此计算过程会比较复杂。
下面我们用一些“干净”的理论数据做几个快速示例，方便理解和参考。
盈亏平衡
平均盈利：3%
平均亏损：1%
胜率：25%
最低胜率 = 风险 ÷（风险 + 回报）× 100
最低胜率 = 1 ÷（1 + 3）× 100
最低胜率 = 25%
期望收益 =（(1 +（平均盈利 ÷ 平均亏损）) × 胜率）- 1
期望收益 =（(1 +（3 ÷ 1）) × 0.25）- 1
期望收益 = 1 - 1
期望收益 = 0%
如果你的平均每笔交易盈利3%、亏损1%，且胜率为25%，那么从长期来看，每承担1%的风险，你的预期收益是0%。
也就是说，你处于盈亏平衡状态。
负期望
平均盈利：2%
平均亏损：1%
胜率：30%
最低胜率 = 风险 ÷（风险 + 回报）× 100
最低胜率 = 1 ÷（1 + 2）× 100
最低胜率 = 33%
期望收益 =（(1 +（平均盈利 ÷ 平均亏损）) × 胜率）- 1
期望收益 =（(1 +（2 ÷ 1）) × 0.30）- 1
期望收益 = 0.9 - 1
期望收益 = -0.1%
如果你的平均每笔交易盈利2%、亏损1%，且胜率为30%，那么从长期来看，每承担1%的风险，你平均会亏损 -0.1%。
正期望
平均盈利：1.5%
平均亏损：1%
胜率：50%
最低胜率 = 风险 ÷（风险 + 回报）× 100
最低胜率 = 1 ÷（1 + 1.5）× 100
最低胜率 = 40%
期望收益 =（(1 +（平均盈利 ÷ 平均亏损）) × 胜率）- 1
期望收益 =（(1 +（1.5 ÷ 1）) × 0.5）- 1
期望收益 = 1.25 - 1
期望收益 = 0.25%
如果你的平均每笔交易盈利1.5%、亏损1%，且胜率为50%，那么从长期来看，每承担1%的风险，你平均可以赚取 +0.25%。
提高风险下的期望
平均盈利：5%
平均亏损：2%
胜率：45%
最低胜率 = 风险 ÷（风险 + 回报）× 100
最低胜率 = 2 ÷（2 + 5）× 100
最低胜率 = 29%
期望收益 =（(1 +（平均盈利 ÷ 平均亏损）) × 胜率）- 1
期望收益 =（(1 +（5 ÷ 2）) × 0.45）- 1
期望收益 = 1.58 - 1
期望收益 = 0.58%
如果你的平均每笔交易盈利5%、亏损2%，且胜率为45%，那么每承担1%的风险，你长期平均可以赚取 +0.58%。
降低风险下的期望
平均盈利：2%
平均亏损：0.5%
胜率：50%
最低胜率 = 风险 ÷（风险 + 回报）× 100
最低胜率 = 0.5 ÷（0.5 + 2）× 100
最低胜率 = 20%
期望收益 =（(1 +（平均盈利 ÷ 平均亏损）) × 胜率）- 1
期望收益 =（(1 +（2 ÷ 0.5）) × 0.5）- 1
期望收益 = 2.5 - 1
期望收益 = 1.5%
如果你的平均每笔交易盈利2%、亏损0.5%，且胜率为50%，那么从长期来看，每承担1%的风险，你平均可以赚取 +1.5%。
结论
本文的核心目的是为了说明，只关注胜率本身是毫无意义的。
除非你把平均盈利和平均亏损与胜率一起进行平衡分析，否则你关注的就是错误的指标。如果问题不在胜率，那么提高胜率也无济于事。
当你清楚自己的“危险区”以及平均期望值时，就更容易判断问题出在哪里。
如果你的回测结果显示期望值为正，但实盘交易却是负的，那么很可能意味着，你没有按照计划正确且持续地执行，或者你的交易优势正在减弱。
举个例子，如果你经常获胜，但却赚不到钱，那说明你没有让盈利单充分发展，而是过早止盈，正在“扼杀”你的盈利能力。试图进一步提高胜率不仅无助于解决这个问题，我甚至可以保证，这只会让情况变得更糟。
同样地，如果你的实盘正在经历回撤，但整体期望值仍为正，并且你的表现高于“危险区”，那么你无需担心。继续按原计划执行，不要做任何改变。
这就是交易者的工作：制定计划 → 执行计划 → 分析结果 → 在必要时优化计划。
只要你长期坚持这一过程，实现稳定盈利只是时间问题。
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