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先看重點
- 即使勝率達到 60%，平均每筆交易仍可能虧損。
- 使用已實現的平均獲利與虧損，成本只扣一次。
- 歷史期望值為正，不代表未來必然具有持續優勢。
除了勝負次數，也要看金額
勝率回答的是：依照固定方式定義的一筆交易，有多少比例以獲利結束。它不會告訴你每次賺多少，或每次賠多少。六次小額獲利可能抵不過四次大額虧損，因此漂亮的勝率與持續縮水的帳戶可以同時出現。
將結果簡化為獲利與虧損兩類時，每筆淨期望值為 p × W − (1 − p) × L − C。p 是獲利機率，W 是扣除成本前的平均獲利，L 是平均虧損的正數金額，C 是一次完整進出場的平均成本。代入歷史數據得到的是估計值。
算一次勝率 60% 的例子
假設 60% 的交易在扣除成本前賺 40 美元，40% 虧損 80 美元，每筆完整交易另需 2 美元成本。計算為 0.60 × 40 − 0.40 × 80 − 2 = 每筆 −10 美元。獲利次數較多，仍無法抵銷較大的平均虧損。
若刻意建構 100 筆交易，其中恰有 60 筆獲利、40 筆虧損，總獲利為 2,400 美元，總虧損為 3,200 美元，成本為 200 美元，淨結果是 −1,000 美元。表格拆解各項貢獻。這是算術示範，未來的交易組合不一定具有相同比例或賺賠金額。
| 項目 | 每筆交易的貢獻 | 100 筆合計 |
|---|---|---|
| 毛獲利 | 0.60 × USD 40 = +USD 24 | +USD 2,400 |
| 毛虧損 | 0.40 × USD 80 = −USD 32 | −USD 3,200 |
| 完整進出場成本 | −USD 2 | −USD 200 |
| 淨損益 | −USD 10 | −USD 1,000 |
比較賺賠結構，不只比較百分比
再假設另一組數據：40% 的交易獲利，平均賺 100 美元；60% 虧損，平均賠 40 美元；平均成本 2 美元。期望值是 40 − 24 − 2 = +14 美元。當賺賠金額的分布不同時，較低的勝率也可能對應較好的平均結果。
在這個兩類結果模型中，損益兩平的勝率為 (L + C) ÷ (W + L)。第一個例子需要 68.33%，第二個需要 30%。這些門檻以所列平均金額能夠維持為前提。把停利目標設得很遠，並不會讓該目標自動成為實際達成的平均獲利。
把計算與成交紀錄對起來
依成交紀錄重建每個已平倉部位：進出場數量、實際成交價、手續費，以及融資等費用。先決定分批出場與加碼如何合併成一筆交易，再計算勝率。否則，把一個獲利部位拆成多次出場，就可能灌高獲利交易的筆數。
成本處理方式必須一致。以實際成交價計算的已實現損益，已反映實際支付價格與成交效果。不要再從同一筆損益扣除估算的買賣價差或滑價。若報表已經扣除手續費，也不能再扣一次相同手續費。
檢查樣本是否穩定
記錄期望值時，同時保留樣本起訖日期、交易筆數、部位大小、最大單筆虧損與平均持有時間。少數異常大的獲利可能主導正的平均值。可比較包含與排除這些極端值的結果來檢查敏感度，但正式紀錄仍應保留每一筆交易。
試過許多規則組合後才挑出的最佳回測，可能比事先保留的獨立樣本更亮眼。應比較相同規則在不同期間的表現，並區分模擬成交與真實成交。測得的正期望值只描述該組資料；不確定性、環境改變及尚未出現的虧損，都使它無法保證未來真的有優勢。
官方來源
依官方資料解釋金融原理；假設計算並非實際交易績效或未來報酬預測。
