交易优势

期望值，这个词背后的数字

期望值是每笔交易的平均结果：盈利交易的占比乘以平均盈利，减去亏损交易的占比乘以平均亏损。入门指南用一个假想的例子来说明——40% 的盈利单平均赚 3 个跳动点，60% 的亏损单平均亏 1 个跳动点——高胜率并不是毛期望值为正的必要条件。它同时也给出了另一半：为正的毛期望值可能在扣掉成本之后消失。所谓优势，指的是净值，也就是扣掉手续费和按品种真实每跳价值换算过的滑点之后的那个数。

以美元表示的期望值会把止损宽窄不同的策略混在一起。若改用 R 表示——每笔交易除以它入场时所承担的风险——就可以跨策略比较了：一笔在止损处只冒 8 美元风险却赚了 40 美元的交易是 5R；同样赚 40 美元、却冒了 40 美元风险的交易则是 1R。

优势与走运样本的分水岭

• 样本外存活：在任何参数被调整之前就选定的时期上，这条规则仍保持同样的符号。
• 笔数足够：几笔大赢单就能扛起整段运行；一个相对其样本量「好得过头」的结果是警告，不是确认。
• 能与随机区分开：置换检验要问的是，把结果打乱之后是否也能产生类似的曲线。
• 扛得住试验次数：试过的配置越多，门槛就越高；收缩夏普比率正是为了把这一点计入。
• 扛得住路径：回撤在账户限额之内，并且在不利时期里没有阵亡。

优势是有条件的

在某一个时段、某一种 K 线构造方式、某一种市场状态下测得的优势，是关于那些条件的一个断言。同一条规则在另一种状态下完全可能亏损，这正是状态过滤器存在的理由，也是向前滚动测试要按时间顺序推进、而不是把所有数据混在一起的理由。它同样以执行方式为条件：一个在下一根开盘入场的 K 线级测试，假设了一笔实盘排队未必给得了的成交。

在 Senzoukria 里

自动回测面板的 Gauntlet 区块以「这个优势是真的吗？」为标题，并逐条列出它的标准：账户在整段运行中存活；向前滚动——窗口数量足够，且多数窗口在样本外盈利；置换检验——优势能与随机区分开；收缩夏普——扛得住试验次数；回测过拟合概率；最大回撤在账户限额之内；在那些红色时期里存活；自营公司周期。历史时段视图会报告「每笔期望值」，定义为净盈亏除以交易笔数；当交易带有止损时，还会给出一份基于 R 的汇总。它的结论文字明确写道：「在这个样本上是扎实的」——这已经是一次回测所能证明的全部。

常见错误

• 把赚钱的一周称作优势。
• 引用毛期望值，却忘了手续费是按手、按单收取的。
• 在留出的样本外期上做优化，这等于把优势的证据变成了训练数据。
• 以为模拟账户里的优势能原封不动地搬到出资账户上，而后者有自己的回撤和一致性规则。