把高盈利因子当成低风险
这个比值里根本没有回撤项。一套对每笔亏损都加仓摊平的策略，可以连续多年挂着很高的盈利因子——未实现亏损从不平仓，因此从不进入分母——直到唯一一次真正平掉的那一篮把全部战绩一次抹平。
盈利因子
在给定周期内，总毛利润除以总毛亏损。盈利因子高于 1.5 表示策略盈利，高于 2.0 属于强势。
亦称：PF, 毛利润比率
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一句话讲清
策略每亏掉一个单位的钱，又赚回了多少？大于一说明收进来的比还回去的多，小于一则相反。它是两个合计数之比，因此完全不说明盈亏是以什么顺序到来的。
为什么重要
盈利因子是判断一套策略究竟有没有优势的最快办法：它把每一笔交易压缩成一个数字，并在 1.0 处设下一道硬门槛。它同时也是最容易被灌水的数字，因此它是筛选工具，而不是最终判决。
- 它与规模无关。手数、账户大小和货币都会被约掉，因此在不同余额上测试的两套策略可以直接比较——这是净利润单独做不到的事。
- 它有一条真正的盈亏平衡线。低于 1.0，策略在该样本区间就是亏钱的，没有别的解读方式能救回来。
- 它在成本面前诚实地退化。点差、佣金和滑点全都落进分母，因此按现实成本算出的数值远低于按理想成交算出的数值——而两者之间的差距本身就是一个稳健性信号。
- 它做不到的是给策略排名。在本站发布的十三只 EA 上，按回测排出的名次与按上架后平仓交易重算出的名次略微相反，秩相关为 −0.51：十三只里回测第二好的那只，上架后给出了最弱的数值。这些上架后的窗口各自只含 7 到 142 笔交易，而这正是关键——在这种样本量下，这个比值排的是噪声。
如何计算
盈利因子 = 毛利润 ÷ |毛亏损| - 毛利润
- 所有盈利交易的利润之和，在与亏损轧差之前。
- 毛亏损
- 所有亏损交易的亏损之和，取正数。
两个合计都只涵盖已平仓交易，且必须取自同一区间。成本属于数字内部，而不是摆在数字旁边：在点差和佣金之前算出的盈利因子，不是账户真正会经历的那个盈利因子。
多少算高、多少算低
- 低于 1.0 亏损——该样本是赔钱的
- 1.0–1.3 勉强——离盈亏平衡太近，扛不住实盘成本
- 1.3–1.8 对经过测试的零售 EA 而言可用
- 1.8–2.5 强势，前提是样本长到值得信任
- 高于 2.5 零售回测中值得怀疑——在前向测试出来之前先当作曲线拟合
需要一起看的指标
单一数字无法描述一套策略。下列指标会改变这个数字的读法。
示例
某只 EA 在同一区间内，把盈利交易合计平仓在 8,000 美元，把亏损交易合计平仓在 4,000 美元。这两个合计数之比就是盈利因子。
- 毛利润（全部盈利交易）
- 8,000 美元
- 毛亏损（全部亏损交易）
- 4,000 美元
- 取正数；符号已经写在名字里了。
- 盈利因子
- 2.00
计算 8,000 ÷ 4,000 = 2.00
结果 盈利因子 2.00——策略每亏一个单位就赚回两个单位
示意数字，并非任何上架 EA 的实际记录。
怎么读这个数字
盈利因子只可能和它背后的样本一样可靠。先读交易笔数、成本模型和区间，再读这个数字。
| 区间 | 含义 |
|---|---|
| 少于约 100 笔交易 | 统计上太单薄。少数几笔大盈利就能撑起整个比值，而只要剔除最好的那一笔，数值往往就跌到 1.3 以下。 |
| 未计点差或佣金 | 这不是你将要交易的数值。成本会整个落进分母，因此现实成本总是把它压低。 |
| 样本内（优化过的区间） | 反映调参的程度不亚于反映策略本身。它只能作为一个区间的上沿，而下沿是样本外的数值。 |
| 样本外或前向 | 值得引用的就是这个数值。相对样本内适度下降属于正常；一旦跌穿 1.0，说明那点优势是拟合出来的。 |
| 由公开的成交记录重算 | 唯一可审计的版本。如果卖方附上了已平仓交易清单，你可以自己把毛利润和毛亏损重新加一遍——还能在卖方从未引用过的区间上算这个比值。 |
- 剔除最大的那一笔盈利交易再算一次。如果盈利因子跌破 1.0，那么这套策略拥有的是一笔运气，而不是优势。
- 把它和胜率、盈亏比放在一起读。同样是 2.0，既可能来自许多小盈利对上一笔巨额亏损，也可能来自少数几笔巨额盈利对上许多小亏损——这是两种完全不同的产品。本站有两个上架产品带着同样的 1.27，胜率却分别是 78.09% 和 50.39%，第三个则把 1.33 与 31.27% 的胜率配在一起。
- 十五笔交易就能挪动一个头条数字。本站某个上架产品在其回测区间的 195 笔交易上是 1.281，而当 15 笔上架后交易并入样本后就变成 1.461——占比 7.1% 的交易把公开数值挪动了 0.18。
- 只在可比区间之间比较盈利因子。跨七年的 1.8 与跨七个月的 1.8，不是同一个主张。
本站发布的十四次运行落在 1.27 到 1.52 之间：没有一次够到上表的 1.8–2.5 区间，还有三次低于本页称为勉强的 1.3 这条线。十四次全部是在 10,000 USD 入金上以 0.1 手运行的——这是各个编译版本自带的固定手数输入参数，其中十只叫 LotSize，两只叫 InpLots，两只组合用的是带编号的 LotSize 参数——而这个参数恰恰是该比值忽略的东西：把它调高，盈利因子纹丝不动。每个 EA 页面都会把这个比值与区间、交易笔数和测试模型并排列出，并在其后附上已平仓成交记录。只是那些页面的上架后板块只报告收益率和回撤，不报告盈利因子——从成交记录里把它重算出来，十三只里会有两只落到 1.0 以下。
常见误区
比较基于不同成本假设算出的数值
来自零点差回测的盈利因子，和来自真实点差回测的盈利因子，测的是不同的东西。先把成本模型对齐，再做比较。
读比值却不看交易笔数
盈利因子是一个统计量，而小样本充满噪声。二十笔交易几乎能产生任何数值；这个数字要到几百笔的量级才开始携带信息。
以为高于 1.0 就意味着可以上线
它只意味着该样本是盈利的，并不意味着账户能熬过整条路径。1.2 的盈利因子搭配 40% 的回撤，描述的是一套多数账户根本坐不住的策略。
照着盈利因子那一列去挑选目录
按这个比值排序，挑出来的是回测区间最合它心意的策略，而不是最可能重现的策略。本站十四只 EA 中回测第二好的一只——232 笔交易上的 1.526——在上架后平仓的 21 笔交易上只有 0.72，一旦把这些交易计入，它公开的数值就降到了 1.43。在 21 笔交易上，这种反转是噪声而非规律；而噪声恰恰是排名列无法与优势区分开来的东西。
深入说明
常见问题
- MT5 的 EA 盈利因子多少算好？
- 在现实成本和数百笔交易的样本下，大致 1.3 到 1.8 是零售 EA 可用且可信的区间。回测中任何高于 2.5 的数值，在前向测试复现之前，都应当当作曲线拟合的信号来对待。
- 盈利因子和胜率是一回事吗？
- 不是。胜率数的是有多少笔交易以盈利平仓；盈利因子权衡的是这些交易赚到的钱与亏损交易付出的代价。一套策略可以只赢 30% 的交易，只要盈利单远大于亏损单，盈利因子依然可以接近 1.5。
- 回测的盈利因子在 EA 实盘之后还站得住吗？
- 并不可靠——而且也不总是往下走。用上架后平仓的交易重算这个比值，本站十三只 EA 里有十只高于它们自己的回测数值，两只低于 1.0。这并不能证明实盘胜过回测：这些窗口各自只有 7 到 142 笔交易，跨度约两到九个月，最大回撤仅 0.15% 到 4.85%，而其背后的回测是 0.67% 到 14.52%。这样短、这样平静的样本只是围着回测数值散开，并没有真正检验它。
- 为什么我的实盘盈利因子比回测低？
- 点差、佣金、滑点和成交延迟都会减少毛利润并增加毛亏损，两种效应都把比值往下压。适度下降是意料之中的；一旦跌穿 1.0，说明回测的成本定得过于乐观，或者那点优势是照着测试区间拟合出来的。
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与该指标直接相关的 EA
公开记录以「盈利因子」衡量的上架产品。
