把高比值当成好策略
一个 10:1 的比值配上 5 % 的胜率，会稳定地亏钱。比值只负责设定门槛；能否越过这道门槛由胜率决定，而随着目标越推越远，这两者是朝相反方向移动的。
风险回报比
风险回报比是单笔交易的潜在盈利与潜在亏损之比，按止盈距离除以止损距离得出。它把一套策略要做到保本所需的胜率一次性钉死。
亦称：盈亏比, R:R, 回报风险比, 风险报酬比, 赔率
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一句话讲清
一笔交易能赚多少，对照它能亏多少，而且在开仓之前就已经定好。单看这个数字，它对一套策略好不好只字不提——它只说出这套策略必须多久对一次。
为什么重要
风险回报比和胜率是同一句话的两半，而只引用其中一半，正是有误导性的 EA 营销的运作方式。一旦把比值定下来，接下来决定这套策略必须越过多高的保本胜率的，就是算术，而不是观点。
- 它把一个胜率变成一句判决。31 % 的胜率听上去很差，直到比值来到 3:1——那里的保本线落在 25 %，这套策略跑得相当宽裕。
- 它是你事先选定的，因此它是唯一一个不属于估计值的风险数字。止损距离和目标距离是输入项；页面上其余每一个数字都是事后才到场的。
- 它决定了资金曲线的形状。高比值买来的是漫长的连亏、其间点缀着大额盈利；低比值买来的是频繁的小额盈利和罕见而痛苦的亏损——同样的期望值，两种截然不同的体验。
- 它是营销方在入场之后最容易重新粉刷的那个数字。把目标挪远一点，或者把止损拖一拖，一笔交易被报告出来的比值就变了，而任何人真正做过的那个决定一点都没变。
- 它自己对盈利能力没有任何预测力。在我们已公开的 23 条回测记录中，胜率与盈利因子的相关系数只有 0.37，所以一份商品页引用的那一对数字，携带的信息远多于其中任何单独一个。
如何计算
风险回报比 = 止盈距离 ÷ 止损距离 - 止盈距离
- 从入场价到目标价的距离，以点计。移动止损式的离场没有固定目标，所以它的比值只能从平均已实现盈利里反推，而不能来自一个声明出来的数字。
- 止损距离
- 从入场价到止损价的距离，以点计。一套不设止损的策略根本没有定义好的比值，因为分母变成了整个账户。
- 保本胜率
- 在该比值下、扣除成本之前，一套策略必须赢下的交易占比。1:1 需要 50 %，2:1 需要 33.3 %，3:1 需要 25 %。
- 实际风险回报比
- 平均盈利单除以平均亏损单，从结果里读出来，而不是从设置里读出来。MT5 策略测试器（Strategy Tester）从不打印风险回报比这一行，所以要从它确实会打印的两行里推：盈利因子 ×（1 − 胜率）÷ 胜率。
两段距离都要从计划中的入场价起算，并使用同一种单位——要么都用点，要么都用价格点位，绝不能一边一种。实践中更要紧的是配套公式：保本胜率 = 1 ÷ (1 + 风险回报比)。点差与佣金会放大亏损、缩短盈利，所以真实的保本线永远高于算术算出来的那一条。
多少算高、多少算低
- 低于 1:1 保本线高于 50 %，并随着比值下降而继续爬升——在 0.5:1 时已经需要三战两胜，一旦成本到场就很少能持久
- 1:1 保本线在 50 %。可行，但对滑点和一段连亏都不留余地
- 1.5:1 保本线在 40 %。均值回归与日内系统常见的区间
- 2:1 保本线在 33.3 %。典型的趋势系统，会一路扛着噪声持有
- 3:1 及以上 保本线在 25 % 或更低。只有当账户和交易者都能熬过漫长连亏时才可持续
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
一个 EA 在 150.00 入场，止损距入场 20 点，目标距入场 40 点。比值由这两段距离得出，保本胜率再由比值得出。
- 止损距离
- 20 点
- 止盈距离
- 40 点
- 风险回报比
- 2.0
- 保本胜率
- 33.3 %
- 尚未计入点差与佣金。算上成本后，真实数值会再高几个百分点。
把同一个 EA 的止损改成 40 点，它需要的胜率就翻到一半。入场逻辑一个字都没有改。
计算 40 ÷ 20 = 2.0 · 1 ÷ (1 + 2.0) = 0.333
结果 风险回报比 2:1——这套策略每三笔交易赢下一笔才能保本
怎么读这个数字
一个风险回报比，只有和同一批交易上测出来的胜率并排放着才有意义。读这一对数字，而且要在已成交的结果上读，而不是在声明出来的设置上读。
| 区间 | 含义 |
|---|---|
| 引用时不附胜率 | 什么都没说。任何比值都可能属于一套赚钱的策略，也可能属于一套亏钱的策略；只有这一对数字才决定是哪一种。 |
| 声明的比值远高于实际的比值 | 这套策略从来没有走到它的目标位。移动止损、时间离场或人工干预，在触及止盈之前就把交易平掉了。 |
| 胜率宽裕地高于比值所隐含的保本线 | 两者之间的这段余量，就是这套策略的优势最清楚的形态。 |
| 胜率距离保本线只差几个百分点 | 光是成本就能把它抹平。点差和佣金会把保本线往上推，滑点会把它推得更高。 |
| 在最小止损距离很宽的品种上，用输入值算出的比值 | 去查经纪商实际接受了什么。一个被服务器拒绝的止损，永远不会以输入值声称的那个距离进入市场。 |
- 在相信声明的比值之前，先把实际的比值推出来。在成交台账里用平均盈利单除以平均亏损单，或者直接从测试器摘要里取盈利因子 ×（1 − 胜率）÷ 胜率。这个数字与设置之间的任何落差，标出的正是这套策略不再服从自己输入值的地方。
- 先算上成本再下判断。在点差两点、止损 20 点的品种上，一个 1:1 的比值需要大约 55 % 的胜率，而不是 50 %。
- 把分母当成一个分布，而不是一个常数。在我们已公开的 23 份商品记录中，最大单笔亏损的中位数是平均亏损的 1.89 倍，并在其中一条记录上达到 10.2 倍，所以按平均亏损去为一个高比值定仓位，会低估单独一笔交易能拿走多少。
- 为高比值买来的那段连亏预留预算。同样这 23 条记录显示，最长连亏的中位数是 8 笔，最长的一次是 38 笔——那就是 38 次在错误的时刻把 EA 关掉的邀请。
- 在设计一个很紧的止损之前，先查经纪商的下限。`SymbolInfoInteger(_Symbol, SYMBOL_TRADE_STOPS_LEVEL)` 返回服务器为止损或目标所接受的最小距离；一个做得扎实的 EA 会把止损放宽到这条下限，而不是发出一张服务器会拒绝的订单，而被放宽的止损会悄悄拉低这个 EA 对外宣传的比值。
- 对粗糙建模下产生的比值保持不信任。M1 OHLC 模型会在每一分钟内部对走势做插值，所以一根同时跨过止损与目标的 K 线，是靠假设来裁决的——而紧止损配远目标的组合，最常撞上这个假设。
- 对任何完全不设止损的策略提高警惕。它会一路报出一个诱人的比值，直到那笔永远不平的交易为止，因为从来没有人定义过分母。
本站每一个 EA 商品页都写明它的止损与目标规则，并公开完整的已平仓交易台账，因此读者可以把声明的比值和实际的比值对照着看，而不必对其中任何一个凭信任接受。
常见误区
假定这个分数的两半都待着不动
一个声明出来的比值需要固定的止损和固定的目标，而在我们离场形态研究里的 24 条记录中，只有 7 条能在两侧同时达到这个标准。中位数的那条记录把 83.78 % 的亏损离场控制在该品种亏损距离中位数的 2 % 以内，而盈利离场只有 26.30 % 做到。对大多数记录而言，分母表现得像一个常数，分子表现得像一个分布。
在入场之后把目标挪远
把止盈往外推，会在纸面上改善比值，却不会改善这笔交易。只有在入场那一刻生效的那个比值，才描述了某个人真正做出过的决定。
忘了固定目标会把尾部截断
把同样这 24 条记录各自在自己的中位盈利单处截断，中位数上仍有 62.83 % 的毛利润存活下来——也就是说，缺掉的那 37 % 完全住在比中位数更大的盈利单里。一个整齐的 2:1 目标，是靠把那 37 % 交还回去来买到一个可预测的比值，而只有当你清楚自己正在做这笔交换时，它才算划算。
无视点差与佣金
成本从盈利里减、往亏损上加，所以它同时打在这个分数的两侧。在短距离的剥头皮设置上，它们能把一个 1.5:1 的比值变成接近 1:1 的东西。
跨不同持仓时长比较比值
在几分钟内收下的 2:1，和在一周内收下的 2:1 并不等价。持有更久的那笔交易占用保证金、背着隔夜利息，还承担着这个比值从未描述过的跳空风险。
深入说明
MetaTrader 5 从不打印风险回报比这一行，这正是极少有 EA 商品页会引用它的原因。策略测试器 （Strategy Tester）给你的是配料：盈利因子，以及盈利交易所占的百分比。把盈利因子乘以 （1 − 胜率），再除以胜率，你就拿到了那一次运行的实际回报风险比——平均盈利单对照平均亏损单， 用的正是这份报告本来就在用的单位。
把这道算式套到我们回测记录里两个都在赚钱的 EA 上，差距大得惊人：
| 商品 | 胜率 | 盈利因子 | 实际风险回报比 |
|---|---|---|---|
| Nautical（EUR/JPY） | 30.6 % | 1.21 | ≈ 2.74 |
| Gyre（AUD/CAD） | 82.52 % | 1.60 | ≈ 0.34 |
两条记录都赚了钱。它们的实际比值相差大约八倍，这是现有材料里最清楚的一次演示：这个比值 自己排不出任何名次。Nautical 赢的次数不到三分之一，需要一个很大的平均盈利单才熬得过去； Gyre 五次里赢四次，因此负担得起一个比平均盈利单还大的平均亏损单。任何一个数字脱离它的 搭档去读，你对两者都会得出错误的结论。
常见问题
- MT5 EA 的风险回报比多少算好？
- 没有哪一个数值算得上好，因为这个比值只是整句话的一半。真正要紧的是策略实测胜率与它的比值所隐含的保本胜率——1 ÷ (1 + 比值)——之间的那段余量。一套 1.5:1 的系统赢下 55 % 的交易，比一套 3:1 的系统赢下 24 % 处境更好。我们自己的目录就把这一点说清楚了：两条都在赚钱的商品记录，在实际口径上分别落在大约 2.74 和 0.34，相差八倍，却谈不上任何判决。
- 在 2:1 下我需要多少胜率？
- 扣除成本前是 33.3 %。点差、佣金和滑点都会把这条线往上推，所以要按比算术数字再多几个百分点去做规划；而在止损距离很短、成本相对风险显得很大的场合，还要再多留一些。
- MetaTrader 5 在哪里显示风险回报比？
- 没有任何地方直接显示。策略测试器（Strategy Tester）的摘要和 Toolbox 的 History 标签页，都不带风险回报比这一行。有两条路可以走到那里。在结果区块里用平均盈利单除以平均亏损单，或者取同一份报告打印出来的盈利因子和胜率，算盈利因子 ×（1 − 胜率）÷ 胜率。两者描述的都是这个 EA 实际做到了什么；两者都不描述它的输入值要求过什么，而这两者之间的落差才是有意思的部分。
- 胜率很低的 EA 也能赚钱吗？
- 能，而且许多趋势跟踪型 EA 就是如此。当平均盈利是平均亏损的好几倍时，赢下不到三分之一的交易和一条上行的资金曲线完全可以并存。代价是漫长的连亏——那既是一个财务问题，更是一个心理问题，也正是一个比值旁边需要配上最长连亏数字的原因。
- 我怎么找出一个不是自己写的 EA 的真实风险回报比？
- 从结果里读，而不是从输入值里读：在测试器报告或成交台账里，用平均盈利单除以平均亏损单。如果这个数字明显低于设置所隐含的比值，那就有什么东西在交易触及目标之前就把它平掉了。也要查一下经纪商的最小止损距离，因为一个把被拒绝的止损放宽到服务器下限的 EA，交易的是一个和它设置页面上不同的比值。
- 更高的风险回报比会降低风险吗？
- 不会，它只是重新分配风险。把目标推得更远会降低保本胜率，同时也会拉长你必须坐着熬过、才能收下这条更低门槛的连亏。每笔交易上真正押着的钱一点没动，因为那是由止损距离和手数两者共同定下的。只有仓位管理才会改变一段连亏的代价；比值改变的只是连亏多久来一次。