把高胜率当成低风险策略
抬高胜率最可靠的办法，就是把亏损单一直挂着等它回来，这会把已实现的亏损变成浮动回撤。计数变好看了，实际风险却在上升。
胜率
以盈利平仓的交易所占的百分比，等于盈利交易数除以已平仓交易总数。只有与风险回报比一起看才有意义。
亦称：win rate, 获胜率, 命中率
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一句话讲清
策略判对了多少次，按已平仓交易的占比来数。它完全不说对的时候赚了多少、错的时候亏了多少——这正是它不能单独阅读的原因。
为什么重要
胜率是 EA 销售页面上出现得最多的统计量，也是单独拿出来信息量最少的一个。它之所以重要，是因为它是期望值计算的一半——而知道它只是一半，才能让 90 % 这个数字不至于看起来像优势。
- 它决定策略的形态，而不是质量。高胜率意味着小额盈利对上偶发的大额亏损，低胜率则相反。在盈亏的大小揭晓之前，两者谁也不比谁更好。
- 它预告了运行这套策略是什么感受。40 % 的胜率意味着连续五六笔亏损是常态，这既是统计事实，也是关于实盘部署的心理事实。
- 它是人们最常错误代入仓位管理或破产概率计算的输入值：一个来自不切实际成交假设的回测数字，会对错误的问题给出让人安心的答案。
- 它几乎排不动自己被印在上面的那份目录。把本站发布的十四只 EA 先按胜率排，再按盈利因子排：两种顺序几乎毫无关联，秩相关为 −0.05。卖出产品的那个数字，对产品到底有没有赚钱几乎什么都没说。
如何计算
胜率 % = 盈利交易数 ÷ 已平仓交易总数 × 100 - 盈利交易数
- 在与分母相同的区间内，扣除成本后以盈利平仓的交易。
- 已平仓交易总数
- 该区间内所有走到平仓的交易，盈利与亏损一并计入。
只统计已平仓的交易。持平交易必须明确归入某一侧——把它们算作盈利，在剥头皮策略上可能让数字挪动好几个百分点，所以约定必须与数字一起写明。
多少算高、多少算低
- 通常 35–55 % 趋势跟随型 EA —— 少量大额盈利，大量小额亏损
- 通常 60–75 % 剥头皮型 EA —— 大量小额盈利，亏损略小一些
- 通常 70–85 % 网格与区间型 EA —— 用一次罕见的大亏换来的小额盈利
- 超过 90 % 任何 EA 高于 90 % —— 亏损是被推迟了，而不是被避免了
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
两只 EA 都拿胜率做广告。把各自的胜率乘上它赚多少、亏多少，就能看出哪一只真的有优势。
- EA A —— 胜率
- 80 %
- EA A —— 平均盈利 / 平均亏损
- $25 / $150
- 期望值 = 0.80 × 25 − 0.20 × 150 = 每笔 −$10。
- EA B —— 胜率
- 40 %
- EA B —— 平均盈利 / 平均亏损
- $300 / $100
- 期望值 = 0.40 × 300 − 0.60 × 100 = 每笔 +$60。
胜率把这两只排反了，因为它只是一个计数，而真正把钱做出来的是大小。
计算 0.80 × 25 − 0.20 × 150 = −10 · 0.40 × 300 − 0.60 × 100 = +60
结果 赚钱的是那只 40 % 的策略
怎么读这个数字
把胜率当作一个乘式中的一项来读，永远不要当成分数。只有当平均盈利和平均亏损同时摆上桌，它给出的答案才有用。
| 区间 | 含义 |
|---|---|
| 在没有平均盈亏数字的情况下被引用 | 无法解读。同一个胜率既能对应一只非常赚钱的策略，也能对应一只非常亏钱的策略。 |
| 在会向下摊平的策略上高于 85 % | 计数之所以维持在高位，是因为亏损单从不被平掉。亏损以浮动回撤的形式存在，而不是以交易的形式存在。 |
| 样本内与样本外保持一致 | 是个好信号——胜率属于比较稳定的统计量，因此两个区间之间的大幅跳动往往意味着离场规则被拟合过。 |
| 在数百笔交易上测得 | 可靠到足以据此做计划。低于大约一百笔时，光靠偶然，数字就会挪动好几个百分点。 |
| 取自一段很短的模拟或前推运行 | 它描述的是那一段运行，而不是策略。几周的时间里很少包含离场规则本该扛住的那种行情，所以数字往往会高于经过测试的那个。 |
- 把它和入场时的风险回报比放在一起看。2:1 之下的 54 % 胜率，是比 1:3 之下的 80 % 更好的生意。
- 在部署之前用它预测连亏。胜率 40 % 时，六连亏会在几百笔交易里规律地出现；如果那会让你关掉 EA，这套策略在那个手数下就不具备可部署性。
- 在比较两个公开数字之前，先确认持平交易是怎么计的。
- 预期赔率会与计数反向移动，并把幅度量出来。在本站发布的十四次运行里，两者的互换近乎完美：先按胜率排序，再按平均盈利对平均亏损排序，顺序会翻转，秩相关为 −0.97。一只提高了胜率却没有把赔率交还出去的策略，改动的是离场规则以外的东西。
mt5depot 的 EA 页面把胜率与交易笔数、数据区间并排公布，所以你可以对着产生它的那份样本来读这个数字。把这件事放到本站十四次运行上做一遍，就会暴露上表的一处局限：有四只上架产品落在 78 % 到 80 % 之间，也就是本页称为网格与区间、并标记为警告的那一档——可这四只没有一只在跑网格，其中两只按一目均衡表交叉入场，两只按 RSI 入场。另有两只，分别是 58.10 % 和 31.27 %，掉在表格给出的所有档位之外。这些档位只是勾勒离场设计，并不能识别它。每一只确实都越过了自己胜率所要求的赔率——即 (1 − p) ÷ p 这个比值——但这个要求从 79.66 % 那只的 0.26 一直摆动到 31.27 % 那只的 2.20，而其上的余量恰恰在计数最高的地方最薄：最高胜率大约只有五分之一的余量，最低胜率则大约有三分之一。
常见误区
跨策略类型比较胜率
趋势型 EA 和剥头皮型 EA 本来就该有不同的胜率——这些数字描述的是离场设计，而不是质量。拿它们互相比较，排的是设计，不是优势。
忽略样本量
在五十笔交易上，胜率光靠偶然就能偏离十个百分点。它要成为可用于计划的数字，得是几百笔量级，而不是几十笔。
假定回测胜率能挺过实盘执行
点差与滑点会把勉强盈利的单子推进亏损那一栏，而这种效应对平均盈利很小的策略打击最重——恰恰就是高胜率的那一类。
把区间之间的跳动读成过拟合的证据
它通常只是说明第二个区间太小了。把每只产品的回测胜率，与上架之后平仓交易重算出的胜率相比，本站十三次运行的中位移动是 6.1 个百分点——但有一只在上架后仅 15 笔交易上就从 55.90 % 跳到 86.67 %，另一只在 7 笔上从 30.99 % 跳到 42.86 %。在那种样本量下，跳动量的是样本，而不是离场规则。在对过拟合下任何结论之前，先读第二个区间的交易笔数。
还没确认持平约定会不会咬人就先操心它
把持平交易算作盈利确实可能挪动一个公开数字，任何卖家也都该讲清约定——但这个影响往往是零。在本站公开的成交流水里，9,702 笔交易中恰好有七笔以零平仓。持有最多的那只是 423 笔中的三笔，只会让它的胜率挪动 0.7 个百分点。先问约定，然后打开流水，看看答案究竟能不能改变什么。
常见问题
- MT5 EA 的胜率多少算好？
- 孤立地看，不存在好的胜率。趋势跟随型 EA 通常赢下 35–55 % 的交易，却依然赚钱，因为它们的盈利单是亏损单的好几倍；剥头皮型 EA 通常赢下 60–75 %，因为它们的盈利很小。只有在知道平均盈利与平均亏损之后，这个数字才成为判断。
- 胜率 30 % 的 EA 能赚钱吗？
- 能，而且许多趋势跟随策略正是如此。在 30 % 的胜率下，策略需要平均盈利超过平均亏损约 2.4 倍才能打平，而目标较宽的趋势设计经常能做到。
- 为什么非常高的胜率是个警号？
- 因为制造它最简单的办法就是不再平掉亏损单。马丁与网格类 EA 靠扛单和摊平做出 90 % 以上的胜率，于是亏损以未实现回撤的形式累积，而不会出现在计数里。
