把高獲利因子當成低風險
這個比值裡根本沒有回撤項。一套對每筆虧損都加碼攤平的策略，可以連續多年掛著很高的獲利因子——未實現虧損從不平倉，因此從不進入分母——直到唯一一次真正平掉的那一籃把全部戰績一次抹平。
獲利因子
在指定期間內，總毛利潤除以總毛虧損。獲利因子高於 1.5 表示策略有獲利，高於 2.0 屬於強勢。
亦稱：PF, 毛利潤比率
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一句話講清
策略每虧掉一個單位的錢，又賺回了多少？大於一表示收進來的比還回去的多，小於一則相反。它是兩個合計數之比，因此完全不說明盈虧是以什麼順序到來的。
為什麼重要
獲利因子是判斷一套策略究竟有沒有優勢的最快方法：它把每一筆交易壓縮成一個數字，並在 1.0 處設下一道硬門檻。它同時也是最容易灌水的數字，因此它是篩選工具，而不是最終判決。
- 它與規模無關。手數、帳戶大小與幣別都會被約掉，因此在不同餘額上測試的兩套策略可以直接比較——這是淨利潤單獨做不到的事。
- 它有一條真正的損益兩平線。低於 1.0，策略在該樣本期間就是虧錢的，沒有別的解讀方式能救回來。
- 它在成本面前誠實地退化。點差、佣金與滑價全都落進分母，因此按現實成本算出的數值遠低於按理想成交算出的數值——而兩者之間的差距本身就是一個穩健性訊號。
- 它做不到的是替策略排名。在本站發布的十三檔 EA 上，依回測排出的名次與依上架後平倉交易重算出的名次略微相反，等級相關為 −0.51：十三檔中回測第二好的那一檔，上架後給出了最弱的數值。這些上架後的視窗各自只含 7 到 142 筆交易，而這正是關鍵——在這種樣本量下，這個比值排的是雜訊。
如何計算
獲利因子 = 毛利潤 ÷ |毛虧損| - 毛利潤
- 所有獲利交易的利潤總和，在與虧損軋抵之前。
- 毛虧損
- 所有虧損交易的虧損總和，取正數。
兩個合計都只涵蓋已平倉交易，且必須取自同一期間。成本屬於數字內部，而不是擺在數字旁邊：在點差與佣金之前算出的獲利因子，不是帳戶真正會經歷的那個獲利因子。
多少算高、多少算低
- 低於 1.0 虧損——該樣本是賠錢的
- 1.0–1.3 勉強——離損益兩平太近，扛不住實盤成本
- 1.3–1.8 對經過測試的散戶 EA 而言可用
- 1.8–2.5 強勢，前提是樣本長到值得信任
- 高於 2.5 散戶回測中值得懷疑——在前推測試出來之前先當作曲線擬合
需要一起看的指標
單一數字無法描述一套策略。下列指標會改變這個數字的讀法。
範例
某檔 EA 在同一期間內，把獲利交易合計平倉在 8,000 美元，把虧損交易合計平倉在 4,000 美元。這兩個合計數之比就是獲利因子。
- 毛利潤（全部獲利交易）
- 8,000 美元
- 毛虧損（全部虧損交易）
- 4,000 美元
- 取正數；符號已經寫在名字裡了。
- 獲利因子
- 2.00
計算 8,000 ÷ 4,000 = 2.00
結果 獲利因子 2.00——策略每虧一個單位就賺回兩個單位
示意數字，並非任何上架 EA 的實際紀錄。
怎麼讀這個數字
獲利因子只可能與它背後的樣本一樣可靠。先讀交易筆數、成本模型與期間，再讀這個數字。
| 區間 | 含義 |
|---|---|
| 少於約 100 筆交易 | 統計上太單薄。少數幾筆大獲利就能撐起整個比值，而只要剔除最好的那一筆，數值往往就跌到 1.3 以下。 |
| 未計點差或佣金 | 這不是你將要交易的數值。成本會整個落進分母，因此現實成本總是把它壓低。 |
| 樣本內（最佳化過的期間） | 反映調參的程度不亞於反映策略本身。它只能作為一個區間的上緣，而下緣是樣本外的數值。 |
| 樣本外或前推 | 值得引用的就是這個數值。相對樣本內適度下降屬於正常；一旦跌破 1.0，說明那點優勢是擬合出來的。 |
| 由公開的成交紀錄重算 | 唯一可稽核的版本。如果賣方附上了已平倉交易清單，你可以自己把毛利潤與毛虧損重新加一遍——還能在賣方從未引用過的期間上算這個比值。 |
- 剔除最大的那一筆獲利交易再算一次。如果獲利因子跌破 1.0，那麼這套策略擁有的是一筆運氣，而不是優勢。
- 把它與勝率、風險報酬比放在一起讀。同樣是 2.0，既可能來自許多小獲利對上一筆巨額虧損，也可能來自少數幾筆巨額獲利對上許多小虧損——這是兩種完全不同的產品。本站有兩個上架商品帶著同樣的 1.27，勝率卻分別是 78.09% 與 50.39%，第三個則把 1.33 與 31.27% 的勝率配在一起。
- 十五筆交易就能挪動一個頭條數字。本站某個上架商品在其回測期間的 195 筆交易上是 1.281，而當 15 筆上架後交易併入樣本後就變成 1.461——占比 7.1% 的交易把公開數值挪動了 0.18。
- 只在可比期間之間比較獲利因子。橫跨七年的 1.8 與橫跨七個月的 1.8，不是同一個主張。
本站發布的十四次執行落在 1.27 到 1.52 之間：沒有一次搆到上表的 1.8–2.5 區間，還有三次低於本頁稱為勉強的 1.3 這條線。十四次全部是在 10,000 USD 入金上以 0.1 手執行的——這是各個編譯版本自帶的固定手數輸入參數，其中十檔叫 LotSize，兩檔叫 InpLots，兩檔組合用的是帶編號的 LotSize 參數——而這個參數恰恰是該比值忽略的東西：把它調高，獲利因子紋風不動。每個 EA 頁面都會把這個比值與期間、交易筆數與測試模型並排列出，並在其後附上已平倉成交紀錄。只是那些頁面的上架後區塊只報告報酬率與回撤，不報告獲利因子——從成交紀錄裡把它重算出來，十三檔裡會有兩檔落到 1.0 以下。
常見誤解
比較基於不同成本假設算出的數值
來自零點差回測的獲利因子，與來自真實點差回測的獲利因子，量的是不同的東西。先把成本模型對齊，再做比較。
讀比值卻不看交易筆數
獲利因子是一個統計量，而小樣本充滿雜訊。二十筆交易幾乎能產生任何數值；這個數字要到幾百筆的量級才開始攜帶資訊。
以為高於 1.0 就代表可以上線
它只代表該樣本是獲利的，並不代表帳戶能熬過整條路徑。1.2 的獲利因子搭配 40% 的回撤，描述的是一套多數帳戶根本坐不住的策略。
照著獲利因子那一欄去挑選型錄
按這個比值排序，挑出來的是回測期間最合它心意的策略，而不是最可能重現的策略。本站十四檔 EA 中回測第二好的一檔——232 筆交易上的 1.526——在上架後平倉的 21 筆交易上只有 0.72，一旦把這些交易計入，它公開的數值就降到了 1.43。在 21 筆交易上，這種反轉是雜訊而非規律；而雜訊恰恰是排名欄無法與優勢區分開來的東西。
深入說明
常見問題
- MT5 的 EA 獲利因子多少算好？
- 在現實成本與數百筆交易的樣本下，大致 1.3 到 1.8 是散戶 EA 可用且可信的區間。回測中任何高於 2.5 的數值，在前推測試重現之前，都應當當作曲線擬合的訊號來對待。
- 獲利因子與勝率是同一回事嗎？
- 不是。勝率數的是有多少筆交易以獲利平倉；獲利因子權衡的是這些交易賺到的錢與虧損交易付出的代價。一套策略可以只贏 30% 的交易，只要獲利單遠大於虧損單，獲利因子依然可以接近 1.5。
- 回測的獲利因子在 EA 實盤之後還站得住嗎？
- 並不可靠——而且也不總是往下走。用上架後平倉的交易重算這個比值，本站十三檔 EA 裡有十檔高於它們自己的回測數值，兩檔低於 1.0。這並不能證明實盤勝過回測：這些視窗各自只有 7 到 142 筆交易，橫跨約兩到九個月，最大回撤僅 0.15% 到 4.85%，而其背後的回測是 0.67% 到 14.52%。這樣短、這樣平靜的樣本只是圍著回測數值散開，並沒有真正檢驗它。
- 為什麼我的實盤獲利因子比回測低？
- 點差、佣金、滑價與成交延遲都會減少毛利潤並增加毛虧損，兩種效應都把比值往下壓。適度下降是意料之中的；一旦跌破 1.0，說明回測的成本訂得過於樂觀，或者那點優勢是照著測試期間擬合出來的。
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公開紀錄以「獲利因子」衡量的上架產品。
