比較長度不同的測試得出的報酬回撤比
淨利潤隨時間累積，而最大回撤未必，因此同一套策略的十年測試幾乎總是比兩年測試得分更高。要嘛讓期間對齊，要嘛改用按時間常規化的卡瑪比率。把本站這十四次執行分別除以各自的跨度，會讓一檔上架商品從第十二位升到第六位：它的視窗是 4.97 年，而站內最長的是 7.59 年。
報酬回撤比
淨利潤總額除以最大回撤，表示策略把自己最慘的那次虧損賺回了多少次。數值越高越好。
亦稱：恢復因子, 利潤回撤比, RF
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一句話講清
策略把自己挖出的那個最深的坑賺回了多少次？它把報酬與痛苦放在同一把尺上，於是用一次大幅下跌換來的高額收益，就不再像高額收益了。
為什麼重要
淨利潤與最大回撤通常並排列出，卻被分開來讀，這就讓賣方可以從比較好看的那一個說起。這個比值把兩者壓進同一個數字，使得一套策略無法用帳戶根本撐不過去的下跌，去換取它的收益。
- 它是對頭條收益的常識檢驗。經歷 50% 回撤取得的 200% 收益得 4.0；經歷 5% 回撤取得的 40% 收益得 8.0——儘管海報上的數字更小，後者才是更能實際部署的產品。
- 它和獲利因子一樣與規模無關，因此經得起跨帳戶大小與手數設定的比較——前提是兩項都在同一基準上量測。
- 它揭穿偽裝成技術的槓桿。手數加倍會讓利潤與回撤大致同時加倍，所以這個比值幾乎不動——而這正是重點。一個會因此變好的指標，量的是槓桿而不是策略。
- 它會重排一份型錄。把本站發布的十四檔 EA 先按淨利潤排，再按這個比值排：兩種順序只是鬆散地一致，等級相關為 0.73。十四檔中最小的一筆淨利潤 386.05 USD 按這個比值排到第五——而只看收益的話，它本該敬陪末座；淨利潤第二大的 10,280.42 USD 排到第三。
如何計算
報酬回撤比 = 淨利潤 ÷ 最大回撤 - 淨利潤
- 所量測期間內扣除虧損後的總利潤，而不是獲利交易的毛額合計。
- 最大回撤
- 同一期間內從最高點到最低點的最深跌幅，取正數。
兩項必須使用相同單位——要嘛都用帳戶幣別，要嘛都用百分比——而且都必須來自同一次測試執行。用百分比報酬去除以以金額計的回撤，得到的數字沒有任何意義。
多少算高、多少算低
- 低於 2 報酬配不上挖出的那個坑
- 2–3 偏薄——只有回撤本身很淺時才可用
- 3–5 經過數年測試的散戶 EA 的正常水準
- 高於 5 強勢——請核對樣本是否長到足以出現真正的低谷
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
兩套策略都在測試期間內以獲利收尾。只讀報酬，會得到一種排序；把每份報酬除以它所要求的跌幅，則會得到相反的排序。
- 策略 A — 淨利潤
- +80%
- 策略 A — 最大回撤
- 10%
- 報酬回撤比 8.0
- 策略 B — 淨利潤
- +80%
- 策略 B — 最大回撤
- 40%
- 報酬回撤比 2.0
策略 B 要在同樣的爆倉風險下運行，需要大約四倍的資金，這使它成為另一種產品，而不是一個對等的選擇。
計算 80 ÷ 10 = 8.0 · 80 ÷ 40 = 2.0
結果 報酬完全相同，取得它們的代價卻相差四倍
怎麼讀這個數字
這個比值是兩個時點數字的商，因此同時繼承了兩者的弱點。先確定期間與量測基準，再去讀這個數。
| 區間 | 含義 |
|---|---|
| 在很短的期間上量得 | 從結構上就好看。短測試可能根本沒有包含製造真正低谷的那種行情，於是分母被低估。 |
| 回撤取自餘額而非淨值 | 只要部位帶著浮虧被扛著，分母就被低估，比值隨之被抬高。淨值回撤才是誠實的那一項。 |
| 橫跨數年並包含一段壓力期 | 值得引用的就是這個數。分母有機會找到一個真正的低谷。 |
| 與按時間常規化的比值對照 | 與卡瑪比率（CAGR ÷ 最大回撤）一起讀，它除的是年化報酬而不是累計報酬，所以不會僅僅因為跑得更久就給出獎勵。 |
| 你自己從公開的一對數字推導 | 唯一可核對的版本。如果某個上架頁面印出了來自同一次執行的淨利潤與最大回撤，直接相除即可。沒有誰必須公布這個比值，你才能擁有它。 |
- 分子隨時間增長，分母卻未必，因此更長的測試往往免費抬高這個比值。請在可比的時間跨度上比較，或者改用卡瑪比率。
- 它對路徑視而不見。第一年賺完然後一直走平的策略，與穩定獲利的策略得分相同，只要回撤一致。
- 把它和最長連虧放在一起讀。這個比值說的是坑已經填上，而不是帳戶在坑裡坐了多久。
- 留意分母何時不再變動。本站發布的十四次執行中，最深的低谷都落在回測視窗之內，因此之後追加的交易只會抬高分子。有一檔上架商品在追加 15 筆交易後從 3.37 升到 5.73。另有兩檔反向移動，因為它們追加的交易是虧損的。
對本站發布的十四次執行自行推導這個比值，按餘額回撤計算落在 1.67 到 15.66 之間。其中一檔低於本頁稱為不划算的 2.0 這條線，另有六檔高於 5.0，也就是上表要求去核對樣本長度的區域。把分母換成淨值回撤，會讓十四檔裡的十三檔比值下降，跌得最兇的正是比值最高的那檔，從 15.66 降到 8.86。例外是按 MT5 的相對（Relative）基準讀取的兩次執行之一：在那裡餘額與淨值各自挑中不同的時刻，所以兩者的金額根本不可比。本站沒有任何一個 EA 頁面印出這個比值——兩項都來自同一次執行，除法留給讀者自己做。
常見誤解
把百分比分子和金額分母混在一起
80% 的報酬除以 4,000 美元的回撤，不是任何東西的比值。兩項必須以相同方式表達，並取自同一次執行。
把高數值當作回撤可以承受的證明
它是一個比值，不是一條上限。45% 的回撤即使被賺回六次，也仍然意味著帳戶必須為 45% 的下跌備足資金，而多數散戶帳戶並沒有。
以為量得的回撤就是可能出現的最糟情況
分母只是樣本碰巧包含的最深低谷。更長的樣本通常會找到更深的一個，從而拉低這個比值——所以請把公開數值當作對未來預期的上限。
常見問題
- EA 的報酬回撤比多少算好？
- 在數年的現實條件測試下，大致 3 到 5 是散戶 EA 正常且可信的區間。低於 2 說明報酬配不上它所要求的跌幅；高於 5 屬於強勢，但值得與樣本長度一起核對，因為短測試可能只是錯過了真正的低谷。
- 它和獲利因子有什麼不同？
- 獲利因子用毛利潤除以毛虧損，而且對路徑視而不見——它不知道虧損是一筆一筆來的還是一次砸下來的。報酬回撤比用淨利潤除以最深的一段峰谷跌幅，因此專門講的是最糟的那一段，而不是總量。
- 在 EA 頁面上哪裡能找到這個比值？
- 通常哪裡都找不到。本站沒有任何 EA 頁面印出它，多數賣方頁面也沒有。但它需要的兩項都在本站公開，來自同一次執行並列在資料期間旁邊，所以做這道除法只需片刻。對本站的十四次執行做一遍，低端是 1.67，高端是 15.66——這個跨度遠比單看淨利潤所暗示的更大。
- 我是不是該改用卡瑪比率？
- 如果要比較測試時長不同的策略，是的。卡瑪用年化報酬（CAGR）除以最大回撤，所以不會僅因為一套策略被測試得更久就給它加分。當兩個數字來自同一期間時，報酬回撤比仍然是更快的讀法。
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公開紀錄以「報酬回撤比」衡量的上架產品。
