期望值
期望值是一个策略每笔交易平均赚取或亏损的金额，以 R 或货币计。公式为（胜率 × 平均盈利）−（败率 × 平均亏损）。无论胜率高低，正期望值就是优势的定义。一个系统以 +2R 赢 40%、以 −1R 输 60%，其期望值为每笔 +0.2R。
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含义
期望值把一份交易记录浓缩成一个数字。如果一个系统以 +2R 赢下 40% 的交易、以 −1R 输掉 60%，期望值为 0.4 × 2 − 0.6 × 1 = 每笔 +0.2R——尽管输多赢少，依然盈利。一个系统以 +0.5R 赢 70%、以 −2R 输 30%，期望值为 −0.25R——尽管胜率亮眼，依然亏损。
这正是单看胜率毫无意义的原因，也是每份严肃的记录都会同时公布风险回报比的原因。Quantum Algo 的实盘记录——160 个已平仓信号，120 胜、40 负，平均风险回报比 2.3:1——公开体现的正是同一理念。
期望值需要足够的样本才有意义，并且与胜率一样受小样本问题影响；使用时请附上样本数量，最好再附上置信区间。
如何在图表上识别
- 以 R（盈利除以初始风险）记录每笔交易的结果。
- 计算胜率、平均盈利 R 和平均亏损 R。
- 期望值 = 胜率 × 平均盈利 − 败率 × 平均亏损。
实战示例
50 笔交易中：30 笔盈利，平均 +1.8R；20 笔亏损，平均 −1R。期望值 = 0.6 × 1.8 − 0.4 × 1 = 每笔 +0.68R；若每笔风险为 1%，即平均每笔交易为账户带来 +0.68% 的收益。
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常见问题
胜率 35% 的策略能盈利吗？
可以，只要盈利单足够大：在 35% 胜率和 3:1 风险回报比下，期望值为 0.35 × 3 − 0.65 × 1 = +0.4R。
怎样的期望值才算好？
扣除成本后稳定高于零即可；对于主观交易系统，每笔 +0.3R 至 +0.7R 已属强劲。
需要多少笔交易才能信任它？
至少 50–100 笔；在相信这个数字之前，请先用 Wilson 区间检验其中的胜率部分。
期望值与盈利因子相同吗？
两者相关：盈利因子是总盈利除以总亏损；期望值是每笔交易的平均值。要具备优势，两者都必须为正。