什么是交易期望值
期望值（Expectancy）衡量的是在大量交易后，每承担 1 元风险，平均能获得多少净利润。
- 正期望值（>0）：长期盈利，策略可行。
- 零或负期望值（≤0）：长期亏损或白忙活（即使胜率看起来不错）。
核心理念：交易不是追求高胜率，而是追求正期望值。很多高胜率策略因为 R:R 太低而最终亏损；低胜率策略如果 R:R 够高，反而能大赚。
计算公式
Expectancy = (胜率 × 平均盈利) - (亏损率 × 平均亏损)
其中：
- 胜率（Win Rate）= 盈利交易次数 / 总交易次数
- 亏损率 = 1 - 胜率
- 平均盈利 和 平均亏损 通常用 相对于风险的倍数 来表示（以 R:R 为基础）
更实用的形式（以每 1 元风险为单位）： Expectancy = (胜率 × 平均 R:R) - (1 - 胜率)
实际例子
假设你做了 100 笔交易，单笔风险始终控制在 1%（每笔风险 1 元计算）：
- 胜率 = 45%（赢 45 笔，输 55 笔）
- 平均 R:R = 1:2.5（即赢的时候平均赚 2.5 元，输的时候亏 1 元）
计算：
- 赢的时候贡献：45% × 2.5 = 1.125
- 输的时候贡献：55% × (-1) = -0.55
- 期望值 = 1.125 - 0.55 = +0.575
解读：平均每承担 1 元风险，你能赚 0.575 元。 如果账户 100 万，每笔风险 1%（1 万元），长期下来每笔交易平均赚 5750 元。做 100 笔就是 57.5 万净利润（扣除手续费前）。
另一个对比例子：
- 胜率 60%，但平均 R:R 只有 1:1.2 Expectancy = (0.6 × 1.2) - (0.4 × 1) = 0.72 - 0.4 = +0.32（盈利，但效率低）
R-Multiple
实际情况并不是每笔风险始终控制在 1%，这时候可以用 R-Multiple（R 倍数）计算期望值。
- 核心思路：把每一笔交易的盈亏，都换算成“相对于该笔交易风险金额的倍数”，然后求平均。
- 公式（风险不一致时）：交易期望值（Expectancy）= 所有交易的 R-Multiples 平均值
其中，对于每一笔交易： R-Multiple = 该笔实际盈亏金额 ÷ 该笔风险金额
- 盈利交易：R-Multiple > 0（例如止盈赚了风险金额的 2.5 倍 → +2.5）
- 亏损交易：R-Multiple = -1（如果严格止损，亏损就是你设的风险金额 → -1）
- 如果没到止损就手动平仓或爆亏，则可能是 -1.5 或其他值
最终 Expectancy = （所有 R-Multiples 之和）÷ 交易总笔数
实际例子：假设你做了 5 笔交易，账户 100 万：
| 交易 | 风险% | 风险金额 | 实际结果 | R-Multiple |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1.0% | 1 万元 | +2.8 万元 | +2.8 |
| 2 | 0.5% | 0.5 万元 | -0.5 万元 | -1.0 |
| 3 | 1.5% | 1.5 万元 | +4.5 万元 | +3.0 |
| 4 | 1.0% | 1 万元 | -1 万元 | -1.0 |
| 5 | 0.8% | 0.8 万元 | +1.2 万元 | +1.5 |
计算步骤：
- R-Multiples：+2.8、-1.0、+3.0、-1.0、+1.5
- 总和 = 2.8 -1 + 3 -1 + 1.5 = 5.3
- Expectancy = 5.3 ÷ 5 = +1.06
解读：平均每承担 1 元风险，你能赚 1.06 元。这是一个非常优秀的期望值。
参考标准
- 优秀策略：期望值 ≥ 0.3~0.5（每 1 元风险赚 0.3 元以上）
- 顶级策略：期望值 0.6~1.0+
- 最低及格线：>0（只要为正就能长期赚钱，但要考虑手续费、滑点、心理压力）
与 R:R 和仓位大小的关系
- 期望值 = 正期望值的核心：前面讲的 R:R 是“单笔质量”，胜率是“命中率”，期望值是“综合成绩”。
- 结合仓位大小（1-2% 单笔风险）：即使期望值只有 0.4，只要严格执行，长期也能实现稳定复利。
- 公式可以扩展到整个策略回测：用历史数据计算整体 Expectancy。