【實戰教學】程式交易期望值算例：勝率六成也要算清盈虧比

勝率六成的策略，一百筆交易之後反而蝕掉一千美元，你信不信？這不是反諷，而是期望值算出來的結果。不少新手挑選 程式交易 策略時，第一個看的數字就是勝率，回測顯示七成就覺得穩，四成就認定不行。

我在 USIC 全美投資大賽和實盤教學中，見過太多人因為只看勝率，把好策略丟掉、把壞策略留下。勝率是最容易被誤導的數字之一，真正決定長期賺蝕的，是每筆交易扣完成本之後的期望值。這篇文章用兩套完整算例，把勝率、盈虧比與連敗回撤逐項拆解，算給你看程式交易到底在賺甚麼。

先澄清一個常見誤解：期望值不是短期工具，也不是預測器。它無法告訴你下一筆是賺是蝕，只能告訴你「若長期重複同一套規則，平均結果傾向哪一邊」。單看三、五筆交易，高勝率策略看起來更吸引；但交易是幾百筆、幾千筆的累積，期望值的正負才真正決定帳戶的終點。把期望值想成拋硬幣的長期賠率，比想成水晶球更貼近本質。

為什麼勝率六成還可能蝕錢

勝率不是全部

交易勝率的定義很簡單：盈利交易佔總交易的比例。六成勝率聽起來相當不錯，十筆中贏六筆。但勝率沒有告訴你的是，贏的那六筆平均賺多少、輸的那四筆平均蝕多少。若贏的每筆只賺 0.5 份風險，蝕的每筆卻輸足 1 份風險，即使勝率有六成，長期帳戶依然向下。

期望值才是核心

期望值是統計學的概念，把每種結果乘以其出現機率再相加，得出「平均每筆交易會賺或蝕多少」。把期望值拆開，比單看勝率更能判斷一套系統是否值得上線。期望值為正，代表長期重複執行會累積利潤；期望值為負，即使偶爾有漂亮連勝，交易次數愈多，虧損愈深。

勝率與盈虧比之間存在互相拉扯的關係，很少能同時佔優。要提高勝率，往往要把止盈距離縮短，讓更多交易在到達止損前先獲利離場，代價是每筆盈利變小；要提高盈虧比，就要放長盈利奔跑，但盈利單的出現頻率自然下降。真正決定系統質素的，不是單獨看哪一項，而是兩者的乘積有沒有跑出正期望值。

我在 AI Trading Academy 教學時，第一堂策略課就教期望值，但不少學員仍會用勝率推翻結論。直到他們自己用歷史數據算完一整年交易，才真正接受「六成勝率可以蝕錢」這個事實。把 程式交易 當成長期事業的人，遲早要面對這個現實。

程式交易期望值算例：兩套策略的對照

策略假設

以下算例純屬示範，數字按常見水平假設。我們用 R 代表每筆交易的風險單位，假設每筆風險 R 等於 100 美元。兩套策略都執行一百筆交易，唯一的分別在勝率與盈虧比的組合。

策略 A：勝率六成，平均每筆盈利只有 0.5R，平均每筆虧損 1R。

策略 B：勝率四成五，平均每筆盈利 1.5R，平均每筆虧損 1R。

完整算式

策略 A 的每筆期望值：0.6 乘 0.5R，減 0.4 乘 1R，等於 0.3R 減 0.4R，即負 0.1R。以 R 等於 100 美元計，每筆平均蝕 10 美元。一百筆累計，虧損約 1,000 美元。

策略 B 的每筆期望值：0.45 乘 1.5R，減 0.55 乘 1R，等於 0.675R 減 0.55R，即正 0.125R。以 R 等於 100 美元計，每筆平均賺 12.5 美元。一百筆累計，獲利約 1,250 美元。

一百筆的累計結果

表格把結論攤得很清楚：勝率較高的策略 A 蝕錢，勝率較低的策略 B 反而賺錢，關鍵在盈虧比。程式交易的勝率與盈虧比往往此消彼長，追求極高勝率常要付出「賺少蝕多」的代價，健康的盈虧比則允許你用較低勝率長期生存。

這個算例也解釋了為何有些趨勢跟隨系統勝率僅三、四成，機構依然願意採用。它們把單筆盈利設計得遠大於單筆虧損，用少數大賺覆蓋多數小蝕。把勝率當成唯一標準去評估 程式交易 策略，等於忽略了一半的資訊。

順帶做一個反向推算。策略 A 想由蝕轉賺，有兩條路：把勝率由六成提升到多少，或者把平均盈利由 0.5R 提高到多少。第一條路，要保持平均盈利 0.5R、平均虧損 1R 不變，期望值要歸零，勝率需達 1 除 1.5，即約 66.7%。第二條路，要保持勝率六成不變，平均盈利需達 0.4 除 0.6，即約 0.67R。換句話說，只要把平均盈利從 0.5R 提到 0.7R，勝率維持六成就能轉正。這條算式告訴我們，微小改善盈虧比，往往比大幅提升勝率更現實。

盈虧比的三種典型組合

高勝率低盈虧比：短線刷單的陷阱

第一種組合是高勝率配低盈虧比，常見於超短線交易。勝率可能高達七、八成，但每筆盈利只有 0.3R 至 0.5R，一筆虧損要三筆盈利才補得回。這類系統對成本極度敏感，點差、佣金和滑點稍有增加，正期望值隨時變成負數。

中勝率中盈虧比：波段的平衡組合

第二種組合是中勝率配中盈虧比，勝率約五成，平均盈利約 1R 至 1.5R。這是波段交易常見的形態，盈虧比較健康，勝率也不至於太低，心理壓力較易管理。對多數新手而言，這種組合比極端形態更容易長期執行。

低勝率高盈虧比：趨勢交易的生存之道

第三種組合是低勝率配高盈虧比，勝率可能只有三至四成，平均盈利達 2R 以上。趨勢跟隨系統多屬此類，靠少數大趨勢行情填補多數小虧損。這類系統最考驗紀律，因為連續小蝕可能長達數月，中途放棄的人遠多於堅持到底的人。

我在 USIC 全美投資大賽中觀察到，前段排名的參賽者鮮少押注單一極端組合，多數是「中勝率配中高盈虧比」的穩健配置。把盈虧比當成與勝率同等的設計參數，是 程式交易 系統設計的第一步。

連輸幾次才會傷到帳戶：回撤算例

連敗序列的機率

期望值告訴你長期方向，回撤則告訴你途中會經歷甚麼。以策略 B 為例，每筆虧損機率是五成五，連續六筆虧損的機率約為 0.55 的六次方，即約 2.8%。聽起來不高，但一百筆交易會反覆擲這種骰子，連敗序列幾乎必然出現。問題不是會不會遇到，而是遇到時帳戶能否承受。

把連敗與倉位放大放在一起看更嚇人。假設新手在連勝四筆之後信心爆棚，把每筆風險由 1% 加到 3%，然後碰上六連敗，回撤就是 18% 而不是 6%。我在實盤教學中見過不少學員，贏了就想加倉，結果一次的連敗把之前的盈利全部吐回去。倉位一旦放大，期望值的正負不會改變，但波動會被同步放大，回撤速度遠超想像。

一萬美元帳戶的壓力測試

假設帳戶 10,000 美元，每筆風險設定為帳戶的 1%，即 100 美元。連續六筆虧損，帳戶蝕 600 美元，回撤約 6%，仍在可承受範圍。若把每筆風險放到 5%，六連敗就蝕 30%，要回到原本淨值，需要約 43% 的盈利才能追平。

依據 IG 交易學院的風險控制課程 的說明，專業交易者多把每筆風險控制在帳戶股本的 1% 以下，任何單一想法不應冒超過 5% 的風險。我自己設計 程式交易 系統時，單筆風險固定不超過 1%，把連敗傷害鎖在可控範圍，這正是長期留在市場的基礎。

從算例到程式：把期望值寫進系統

成本與滑點

上面的算例假設零成本，現實並非如此。每筆交易要付點差與佣金，行情劇烈時還有滑點。假設每筆來回成本 10 美元，對應 R 等於 100 美元的風險額，成本佔了風險的 10%。策略 B 的期望值從每筆賺 12.5 美元，被削減到 2.5 美元；策略 A 則從蝕 10 美元加深到蝕 20 美元。交易愈頻繁，成本侵蝕愈明顯。

這個影響可以用回測數字直接驗證。同一套策略，開啟成本模型與關閉成本模型，一年交易三百筆，兩者的淨值曲線會明顯分叉。成本模型開啟後仍然為正的策略，才有資格上實盤；關閉成本時漂亮、開啟後變負的策略，只是把帳單推遲到實盤才簽收。我見過不少新手被「無成本回測」的漂亮曲線吸引，實際交易後才發現每筆都被成本啃掉一角。

參數與風控設計

把期望值和成本一起寫進回測，才是完整的系統評估。我的做法是要求回測引擎逐筆扣成本，再統計期望值與最大回撤，兩者都合格才考慮上實盤。我在 USIC 全美投資大賽中連續五年取得正回報，靠的正是把這套評估流程變成固定紀律，而非追求某個神奇訊號。

參數設計上還有一個常被忽略的原則：期望值對參數的敏感度，比期望值本身更重要。若參數稍微改動，期望值就由正轉負，這套策略的穩健性不足，實盤稍有滑點或行情變化便會失靈。我在評估時會把參數前後各調一段範圍，觀察期望值是否維持穩定，穩定性差的系統即使回測漂亮，也會被我剔除。

期望值與槓桿的關係

每筆風險上限

槓桿會放大盈虧，也會放大期望值的後果。一套期望值為正的系統，配上合理槓桿，長期累積更有效率；一套期望值為負的系統，槓桿只是加速虧損。判斷槓桿是否合適，先看期望值是否為正，再看每筆風險是否在可承受範圍。

槓桿放大

香港的槓桿式外匯受證監會規管，依據 投委會關於槓桿式外匯的基本認識 說明，開倉按金最低為合約價值的 5%，即槓桿比率最高 20 倍，輕微價格變動即產生高比例盈虧。期望值為正的策略，用 20 倍槓桿可能累積得很快，但一次連敗回撤也被同步放大，新手宜從低槓桿開始，先把期望值邏輯跑熟。

新手三步活用這套算例

三步實作

第一步，把你現有策略的歷史交易記錄拿出來，逐一標記勝負與盈虧金額，計算每筆期望值。第二步，把點差、佣金與滑點加入重新計算，看真實期望值是否仍然為正。第三步，用帳戶資金模擬六連敗，看回撤是否在可承受範圍，再決定倉位大小。

美國商品期貨交易委員會的統計顯示，約三分之二的零售外匯交易者每季以虧損告終（資料來源：CFTC）。這不代表交易注定蝕錢，而是提醒我們，多數人沒有用期望值思維檢視自己的系統。根據 美國商品期貨交易委員會的外匯詐騙警示，自動交易軟體宣稱「睡覺也能賺錢」正是常見的詐騙話術，凡是承諾輕鬆賺錢的，都要先打上問號。

完成以上三步，才談得上把策略交給 程式交易 系統執行。之後還要養成持續監控的習慣：每月的期望值有否隨市況改變，最大回撤有沒有超出設計上限，連敗次數是否異常集中。期望值不是一次算完就一勞永逸的數字，市場結構會變，策略參數會老化，定期重算等於為系統做體檢，這才是把算例變成長期紀律的正確方式。

常見問題

問：程式交易勝率幾成才算好？

答：沒有固定標準。勝率要配合盈虧比一起看，期望值為正才是關鍵。趨勢跟隨系統勝率僅三、四成也可以長期運作，關鍵是單筆盈利大於單筆虧損。回測時把兩者同時列出，比較哪套組合的期望值較高，比單獨追求勝率可靠得多。

問：期望值怎麼算？

答：把勝率乘以平均盈利，減去敗率乘以平均虧損。例如六成勝率、平均賺 0.5R、平均蝕 1R，期望值就是負 0.1R，長期會蝕錢。想系統化入門，可以參考 程式交易 服務頁面的內容。

問：回測算出來的期望值為正，實盤就一定賺嗎？

答：不一定。回測若沒扣成本、滑點，期望值會高估；行情結構改變也會讓策略失效。期望值為正是必要條件，不是獲利保證。穩妥的做法是先跑模擬帳戶一段時間，確認實測數字與回測接近，再逐步加碼實盤。

問：每筆風險設多少比較好？

答：一般建議控制在帳戶資金的 1% 以內，最多不超過 5%。這樣即使遇到六連敗，帳戶回撤仍在可控範圍，不會一次傷及本金。連勝之後更要克制加倉衝動，倉位放大會同步放大連敗的殺傷力。

問：不懂數學可以學程式交易嗎？

答：可以。期望值只需要簡單乘除，平台和工具會自動計算大部分統計數字。重點是理解概念，讓自己知道系統到底在賺甚麼、蝕甚麼。先用人手記錄十筆交易練熟期望值的計算，再交給系統自動統計，認知會扎實得多。

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