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胜率与盈亏比：为什么高胜率也可能亏钱

指标百科 · 定义、算法与常见误区

一句话：胜率单独看没有意义。一个胜率 90% 的策略可能亏钱，一个胜率 35% 的策略可能很赚钱——决定结果的是胜率和盈亏比的乘积，也就是期望值。

两个指标的定义

胜率 = 盈利交易次数 ÷ 总交易次数盈亏比 = 平均每笔盈利 ÷ 平均每笔亏损（取绝对值）期望收益 = 胜率 × 平均盈利 − (1 − 胜率) × 平均亏损

第一行是「赚小钱、亏大钱」的典型：胜率高达 80%，但每次赚一点、偶尔亏一大笔，期望只有 0.04，扣掉交易成本基本归零。这类策略最危险的地方在于，它前期看起来非常稳。

第四行是趋势跟踪类策略的典型特征：大部分时间在小亏，少数几笔大赚把整体拉正。胜率只有 30%，但盈亏比 4.0，期望是 +1.00。

本站中证2000 择时策略的公开回测里，有一个很能说明问题的对照：

状态	天数	指数累计涨跌
策略空仓（低位区）	938	−90.4%
策略持仓	331	+190.4%

换句话说，这个策略的收益几乎全部来自少部分持仓时间，而它在大部分时间里做的事情是——不参与。

这不是巧合。A股的收益分布高度集中：真正决定长期结果的，往往是少数几段行情。 如果按「每天都要有动作」的思路去做，胜率会上去，但期望会被磨平。

把一笔持仓拆成五天，每天都算一次「交易」，胜率立刻变得好看或难看。统计胜率时，必须明确「一笔交易」的定义——是一次完整的开平仓，还是一天。

很多策略的胜率在扣除交易成本后会显著下降。特别是高频策略，「胜率 60%」很可能在扣掉双边成本后变成「胜率 45%」。

网格、卖期权这类策略，胜率可以做到 90% 以上，因为它们赚的是「大概率的小钱」，但一旦遇到极端行情，一笔亏损就能吞掉几十笔盈利。 看这类策略，必须看最坏那一笔亏了多少，而不是胜率。

本站的策略面板以净值曲线 + 年化收益 + 最大回撤 + 卡玛比率为主，没有把胜率放在显眼位置——因为对择时类策略来说，胜率的解释力远弱于回撤和卡玛。如果你想自己评估一个交易系统，建议顺序是： 先看期望值，再看最大回撤，最后才看胜率。

没有绝对标准，必须和盈亏比一起看。胜率 40% 配盈亏比 3.0 的系统，期望收益远好于胜率 70% 配盈亏比 0.4 的系统。判断标准应该是「期望值是否显著为正，且在扣除交易成本后仍然为正」。

趋势跟踪类策略通常要求盈亏比在 2.0 以上，以弥补低胜率；均值回归类策略可以接受较低的盈亏比，但要求高胜率。关键约束是：胜率 × 平均盈利 > (1 − 胜率) × 平均亏损。

凯利公式给出了理论上的最优下注比例，但它对参数极其敏感，且假设你能准确知道胜率和赔率——现实中做不到。实务上常用「半凯利」或更保守的比例。本站不提供任何仓位建议。