关于交易胜率， 市场可以看到极端胜率，比如99%的马丁策略，剥头皮策略等。
本文将忽略极端胜率，讨论胜率对于交易模型的意义。
假设：A,B两位交易员，共为同一家资管公司提供策略。
资管公司要求：
- 盈亏比达到2：1
- 平均盈利每标准手大于100美金
- 不得使用极端策略 （欢迎补充）
再假设： A,B 两位交易员账户大小相同、订单大小、平均盈利与亏损金额相同。
A交易员——————————————————B交易员
黄金 交易1000单/盈利500单=胜率50% ————交易700单/盈利370单=胜率52.86%
货币兑 交易 300单 /盈利120单=胜率40% ————交易600单/盈利245单=胜率 41.6%
乍看之下，A交易员无论在黄金的胜率还是货币兑的胜率，都是不如B交易员的。
似乎B交易员是更好的交易员。
然而，总体统计的数字却不是反应这样的情况。
A交易员总计交易1300单，盈利620单，胜率为 47.69%
B交易员总计交易1300单，盈利615单，胜率为 47.3%
基于总体统计数字和统计前提，在盈亏比和盈利大小都想同的理想前提下，A交易员才是更好的交易员。
为什么造成这样的统计结果？
A交易员在更擅长的黄金交易上倾注了更多的订单，而B交易员在胜率不高的货币兑上倾注了比较多的精力。
因此，在品种细分上做的不如B交易员的A交易员，在总体统计业绩上，却是更优秀的一方。
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แก้ไขเมื่อ 07 Dec 2020, 11:09
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