我对胜率的理解有二个阶段：
第一阶段：胜率不重要，只要盈亏比高，胜率多低都行
第二阶段：胜率很重要，盈亏比也很重要
这个转变来自于实践，一个胜率低的系统，是很难坚持下去的，太反人类，就像谁说的一样：没有一个企业是靠抓大鲸鱼而持续盈利的，都是靠抓小虾米。
增加系统的胜率也有两个方向：
第一，增加进场点位的优势
第二，剔除差的进场点位
试想一下，如果你把一些差的点位识别并剔除了，亏损的次数就少了，胜率不就上去了吗？
那么如何剔除差的进场点位，主要方法：
用上一级（5 倍）的周期过滤，用本级过滤的规则，及其容易曲线拟合，举个例子，在 H4 级别上，有一种符合规则的点位，大概率止损出场，我们很自然想设定一个规则剔除这个点位，然而，如果想从 H4 图表上找到的方法（比如均线角度，趋势线角度，K 线大小等等），大都是表面而不是本质的，未来想要从这个方法复刻未来的概率几乎为零。
辅助方法：
用了上一级周期过滤后，发现在 H4 级别上，有一种符合规则的点位，大概率止损出场，我们一般建议使用多角度测评过滤，从 H4 本级价格结构（比如某个点位虽然符合规则，但是走势很奇怪，样子很难看）、货币对相关性（比如相关性非常强的都在回调，而自己交易的货币对在上涨，这种上涨就是存疑的）、价格走势角度、K 线大小等等甚至盘感综合考虑。
人工主观过滤交易机会，是为数不多的，人工交易胜于机械系统的地方，我们可以同时达成高盈亏比（大于 2）和高胜率（大于 60%）。
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