胜率

是什么

胜率，指赚钱的交易占全部交易的比例。

这是大多数人第一个问的数字，也是单看最没用的一个。

为什么会误导

胜率只告诉你「对了几次」，不告诉你「对的时候赚多少、错的时候亏多少」。这是两件不同的事，只有放在一起才能决定策略赚不赚钱。

每笔交易的期望值：

期望值 = 胜率 × 盈亏比 − (1 − 胜率) × 1

代进去算。一个胜率 90% 的策略，赢一次赚 1、亏一次亏 20：

0.90 × 1 − 0.10 × 20 = 0.90 − 2.00 = 每笔 −1.10

十次对九次，照样在流血。 这不是编出来的极端例子 —— 它描述的就是绝大多数卖期权、越跌越买、亏了死扛的策略。

为什么在 AI 量化里要特别注意

模型只会优化你让它优化的东西。你让它追求准确率，它就会把常见情况预测得很准，然后对尾部只字不提 —— 这正是高胜率的失败方式。

所以「把过拟合做到胜率上」特别容易在无意中发生：这个指标奖励的是「对得频繁」，而不是「在对的地方对」。

怎么检查

永远不要单独接受一个胜率。 要求三个数字一起给：

数字	用来回答什么
胜率	对得多频繁
盈亏比	对的时候赚多少
交易笔数	这个样本有没有意义

三个里有两个是不够的 —— 任意两个都能做得很好看，同时让第三个把问题藏起来。