正文:
一、
首先，我根據《財務(wù)管理學(xué)》中投資報酬公式，以及《專(zhuān)業(yè)投機原理》中對風(fēng)險報酬的相關(guān)描述，推導出交易中的風(fēng)險報酬公式：
預期報酬 ＝ 預期最小盈利點(diǎn)數 * 預期盈利行情出現的概率；
預期風(fēng)險 ＝ 預期最大虧損點(diǎn)數 * 預期虧損行情出現的概率；
風(fēng)險報酬比 ＝ 預期風(fēng)險 ／ 預期報酬；
二、
公式出來(lái)了，關(guān)鍵的問(wèn)題，也是大家爭論最多的問(wèn)題，是公式中的因子如何得到和量化。
要得到預期值，通常很多人會(huì )用各種各樣的預測方法來(lái)，其中有些（多數）是不科學(xué)的。這些不科學(xué)的例子有很多，如趨勢線(xiàn)，江恩區間，波浪等。這些方法太過(guò)主觀(guān)，就象大家說(shuō)的那樣“不同的人得到不同的結果”，這樣一來(lái)，“風(fēng)險報酬比”就是根據個(gè)人的意愿改變的，完全是扯談?。?！所以，我采用了統計歷史數據的方法來(lái)得出預期值。具體步驟如下：
1、首先要確定對象。所謂對象，并不是只交易的品種，如果是的化，我再說(shuō)這一步就是廢話(huà)了??！對象是指一套詳細的客觀(guān)的進(jìn)出場(chǎng)規則。其中要包括：進(jìn)場(chǎng)、止損和離場(chǎng)。例如VICTOR的123法則或2B，注意這是兩個(gè)對象。
2、統計某品種、某時(shí)間周期對于該規則的出現次數，要求最少30次，越多越好?。?！
統計此規則的出錯次數、盈利次數。
統計此規則的最小盈利點(diǎn)數；錯誤時(shí)最大虧損點(diǎn)數。（如樣本夠大，少數極端情況可以不算！這個(gè)以后討論，在這里只介紹基本方法?。。?div style="height:15px;">
3、計算盈利和錯誤出現的概率。
4、根據公式計算風(fēng)險報酬比?。。?！
三、
這里得出的風(fēng)險報酬比是針對進(jìn)出場(chǎng)規則的考量，如果太低則表明此交易方法，規則，存在重大問(wèn)題，不可采用?。。?！具體是1：3還是1：5，沒(méi)有定論，自己拿捏，越高越好?。?！
最后要提的一點(diǎn)，一旦統計出結果，也不能一直這樣下去，因為我是絕對不相信“歷史重演”這種鬼話(huà)的。歷史上很多曾經(jīng)很有效的方法現在已經(jīng)不能用了??！要不斷的把新的行情數據加入統計資料中來(lái)，這樣才能令“風(fēng)險報酬比”緊跟市場(chǎng)，保持混沌性。這樣才能在一種方法不再適用時(shí)及時(shí)放棄；在以前不可用的方法又可用時(shí)及時(shí)發(fā)現并抓緊機會(huì )?。。?！
THE END
