撰文：Miracoup · 2026 年 11 月 7 日 · Mark Minervini 連載 33／48
勝率只告訴你贏的次數，平均獲利與平均虧損才告訴你每次贏輸的大小。三者一起計算，才能得到樣本中的每筆平均損益。即使算出正值，也只是已觀察資料的結果，不能直接保證下一筆或下一個月一定獲利。
Minervini 的風險紀律可參照其公開專訪；本文用原創交易樣本說明為何命中率不足以代表績效，不使用其歷史績效作承諾，也不把以下數值當成任何人的實際交易紀錄。
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一、先固定樣本、單位與是否已扣成本
先定義一筆交易如何合併分批進出、觀察哪個期間，以及只計已平倉交易還是包含未實現盈虧。本文兩組各有 20 筆已平倉交易，沒有打平交易，所有盈虧均為已扣交易成本的美元淨額。平均獲利用正數表示，平均虧損用其絕對金額表示。
勝率 p＝獲利筆數÷總筆數；平均獲利 W＝獲利交易的淨獲利合計÷獲利筆數；平均虧損 L＝虧損絕對金額合計÷虧損筆數。這裡的盈虧比是 W÷L，不是進場前預設目標價距離除以停損距離。
若存在打平交易，需另報其比例；仍以所有交易為分母時，不能直接把敗率當作 1－勝率。若費用讓原本價格打平變成淨虧損，也應依事先定義的淨損益分類，不能為了提高命中率而排除。
二、兩組勝率不同，結果可能和直覺相反
A 組 20 筆中有 9 筆獲利、11 筆虧損，勝率 45%；平均獲利 240 美元、平均虧損 120 美元，已實現盈虧比為 2。總淨損益＝9×240－11×120＝840 美元，每筆平均＝840÷20＝42 美元。
| 原創樣本 | A組 | B組 |
|---|---|---|
| 筆數／獲利筆數 | 20／9 | 20／16 |
| 勝率 | 45% | 80% |
| 平均淨獲利 | 240美元 | 60美元 |
| 平均淨虧損絕對值 | 120美元 | 300美元 |
| 總淨損益 | ＋840美元 | −240美元 |
| 每筆平均淨損益 | ＋42美元 | −12美元 |
B 組雖有 16 筆獲利、勝率 80%，但 16×60－4×300＝−240 美元。四筆較大的虧損足以抵銷十六筆小獲利。這不是主張低勝率比較好，而是說比較勝率時，不能省略盈虧幅度與部位大小。
三、期望值公式是同一筆總帳的另一種寫法
在本例沒有打平交易時，樣本每筆平均 E＝p×W－（1－p）×L。A 組是 0.45×240－0.55×120＝42 美元／筆；B 組是 0.8×60－0.2×300＝−12 美元／筆。公式與直接將淨損益總和除以筆數相同，並非額外產生報酬的技巧。
CME Group 的教育課程也用勝率和平均盈虧說明數學期望，其情境涉及期貨交易。課程原文。本文只沿用一般算術關係，另作股票教育數據，沒有因此假定股票與期貨的槓桿、成交或風險條件相同。
若平均盈虧尚未扣成本，需先把每筆成本納入，或在使用一致口徑時另外扣除平均成本；兩種方式擇一。本文已使用淨額，因此不能在 42 美元之後再減一次同一批交易費用。
四、使用 R 倍數，必須固定每筆的風險分母
假設 A 組每筆事前定義的初始風險都是 120 美元，1R 就是 120 美元。平均獲利為 2R，平均虧損為 1R，每筆平均為 0.45×2－0.55×1＝0.35R；乘回 120 美元，正好得到 42 美元。這裡不是把後來實際虧損任意改成 1R。
若各筆初始風險不同，應逐筆用「實際淨損益÷該筆事前初始風險」計算 R，再取平均。平均 R 不能隨意乘以平均風險金額，就宣稱等於美元平均；不同大小部位可能有不同的結果。美元損益、R 倍數與帳戶報酬各回答不同問題。
在固定盈虧幅度且不另加成本的簡化模型中，損益兩平勝率為 L÷（W＋L）。A 組的 120÷360＝33.33%。但實際 W、L 會變，且計畫的 2比1 不等於最後實現的 2比1，所以不能由這個門檻推導下一階段必定有利。
五、正的歷史平均，仍要接受樣本與路徑檢查
20 筆只是示範資料，不足以證明方法穩定。少數大獲利可能支撐平均，一段順風市況也可能讓結果看起來容易重複。應同時檢查最大單筆損失、連續虧損、回撤、持倉天數與不同市場階段；只看 E 會漏掉達到期末結果之前的資金壓力。
- 固定分類規則後，再比較不同時間區段，避免只選近期好看的期間。
- 同時報告筆數、總損益、平均盈虧與最大損失；沒有虧損樣本時，不宣稱盈虧比無限好。
- 對尚未平倉與被排除的交易另列清單，避免只留下容易計算的結果。
高勝率、較高平均獲利或較低虧損，都可能改善歷史結果；但為提高其中一項而延後停損、增加槓桿或提前賣掉所有贏家，又可能傷害另外幾項。改動策略應檢查整體分布，而不是只追求一個漂亮指標。
期望值最適合用來提出待驗證的問題：大虧損源自哪些違規？獲利是否依賴極少數交易？成本是否超過原先估計？它不是把有限樣本變成確定未來的水晶球。
交易也未必是彼此獨立的重複試驗。相同產業、同一天的市場事件或同一套錯誤執行，可能讓虧損集中在一起。即使整體平均為正，過程仍可能出現超過預期的連續損失；需要將順序、規模與帳戶資本一起檢查。
若把同一筆分批賣出算成多筆獲利，卻把一次完整停損只算一筆，勝率會受到記帳方式影響。事前應固定以完整交易構想或每張委託作統計單位，再一致地合併費用與風險，避免指標被切單方式改寫。
常見問題
勝率 50% 就一定不賺錢嗎？
不一定。若平均淨獲利大於平均淨虧損的絕對值，50%勝率的樣本仍可獲利；反之則可虧損。需要固定成本、樣本與分母，才可比較。
賺賠比 2比1 一定能賺錢嗎？
不一定。事前目標與停損之比不是實際平均盈虧；即使實際平均為2比1，勝率、費用口徑與樣本變化仍會影響結果，過去正值亦不保證未來。
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資料來源與編輯說明
- Michael Sincere：Mark Minervini 公開專訪：風險先行、紀律與價格行為；不沿用訪談中的個股、當時市況或績效數字。
- CME Group：The Mathematics of Trading Success：勝率與平均盈虧共同影響算術期望值；本文另作股票教育案例。
- Charles Schwab：5 Elements of a Smart Trade Plan：交易計畫涵蓋進出場、部位大小與覆盤；本文數值另行原創。
資料核對日期：2026 年 11 月 7 日。附件 B2 76–95 僅章節定位，沒有原書全文；樣本、數據與R換算為 Miracoup 原創。CME資料僅支持一般期望值算術，不轉用其期貨市場假設。本文為投資教育，案例、表格與插圖由 Miracoup 原創，沒有使用即時個股建議。價格以美元／股、帳戶及損益以美元表示，除另註外不含稅、匯率與融資成本。任何計畫風險均非最大損失保證。