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<strong>（給使用者：如何避免只看勝率來選EA）</strong>
結論：新手常以為「勝率越高＝EA越好」，其實未必。事實上，<strong>異常地高的勝率</strong>常是格網／馬丁（grid/martingale）風險的警訊，巨虧被掩蓋。真正重要的是每筆交易的<strong>期望值（expectancy）</strong>，它取決於勝率<em>以及</em>「平均獲利」與「平均虧損」的大小關係。
<hr />
<nav class=”toc” role=”navigation” aria-label=”Table of contents”>
<h2>目錄</h2>
<ul>
<li><a href=”#basic-formula”>1) 基本公式（期望值）</a></li>
<li><a href=”#rr”>2) RR（報酬：風險）— 為何重要</a></li>
<li><a href=”#case-study”>案例研究：從MT5報告讀取RR與勝率</a></li>
<li><a href=”#pf”>3) 同時檢查PF（Profit Factor）</a></li>
<li><a href=”#sample-size”>4) 小樣本易誤導</a></li>
<li><a href=”#practical”>5) 實盤操作要點</a></li>
<li><a href=”#martingale”>6) 注意：格網／馬丁特徵</a></li>
<li><a href=”#misconceptions”>7) 常見誤解</a></li>
<li><a href=”#summary”>8) 摘要檢查表</a></li>
<li><a href=”#appendix”>附錄：MT5回測圖要看什麼</a></li>
<li><a href=”#faq”>FAQ</a></li>
</ul>
</nav>
<hr />
<h2 id=”basic-formula”>1) 基本公式（期望值）</h2>
每筆交易的<strong>期望值</strong><em>E</em>可判斷EA長期傾向於賺錢或賠錢：
<code>E = 勝率 × 平均獲利 − 負率 × 平均虧損</code>
<ul>
<li>勝率：獲利交易的機率（例：60% → 0.6）</li>
<li>平均獲利：獲利單的平均金額</li>
<li>平均虧損：虧損單的平均金額</li>
</ul>
若<strong>E > 0</strong>，代表長期資金曲線傾向向上。
<h3>快速示例</h3>
<ul>
<li>勝率 = 40%（0.4）</li>
<li>平均獲利 = 2,000 JPY</li>
<li>平均虧損 = 1,000 JPY</li>
</ul>
<code>E = 0.4 × 2000 − 0.6 × 1000 = 800 − 600 = +200 JPY</code>
即使勝率不到50%，只要賺賠比夠大，期望值仍為正。
<hr />
<h2 id=”rr”>2) RR（報酬：風險）— 為何重要</h2>
<strong>RR（Reward:Risk）</strong>指<strong>平均獲利 ÷ 平均虧損</strong>。RR越大，打平所需勝率越低。
<h3>例子</h3>
<ul>
<li><strong>RR = 2</strong>（如止盈 +200／止損 −100）→ <strong>打平勝率 ≈ 33.3%</strong></li>
<li><strong>RR = 0.5</strong>（如 +50／−100）→ <strong>打平勝率 ≈ 66.7%</strong></li>
</ul>
<h3>打平勝率速查表</h3>
<table style=”border-style: solid; border-color: #636363;”>
<thead>
<tr>
<td style=”width: 200px;”>RR（平均獲利 ÷ 平均虧損）</td>
<th>打平所需勝率</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style=”width: 200px;”>0.5</td>
<td>66.7%</td>
</tr>
<tr>
<td style=”width: 200px;”>1.0</td>
<td>50.0%</td>
</tr>
<tr>
<td style=”width: 200px;”>1.5</td>
<td>40.0%</td>
</tr>
<tr>
<td style=”width: 200px;”>2.0</td>
<td>33.3%</td>
</tr>
<tr>
<td style=”width: 200px;”>3.0</td>
<td>25.0%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<strong>記憶口訣：</strong><code>打平勝率 = 1 ÷ (RR + 1)</code>。<br />
<strong>重點：</strong>勝率帶來「心安」，RR帶來「存活力」。兩者都要看。
<hr />
<h2 id=”case-study”>案例研究：從MT5報告讀取RR與勝率</h2>
範例（<a href=”https://bestforexrobo.com/product/gold-crab-robot-ea/” target=”_blank” rel=”noopener”>Gold Crab Robot EA</a>，固定 0.01 手）：
<img class=”alignnone size-full wp-image-1119″ src=”https://bestforexrobo.com/wp-content/uploads/2025/08/MT5-Backtest-Report-Statistics-Win-Rate-RR-PF-Check-Points-Gold-Crab-Robot.png” alt=”MT5 回測報告統計－勝率、RR、PF 檢查重點（Gold Crab Robot）” width=”805″ height=”345″ />
<ul>
<li><strong>Average profit trade</strong> = 11.83，<strong>Average loss trade</strong> = −5.53 → <strong>RR ≈ 11.83 ÷ 5.53 = 2.14</strong></li>
<li><strong>Profit Trades (% of total)</strong> = <strong>40.40%</strong>（勝率偏低）</li>
<li>但<strong>Total Net Profit = 4,282 USD</strong> → 期望值為正；權益曲線向上。
<img class=”alignnone wp-image-1120″ src=”https://bestforexrobo.com/wp-content/uploads/2025/08/MT5-TesterGraphReportGold-Crab-Robot-1024×489.png” alt=”MT5 測試圖（Gold Crab Robot）” width=”700″ height=”334″ /></li>
</ul>
這說明僅看「高勝率」無法定義好EA。
<hr />
<h2 id=”pf”>3) 同時檢查PF（Profit Factor）</h2>
<strong>PF = 總獲利 ÷ 總虧損</strong>（大於1.0通常是正面訊號）。在同一勝率下，若平均獲利小、平均虧損大，PF會被壓低。請同時檢視<strong>勝率 + RR + PF</strong>。
<hr />
<h2 id=”sample-size”>4) 小樣本易誤導</h2>
<ul>
<li>交易數少 → 「運氣」成分大。</li>
<li>回測建議同一邏輯<strong>≥ 500 筆</strong>；<strong>≥ 1,000</strong>更穩健。</li>
<li>樣本少更容易<strong>過度擬合</strong>（參數對雜訊微調）。</li>
<li>警惕以「很多微策略拼湊」來灌水交易數；交易多≠自動更可信。</li>
<li><strong>前向測試（forward test）</strong>越久越有說服力；單一爆發月多為隨機。</li>
</ul>
<hr />
<h2 id=”practical”>5) 實盤操作要點</h2>
<ol>
<li><strong>別只看勝率：</strong>確認<strong>期望值為正</strong>。</li>
<li><strong>檢查RR：</strong>力求平均獲利明顯大於平均虧損（經驗法則<strong>1.5–2.0×</strong>以上）。</li>
<li><strong>PF搭配最大回撤：</strong>期望值相近 → 優先選回撤較淺的EA。</li>
<li><strong>固定規則做月度紀錄：</strong>勝率、平均獲利、平均虧損、PF、最大DD。中途改規則會扭曲評估。</li>
<li><strong>分散配置：</strong>結合行為差異的多個EA，平滑整體回撤。</li>
</ol>
<hr />
<h2 id=”martingale”>6) 注意：格網／馬丁特徵</h2>
若EA呈現<strong>極高勝率、但RR很小</strong>（小賺、偶爾巨虧），要小心。
<ul>
<li><strong>典型跡象：</strong>勝率80–95%；<strong>平均獲利 ≪ 平均虧損（RR < 1）</strong>；長時間平滑上升後偶發大幅回落。</li>
<li><strong>如何辨識：</strong>同看<strong>RR、PF、最大回撤、最大虧損</strong>；觀察連虧期間是否出現巨大單筆虧損或權益陡降。</li>
</ul>
<hr />
<h2 id=”misconceptions”>7) 常見誤解</h2>
<ul>
<li><strong>「90% 勝率＝安全」</strong> → 一次巨虧可抹去數月獲利。</li>
<li><strong>「只看PF就夠了」</strong> → 樣本少或走運時PF會誤導。</li>
<li><strong>「上個月很猛所以買」</strong> → 可能是行情幸運；請拉長期間與樣本。</li>
</ul>
<hr />
<h2 id=”summary”>8) 摘要檢查表</h2>
<ul>
<li>期望值<strong>E > 0</strong>（用基本公式）</li>
<li><strong>RR ≥ 1.5–2.0</strong>為佳</li>
<li><strong>PF > 1</strong></li>
<li><strong>回測≥ 500 筆</strong>（理想 ≥ 1,000）</li>
<li>最大回撤在<strong>個人容忍範圍</strong>內</li>
</ul>
符合以上條件的EA，比只強調勝率者更具持續性。
<hr />
<h2 id=”appendix”>附錄：MT5回測圖要看什麼</h2>
<h3>① 勝率與交易數（進一步）</h3>
<ul>
<li><strong>Total Trades</strong>：目標 ≥ 500，約 1,000 更有統計說服力。</li>
<li><strong>Profit Trades (% of total)</strong>：40–60%屬自然區間。若達 70–95%，請重查RR與最大虧損，防尾部風險。</li>
<li><strong>Long/Short 勝率</strong>：失衡過大，可能是行情偏誤或過調。</li>
</ul>
<h3>② 本文必看欄位</h3>
<ul>
<li><strong>Average profit trade / Average loss trade</strong> → 計算<strong>RR = Avg win ÷ Avg loss</strong>。</li>
<li><strong>Expected Payoff</strong> → 平均每筆損益；需為正且穩定。</li>
<li><strong>Profit Factor（PF）</strong> → 大於 1.0；樣本少卻PF極高需謹慎。</li>
<li><strong>Drawdown（Balance/Equity）</strong> → 確認是否在可承受範圍。</li>
<li><strong>Largest loss / Consecutive losses</strong> → 是否有異常巨虧或連虧期權益暴跌。</li>
</ul>
<hr />
<section id=”faq” class=”faq-section”>
<h2>FAQ：如何避免只看勝率來挑EA</h2>
<h3>1) 勝率越高，EA一定越好嗎？</h3>
<p>不一定。極高勝率可能隱含尾部風險（如格網／馬丁）。關鍵在於<strong>期望值</strong>與「賺是否足以覆蓋虧」。</p>
<h3>2) 什麼是交易期望值？怎麼用？</h3>
<p>期望值 <code>E</code> 估計每筆平均獲利：<code>E = 勝率 × Avg win − 負率 × Avg loss</code>。若<strong>E > 0</strong>，長期有正期望。</p>
<h3>3) 勝率 <50% 的EA也能賺嗎？</h3>
<p>可以——若<strong>RR（Avg win ÷ Avg loss）</strong>夠高。例：勝率40%、RR≈2 也可為正期望。</p>
<h3>4) 如何從RR算打平勝率？</h3>
<p>用 <code>打平勝率 = 1 ÷ (RR + 1)</code>。如 RR=2 → 打平約 33.3%。</p>
<h3>5) PF（Profit Factor）多少算好？</h3>
<p><strong>PF > 1.0</strong>屬正面。交易數足夠時，穩健系統多在 1.2–1.5+。樣本小卻PF很高要小心。</p>
<h3>6) 回測要多少交易數才有意義？</h3>
<p>同一邏輯建議<strong>≥ 500 筆</strong>；<strong>≥ 1,000</strong>更具統計穩定性。</p>
<h3>7) 如何從報告辨識格網／馬丁風險？</h3>
<p>警訊：勝率80–95%、<strong>RR < 1</strong>（小賺大賠）、權益回撤深、<em>Largest loss</em>偏大、長期平滑上升後急挫。</p>
<h3>8) 實盤每月該追蹤什麼？</h3>
<p>在固定規則下追蹤：勝率、平均獲利、平均虧損、<strong>RR</strong>、<strong>PF</strong>、最大回撤與交易數。</p>
<h3>9) 一個月的亮眼成績能信嗎？</h3>
<p>不可單獨依賴。可能是行情幸運。請拉長評估期、增加樣本、跨不同市場狀態驗證。</p>
<h3>10) 只看PF能證明穩健嗎？</h3>
<p>不能。請同看RR、樣本量、回撤深度與恢復、跨期一致性。單一指標會誤導。</p>
<h3>11) RR與勝率的合理目標是？</h3>
<p>常見穩健組合：<strong>RR 約 1.5–2.0+</strong>、中等勝率（如 35–60%）。實際目標視策略與風險承受。</p>
<h3>12) 選EA時如何看回撤？</h3>
<p>期望值相近時，優先選回撤較淺、恢復較快且符合個人容忍度的EA。</p>
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“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “FAQPage”,
“mainEntity”: [
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“@type”: “Question”,
“name”: “勝率越高，EA一定越好嗎？”,
“acceptedAnswer”: {
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“text”: “不一定。異常高的勝率可能隱含格網或馬丁等尾部風險。關鍵是期望值為正，且平均獲利足以覆蓋虧損。”
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“@type”: “Question”,
“name”: “什麼是交易期望值？怎麼使用？”,
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“text”: “期望值估計每筆平均損益：E = 勝率 × 平均獲利 − 負率 × 平均虧損。若 E > 0，代表長期具正期望。”
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“name”: “勝率低於 50% 的 EA 也能賺錢嗎？”,
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“text”: “可以。只要 Reward:Risk（RR）足夠高，中等或次 50% 勝率仍可得到正期望。例如勝率 40%、RR≈2 仍可獲利。”
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“text”: “使用公式 打平勝率 = 1 ÷ (RR + 1)。例如 RR 為 2，打平勝率約為 33.3%。”
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“text”: “PF 大於 1.0 為正面訊號。當交易數足夠時，許多穩健系統大約在 1.2–1.5+。若樣本很小卻 PF 極高需謹慎。”
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“name”: “回測需要多少交易數才有參考性？”,
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“text”: “同一邏輯建議 500 筆以上；約 1,000 筆能帶來更強的統計信心。”
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“name”: “如何在報告中辨識格網或馬丁風險？”,
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“text”: “留意：勝率 80–95%、RR < 1（小賺大賠）、最大虧損偏大、回撤很深，以及長期平滑上升後的急跌。”
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“text”: “在固定規則下追蹤：勝率、平均獲利、平均虧損、RR、PF、最大回撤與交易數，避免評估偏差。”
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“text”: “不能。需搭配 RR、樣本量、回撤深度與恢復速度，以及跨期一致性。單一指標易誤導。”
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“text”: “在期望值相近時，優先選回撤較淺、恢復較快且符合個人容忍度與資金條件的 EA。”
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