期待値

簡単に言うと： 期待値は、平均的なトレードでいくら儲ける（または失う）と予想されるかを示します、長期的な収益性を決定する唯一の数字です。

仕組み

計算式： 期待値 = (勝率 × 平均利益) - (負け率 × 平均損失)

またはR倍数で：期待値 = (勝率 × 平均R勝ち) - ((1 - 勝率) × 平均R負け)

ドル換算するには：R倍数に1トレードあたりのドルリスクを掛けます。1トレードあたり500ドルのリスクでの+0.50Rの期待値 = 1トレードあたり250ドルの期待利益。

期待値は将来を見据えた重要なメトリクスです。 過去の損益は起こったことを示し、期待値はエッジが持続すれば起こることを示します。ローリング50トレードの期待値でエッジの劣化を検出しましょう。KingfisherのTOFデータはフローのシフトを特定するのに役立ちます。
負けトレードを減らして期待値を改善するのは、より良いエントリーを見つけるよりも簡単です。 平均損失を1Rから0.8Rに減らすことは、勝率を5%改善するよりも期待値に大きな影響を与えます。トレンド環境でのタイトなストップ管理は、利用可能な中で最もレバレッジの効いた期待値改善策です。
期待値はドローダウンの軌道を決定します。 +0.30Rの戦略は15トレード超の連敗にも耐え、+0.05Rの戦略は10連敗で破綻しかねません。サイジングは1-2%の一般ルールではなく、正確な期待値に合わせます。

小さすぎるサンプルから期待値を計算すること。 30トレードでは、誤差範囲が非常に大きい期待値の推定値しか得られません。大まかな推定には50トレード以上、信頼性には200以上、そして本当の確信のためには複数の市場レジームにわたるデータが必要です。
勝ちと負けの分散を無視すること。 平均利益が2Rでも、個々の利益が0.2Rから8Rの範囲にある戦略は、すべての利益が2R前後に集中する戦略とは異なるリスクプロファイルを持ちます。太い尾を持つ利益分布は破滅リスクを膨らませます。
最近の期待値をエッジと混同すること。 10トレードの連勝は、負のエッジの戦略でも一時的に正の期待値を生み出す可能性があります。平均への回帰は不可避ですが、100トレード以上かかる場合があります。

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