凌晨两点多，屏幕的蓝光映在脸上。
我盯着回测结果里那个醒目的数字——胜率 71.6%。用过去一年的数据，这个策略共产生37笔交易，其中26笔盈利，11笔亏损。七成以上的胜率，按直觉说，这应该是台印钞机吧？
然而账户余额竟然是平的。
不仅没赚，刨去手续费还亏了0.3%。我揉了揉眼睛，又把数据从数据库里捞出来手工算了一遍。没错，71.6%。没错，且没赚钱。
不对劲。很不对劲。
我躺在床上翻来覆去，脑子里像有两个小人在吵架。
小红说：“71.6%啊，十次里赚七次，这还不行？你做趋势跟踪的，胜率本来就不该太高，这个数字很健康了。”
小兰说：“但钱呢？钱去哪儿了？”
小红沉默了两秒：“……可能是运气不好？样本太小？换个年份数据再看看？”
小兰冷笑一声：“换数据，亏损也是再亏一年。”
睡不着。我爬起来，把37笔交易按盈亏金额从大到小排了个序。
然后真相便浮出水面。
那26笔盈利，平均每笔赚了 340块。
那11笔亏损，平均每笔亏了 890块。
小学数学：26 × 340 = 8,840；11 × 890 = 9,790。净亏950块。加上手续费，刚好亏完。
70%的胜率，输在了一笔亏的比一笔赚的多了将近三倍。
这不是运气问题。这是结构问题。
当年学概率论的时候，老师讲过一个公式，我到现在还记得，因为它简单到不像一个“公式”：
期望值 = 胜率 × 平均盈利 − 败率 × 平均亏损
我当时心想，这不是废话吗。直到我自己真金白银往里砸的时候，才意识到：知道一个公式，和相信一个公式，中间隔着一整条亏损曲线。
咱们把刚才的数字代进去看看：
胜率 71.6% → 败率 28.4%
平均盈利 340 块 → 平均亏损 890 块
期望值 = 胜率 × 平均盈利 − 败率 × 平均亏损
= 0.716 × 340 − 0.284 × 890
= 243.4 − 252.8
= −9.4 块
这像什么呢？像你掷一枚硬币，正面朝上你赢1块钱，反面朝上你输1块5。哪怕正反面概率各半，你玩得越久亏得越多。这里的“坑”不在概率，在赔率。
也就是你赢的时候赢多少、输的时候输多少的比例。如果你的平均亏损大于平均盈利，再高的胜率也救不了你。这就是传说中的盈亏比。
71.6%的胜率为什么让我失眠？因为它漂亮到让人忘记了去看另一面的数字。它是一种美丽的误会——把“赢的次数多”等同于“赚钱”，是我们大脑最舒服、也最危险的偷懒方式。
那天之后，我给自己定下一个规矩，这里也分享一下，可能比任何复杂的量化模型都实用：
下次跑完回测，别急着看胜率。先算两笔账：平均盈利是多少？平均亏损是多少？如果后者大于前者，你的“高胜率”就是在给你挖坑。
它像一个看起来很友好的酒保，一杯接一杯给你倒酒，直到你发现自己钱包空了。
我们做量化的，嘴上总挂着“概率”，但真正该关心的从来不是“赢多少次”，而是“赢多少、输多少、以及输的时候你扛不扛得住”。
这笔账，比胜率本身重要得多。
今天就到这儿。
你上次跑的回测，那个让你心动的胜率，背后藏着什么数字？
剩下的，你细品。
（本文不构成任何投资建议，盈亏自负。泰勒只负责抛砖。）
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