期待値
指定モデルの下での取引結果の期待値で、例えば純取引損益の平均から推定します。金額や当初予定リスクRの単位で表せます。過去平均が正でも将来の収益性は保証されません。推定不確実性、費用、標本の代表性が重要です。参照：優位性と期待値.
例。 100取引の標本で、42勝が1.9R、58敗が1Rなら、(0.42 × 1.9) − (0.58 × 1) = 0.218R/取引です。すべての結果が費用込みなら平均も純額です。RをUSD 100に固定すれば合計USD 2,180です。Rが現在の有効証拠金に対する割合で変わるなら、合計21.8Rを自動的に口座リターン21.8%へ換算することはできません。
推定は約束ではない
過去平均は使った仮定の下での期待値の推定です。次の連続取引の結果を確実に決めません。ばらつき、依存、費用、標本選択を記述します。30取引でも100取引でも、持続的な優位性を自動的に確認できるわけではありません。
まず単位を統一する
数量が変わる場合、金額損益とRを別に計算します。各取引をその取引自身の当初予定リスクで割り、ストップ移動後に分母を変えないでください。等ウエイトの平均Rは平均的取引を表し、数量が変わる口座の直接的な成長率ではありません。
分布と費用
平均が同じでも、ドローダウンやまれな大損失は異なり得ます。損失を選択的に消さず、期間、商品、執行条件別に結果を分けます。データに未反映の費用だけを引き、例外的な一結果への依存を確認します。
よくある質問
期待値はどう計算しますか？
選んだ単位での純結果の平均です。二結果モデルなら、勝率と平均利益の積から、敗率と平均損失額の積を引きます。損益ゼロの観測と、実際に使う一取引の定義も含めます。
高勝率なら十分ですか？
いいえ。80%の勝ちが1R、20%の負けが5Rなら、追加費用前の平均は−0.2Rです。
何取引必要ですか？
ばらつき、依存、市場の安定性、必要精度などに依存します。標本を増やしても、誤ったデータや履歴への規則適合は直りません。開発に使わなかった観測を使います。
期待値とプロフィットファクターはどう違いますか？
期待値は取引あたりの平均結果、プロフィットファクターは正の結果の合計を損失合計の絶対値で割った比です。ともに一貫した費用処理が必要で、どちらも将来の収益性は保証しません。
