取引期待値の計算 — コスト控除前と控除後
勝率80%、平均利益0.2R、平均損失1Rなら、一取引の期待値は−0.04Rです。勝率35%、平均利益3R、損失1Rなら+0.40Rになります。 期待値 は勝率と損益の大きさを組み合わせ、純期待値では約定コストも差し引きます。勝率が高いだけでは優位性は証明できません。計算ツールはコスト控除前後の期待値、両方の損益分岐勝率、100取引のモデル合計、勝率の近似ウィルソン区間を示します。
一取引当たりの期待値（R）
E（コスト前）= p × 平均利益 − (1 − p) × 平均損失。E（コスト後）= E（コスト前）− 平均コスト。
例を確認： 45% × 1.8R − 55% × 1R = コスト控除前+0.260R。平均コスト0.10Rの控除後は+0.160Rです。損益分岐勝率はコスト前1 / 2.8 = 35.7%、コスト後1.1 / 2.8 = 39.3%。100取引の理論合計は+16Rで、1Rの金額が一定の場合です。特定の取引順序の予測ではありません。
スプレッド、手数料、通常の不利なスリッページを共通の金額またはpip単位で表し、同じ単位の当初リスクで割るとR単位のコストを推定できます。例えば1.5 pipsのコストを15 pipsのストップで割ると0.10Rです。 二重計上を避ける： 平均利益と平均損失がすでに日誌の純損益なら、追加コストにはゼロを入力します。平均利益と平均損失には、どちらも正の大きさを入力してください。
期待値を手計算する方法
勝ち取引の割合に平均利益のR倍数を掛け、負け取引の割合と平均損失のR倍数の積を引きます。平均約定コストは、未反映の場合のみ取引ごとに差し引きます。勝ちにも負けにもコストはかかります。実際の日誌データと一貫した当初リスクの定義を使い、希望する結果を入力してはいけません。損益ゼロを独立区分にするなら、二結果モデルの調整が必要です。ゼロ取引を非勝ちグループの平均に一貫して含めるか、全取引の結果から直接加重平均を求めます。
不確実性の区間は勝率に関するもので、期待値そのものの区間ではありません。勝率60%で独立した30取引なら、95%ウィルソン区間は約42–75%です。丸めた勝率は小数の勝ち件数を意味し得るため、近似区間です。厳密な推論には実際の勝ち件数を使ってください。平均損益の大きさにも不確実性があり、取引の集中、市場環境の変化、選択バイアスは、単純な独立試行の前提を崩し得ます。
よくある質問
良い期待値とは何ですか？
純期待値が正であることは利益モデルの必要条件ですが、戦略が今後も儲かる証拠には、それだけではなりません。頻度、ドローダウン、損益のばらつき、運用可能規模も重要です。Rの金額が一定でも、+0.1Rで200取引と、+0.5Rで12取引では年の期待合計が異なります。計算ツールの100取引合計は、固定Rでの理論比較であり、複利成長の予測ではありません。
標本数はなぜ重要ですか？
小さな標本には大きな不確実性が残ります。三十取引や百取引は見直しの目安であり、優位性の証明書ではありません。OOSとフォワードテストの証拠を集め続け、利益・損失の分布と、約定の前提が現実的かを確認してください。95%信頼区間は統計手順を表すもので、将来の勝率が表示範囲に入ることを95%保証しません。
関連するツールと講座
すべてブラウザ内で計算します。結果は入力の品質と整合性に依存し、コスト控除前の結果や小さな標本は誤解を招き得ます。教育用のモデルであり、投資助言ではありません。
統計の参考資料： NIST：比率の信頼区間。確認：九月（2026年）。
モデルの範囲と標本の解釈
平均利益と平均損失はR単位の正の大きさ、コストは一取引当たりの平均です。45%、1.8R、1R、コスト0.1Rでは、控除前0.26R、控除後0.16Rです。コスト後の損益分岐勝率は39.29%、Rの金額が一定の100取引なら期待合計は16Rです。損益ゼロの取引も一貫して扱い、非勝ちグループの平均に含めるか、全結果から直接平均を求めます。ウィルソン区間は勝率だけを対象とし、独立試行を仮定します。損益の大きさの不確実性や市場変化は含めません。丸めた勝率は小数の勝ち件数を意味し、区間が近似になります。30取引でも100取引でも優位性は保証されません。
