期望值与系统评估指标

光看期望值评估不了系统。两个期望值相同的系统，回撤、恢复曲线、风险调整收益可能天差地别。完整评估要把期望值和能暴露期望值盲点的回报-风险指标组合起来。

期望值

期望值是每笔交易的平均 R 倍数：

期望值 = (胜率 × 平均盈利) − (败率 × 平均亏损)

正期望值意味着系统长期每笔赚钱，但不说路径多颠簸。期望值 0.2R、胜率 40% 的系统，盈利单之间可能回撤严重。

可交易系统要求期望值高于 0.15R；低于这个，实盘的成本和滑点会吃掉优势。

盈利因子

盈利因子 = 总盈利 / 总亏损

• 低于 1.0：亏损系统。
• 1.2–1.5：边缘，成本会伤。
• 1.5–2.0：扎实。
• 高于 2.5：可疑地好，怀疑过拟合。

小样本下盈利因子高于 2.0 是红旗，不是绿灯。任何高于 2.0 的数字，先要 200 笔以上交易再信。

Sharpe 和 Sortino

Sharpe = (平均收益 − 无风险利率) / 收益标准差

Sharpe 惩罚上行波动，但上行波动其实不是风险。Sortino 只用下行标准差修正这点：

Sortino = (平均收益 − 无风险利率) / 下行标准差

对不对称系统（趋势跟踪，小亏大盈），Sortino 是更诚实的衡量。阈值：

• Sharpe 低于 0.5：弱。
• Sharpe 0.5–1.0：可接受。
• Sharpe 1.0–1.5：强。
• Sharpe 高于 2.0：质疑回测。

MAR 和 Calmar

两者都衡量每单位最大回撤的回报：

MAR = 年化收益 / 最大回撤 Calmar = 年化收益 / 最大回撤（按 36 个月计算）

• 低于 0.5：风险调整回报差。
• 0.5–1.0：合理。
• 高于 1.0：强。
• 高于 2.0：罕见，值得审查。

资金分配看的是 MAR 和 Calmar，因为爆账户的是回撤，不是波动率。

最大回撤和恢复

最大回撤要和恢复时间一起报——恢复时间是达到新权益高点的交易数或天数。20% 回撤 30 笔交易恢复可以忍；2 年恢复的资金被困死。从蒙特卡洛看回撤分布，别只看单次回测的回撤。

组合指标做决策

没有单一指标能定夺；用门控序列：

1. 期望值 > 0.15R 且 盈利因子 > 1.3，否则拒绝。
2. Sharpe > 0.6（不对称系统 Sortino > 0.8）。
3. MAR > 0.5 且 蒙特卡洛 95 分位回撤 < 可忍阈值。
4. 交易数 > 200 且 样本外表现达到样本内的 50% 以上。

四道门全过的系统可交易。任何一道不过都可疑，不管另一个指标多好看。

要避开的陷阱

孤立优化单一指标是系统过拟合的根源；为最大化 Sharpe 调参的系统往往参数贴到低波动状态。永远在样本外数据上一起评估完整指标集，任何单个特别突出的数字当警告看，不当卖点。