连败与爆仓概率 Losing Streaks & Risk of Ruin

一个策略，一千种运气

回测只给你一条历史曲线，但未来的输赢顺序是随机的。蒙特卡洛模拟把同一个策略模拟成百上千次，看清可能的好结果和坏结果。

爆仓概率不是线性的

把每笔风险翻倍，爆仓概率远不止翻倍。期望值为正的策略，下注过重也可能在好运到来之前就被淘汰。

本课要点

• 即使期望值为正，短期也可能连续亏损很多笔——这是概率，不是策略坏了。
• 每笔风险越高，爆仓概率增长得越快，远超直觉。
• 用模拟估计最大回撤，提前决定自己能承受的风险。

动手试试

下面这些练习可以在本课的互动模拟里完成：

1. 保持默认（胜率 45%、盈亏比 1.5、风险 2%），点几次“换一批运气”：中位数结果和最差 10% 差多少？
2. 把每笔风险拉到 10%：跌破 50% 的概率变成了多少？
3. 把胜率降到 35%：期望值变成负数后，降低风险还能救回来吗？

小测与解析

1. 胜率 50% 的策略，连亏 6 笔的情况在长期交易中？

答案：迟早会出现。交易几百笔后，连亏 6 笔非常常见。

2. 把每笔风险从 1% 提高到 10%，爆仓概率会？

答案：急剧上升。风险越大，几次连败就能把账户打到无法恢复的位置。

本课术语

• 最大回撤（Max Drawdown）：净值从历史最高点到之后最低点的最大跌幅。
• 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）：用随机数把同一个策略重复模拟成百上千次，观察可能出现的结果分布，而不只是一条历史曲线。
• 爆仓概率（Risk of Ruin）：账户跌到无法继续交易（或某个设定的底线）的概率。每笔风险越大，概率上升得越快。
• 单笔风险（Risk per Trade）：一笔交易触发止损时愿意亏损的金额，通常为账户的 0.5%–2%。
• 风险回报比（Risk : Reward）：可能亏的钱 : 可能赚的钱。1:2 表示冒 $1 的风险去博 $2 的回报。
• 胜率（Win Rate）：盈利交易次数占全部交易次数的比例。