您是否知道您不必每次与市场互动时都正确？
你甚至不需要 50% 的时间都是正确的就可以成功。
一旦掌握了一个具有优势的交易系统，交易就应该只是一件重复的苦差事——几乎是无聊的。然而，由于人类倾向于使事情复杂化并且不喜欢犯错，因此交易变得困难。
脱离自我并采用基于概率的思维方式有助于实现市场的一致性。不幸的是，大多数交易者，无论其经验水平如何，都无法做到这一点。大多数人选择将精力集中在下一笔交易是赢还是输上。
交易预期
交易预期或统计预期提供了一种评估交易系统性能的有效（且客观）方法。简单来说，交易预期是交易者使用特定系统预期盈利/亏损的平均金额。虽然每笔交易的概率是随机的，但统计测量可以应用于足够大的交易样本量。通常建议记录至少 50 个具有统计显着性的交易示例。
计算交易预期需要以下组件：
估计盈亏比——产生盈利反应的交易数量与导致亏损的交易数量之比。从交易样本中，将获胜设置的价值除以所进行的交易总数。这提供了赢/输比。作为一个基本示例，假设记录了 100 笔交易。在 100 笔交易中，40 笔交易是盈利的，60 笔交易是亏损的。在这种情况下，赢/输比约为 40%。
尽管该方法产生了 60 笔亏损交易，但并不一定会使交易系统失效。这是许多交易者感到困惑的一点。
一些最赚钱的系统的赢/输率低于 50%。
必须考虑风险/回报比——盈利交易的平均规模除以典型亏损交易。想象一下，盈利交易经常注册 200 美元，亏损交易经常注册 100 美元，风险/回报比为 1:2，这意味着每笔盈利交易的交易系统都会产生两倍的风险。
将上述两个比率合并以达到预期比率。我们知道该策略有 40% 的机会产生交易获胜。我们还知道，平均而言，获胜的交易会带来两倍的风险。
假设账户为 10,000 美元，每笔交易的风险为 2%：
200 美元 * 40 笔获胜交易 = 8,000 美元
100 美元 * 60 笔亏损交易 = 6,000 美元
交易利润 = 2,000 美元
基于此，我们发现我们有一个拥有正预期的方法，尽管有 60% 的失败率。
虽然上面说明了一种盈利方法，但您还必须考虑交易费用和佣金。另一点需要注意的是，历史计算并不能保证该方法在未来的交易中会产生相同的结果——它只是一个指南。
然而，从上述计算中可以清楚地看出，没有必要赢得每笔交易。事实上，如果策略在获胜交易中产生三倍的风险，例如，风险/回报比为 1:3，则系统可以承受 70% 的交易损失，并且在足够大的样本量上仍然提供返回。
用概率思考
概率是衡量一个事件在可能的结果数量中发生的可能性的指标。
如果我们理解交易系统承认积极的预期，长期赚钱的可能性很高，那么是否有必要强调下一笔交易是否会获胜？当您变得更有经验时，您就会明白对下一笔交易感到兴奋是没有意义的。
用概率来思考在理论上很容易，但在现实中实施起来有些困难，特别是当血汗钱岌岌可危时。
如图 A 所示，在 220 次交易过程中，账户大幅增长。这可能需要一年多、五年或交易者的整个职业生涯。不要紧。重要的是，只要您遵守（经过测试和证明的）交易规则和资金/风险管理策略，了解单个交易应该对集体结果产生最小的影响。
如果我们亏损了，我们会恐慌吗？如果我们连续亏损两次，甚至三次，我们会恐慌吗？虽然对大多数人来说在心理上具有挑战性，但答案是否定的。请记住，没有办法知道您进行的每笔交易的结果。您认为管理图 A 中账户的交易员在股票曲线转向时是否会惊慌失措（见黑色箭头）？鉴于结果不太可能。
（图一）
交易一个具有明显优势的系统并虔诚地遵循它，同时采用基于概率的思维方式，是成功交易的核心组成部分。
概率思考不会在一夜之间发生。培养这项基本技能需要时间——花时间值得。