一个成功交易员的秘密公式

闲着没事，推导出了一个有趣的概率计算公式。这个概率计算公式是在试图回答EliteTrader上Neke所提出的概率问题而推导出来的。很多人对Neke在交易中所暴露的风险感到吃惊，认为他很快就会见外婆，无人敢模仿他的交易。然而Neke认为他知道他在干嘛，并提出几个概率问题为自己辩解。他拿到 800% in 2005，93% in 2006，187% in 2007，447% in 2008。2009年他出师不利，目前的收益是+80%。而原本他2009年收益目标是要达到+1，000%！但是Neke所提出的收益目标是有一定根据的，那就是根据以下概率模型：

假设每个交易的胜率是 W
假设每次交易的风险/收益是当时总资本的 R
那么在进行 N 次交易后最终获胜的概率 P 是：

P = P（W，R，N）

获胜时的平均最终收益 G 是：

G = G(R, N) （和风险 R，交易次数 N 有关，和胜率 W 无关！）

例如，交易100次，不同的胜率，风险下的最终获胜的概率P为：

1.  P (45%, 1%, 100) = 13.46%
2.  P (50%, 1%, 100) = 46.02%
3.  P (50%, 50%, 100) = 0.33%
4.  P (55%, 10%, 100) = 69.31%
5.  P (55%, 25%, 100) = 38.28%
6.  P (65%, 10%, 100) = 99.50%
7.  P (65,% 25%, 100) = 96.11%

可以看出，每次交易的胜率高，风险小，最终的获胜的概率就高（但报酬也会降低）。胜率即使大于50%， 如果所冒风险大，长期下来也会输(例5)！

又例如，如果希望最终获胜的概率 P 为50%, 交易100次，则每次交易所能承受的风险 R 与胜率 W 相关：

W = 55%   R = 20%
W = 60%   R = 38%
W = 65%   R = 55%
W = 70%   R = 72%
W = 75%   R = 84%
W = 80%   R = 92%

也就是说，如果胜率为80%，交易100次，你每次可用92%的资金去打赌，最终输赢的概率为50%！风险超过这些临界值，最终获胜的概率将小于50%。

报酬和风险是成正比的，如果风险，交易次数为已知，用此公式能算出达到获胜预期时的概率和平均报酬（以55%的胜率为例）：

1. P (55%, 2.5%,100) = 81.73%, G(2.5%, 100) = 21.67%
2. P (55%, 5.0%,100) = 75.06%, G(5.0%, 100) = 51.74%
3. P (55%, 10%, 100) = 69.31%, G(10%,  100) = 124.57%
4. P (55%, 15%, 100) = 61.96%, G(15%,  100) = 226.87%
5. P (55%, 20%, 100) = 46.13%, G(20%,  100) = 505.41%
6. P (55%, 25%, 100) = 38.28%, G(25%,  100) = 822.36%
7. P (55,% 30%, 100) = 30.87%, G(30%,  100) = 1312.15%

可见如果所冒风险越高，获胜时的报酬越高，但获胜的概率同时降低。

我想Neke正是用这样一个概率计算公式决定了自己的交易风险和预期报酬。运用此公式，如果交易的风险和次数是可以控制的，那么交易成功的关键在于提高胜率！