你做了三个月，账户涨了 18%。

现在回答一个问题：这 18% 里，有多少是你的技能，有多少是运气？

大多数人会觉得这个问题有点扫兴——赚了就是赚了。但如果答案是"基本靠运气"，那么你接下来最该做的事（加大本金）恰好是最危险的一件。

前面十九篇处理的是「怎么做一笔交易」。这一篇处理的是做了一段时间之后的问题：

  • 我做得怎么样？账户涨了，是我对了还是运气好？
  • 亏的那部分，是策略不行，还是我没按策略做？
  • 这个策略是正常回撤，还是已经死了？
  • 赚钱之后，本金要不要加大？

这些问题的共同点是：它们都需要在噪声里做判断，而人在这件事上的直觉系统性地不可靠。

本文仅用于记录和普及基础知识，不构成投资建议。

一、账户余额不是成绩单

余额只告诉你结果，不告诉你这个结果能不能重复。而后者才是你需要知道的。

打个比方

余额像一场考试的分数，而你想知道的是这门课你学会了没有。

考了 90 分有很多种可能：你真的学会了；或者这次考的恰好都是你会的；又或者这套卷子本身很简单，全班都是 90 分。分数不区分这三种情况，而它们对"下次会怎样"的含义完全相反。

⚠️ 这就是这一篇为什么要引入一堆指标。它们不是为了让报表好看，每一个都在回答"这个结果能不能重复"的一个侧面：最大回撤问的是"我扛不扛得住下一次"，计划执行率问的是"这个结果是不是我这套流程产生的"。

账户余额是唯一一个既最显眼、又最没有信息量的数字。

最小指标集

不需要几十个指标，这几个够了：

指标 定义 它回答什么
期望值（R/笔） 平均每笔的 R 倍数 这套流程每做一次值多少
最大回撤（MDD） 从峰值到谷底的最大跌幅 我能不能扛住
卡玛比率 年化收益 / 最大回撤 每承受 1% 回撤换来多少收益
胜率 + 盈亏比 成对看，单看无意义 收益结构长什么样
成本占比 总成本 / 总毛利 我在为谁打工（第八篇）
⭐ 计划执行率 按计划执行的笔数占比 策略问题还是我的问题

关于夏普比率

它是最常被引用的指标，但第十篇讲过它的失效条件：对左偏、有肥尾的收益分布，夏普系统性高估。

如果你的策略包含卖期权、网格、马丁格尔式加仓、或任何「高胜率小盈利」的结构，不要用夏普评估它。索提诺比率（只惩罚下行波动）稍好，但也不能解决尾部问题。

对这类策略，最大回撤和最差单笔比任何比率都更有信息量。

二、区分技能与运气

⭐ 这一节就是在回答"分数"和"学会了没有"的差别：同样一个 90 分，可能来自真的掌握，也可能来自这次恰好考了你会的。 而区分它们的唯一办法，是看样本够不够大、以及结果的分布长什么样。

这是最重要、也最少被做的一步。

直接用第七篇的公式

t = (平均每笔R ÷ 每笔R的标准差) × √N

拿你自己的实盘记录代入。一个典型的例子：

实盘 60 笔
平均每笔  +0.15R
标准差     1.2R

t = (0.15 / 1.2) × √60 = 0.125 × 7.75 ≈ 0.97

t ≈ 0.97，远小于 2。

结论是明确的：这 60 笔的正收益，无法与运气区分。 它不是「大概率有效」，是「没有信息量」。

要达到 t = 2 需要多少笔？

N = (2 × 1.2 / 0.15)² = 16² = 256 笔

而按第七篇第六节，t = 2 这个门槛本身可能还太松。

这意味着什么

你几乎肯定没有足够的实盘样本来判断自己的策略是否有效。

这不是打击。它是一个需要被接受的事实，因为它决定了你应该如何对待自己的结果：

  • 赚钱的一段时间，不构成策略有效的证据
  • 亏钱的一段时间，同样不构成策略无效的证据
  • 所以两种情况下，都不应该因为结果而改变策略

那能改变什么？看下一节。

有一件事样本量要求低得多

结果指标需要几百笔才有意义，但过程指标不需要。

「计划执行率」这一栏，20–30 笔就能看出明显问题。

如果三十笔里有十笔你没按计划做，这个比例不需要统计检验，它已经足够说明问题。

这是为什么第九篇说「是否按计划执行」是日志里最重要的一栏——它是少数在小样本下就能给出可靠信息的指标。

三、绩效归因：亏损从哪里来

把总结果拆开，才知道该修哪里。

三分法

实际结果 = 策略的期望值
         + 执行偏差（没按计划做的部分）
         + 成本（滑移 + 手续费 + 资金费）

怎么算

你需要在日志里记两个数（第九篇、第十八篇）：

理论 R  ：完全按计划执行会得到的结果
实际 R  ：真实拿到的结果

差额 = 执行偏差 + 成本

再用第十八篇的方法，把成本单独拆出来（记录信号价与实际成交价之差），剩下的就是纯执行偏差。

三种情况，三个不同的修法

主要损耗在 说明 该修什么
成本 滑移大、换手高 拉长周期、改用限价单、换标的（第八、十五篇）
执行偏差 你没按计划做 规则、状态机、自动化（第十八篇）
策略本身 按计划做了，成本也低，还是负的 这个假设可能就是错的（第十九篇）

顺序很重要：前两项可以直接改善，且不需要任何新的市场洞察。先修完前两项，再去怀疑策略。

很多人跳过前两项直接换策略，结果是把一个可能有效的策略，因为执行和成本问题而废弃了。

⭐ 「执行偏差」这一项可以被进一步拆开：给每笔打「计划内 / 计划外」标签再分组统计，两组期望值之差就是你的执行质量值多少钱——第 46 篇第八节。⚠️ 这条信息在合并统计时完全看不见。

四、策略退役：什么时候承认它死了

先说不算证据的

连续亏损不构成失效证据。

回到第六篇第四节：40% 胜率下，500 笔交易中出现至少一次连亏 10 笔的概率约 70%。连亏是正期望值策略的正常组成部分，不是异常。

这也是第九篇那个 2×2 框架的应用：好决策 + 坏结果，不需要改进。

判断标准：当前回撤是否超出了预期分布

一个可操作的方法：

① 回测时，不只记录最大回撤这一个数字，
   而是通过重采样得到最大回撤的分布
② 记下 95 分位的回撤幅度和持续时间
③ 实盘回撤超过这个分位 → 进入警戒

这样「回撤多少算不正常」就有了一个事前确定的标准，而不是在难受的时候临时判断。

三类失效信号，按强度排序

🔴 1. 机制失效（最强的信号）

回到第十九篇那个必答问题：谁在另一端亏钱，为什么他们持续这样做？

如果那个答案不再成立——对手方消失了、规则改了、结构变了——这是最可靠的失效证据，而且它不需要等统计显著。

例子：某个套利机会因为大量资金进入而被压平（第七篇的衰减）；某项规则修订消除了原有的错配；你依赖的那类交易对手退出了市场。

🟠 2. 环境变化

成本上升（费率、滑点）、流动性下降、监管改变。这些不改变策略逻辑，但可能让它的期望值由正转负。第八篇的算术：成本上升一点，边际策略就死了。

🟡 3. 统计失效（最弱、最慢）

滚动窗口的期望值持续为负，且回撤超出历史分布。

它最弱是因为需要的样本量太大（见第二节）——等到统计上确认失效，你已经亏了很多。所以它通常是最后一个到达的信号，不应该作为主要依据。

退役 ≠ 放弃

一个策略停止实盘，不代表要删掉它。合理的做法是降级到观察名单：继续用纸面记录跟踪，如果环境恢复，它可能重新有效（第七篇的适应性市场假说）。

五、资金曲线与本金管理

赚钱之后，最自然的想法是加大本金。这里有两个陷阱。

陷阱一：容量限制

你的策略在更大资金下可能失效。

第十五篇讲的筛选指标在这里变成硬约束：

仓位变大 → 滑点变大 → 期望值下降
         → 可交易的标的池缩小（深度不够的进不去）
         → 出场能力下降 ← 最危险的一项

一个在小资金下年化 30% 的策略，资金翻十倍后可能只剩个位数，甚至转负。这不是运气变差，是容量到了。

所以扩大本金时应当同步重测：用新的仓位规模重跑回测，把滑点按新规模调高。

陷阱二：过度下注

第六篇的凯利结论：超过最优下注比例，即使有正期望值也会亏钱。

而资金变大时有两种加码方式，风险完全不同：

方式 行为 风险
固定百分比风险 单笔风险始终是账户的 1% ✅ 自动复利，也自动缩减
提高风险百分比 从 1% 改成 3% ⚠️ 这是提高杠杆，回到第六篇的所有问题

第一种是随资金自然增长，第二种是主动加大赌注。很多人在一段盈利之后做第二种，而那正是过度自信最强的时刻（第九篇）。

提取利润

要不要定期把一部分利润取出来？

这在数学上会降低长期复利，但它解决的不是数学问题：

  • 把浮盈变成已实现的、不会再亏回去的东西
  • 降低总敞口，从而降低尾部风险
  • 让「交易赚到的钱」变得具体，这对坚持记录和纪律有实际帮助

没有标准答案，但它是一个应该被明确决定、而不是默认不做的事。

一个诚实的观察

资金规模上升时，同样的百分比回撤，绝对金额的痛苦感完全不同。

10 万的 10% 回撤是 1 万，100 万的 10% 回撤是 10 万——百分比一样，但很多人在后者会做出不同的决定：提前止盈、不敢按仓位公式下单、或者在回撤中放弃策略。

这不是理性问题，是真实的心理约束。可行的做法是分阶段扩大资金，让自己有时间适应新的绝对波动幅度，而不是一次性跳级。

六、什么时候该停手

这一节说的不是策略退役，是你自己。

几个应当提前写下来的硬性条件（第九篇：在平静时立规则）：

□ 账户级最大回撤线 —— 触及则全部停止，重新评估
□ 单日/单周亏损上限 —— 触及则当期停止交易
□ 计划执行率跌破某个比例 —— 说明纪律已经失效
□ 生活状况变化 —— 收入中断、需要动用这笔钱

第三条值得强调：执行质量的下降通常出现在结果恶化之前。日志里「是否按计划执行」的比例开始掉，往往是最早的预警信号，而它在小样本下就能看出来（第二节）。

七、这一篇的结论

  • 账户余额不是成绩单。 最小指标集：期望值(R/笔)、最大回撤、卡玛比率、胜率+盈亏比、成本占比、计划执行率。
  • 对左偏分布不要用夏普（第十篇）。这类策略看最大回撤和最差单笔。
  • 用 t = (平均R/标准差) × √N 检验自己的实盘。60 笔、平均 +0.15R 的记录，t ≈ 0.97 —— 与运气无法区分。
  • 推论：赚钱的一段时间不构成策略有效的证据，亏钱也不构成无效的证据。 两种情况下都不该因为结果改变策略。
  • ⭐ 过程指标需要的样本量远小于结果指标。 「计划执行率」20–30 笔就能看出问题——这是它最重要的价值。
  • 归因三分：成本 / 执行偏差 / 策略本身。先修前两项，它们可直接改善且不需要新洞察。跳过它们直接换策略，可能废掉一个本来有效的策略。
  • 连亏不是失效证据（40% 胜率下 500 笔里连亏 10 次的概率约 70%）。判断标准应是回撤是否超出事前确定的分布分位。
  • 失效信号按强度：机制失效（最强，不用等统计显著）> 环境变化 > 统计失效（最弱最慢）。
  • 扩大本金的两个陷阱：容量限制（滑点与出场能力）和过度下注（提高风险百分比 = 加杠杆）。用新规模重测，分阶段扩大。
  • 执行质量下降通常早于结果恶化——它是最早的预警信号。

到这里，交易流程本身（从判断到执行到复盘）已经走完一圈。

第 21–25 篇是加密专题，处理的是一个流程之外、但更前置的问题：我买的这个东西到底是什么？ 美股几乎不需要问——股票就是股权；加密这边每个代币都是一套自定义规则。如果你交易数字货币，那五篇建议都读。