01先确定能亏多少
交易的起点不是"能赚多少"，而是"错了亏多少"。
把单笔风险定义为一个固定单位 R：入场价与止损价之间的距离，乘以持仓数量，就是这笔交易的全部风险金额。此后所有盈亏都用 R 表达：赚 2 倍风险就是 +2R，亏一半止损就是 −0.5R。
用 R 思考的好处是统一尺度。不同品种、不同价格、不同仓位，全部被换算成同一个单位，你才能横向比较自己的交易质量。
02仓位公式
先算止损距离，再算数量。顺序反了就会失控。
| 参数 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 账户净值 | 200,000 元 | 用当前净值，不用初始本金 |
| 单笔风险 | 1% | 可承受的单笔最大亏损 |
| 风险金额 | 2,000 元 | 200,000 × 1% |
| 入场 / 止损 | 25.00 / 23.50 | 止损距离 1.50 元 |
| 可买数量 | 1,333 股 | 2,000 ÷ 1.50，按 100 股取整为 1,300 股 |
| 实际风险 | 1,950 元（0.98%） | 取整后略低于预算，方向正确 |
03盈亏比与期望值
胜率单独看没有意义，它必须和盈亏比相乘。
| 胜率 | 盈亏比 1:1 | 1:2 | 1:3 | 1:4 |
|---|---|---|---|---|
| 30% | −0.40R | −0.10R | +0.20R | +0.50R |
| 40% | −0.20R | +0.20R | +0.60R | +1.00R |
| 50% | 0.00R | +0.50R | +1.00R | +1.50R |
| 60% | +0.20R | +0.80R | +1.40R | +2.00R |
表格里最关键的一行是 50%：盈亏比 1:1 时，扣掉成本后期望为负。这就是"看对一半却赚不到钱"的数学原因。
盈亏平衡胜率 = 1 ÷ (1 + 盈亏比)。盈亏比 3:1 只需要 25% 的胜率就能不亏，这解释了为什么趋势跟随系统可以长期低胜率却仍然盈利。
04回撤的数学
亏损与回本不是对称的，这是风控存在的根本理由。
| 账户回撤 | 需要上涨多少才回本 | 直观含义 |
|---|---|---|
| −10% | +11.1% | 轻微，可恢复 |
| −20% | +25.0% | 需要一次很好的年度表现 |
| −30% | +42.9% | 多数人开始怀疑方法 |
| −50% | +100% | 难度翻倍，心理压力剧增 |
| −70% | +233% | 实质进入重建阶段 |
| −80% | +400% | 接近不可逆 |
| −90% | +900% | 数学上仍可能，现实中极少 |
另一个常被忽略的数字：单笔风险 1%、连续亏损 20 笔，账户回撤约 18%；单笔风险 5%、同样连亏 20 笔，回撤约 64%。仓位翻五倍，伤害不是翻五倍。
如果系统胜率 40%，连亏 10 笔的概率约 0.6%。一年做 200 笔，至少遇到一次连亏 10 笔的概率接近 七成。这不是运气差，是正常分布。
05凯利与半凯利
理论最优仓位，在实务中几乎总是过大的。
凯利公式给出的是长期增长最大化的下注比例，但它依赖三个你无法准确知道的参数：真实胜率、真实平均盈亏比、以及未来分布不变。参数估错时，全凯利的回撤会急剧放大。
实务共识是使用半凯利或更低（上例约 8.75%，多数人还应更低）。凯利公式的真正价值不在算出那个数字，而在于它证明了存在一个最优区间，且超过它之后收益反而下降——过度下注的惩罚是非线性的。
06相关性与尾部风险
分散不是买很多个，而是买很多个不同时涨跌的。
同时持有 5 只银行股，风险不是单笔风险的 1/5，而是接近 5 倍——它们在同一个风险因子下同向波动。真正的分散要求相关性低：跨资产类别、跨驱动因子、跨时间尺度。
尾部风险指发生概率低但影响极大的事件：跳空、流动性枯竭、极端政策。止损在尾部事件中可能完全失效，因此必须留出额外缓冲：
07执行清单
下单前逐条确认，比事后复盘有效得多。
- 这笔交易的止损价在哪里？它对应的是哪条逻辑失效？
- 止损距离是否在正常波动范围内（参考 ATR），而不是随意的百分比？
- 按风险预算算出的数量是多少？最小单位是否超出预算？
- 潜在盈利是否至少有 1.5–2 倍的风险？达到目标的路径是否清晰？
- 当前总敞口加上这笔后是否超过上限？是否与其他持仓高度相关？
- 是否有事件窗口（数据、财报、会议）落在持仓期内？
- 如果这笔直接亏到止损，我会不会想立刻报复性加仓？会的话，仓位仍然太大。