上一篇文章里我列举了《通往账务自由之路》一书中谈到的成功交易系统的六个关键因素：
初始资本规模的大小，你能拿出多少钱来投资；
每笔交易或投资的成本，即交易的手续费；
可靠度或百分之多少的时间你是赚钱的，至少超过50%概率赚钱才可靠；
每次交易利润和损失的相对大小，交易失败时如何减少损失，交易成功时如何扩大刻；
获得交易机会的频率；
一次能交易多少个单位。
今天接着书本中具体的解读：
一、期望值
交易成功的真实秘密之一就是从回报——风险比率的角度进行思考，这就是上面的因素4。
理解期望值的第一个关键就是从回报——风险比率的角度来考虑你的交易。
书中把交易中的风险叫做R，R是风险risk的缩写，代表每一个单位的风险。比如你花了4元买了一个币种，而且决定它降到3元时就卖出，那么风险就是1元。假设这个币每个就是4元，你买了1000个，那么全部风险就是1000元，假设因此赚了2000元，那么利润就是2R。反之若亏损1000元，那损失就是1R，亏损2000元，损失就是2R，什么情况下是损失2R呢？比如本来决定降至3元时出掉，结果呢没执行，直到降到2元时才出掉。
交易的目标就是要把损失控制在1R或更小。
期望值与这个R有什么关系呢？
书中把回报除以风险的比率就叫R乘数（RMultiples），感觉这个R乘数翻译不太对，是回报与风险相除的结果，叫R倍数或许更合理，Multiple除了乘数，还有倍数的含义。
任何交易系统都可以描述为R乘数的分布，比如有多笔交易，每笔交易都有对应的回报与风险比R乘数。然后把系统的R乘数的平均值称为系统的期望值。
比如你参加一个捉球游戏，一只袋子中装了60个蓝球和40个黑球，你要从中拿出球来，根据游戏规则,如果你拿出了一个篮球，就赢取了所冒风险的金额，而如果你拿出来的球是黑色的，就输了你下的赌注。每次拿出一个球后,该球又都会被重新放回袋子中。
根据上述期望值的定义，先算R乘数：回报与风险的比值，100次当中，遇到60个蓝球，每个回报是1R；而遇到40个黑球，每个回报是-1R。
总共100次当中，60个1R, 40个-1R，平均值就是（60R-40R）/100=0.2R，这样算出来就是系统的期望值。
在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。
对于这个扣球游戏，计算的公式是：盈利的概率X盈利值+亏损的概率X亏损值=60%X1+40%X（-1）=0.2，这与前面算的0.2R是一致的。
但要注意，这个是平均收益，实际当中有时候会比较少，有时候会比较多。
还有一点：一次能交易多少个单位（因素6）和初始资本的规模（因素1）对盈利至关重要。
比如在这个游戏中，你共有资本100元，假如在开始玩第一次到球就把100元押上，输掉的概率是40%，而碰巧就取出了一个黑球，这样就丢掉了全部的赌注，得下牌桌了。这是因为相对于资本安全，你的一次投入比例（或叫头寸，赌注大小）太大了，你没法接着玩了，因为你没有更多的钱。所以没办法通过长期玩游戏实现0.2R的期望值。
这也是我们常听说的不要全部押上，不要All in，不要一把梭，可惜的是，我等韭菜刚开始都是不听的。
让我们看一下另一个例子。这次假定你每次赌50%，而不是100％。那么就是以50元开始下赌了。你抓到了一个黑球，因此你输了。现在你的赌注减少到了50元。你下一次的赌注又是剩下部分的50％，就是25元，你又输了。现在你只剩下25元了。再下一次赌注是12.50元，又输了。现在就剩下12.5 元。连续三次输在一个每次只有60％盈利几率的系统中是很有可能的，三次连续事件的几率是40%X40%X40%=6.4%。为了使盈亏乎衡,你必须赢回87.5元,相当于700％的增长率。而你根本不可能赚到那么多。因此,由于不正确的头寸确定，你又再次未能获得你的长期期望收益。
这种风险不是能通过退出市场能调节了的。初始投入比例对控制风险非常重要。记住打雪仗这个比喻。风险本质上就是因素4：盈利与亏损的相对大小。头寸的大小本质上是另一个收入和亏损相对大小的变量（因素1）。它告诉你，相对于你的资本，你的一次性投入比例应是多大。
二、机会与期望值
你有多少次参与的机会，就是因素5。比如扣球游戏，期望值为0.2R的系统中，你一小时能参与60次。而在另外一个期望值更高的0.8R的系统中，你一小时仅能参与10次，哪个系统赢利更高呢？我们算下：
0.2R的期望值 X 60次机会 = 12R/小时
0.8R的期望值 X 10次机会 = 8R/小时
结果是期望值低的反而盈利更多，这就是考虑机会约束的效果。
三、预测陷阱
大多数交易商和投资者都会遇到的一个陷阱：预测陷阱。稍微考虑一下期望收益的观念就能让我们更清楚地看到,为什么有那么多人那么多年以来都会在预测市场或者股票未来趋势时遇到挫折。他们都把预测的运算法则建立在过去的基础上,有些时候甚至认为它会重现。然而,这样一种急于求成的预测甚至可能导致你所有资本的亏损.怎么会这样呢？因为你可能在用一个有90％正确率但仍会亏掉所有钱的交易方法。
考虑一下以下这个“系统”。它有90％的盈利交易和10％的亏损交易；盈利交易的平均额是275美元,亏损交易的平均额是2700美元,那么期望收益= 0. 9*275—0.1 *2700= -22.5 即期望收益是负的。这是一个有90％时间正确的系统．但你最终却亏掉了所有的钱。
做短线有时候就是这样，90%交易赚到的钱可能会因为一次巨大的波动而导致亏损。
四、交易中的实际应用
看了这么多，我在想具体怎么应用，比如实际的交易中， 我可能无法判断每次交易的输赢的概率？
书中也给出了类似方法：比如统计下最近一段时间的自己做的交易，最好是按类型分类：比如搬砖，量化，短线等等，然后记录每次收益多少，亏损多少？
根据盈利的交易次数计算出平均利润，再根据亏损的计算出平均损失，然后计算期望值
期望值=平均利润/盈利交易笔数/平均损失
注意计算平均利润时只计算盈利的笔数，同样，计算平均损失时只计算亏损的笔。
这样就可以看到整体期望值的大小，来进一步评估。评估是尤其要关注哪些损失非常大的交易，找出原因，如何降低损失。
最重要的一点，若发生连续亏损时，如何应对，其中最重要的一条就是降低每次的投入比例。连续亏损的情况就像前面捉球例子当中那个连续三次投注50%的资金，但也发生全输的情况。如果你一年做100次交易，几乎确定无疑的是你会连续亏损3次。实际上，在100次交易中，连续亏损7次都是非常可能的。
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