現在你已經建立了自己的交易系統，下一步就是監控它的表現。本課將帶你學習如何透過報酬、回撤、勝率、風險報酬比、期望值、R 倍數與執行效率等實用指標，評估交易系統是否達成目標，並利用真實交易數據持續改善你的交易規則。
本文內容翻譯自 MarketMates 英文原文 Lesson #12 How to Monitor and Improve Your Trading Performance，內容已依繁體中文閱讀習慣進行本地化調整。
重點整理：
- 不要只依賴單一指標來判斷交易系統的好壞。
- 持續追蹤報酬、回撤、勝率、風險報酬比、期望值與執行效率。
- 使用 R 倍數，可以更一致地比較不同交易的表現。
- 不要因為近期幾筆交易的結果，就過早修改交易規則。
- 改善系統時一次只改一個部分，再利用過往真實交易進行測試。
現在你已經建立了自己的交易系統，接下來就需要監控它的表現。
有很多書籍專門討論如何評估一套交易系統的績效。
但根據我的經驗，沒有任何單一指標可以適用於所有情況，並準確告訴你一套交易系統究竟表現得有多好。
更實際的方法，是持續觀察幾個簡單的重要指標，而第一個要看的，就是你的交易系統是否正在達成你原先設定的目標。
在這一課中，我會分享一套實用的方法，讓你不需要花大量時間，也能有效監控自己的交易系統。之後，我們也會看看當你想改善系統時，應該考慮哪些因素。
如何監控你的交易系統
你可以透過觀察幾個關鍵指標，持續掌握交易系統的健康狀況。
這些指標包括：
- 你的報酬
- 回撤（Drawdown）
- 勝率（Win Rate）
- 風險報酬比（Risk/Reward）
- 期望值（Expectancy）
- 執行效率（Efficiency）
這些指標都很容易追蹤與計算。為了讓整個過程更簡單，我已經準備好一份試算表，你可以在我們的 資源包 中免費取得。
完美的交易系統
你真正需要尋找的，是一套你能夠實際執行的交易系統，而不是所謂的「聖杯（Holy Grail）」。
所謂的聖杯交易系統，是指在所有指標上都表現得極為出色的系統。
交易者很容易陷入不斷尋找完美系統的循環之中。
你真正需要的，是一套能夠達成你的交易目標，而且更重要的是，適合你自己的交易系統。
為什麼這麼重要？
一套績效稍低，但你可以穩定執行而不容易犯錯的系統，會比一套績效非常高、但因為不符合你的心理狀態或生活方式而難以執行的系統更適合你。
你可能無法複製 Paul Tudor Jones、Ray Dalio 或其他 Market Wizards 的績效，但你根本不需要這麼做。
堅持適合自己的方法，一步一步累積報酬，最終的結果往往會比你不斷追求所謂的完美交易系統更好。
讓交易紀錄保持簡單
要追蹤交易績效，你首先需要記錄自己的交易。
好消息是，你的交易平台已經可以替你完成大部分工作，因此不需要把每一項交易資料都重新輸入試算表。
不過，大部分交易平台並不會記錄 R 倍數（R-Multiple）。
我會在前面分享的試算表中另外記錄 R 倍數，因為這樣可以快速計算交易系統的期望值、勝率與平均風險報酬比。
R 倍數代表一筆交易相對於初始風險，最後賺了或虧了多少：
- 如果你承擔 $100 的風險（1R），最後觸發停損，你的結果就是 -1R。
- 如果你承擔 $100 的風險，最後獲利 $300，你的結果就是 +3R。
以下是一個記錄 R 倍數的簡單範例：
| 日期 | 交易商品 | R 倍數 |
|---|---|---|
| 3 月 30 日 | USD/JPY | -1 |
| 3 月 31 日 | EUR/USD | +3 |
| 4 月 1 日 | USD/JPY | +5 |
| 4 月 2 日 | USD/JPY | -1 |
| 4 月 3 日 | EUR/USD | -1 |
| 4 月 4 日 | AUD/USD | +1 |
| 4 月 5 日 | NZD/USD | +2 |
假設 1R 等於 $100：
- 3 月 30 日的 -1R，相當於虧損 $100。
- 4 月 1 日的 +5R，相當於獲利 $500。
為了讓範例簡單，我在這裡使用整數 R 倍數。但在真實交易中，獲利與虧損當然不會總是剛好落在整數。
你也不需要擔心如何計算小數形式的 R 倍數，因為我們提供的試算表會自動替你完成計算。
你只需要輸入實際的美元獲利或虧損金額，試算表就會計算你需要的相關數據。
我個人並不認為用 pips 來追蹤報酬特別有幫助，因為不同貨幣對每一 pip 的價值並不相同。
使用 R 倍數可以解決這個問題，因為它是根據每筆交易固定的初始風險來衡量結果。
我也建議替每一筆交易截圖，並將圖片集中儲存在試算表中標示為「Screenshot」的欄位。
我自己會使用 TradingView 完成這件事，這是一個非常適合記錄交易圖表的工具。
這樣一來，你日後就能很容易回頭查看每一筆交易的圖表。
你的交易系統有達成目標嗎？
當你累積了一些交易紀錄後，評估交易系統表現的第一步，就是問自己：它有沒有達成我設定的目標？
不過，這裡有一個非常重要的前提。
你必須確保自己已經累積足夠的交易數據，才能做出合理判斷。
這對很多交易者來說，反而是最困難的部分。
他們會因為最近幾筆交易的結果，在數據還不足的情況下就放棄系統或修改規則。
這稱為「近期偏誤（Recency Bias）」；你必須特別小心，不要讓最近幾筆交易過度影響你的判斷。
通常需要累積大約 20 至 100 筆交易，你才會開始看到比較有意義的整體表現。
從統計角度來看，20 筆交易其實仍然不算多，但作為零售交易者，我們可以採取較小的步驟，逐漸累積數據。
報酬
首先，你可以從報酬目標開始。我建議用兩種方式追蹤：
- 百分比報酬：例如，你的系統產生了 20% 的報酬。
- R 倍數報酬：例如，你的系統累積了 +20R。
回撤
接著，你需要監控回撤，也就是交易系統曾經出現的最大虧損幅度。
同樣可以使用兩種方式：
- 百分比回撤：例如，交易系統曾出現 15% 回撤。
- R 倍數回撤：例如，交易系統曾出現 15R 回撤。
你可以按照不同時間週期追蹤：
- 每日
- 每週
- 每月
- 每年
最低限度，我建議你追蹤每月及每年的報酬與回撤。
勝率
勝率是用來衡量你的獲利交易相對於整體交易數量的比例。
請記住，更高的勝率並不一定代表更好的交易系統。
真正更重要的是：你在獲利交易中平均賺多少，相對於你在虧損交易中平均虧多少。
如果你非常擅長快速止損，同時讓獲利交易持續發展，那麼你的勝率可能比較低，而這完全沒有問題。
在這個階段，你也可以計算損益兩平交易的數量。
風險報酬比
風險報酬比反映的是，你平均在獲利交易中賺多少，相對於平均在虧損交易中虧多少。
你可以把所有獲利交易的 R 倍數加總，再除以獲利交易數量：
獲利交易的總 R ÷ 獲利交易數量
改善交易系統時，你應該把相當一部分注意力放在提升這項指標上。
交易次數
你也需要追蹤一段時間內的交易次數，例如每週或每月交易多少次。
一套系統可能因為交易過度（Over-trading），或交易機會太少，而無法達成原先設定的目標。
因此，你應該確認實際交易次數是否接近交易計畫原先設定的數量。
利用期望值評估交易績效
在 Lesson #3 中，我們曾經介紹過期望值（Expectancy）。它代表你的交易系統平均每進行一筆交易，可以預期賺取多少。
期望值是一個非常實用的交易系統品質指標。
期望值可以用 R 倍數、百分比、pips 或實際金額來計算。
例如，如果你進行 10 筆交易，總共獲利 $1,000，那麼你的平均期望值就是每筆 $100（$1,000 ÷ 10）。
以下是一個以 R 倍數為基礎的交易系統期望值評級：
| 評級 | 期望值 |
|---|---|
| 優秀 | 高於 1.5 |
| 非常好 | 0.6–1.5 |
| 良好 | 0.2–0.5 |
| 損益兩平 | -0.1 至 0.1 |
| 較差 | 低於 -0.1 |
還記得前面說過，不要一直追求所謂的「聖杯」交易系統嗎？
如果你的交易系統已經達到「良好」，甚至比良好更高，其實就已經足夠了。
在這裡，「夠好」真的已經足夠。
深入分析你的 R 倍數
研究交易系統所產生的個別 R 倍數，也能讓你更深入了解自己的交易。
你可以直接查看記錄 R 倍數的試算表，重點觀察兩件事：
- R 倍數分布：你的交易系統會產生哪些不同大小的 R 倍數。
- R 倍數序列：你可能連續出現多少筆獲利或虧損交易。
看看以下 20 筆交易的範例：
| #1 -1R | #6 -1R | #11 0R | #16 +1R |
| #2 -1R | #7 +1R | #12 -1R | #17 +23R |
| #3 +1R | #8 -1R | #13 -1R | #18 +2R |
| #4 0R | #9 +6R | #14 -1R | #19 0R |
| #5 0R | #10 0R | #15 -1R | #20 -1R |
從這組數據中，我首先注意到自己曾經連續出現 4 筆虧損交易。
同時，我也看到兩筆非常大的獲利交易，分別是 +6R 與 +23R。
第一個資訊告訴我，這套系統本來就可能出現連續幾筆虧損，因此如果真的發生，我不需要立刻擔心。
如果我每次連續虧損兩、三筆就停止交易，這套系統反而無法正常發揮。
第二個資訊則告訴我，這套系統依靠少數幾筆大型獲利交易來產生整體利潤，而這其實是很多優秀規則化交易系統常見的特徵。
知道這一點非常重要，因為它提醒我要保持紀律，不要太早平掉原本有機會發展成大型獲利的交易。
總虧損與總獲利的比較
從交易心理的角度來看，盡量降低整體虧損幅度是有幫助的，因為這會讓交易系統更容易執行。
每個月，你可以分別加總所有虧損與所有獲利。我自己會使用 R 倍數來計算。
例如，你可能有：
- 虧損交易平均為 0.8R
- 獲利交易合計為 20R
接著，我會計算平均獲利交易與平均虧損交易。
在上面的例子中，如果總共有 20 筆交易，而且勝率為 50%，那麼：
- 平均虧損為 0.8R
- 平均獲利為 2R
這些數據可以幫助你更深入理解交易系統究竟是如何產生績效的。
不同市場型態下的表現
接下來，你可以追蹤交易系統在不同市場型態中的表現。
我通常會追蹤以下 8 種市場型態：
- 安靜橫盤（Sideways Quiet）
- 一般橫盤（Sideways Normal）
- 高波動橫盤（Sideways Volatile）
- 一般多頭（Bull Normal）
- 高波動多頭（Bull Volatile）
- 一般空頭（Bear Normal）
- 高波動空頭（Bear Volatile）
- 極端市場（Extreme）
我通常會使用日線市場型態來做這項分析，但你也可以根據自己的交易系統選擇其他時間週期。
你可能會發現，自己的系統在某些市場型態中表現很好，但在其他市場型態中卻表現不佳。
這是一項非常有價值的資訊。它不只能告訴你哪些市場環境可能應該避免，也可以幫助你找出哪些市場環境可能適合使用較大的倉位。
如果你使用我們 資源包中的試算表，這個分析流程已經替你簡化許多。
你有在犯交易錯誤嗎？
當你執行一套交易系統時，應該盡可能減少交易錯誤。
追蹤錯誤對績效造成的影響非常重要。
交易錯誤很容易把一套原本能夠獲利的系統變成虧損系統，因此你必須知道這些錯誤究竟讓你付出了多少代價。
再次強調：虧損交易並不等於交易錯誤。事實上，一筆犯了錯的交易甚至可能最後是獲利的。
真正的交易錯誤，是你沒有正確按照交易系統的規則執行。
一個簡單的衡量方式，就是追蹤系統的「執行效率（Efficiency）」。
執行效率可以用百分比表示。我個人很喜歡這個方法，因為它非常簡單。
例如：
- 10 筆交易中有 1 筆犯錯，執行效率就是 90%。
- 100 筆交易中有 7 筆犯錯，執行效率就是 93%。
你的目標應該是將執行效率維持在 90% 以上。
回到前面 +23R 的例子，想像一下，如果你因為沒有遵守規則而犯錯，結果剛好錯過了那一筆 +23R 的交易，會發生什麼事？
整套交易系統的績效可能因此完全改變。
如果你發現自己經常犯錯，可能代表這套交易系統並不適合你，也可能代表你需要改善交易心理。我們會在課程後面的章節深入討論這個主題。
如果交易系統沒有達成目標，該怎麼辦？
如果你的交易系統無法達成目標，就需要分析究竟哪些部分有效，哪些部分無效。
要打造更好的交易系統，最終原則其實很簡單：多做有效的事情，少做無效的事情。
只要你仍然維持在自己的風險限制之內，就可以在分析與改善系統的同時繼續交易。
持續交易，也代表你可以繼續累積更多數據，作為未來改善系統的依據。
記住，把交易當成一場科學實驗。
重新檢視你的交易系統
以下是一些值得重新檢視的部分：
- 交易目標：你的交易目標是否正確？例如，你是想捕捉長期趨勢，還是每日行情？你必須清楚知道自己真正想捕捉的是什麼市場機會。
- 停損距離：你的停損是不是太近或太遠？
- 交易設定：你的 Set-up 是否真的具有優勢？能不能增加一條規則，把表現較差的交易過濾掉？
- 進場：進場觸發位置是否適合？是否簡單而容易執行？能不能透過較低時間週期改善進場位置？
- 出場策略：你的出場規則有沒有真正捕捉到你想交易的市場機會？有沒有達到風險報酬目標？你是否太早獲利了結，或者讓原本的獲利交易最後變成虧損？有沒有任何技術型態可以提早警告價格可能反轉？
- 倉位規模：你是否持續承擔相同程度的風險？相對於設定的目標，你的倉位是不是太大或太小？
- 交易次數：你是不是交易太多，或者交易次數不足以達成目標？
- 新聞事件的影響：重大新聞公布之前平倉是否比較好？持倉跨越新聞事件，實際對績效有什麼影響？
- 一天或一週中的交易時間：系統是否在特定時段表現較好？某些交易時段是否更適合進場？市場開盤或收盤時，你的獲利是否容易反轉？是否應該避開週一早上或週五下午？
- 較高時間週期的趨勢或市場型態：如果只順著較高時間週期趨勢交易，結果會如何？例如，只在週線處於多頭市場型態時，在日線尋找買入機會。
- 債券與股票市場：交易期間，債券與股票市場正在做什麼？例如，當股票下跌時，你是否仍持有 Risk-on 部位？或者在美國債券殖利率上升的日子做空美元？你可能會發現一些能幫助或阻礙交易的市場相關性。
可以看到，需要研究的東西其實很多，但你完全不需要一次把所有事情做完。
從簡單開始，再不斷重複
一次改變太多東西，很容易讓整個過程變得複雜，而且你也很難判斷究竟是哪一項改變真正有效。
更好的方法，是先從一套簡單的規則開始，再慢慢、穩定地做出調整。
我建議採用逐步改善的方法，每次只研究規則化交易計畫中的一個部分。
例如，你可以每個月專注研究一項：
| 月份 | 改善項目 |
|---|---|
| #1 | 停損距離 |
| #2 | 移動停利 |
| #3 | 出場方式 |
| #4 | 新聞事件的影響 |
| #5 | 交易時段的影響 |
| #6 | 進場時機 |
按照這種流程，你可以持續改善交易系統，又不會一次處理太多變數。
這需要耐心與紀律，但別忘了，這兩項正是成功交易者最重要的特質之一。
利用真實交易回測任何修改
這種改善方法的好處，是你可以直接利用真實交易來檢驗任何準備加入系統的改動。
隨著時間過去，你會建立一個不斷增加的真實交易資料庫。
你可以重新查看過往交易的圖表，然後把準備修改的新規則套用在這些交易上進行回測。
這與我們在 第 10 課 中介紹的交易計畫回測流程相同，只是這次使用的是你過往真正執行過的交易。
你的交易當時發生了什麼？
我另外很喜歡做的一件事，就是回頭研究每一筆交易背後，究竟是什麼因素推動了價格變化。
這是一個很好的學習方式，可以幫助你更深入了解交易系統績效背後的真正驅動因素。
例如，下面兩筆發生在相鄰交易日的交易，都出現了非常急劇的價格反轉。
進一步研究之後，你會發現這兩次反轉其實都是由已排定的新聞事件所造成。
第一個例子是美國製造業數據，第二天的另一個例子則是日本央行的利率決議。
如果你持續發現這類模式，就可以考慮在交易策略中增加新的規則，以避開在這些情境下經常出現的虧損。
改善交易系統績效的範例
接下來，讓我們看看如何透過重新檢視倉位規模模型（Position-Sizing Model）來改善績效。
一套交易系統實盤運作一段時間之後，交易者經常需要重新調整倉位規模。
透過增加或減少倉位，你的交易系統績效可能會更接近原先設定的目標。
現在你已經累積了一定數量的交易，這件事也會更容易判斷。
例如，假設：
- 每筆交易承擔帳戶資金的 1% 風險。
- 50 筆交易之後，你在 3 個月內獲得了 20% 報酬。
- 但你的交易系統原先設定的目標，是一年獲得 20% 報酬。
也許你的交易倉位太大了？
你可能會想：賺得更多，為什麼反而會是一個問題？
倉位越大，潛在報酬確實越高，但風險也會同步增加。
你必須清楚意識到這一點。
Market Wizards 中的 Richard Dennis 與 William Eckhardt 就曾經遇過類似問題。他們曾透過著名的 Turtle Traders 實驗，訓練一群交易者，以測試交易能力是否可以透過系統化方式教授。
在檢視交易策略績效之後，Turtle Traders 發現，雖然系統本身非常有獲利能力，但如果繼續使用當時的倉位規模，最終可能產生「破產風險（Risk of Ruin）」。
因此，他們立即降低了交易倉位。
你的倉位規模模型應該與交易目標相匹配。如果經過一系列交易後發現兩者不一致，就需要重新檢視。
同樣的原則也適用於交易次數。增加或減少交易頻率，也可能讓交易系統的實際績效更接近原先設定的目標。
你的交易系統屬於你自己
這一課介紹了一些可以用來監控自己交易系統績效的指標，以及如何利用這些資料持續改善系統。
保持實用與簡單。重點放在系統是否達成你的目標、一些基本的 R 倍數分析，以及回顧自己的過往交易。
在這個過程中，記錄每一筆交易非常重要。
這樣，每一筆交易都會成為一次學習經驗，幫助你持續成長。
最後總結
監控交易績效的目的，不是每天尋找新的策略或不斷修改規則，而是確認你的交易系統是否正在完成原先設定的工作。
透過報酬、回撤、勝率、風險報酬比、期望值、R 倍數、交易次數與執行效率，你可以逐步建立一幅更完整的系統績效圖像。
當你發現需要改善的地方時，不要一次改變所有東西。一次研究一個變數，利用真實交易與過往數據測試，再根據結果決定是否正式修改規則。
下一課，我們會暫時離開交易系統開發，看看如何把自己的交易當成一門真正的事業來經營。
我們很快再見。
Cheers,
