胜率能告诉您什么，又不能告诉您什么

机器人营销中最有说服力的数字是胜率。单独来看，它也是信息量最少的数字，因为它回答的问题比大多数人以为的要窄。

两个不同的问题

胜率回答的是：它多久赢一次？

平均回报回答的是：把盈利和亏损的大小都算进去之后，每笔交易值多少？

只有第二个问题描述了余额随时间的变化。两者很容易混淆，因为高胜率给人一种同时回答了两个问题的感觉。

Digit Differs 的例子

Deriv 的 Matches 和 Differs 合约按价格的最后一位数字结算。可能的数字有十个，从 0 到 9。

Differs 合约在下一个数字不是您指定的那个时获胜。十个数字中有九个符合条件，所以它大约十次赢九次。这是 90% 的胜率，而且是真实的。

但每次赢的也都很少。要提供一个十次赢九次的合约，获胜时的派彩相对于投注金额必然很有限，而一次亏损会赔掉全部投注金额。九次小赢，一次较大的亏损。这就是这类交易的形态，而且事先就能知道。

我们的 Digit Differs 机器人在卡片上标明了胜率，让您在运行前就知道自己选的是什么。

镜像的另一面

Lucky Digit 机器人是同一种交易的反向版本。它押注下一个数字恰好是您选的那个，这大约十次发生一次，派彩约为投注金额的九倍。

10% 的胜率听上去糟糕得多。真正改变的不是平均值，而是过程的形态：少见的大赢，取代频繁的小赢。

这才是有用的洞见。胜率描述的是方差，而不是质量。 选择高胜率，是选择更平稳的体验，而不是更强的策略。

为什么这对投注很重要

当这种混淆遇上马丁格尔倍数，代价就变得昂贵。

90% 的胜率让人感觉安全，于是诱使人在亏损后加注。但 90% 策略的亏损少见而且大，而少见的事件往往比直觉预想的更容易扎堆出现。90% 策略连续亏损两次大约是百分之一的事件，听上去很遥远，直到您意识到一个运行一小时的机器人会下很多笔交易。

胜率越高，一段连续亏损的代价就越大，想要追回的诱惑也越强。需要警惕的正是这种组合，这也是我们提供的每个策略都把倍数默认设为 1 的原因。

应该看什么

评估一个策略时，问三件事：

1. 它赢什么，亏什么？ 不是多久一次，而是多少。
2. 它可能出现的最糟连续表现是什么？ 把连续最大亏损次数设成您真正能接受的数值。
3. 它下多少笔交易？ 挑剔的策略并不比忙碌的策略更聪明，只是规模更小。两者都是合理的选择，只是体验不同。

总结

单看胜率无法告诉您一个策略值多少，任何只靠这个数字推销的机器人，推销的恰恰是它身上信息量最少的东西。

您能控制的是方差、风险敞口和什么时候停下来。这些值得认真对待，而 BinaryTick 上的每个策略都把它们放在卡片上，由您来设定。