نسبت ریسک به پاداش، زیان برنامه‌ریزی‌شده را با سود هدف مقایسه می‌کند. این نسبت درباره اندازه دو نتیجه است؛ احتمال رسیدن به هدف را نشان نمی‌دهد. یک هدف دورتر روی نمودار به‌تنهایی مزیت معاملاتی نمی‌سازد.
دو شیوه نمایش را اشتباه نگیرید
در این درس، «ریسک:پاداش = ۱:۲» یعنی یک واحد ریسک در برابر دو واحد پاداش. عدد پاداش تقسیم بر ریسک را b می‌نامیم؛ در همین مثال b برابر ۲ است، نه ۱:۲. برای جلوگیری از ابهام، همیشه نام صورت و مخرج را کنار فرمول بنویسید.
مثال EUR/USD
ورود خرید فرضی ۱٫۱۰۰۰، توقف ۱٫۰۹۸۰ و هدف ۱٫۱۰۶۰، فاصله‌های ۲۰ و ۶۰ پیپ دارند. نسبت برنامه‌ریزی‌شده ریسک:پاداش ۱:۳ و b برابر ۳ است. این عدد پیش از هزینه‌ها و با فرض اجرای دقیق سفارش‌هاست.
اگر در یک حساب دلاری سود ناخالص یک نتیجه ۳۰ دلار، زیان ناخالص یک نتیجه ۱۰ دلار و هزینه ثابت هر معامله ۱ دلار باشد، برد خالص ۲۹ دلار و باخت خالص ۱۱ دلار است. نسبت نتیجه واقعی با نسبت فاصله روی نمودار یکسان نیست.
نرخ برد سربه‌سر
در مدل ساده بدون هزینه و با بردها و باخت‌های هم‌اندازه، نرخ برد سربه‌سر = ۱ ÷ (۱ + b). برای ۱:۱، ۱:۲ و ۱:۳ به‌ترتیب ۵۰٪، حدود ۳۳٫۳٪ و ۲۵٪ به دست می‌آید. در نتیجه ادعای اینکه ۱:۱ همیشه به بیش از ۵۵٪ برد نیاز دارد درست نیست.
در مثال برد خالص ۲۹ و باخت خالص ۱۱ دلار، نقطه سربه‌سر ۱۱ ÷ ۴۰ یعنی ۲۷٫۵٪ است. برای برآورد واقعی باید میانگین سود و زیان ثبت‌شده، خروج جزئی، معاملات سربه‌سر و تغییر هزینه‌ها را لحاظ کنید.
امید ریاضی، نه فقط هدف دلخواه
امید خالص هر معامله = احتمال برد × میانگین برد خالص − احتمال باخت × میانگین باخت خالص. برآورد احتمال با نمونه محدود نامطمئن است و عملکرد گذشته، آینده را تضمین نمی‌کند. نسبت ۱:۲ برای همه روش‌ها حداقل الزامی نیست؛ روش با نسبت کوچک‌تر هم ممکن است امید مثبت یا منفی داشته باشد.
تمرین
در مدل فرضی، ۴۰ بردِ ۲۰ دلاری و ۶۰ باختِ ۱۰ دلاری، نتیجه ناخالص ۲۰۰ دلار دارد. با هزینه ۲ دلار برای هر یک از ۱۰۰ معامله، نتیجه خالص صفر است. پس نرخ برد ۴۰٪ و نسبت ناخالص ۱:۲، بدون دانستن هزینه‌ها برای حکم سوددهی کافی نیست.
پرسش‌های متداول
پاسخ کوتاه به سؤال‌های رایج این آموزش
آیا نسبت بالاتر همیشه بهتر است؟
خیر. با دورترکردن هدف ممکن است تعداد رسیدن به آن کمتر شود. نسبت و توزیع نتایج را کنار هم ارزیابی کنید.
آیا این محاسبه نرخ برد آینده را پیش‌بینی می‌کند؟
خیر. فقط ارتباط ریاضی فرض‌های مشخص را نشان می‌دهد؛ داده واقعی ممکن است با این فرض‌ها سازگار نباشد.
هنوز سؤالی دارید؟ در بخش دیدگاه‌ها بپرسید
منابع و مطالعه بیشتر
منابع برای بررسی تعریف‌ها و محدودیت‌های ذکرشده‌اند؛ تأیید سوددهی یک روش یا اعتبار یک ارائه‌دهنده نیستند.
درس‌های مرتبط
یادداشت تهیه: این نسخه با کمک هوش مصنوعی بازنویسی و محاسبات نمونه آن بررسی شده است؛ به نام متخصص انسانی یا نتیجه آزمون معاملاتی منتشر نمی‌شود. مثال‌ها فرضی‌اند. این آموزش توصیه شخصی سرمایه‌گذاری نیست.
پرسش‌ها و دیدگاه‌ها ۰
سؤالتان درباره این آموزش یا تجربه یادگیری‌تان را بنویسید.