破产风险
破产风险
根据胜率和每笔交易风险估算破产概率。
破产风险
0.0 %
同一个系统，只改变每笔风险
破产风险（Risk of Ruin）指的是一套交易策略最终把账户资金全部亏光的概率，即使每一笔交易单独看都显得合理。这个计算器只需要三个任何交易日志都能提供的数字：胜率、平均盈亏比，以及每笔交易占用的风险比例。
结果以概率呈现：2% 大致意味着在参数长期不变的前提下，五十条资金曲线中约有一条以归零收场。这项计算最能说明单笔风险的分量：在统计数据完全相同的情况下，把单笔风险从 1% 提高到 3%，破产风险可能从几乎为零跳升到相当可观。它描述的是整套系统的长期特征，而不是对任何一笔交易的预测。
计算公式
计算从统计优势开始：A = 胜率 × 盈亏比 - 亏损率。当 A 小于或等于零时，系统平均每笔交易都在亏钱，长期来看归零是必然的，工具直接显示 100%。当 A 为正时，破产风险等于 ((1 - A) / (1 + A)) 的 N 次方，其中 N 等于 100 除以单笔风险比例 · 这个指数代表账户距离归零的理论连续亏损单位数。这就是资金管理教科书中经典的固定比例近似公式。
一个完整例子
取计算器预填的系统：胜率 45%，盈亏比 1.5。它的优势为 A = 0.45 × 1.5 - 0.55 = 0.125，公式的底数为 (1 - 0.125) / (1 + 0.125) ≈ 0.778。每笔风险 2% 时，要连续 50 次满额亏损才会归零：0.778 的 50 次方得出 0.0003% 的破产风险。风险 5% 时，指数降到 20，结果升到 0.66%。风险 10% 时，指数降到 10：8.1%。风险乘以五，破产概率并没有乘以五 · 它被放大了两万三千多倍。这正是指数的作用，也是这条曲线像曲棍球杆而不像斜坡的原因。
破产风险随每笔风险的变化
计算器预填的系统（胜率 45%，盈亏比 1.5），用本页公式对六档风险重新计算。
| 每笔风险 | 归零所需的满额亏损次数 | 破产风险 |
|---|---|---|
| 0.5% | 200 | ≈ 0% |
| 1% | 100 | ≈ 0% |
| 2% | 50 | 0.0003% |
| 3% | 33.3 | 0.023% |
| 5% | 20 | 0.66% |
| 10% | 10 | 8.1% |
这个数字没有告诉你的
这个模型假设一个凝固的世界：几百笔相互独立的交易里，胜率、盈亏比和风险比例始终不变，没有任何真实账户能保证这一点。它还把破产定义为亏掉 100% 的资金，而真实账户远在那之前就已终结 · 例如 FTMO 在总亏损达到 10% 时就会关闭出资账户，经纪商也会在追加保证金时强制平仓。因此这里显示的数字低估了受这些规则约束的账户被亏掉的概率。它也不描述过程：破产风险相同的两个系统，路上的连亏可能截然不同。
最常见的错误
当优势很薄时，公式对输入极其敏感。在预填的系统上，风险 2%：胜率 45% 得出 0.0003% 的破产风险，43% 得出 0.05%，41% 得出 8.2%，40% 得出 100%。五个百分点的胜率就隔开了几乎为零与必然发生 · 而用 20 笔交易测出的胜率，纯粹因为运气就很容易波动五个百分点。错误不在于做这个计算，而在于用太短的样本喂给它，还把结果相信到小数点后。
常见问题
为什么结果显示 100%？
因为所输入的组合没有统计优势：胜率 × 盈亏比没有超过亏损率。这种情况下平均每笔交易都在亏钱，交易重复下去，账户归零只是时间问题，与单笔风险大小无关。计算器选择直接说明这一点，而不是显示一个让人安心的小数字。
破产风险真的可以是 0% 吗？
数字可以小到四舍五入显示为 0.0%，但它始终只是一个模型：它假设胜率和盈亏比长期保持不变，而这在真实交易中从来不会完全成立。连续亏损、市场环境变化和执行上的偏差都不在公式之内。极低的结果描述的是所输入参数的稳健程度，并不是任何形式的保证。
它和最大回撤有什么区别？
回撤衡量的是资金从高点出现的已经发生或模拟出的下跌幅度；破产风险估算的则是资金彻底归零的概率。两者互为补充：一套系统可能回撤温和，但如果单笔风险过大，破产风险仍然可能很高。在这个模型里，破产指的是损失 100% 的资金。
这个计算适用于自营交易公司（prop firm）的账户吗？
部分适用。模型把破产定义为亏掉 100% 的资金，而出资账户远在那之前就会终止：例如 FTMO 在总亏损达到 10% 时就关闭账户。到达 −10% 比到达零频繁得多，所以这里显示的数字低估了受该规则约束的账户被亏掉的概率。用它来比较不同风险档位仍然有用 · 但它的破产门槛并不是自营交易公司的门槛。
胜率比每笔风险更不重要吗？
两者都很重，但不在公式的同一层。胜率和盈亏比决定底数；每笔风险决定指数，即 100 除以风险。风险从 2% 升到 10%，这个指数就从 50 掉到 10，而一个接近 1 的底数，取五分之一的幂，结果会大上千倍。实际的区别在于：你的胜率有一部分由市场决定 · 你的每笔风险则完全由你自己设定，精确到小数点。