节约时间，总分总的来写。
结论：盈利的核心在于盈亏比、胜率、控亏之间的最佳搭配，控亏影响资金的波动幅度（最大回撤）。没有绝对的值，只有相对的协调，总的反应再资金净值曲线增长且回撤合理。
首先，我们为什么要研究胜率及盈亏比？ 因为如果不能找到胜率及盈亏比对自己有利的交易模式。而是随机入市的话，交易结果对交易者是非常不利的。 不利到什么程度呢？很可怕！
假设1：盈亏比1，胜率50%，控亏5%，不考虑交易成本，交易100次后资金情况，重复1000次的统计数据如下
假设2：盈亏比1，胜率50%，控亏5%，考虑交易成本0.08%，交易100次后资金情况，重复1000次的统计数据如下
那既然随机入市的策略不可行，那交易者怎么才能从交易中获利呢？ 只有想法改变胜率及盈亏比，让自己在胜率及盈亏比上取得相对优势。
具体大概有3种策略：
1. 提高胜率（找方法技巧）；
2. 提高盈亏比（择时，找最佳入场时机）；
3. 同时提高胜率及盈亏比；
假设3：提高胜率（盈亏比1，胜率60%，控亏5%，考虑交易成本0.08%，交易100次后资金情况，重复1000次的统计数据如下）
假设4：提高盈亏比（盈亏比1.6，胜率50%，控亏5%，考虑交易成本0.08%，交易100次后资金情况，重复1000次的统计数据如下）
假设5：同时提高胜率、盈亏比，长期持续交易下去也必然获利（盈亏比1.6，胜率60%，控亏5%，考虑交易成本0.08%，交易100次后资金情况，重复1000次的统计数据如下）
以上关键点起始整合起来，就是数学中的期望概念，而衡量一个交易系统是否赚钱的判断标准也依据于此，这是一个非常绝对衡量标准，即期望为正就肯定赚钱（长期交易）。
交易中的数学期望值S=盈利概率（即胜率）*平均盈利比例-亏损概率（即1-胜率）*平均亏损比例
假设5的S=60%*4%-40%*2.51%=1.39%
假设6：同假设5一致，但是胜率变低，盈亏比1.6，胜率30%，控亏5%，考虑交易成本0.08%
假设6的S=30%*4%-70%*2.51%=-0.05%
那假设6的系统长期交易下去就肯定是亏钱
假设7：与假设5条件一致，只是交易次数增加到300次，重复1000次的统计数据如下
这就是复利的效果，不是单次暴富，而是多次交易机会形成的结果。
注：数学期望值只是一个长期交易的平均结果。只有交易的时间越长，交易的样本越多，最终的平均结果才越无限接近这一结果。在实际交易中，盈亏交易的分布是随机的、不均衡的；既可能盈亏不停地频繁间隔出现，也可能中途出现连续多次盈利或连续多次亏损。而交易者能不能度过这种持续亏损期，一如既往地坚持自己的交易系统，往往是交易者最终成败的关键。 而如果交易者知道自己的交易系统具有正的数学期望值，即长期是必定盈利的。无疑会增加他度过交易亏损期的信心与决心，帮助他坚持到盈利转折的到来。 这可能是一个拥有正的数学期望值的交易系统的价值所在。
数学期望值越大，交易系统就越可靠，长期收益也越高。而数学期望值是由胜率与盈亏比决定的，胜率越高、盈亏比越大，数学期望值自然也越大。
即使要单方面提高胜率或盈亏比已经是一项艰难的任务，很多人穷尽心力也未必能达成目标。而胜率与盈亏比之间具有相互的约束性，要同时大幅提高更是难上加难。何况，还有交易机会的多少（直接影响长期交易的收益）这个变量也与胜率及盈亏比更是互相约束互相牵制。
写到这里，再次总结：
1. 成功的交易系统（或策略），不需要刻意去追求太高的胜率或盈亏比。因为那些一味追求高胜率或高盈亏比的策略，会大幅降低交易机会的次数。而从长期看，交易机会的多少才是决定最后收益高低最关键最核心的因素，因为长期来看没有谁是靠一次或几次交易决定最终的交易结果的（特别对超短交易，更是如此）。
2. 胜率或盈亏比其中单一因素可高可低，但是胜率与盈亏比结合起来以后，一定要有优势。即必须有一个正的数学期望值。
3. 这个优势不需要很大，即这个数学期望值虽然必须是正的，但不一定要很高。可是必须有足够多的交易机会，来不断的一步步积累这个优势，最后形成巨大的收益。
4. 这些交易机会是在交易系统（或策略）的规则约束下、符合条件的交易机会。而不是冲动的、杂乱的、盲目的交易机会。
其实这就是复利的魔力。只是一般的情况下虽然每个做交易的人都知道复利的重要，但总归感觉有一点抽象。