关于 risk-reward-ratio
用于根据入场价、止损价、目标价和胜率计算风险回报比及期望值的技能，帮助交易者筛选交易方案，也可评估多个止盈目标。
主要功能
- 01风险回报比计算
- 02按胜率设定最低比率
- 03交易筛选阈值
- 04多目标加权比率
- 05期望值计算
适用场景
- 01入场前筛选计划中的交易
- 02依据胜率假设比较方案
- 03评估多个目标位的分批退出
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/risk-reward-ratio确认已加载。
详细介绍
风险回报比
如果算不过来，就不要交易。风险回报比是区分优质和劣质交易机会最简单的筛选标准。
前置条件
无需依赖项。纯数学计算——提供入场价、止损价和目标价即可。无需数据工具。
计算
Risk = Entry price - Stop-loss price
Reward = Target price - Entry price
R:R = Reward ÷ Risk
Example:
Entry: Rs.1,800
Stop: Rs.1,700 → Risk = Rs.100 per share
Target: Rs.2,100 → Reward = Rs.300 per share
R:R = 300 ÷ 100 = 3:1
以卢比计：
Total risk = Risk per share × Number of shares
Total reward = Reward per share × Number of shares
按胜率确定最低风险回报比
胜率决定了长期盈利所需的最低风险回报比。
| 胜率 | 最低风险回报比（盈亏平衡） | 建议最低值 | 弥补 1 次亏损所需的交易次数 |
|---|---|---|---|
| 30% | 2.33:1 | 3:1 | 约 3 次盈利 |
| 40% | 1.50:1 | 2:1 | 约 2 次盈利 |
| 50% | 1.00:1 | 1.5:1 | 1 次盈利 |
| 60% | 0.67:1 | 1:1 | 少于 1 次盈利 |
| 70% | 0.43:1 | 0.75:1 | 少于 1 次盈利 |
如果不知道自己的胜率，请按 40-50% 估算，并要求风险回报比至少达到 2:1。
交易筛选规则
| 风险回报比 | 决策 |
|---|---|
| 低于 1:1 | 跳过 — 你的风险大于潜在收益 |
| 1:1 至 1.5:1 | 仅当胜率 > 55% 且交易机会高度可信时才考虑 |
| 1.5:1 至 2:1 | 适合具备优势的资深交易者 |
| 2:1 至 3:1 | 良好 — 波段交易的标准水平 |
| 3:1 及以上 | 极佳 — 应持续参与这类交易 |
多目标风险回报比
对于设有多个获利目标的交易（分批止盈）：
Target 1 (50% of position): Rs.1,900 → R:R = 1:1
Target 2 (30% of position): Rs.2,000 → R:R = 2:1
Target 3 (20% of position): Rs.2,200 → R:R = 4:1
Weighted R:R = (0.5 × 1) + (0.3 × 2) + (0.2 × 4) = 1.9:1
如果你计划在不同价位分批止盈，这个方法很有用。
期望值
如需更全面地评估，可计算每笔交易的期望值：
EV = (Win rate × Average win) - (Loss rate × Average loss)
Example:
Win rate: 50%, Avg win: Rs.10,000, Avg loss: Rs.5,000
EV = (0.5 × 10,000) - (0.5 × 5,000) = Rs.2,500 per trade
Positive EV = edge. Negative EV = change your approach.
风险回报比检查清单
进入任何交易前：
- 我是否确定了具体的目标价（而不只是“价格会涨”）？
- 止损位是否处于具有技术意义的价位？
- 风险回报比是否至少为 1.5:1（理想情况下为 2:1 以上）？
- 仓位规模是否将风险控制在资金的 1-2% 以内？
- 如果这笔交易触及止损，我在心理和财务上是否都能承受？
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