交易風險報酬比（R:R）：先理解，再計算，最後管理風險。
用風險報酬比、期望值、勝率矩陣與部位大小，把「這筆交易值得做嗎」轉成可驗證的交易前問題。
R:R 的第一原則：先定義錯在哪裡，再定義能賺多少
多頭與空頭
多頭進場 100、停損 95，1R 是 5；目標 115 為 3R。空頭進場 100、停損 105、目標 85，1R 仍是 5，方向不同但使用絕對距離。停損應放在假設失效的位置，不是為了湊出漂亮比例。
可交易的報酬
目標應由支撐、壓力、流動性、時間窗口與波動支持；扣除 spread、手續費、滑價、跳空和部分平倉後，計畫 R:R 才有意義。市場可走到的距離若不足以支付風險，就應放棄。
Worked example
進場 100、停損 96、目標 112，理論風險 4、報酬 12、R:R=3:1。若成交滑價使實際停損 95.5、平均獲利因提前平倉只剩 8，則實現平均可能接近 2R 而非 3R；日誌要記錄計畫與實現的差距。
盲點
不把停損越放越遠來提高勝率，不把目標任意放遠來增加 R，也不把一次成功交易當成策略驗證。R:R 是結構語言，仍需要分布與樣本。
期望值：高勝率、高 R 與尾部風險如何同時成立
勝率不是獨立答案
E=p×AvgWin−(1−p)×AvgLoss。若 AvgWin=2R、AvgLoss=1R，損益平衡勝率約 33.3%；若 AvgWin=0.5R，則需要約 66.7%。成本和執行偏差需從平均獲利扣除或加入平均虧損。
案例
35% 勝率、3R 平均獲利、1R 平均虧損，E=0.40R；若提前止盈使平均獲利降至 1.5R，E=-0.125R。策略不是因勝率改變才失效，而是收益分布被行為改變。
把分布放回資金
低勝率高 R 策略會出現較長連敗，需要更大樣本與較小單筆風險；高勝率策略也要測尾部損失。用蒙地卡羅或歷史重排只能作壓力測試，不能消除估計錯誤。
實戰檢核
固定記錄計畫 R、實現 R、滑價、持有時間、未執行原因與情緒偏差；每 20 或 50 筆重新估計，而不是每筆交易都即時改規則。
部位大小與停損：用帳戶風險而不是信心調整曝險
固定百分比
風險預算=帳戶資金×單筆風險%；單位數=floor(風險預算÷每單位停損損失)。將費用、滑價、合約乘數和匯率轉成同一貨幣後再取整數。
Worked example
帳戶 500,000、單筆風險 1%=5,000；進場 100、停損 95，每股風險 5，理論最多 1,000 股。若預留 800 元滑價／費用緩衝，安全部位應向下取整，而不是用滿 5,000。
不要用移遠停損維持敘事
移動停損只有在原策略事先定義時才有意義，例如突破後回踩、波動調整或時間停損。虧損後移遠只是把單筆風險轉成更大的未知風險。
組合風控
計算同產業、同幣別、同事件和同方向部位的總曝險；設定每日損失上限和連敗後降風險規則。
交易後檢討：把計畫、實現與錯誤分類成可改善的資料
交易日誌欄位
至少記錄日期、標的、週期、進場、停損、目標、計畫 R、實現 R、成本、滑價、持有時間、退出理由和市場狀態。把「策略失效」與「執行偏差」分開，否則會錯誤修改有優勢的規則。
壓力測試
將勝率降低、平均獲利降低、平均虧損提高、連敗增加和跳空加入情境；如果少量假設變動就從正期望變成負期望，部位應更小。
退出條件
策略觸發器失效、樣本外表現惡化、最大回撤超過上限或生活現金流改變，都可作為停用或降風險條件。
工具閉環
R:R K 線工具協助把價格與部位數字化；文章負責解釋假設，工具負責即時計算，兩者都不保證收益。
跨模組實戰檢核
把 交易風險報酬比（R:R） 的概念、指標、執行與風險放在同一張交易前表格：先寫資料日期與假設，再列出觸發、失效、成本、流動性與最大損失。只有當各模組的結論沒有互相矛盾，才進一步使用工具做情境比較；若資料不足，結論應停留在「待驗證」，而不是補上沒有證據的故事。
- 資料是否有來源、日期與一致的計算口徑？
- 進場、停損、目標與部位大小是否能在壓力情境下成立？
- 交易制度、成本、流動性與交割限制是否已寫進計畫？
延伸閱讀與資料來源
以下來源用於概念與風險教育；實際交易仍應閱讀商品文件、交易所規則與所在地法規。
讀完就把假設放進工具檢查
先用本頁的概念與風險框架建立條件，再用對應試算工具保留輸入、比較情境，最後回到文章檢查假設是否仍成立。
把這篇文章放回圖表驗證
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