币圈新手入门：风险回报率是什么？如何计算风险回报率？
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无论您选择了日间交易还是波段交易，您都应该了解一些关于风险的基本概念。这些能够让您对市场有一些初步的认识，并为您提供可指引交易活动和投资决策方向的基础。否则，您将无法保护交易帐户中的资金并将其越做越大。
我们已经讨论了风险管理、头寸调整以及设置止损。但是，如果您采用积极交易策略，则需要了解一些至关重要的内容。与潜在回报相关的风险有多大？您的潜在优势与潜在劣势的？换句话说，您的风险回报率是多少？
我们将在本文中讨论如何计算交易的风险回报率。
风险回报率是什么？风险回报率（以R/R比率或R表示）能够计算交易者为获得一定潜在回报而承担的对应风险。换句话说，它体现了您在投资中每投入1美元所获得的潜在回报。
它的计算本身是很简单的，用最大风险除以净目标利润即可。具体应该怎么做呢？首先，查看您想要开始交易的价格位点。然后，决定在何处获利（如果交易成功），以及在何处设置止损（如果交易亏损）。如果您希望以适当的方式管理风险，这一点至关重要。优秀的交易者会在开始交易之前设定利润目标和止损。
现在您已经确定了入市和退市的目标节点，这样就可以计算风险回报率了。用潜在风险除以潜在回报即可。这个比率越低，您每“单位”风险投资获得的潜在回报就越大。让我们了解一下它的实际运作原理。
如何计算风险回报率假设，您想在比特币平台上建立一个多头头寸。您经过分析，确定在比入市价高15%的价位止盈。同时，您还会提出了以下问题。您的交易理念将在哪个价位失效？也就是说您打算在何处设置止损单。在本例中，您决定将失效位置设定为比入市价低5%。
值得注意的是，这个百分比通常不能随便选。您应该根据对市场的分析来确定何时止盈止损。技术分析指标可以帮助您做到这一点。
现在，我们的止盈目标是15%，而潜在亏损的控制点为5%。风险回报率是多少呢？经计算可得：5/15 = 1:3 = 0.33。就这么简单。这意味着对于每单位的风险投资，我们有可能获得三倍的回报。换句话说，我们对每一美元承担的风险也可能会放大三倍。因此，如果我们持有价值100美元的头寸，则可能会以损失5美元为代价获得15美元的潜在利润。
我们可以将止损向入市价靠近，从而降低这个比率。然而，正如我们所说，入市和退市的位置不应该根据任意数字来计算，而应该基于理性的分析。如果交易组合具有很高的风险回报率，那么可能不值得尝试和数字进行“博弈”。还不如继续寻找具有良好风险回报率的其他设置。
请注意，不同规模的头寸可能具有相同的风险回报率。因此，如果我们持有价值10000美元的头寸，则是以损失500美元为代价来获得1500美元的潜在利润（比率依然为1:3）。只有当我们改变止盈目标和止损的相对位置时，投资回报率才会改变。
风险回报率值得注意的是，许多交易者会从反方向进行这种计算，即计算回报风险率。为什么这样做呢？其实这只是个人偏好而已。有些人觉得这样比较好理解。它的计算正好与风险回报率的公式相反。因此，上例中我们的回报风险率为：15/5 = 3。正如您所想的一样，高回报风险率比低回报风险率要好。
回报风险率为3.28的交易组合示例。
风险和回报解析假设我们在动物园打了个赌。如果您潜入鸟舍并亲手喂一只鹦鹉，我会给您1枚比特币。这样做的潜在风险是什么呢？风险就是您做了不该做的事，可能会被警察带走。但如果您成功了，就会得到1枚比特币。
同时，我还提出一个替代方案。如果您潜入老虎笼，赤手空拳给老虎喂生肉，我会给您1.1枚比特币。这样做的潜在风险是什么呢？您当然可能还是会被警察带走。但是您还有可能遭受老虎袭击，受到致命伤。另一方面，它的回报比喂鹦鹉的赌注好一点。因为如果您成功了，就会得到更多的比特币。
哪个看起来更划算呢？严格意义上讲，它们都不怎么划算，因为您不应该偷偷潜入动物园。尽管如此，在喂老虎的赌注上，您冒的风险更大，但潜在回报却只多了一点点。
同样地，许多交易者都会寻找那种收益比所承受的损失更多的交易组合。这就是所谓的不对称机会（潜在优势大于潜在劣势）。
这里还需要提及的是您的赢率。您的赢率是用盈利交易的数量除以亏损交易的数量。例如，如果您的赢率为60%，就表明您有60%的交易会获利（此处为平均比率）。我们来了解一下如何在您的风险管理中应用这一比率。
即便如此，有些交易者也能够以非常低的赢率获得高利润。这是为什么呢？因为他们个人交易组合的风险回报率是与之匹配的。如果他们只选择风险回报率为1:10的组合，他们可能会连续亏损9笔交易，但仍通过剩下的那一笔交易实现盈亏平衡。在这种情况下，他们只需在十次交易中赢得两次即可获利。这就是风险与回报计算的强大之处。
总结我们已经介绍了什么是风险回报率，以及交易者如何将其融入交易计划中。要想了解任何资金管理策略的风险状况，都必须计算风险回报率。
涉及到风险时，还应考虑保留交易日志。通过记录交易状况，您可以更准确地了解您的策略表现。此外，您还可以将其灵活应用于不同的市场环境和资产类别。
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