01 / 把区别看出来
同样的目标与失效，触发更晚会怎样
切换情景，用同一价格刻度比较。图中的转折经过简化，只用于解释结构。
100 入场，98 失效，106 目标：计划 3R。
- 100 入场
- 106 目标
02 / 理解背后的过程
01先用固定的初始风险做尺
仅以做多教学模型为例：入场 E、计划失效 S，且 S<E，初始每股风险 R₀=E−S。目标 T 的计划收益风险比为（T−E）÷R₀；实际退出 X 的毛 R 为（X−E）÷R₀。分母始终使用最初那把尺。
100 入场、98 失效、106 目标，计划为 3R。若实际到 103 退出，就是 1.5R；若跳空在 94 退出，则是 −3R。计划的 1R 并非最大损失保证。
02等待确认怎样改变空间
同一失效 98、目标 106，入场从 100 提到 102：风险从 2 变成 4，潜在收益从 6 变成 4，比值由 3 降为 1。等待提供信息，同时消耗距离。
目标还要考虑途中阻挡。如果最近阻力只有 103，就不能因为远处存在 106 参照而假装中间毫无阻碍。距离和可达性需要分别评价。
03比值、胜率与成本一起决定期望
简化为每次赢 bR、输 1R、每次成本 cR，期望 E=p×b−(1−p)−c。盈亏平衡胜率为（1+c）÷（b+1）。例如 b=2、p=0.35、c=0.10，期望是 −0.05R。
实验里的胜率是人为假设，不是本站测出的预测。真实胜负并非固定幅度，还受滑点、缺口、提前退出、样本相关性影响。正的假设期望不能证明一个形态有统计优势。
04风险金额还取决于数量
若计划价差 2 元、假设持有 500 股，计划价差风险为 1000 元，尚未计费用。给定风险预算时，可以反推理论数量，但实际申报单位与交易条件要按证券规则核实。
把价格结构画好，只完成了观察的一部分。检验方法仍需要足够多样本、固定规则、完整失败记录与独立验证，不应把几张成功图当成胜率估计。
03 / 亲手检验
改变假设，把取舍算出来。
先只调整入场，再只调整胜率。辨别哪一项改变几何距离，哪一项改变假设期望。
做多教学模型 · 假设价格，单位元。胜率和成本由你设定，用于理解公式。
- 初始每股 1R
- 2.00 元
- 计划收益 / 风险
- 3.00 R
- 实际退出毛 R
- 1.50 R
- 模型期望 / 次
- 0.500 R
- 模型盈亏平衡胜率
- 27.5%
期望 ≈ 40% × 3.00 − 60% × 1 − 0.1 = 0.500R
展示值按位数四舍五入，计算使用完整精度。期望模型假设每次赢得计划收益、每次失败仅损失 1R。实际退出毛 R 单独展示；缺口导致超额损失时，不能继续用这个简化模型估计真实期望。
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04 / 下次读图时，带上这三个问题
- 固定初始 R，区分计划与实现。
- 空间不是胜率。
- 期望要包含损失与成本。
题目解析与复习
102 入场、98 失效、106 目标，计划比值为？
1R。对。收益与风险价差都为 4。
假设赢 2R、输 1R、胜率 35%、每次成本 0.1R，期望？
−0.05R。对。0.35×2−0.65−0.10=−0.05。
参考阅读
本站讲解与图示为重新组织的教学内容；下列为公开参考材料。查阅日期：2026-09-28。
参考市场周期、跟随、通道、两段回撤、楔形与高潮的知识组织；课程中的经验概率不能直接当作 A 股统计。
回撤需要趋势背景；辨别延续压力与衰竭，并区分结构、触发和管理。