Wow, the R multiple approach is something I've been using for ages, but sometimes the backtest looks beautiful, and then it falls apart once you go live.
Getting 5x risk-reward, that takes a lot of luck, man. My strategy basically hovers around 1-2R most of the time.
The key is position sizing, brother. Without it, even the best strategy will blow up.
No matter how perfect the model runs, one month of live trading beats it. So many people end up getting wrecked on this.
I've seen plenty of beautiful backtests, but very few can actually deliver stable R multiples consistently.
Risk-reward ratio is something you understand in theory, but executing it is a whole different story.
It sounds simple, but every time your mindset goes out of control. You really need to eat losses a few more times to get it.
取引を行う際、実際には勝敗の確率は曖昧であり、多く稼ぐか少なく稼ぐかも予測できません。しかし、方法は常に存在します——バックテストを通じて期待収益を推定したり、実際の取引データを使ってモデルを実行したりすることで、戦略の大まかな効果を把握できます。
重要な概念はR倍数、つまりリスク・リワード比です。これは、あなたの取引で実際に得たポイント数を、最初に冒したリスクで割ったものです。非常にシンプルです。例えば、あなたが500ドルのリスクを冒して最終的に1500ドルを稼いだ場合、R倍数は3になります。もう一つ例を挙げると、あるシステムが1997年8月4日にエントリー（2511ポイント）し、104ポイントの3倍ATRストップ（2407ポイント）を設定し、最終的に9月29日にエグジット（3069ポイント）して558ポイントの利益を得た——これが5.37Rの取引です。
R倍数の分布特性は、基本的にこの手法でどれだけ稼げるかを決定します。したがって、期待収益を最大限に活用しつつ、各取引の初期リスクと口座資本に連動させるポジション管理アルゴリズムを開発する必要があります。特に初心者は、まず...