回測的獲利因子多少算好？範圍、筆數與成本
穩健的期貨策略，在計入手續費與滑價、有數百筆交易時，獲利因子通常落在約 1.3 到 2.0 之間。高於約 3 的數值，通常指向交易筆數太少、單一筆特大獲利、大規模搜尋或資料洩漏，信任前先找出原因。
作者 Soren Huang · 發佈 · 更新於 · 編輯原則
回測的獲利因子多少算好？
回測中好的獲利因子，是計入成本後、有數百筆交易時約 1.3 到 2.0。這是用一句話回答獲利因子多少算好；完整的答案取決於交易筆數與獲利的來源。成本指手續費與滑價。獲利因子的算法是總獲利除以總虧損。
總獲利是所有獲利交易的加總，總虧損是所有虧損交易的加總。每虧 $10 就賺 $15 的策略，獲利因子為 1.5。用舊價格重播規則的回測要把成本計入，所以你讀到的比率必須已經包含手續費與滑價。可以把這個比率想成一座天平：每虧一元，就在一側加一份重量；每一元獲利被成本吃掉，另一側就變輕一分。它是兩個加總的比率，不是平均值，沒有單位，也不會隨交易筆數增加而變大，所以容易跨策略比較，也容易讀錯。獲利因子公式與三個常見陷阱在另一篇文章有詳細說明。
獲利因子 2 算好嗎？為什麼過高的數值會誤導？
計入成本、有數百筆交易時，獲利因子 2 是強的結果；回測中高於約 3 的數值，通常是出於好規則以外的原因。四個常見原因，依建議的檢查順序列出：
- 交易筆數太少。只有 20 筆交易時，兩筆大獲利就能撐起整個比率。
- 一兩筆特大獲利。拿掉最大的三筆獲利交易再重算；比率若掉到 1 以下，從來就不是策略成果，而是一筆運氣好的交易。
- 從眾多候選策略中留下最好的一個的搜尋。一千個變體的勝出者帶有選擇加成。Bailey、Borwein、López de Prado 與 Zhu（2014）指出，這個加成會隨嘗試的變體數量增加；同一組作者（2017）也給出估計所選策略有多可能過度最佳化的方法。其機制說明於最漂亮的回測為何通常被高估。
- 未來價格洩漏。規則若在 K 棒收盤時下判斷、又在同一個收盤價成交，或讀取尚未可得的指標值，產生的比率沒有任何實單帳戶能比得上。
要有多少筆交易，獲利因子才可信？
約 30 筆以下，獲利因子只是提示；數百筆才算證據；任何樣本的檢驗方式，是拿掉最大的獲利交易，看比率是否仍高於 1。原因在公式：總獲利是加總，一筆大獲利就可能占三分之一。樣本小時，那一筆決定比率；樣本大時，它只是數百筆中的一筆。
假設性範例
策略 A 有 30 筆交易，獲利因子 2.4。拿掉它最大的三筆獲利，比率降到 1.1，僅略高於損益兩平。策略 B 有 300 筆交易，獲利因子 1.7。拿掉它最大的三筆獲利，比率為 1.5。策略 B 的表面數字較低，卻可信得多。
一個真實的搜尋結果，示範如何讀介於兩者之間的樣本。以下執行來自 AlphaPrime（Valynox），標的為 NQ 日 K 棒，期間 2019-01-02 到 2025-06-30，多空皆做，一口，每筆交易收 $20 手續費與 $10 滑價。搜尋嘗試了 1,024 個候選策略，這是唯一留下的一個，依報酬對回撤的比較挑出。它使用的規則是用常見指標組成的替身，並非獲利因子規則，因為獲利因子是一種衡量，不是可以拿來交易的東西。
來源：AlphaPrime 產品引擎（CPU），2026-10-31 執行。NQ 日線，2019-01-02 至 2025-06-30，多空都做，1 口，每筆手續費 $20、滑價 $10。
| 項目 | 結果 |
|---|---|
| 淨利（已平倉） | $202,375 |
| 最大回撤 | $80,555 |
| 交易筆數 | 105 |
| 勝率 | 54.29% |
| 獲利因子 | 1.636 |
| 平均每筆 | $1,927.38 |
| 在場時間 | 76.51% |
1.636 的獲利因子落在常見區間之內，54.29% 的勝率說明比率來自獲利比虧損大，而不是常常獲勝。但 105 筆交易介於提示與證據之間，而且這個候選策略是事後從 1,024 個中挑出來的，數字因此被美化。這裡沒有任何內容顯示規則賺到了那筆錢，也不代表讀者可以預期同樣結果；下一步應做最大獲利檢查，並在搜尋從未見過的資料上跑一次。AlphaPrime 把獲利因子、交易筆數與回撤列在其績效報表的同一頁，並把交易列在下方，所以手動去掉最大獲利只要幾分鐘。
獲利因子在成本之後還站得住嗎？
只在計入手續費與滑價後才計算獲利因子，然後把滑價加倍再跑一次回測，因為成本會同時打到天平的兩側。每一筆從獲利交易扣掉的來回成本都會降低總獲利，每一筆加進虧損交易的成本都會提高總虧損。因此比率下降的速度，比單看淨損益所顯示的更快，交易越頻繁的策略降得越快。
假設性範例
計入成本前，某策略的總獲利為 $60,000、總虧損為 $30,000，獲利因子 2.0。它做了 400 筆交易，每筆來回 $30，成本合計 $12,000。若成本平均分攤在獲利與虧損交易上，總獲利變成 $54,000，總虧損變成 $36,000，獲利因子 1.5。滑價加倍後，比率再朝 1.3 移動。同一期間只有 40 筆交易的策略，每一步只會損失這個金額的十分之一。
三個步驟讓檢查完整：
- 第一次執行前就輸入手續費與滑價。先讀沒有成本的比率、事後再修正，看不出成本拿掉了哪些交易。
- 把滑價加倍再跑一次。比率若掉到約 1.2 以下，代表策略仰賴便宜的成交。
- 和最大回撤、回收因子一起讀。回收因子是淨損益相對最大回撤的倍數，它告訴你獲利因子說不出的事：通往這個結果的路上，坑有多深。獲利因子同為 1.6 的兩個策略，回撤可能差很多，所以回收因子與多好才算好應該放在同一頁。免費的最大回撤計算機可從權益序列算出最大回撤。
打開你最近一份回測報表，寫下三個數字：計入成本後的獲利因子、交易筆數，以及去掉最大三筆獲利後再算一次的獲利因子。若有數百筆交易，第三個數字仍高於 1，就把滑價加倍再跑一次；如果不是，這個策略尚未向你呈現任何結果。
常見問題
獲利因子 2 算好嗎？
在計入手續費與滑價、有數百筆交易時，獲利因子 2 是強的結果。樣本小或沒計入成本時意義不大，因為一筆大獲利或便宜成交的假設就能造出這個數字。要檢查去掉最大的三筆獲利後、以及滑價加倍後，比率是否仍高於 1。
獲利因子在交易中是什麼意思？
獲利因子是總獲利除以總虧損：所有獲利交易的加總，除以所有虧損交易的加總。1.0 為損益兩平，高於 1.0 代表獲利大於虧損，低於 1.0 代表策略虧錢。它是沒有單位的比率，不會隨交易筆數增加而變大，所以一定要連同交易筆數一起讀。
要有多少筆交易，獲利因子才可信？
約 30 筆以下視為提示，數百筆才算證據。比率由加總構成，樣本小時，單一筆大交易就能決定它。任何樣本都要去掉最大的獲利再重算；去掉它們後仍守在 1 以上的獲利因子，遠比更高卻崩潰的那個可信。
策略可以獲利因子高、勝率低嗎？
可以。獲利因子看的是獲利金額相對虧損金額的大小，不是策略多常獲勝。一條勝率 35%、獲利是虧損三倍大的趨勢跟隨規則，獲利因子高於 1.6。反過來也成立：勝率高但有少數極大虧損，也可能低於 1。
參考文獻
- Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.
- Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2017). The Probability of Backtest Overfitting. Journal of Computational Finance, 20(4), 39–69.