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如果价格没有逐日走高呢？那你就应该将离场点位维持在同一水平，直到价格创出新高才将其上调。两种情况下你都能锁定更多的获利，并确保余下交易的收益风险比至少维持在1：1。
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最后一个交易日股价收于目标价位时的收益风险比是最低的。如果想碰碰运气，押注股价还将继续走高，你必须承担股价跌至前一交易日低点66.85下方的风险。也就是说，收益对应的风险是1.15个点，并且第二个交易日就将离场；而另一种选择是在股价触及目标价位后立即解除头寸。
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图3-3 将离场点位设在略低于前一交易日低点的水平
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范·撒普的超级交易员训练法 [:1703584343]
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范·撒普的超级交易员训练法 交易的首要任务之一：追踪风险倍数
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追踪交易系统风险倍数及其期望值最简便的方法就是每日计算。制作一张电子表格，每天记录一些简单的信息。表格只需要基本的五列：
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基本信息列（交易的时间和对象）
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入场风险（建仓价格和初始离场点位之差乘以买入的股数）
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买入股数或合约数
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卖出股票后的总收益或总亏损的规模（可扣除佣金）
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风险倍数（列4除以列2）
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无论是多头还是空头，你可能都想加入其他列，记录入场价格、离场价格、交易风险敞口等信息。但是，这些信息对于得出交易风险倍数及其期望值而言并不关键。
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完成上述步骤能让你了解一些重要信息。第一，你将被迫写下并获悉交易的初始止损位。你无法自欺欺人，要完成表格就必须写下初始止损位。仅此一点就能帮你省钱，因为它会迫使你设定初始止损位，并让你了解自己是否对此给予充分的关注。如果亏损规模超过1R，则说明要么是你没有注意设定初始止损位，要么是交易工具波动性太大，以至于你可能无法在止损位离场。
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第二，此项操作迫使你用尽可能简单的方法定义每笔交易的1R。你会自问：“在最糟糕的情况下此项交易可能带来多大风险？”并将答案写在纸上。这个值就是入场价格减去离场价格，再乘以买入的总股数。虽然此处1R与头寸规模大小有关，但总亏损或总赢利中计入了头寸因素，这样一来，将二者相除后得到的风险倍数实际上就剔除了头寸规模的影响。
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第三，此项操作迫使你计算出每笔交易的风险倍数。每次解除头寸后，你都会将实际盈亏和初始风险加以比较。盈亏规模是大于还是小于初始风险？大多少？小多少？这一信息非常有价值。
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第四，该操作迫使你开始在进行每笔交易时考虑到收益风险比问题。你会慢慢领悟到，绝不能在收益风险比低于3倍时下单交易，并要确保收益风险比在整个交易过程中都不得低于1：1。
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第五，此项操作始终能为计算系统期望值提供一条简便方法。你只需将所有交易的风险倍数相加，再除以交易次数即可。所得到的值就是系统当前的风险倍数期望值。通过此项操作，你能更加清楚地把握自己的交易状态，并对系统的交易结果进行合理预期，包括与初始风险相比每笔交易能带来的收益规模，并了解交易结果变化的原因。
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例如，在收到一位客户的投机交易电子表格后，我立即清楚地明白他的交易套路根本不是他口中描述的那样。表3-2列出了这张交易电子表格，表3-3列出了交易的风险倍数。系统中赢利的交易占比为60%；为获得每股几美分的收益，他承担了每股几美分的风险，交易股数为1000股。换言之，该系统赢利或亏损的风险倍数均为1R左右，赢利概率为60%。事实上，与其他大多数交易员一样，他对交易的风险倍数分布一无所知，而这更能体现列出电子表格的重要性。虽然赢利概率达到60%，但风险倍数分布出了问题。他有一半的收益来自同一笔交易（第7笔交易）。尽管表中只取了40笔交易为例，但估计他的交易套路已经得到了体现。
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另一个耐人寻味的地方是，有四笔交易连续亏损，而且每次亏损的规模都在1.5R或以上。此外还出现过八笔交易中六笔亏损的情况。尽管这套系统的可靠度达到60%，但偶然还是会出现此类令人头疼的不利局面。
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此外，该系统多次带来2R以上的损失。我认为很多诸如此类的巨大的损失其实都是源自心理上的失误。避免此类失误对保证交易成功而言至关重要。
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表3-2 一组投机交易数据
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