正期望值是胜率与盈亏比加权计算的长期平均收益指标，E＞0方具盈利结构；需经历史回测、滚动窗口压力测试、蒙特卡洛扰动测试及实盘小仓验证四重检验，缺一不可。
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一、正期望值的数学定义与核心逻辑
正期望值是交易系统在长期重复运行中单位交易平均收益为正的量化指标，其本质是胜率与盈亏比共同作用下的加权均值结果。该值不依赖单次表现，只反映策略在概率空间中的结构性优势。
1、计算公式为：E = 胜率 × 平均盈利 - (1 - 胜率) × 平均亏损。
2、当E > 0时，系统具备正期望值；当E ≤ 0时，无论短期盈亏如何，长期必然亏损。
3、需剔除手续费、滑点等实际损耗后重新验算，否则理论值可能虚高。
二、历史回测验证法
通过真实行情数据对策略规则进行逐K线模拟执行，检验其在不同周期与波动环境下的稳定性。回测不是拟合参数，而是验证原始规则是否具备跨周期适应性。
1、选取至少覆盖一个完整牛熊周期的合约历史数据（如BTC永续合约2021年高点至2023年低点）。
2、严格按策略定义的入场条件、止损位、止盈位、仓位比例执行，禁止动态优化参数或人工干预信号。
3、导出全部交易记录，统计胜率、平均盈利、平均亏损，并代入公式计算E值。
4、若E > 0且最大连续亏损小于账户可承受阈值，则通过此项验证。
三、滚动窗口压力测试法
将长周期数据切分为多个重叠子区间，在每个窗口内独立运行策略并计算E值，用以识别策略失效的特定市场结构，避免单一回测结果的偶然性。
1、设定窗口长度为60个交易日，步长为5日，生成不少于20个滚动样本。
2、对每个窗口分别计算E值，绘制E值时间序列图。
3、检查是否存在连续3个以上窗口E 的情况，若有，则标记对应行情特征（如低波动横盘、剧烈跳空）。
4、仅当80%以上窗口E > 0且无系统性坍塌区间时，视为通过压力测试。
四、蒙特卡洛随机化扰动测试法
在原始交易序列基础上引入价格滑点、信号延迟、成交失败等现实干扰变量，通过大量随机模拟评估策略在非理想执行条件下的鲁棒性。
1、设置滑点范围为±0.3%合约标的价格，信号延迟为1–3根K线，单笔成交失败率为2%。
2、生成1000组扰动序列，每组运行完整策略逻辑并输出E值。
3、统计1000个E值的分布，要求中位数E > 0且95%分位数E > 0。
4、若低于零的E值占比超过10%，则说明策略对执行质量高度敏感，需重构止损或过滤机制。
五、实盘小仓对照验证法
在真实交易环境中以极小仓位同步运行策略与人工盯盘操作，通过双轨结果对比剥离情绪干扰，确认策略信号是否独立产生正向统计偏差。
1、使用同一合约品种、同一交易所、同一K线周期，但策略端与人工端完全隔离决策过程。
2、初始仓位统一设为账户权益的0.5%，不叠加、不调整。
3、连续运行至少30笔有效交易，期间不修改策略逻辑。
4、对比两组交易的胜率差、盈亏比差及E值差，若策略组E值持续高于人工组且差异显著（p
