你需要仔细地研究一下这些交易。是什么产生了大笔的收入？你能预期将来会更多吗？这種收入的几率只能是1.1%，还是你能找到更好的方法？
如何产生亏损的呢？是什么导致了3221美元的亏损？这个亏损的真正期望收益是1.1％，还是你预期会比它更多或更少？亏损的原因是由于心理方面的错误吗？如果是这样，以后如何来避免这些错误呢？
当你从如表6-4所示的回报矩阵角度来考虑系统时，就能回答上面一大堆問題了。我们可以应用期望收益公式（6-2）来确定每1 美元风险的期望收益。这里，我们通过加和盈利交易中的正期望收益得到以下总的正期望收益
期望收益公式的正数部分= 0.167*1+0.111*2+0.067*3+0.033*5+0.011*9+0.011*25算完其中的乘法后，就可以得到0.167+0.222+0.199+0.165+0.099+0.275=1.127。因此，盈利交易的总的正期望收益是1.127美元。
现在需要找出亏损交易的负期望收益，如下确定每个亏损组的结果
期望收益公式的负数部分=0.367*1+0.189*2+0.033*3+0.011*6=0.367+0.378+0.099+0.066=0.91 因此, 亏损交易的总的负期望收益是91美分。
同样，想得到每1美元风险的总的期望收益，我们只要把总的负期望收益从总的正期望收益中减掉就行＄1.127- ＄0.91＝＄0.217。因此，这个系统每1 美元风险的期望收益是21.7美分。这给了我们一个更好的对比这个系统与其他系统的基础。一个10000美元的利润可能使一个系统看上去很不错，但是知道了这个系统中每1美元风险只能产生21.7美分的期望收益后，我们就会从一个不同的角度来审视它了。
6．6 利用期望收益来评估不同的系统
让我们来看一下两个不同的投资理论，从而确定期望收益是如何被利用的。
6．6．1 弗雷德的系统
第一个系统来自于一个叫做弗雷德的期货交易商。从5月1日-8月31日，他已经完成了21次交易，如表6－5所示。
