TRADING • EXPECTANCY • EDGE

Trade Expectancy Calculator

Estimate the expected value per trade from your win rate and the average size of wins and losses.

EXPECTANCY PER TRADE—

—

EXPECTANCY (R)—

Net of costs and slippage

Breakeven win rate—

Profit factor—

Projected return—

Expected value after N trades—

Projected ending capital—

95% CI win rate—

95% CI expectancy—

Losing streak probabilities

Chance of seeing a streak of k consecutive losses (or more) within N trades, Bernoulli model.

Monte Carlo simulation

Seeded and reproducible: the same inputs always produce the same distribution. Fixed $ outcomes per trade.

Median ending capital—

5th percentile ending—

95th percentile ending—

Median max drawdown—

Chance of reaching profit target—

Chance of hitting loss threshold—

Sensitivity matrix

Expectancy per trade in R-multiples for a grid of win rates and payoff ratios (win ÷ loss), recomputed live. The highlighted cell is your current setup.

R-multiples are units of the average loss. Costs and slippage change your effective payoff ratio, so read the highlighted column against your net win and loss.

What this result means

Expectancy is one number; sequence, variance, costs and drawdowns decide what actually happens.

MODELFixed-dollar expectancy

Each trade adds the average win or subtracts the average loss, net of costs and slippage. Expectancy is the probability-weighted average outcome.

CIWald confidence interval

Treating the entered win rate as observed over N trades, the 95% Wald interval shows the plausible range for the true win rate and the resulting expectancy range.

SIMULATIONSeeded Monte Carlo

A fixed seed derived from the inputs reshuffles trade sequences reproducibly, so a given shareable URL always returns the same distribution.

How the numbers are computed

Formulas behind the analyzer.

EVEV = p × Win − (1 − p) × Loss

REV(R) = p × (Win ÷ Loss) − (1 − p)

BEBreakeven = Loss ÷ (Win + Loss)

PFPF = (p × Win) ÷ ((1 − p) × Loss)

CIw ± 1.96 × √(w(1 − w) ÷ N)

STREAKP(streak ≥ k) = 1 − a(N)

MCEquity → Equity + Win | − Loss

The model assumes independent trades with a constant win rate and fixed average outcomes. Real strategies can have regime shifts, serial correlation, variable outcomes, gaps and execution effects. Monte Carlo does not predict the future.

Important:Expectancy is an average over many trades; sequence, variance, costs and drawdowns matter. Monte Carlo only reflects the assumptions entered. Informational tool only — not financial advice.

Método, ejemplo y supuestos

Ejemplo: con una tasa de acierto del 45%, una ganancia media de $300, una pérdida media de $150, sin costes y con $10.000 de capital inicial en 100 operaciones, p = 0,45 y EV = 0,45 × $300 − 0,55 × $150 = $135 − $82,50 = +$52,50 por operación. En múltiplos R: 0,45 × (300/150) − 0,55 = +0,35 R. La tasa de acierto de equilibrio es 150/(300+150) = 33,3%, el factor de beneficio es 135/82,50 = 1,64, el retorno proyectado es 52,50/10000 = 0,53% y el valor esperado en 100 operaciones es $5.250 (capital final proyectado $15.250).

Fórmulas: EV = p × Ganancia − (1−p) × Pérdida, donde Ganancia y Pérdida son netas de costes y slippage. EV(R) = p × (Ganancia ÷ Pérdida) − (1−p). Tasa de equilibrio = Pérdida/(Ganancia + Pérdida). Factor de beneficio = (p × Ganancia)/((1−p) × Pérdida). Con N operaciones, valor esperado = EV × N y retorno proyectado = EV / capital. El intervalo de Wald del 95% usa ±1,96 × √(w(1−w)/N) sobre la tasa de acierto y se traslada al rango de expectativa. Las probabilidades de racha perdedora salen de la recurrencia exacta de rachas de Bernoulli. El Monte Carlo reordena secuencias de N operaciones con una semilla derivada de los inputs; la matriz de sensibilidad evalúa EV(R) en una cuadrícula de tasas de acierto × ratios de pago; la comparación aplica los mismos costes y slippage a ambas estrategias.

Método revisado el 24 de agosto de 2026.

Cómo interpretar la expectativa de trading

La expectativa de trading, también llamada valor esperado por operación, combina tu tasa de acierto con el tamaño medio de tus ganancias y pérdidas en un solo número. Este analizador parte de esos promedios, resta costes y slippage, y muestra la expectativa por operación en divisa y en múltiplos R, la tasa de acierto de equilibrio, el factor de beneficio, el retorno proyectado sobre el capital inicial y el valor esperado en N operaciones. También muestra un intervalo de confianza del 95%, probabilidades de racha perdedora, un Monte Carlo con semilla fija sobre el capital final y los drawdowns, una matriz de sensibilidad en vivo y una comparación de dos estrategias.

Una expectativa positiva significa que se espera que el sistema aporte valor por operación a largo plazo tras costes, mientras que una negativa significa que se espera que pierda. Como la expectativa es un promedio, el intervalo de confianza y la distribución Monte Carlo muestran cuánto puede variar el resultado: la secuencia, la varianza y los drawdowns deciden lo que ocurre en la práctica.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la expectativa de trading?

Es el beneficio o pérdida medio por operación implícito en la tasa de acierto y en el tamaño medio de ganancias y pérdidas, netos de costes y slippage; se requiere una expectativa positiva para que un sistema sea rentable a largo plazo.

¿Qué es la tasa de acierto de equilibrio?

Es la tasa de acierto en la que las ganancias y pérdidas medias se cancelan tras costes y slippage; por encima de ella la expectativa se vuelve positiva.

¿Qué es la expectativa en múltiplos R?

Es la expectativa expresada por unidad de pérdida media: p × (ganancia ÷ pérdida) − (1 − p). Permite comparar directamente estrategias con importes en dólares distintos.

¿Qué hacen los costes y el slippage?

Reducen las ganancias efectivas y aumentan las pérdidas efectivas, bajando la expectativa, reduciendo el factor de beneficio y subiendo la tasa de acierto de equilibrio.

¿Qué aporta la simulación Monte Carlo?

Reordena muchas secuencias con los mismos promedios para mostrar el rango de capitales finales y drawdowns. Tiene semilla fija, por lo que la misma URL siempre reproduce la misma distribución.

¿Qué es el intervalo de confianza?

Tratando la tasa de acierto introducida como observada en N operaciones, el intervalo de Wald del 95% muestra un rango plausible para la tasa real y el rango de expectativa resultante.

¿La expectativa garantiza ganancias?

No. Es un promedio sobre muchas operaciones; la secuencia, la varianza, los costes y los drawdowns siguen importando (ver Riesgo de Ruina).

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