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（接昨天）盡管停價指令（止損指令）是不同的，但是我們可以利用頭寸規模確定使得初始風險基本相等。 
其次，真實的R乘數通常不像玻璃球游戲一樣都是整數。在表7-2的例子中，四舍五入到小數點后兩位數。因此，對一個真實的系統很難說30%的虧損將是1R的虧損；相反，這些虧損可能會是1.11R、1.21R、0.98R、1.05R和0.79R等。這是非常可能的，因為盈虧賬戶中你需要考慮交易成本。
最后，表7-2中的樣本很小，只有6筆交易，結果可以有一個不錯的期望值1.15R，但是你必須問自己一個問題：真的可以基于6筆交易就明白交易系統會怎樣嗎？不會的，6筆交易是一個太小的樣本，不會有什么意義。樣本越大，就越有可能知道系統的實際表現將會如何。我認為，哪怕只是要對期望值有所了解，交易次數至少也要達到30次。當然，通過100次交易你也許可以更好地對系統在將來的表現進行預測。
讓我們來看一個期望值直接應用到市場交易中的例子。假如你有一個使用了兩年的交易系統，它一共產生了103次交易：43次交易是贏的，60次是輸的。表7-3描述了交易的分布，他是你每次只進行一個單位交易的結果（最小的頭寸年規模）。
你會注意到表中沒有列出每筆交易的初始風險。如果你一直在進行交易但從未理解過R乘數的概念，這是有可能的。然而，即使你沒有可以了解每筆交易的初始風險的數據，仍然可以通過把平均損失當做1R來對你的期望值和R乘數分布進行估計，這就是我們將利用表7-3的數據所要做的工作。
平均利潤=凈利潤/103=10843/103=105.27(美元）
期望值 =平均利潤/每筆交易/平均損失=105.27美元/721.73美元=0.15R
這是一個期望值的粗略計算，但是在不具有每筆交易的初始風險數據時，這是你必須做的。
現在為了要理解如何利用期望值來確定每一個系統的相對優勢，讓我們來看兩個不同的交易系統。
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