PMTS 月度业绩深度解析：2026 年 10 月——盈利、亏损与净值差距
每个月，我们都会发布一篇长篇回顾，直接依据为平台仪表盘提供数据的统计数据库，说明 PMTS 算法实际做了什么。这是 2026 年 11 月刊，涵盖截至 2026 年 10 月 31 日的期间。这是一次名副其实的业绩深度解析：我们展示自 2025 年 7 月起持续跟踪的参考账户、其他受跟踪账户的月度结果，以及一张大多数营销页面都会回避的、令人不安的图表。
如果您只读一段，请读这一段。参考账户（内部编号 26）自成立以来上涨 25.32%，已实现回撤较浅。规模最大的受跟踪账户（内部编号 1）在 10 月按已实现口径出现亏损，并且在平台快照中，其余额与净值之间存在非常大的差距。一套系统可能在一组指标上表现优异，而在另一组指标上显得脆弱，严肃的读者需要同时关注两者。本文其余部分将说明如何解读这些数字、它们说明了什么，以及它们无法说明什么。
1. 执行摘要：核心数据
| 指标 | 数值 | 来源 / 备注 |
|---|---|---|
| 参考账户（ID 26）余额 | 62,659.24 | 初始入金 50,000；无出金 |
| 自成立以来净利润 | +12,659.24 (+25.32%) | 首笔交易 2025 年 7 月 21 日，最近一次同步 2026 年 11 月 1 日 |
| 已平仓交易 | 137（116 笔盈利，21 笔亏损） | 胜率 84.67% |
| 盈亏比（利润因子） | 4.39 | 总盈利 16,651.07 / 总亏损 3,792.19 |
| 最大回撤（已实现） | 1,181.97 (1.995%) | 以已平仓交易为基础 |
| 单笔最大亏损 | -1,147.12 | 约相当于 8 笔平均盈利 |
| 2026 年 10 月，账户 1 | -131,022.31 (-0.74%) | 6 笔交易，4 笔盈利，利润因子 0.31 |
| 2026 年 10 月，账户 24（部分月份） | +16,169.60 (+1.52%) | 14 笔交易，14 笔盈利；该行最后更新于 10 月 13 日 |
| 账户 1 净值与余额，11 月 1 日 | 5.92M vs 17.67M | 最新快照中的浮动盈亏为 -11.76M |
图表说明：一张水平条形图，每个受跟踪账户对应一根条形，显示 2026 年 10 月已实现收益率（百分比）。账户 24 将显示一根向右的短绿色条形（+1.52%），账户 1 则显示一根向左的短红色条形（-0.74%）。该图表的要点在于：各账户之间的月度差异，与第 6 节讨论的净值差距相比很小。
2. 如何解读这些数字（以及我们省略了什么）
本文数字来自统计表，这些表由 PMTS 平台根据 MetaTrader 5 账户数据填充：总体统计表、月度表、日度表和账户快照。在进行任何比较之前，有四个定义很重要，因为它们会改变结论。
已实现与浮动
月度表和日度表基于已平仓的成交构建。仍处于持仓且深度亏损的头寸，在平仓之前不会出现在其中。相比之下，账户快照记录的是某一时点的余额和净值，而净值包含浮动盈亏。因此，仅报告已平仓交易的业绩记录，可能在未平仓风险敞口不断累积痛苦的同时显得平稳。我们两者都展示。
掉期与月度利润字段分开
在月度表中，利润字段不含掉期，即隔夜融资费用。我们在账户 1 上验证了这一点：10 月余额从 17,808,755.28 变为 17,664,067.11，变动为 -144,688.17，等于所报告的利润 -131,022.31 加上掉期 -13,665.86。凡掉期有影响之处，我们会注明净额。
余额变动包含入金和出金
余额与余额之间的比较会受到资金往来的干扰。例如，账户 24 显示 9 月利润为 +29,287.95，掉期收入为 +1,646.61，但其余额却从 1,065,992.87 降至 1,061,342.78。约 35,600 的差额与资金转出账户相符，而非交易亏损所致。因此，我们使用利润字段而非余额变动来描述交易结果。
数据时效性
并非每一行数据都按相同的时间表更新。账户 24 的 10 月数据最后更新于 10 月 13 日，因此最多只覆盖约半个月。我们将其标记为部分月份数据，不对其进行年化，也不将其与完整月份的数据直接比较。
| 来源 | 包含内容 | 局限 |
|---|---|---|
| 总体统计（账户 26） | 自成立以来的累计交易统计 | 部分字段（持仓时间、连续盈亏序列、Sortino）未填充 |
| 月度统计 | 每个账户每月一行，基于已平仓成交 | 不含浮动盈亏；利润字段不含掉期 |
| 日度统计 | 每个账户每个交易日一行 | 仅显示有已平仓交易的日期 |
| 账户快照 | 某一时间点的余额、净值、保证金 | 仅为时点数据；无法反映路径 |
| 30 日成交汇总 | 所有成交行之和 | 混合了不同账户、币种和资金操作；不是业绩衡量指标 |
最后一行值得多说一句。平台 API 还会返回一份原始的 30 日成交汇总：207 条成交记录，净额合计 -1,050,154.55。它把每个受跟踪账户上的所有成交加总在一起，包括余额操作以及以不同币种计价的账户，因此它不是业绩数据，我们不予采用。我们提及它，只是因为否则查看原始 API 输出的人会疑惑为何文中没有这一项。
3. 参考账户：137 笔交易，15 个月
账户 26 于 2025 年 7 月 21 日首笔交易当日注资 50,000，且从未出金。它是我们拥有的最干净的序列，因为只有一次入金，无需调整资金往来，且历史连续。其特征是典型的高胜率、低赔率系统，理解这一特征比为胜率欢呼更有价值。
累计统计
| 统计项 | 数值 |
|---|---|
| 初始入金 | 50,000.00 |
| 当前余额 | 62,659.24 |
| 总盈利 | 16,651.07 |
| 总亏损 | -3,792.19 |
| 掉期（融资） | -199.63 |
| 净利润 | 12,659.24 |
| 总回报率 | 25.32% |
| 总交易笔数 | 137 |
| 盈利 / 亏损交易 | 116 / 21 |
| 胜率 | 84.67% |
| 利润因子 | 4.39 |
| 每笔交易期望收益（净额） | 92.40 |
| 总交易量 | 14.88 手 |
| 每笔交易平均交易量 | 0.109 手 |
| 最大盈利 / 最大亏损 | +896.71 / -1,147.12 |
| 最大回撤（以已平仓交易为基础） | 1,181.97 (1.995%) |
| 交易日数 | 155 |
多头与空头
| 方向 | 交易笔数 | 盈利笔数 | 胜率 |
|---|---|---|---|
| 多头 | 96 | 82 | 85.42% |
| 空头 | 41 | 34 | 82.93% |
| 合计 | 137 | 116 | 84.67% |
该系统偏向多头：70% 的交易为买入。这与黄金市场在 2025 年和 2026 年大部分时间处于结构性上升趋势相一致，也说明结果在一定程度上取决于市场环境。当标的资产走高时，偏多头的系统会呈现出最佳数据。空头一侧的胜率相差不大，这令人鼓舞，但 41 笔交易样本较小。
赔率结构
将总盈利和总亏损分别除以盈利笔数和亏损笔数，得出平均盈利为 143.54，平均亏损为 180.58。因此赔率为 0.79：平均亏损单比平均盈利单大约高出 26%。对于频繁获取小额利润、并给予持仓回旋空间的策略而言，这是正常的。
| 项目 | 数值 | 含义 |
|---|---|---|
| 平均盈利 | 143.54 | 总盈利 / 116 |
| 平均亏损 | 180.58 | 总亏损 / 21 |
| 赔率 | 0.79 | 平均盈利除以平均亏损 |
| 盈亏平衡胜率 | 55.7% | 1 / (1 + 赔率) |
| 实际胜率 | 84.7% | 安全边际约 29 个百分点 |
| 最大亏损相当于平均盈利的倍数 | 8.0 | 1,147.12 / 143.54 |
| 掉期占净利润比例 | 1.6% | 199.63 / 12,659.24 |
盈亏平衡计算是表中最有用的数字。在赔率为 0.79 的情况下，该策略只需 55.7% 的胜率即可在计入成本之前达到盈亏平衡。而它的实际胜率一直是 84.7%。这 29 个百分点的缓冲才是真正的安全边际，对任何着眼未来的读者而言，问题在于一旦市场环境发生变化，这一缓冲会以多快的速度消退。如果胜率降至 70%，同样的赔率结构仍然可以盈利。如果降至 55%，则无法盈利。
另一面是尾部风险。最大亏损 1,147.12 约相当于八笔平均盈利。一笔糟糕的交易就会抹去一周甚至更长时间的常规利润。这正是回撤控制（我们在9 月风险管理指南中的主题）对这类系统而言不可或缺的原因。
关于夏普比率的说明
数据库报告该账户的夏普比率为 7.42。我们不建议引用这一数字。即使是最优秀的基金，一年内夏普比率超过 3 也十分罕见，而 7 这样的数值几乎总是表明，其计算采用的是短期、平滑序列上的逐笔交易收益，而非一致时间网格上的年化收益。我们出于完整性展示该数字，在计算方法经过审计之前，将利润因子、回撤和赔率结构视为更可靠的描述指标。
4. 各受跟踪账户的月度明细
月度表返回最近的六行数据，合计涵盖四个账户和三个月。我们列出每一行，包括亏损的行。
| 月份 | 账户 | 期初余额 | 利润（不含掉期） | 收益率 | 交易笔数 | 胜率 | 利润因子 | 掉期 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026 年 8 月 | 3 | 61,046.27 | -2,262.45 | -3.71% | 4 | 25.00% | 0.26 | 不适用 |
| 2026 年 9 月 | 3 | 58,388.09 | -2,463.18 | -4.22% | 3 | 0.00% | 0.00 | -3.15 |
| 2026 年 9 月 | 1 | 17,710,522.67 | +104,797.84 | +0.59% | 6 | 100.00% | 不适用（无亏损） | -6,565.23 |
| 2026 年 9 月 | 24 | 1,065,992.87 | +29,287.95 | +2.75% | 41 | 95.12% | 59.52 | +1,646.61 |
| 2026 年 10 月 | 1 | 17,808,755.28 | -131,022.31 | -0.74% | 6 | 66.67% | 0.31 | -13,665.86 |
| 2026 年 10 月（部分月份） | 24 | 1,061,342.78 | +16,169.60 | +1.52% | 14 | 100.00% | 不适用（无亏损） | +1,014.41 |
图表说明：一张分组柱状图，横轴为月份（8 月、9 月、10 月），纵轴为月度收益率百分比，每个账户一种颜色。账户 3 显示为两根红色柱，分别约为 -3.7% 和 -4.2%；账户 24 显示为两根绿色柱，分别为 +2.75% 和 +1.52%；账户 1 在 9 月为一根小的绿色柱，在 10 月为一根小的红色柱。其直观信息是离散性：同一算法体系在单一月份内，因账户不同而产生了从 -4.2% 到 +2.7% 的结果。
表格说明了什么
有三点观察尤为突出。第一，结果存在离散性。9 月，账户 24 在 41 笔交易中收益 +2.75%，账户 1 在六笔交易中收益 +0.59%，账户 3 在三笔交易中收益 -4.22%。这些账户在规模、经纪商、交易频率上各不相同，而且从交易笔数判断，其配置的激进程度也有所不同。账户之间的离散是信息而非噪音：它表明结果既取决于信号，也取决于配置和账户条件。
第二，账户 3 在其出现的两个月中均亏损，已实现亏损合计 4,725.63，七笔交易中仅有一笔盈利。它是表中样本最小的，但也是最明确的失败案例，我们将其列入，原因与 9 月时列入相同：只展示绿色行的月度报告是广告，而不是报告。
第三，交易笔数差异很大。账户 24 交易频繁（9 月 41 笔），而账户 1 交易稀少（每月六笔），但规模巨大，9 月合计 60 手，10 月合计 100 手。低频率加大仓位会产生起伏不定的结果，10 月正是如此。
5. 10 月详情：决定本月走势的两笔交易
账户 1 在 10 月共有六笔已平仓交易。四笔盈利，总盈利为 58,039.29；两笔亏损，总亏损为 189,061.60。胜率为 66.67%，利润因子为 0.31，产生已实现亏损 131,022.31，即期初余额的 -0.74%。计入掉期 -13,665.86 后，净变动为 -144,688.17，即 -0.81%。
| 日期 | 交易笔数 | 当日结果 | 当日收益率 | 交易量（手） | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 月 7 日 | 1 | +16,738.61 | +0.09% | 10 | 普通盈利单 |
| 10 月 14 日 | 2 | -189,061.60 | -1.06% | 30 | 两笔亏损单；最大一笔为 -137,870.87 |
| 10 月 15 日 | 1 | +3,905.03 | +0.02% | 10 | 小幅回补 |
| 10 月 23 日 | 1 | +13,292.29 | +0.08% | 25 | 盈利单 |
| 10 月 26 日 | 1 | +24,103.36 | +0.14% | 25 | 盈利单 |
图表说明：账户 1 在 10 月的每日结果柱状图，包含四根小的绿色柱和 10 月 14 日一根高大的红色柱，后者约为最大绿色柱的八倍。叠加其上的累计曲线将在 14 日急剧下降，随后在当月余下时间缓慢上升，但未能收回这笔亏损。
其算术与我们在参考账户上看到的不对称性相同，只是更为极端。10 月 14 日，一天之内的两笔亏损交易，抹去了四笔盈利交易全月所赚利润的约 3.3 倍。单笔最大亏损 137,870.87，占账户余额的 0.77%。单独来看，这是适度的单笔交易风险。问题不在于止损逻辑失效，而在于赔率低于一的策略需要较高的胜率，而每月仅有六笔交易，不足以让胜率平均化。六笔交易中出现两笔亏损，在统计上并不罕见，但也足以让当月转为负值。
对关心方法的读者而言：低频率、大仓位的交易，其月度结果方差很高。9 月（六笔盈利，+0.59%）和 10 月（四笔盈利，-0.74%）是同一分布的两次抽样。仅凭其中任何一个月来评判该系统，无论朝哪个方向都是错误的。
6. 大多数报告回避的图表：余额与净值
以上所有内容都基于已平仓交易。然而，账户快照和日度表还记录了净值，其中包含未平仓头寸的浮动盈亏。对账户 1 而言，余额与净值之间的差距既大又持续。
| 日期 | 余额 | 净值 | 净值减余额 | 相对余额的差距 |
|---|---|---|---|---|
| 10 月 14 日 | 17,624,510.51 | 10,512,890.97 | -7,111,619.54 | -40.4% |
| 10 月 15 日 | 17,626,952.63 | 11,772,665.85 | -5,854,286.78 | -33.2% |
| 10 月 23 日 | 17,640,244.92 | 8,669,591.64 | -8,970,653.28 | -50.9% |
| 10 月 26 日 | 17,664,067.11 | 8,907,056.35 | -8,757,010.76 | -49.6% |
| 11 月 1 日（09:09 快照） | 17,672,877.18 | 5,915,011.70 | -11,757,865.48 | -66.5% |
图表说明：一张双线图，余额为接近 1760 万的近乎水平的线，净值为在 10 月期间于约 1200 万至 600 万之间波动的第二条线，两线之间的区域以阴影表示。阴影区域即为浮动亏损。其在 11 月 1 日的扩大是本节的主要事实。
最新快照显示有 12 个未平仓头寸，已用保证金为 437,572.87，保证金水平约为 1,352%。保证金水平是更令人安心的数字：净值超过保证金要求的十三倍，在当前价格下不存在近期追加保证金的风险。但净值差距本身并不令人安心。相当于余额三分之二的浮动亏损，意味着月度表中的已实现统计低估了该账户实际承担的风险。
我们希望准确说明我们知道什么、不知道什么。该快照只是单一数据点。同一 API 返回的未平仓头寸列表已经过时：其中包含 1 月份被标记为已平仓的行，因此我们无法从该数据源重建是哪些头寸产生了浮动亏损，也无法得知它们持有了多久。日度表中账户 24 的净值字段（例如 10 月 7 日净值为 10,606.63，而余额为 1,074,041.74）显然与其余额不一致，几乎可以肯定反映的是报告层面的人为误差，因此我们将其排除。我们无法判断账户 1 的差距究竟是真实的浮动亏损、数据源问题，还是该账户使用方式的特点。我们能说的是，这一差距存在于平台自身的数据中，而仅凭已平仓交易统计来评估 PMTS 的人，只评估了全貌的一半。
为何这对机构受众很重要
机构配置者关注的是最大不利偏移、水下时间和净值回撤，而不是已平仓交易的胜率。一套在大幅不利行情中持仓的策略，可以在净值曲线深度亏损的同时，呈现出高胜率和较小的已实现回撤。我们自己的参考账户显示已平仓交易回撤为 1.995%，确实很低，但已平仓交易回撤并不等于净值回撤。在平台为每个受跟踪账户公布基于净值的回撤之前，对我们公开统计数据的稳妥解读是：它们描述的是已实现业绩，净值风险需要另行评估。
7. 短期背景：过去七天
API 的七日汇总（10 月 25 日至 11 月 1 日）显示 28 条成交记录，26 笔盈利成交，无亏损成交，净结果为 +124,279.12；若将两条非盈利行计算在内，胜率为 92.86%。该数字汇总了所有账户并包含零利润行，因此我们仅将其视为参考。其方向与日度数据一致：账户 1 在 10 月 23 日平仓盈利 +13,292.29，在 10 月 26 日平仓盈利 +24,103.36，这是我们能在该时间窗口内核实的、大账户上唯一的交易活动。
一个好的星期并不会改变上述净值差距。我们提及它，是因为这种对比很有启发性：已实现业绩可以每周改善，而浮动风险敞口却在不断增长。
8. 数据带来的经验教训
数字带来四点教训，它们适用于任何系统化策略，而不仅仅是 PMTS。
| 教训 | 证据 | 含义 |
|---|---|---|
| 高胜率不等于安全 | 胜率 84.7%，但最大亏损相当于 8 笔平均盈利 | 应以尾部亏损和赔率评判系统，而非胜率 |
| 小样本具有误导性 | 账户 1：9 月 +0.59%，10 月 -0.74%，各为 6 笔交易 | 不要对少于 30 笔交易的月份进行外推 |
| 已实现与净值视角出现背离 | 11 月 1 日净值比余额低 66.5% | 始终要求提供基于净值的回撤和水下时间 |
| 账户配置很重要 | 同一个月内各账户从 -4.22% 到 +2.75% | 询问是哪种配置产生了所公布的结果 |
| 成本虽小但真实存在 | 账户 26 的掉期占净利润的 1.6%；账户 1 在 10 月为 -13,665.86 | 每一次业绩比较都应包含融资成本 |
9. 如何评估任何 AI 交易系统：检查清单
无论您评估的是 PMTS 还是竞争对手，同样的问题都能区分可信的报告与宣传性的报告。我们在本文中以此审视自己，也欢迎读者以此审视我们。
| 问题 | 重要原因 | 好的答案是什么样 |
|---|---|---|
| 数据是从经纪商账户提取的，还是手工录入的？ | 手工录入的数字可以被编辑 | 直接 MT5 同步，并附可验证的账户号码 |
| 是否展示亏损月份和亏损账户？ | 幸存者偏差会掩盖风险 | 列出每个账户和每个月份，如第 4 节所示 |
| 除已平仓交易回撤外，是否同时报告净值回撤？ | 未平仓头寸承载风险 | 两项数据均有，并附水下时间 |
| 赔率是多少？ | 决定盈亏平衡胜率 | 予以披露，并附亏损分布 |
| 有多少笔交易支撑该结论？ | 小样本只是噪音 | 至少 100 笔交易，最好是数百笔 |
| 是否包含成本？ | 掉期、佣金和滑点会降低回报 | 扣除所有成本后的净结果 |
| 是否说明局限性？ | 每个数据集都有缺口 | 像本文第 2 节那样的章节 |
10. 我们在 11 月关注什么
我们不预测黄金价格，也不对未来回报作出承诺。不过，我们可以说明未来数周将在数据中关注什么，因为这些问题决定了本文所述情形是改善还是恶化。
第一是账户 1 的净值差距：它是随着未平仓头寸平仓而收窄、扩大，还是保持不变。第二是大账户的交易笔数，因为每月六笔交易太少，无法区分技巧与运气，更大的样本将使月度结果更具信息量。第三是账户 3，它已连续两个月在少量交易上出现亏损，值得进行配置审查。第四是数据质量：日度表和月度表应按一致的时间表更新，未平仓头寸数据源应反映当前头寸，净值字段应在各账户之间保持一致。这些属于基础设施问题，但它们决定了外部读者是否能够信任仪表盘。
11. 常见问题
自 2025 年 7 月以来 25.32% 的回报算好成绩吗？
对于 15 个月的历史和 2% 的已平仓交易回撤而言，这是一个合理的结果，但它来自单个 50,000 账户和 137 笔交易。它是证据，而非证明。更重要的数字是 55.7% 的盈亏平衡胜率与 84.7% 的实际胜率，这显示了该策略拥有多大的容错空间。
为什么要发布亏损的月份？
因为只展示盈利月份的报告，无法让读者了解任何风险。我们的 9 月指南已经涵盖了亏损的账户，而一致性比一个好看的月份更重要。
PMTS 管理客户资金吗？
PMTS 是一个算法交易平台，连接经纪商处的 MetaTrader 5 账户。本文中的受跟踪账户是连接到该平台的账户。此处任何内容均不构成投资管理要约或投资招揽。
为什么没有更多地讨论夏普比率？
因为数据库中的数值（7.42）过高，作为年化数字不可信。在计算方法经过审计之前，我们更倾向于使用利润因子、回撤和赔率结构。
我可以自己测试该算法吗？
可以。您可以试用 PMTS 算法，实时观察信号和仪表盘，然后将实时统计数据与本文中的数据进行比较。
12. 结论
对 2026 年 10 月的坦率总结是喜忧参半。参考账户继续缓慢复利增长，利润因子高于四，已平仓交易回撤低于 2%。其中一个较大的账户因一个糟糕的交易日亏损 0.74%。一个小账户连续第二个月亏损。而最大的账户显示出已平仓交易统计无法解释的净值差距。
交易平台赢得信任的方式与审计师相同：在展示好看部分的同时，也展示不好看的部分。如果您以评估算法交易系统为业，请用第 9 节的检查清单来检验我们。如果您想查看这些数字背后的实时仪表盘，请开始 PMTS 试用，自行比较统计数据。
风险披露：交易黄金（XAUUSD）等杠杆工具涉及较高的亏损风险，并不适合每一位投资者。过往业绩并不代表未来结果。本文数字取自截至 2026 年 11 月 1 日的 PMTS 统计数据库，除另有说明外未经调整，并可能存在第 2 节所述的报告局限。本文任何内容均不构成投资建议。
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