거래 김해시: 거래 시스템 기대 계산기

예상 점수로 거래 시스템 순위를 매기십시오.

"시스템 성능 및 신뢰 구간"이라는 이전 기사에서 통계적 방법을 사용하여 과거 거래 결과를 분석하여 향후 시스템이 실패 할 가능성이 있는지를 알 수있었습니다. 이 기사에서는 모든 거래 시스템에 적용 할 수있는 수학 공식을 소개하고 다른 거래 시스템을 비교하고 순위를 매기는 객관적인 점수로 사용하고자합니다.

거래 시스템과 관련해서는 두 가지가 동일하지 않습니다. 간단한 tick scalping에서 다년간 투자 모델에 이르는 다양한 거래 스타일이 있습니다. 물론 거래 할 수있는 많은 도구와 시장이 있습니다. 서로 다른 거래 스타일을 가진 서로 다른 시장을 거래하는 서로 다른 두 거래 시스템이 어느 시스템이 더 수익성이 좋은지에 대한 정보에 근거한 선택을하는지 어떻게 결정할 것입니까? 두 거래 시스템을 어떻게 비교합니까? 공연? 두 거래 시스템 모두 수익성이 있고 둘 다 좋은 시스템처럼 보이면 각각의 수익성을 비교하는 데 사용할 수있는 단일 메트릭이 있습니까?

기대.

기대는 밴 타프 (Van Tharp)의 저서 '금융 자유에 대한 당신의 길 (Trade Your Your Way to Financial Freedom)'에 설명 된 개념입니다. 기대는 평균적으로 달러 당 위험이 얼마나 많이 발생할 것으로 예상 하는지를 알려줍니다. 예를 들어 트레이딩 시스템의 위험도가 0.5 달러라면 트레이딩 시스템이 $ .50을 반환합니다.

Expectancy를 계산하는 두 가지 방법이 있습니다. 두 가지 방법 모두 간단하지만 좀 더 자세한 설명이 필요하지만보다 보수적 인 대답을 제공합니다. 두 번째 방법은 설명하기에 조금 더 간단하지만 Expectancy의 근사치 만 제공합니다. 그러나이 근사값은 우리가 여기에서 성취하려는 것을 충분히 만족시킵니다.

종종 다음과 같은 공식을 사용하여 기대치가 계산됩니다.

그러나 괄호 안의 계산을주의 깊게 살펴보면이 값이 거래 당 평균 거래 순이익에 불과하다는 것을 알 수 있습니다. 이 값을 대입하면 다음과 같은 공식이 단순화됩니다.

Expectancy 수식에 연결하는 두 값은 백 테스트로 생성 된 대부분의 전략 성과 보고서 (대부분은 아닐지라도)에서 찾을 수 있습니다. 이는 TradeStation의 전략 보고서에서 분명히 사실입니다.

이제 우리는 거래 시스템의 기대 값을 얻었으므로 다른 거래 시스템과 비교할 때이 값을 사용할 준비가 되었습니까? 아직. 우리가 먼저 취해야 할 또 다른 조치가 있습니다. 우리의 기대 값은 각 거래에 대해 위험을 감수 한 역사적 이익을 알려줍니다. 그러나 우리는 뭔가를 놓치고 있습니다. 두 개의 다른 기대 값을 가진 두 개의 거래 시스템이 있다고 상상해보십시오.

거래 시스템 # 1의 기대치는 .25입니다.

Trading System # 2의 기대치는 .50입니다.

우리가 알고있는 바에 따르면 거래 시스템 # 2는 각 거래에서 위험을 감수하는 달러 당 더 많은 이익을 창출합니다. 실제로, 달러 당 2 배의 이익을냅니다. 따라서 각 거래에서 500 달러의 위험을 감수하면 트레이딩 시스템 1은 125 달러, 거래 시스템 2는 250 달러를 각각 발생시킵니다. 그러나 이것은 완전한 그림이 아닙니다. 우리는 각 거래 시스템이 작동하는 빈도를 놓치고 있습니다. 예를 들어 Trading System # 1은 하루에 한 번 거래되고 Trading System # 2는 일주일에 한 번 거래됩니다. 우리는 거래 시스템이 테스트 된 일수 동안 거래하는 횟수를 고려해야합니다. 밴 타프 (Van Tharp)의 저서에서 그는 기대에 기회가 배가되었다고 설명했다. 기회는 주어진 거래 시스템이 얼마나 자주 거래를하는 것일뿐입니다. 기회 시간 Expectancy는 Expectancy Score에 대한 최종 계산 결과로 이어집니다.

기대 점수.

이 값은 다양한 거래 시스템을 비교하는 데 사용할 수있는 객관적인 숫자를 산출하는 연간 기대 값입니다. 본질적으로 Expectancy Score는 거래 시스템의 거래 빈도를 결정합니다. Expectancy Score가 높을수록 시스템 수익성이 높아집니다. 이 최종 점수를 통해 매우 다른 거래 시스템을 비교할 수 있습니다.

전략 거래 일수는 백 테스팅이 수행 된 일수 이상입니다.

결론.

Expectancy Score를 통해 다른 거래 시스템을 비교하는 데 도움이되는 척도가 있습니다. Expectancy Score의 다른 용도로는이 값을 최적화 대상으로 사용하는 것도 포함됩니다. 종종 최적화는 순이익, 수익률, 샤프 비율 또는 기타 메트릭에 대해 수행됩니다. Expectancy를 사용하는 것도 가치있는 일입니다. 그러나 TradeStation을 사용하면 어떻게 할 수 있습니까? 불행히도 TradeStation으로 쉽게 할 수있는 방법은 없습니다. 그러나 저는 수동 프로세스에 도움이되는 EasyLanguage 코드를 작성하고 있습니다. 향후 문제에 대해 자세히 알아보십시오.

저자 Jeff Swanson에 대하여.

Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.

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귀하의 거래에서 기대치를 결정하십시오.

상인들은 그들이 미래에 기대하는 것을 견고하고 현실적으로 이해할 필요가 있으며 특히 이익 측면에서 그들이 기대하는 수익을 기대해야합니다. 나는 상인들에게 그들이 어떤 계좌로 어떤 수익을 기대하고 있는지를 물어 본다. 놀라운 숫자는 계획된 장기 수익보다는 생각이 들지 않거나 나에게 그들의 목표를 제공한다고 말한다. 그들은 수익을 내고 싶지만, 일련의 거래가 전체 포트폴리오 가치에 어떤 영향을 줄 수 있는지 이해하지 못합니다. 계획된 기대와 규칙이없는 이러한 종류의 거래는 성공의 주요 장벽입니다.

그렇다면 무엇을 기대해야할지 모르는 문제는 무엇입니까?

무작위 거래.

많은 거래자는 무작위 매매 경향이 있습니다. 이러한 종류의 거래자들은 기회를 찾기 위해 낚시를하는 것처럼 보입니다. 그들은 포럼이나 뉴스 레터에서 본 다른 사람에게서 1 대 2의 거래를 할 수도 있고, 확고한 위험 통제 절차 없이도 거래를 시작할 수도 있습니다. 그들은 "어떤 일이 일어날 지 기다려보고 싶다"는 경향이 있습니다. 보통, 무슨 일이 벌어 지는지는 우유 부단, 분실, 좌절의 길들입니다.

거래 비용에 대한 오해.

이러한 거래자들이 처리하는 두 번째 문제점은 시스템 또는 전략 비용에 대한 이해 부족입니다. 나는 이것을 보통 "상인 근시"또는 "터널 비전"이라고 부릅니다. 이 상인들은 한 번에 한 가지 거래에만 집중하고 내일이나 다음 달의 거래를 생각하지 않으며, 그 결과에 영향을 줄 수있는 비용을 이해하지 못합니다. 장기간.

이 섹션에서는 이러한 문제를 해결하고 거래 전략에 대한 정확한 기대치를 개발하는 과정을 살펴 봅니다.

기대는 무엇입니까?

기대는 그것이 무엇처럼 들리는 지입니다. 승자, 패자, 손익 등이 장기적으로 서로 어떻게 관련되는지를 이해하는 데 도움이됩니다. 이 프로세스를 통해 거래 시스템 이윤이 무엇인지 이해하고 백 테스팅의 유효성을 확인할 수 있습니다.

이 단원에서는 3 단계로 기대치를 개발합니다. 먼저, 당신은 당신의 승리 비율과 손실 비율을 계산할 것입니다. 둘째, 보상 - 위험 비율을 계산합니다. 마지막으로 두 숫자를 예상 비율로 결합합니다. 그 정보는 미래에 기대할 수있는 것을 이해하는데 도움이 될 것입니다.

기대 수준 향상 단계.

1. 승리율과 손해율을 계산하십시오.

2. 위험 대비 보상 비율을 계산하십시오.

3.이 두 비율을 기대 비율로 합칩니다.

승리율과 손해율.

이것은 계산할 간단한 숫자입니다. 첫째로, 당신의 뒤 테스팅 기간에서, 가지고 갔을 총 거래 수를 합계하십시오. 다음으로, 해당 세트에서 승리 한 거래 수를 합산하십시오. 마지막으로, 승리 한 거래 수를 총 거래 수로 나눕니다. 이것은 당신에게 당신의 승리 비율을 제공합니다. 총 150 개의 거래를 테스트 한 결과, 28 %의 승리율을 보였다고 상상해보십시오. 즉, 시스템은 시간의 28 %와 패자의 72 %를 수익성있는 무역으로 만듭니다. 승리율과 손해율은 다음과 같이 계산됩니다.

(총 42 명의 승자) / (총 150 개의 거래) = 28 %의 승률.

100 % & # 8211; (28 %의 승률) = 72 %의 손실률.

이것은 매우 낮게 보일지도 모르지만, 우리가 계속하는 것은 이것이 시스템이 수익성이 없다는 것을 의미하지 않는다는 것을 알 수 있습니다.

리스크 대비 보상 비율.

이것은 또한 상대적으로 간단한 숫자입니다. 따라서 보상 비율의 위험은 단순히 수익성있는 무역의 평균 크기를 손실 거래의 평균 크기로 나눈 것입니다. 거래 전략에서 승자가 패자보다 5 배 이상 크다고 상상해보십시오. 그러면 위험 비율 5에 보상이 생깁니다.

($ 500 우승자 크기) / ($ 100 낙오자 크기) = 5.

기대 비율.

이 시점에서이 두 숫자를 결합하여 기대 비율을 만들 수 있습니다. 이는 보상 비율 (5)에 성공한 거래 비율 (28 %)을 곱하고 거래 손실 비율 (72 %)을 뺀 다음과 같이 계산되는 간단한 과정입니다.

(리워드 비율 x 리워드 비율) & # 8211; 손실 비율 = 예상 비율.

피상적으로 이것은 평균적으로이 전략의 거래가 패자의 .68 배를 되 돌리는 것을 의미합니다. 이것은 두 가지 이유로 중요합니다 : 첫째, 명백하게 보일지 모르지만, 당신은 즉시 긍정적 인 수익을 얻는다는 것을 알고 있습니다. 둘째, 현재 다른 후보 시스템과 비교할 수있는 번호가 있습니다.

기대치가 0보다 큰 시스템은 과거 데이터를 사용하여 수익성이 있다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 열쇠는 앞으로 수익을 창출 할 수있는 열쇠를 찾는 것입니다.

이 번호를 사용하여이 시스템의 수정 효과를 평가할 수도 있습니다.

기타 요인.

기대는 중요한 요소이지만이를 개발할 때주의해야 할 세 가지 기본 고려 사항이 있습니다.

1. 거래 비용 시스템상의 거래 비용의 영향을보다 잘 이해할 수있는 간단한 방법이 있습니다. 승자의 이익을 거래 비용만큼 줄이고 마찬가지로 패자를 늘리십시오. 이전 섹션에서 언급했듯이, 입력하는 동안 일정량의 미끄러짐을 가정하는 것도 좋습니다. 즉, 모든 것이 거래에서 완벽하게 작동한다고 가정하지 마십시오.

2. Position Sizing 여기에서 포지션 사이징으로 기대 효과가 어떻게 작용하는지 이해해야합니다. 기대 비율이 좋을지도 모르지만, 적절하고 일관된 위치 조정 (레버리지, 마진 및 로트 크기 사용)이 없으면 실제 실적이 여전히 좋지 않을 수 있습니다. 위치 사이징에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.

3. 역사적 결과 대 미래의 결과 초기에 시스템을 구축하고 테스트 할 때 매우 잘못된 데이터에 의존한다는 것을 지적하는 것이 중요합니다. 과거의 데이터는 확실히 유용하며 아이디어를 개발할 때 가장 좋은 대안입니다. 그러나 과거는 미래에 어떤 일이 일어날 것인지를 나타내는 것이 아닙니다. 테스트 기간 동안 과거에 본 결과와 완벽하게 일치하는 결과는 보이지 않을 것입니다. 그것은 단지 일어나지 않습니다.

그러나 기대 분석을 무효화하는 것이 아니라 더욱 중요하게 생각합니다.

기대는 전략과 전략 수정을 비교하고 분석하는 좋은 방법입니다. 전략 자체의 실행 가능성에 대한 확고한 재확인입니다. 예상 비율이 음수라면 전략을 교환해서는 안됩니다.

기대는 중요한 계획 목적으로도 작용합니다. 필자는 조종사가 이륙하기 전에 사용하는 비행 전 점검 표에 대한 기대 비율을 항상 비교합니다. 당신이 기대 비율에 필요한 모든 질문에 대답 할 수 있다면 당신은 좋은 계획을 세웠습니다. 거래 요인 중 하나가 공백이거나 견적 일 경우 시스템에서 실행하기 전에 확정해야합니다.

이 기사는 Learning Markets, LLC에서 작성합니다. 제출 된 자료는 교육 목적으로 만 제공됩니다. 이 콘텐츠는 Learning Markets, LLC의 직원이나 대표자가 만들고 발표했습니다. 제시되거나 논의 된 정보는 학습 시장 또는 그 계열사가 증권 또는 기타 금융 상품을 구매, 판매 또는 보유하거나 특정 투자 전략을 보증하거나 확인하는 제안이나 권유 또는 권유가 아닙니다. 투자 결정에 대한 책임은 전적으로 귀하에게 있습니다. 특정 투자 또는 투자 전략에 관여하기위한 귀하의 선택은 관련 위험, 재무 상황 및 투자 목표에 대한 귀하의 연구 및 평가를 전적으로 기반으로해야합니다. Learning Markets 및 그 계열사는 특정 투자 또는 투자 전략의 적합성, 가치 또는 수익성에 대한 조언, 의견 또는 권장 사항을 제공하거나 제공하지 않으며 제공하거나 제공하지 않습니다.

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투자자는 투자하기 전에 신중하게 ETF (Exchange Traded Fund)의 투자 목표, 비용, 비용 및 고유 위험 프로파일을 고려해야합니다. 레버리지 및 역 ETF는 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있으며 레버리지, 유가 증권, 파생 상품 및 기타 복잡한 투자 전략의 사용을 통해 변동성에 대한 노출을 증가시킬 수 있습니다. 이러한 펀드의 성과는 1 일 넘는 기간 동안 벤치 마크와 크게 다를 수 있으며, 시간 경과에 따른 성과는 실제로 벤치 마크와 반대 방향으로 나타날 수 있습니다. 투자자는 자신의 전략에 따라 매일 이러한 일들을 자주 모니터링해야합니다. 안내서는 ETF에 관한이 정보 및 기타 정보를 포함하고 있으며 발행자로부터 얻어야합니다. 투자 설명서는 투자하기 전에주의 깊게 읽어야합니다.

투자자는 투자하기 전에 투자 목적, 위험, 비용 및 뮤추얼 펀드의 비용을 신중히 고려해야합니다. 뮤추얼 펀드는 원금 손실 가능성을 포함하여 시장 변동에 영향을받습니다. 안내서는 펀드에 관한이 정보와 기타 정보를 포함하고 있으며 발급 기관으로부터 입수 할 수 있습니다. 투자 설명서는 투자하기 전에주의 깊게 읽어야합니다.

옵션에는 위험이 포함되며 모든 투자자에게 적합하지 않습니다. 옵션과 관련된 위험에 대한 자세한 정보는 옵션 클리어링 코퍼레이션 (Option Clearing Corporation)의 표준 옵션 및 보충 물 (PDF)의 특성 및 위험을 다운로드하거나 옵션 클리어링 코퍼레이션 (Option Clearing Corporation) 1-888-OPTIONS에 전화하여 확인할 수 있습니다.

데이 트레이딩 & # 8216; 기대치 & # 8217; 시뮬레이션.

'Monte Carlo & amp; 메르 센 트위스터

트레이딩 시뮬레이터.

여기에 유용한 '유용한 트레이딩 스프레드 시트'가 있습니다.

'Monte Carlo Expectancy Simulator'. 몇 년 전에 저는 거래 포럼에서 간단한 'Excel Monte Carlo Trading Simulator'를 우연히 발견했습니다. 나는 "KISS"심적 상태를 기반으로 한 통계 피드백에서 좀 더 깊이있는 독자적인 버전을 만들기로 결정했습니다. "단순한 멍청하게."

핵심어 & amp; 여기서 주목할 개념은 '예상'이라는 단어입니다. 이 유형의 '스프레드 시트 트레이딩 계산기'는 입력 된 거래 메트릭 중 일부에서 파생 된 '예상'결과를 나타내는 데 약간의 가치가 있습니다. 즉;

사용자 정의 거래 메트릭.

Win Rate 왕복 당 발생하는 커미션 / 미끄러짐 위험 액의 평균 수익률입니다.

첫째, '엑셀 트레이딩 스프레드 시트'에 '수평 주파수 분포 그래프'가 포함되어 있어도 (감사합니다. 다시 말하지만)이 '무료 몬테카를로 트레이딩 스프레드 시트'는 전혀 파괴되지 않았습니다. 다른 곳에서는 본 적이 없습니다. 음, 묘사되지 않았거나 최소한이 방법으로 포맷되었습니다.

참고로, 이 소프트웨어의 한 가지 좋은 점은 원래의 기록 데이터 (EOD, Intraday 등)를 기반으로 한 합성 가격 데이터 생성과 관련한 (데이터 스크램블링) 기능입니다.

반 타프 & amp; 'R'배수.

위험 및 위험과 관련하여 거래에 대해 이야기하는 것은 거의 불가능합니다. 이 분야에서 반신상을 언급하지 않고 위치 결정. 아마 위치 사이징의 주요 전문가 & amp; 자금 관리; 즉 Dr. Van Tharp 박사. 그의 R, R-Multiples & amp; 무역 기대. 나는 필요성을 느끼지 않는다. 나는 바퀴를 재발견하려고 노력하고 있지 않다. 그래서 여기에 밴 타프 (Van Tharp) 박사의 '예상 (Expectancy)'에 대한 설명이 나와 있습니다.

나는 그의 설명을 되풀이하거나 말을 바꾸는 것보다 오히려 여기서 당신을 이끌고 싶습니다.

밴 타프 (Van Tharp)가 말하기는하지만;

'R'(기본적으로 거래 당 위험이 있습니다.) 'R Multiples'(초기 위험과 관련하여 거래 실적을 평가할 수있는 좋은 방법입니다.) 'Expectancy'(거래 시스템의 평균 또는 평균 R - 다중 생성 ")

"많은 단일 단위 거래를 통해 기대할 수있는 순이익 또는 손실을 예상합니다."

밴 타프 박사. (135 쪽 - 재정상의 자유를 향한 당신의 길).

내 'Monte Carlo Trading Simulator'가 모든 거래에서 상수 'R'을 사용하여 결과를 생성한다는 점을 지적하고자합니다.

모든 우승 트레이드는 결코 변하지 않는 매 트레이드 당 일관된 리스크 %에서 파생됩니다. 모든 손실은 초기 위험의 동일한 비율에서 파생됩니다. 모든 거래의 주요 결정 요인은 시스템의 '지불주기 비율'에 기반한다는 것입니다. (거래 당 시스템 평균 거래 이익을 시스템으로 나눠서 거래 당 평균 손실) 단순히 모든 거래를 고려합니다.

앞서 언급 한 '사용자 정의 거래 메트릭스'.

따라서 실제 거래 시나리오와 같은 수익률의 무작위적인 변화는 보이지 않습니다. 따라서 'R'의 평가 척도 또는 KPI로서의 중요도는 실제로 여기서는 적용 할 수 없습니다.

'R'& amp; 배수 또는 'R'은 매우 중요합니다. 그들의 진정한 가치는 정량화, 평가 및 평가에 있습니다. 궁극적으로 각 거래를 서로 비교할 수 있습니다. 그러면 'R-Multiples'이 시스템의 효율성을 알려줍니다. 펜은 궁극적으로 'x'이상의 거래량에 대한 시스템의 '기대'입니다.

추가하기 만하면됩니다. 아마도 거래의 성배는 'R'을 사용하고 있습니다.

가능한 한 자주 1R에 당신의 손실을 지키십시오.

& amp; 당신의 수익성 높은 거래 R. "

왜 트레이딩 시뮬레이터 스프레드 시트를 만들었습니까?

이 거래 스프레드 시트를 만든 이유는 무엇입니까?

몰입 형 상호 작용을 통해 상인을 돕는 것이 실제로있었습니다. 유도 & amp; 낙찰 및 낙찰에 맞지 않는 사고 방식을 기르십시오. 정신력을 잃지 만, 양육하고 & amp; 긍정적 인 기대의 개념 안에서 발견 된 마음의 상태를 촉진합니다. 그래서; 생각하기 & amp; 위험 보상 비율의 관점에서 거래, 객관성과 거래; 긍정적 인 결과를 최종 결과로 추구합니다. 사람은 마음의 눈에 무역 성공의 크고 / 더 큰 그림을 들고있는 동안 거래해야합니다. 일정한 매크로 관점에서 거래 성공을 얻을 수는 없습니다.

그것은 이익 측면에서 사고를 포괄하는 여러 관점에서 거래합니다. 나는 여러분 중 일부는 의심 할 여지없이 여러분 모두가 "당신은 확률 적 용어로 거래해야합니다."라고 말하려고 기대하고 있습니다. 여러분은 여러분이 'x'시간 동안 거래하는 '바구니'안에서 '긍정적 인 기대'를 추구합니다. 순 승자. 장기적으로 PROFITABILITY를 위해 교역합니다. 이는 기대 이상을 기대하는 미리 정해진 목표에 따라 거래하는 것을 의미합니다.

"SUPER TRADING은 불확실성에 관한 것이 아닙니다. 그것은 이익에 관한 것입니다! "

기억하십시오 :

거래는 수익성있는 시스템을 갖는 것에 관한 것입니다. 장기적으로 긍정적 인 기대를 가진 거래 시스템.

일반적으로 높은 승리율은 작은 이익과 관련이 있습니다 (대개 큰 손실).

가장 좋은 거래 시스템은 심지어 우승 율 % 에서조차 거의 잠시 휴식을 취합니다.

거래 시스템에 긍정적 인 기대를하십시오.

수익성을위한 교섭 & amp; 귀하의 목표에 부합.

확률은 실현 된 거래 내에서 역할을한다. 그러나 주지사는 이익입니다!

데이 트레이딩 시뮬레이터 갤러리.

트레이딩 시뮬레이터 다운로드 영역.

(Random. ORG 스프레드 시트 2011 년 7 월 13 일 업데이트 됨. 다시 작업하십시오.

수정 & # 8211; 스프레드 시트가 HTTP 서버 요청을 통해 데이터를 요청하는 방법에 대한 VBA에서 변경된 코딩).

트레이딩 시뮬레이터 기능.

다운로드 할 수있는 3 가지 버전이 있습니다.

난수가 생성되는 방법에있는 유일한 변수입니다.

'Monte Carlo'버전은 Excel 내장 'RAND ()'기능을 사용합니다.

'Mersenne Twister'버전은 RiskAMP를 통해 무료 Excel Add-in을 사용하고 있습니다 (Excel 64 비트 2010 버전에 대한 요청에 응답 해 주신 Duncan Werner에게 감사드립니다). 기본적으로 이것은 여전히 의사 난수 생성기입니다. "이것은 이전 알고리즘에서 발견 된 많은 결함을 수정하기 위해 특별히 설계되었습니다."(즉 Monte Carlo)는 위키피디아가 말한 것 이상이므로 사실이어야합니다! 🙂

마침내; 'Random. ORG'버전. Random. ORG 임의의 숫자를 가져올 수있는 아주 멋진 가져 오기 유틸리티 (Norie의 호의, Excel Coding GURU).

"무작위성은 많은 경우에 컴퓨터 프로그램에서 일반적으로 사용되는 의사 난수 알고리즘보다 나은 대기 소음에서 비롯됩니다."

(Raken. org의 웹 사이트에서 가져옴).

필자가이 트레이딩 'Expectancy'시뮬레이터 중 3 가지를 모두 통합 할 수 있다는 점을 언급 할만한 몇 가지 특징이 있습니다.

주파수 분포 그래프는 다른 곳에서는 보지 못했지만이 방법을 Excel 형식으로 묘사했습니다. (Teyln에게 감사드립니다). 연속 WINS의 '통계 확률'& amp; LOSSES 테이블 - 사용자 정의 사용자 입력. 손익을 회수 (%). Most Consecutive Wins & amp; 손실 (Numerical & £ 's amount). 최대 손실 행진 결과 (£). 최대 손실 거래 (£) & amp; 500 임의의 거래 시뮬레이션 내의 셀 참조 위치 가장 낮은 지분 최저 (£). 총 승리 & amp; Total Losses (Numerical & £). 평균 거래 승 & amp; 손실 (£) & amp; 를 (%)로 나타냅니다. 피크 이득 (£).

전에 언급했듯이; 여기서 획기적인 것은 없습니다. & amp; 이 모든 무료 거래 스프레드 시트 내의 모든 코드를 볼 수 있습니다. 나는이 거래의 일부를 엑셀 스프레드 시트에서 암호로 보호하지 않았다. 일부 사용자에게 & amp; 자신 만의 버전을 만들거나 조정할 수 있습니다. 창조적이 되십시오!

"창조적 인 삶을 살기 위해서, 우리는 틀린 것에 대한 우리의 두려움을 잃어 버려야합니다."

(조셉 칠튼 피어스)

시뮬레이터를 사용하는 이유는 무엇입니까?

Malcolm Gladwell의 저서 인 'Outliers'Gladwell은 10,000 시간의 노력으로 어떤 노력도 성공할 수 있다고 발표합니다.

K. Anders Ericsson은 그의 저서 'The Road To Excellence'에서 10 년이라는 수치를 추정합니다. 왜 이것이 중요한지, & amp; 이것이 Trading Simulation과 어떤 관련이 있습니까?

위의 내용은 '의식적 역량 학습 행렬 모델'에서 숙달 된 것에 대한 것입니다.

수퍼 무역에 이르기 위해서는 '무의식적 능력'과 일치하는 수준의 사고 / 행동을 성취해야합니다. (STD의 '의식적 능력'학습 모델은 4 박스 매트릭스 모델로 잘 알려져 있지만 고려해 볼 것을 요청합니다. 피드백 루프 인 5 번째 요소를 통합하는 것에 동의합니다 Image : "Will Tayor & Competency Matrix".의 : Businessballs.

나는 이것이 파트너라는 능력을 언급한다. & amp; 슈퍼 트레이드의 필수 성분. 궁금한 점에 대해 파트너십을 맺으십시오.

"객관적으로, 슈퍼 트레이딩은 무의식적 인 능력의 상태에서 거래하는 기술로 보입니다. 아이러니 한 슈퍼 트레이딩은 100 % 심리적입니다! "

슈퍼 트레이딩이 100 % 심리적 인 경우 트레이딩 시뮬레이터를 사용할 때 심리가 어떻게 작용합니까?

거래 시뮬레이터의 투하 축소 수치를 심리적으로 처리 할 수 있습니까? 시간이 지남에 따라 손실의 문자열 / 클러스터를 심리적으로 처리 할 수 있습니까? PSYCHOLOGICALLY를 적당한 (예 : 50 %) 승률로 처리 할 수 있습니까? 당신이 시간의 50 %가 틀렸다는 것을 알고 있습니까? 당신은 손실의 연속 후에도 사전에 결정된 리스크 할당 %를 일관성있게 유지하도록 심의를 받았습니까? 시장 상황에 따라 심리적으로 귀하의 시스템을 고수 할 수 있습니까?

Take Take Aways.

승인. 이 게시물 & amp; 내 "Day Trading Expectancy Simulator 스프레드 시트"

파레토는 우리에게 80/20 규칙을주었습니다. 그래서; '파레토 스타일 (Pareto Style)',이 트레이딩 시뮬레이션 스프레드 시트와 관련하여 귀하에게 가장 큰 도움이 될 것입니다.

3 단어; 목표, 위험, 빈도.

항상 미리 정해진 목표와의 거래. 따라서이 '예상'시뮬레이터 내에서 & amp; 거래 목적과 일치해야합니다. 포지션 사이징 이해; 귀하의 목표를 달성하기 위해 무역 당 £의 위험을 귀하에게 할당하십시오. 그것은 중요합니다. 주파수. 올바른 포지션 사이징을 통합하는 동안 원하는 (£) 금액을 보유하는 것은 원하는 (£) 결과를 충족시킬 수있는 충분한 거래가있는 경우에만 달성 될 수 있습니다. 거래의 빈도는 원하는 결과를 얼마나 빨리 얻을 수 있는지에 중요한 역할을합니다. 시간이 지남에 따라 목표를 실현할 수있는 충분한 매수 / 매도 신호를 생성하는 전략 (또는 전략 결합)을 찾습니다.

도박꾼 실수.

#Side Note : 나는 'Gamblers Fallacy'와 같이 많이 자르기 때문에 언급하고 싶다. 일반적인 '믿음'은 거래를 잃어버린 다음에 다음 거래에서 승리 할 확률이 더 높을 것으로 보인다는 것이다. , 평균에 회귀; 그래서 다음 거래에서 귀하의 포지션 규모를 늘려야합니다. (MARTINGALE).

래리 윌리엄스 (Larry Williams)는 다음과 같이 말합니다. "3 또는 4 개의 거래가 연속적으로 행해진 후에, 다음 무역의 확률은 승자 일뿐만 아니라 실질적인 승자가 당신의 이익에 달려 있음을 의미합니다. & # 8221;

여기서 의미는 각 거래에서 승리 할 확률이 이전 거래의 결과에 의해 어떻게 든 영향을 받는다는 것입니다. 동전 던지기 & amp; 대부분의 다른 무작위 사건. 동전은 어떤면이 마지막에 올지에 대한 기억이 없습니다. 각 토스는 이전 토스와 완전히 독립적입니다.

Martingale Strategies의 지지자들은 실제 거래에서 각 거래가 이전 거래와 독립적이지 않다고 주장한다.

예 : 브레이크 아웃 시스템을 교환하는 경우, 여러 번 실패하면 성공할 가능성이 더 높습니다. 문제는 크기 증가로 인해 어떤 재판이 도움이되는지 사전에 알 수 없다는 것입니다. 따라서 위치 크기가 커지면 큰 손실이 발생할 수 있습니다. 특히 귀하의 계정이 (£) 가치가 감소함에 따라 거래 당 위험을 증가시키는 경우에 특히 그렇습니다.

Larry가 'Winning Probability'아이디어로 어디에서 왔는지 개념화 할 수 있지만 장기간의 포지션 사이징 전략으로 일관되게 사용하면 Martingale 전략이 잠재적으로 매우 위험 할 수 있습니다.

나는 여기서 점진적으로 무역에 대한 평균값을 말하는 것이 아니다. 래리가 말하는 것은; 4 번 연속으로 패배하면 5 번 트레이드가 승자가되는 것입니다. "위험하지는 않지만 잠재적으로 매우 위험합니다. 부디; 이 방법론에 위배되지 마십시오.

# 일부 정보는 Larry Sander의 웹 사이트에서 채택되었습니다. tradelabstrategies.

# 최근 행사 2012 : Trader Bruno Iksil & # 8211; 손실 $ 2bn; J. P. 모건,

#Also 참고 : 내 트레이딩 시뮬레이터 스프레드 시트에는 통계적 확률 승 / 손실 계산기가 내장되어있어 500 개의 임의 시뮬레이션 거래 또는 사용자가 정의한 거래 횟수를 통해 연속적으로 얼마나 많은 승자와 패자를 볼 수 있는지, 귀하의 승률을 고려하십시오.

당신이 승리율이 거의없는 시스템을 가지고 있다면 잠재적으로 많은 손실을 기대할 수 있기 때문에 중요합니다. (이것은 내 기대치 계산기에서 묘사 할 수 있습니다). 계정 자본이 줄어듦에 따라 Martingale 전략을 사용했다면 이것은 치명적일 수 있습니다. "Margin Call"이라는 단어가 떠오른다!

트레이딩을위한 'Martingale'전략은 위험합니다. 그들은 단지 일하지 않습니다.

'Anti-Martingale'전략은 위험하지 않습니다 & amp; 일하기 & # 8211; 올바르게 구현 된 경우!

"성공적인 마틴 타임 동안 더 큰 위험을 요구하는 반 마켓 게일 전략, 도박 경기장 및 amp; 투자 경기장에서. "

페이지 285 & # 8211; 재정상의 자유를 위해 당신의 방법을 교환하십시오. & # 8211; 밴 타프 박사, 박사.

무역 은유;

"당신의 마음 속에 예술가를 상상해보십시오. 위대한 사람들 중 하나.

그는 자신의 캔버스를 부드럽게 감싸는 이젤 앞에 서 있습니다. 그의 비전.

그는 완전히 참여했습니다. & # 821; FLOW & # 8217; 상태; 그의 창조적 인 과정을 양성합니다.

그의 솔은 그의 오른손을 명령합니다. 그의 마음의 연장.

그의 팔레트는 자신의 왼쪽에서 기다리고있는 독특한 색상의 개념으로 가득합니다.

그의 캔버스; 그의 비전은 선명도를 전달하기 위해 깊이가 필요합니다. 그의 관점을 구체화하기 위해서.

그는 주관적인 팔레트에서 색을 선택하여 변화를 유발합니다. 작고 가벼운 스트로크는 그의 풍경을 향상시킵니다. "

트레이딩 시뮬레이터는 거래 도구 팔레트에서 단 1 색이지만 언제든지 액세스하여 & amp; 당신의 이상적인 캔버스를 조명하십시오.

이 1 '채색 도구'는 첫눈에 작품의 작은 부분을 재생하는 것처럼 보일 수 있습니다. & # 8217; 그러나 중요한 것은 미래의 결과를 보는 관점에서 '당신의 관점을 바꿀'수 있습니다.

현명하게 사용 된 트레이딩 시뮬레이터는 새로운 긍정적 인 믿음을 불러 일으킬 수있는 다른 그림을 그리는 데 도움이됩니다. & amp; 우리는 믿음을 바꿉니다!

마침내; Richard Bandler (Co-NLP 작성자)의 견적을 남깁니다.

우리가 삶을 인도하는 방식은 우리가 미래를 바라 보는 방식의 직접적인 결과입니다.

다르게 일할 수 있다는 관점을 통해서만 가능합니다. & # 8221;

명확한 사전 결정된 '목표'를 가진 마음가짐으로 거래를 동화 시키십시오. 거래 시스템을 '긍정적 인 기대'와 통합하십시오. '위험'을 통제하십시오 & amp; 'FREQUENCY'가 친구인지 확인하십시오. 그러나 가장 중요하게;

네 자신을 마스터하기 위해 시간을 배우십시오!

"우리가 시장에 대해 알고있는 확실한 한 가지. 그들의 불확실성입니다! "

"여행을 잘하길 기원합니다. 당신 거래에서. "

Day Trading & # 8216; & # 8217;에 대한 5 가지 생각 시뮬레이션 & rdquo;

내가 귀하의 웹 사이트를 방문한 것은 이번이 두 번째입니다. 자세한 내용을 게시 해 주셔서 감사합니다.

내가 기대하고 있었던 것이 아니라 굉장한 무엇이라도 어쨌든! 좋은 분!

자유롭게 꾸며 놓은 일에 걸림돌이되어 영감을 얻었습니다. 공유 해 주셔서 감사합니다.

굉장하고, 굉장하다, 굉장하다, 굉장하다, & # 8211; 고맙습니다.

거래 김해시

Saturday 3 March 2018

거래 시스템 기대 계산기

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