Probability Tools for Better Forex Trading

Для того, чтобы быть успешным, Форекс трейдеры должны знать основы математики вероятности. В конце концов, это трудно достичь и поддерживать торговые выгоды без предварительного способность понимать числа и их измерения.

Многие трейдеры используют комбинацию черных показателей коробков для разработки и реализации правил торговли. Еще, разница между «хорошим» трейдером и один большой его или ее понимание метрик и методов расчета производительности и прибыли.

Вероятность и статистика являются ключом к разработке, тестирование и получать прибыль от торговли иностранной валюты. Зная несколько вероятностных инструментов, это проще для трейдеров, чтобы установить торговые цели в математических терминах, создание и использование эффективных торговых стратегий, и оценить результаты.

Вероятность

Это полезно рассмотреть самые основные понятия вероятности и статистику для форекса. Понимание математики вероятности, вы будете знать логику, используемую при помощи механических торговых систем и советников (Е.А.).

Нормальное распределение

Самый основной инструментом вероятности в форексе является понятием нормального распределения. Большинство природных процессов, как говорят, «нормально распределены.»

«Равномерное распределение» означает, что вероятность того, число которых в любом месте на континууме примерно равна. Это своего рода распределение, что бы в результате искусственно распространения объектов как можно более равномерно по всей площади, с равномерным количеством расстояния между ними.

Однако, вместо равномерного распределения, цена курсов валют пары, вероятно, будет найден в определенной области в любой момент времени. Это его «нормальное распределение,»И вероятностные инструменты могут показать приближение, где эта цена, вероятно, будет найдено.

Нормальное распределение предлагает трейдеры форекс предсказательной силы относительно вероятности того, что цена валюты пара достигнет определенного уровня в течение определенного периода времени.

Компьютеры используют генератор случайных чисел для расчета средств (средние) цены форекс для того, чтобы определить их нормальное распределение.

Нормальное распределение вероятности

Если большое количество Примерные цены проверены, нормальное распределение будет формировать форму колоколообразной кривой при построении графика в графическом виде. Чем больше число выборок, тем более гладкой кривой будет.

Правила простых средних полезны для трейдеров, пока правила нормального распределения предлагают более полезную предсказательную силу. Например, трейдер может посчитать, что «среднее» ежедневно движение цены пары форекса, сказать, 50 пипсов.

Еще, нормальное распределение может также сказать трейдеру вероятности того, что определенное суточное движение цен упадет 30 а также 50 пипсов, или между 50 а также 70 пипсов.

В соответствии с правилами нормального распределения и стандартного отклонения, примерно 68% из образцов будет найдено в пределах одного стандартного отклонения от среднего (средний), и о 95% будет найдено в пределах двух стандартных отклонений от среднего. в заключение, Eсть 99.7% вероятность того, что образец будет падать в пределах трех стандартных отклонений от среднего.

Нормальное распределение и стандартное отклонение функции в советниках (Е.А.) и торговые системы помогают трейдеры оценивают вероятность того, что цены могут двигаться определенную сумму в течение определенного периода времени.

Еще, трейдеры должны проявлять осторожность при использовании концепции нормального распределения отдельно в целях управления рисками. Даже если вероятность редкого события (такие как снижение цен 50%) может показаться низким, непредсказуемые факторы, рынок может сделать возможность гораздо выше, чем это кажется при нормальных расчетов распределения.

Надежность анализа зависит от количества и качества данных

При моделировании нормальных кривые распределения, количество и качество входных данных цен является очень важным. Чем больше число выборок, тем более гладкой кривой будет. Также, чтобы избежать ошибок в расчетах в результате недостатка данных, это важно, чтобы каждый расчет основываются, по крайней мере, тридцать образцов.

Так, для тестирования форекс-стратегии торговли путем оценки результатов выборочных торгов, разработчик системы должен проанализировать, по крайней мере 30 торги для того, чтобы достичь статистически достоверных выводов относительно параметров испытываются. также, Результаты исследования 500 сделки являются более надежными, чем те из анализа только 50 сделки.

Дисперсия и математическое ожидание для оценки риска

Для трейдеров, Наиболее важными характеристиками распределения являются ее математическое ожидание и дисперсия. Математическое ожидание для ряда сделок легко вычислить: Просто добавьте все результаты торговли и разделить эту сумму на количество сделок.

Если торговая система является прибыльной, то математическое ожидание положительно. Если математическое ожидание является отрицательным, система теряет в среднем.

Относительно крутизны или плоскостность кривого распределения показана путем измерения распространения или дисперсии значений цен в пределах области математического ожидания. типично, математическое ожидание для любой случайно распределенной величины описываются как M(Икс).

Так, дисперсия может быть определена как D(Икс) = M[(Х-М(Икс)]2.

А также, Квадратный корень дисперсии, называется его стандартное отклонение, показано в математической сокращенном как сигма (р).

Дисперсия и стандартное отклонение являются критически важными для управления рисками в торговых системах форекс. Чем выше величина стандартного отклонения, тем выше будет потенциал просадки, и тем выше риск. также, чем ниже значение стандартного отклонения, тем ниже будет просадки при торговле системы.

Например, Ниже приводится оценка риска выборки для испытания форекс торговой системы:

Номер сделки X (Торговая прибыль или убыток)

1 -17.08
2 -41.00
3 147.80
4 -159.97
5 216.97
6 98.30
7 -87.75
8 -27.83
9 12.34
10 48.14
11 -60.92
12 10.62
13 -125.43
14 -27.82
15 88.02
16 32.94
17 54.82
18 -160.10
19 -83.37
20 118.40
21 145.65
22 48.43
23 77.39
24 57.49
25 67.75
26 -127.10
27 -70.19
28 -127.60
29 31.31
30 -12.55

В приведенном выше примере на основе минимального числа тридцати сделок для адекватной выборки, важно отметить, что математическое ожидание положительно, поэтому торговая стратегия форекс действительно выгодно.

Однако, стандартное отклонение является высоким, поэтому для того, чтобы заработать каждый доллар трейдер рискует гораздо большее количество; эта система несет значительный риск.

Вот остальная часть математики: Для того, чтобы определить математическое ожидание этой группы профессий, Сложите все прибыли и убытки тред, затем разделить на 30. Это среднее значение М(Икс) для всех профессий. В этом случае, он равен в среднем прирост $4.26 в торговле. до сих пор, система выглядит многообещающе.

следующий, для вычисления стандартного отклонения дисперсии, выше среднего $4.26 вычитается из результатов каждой сделки, то это квадрат, и сумма всех этих квадратов складываются вместе. Сумма делится на 29, что общее количество сделок минус 1.

Используя формулу для дисперсии (Икс) = M[(Х-М(Икс)]2 приведенный выше, вот проверка расчета с первой сделки в нашем примере:

Сделка 1: -17.08 - 4.26 знак равно -21.34, а также (-21.34)2 знак равно 455.39

Такой же расчет производится для каждой сделки в серии испытаний. В этом примере, дисперсия по ряду равна 9,353.62 и по определению его квадратный корень равен стандартное отклонение (р), который в данном случае является $96.71.

Таким образом, валютный трейдер видит, что риск для данной конкретной системы достаточно высок: Математическое ожидание действительно положительное, со средней прибылью $4.26 в торговле, пока стандартное отклонение является высоким по сравнению с той прибылью.

Можно видеть, что трейдер рискует о $96.71 для каждой возможности заработать $4.26 в прибыли. Этот риск может быть приемлемым, или трейдер может выбрать, чтобы изменить систему в поисках более низкого риска.

Z-балл

Помимо рискованности конкретной торговой системы, трейдеры могут также использовать нормальное распределение и стандартное отклонение для расчета Z-балла, который показывает, как часто прибыльные сделки будут происходить в отношении убыточных сделок.

В процессе разработки выигрышную торговую систему форекс, трейдер может знать, сколько прибыльных сделок видели во время тестирования были «случайным,»И сколько последовательных убыточных сделок должны быть терпимы для достижения выигрышных сделок.

Например, давайте предположим, что средняя ожидаемая прибыль от данной форекс торговой системы в четыре раза меньше, чем ожидаемая сумма потерь от каждого заказа стоп-лосса срабатывает при торговле этой системы.

Некоторые трейдеры могут предполагать, что система будет выиграть в течение долгого времени, до тех пор, пока существует в среднем, по крайней мере, одной прибыльной торговли для каждых четырех проигрышных сделок. Еще, в зависимости от распределения выигрышей и проигрышей, во время реальной торговли этой система может привлечь вниз слишком глубоко, чтобы восстановить во время для следующего победителя.

Нормальное распределение может быть использовано для создания Z-балла, иногда называют стандартную шкалу, которая позволяет трейдерам оценить не только соотношение побед к потерям, но и сколько побед / потери, которые могут произойти последовательно.

Положительный Z-балл представляет собой значение выше среднего, и отрицательный Z-балл представл ет значение ниже среднего. Для того, чтобы получить это значение, торговец вычитает население означает, от индивидуального необработанного значения, затем делит разность населением стандартного отклонения.

Базовый стандарт для вычисления количественного показателя исходного балла обозначается как х является:

Z = (х - μ) / р

Там, где μ является математическим ожиданием и σ является население стандартного отклонения. Важно понимать, что расчет счета Z требует, чтобы трейдер знать параметры населения, не только характеристики образца взяты из этой популяции.

Z представляет собой расстояние между населением среднего и сырым баллом, выраженная в единицах стандартного отклонения. Так, для системы торговли на форексе:

Z = [Н х (Р - 0.5) - П] / [(РХ (Р - Н)] / (N - 1)]½

когда:

N- общее количество сделок в ходе серии;
R представляет собой общее число серий выигрышных и проигрышных сделок;
P равна 2 х Ш х Д
W является общее количество прибыльных сделок в течение ряда
L является общим количеством убыточных сделок в течение ряда

Индивидуальные серии может быть представлена ​​в виде последовательной последовательности плюсов или минусов (например ++++ или же -). R подсчитывает количество таких серий.

Z может предложить оценку ли форекс торговой системы работает на-мишень, или как далеко-цель может быть.

Так же, как важно, торговец может использовать Z-счет, чтобы определить, содержит ли система торговли меньше или больше серию выигравших и проигравших, чем ожидалось от случайной последовательности trades- Другими словами, ли зависят друг от друга результаты последовательных сделок.

Если Z-скор рядом 0, то распределение результатов торгов рядом с нормальным распределением. Счет последовательности сделок может указывать зависимость между результатами этих торгов.

Это потому, что нормальная случайная величина будет отклоняться от среднего значения не более чем на три сигмы (3 х р) с уверенностью 99.7%. Если значение Z является положительным или отрицательным будет информировать трейдера о типе зависимости: Положительное значение Z указывает на то, что прибыльная сделка будет сопровождаться проигравший.

А также, положительный Z указывает на то, что прибыльная сделка будет сопровождаться другой прибыльную, и проигравший будет сопровождаться другой потерей. Эта наблюдаемая зависимость позволяет форекс трейдеру изменять размер позиции для отдельных профессий, с тем чтобы помочь управлять рисками.

Распределение Результаты торгов

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа, или прибыли к изменчивости соотношения, является одним из наиболее ценных инструментов вероятности для трейдеров. Как и в случае описанных выше способов, она опирается на применении концепции нормального распределения и стандартного отклонения. Это дает трейдерам способ проверить эффективность торговой системы путем корректировки на риск.

Первым шагом является вычисление Возвраты Holding Период (HPR). Например, сделка, которая привела к прибыли 10% имеет HPR рассчитывается как 1 + 0.10 знак равно 1.10 в то время как торговля, которая теряет 10% рассчитывается как 1 - 0.10 знак равно 0.90.

также, HPR можно рассчитать путем деления суммы остатка после торговли на сумму до торговли. Отдача Средняя Holding Период (AHPR) Затем вычисляется путем суммирования всех индивидуальных возвращает холдинг-период, с последующим делением на количество сделок.

AHPR сам по себе производит среднее арифметическое, которое не может должным образом оценить производительность системы торговли иностранной валютой в течение долгого времени. Вместо, эффективность инвестиций торговой системы может быть более точно оценить, используя коэффициент Шарпа, который показывает, как AHPR минус безрисковая ставка долгосрочных инвестиционных доходов относится к стандартному отклонению торговой системы.

Коэффициент Шарпа = [AHPR - (1 + RFR)] / SD

Когда AHPR это средний доход период владения, RFR является безрисковая ставка дохода от «безопасных» инвестиций, таких как банковские процентные ставки или долгосрочные ставки T-облигаций, и СД представляет собой стандартное отклонение.

Поскольку более 99% всего случайные величины будут падать на расстоянии в пределах ± 3σ вокруг среднего значения M(Икс) для данной торговой системы, Чем выше коэффициент Шарпа, тем более эффективной торговой системы.

Например, если коэффициент Шарпа для нормально распределенных торговых результатов 3, это указывает на то, что вероятность потери меньше 1% в торговле, в соответствии с правилом 3-сигма.

Понятия нормального распределения, дисперсия, Z-балл и коэффициент Шарпа уже включены в логарифмов ЭА и механических торговых систем, и их полезность является невидимой для большинства трейдеров.

Еще, зная, как работают эти основные инструменты вероятностных, Форекс трейдеры могут иметь более глубокое понимание того, как автоматизированные системы выполняют свои функции, и тем самым повысить вероятность выигрышных сделок.

Вы используете вероятностные инструменты, чтобы увеличить свой шанс на успех?

8 Нравится
13044 Просмотры

Вам также может понравиться

Оставить комментарий

Пожалуйста, введите Ваше имя. Пожалуйста, введите действительный адрес электронной почты. Пожалуйста, введите сообщение.