거래 시스템 승리율

승리율 및 리스크 보상 비율을 사용하여 데이 트레이딩 개선.

그것은 단지이기는 것이 아니라 우승자를 세는 것입니다.

거래의 70 %에서 이길 수 있다면 수익성 높은 상인이 될 수 있지만 그럴 수는 없습니다. 거래자는 또한 자신의 승리와 손실의 품질을 평가해야합니다. 승리율과 위험 보상 비율 간의 균형을 유지하는 것이 성공에 결정적입니다.

일 무역 승 손실 비율.

대부분의 날 거래자들은 승리율, 또는 승리 / 손실 비율에 초점을 맞 춥니 다. 그 매력은 거의 모든 거래가 승자가되는 단계에 도달하는 것입니다.

바보짓을해서는 안되며 성공률이 높으면 상인이나 수익성이 좋은 사람이 아닙니다.

귀하의 승리율은 모든 거래에서 얼마나 많은 거래를 얻는가입니다. 예를 들어 하루에 5 번 거래하고 3 번 우승하면 매일 승리율은 3 / 5,6.5 또는 60 %입니다. 매월 20 거래일이 있고 100 거래에서 60 원을 얻은 경우 매달 승리율은 60 %입니다.

승리 손실 비율은 귀하의 승리를 귀하의 손실로 나눈 값입니다. 이 예에서 간단하게 60 개의 거래가 승자이고 40 명이 패자 (100 - 60)라고 가정합니다. 이것은 평평한 & # 34; 거래. 승리 손실 비율은 60 / 40 & 1.5입니다. 즉, 잃는 것보다 50 % 더 많은 시간을 얻고 있음을 의미합니다. 1.0 이상의 위닝 손실 비율 또는 50 % 이상의 위닝 율은 유리하지만, 유일한 이야기는 아닙니다.

일 무역 위험 - 보상 비율.

위험 보상 비율은 잃어 버릴만큼의 금액에 비추어 무역에 대해 예상하는 금액입니다.

단기 거래자들은 단기적 패턴과 거래 신호를 이용하여 시장에 빠르게 출입하기를 원합니다. 이것은 일반적으로 각 거래가 매매 정지 손실을 수반한다는 것을 의미합니다. 정지 손실은 주식, 미래 또는 외환에서 위험을 감수하는 센트, 틱 또는 핍 수를 결정합니다.

XZYZ 주식에 $ 0.10의 위험을 감수하고, $ 10.00에 구입하고 9.90 달러의 손절매를 둡니다.

귀하의 위험은 $ 0.10로 고정되어 있습니다 (미끄러짐이 없다고 가정). 잠재적 위험을 감수하면서 보상해야합니다. 이익 목표는 기대 보수를 확립합니다.

분석 또는 거래 전략에 따라 가격이 $ 10.20에 도달한다고 생각하면 그 시점에서 이익을 얻으므로 $ 0.20의 이익이 발생합니다.

따라서 잠재적 보상은 잠재적 위험의 두 배입니다. 위험 / 보상 비율은 $ 0.10 / $ 0.20 & 0.5; 다시 말해서, 귀하의 위험은 잠재 이익의 절반입니다.

$ 10.10에서 수익을 올리면 잠재 수익과 위험은 모두 $ 0.10이므로 위험 / 보상 비율은 $ 0.10 / $ 0.10 & # 61; 1.0입니다. 이익을 $ 10.05로 받으면 잠재 위험은 $ 0.10이지만 보상은 $ 0.05에 불과합니다. 이 경우 위험 / 보상이 2.0으로 증가하여 더 적은 위험을 내고 있음을 보여줍니다.

일일 거래에서 승리율과 리스크 보상 균형 맞추기.

데이 트레이더는 승리율과 위험 보상의 균형을 맞추어야합니다. 리스크 보상이 매우 높고 높은 리워드 보상 비율은 승률이 매우 낮 으면 아무런 의미가 없을 수도 있습니다.

하루 거래 전략을 생각해 낼 때나 하루 거래 결과를 향상시킬 때 다음 지침을 고려하십시오.

승리율이 높으면 위험 보상이 높아질 수 있습니다. 60 %의 승리율과 1.0의 위험 보상으로 여전히 수익을 올릴 수 있습니다. 60 %의 이자율과 1.0 이하의 위험 보상으로 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다. 50 % 이하의 낮은 승리율은 수익을 내기 위해 승자가 패자보다 커야합니다. 리스크 / 보상이 0.6 이하 (커미션 제외)이면 40 %의 이율로 수익을 올릴 수 있습니다. 이상적으로, 승리율이 50 % 미만이면 0.65 미만의 위험 / 보상을 위해 노력하고 위험 보상은 감소 시키면 승리율이 떨어집니다. 더 많이 잃을수록 승자가 커야합니다.

귀하의 피크 비율에서 일 무역.

하루 종일 거래자는 모든 유형의 조건에서 매일 거래하기 때문에 (대부분의 거래 방법 참조) 대부분의 거래자는 시간의 50 %에서 70 % 사이에서 승리 할 수있는 전략을 찾아야합니다.

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그 이상을 얻는 것은 약간의 추가적인 보수만으로는 점점 더 어려워집니다.

이 승리율은 위험 보상 비율에 약간의 유연성을 허용합니다. 낙오자보다 우승자에게 더 많은 것을 만들기 위해 노력하십시오. 이상적으로, 이기는 것은 위험보다 1.5 배 더 커야합니다 - 0.10 달러를 위험에 내면 최소 0.15 달러를 벌려고합니다. 이 위험 / 보상 비율은 0.67입니다. 위험 / 보수를 1.0 이하로 유지하십시오. 하루 종일 일하고 거래의 40 % 만이기더라도 일일 이익을 낼 수 있습니다.

이상적인 조합은 거래 스타일에 따라 다릅니다. 그러나 성공하려면 매우 높은 승리율이나 위험 / 보상 비율이 매우 낮을 필요는 없습니다. 균형을 맞추고 일관성을 위해 노력하십시오.

간단한 승리율 및 위험 보상 비율을 사용하여 하루 상인으로 할 수있는 금액에 대한 시나리오를 보려면 다음을 참조하십시오.

외환 거래 시스템의 승리 확률은 당신이 생각하는 것처럼 중요하지 않습니다.

많은 새로운 상인은 높은 정확도 비율로 외환 거래 시스템을 찾기 위해 그려져 있습니다. 따라서 많은 발기인들은 이러한 욕구를 따르고 최고의 거래 시스템을위한 가장 중요한 기준이 적중률이라고 믿게 할 것입니다. 그들은 종종 판매하는 시스템이 90 %에 가까운 승률을 얻음으로써 승자가되고 매우 바람직하다고 주장합니다.

그러나 이것은 이것이 최고의 통화 거래 시스템 중 하나가되게합니까?

훌륭한 거래 시스템을 만드는 것에 대한 진정한 해답을 찾는 것은 그 뒤에있는 수학 원리 중 일부를 고려하면 간단합니다.

5 %만이 장기간의 거래 성공을 달성했습니다.

먼저 우리는 장기적으로 5 %의 상인 만 성공할 수있는 이유를 찾아내는 데 필요한 다양한 변수가 있다는 것을 알아야합니다. 시장에 적절한 통화 거래 시스템이 있는데, 이는 시스템의 규칙을 따르지 못함에서 적절한 자금 관리를 사용하지 않는 것에 이르기까지 다양한 이유로 인해 모든 사람이 성공적으로 거래 할 수 없습니다. (올바른 위치 크기). Money Management에 대한 지침을 보려면 여기를 클릭하십시오.

다른 한편으로, 그들과 거래를 시도하는 사람들에 대해 더 빠른 사망을 가져올 시장에서 더 많은 나쁜 통화 거래 시스템이 있습니다.

아래의 설명은 두 가지를 식별하는 데 도움이됩니다.

첫째, 좋은 외환 거래 시스템이 무엇인지 식별하는 데 도움이됩니다. 두 번째는 당신에게 맞는 최고의 외환 거래 시스템이 무엇인지 식별하는 것입니다. 많은 새로운 선진 화폐 거래 시스템이 매일 시장에 나오므로 구입하지 않고 가장 좋은 것을 찾아내는 방법을 잘 이해하면 시간과 돈을 절약 할 수 있습니다.

50 가지 위험도가 낮은 방법을 사용한 50 명의 성공적인 거래자.

성공적인 거래 시스템의 첫 번째 원칙은 밴 K. 타프 (Van K. Tharp)가 1999 년에 발표 한 "Financial Freedom To Financial Freedom"이라는 제목의 책에서 밝혀졌습니다. 그의 연구에서 50 명의 성공적인 상인을 대상으로 자신이 한 일을 시도해 보았습니다. 밴은 공통점이있는 무엇인가를 찾고있었습니다. 그가 50 세를 인터뷰 한 후에 그는이 거래자들 모두가 50 가지의 거래 방법을 갖고 있다는 것을 알게되었습니다. 그들의 성공의 주요 열쇠 중 하나는 모두가 "위험도가 낮은 거래 아이디어"를 가졌다는 것입니다.

이것은 금융 시장 거래에서 성공할 필요가 없다는 것을 알려주는 완전한 성배 표시를 찾는 것입니다.

성공은 거래 방법의 MATHS에서 발견됩니다. "저 위험 무역 전략"습득 (시스템 거래 및 위치 조정의 올바른 사용에 대한 규칙을 따를 수있는 사람들에게 성공). 참조 거래 심리학 여기를 클릭하십시오.

최고의 외환 거래 시스템을 찾는 수학에 집중할 수 있습니다. 우리는 장래에 시스템이 생산해야하는 무역 당 기대 평균 수익을 계산할 수 있습니다.

다시 한번 우리는 우리에게 던져진 다른 커브 볼을 가지고 있습니다! 무슨 소리 야? 시스템이 이전의 인기 급상승 시장을 중심으로 설계되고 시장이 이제 통합 기간으로 넘어 간다면 어떨까요? (옆으로 갈라 지거나 비 트렌드), 또는 그 반대의 경우 시스템이 비 트렌드 시장을 중심으로 구축되어 시장이 이제 추세를 보이기 시작 했습니까? 시스템 설계자가 두 가지 거래 전략을 시스템에 구축하지 않으면 수학이 예상대로 제대로 수행되지 않을 수 있습니다.

우리의 외환 거래 시스템이이 가능성에 대처할 수 있다고 가정하면 실제로 성공 확률에 대한 공식을 계산할 수 있습니다. 또한 무역 당 이익의 "기대"라고도합니다.

최고의 Forex 거래 시스템 뒤에 수학.

무역 당 평균 수익성 = (승리 확률 x 평균 우승) 적은 (손실 확률 x 평균 손실)

예를 들어, 50 %의 손익 비율과 2 : 1의 손익 비율을 갖는 통화 거래 시스템을 살펴 보겠습니다. (즉, 시간의 절반 만 얻고 잃는 거래의 두 배가됩니다). 평균 승리 크기가 200 pips, 평균 손실이 100 pips라고 가정 해보십시오.

계산은 다음과 같습니다.

APPT = (승리 확률 x 평균 우승) - (손실 확률 x 평균 손실)

= (200 pips의 50 %) - (100 pips의 50 %)

= (100 pips) - (50 pips)

= 무역 당 50 pips "예상"

일정 기간 동안의 최종 이익 기대치는 평균 거래 당 50 pips입니다. 즉, 거래가 60 회라고 가정하면 이익에 대한 기대치는 3000 pips가됩니다.

그것을 보는 또 다른 방법은 평균 200 pips = 6,000 pips의 승자가되는 거래 30 건입니다.

그 거래 중 30 건은 평균 100pips = 3,000pips의 패자입니다.

순이익은 3,000pips = 3,000pips 감소한 6,000pips보다 적습니다.

(총 60 개의 거래 / 3000 개의 순이익 = 거래 당 50 개의 핍)

다른 수를 가진 다른 forex 무역 체계를 고려하게한다.

이번에는 외환 거래 시스템이 4 : 1의 승패 비율로 40 %의 승패 비율을 가지고 있다고 말할 수 있습니다. 평균 우승은 위의 예와 같이 200 pips입니다. 평균 손실은 4 배 적어 50 피스입니다.

APPT = (승리 확률 x 평균 우승) - (손실 확률 x 평균 손실)

= (200 pips의 40 %) - (50 pips의 60 %)

= (80 pips) - (30 pips)

= 무역 당 50 pips "예상"

우리의 시스템은 첫 번째 것만 큼 정확하지는 않지만, 승리 / 손실 크기 비율 때문에 여전히 이익에 대한 기대치는 같습니다.

기대를 달성 할 수있는 기회는 매우 중요합니다.

외환 거래 시스템을 평가할 때 고려해야 할 또 다른 요소는 "기대를 성취 할 수있는 기회"입니다.

지금까지 위에서 분석 한 두 가지 예제 외환 거래 시스템은 기대 이익만큼 평등하게 나왔습니다. 둘 모두 무역 기대치 당 50 pips의 이익을 보여준다. 위의 시스템 중 어느 것이 더 나은지는 거래 빈도가 가장 높은 시스템에 의해 결정됩니다. 장기적으로 무역 당 평균 50 pips를 기대할 수 있음을 기억하십시오. 따라서 첫 번째 시스템이 일주일에 두 번 거래 할 수있는 기회를 주었다면 일주일에 2 x 50 pips = 100 pips 이익을 볼 수 있습니다.

두 번째 forex 거래 시스템이 매일 두 번 거래 할 수있는 기회를 주었다고 가정 해 보겠습니다. 그러면 평균 주당 500 pips의 이익을 볼 수 있습니다. (2 거래 x 5 일 x 50 pips).

이제 우리는 두 번째 시스템이 첫 번째 시스템보다 5 배나 수익이 높다는 것을 알 수 있습니다.

다른 거래 스타일을 가진 다른 요인들.

또한 다른 거래 스타일이나 전략이 수학 공식의 다른 부분에 중점을 둘 수 있음을 명심하십시오. 예를 들어, 외환 거래 시스템은 가까운 이익 목표 때문에 높은 승리율을 가질 수 있습니다. 15 pips의 정지 손실로 15 pips 후 이익을 얻으라고 말하십시오. 이 시스템은 1 : 1 승 / 손실 크기 비율을 갖습니다. 그것은 하루에 거래 할 기회가 많으며 80 %의 승리율을 보일 수 있습니다. 하루에 20 개의 거래가 있으면 좋은 시스템이 될 수 있습니다. 20 거래 당 15 pips의 목표를 가진 거래. 그것은 하루에 180 pips의 순이익을 창출 할 것입니다. 수치를 공식에 넣을 수 있습니다.

APPT = (승리 확률 x 평균 우승) - (손실 확률 x 평균 손실)

= (300 pips의 80 %) - (300 pips의 20 %)

= (240 pips) - (60 pips)

= 하루에 180 pips가 예상됩니다.

또는 그것을 표현하는 또 다른 방법은 다음과 같습니다.

APPT = (승리 확률 x 평균 우승) - (손실 확률 x 평균 손실)

= (15 pips 중 80 %) - (15 pips 중 20 %)

= (12 pips) - (3 pips)

= 예상 무역 당 9 pips.

= 하루 20 회 거래 = 하루에 20 x 9 = 180 pips라고 가정합니다.

승리 / 손해율의 크기 (1 : 1)가 같은 방법을 보시오. 거래 기회가 많을뿐만 아니라 좋은 승리 / 손실 비율 (이 예에서는 80 %)을 유지하는 한 시스템은 여전히 좋을 수 있습니다.

나쁜 통화 거래 시스템의 예.

그래서 당신은 신속하게 당신이 너무 좋다고 생각하는 외환 거래 시스템을 확인하고 싶습니다. 광고에 따르면 90 %의 승리율은 "매주 모든 것이 이루어집니다"라고합니다.

우리가하는 일은 이전 결과를 살펴보고 달러 승리를 손실과 비교하는 것입니다.

우리는 이제 많은 작은 이익과 때때로 큰 손실을 봅니다. 이것은 우리의 경종입니다. 대부분의 이익은 일부 잃어버린 거래를 통제 불능 상태로 만들 수 있습니다. 이것은 통화 거래 시스템이 전반적인 시장이 이러한 야생 손실을 복구하기 위해 협력하는 한 수익성이 있음을 보여줍니다. 하지만 문제가 있습니다. 시장이 협력하지 않고 계속 당신에게 불리한 경우에는 어떨까요? 즉, 복구 할 수없는 잠재적 손실이 엄청납니다. 드물게 발생하는 LARGE 손실과 비교하여 많은 작은 이익을 가진 이러한 유형의 관계를 보게되면 시스템이 전환을 희망하여 잃는 위치를 고수하고 있음을 알 수 있습니다. 개인적으로 나는 체계와 같은 무역하고 싶지 않을 것입니다.

진짜이기는 무역 체계의보기.

나는 그들이 거래 경쟁으로 자동으로 들어가는 달에 가장 실적이 좋은 계정의 거래 계좌 내역을 제공하는 대형 외환 중개인으로부터 실제 거래 계좌를 첨부했습니다. 거래 내역을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2008 년 8 월 한달간의 외환 거래 상인은 434 % 증가했습니다.

계정 요약은 다음과 같습니다.

+646 pips의 15 번의 우승 트레이드 8 회 패싱의 0f -86pips 매월 1 회 트레이드를했습니다.

기대 수식을 적용 할 수 있습니다.

APPT = (승리 확률 x 평균 우승) - (손실 확률 x 평균 손실)

= (43 pips의 65 %) - (11 pips의 35 %)

= (28 pips) - (4 pips)

= 무역 당 24 pips "예상"

즉 매달 23 회 거래하면 매달 약 552 pips를 낼 것으로 예상됩니다.

이 사람 승리 / 손실 크기 비율은 7.5입니다. 즉, 이기는 거래가 손실되는 거래보다 7 배나 큰 경우입니다.

그것은이 사람 외환 거래 시스템의 비밀입니다! 그 / 그녀는 그들의이기는 위치를 달리고 잃는 것을 짧게합니다. 잃는 무역을 짧게 자르기에 관해서는 그 / 그녀는 그것에 극단적으로 좋다. 그의 이기고는 잃는 무역을보십시오;

이기는 거래 (핍);

패배 거래 (핍); -23, -1, -9, -21, -4, -9, -21, -19이다.

그의 / 그녀의 승리 히트 율은 65 %로 자신의 시스템을 처음에는 미숙 한 상인들에게 환상적으로 보일 수는 없습니다. 우리는이 사람이 잃는 거래를 최소한으로 유지하기 위해 승리 확률을 희생시키는 접근 방식을 취하고 있음을 알 수 있습니다.

그 / 그녀의 돈 관리는 제 3의 교역자에게 계좌 잔고의 7.5 %를 잃어버린 것을 보여줍니다. 그 / 그녀는 아주 작은 계정을 거래 했으므로이 손실은 $ 126.75의 손실로 해석됩니다. 그는 자신의 계좌 잔액의 7.5 %를 손실에 대한 절대 최대치로 사용하기로 결정했을 수 있습니까? 또는 그가 $ 150.00 표시 밑에 어떤 잃는 무역을 유지하면 그 / 그녀는 행복 할 것이라고 결정 했습니까? 큰 계정의 경우 7.5 %의 균형 위험이 훨씬 커집니다.

이 거래 우승자는 매일 매일 매일 하나의 거래를한다는 점에서 매우 흥미로운 전략을 가지고 있습니다.

2008 년 자동 무역 챔피언십의 실제 시스템 결과를 검토합니다. 톱 3 외환 로봇 시스템을 어떻게 만들 었는지 알아보십시오.

당신이 외환 거래 시스템을 평가할 때, 제일 먼저 찾는 것은 이익의 크기에 비해 작은 손실입니다. 이것은 외환 거래 시스템이 분석의 1 단계를 통과하는 수학적 신뢰성을 가지고 있다는 신호입니다. 시스템이 예기치 않은 시장 상황으로 인해 큰 손실을 입히지 않도록하려는 것입니다. 손실은 거래 균형을 건강하게 유지하기 위해 외환 시장에서 면밀히 통제되어야합니다. 위험 감소에 대한 올바른 거래의 승리 비율을 기꺼이 희생하는 것 이상이어야합니다.

"일반적인 규칙"으로서 각 손실은 잠재적 인 승리 이익의 절반 정도가되어야합니다. 즉, 2 : 1 승 / Lossratio 크기. 승패 스타일이 3 : 1 이상인 시스템은 매우 좋은 것으로 간주됩니다.

이익을 내고 손실을 줄이는 것에 대한 오래된 격언은 어떤 시장이나 거래하는 데 돈을 벌고 싶은 사람에게 적합합니다. 1912 년 인터뷰에서 백만장 자 주식 시장 상인 인 E. H Harriman은 엄청난 성공의 비결을 물었습니다. 그는 대답했다 : "주식 시장에서 돈을 벌어들이는 비밀을 알고 싶다면 그것은 잃어버린 돈을 버리십시오. 당신에게 주식을 3 분의 2 이상 돌리지 마십시오. 그것은 달리고 움직이면 멈추고 움직여서 위로 움직일 수있는 공간을 갖게됩니다. " Harriman은 어디에서 이것을 배웠습니까? 그는 중개 회사를 운영하여 다른 사람들과 성공적인 거래자를 구분하는 것을 연구했습니다.

거래 시스템을 획득하기위한 수학 공식은 여러 부분에 중점을 둘 수 있다는 점에 유의해야합니다. 그것은 모든 경우 성공을 위해 실제 거래 공식이 무엇인지에 관해 독단적이 될 수 없다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 우리는 1 : 1 승 / 패 크기의 시스템이 승리 / 손실 확률이 80 % 였고 거래 기회가 많았 기 때문에 성과가 뛰어났습니다. 또한 우리는 하루에 한 번만 거래되는 상인의 실물 계정을 7.5의 손실 / 손실 크기와 65 %의 손실 / 손실 비율로 극적으로 잘 수행했습니다.

이러한 모든 변수를 사용하여 우리는 또 다른 고려해야 할 필요가 있습니다 - Drawdown Size.

우리의 시스템이 좋은지 확인하기위한 또 다른 빠른 방법을 논의한 모든 것을 고려해 볼 때, 드랍 다운 크기를 살펴 보는 것입니다. 아래 그림은 시스템이 복구되기 전에 시스템이 잃는 최대 금액을 보여줍니다.

우리는 거래 계정 잔액을 가능한 한 안전하게 유지하기 위해 드랍 다운 크기를 가능한 한 낮게보고 싶습니다.

매끄럽고 꾸준히 상승하는 주식 곡선이 가장 좋습니다. 우리는 크게 날카로운 삭감을보고 싶지 않습니다.

필요에 따라 시스템을 교환 할 수 있습니까?

통화 거래 시스템 통계가 좋으면 지금 비슷한 결과를 얻기 위해 잠재적으로 시스템을 교환 할 수 있는지 고려해야합니다. 시스템에서 몇 시간 동안 컴퓨터 화면에 계속 붙어 있어야합니까? 그런 식으로 거래하고 싶습니까? 또는 하루 종일 거래 데이터를 하루에 20 분만 보내고 싶습니까? 이러한 모든 결정을해야합니다. 거래 로봇 또는 전문 고문으로 알려진 자동화 된 거래 시스템이이를 지원할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오 자동화 된 외환 거래.

마지막 단계는 해당 외환 시스템의 이전 구매자로부터 외환 거래 시스템을 검토하여 일반적인 고객 피드백이 무엇인지 확인하는 것입니다. 이 사람의 외환 거래 시스템을 통해 실제 거래 경험에 대해 다른 사람들은 무엇을 말해야합니까? 그것은 실제 거래 환경에서 견디고 있습니까?

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경고의 말씀 - 부도덕 한 경쟁자는 자신의 경쟁에 대한 나쁜 리뷰를 보내거나 자신의 제품이나 서비스에 대한 긍정적 인 리뷰를 보내 줄 수 있습니다. 또한 검토 사이트는 주장대로 독립적이지 않을 수도 있습니다. 그래서, 당신은 당신의 분별력을 사용해야 할 것임을 기억하십시오.

최고의 외환 거래 시스템은이 논의의 시작 부분에서 논의 된 바와 같이 좋은 수학적 비율을 가지며, 생산되는 거래의 수에 대한 좋은 기회를 제공하고, 원활한 자본을 곡선으로 끌어 올릴 것이며, 또한 거래 시간에 맞출 것입니다 일정 / 생활 방식.

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Forex 거래는 실질적인 손실 위험이 있습니다. 면책 조항을 읽으십시오.

승률 EasyLanguage 코드.

이 기사에서 승리율 가장 중요한 척도 인 Michael Harris는 수익성 높은 거래 시스템 구축에있어 승률의 중요성에 대해 설명합니다. 몇 분 동안 EasyLanguage 함수를 작성하여 개발 단계에서 Win Ratio를 계산할 때 사용할 수 있습니다. 이 기능은 모든 전략에 적용 할 수 있습니다. 승률을 반환하고 인쇄 윈도우 내에 표시 할 수 있습니다. 다음은 기능을 설명하는 짧은 비디오입니다.

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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승리율 : 가장 중요한 성과 지표.

Kelly maximization에 대한 직무를 수행 한 직후에 시스템을 개발하고있는 상인으로부터 여러 가지를 받았지만 이해할 수있을 정도로 내 의견으로는 평가할 때 어떤 성능 기준이나 기준을 사용하는지 혼란 스러웠습니다. 나는 왜 그 상인들이 혼란스럽고, 더 정확하게, 무엇이, 누가 그들을 왜 혼란 시켰는지 이해합니다.

거래 전략의 성과를 측정 할 때 가장 중요한 기준은 성공률, 즉 승리율입니다. 1 년 전, "모든 상인이 승리율, 수익률 및 지불 비율에 대해 알아야 할 것"이라는 게시물에서 저는 2000 년에 출판 된 저서에 처음 등장한 20 년 전에 얻은 공식을 언급했습니다. 인기 잡지에서 몇 권의 논문. 이 공식은 승리율, 보수율 및 수익률 간의 관계를 설명합니다.

여기서 w는 승리율이며, 총 거래 수에 대한 당첨 된 거래 수의 비율로 표현되며, pf는 낙찰 된 거래의 합을 손실 거래의 합으로 나눈 값으로 계산되는 수익 요소이며, r은 평균 평균 손실 거래, 즉 보수율로 거래가 이루어집니다.

이제는 30 %와 같이 승리율이 낮을 수 있지만, 비율 r은 결과 이익 요소가 1보다 큰, 즉 수익성있는 전략이 될만큼 충분히 높을 수 있다는 의견이 빈번합니다. 수익률 공식은 식 (1)에서 얻을 수 있습니다.

식 (2)에서 w = 0.4, r = 1.5이면 pf = 1.0이라는 것을 알 수있다. 따라서, r이 1.5 이상으로 유지된다면 전략은 수익성이있다. 그렇다면 r은 아마도 w보다 더 중요 할 것이며, 전략은 최대 r을 위해 개발되어야한다는 주장이다. 예를 들어, 경향 추종 전략은 대개 w가 낮지 만 r은 높습니다.

나는이 문제들에 대해 밝히려고 노력할 것이다. 추세를 따르는 전략은 높은 가치를 지녀야하지만, 이에 대한 보장은 없습니다. 시장 상황에 따라 어떤 가치가 있을지를 결정하는 것이 전략에 달려 있지 않습니다. 시장이 옆으로 움직이면 추세를 따르는 것이 1보다 작은 수익 요소를 생성합니다. 2011 년에는 대부분의 경향 추종 자금으로이 사례가있었습니다. 비율 r은 상인이 통제 할 수있는 것이 아닙니다. 희망에 의존한다면 비율 r에 따라 성과를 측정 할 수 있습니다. 그러나 기술에 의존한다면 승리율과 최대 달성 가능 비율 r에 따라 성과를 측정 할 수 있습니다.

혼란의 근원.

왜 대부분의 거래자와 시스템 개발자는 직접적인 이윤율이 아닌 시스템을 개발할 때 순익, 샤프 비율, 수익률, 수익률, 최대 하락률 등과 같은 메트릭스를 선호합니까?

필자의 대답은 달성 가능한 최대 지불 비율 r에 대한 높은 승리율을 가진 전략을 찾는 것이 다른 비율의 사용이 종종 곡선 피팅을 용이하게하지만 대개 40 %에서 60 % 범위의 낮은 승리율을 보이는 경우 매우 어렵습니다. 최적의 결과로 높은 보수율 비율 r을 얻을 수있다. 사실상, 이것은 신경망, 유전자 최적화 및 프로그래밍을 기반으로하는 대부분의 전략 개발 도구가 그 성질 때문에 보통 달성하는 것입니다. 이러한 알고리즘 접근법은 많은 분야에 성공적으로 적용되었지만 거래 시스템 개발의 경우에는 잘못 적용되었습니다. 한 가지 이유는 TYPE-I 최적화 시스템을 생성하고 데이터 마이닝 편차가 너무 높다는 것입니다.

더욱 중요한 것은 거래 전략 파멸의 위험이 주로 자사의 승리율에 달려 있다는 사실입니다. 승리율이 낮을수록 파멸의 위험이 가장 큽니다. 연속적인 패자로 인한 파멸의 특별한 경우에, 이것은 다음의 간단한 방정식으로부터 알 수 있습니다 :

여기서 ROR은 파멸의 위험이며, w는 승리율이고 R은 위험률의 역수입니다. 고정 된 위험 비율, 예를 들어 자본의 2 %와 같이 w가 증가하면 파멸의 위험이 감소한다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 연속 패자는 파멸의 특별한 경우이며 일반적으로 확률이 더 높습니다. 이 특별한 경우는 승리율의 중요성을 보여주기 위해 사용되었습니다.

제 생각에 70 %보다 높은 승리율을 보이는 전략을 개발할 수 없다면, 충분히 높은 보수율의 가치에 상관없이 파멸의 위험이 높습니다. 백 테스팅 중에 좋게 나타나거나 실제 거래의 첫 2 년 동안 잘 수행되는 낮은 승리율을 지닌 전략은 행운과 특별히 높은 보수율에 의존 할 수 있습니다. 트레이딩 시스템을 개발할 때 트레이더를 돕기 위해 다양한 유형의 메트릭스를 구현하는 소프트웨어 벤더는 수익률을 희생시키면서 높은 수익률과 수익률을 보이는 것처럼 다양한 커브 피팅 전략을 제공하기 때문에 그렇게합니다. 그러한 전략은 파산 위험이 높습니다. 예를 들어 시장이 오랜 기간 동안 낮은 승리율로 상인에게 보람을 줄 것이라는 점과 같이 시장의 미래 행동에 비현실적인 가정을하기 때문입니다.

업데이트 : Jeff here & # 8230; 나는 자신의 전략에서 사용할 수있는 함수로 승률을 코딩했습니다. 여기에서 다운로드하십시오.

저자 소개 Michael Harris.

Michael Harris는 거래 전문가이자 위치 및 스윙 거래자를위한 고급 패턴 인식 소프트웨어 개발 업체입니다. 마이클은 APS Automatic Pattern Search 소프트웨어를 개발하여 가격 인상 패턴을 기반으로하는 고급 기술 분석 지표 인 p-Indicator를 포함한 프로그램 인 Price Action Lab을 개발했습니다. 또한 기관 투자자 및 헤지 펀드에 대한 거래 시스템 개발 및 시장 분석에 대한 컨설팅 서비스를 제공합니다.

과거 마이클은 여러 금융 회사에서 일해 왔으며 채권 포트폴리오 최적화 프로그램과 상품 및 주식 거래 시스템을 개발했습니다. 1989 년부터 그는 활성 상인으로 활동 해 왔습니다.

Michael은 베스트셀러 작가이기도합니다. 그의 첫 번째 저서 "가격 패턴을 이용한 단기 거래"는 1999 년에 출판되었습니다. 2000 년과 2008 년에 다른 2 권의 "가격 패턴을 가진 주식 거래 기법"과 "수익성과 체계적 거래"가 각각 발간되었습니다.

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