ARMFसौदे की गणितीय अपेक्षा का कैलकुलेटर
सौदे की गणितीय अपेक्षा का कैलकुलेटर इस सवाल का जवाब देता है कि रणनीति के पास बढ़त है या नहीं। सिमुलेशन दूसरे, उतने ही ज़रूरी सवाल का जवाब देता है: एक ही बढ़त पर नतीजे कितने अलग हो सकते हैं। चार्ट पर पाँच पथ एक ही नियमों से बने हैं — और वे अलग-अलग दिखते हैं।
दूरी पर अपेक्षा का सिमुलेटर
दी गई दूरी पर 2,000 रन, सीड निश्चित। चार्ट पर पहले पाँच रन: नियम एक जैसे, पथ अलग। दूरी का नतीजा मुनाफ़े का पूर्वानुमान नहीं: मॉडल विनरेट और अनुपात को सभी सौदों पर अपरिवर्तित मानता है, और वृद्धि — मौजूदा इक्विटी से चक्रवृद्धि प्रतिशत पर। असली ट्रेडिंग में दोनों पैरामीटर बाज़ार के साथ बदलते हैं, इसलिए वास्तविक नतीजा मॉडल से कम और बिखराव ज़्यादा चौड़ा होता है।
अपेक्षा और नतीजों का बिखराव कैसे गिने जाते हैं
| मान | फ़ॉर्मूला या तरीक़ा |
|---|---|
| सौदे की अपेक्षा | विनरेट × (R/R − लागतें) − (1 − विनरेट) × (1 + लागतें) |
| रन | N सौदे, मौजूदा इक्विटी से जोखिम, विनरेट से नतीजा |
| मध्यमान नतीजा | 2,000 रन के वितरण का मध्य |
| बिखराव 10–90 % | नतीजों के दसवें और नब्बेवें प्रतिशतक |
| घाटे में रन | शुरुआत से नीचे ख़त्म करने वाले रन का हिस्सा |
| मध्यमान ड्रॉडाउन | अधिकतम ड्रॉडाउन के वितरण का मध्य |
लागतें दो बार और अलग-अलग तरीक़े से गिनी जाती हैं: वे जीत घटाती हैं और हार बढ़ाती हैं। यह हक़ीक़त से मेल खाता है — स्प्रेड दोनों स्थितियों में दिया जाता है, केवल मुनाफ़े वाले सौदों में नहीं।
सौदों की शृंखला का सिमुलेटर: बिखराव औसत से ज़्यादा ज़रूरी क्यों है
सकारात्मक अपेक्षा का मतलब यह नहीं कि दो सौ सौदों का हर खंड मुनाफ़े वाला होगा। सिमुलेशन वितरण दिखाता है: +0.3 R अपेक्षा वाली प्रणाली में रन का ध्यान देने योग्य हिस्सा केवल इस वजह से घाटे में ख़त्म होता है कि जीत और हार किस क्रम में आईं।
इससे व्यावहारिक रूप से क्या निकलता है
- घाटे वाली तिमाही का मतलब प्रणाली की ख़राबी नहीं
- वह सामान्य बिखराव में आती है। नियम बदलने का फ़ैसला लंबे नमूने पर अपेक्षा से लिया जाता है, खंड के नतीजे से नहीं।
- मुनाफ़े वाली तिमाही प्रणाली की पुष्टि नहीं करती
- सममित रूप से: बिखराव के ऊपरी हिस्से में शून्य अपेक्षा वाली प्रणालियाँ भी होती हैं। पुष्टि केवल दूरी करती है।
- मध्यमान ड्रॉडाउन अपेक्षित है, सबसे ख़राब नहीं
- आधे रन उससे गहरे ड्रॉडाउन से गुज़रते हैं। योजना वितरण के ऊपरी हिस्से से बनानी चाहिए, मध्यमान से नहीं।
गणना का उपयोग कैसे करें अपने विनरेट, अनुपात और लागतें डायरी से डालें, नियोजित मान नहीं। फिर घाटे में रन के हिस्से पर नज़र डालें: यही वह संभावना है कि अगले दो सौ सौदे आपको निराश करेंगे, जबकि प्रणाली पूरी तरह ठीक है।
फ़ॉरेक्स पर बढ़त दिखने के लिए कितने सौदे चाहिए
बिखराव धीरे-धीरे सिमटता है — लगभग सौदों की संख्या के वर्गमूल की तरह। व्यावहारिक रूप से इसका मतलब है कि एक तिमाही की ट्रेडिंग से प्रणाली के बारे में निष्कर्ष लगभग हमेशा जल्दबाज़ी है।
| दूरी | +0.1 R अपेक्षा पर घाटे में रन का हिस्सा | +0.3 R पर | क्या कहा जा सकता है |
|---|---|---|---|
| 50 सौदे | लगभग 29 % | लगभग 7 % | कुछ नहीं: बिखराव अंतर को ढँक देता है |
| 100 सौदे | लगभग 25 % | लगभग 2 % | पहले सावधान निष्कर्ष |
| 200 ट्रेडें | लगभग 19 % | 1 % से कम | बढ़त दिखती है, अगर वह है |
| 500 सौदे | लगभग 9 % | 1 % से कम | वह आकलन जिस पर टेका जा सकता है |
हिस्से उन्हीं मान्यताओं वाले सिमुलेशनों से परिमाण के क्रम के रूप में दिए गए हैं जो विजेट में हैं: स्थिर विनरेट और अनुपात, मौजूदा इक्विटी से जोखिम का हिस्सा। ठीक मान प्रति सौदा दाँव पर निर्भर करते हैं और स्लाइडरों से जाँचे जाते हैं।
संबंधित गणनाएँ रास्ते में ड्रॉडाउन की गहराई नुकसान की शृंखला का कैलकुलेटर दिखाता है, उससे निकलने का समय — ड्रॉडाउन की गणना, और मिली हुई बढ़त पर दाँव की ऊपरी सीमा — केली के अनुसार हिस्सा।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
एक जैसे नियमों पर रन इतने अलग क्यों होते हैं?
क्योंकि अलग सौदे का नतीजा यादृच्छिक है। जीत और हार का क्रम नतीजा भी बदलता है और रास्ते में ड्रॉडाउन की गहराई भी। इसीलिए एक तिमाही का एक नतीजा प्रणाली की गुणवत्ता के बारे में लगभग कुछ नहीं कहता।
बढ़त प्रकट होने के लिए कितने सौदे चाहिए?
अपेक्षा के मान पर निर्भर करता है: वह जितनी कम, दूरी उतनी लंबी चाहिए। +0.3 R अपेक्षा पर बिखराव कुछ सौ सौदों के बाद ध्यान देने योग्य रूप से सिमटता है — यह स्लाइडर से दूरी बढ़ाने पर दिखता है।
क्या सिमुलेशन बाज़ार के बदलाव को गिनता है?
नहीं, और यही उसकी मुख्य सीमा है। मॉडल स्थिर विनरेट और अनुपात मानता है। असली प्रणाली बदलती परिस्थितियों में जीती है, इसलिए सिमुलेशन का नतीजा अनिश्चितता की निचली सीमा है, उसका पूरा आकलन नहीं।
ऊँचे जोखिम पर नतीजा प्रतिशत में नहीं, गुणकता में क्यों दिखाया जाता है?
क्योंकि लंबी दूरी पर चक्रवृद्धि प्रतिशत «+2,700,000 %» जैसे मान देता है, जो मुनाफ़े के वादे की तरह पढ़े जाते हैं। यह अपरिवर्तित पैरामीटरों की मान्यता का उपोत्पाद है, और गुणकता मॉडल के नतीजे का पैमाना ज़्यादा ईमानदारी से दिखाती है।
बिखराव 10–90 % का क्या मतलब है?
वे सीमाएँ जिनके बीच दस में से आठ रन रहे। हर तरफ़ के चरम दस प्रतिशत दुर्लभ नतीजों के रूप में हटा दिए गए हैं।
अच्छी अपेक्षा पर घाटे वाले रन का हिस्सा शून्य क्यों नहीं होता?
सौदों के क्रम की वजह से। बढ़त होने पर भी कुछ पथ नुकसान की शृंखला से शुरू होते हैं और तय संख्या के सौदों में उबर नहीं पाते।
स्थिर नतीजे के लिए कितने रन काफ़ी हैं?
दो हज़ार काफ़ी हैं ताकि दोहराने पर मध्यमान और प्रतिशतक ध्यान देने योग्य रूप से बदलना बंद कर दें। आगे बढ़ाने से वितरण की पूँछें साफ़ होती हैं, लेकिन निष्कर्ष नहीं बदलते।
डायरी से कौन-से इनपुट लें?
वास्तविक विनरेट, बंद सौदों पर औसत अनुपात और जोखिम के हिस्सों में लागतें। टेस्टर के नियोजित मान आशावादी तस्वीर देते हैं।
जनरेटर का सीड निश्चित क्यों है?
दोहराव के लिए: एक जैसे इनपुट एक ही जवाब देने चाहिए। यादृच्छिक बीज पर नतीजा हर बार स्लाइडर छूने पर काँपता, और दो सेटिंगों की तुलना करने को कुछ न रहता।
कैसे समझें कि दूरी काफ़ी नहीं है?
घाटे में रन के हिस्से से: अगर वह आपकी अपेक्षा पर ऊँचा बना रहता है, तो इस खंड पर नतीजा संयोग से तय हो रहा है, और प्रणाली के बारे में निष्कर्ष निकालना जल्दबाज़ी है।
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