ARMFदूरी पर नुकसान की शृंखला की संभावना
नुकसान की शृंखला की संभावना गिनना उसके न होने की उम्मीद करने से ज़्यादा उपयोगी है: स्टॉप की शृंखलाएँ किसी भी प्रणाली का कामकाजी ढंग हैं, ख़राबी नहीं, क्योंकि अलग सौदे का नतीजा यादृच्छिक है। गणना दिखाती है कि आपके खंड पर दी गई लंबाई की शृंखला कितनी संभावित है, किस अधिकतम की उम्मीद करें और रन का कौन-सा हिस्सा उस सीमा तक पहुँचता है जिसके बाद आप ट्रेडिंग रोक देते हैं।
शृंखला और बर्बादी के जोखिम की गणना
शृंखला की संभावना मार्कोव शृंखला से ठीक-ठीक गिनी जाती है। सीमा तक पहुँचे रन का हिस्सा और मध्यमान ड्रॉडाउन — निश्चित सीड वाले 3,000 रन के सिमुलेशन से: एक जैसे इनपुट पर जवाब हमेशा एक जैसा होता है।
शृंखला की संभावना कैसे गिनी जाती है
गणना के दो हिस्से अलग तरीक़े इस्तेमाल करते हैं, और यह सचेत फ़ैसला है।
- शृंखला की संभावना — सटीक फ़ॉर्मूला
- मार्कोव शृंखला से गिना जाता है: अवस्था — नुकसान की शृंखला की मौजूदा लंबाई, अवशोषक अवस्था — दी गई लंबाई तक पहुँचना। यह तरीक़ा सटीक जवाब देता है, आकलन नहीं।
- शृंखला का अपेक्षित अधिकतम — सन्निकटन
- ln(N × p) ÷ ln(1 ÷ q) फ़ॉर्मूले से आकलन, जहाँ N सौदों की संख्या है, p — विनरेट, q — हार का हिस्सा। परिमाण का क्रम देता है: अधिकतम के वितरण का सटीक फ़ॉर्मूला ज़्यादा जटिल है और व्यवहार में ज़रूरी नहीं।
- ड्रॉडाउन और बर्बादी का जोखिम — सिमुलेशन
- N सौदों पर 3,000 रन, मौजूदा इक्विटी से जोखिम की पुनर्गणना के साथ। जनरेटर का सीड निश्चित है, इसलिए एक जैसे इनपुट पर जवाब दोहराया जाता है।
चार्ट के स्तंभ आपकी दूरी पर दो से नौ तक की लंबाई वाली शृंखलाओं की संभावनाएँ हैं। स्लाइडर से चुनी गई लंबाई रंग से उभारी गई है।
इन संख्याओं का क्या करें
गणना का मुख्य उपयोग जोखिम का प्रतिशत चुनना है। क्रम ऐसा है: शृंखला का अपेक्षित अधिकतम देखें, उसमें भंडार जोड़ें और जाँचें कि चुने गए जोखिम पर ऐसी शृंखला कितना ड्रॉडाउन देगी।
| विनरेट | 200 सौदों में अपेक्षित अधिकतम | 1 % जोखिम पर ड्रॉडाउन | 2 % जोखिम पर | 5 % जोखिम पर |
|---|---|---|---|---|
| 55 % | लगभग 6 | −5.9 % | −11.4 % | −26.5 % |
| 50 % | लगभग 7 | −6.8 % | −13.2 % | −30.2 % |
| 45 % | लगभग 8 | −7.7 % | −14.9 % | −33.7 % |
| 40 % | लगभग 9 | −8.6 % | −16.6 % | −37.0 % |
| 35 % | लगभग 10 | −9.6 % | −18.3 % | −40.1 % |
5 % जोखिम वाला स्तंभ दिखाता है कि यह मान ज़्यादातर प्रणालियों के लिए उपयुक्त क्यों नहीं: एक अपेक्षित शृंखला — और वह ठीक अपेक्षित है, चरम नहीं — खाते का एक-चौथाई से चालीस प्रतिशत तक ले जाती है।
स्वतंत्रता के बारे में ज़रूरी टिप्पणी गणना मानती है कि सौदों के नतीजे आपस में जुड़े नहीं हैं। असली ट्रेडिंग में यह पूरी तरह ऐसा नहीं है: बाज़ार के शासन एक-दूसरे की जगह लेते हैं, और नुकसान समूहों में आते हैं। व्यावहारिक निष्कर्ष — शृंखला के अपेक्षित अधिकतम को निचला आकलन मानें, ऊपरी नहीं।
नतीजे को मुद्रा जोड़ियों की ट्रेडिंग पर कैसे लागू करें
विजेट की चार संख्याएँ अलग-अलग सवालों के जवाब देती हैं, और उन्हें मिलाना नहीं चाहिए।
- शृंखला की संभावना
- «क्या मैं ऐसी शृंखला से मिलूँगा» सवाल का सटीक जवाब। 80 % से ऊपर का मान मतलब शृंखला व्यावहारिक रूप से अनिवार्य है और उसे योजना में रखना चाहिए।
- अपेक्षित अधिकतम
- दूरी पर सबसे लंबी शृंखला का आकलन। यही वह संख्या है जिसमें जोखिम का प्रतिशत चुनते समय दो-तीन स्टॉप का भंडार जोड़ा जाता है।
- सीमा तक पहुँचने वाले रन का हिस्सा
- वह मौक़ा कि खाता आपकी रुकने की सीमा तक पहुँच जाए। सकारात्मक अपेक्षा पर भी वह शून्य नहीं होता।
- मध्यमान ड्रॉडाउन
- आधे रन उससे गहरे ड्रॉडाउन से गुज़रते हैं। योजना वितरण के ऊपरी हिस्से से बनानी चाहिए, बीच से नहीं।
संबंधित गणनाएँ मिली हुई ड्रॉडाउन गहराई को वापसी की अवधि में ड्रॉडाउन कैलकुलेटर बदलता है, समझदार दाँव की ऊपरी सीमा केली के अनुसार हिस्से की गणना दिखाती है, और चुने गए प्रतिशत के अनुसार आयतन लॉट कैलकुलेटर गिनता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या यह वही है जो risk of ruin calculator?
क़रीब है: इस नाम वाले अंग्रेज़ी कैलकुलेटर दी गई सीमा तक पहुँचने की संभावना गिनते हैं। हमारे यहाँ यह मान सिमुलेशन से लिया जाता है और दी गई लंबाई की शृंखला की संभावना से पूरा किया जाता है — जोखिम का प्रतिशत चुनते समय वह संकेतक के रूप में ज़्यादा समझ में आता है।
लगातार छह नुकसान की संभावना कितनी है?
विनरेट और दूरी पर निर्भर करता है। 45 % विनरेट पर सौ सौदों में — लगभग 73 %, दो सौ में — लगभग 93 %। यानी दो सौ सौदों के खंड पर ऐसी शृंखला लगभग अनिवार्य है।
बर्बादी का जोखिम क्या है?
पहले से खींची गई सीमा तक पहुँचने का मौक़ा — मान लीजिए 50 % का गड्ढा। कैलकुलेटर में सीमा स्लाइडर से तय होती है, और उस तक पहुँचे रन का हिस्सा सिमुलेशन से गिना जाता है।
सकारात्मक अपेक्षा पर भी रन का हिस्सा सीमा तक क्यों पहुँच जाता है?
क्योंकि अपेक्षा कई पथों का औसत है, और अलग पथ स्टॉप की लंबी शृंखला से शुरू हो सकता है। जोखिम का छोटा हिस्सा ठीक इसी से बीमा करता है: उसके साथ ऐसा रास्ता झेला जा सकता है।
जोखिम चुनते समय इस गणना का उपयोग कैसे करें?
शृंखला का अपेक्षित अधिकतम लें, दो-तीन स्टॉप का भंडार जोड़ें और जाँचें कि ऐसी शृंखला कितना ड्रॉडाउन देती है। अगर नतीजा आपकी ड्रॉडाउन सीमा से बाहर जाता है — जोखिम का प्रतिशत घटाना चाहिए।
शृंखला की संभावना लगने से ज़्यादा क्यों होती है?
क्योंकि आँका यह नहीं जाता कि «शृंखला अभी शुरू होती है», बल्कि यह कि «पूरी दूरी पर कम से कम एक बार मिलेगी»। दो सौ सौदों में ऐसे मौक़े लगभग दो सौ हैं, इसलिए कम संभावना वाली घटना भी अपेक्षित बन जाती है।
क्या गणना यह गिनती है कि नुकसान गुच्छों में आते हैं?
नहीं, मॉडल सौदों को स्वतंत्र मानता है। हक़ीक़त में बाज़ार के शासन बदलते हैं, और नुकसान समूहों में आते हैं, इसलिए गणना की गई शृंखला लंबाई को निचला आकलन मानना चाहिए।
इस गणना में रुकने की सीमा क्या तय करती है?
वह ड्रॉडाउन जिस पर आप अपने नियमों से ट्रेडिंग रोक देते हैं। उस तक पहुँचे रन का हिस्सा ही वह संभावना है कि प्रणाली बढ़त दिखाने से पहले ही रुक जाएगी।
सकारात्मक अपेक्षा पर बर्बादी का जोखिम शून्य क्यों नहीं होता?
क्योंकि अपेक्षा कई पथों का औसत है, और अलग पथ नुकसान की लंबी शृंखला से शुरू हो सकता है। जोखिम का छोटा प्रतिशत ठीक इसी से बचाता है।
2 % जोखिम पर नतीजा कैसे बदलेगा, जब 1 % की जगह उसे लिया जाए?
ख़ुद शृंखला की संभावना नहीं बदलेगी — वह केवल विनरेट और दूरी पर निर्भर करती है। लेकिन उससे होने वाला ड्रॉडाउन दोगुना हो जाएगा, और सीमा तक पहुँचे रन का हिस्सा बढ़ेगा।
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