ARMFอัตราชนะและค่าคาดหมายทางคณิตศาสตร์ในการเทรด
อัตราชนะคือสัดส่วนของการเทรดที่กำไร ส่วนค่าคาดหมายทางคณิตศาสตร์ในการเทรดแปลงมันเป็นผลเฉลี่ยของการเทรด อัตราชนะเดี่ยว ๆ ไม่ได้บอกถึงความสามารถทำกำไร: ระบบที่ชนะ 70 % ก็ขาดทุนได้ ส่วนระบบที่ชนะ 35 % ก็กำไรอย่างมั่นคงได้ ความหมายเกิดขึ้นเมื่ออยู่กับขนาดของการชนะเท่านั้น และสิ่งที่เชื่อมสองค่านี้คือสูตรเดียว — ค่าคาดหมายทางคณิตศาสตร์
คำนวณอัตราชนะอย่างไร
อัตราชนะ = การเทรดที่กำไร ÷ จำนวนการเทรดทั้งหมด × 100 %
คำนวณจากการเทรดที่ปิดแล้วในงวดหนึ่ง ความผิดพลาดที่พบบ่อยสามอย่างในการนับพบได้แทบทุกคนที่ทำสถิติด้วยมือ
- การเทรดที่จบที่จุดคุ้มทุนถูกจัดเป็นการเทรดที่กำไร
- การปิดที่จุดคุ้มทุนไม่ใช่การชนะ ถูกต้องกว่าคือนับการเทรดแบบนั้นเป็นหมวดแยกและระบุสัดส่วนของมันไว้ข้างอัตราชนะ
- นับเฉพาะการเทรดที่ปิดด้วยมือ
- ถ้าโพซิชันส่วนหนึ่งปิดด้วยสต็อป แล้วคุณนับเฉพาะ «อันที่ฉันตัดสินใจออกเอง» ตัวอย่างก็เอนไปทางผลลัพธ์ที่สำเร็จ
- เอาเครื่องมือและช่วงเวลาต่างกันมาปนกัน
- อัตราชนะของ EUR/USD ในไตรมาสที่เป็นเทรนด์กับของคู่ครอสในช่วงไซด์เวย์เป็นคนละค่า ค่าเฉลี่ยรวมซ่อนทั้งสองอย่างไว้
สูตรของค่าคาดหมายทางคณิตศาสตร์
ค่าคาดหมาย (เป็น R) = อัตราชนะ × R เฉลี่ย − (1 − อัตราชนะ)
ค่านี้แสดงว่าการเทรดหนึ่งครั้งให้เท่าไรโดยเฉลี่ย ถ้าวัดผลลัพธ์ในหน่วยของความเสี่ยงตั้งต้น ค่าที่เป็นบวกเป็นเงื่อนไขจำเป็นของความสามารถทำกำไรของระบบ ส่วนค่าติดลบหมายความว่าในระยะยาวบัญชีจะเล็กลงไม่ว่าขนาดโพซิชันจะเป็นเท่าไร
ตัวอย่าง อัตราชนะ 45 % อัตราส่วนเฉลี่ย 1 : 2 ค่าคาดหมาย = 0.45 × 2 − 0.55 = +0.35 R ที่ความเสี่ยง 1 % ของอิควิตี้ต่อการเทรด นั่นคือโดยเฉลี่ย +0.35 % ต่อการเทรด — หนึ่งร้อยการเทรดให้ราว +42 % โดยมีเงื่อนไขว่าพารามิเตอร์คงเดิมและการแจกแจงออกมาใกล้ค่าเฉลี่ย
จุดที่แต่ละเส้นตัดกับศูนย์ก็คืออัตราชนะจุดคุ้มทุนของอัตราส่วนนั้น ๆ: 50 %, 33.3 % และ 25 %
ทำไมอัตราชนะสูงจึงอันตรายได้
กลยุทธ์ที่อัตราชนะ 80–90 % มีอยู่จริง และทั้งหมดถูกจัดเหมือนกัน: เป้าหมายใกล้และสต็อปไกล การเทรดแต่ละครั้งแทบแน่นอนว่ากำไร แต่การขาดทุนที่นาน ๆ ครั้งกลบการชนะไปหลายครั้ง
| ระบบ | วินเรต | R เฉลี่ย | ค่าคาดหมาย | เกิดอะไรขึ้นในทางปฏิบัติ |
|---|---|---|---|---|
| เป้าหมายใกล้ สต็อปไกล | 85 % | 0.15 | −0.02 R | เส้นเรียบและพังทลายบนชุดการขาดทุนสามครั้ง |
| สมดุล | 45 % | 2.0 | +0.35 R | การขาดทุนสะสมที่เห็นได้ชัด ค่าคาดหมายเป็นบวก |
| การเคลื่อนไหวใหญ่ที่นาน ๆ ครั้ง | 28 % | 4.0 | +0.40 R | ชุดการขาดทุนที่ยาวนาน ผลลัพธ์ถูกสร้างด้วยการเทรดเพียงไม่กี่ครั้ง |
กับดักของบรรทัดแรก ระบบแบบนั้นดูดีที่สุดในเดือนแรก ๆ: แปดถึงเก้าการเทรดจากสิบเป็นบวก เส้นอิควิตี้แทบเป็นเส้นตรง ค่าคาดหมายที่ติดลบปรากฏเฉพาะบนชุดการขาดทุน — และมันมาช้าลงเมื่ออัตราชนะยิ่งสูง เพราะอย่างนั้นตัวอย่างหนึ่งร้อยการเทรดจึงไม่พอสำหรับกลยุทธ์แบบนี้
ต้องมีกี่การเทรดบนฟอเร็กซ์จึงจะเชื่ออัตราชนะได้
อัตราชนะคือการประเมินความน่าจะเป็นจากตัวอย่าง และมันมีความคลาดเคลื่อน เมื่ออัตราชนะจริงคือ 45 % ผลบนตัวอย่างจะแกว่งประมาณนี้:
| จำนวนการเทรด | การกระจายทั่วไปของอัตราชนะ | บอกอะไรได้บ้าง |
|---|---|---|
| 20 | ตั้งแต่ 34 % ถึง 56 % | แทบไม่ได้เลย |
| 50 | ตั้งแต่ 38 % ถึง 52 % | เป็นหลักอ้างอิงหยาบ ๆ เท่านั้น |
| 100 | ตั้งแต่ 40 % ถึง 50 % | ข้อสรุปแรกอย่างระมัดระวัง |
| 500 | ตั้งแต่ 43 % ถึง 47 % | การประเมินที่พึ่งพาได้ |
การกระจายแสดงเป็นช่วงหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการประเมินแบบทวินาม: ตัวอย่างราวสองในสามตกอยู่ในนั้นเมื่ออัตราชนะจริงคือ 45 % ที่เหลือเบี่ยงมากกว่านั้น
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: การเปลี่ยนระบบหลังการเทรดที่ขาดทุนสิบครั้งคือการตอบสนองต่อเสียงรบกวน การเปลี่ยนมันหลังสองร้อยการเทรดที่ค่าคาดหมายติดลบเป็นการตัดสินใจที่มีเหตุผล
อะไรเปลี่ยนอัตราชนะบนคู่เงินจริง ๆ และอะไรที่แค่ดูเหมือนเปลี่ยน
อัตราชนะไม่ใช่คุณสมบัติของเทรดเดอร์และไม่ใช่มาตรวัดฝีมือ มันเป็นผลของวิธีจัดการการออกจากการเทรด ด้านล่างคือสิ่งที่มีผลต่อมันจริง ๆ
จากตรงนี้ได้ข้อสรุปสำคัญสำหรับการเทียบระบบ: อัตราชนะที่ระบุโดยไม่มีอัตราส่วนและไม่มีกฎการออกเทียบกับอะไรไม่ได้เลย ข้อความ «ผมมีการเทรดที่กำไร 70 %» บอกถึงผลลัพธ์ได้เท่ากับ «ผมเดินวันละเจ็ดกิโลเมตร» บอกถึงความเร็ว
คำถามที่พบบ่อย
คำนวณอัตราชนะในการเทรดอย่างไร
หารจำนวนการเทรดที่กำไรด้วยจำนวนการเทรดที่ปิดแล้วทั้งหมดในงวดนั้น การเทรดที่ปิดที่จุดคุ้มทุนแยกไว้ต่างหาก: การจัดมันเป็นการเทรดที่กำไรคือการทำให้ตัวชี้วัดสูงเกินจริง
อัตราชนะเท่าไรถือว่าดี
อันที่สูงกว่าจุดคุ้มทุนของอัตราส่วนความเสี่ยงต่อกำไรของคุณ ที่ 1 : 2 แค่ 34 % ก็พอ ที่ 1 : 1 ต้องมากกว่า 50 % การเทียบอัตราชนะของระบบต่าง ๆ โดยไม่คิดอัตราส่วนของมันไม่มีความหมาย
ค่าคาดหมายทางคณิตศาสตร์ของการเทรดคืออะไรอย่างง่าย
ผลเฉลี่ยของการเทรดหนึ่งครั้งถ้าทำซ้ำหลายครั้ง คำนวณเป็นอัตราชนะคูณด้วยการชนะเฉลี่ย ลบด้วยสัดส่วนของการแพ้คูณด้วยการแพ้เฉลี่ย ในหน่วยของความเสี่ยง สูตรลดรูปเป็น p × R − (1 − p)
ระบบที่ค่าคาดหมายต่ำกว่าศูนย์กำไรได้สักระยะไหม
ได้ — เพราะอย่างนั้นแนวทางที่ขาดทุนจึงอยู่ได้เป็นปี ๆ บนช่วงสั้น ผลลัพธ์ถูกกำหนดด้วยความบังเอิญ ค่าคาดหมายที่ติดลบปรากฏเฉพาะบนช่วงหลายร้อยการเทรด
แปลงค่าคาดหมายเป็น R เป็นเปอร์เซ็นต์ของบัญชีอย่างไร
คูณด้วยความเสี่ยงต่อการเทรด ค่าคาดหมาย +0.35 R ที่ความเสี่ยง 1 % ให้โดยเฉลี่ย +0.35 % ของอิควิตี้ต่อการเทรด ค่านี้แหละที่ถูกใช้ต่อในการคำนวณระยะเวลาออกจากการขาดทุนสะสม
คำนวณค่าคาดหมายแยกตามคู่เงินไหม
ควร ถ้าคุณเทรดหลายเครื่องมือ ค่าคาดหมายรวมเฉลี่ยชุดการเทรดที่คุณภาพต่างกันเข้าด้วยกัน และคู่ที่ขาดทุนก็อาจถูกซ่อนอยู่หลังคู่ที่กำไร
ทำอย่างไรถ้าค่าคาดหมายราวศูนย์
ดูที่ต้นทุน: สเปรดกับค่าคอมมิชชันมักเป็นส่วนต่างที่พาระบบออกจากแดนบวกพอดี การลดจำนวนการเทรดที่ใช้สต็อปสั้นหรือการย้ายไปบัญชีที่ต้นทุนน้อยกว่าเปลี่ยนภาพได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนกลยุทธ์
การเก็บกำไรบางส่วนมีผลต่อการคำนวณค่าคาดหมายไหม
มี: ผลของการเทรดกลายเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามส่วน และนั่นแหละที่ต้องบันทึกลงสมุด — ไม่อย่างนั้น R เฉลี่ยจะสูงเกินจริง และค่าคาดหมายก็มองโลกในแง่ดีกว่าความเป็นจริง
อัตราชนะเท่าไรถือว่าปกติบนฟอเร็กซ์
เท่าไรก็ได้ ถ้ามันสูงกว่าจุดคุ้มทุนของอัตราส่วนของคุณ ระบบตามเทรนด์บนคู่เงินมักให้ 35–45 % ที่ R/R ตั้งแต่ 1 : 2 ส่วนระบบเทรดในวันที่เป้าหมายใกล้ให้ 55–65 % ที่ R/R ราว 1 : 1
อัตราชนะเปลี่ยนเร็วแค่ไหนเมื่อโหมดตลาดเปลี่ยน
เห็นได้ชัดภายในหลักสิบการเทรด ระบบตามเทรนด์ในช่วงไซด์เวย์เสียการชนะไปส่วนหนึ่ง แต่อัตราส่วนปกติไม่ได้โตขึ้น — ค่าคาดหมายจึงตกเร็วกว่าอัตราชนะ
อ่านต่อ
