ARMFโปรฟิตแฟกเตอร์
โปรฟิตแฟกเตอร์คือสิ่งที่หาได้จากการเทรดที่เป็นบวกหารด้วยสิ่งที่เสียไปกับการเทรดที่เป็นลบในงวดหนึ่ง ตัวเลขเดียวที่บอกว่าระบบหาได้มากกว่าที่เสียกี่เท่า สะดวกสำหรับเปรียบเทียบ แต่ทำให้เข้าใจผิดง่ายบนตัวอย่างสั้นและเมื่อการเทรดไม่สม่ำเสมอ
โปรฟิตแฟกเตอร์ในการเทรดคืออะไร: สูตรและความหมาย
โปรฟิตแฟกเตอร์ = ที่หาได้จากการเทรดที่เป็นบวก ÷ ที่เสียไปกับการเทรดที่เป็นลบ
ค่า 1.0 หมายถึงจุดคุ้มทุน: ที่หาได้เท่ากับที่เสียไป 1.5 คือทุกหนึ่งดอลลาร์ของการเสียมีกำไรหนึ่งดอลลาร์ครึ่ง ต่ำกว่า 1.0 ระบบขาดทุน
| โปรฟิตแฟกเตอร์ | อ่านอย่างไร | ข้อควรระวัง |
|---|---|---|
| น้อยกว่า 1.0 | ระบบขาดทุนในงวดนั้น | ตรวจว่าสาเหตุอยู่ที่ต้นทุนหรือไม่ |
| 1.0–1.2 | เป็นบวกเพียงนิดเดียว | ไวต่อการที่สเปรดเพิ่มขึ้นและต่อสลิปเพจ |
| 1.3–1.8 | ช่วงที่ใช้งานได้ | ปกติสำหรับระบบที่มีต้นทุนจริง |
| 1.8–2.5 | ผลลัพธ์สูง | ตรวจจำนวนการเทรดและความสม่ำเสมอของงวด |
| สูงกว่า 2.5 | น่าสงสัยบนตัวอย่างเล็ก | มักเป็นผลของการเทรดใหญ่หนึ่งถึงสองครั้ง |
บรรทัดบน ๆ ไม่ได้ต้องการความชื่นชม แต่ต้องการการตรวจ โปรฟิตแฟกเตอร์ 3.0 บนสามสิบการเทรดแทบทุกครั้งหมายความว่าการเทรดที่โชคดีครั้งเดียวสร้างสถิติทั้งหมด: เอามันออกแล้วค่าจะตกต่ำกว่า 1.5
ความเชื่อมโยงกับอัตราชนะและอัตราส่วน
โปรฟิตแฟกเตอร์ไม่ใช่ตัวชี้วัดอิสระ: มันอนุมานจากอัตราชนะและอัตราส่วนความเสี่ยงต่อกำไรเฉลี่ย
โปรฟิตแฟกเตอร์ = (อัตราชนะ × R เฉลี่ย) ÷ (1 − อัตราชนะ)
นี่เป็นการตรวจการบันทึกที่มีประโยชน์ ลองคำนวณโปรฟิตแฟกเตอร์จากผลรวมโดยตรงและด้วยสูตรผ่านอัตราชนะ: ความไม่ตรงกันหมายความว่าค่าเฉลี่ยถูกบิดด้วยค่าผิดปกติ — เช่น การเทรดหนึ่งครั้งที่ปิดไกลเลยเป้าหมายไปมาก
| วินเรต | R เฉลี่ย | โปรฟิตแฟกเตอร์ | ค่าคาดหมาย, R |
|---|---|---|---|
| 35 % | 2.0 | 1.08 | +0.05 |
| 40 % | 2.0 | 1.33 | +0.20 |
| 45 % | 2.0 | 1.64 | +0.35 |
| 50 % | 2.0 | 2.00 | +0.50 |
| 45 % | 1.5 | 1.23 | +0.13 |
| 45 % | 3.0 | 2.45 | +0.80 |
สามสถานการณ์ที่โปรฟิตแฟกเตอร์หลอก
ตรวจความมั่นคงของโปรฟิตแฟกเตอร์ของระบบฟอเร็กซ์
ตัวเลขเดียวแทบไม่โกหกด้วยตัวมันเอง สิ่งที่โกหกคือตัวอย่างที่ใช้คำนวณมัน การตรวจสี่อย่างใช้เวลาสิบนาทีและคัดข้อสรุปที่ผิดออกไปได้เป็นส่วนใหญ่
คำนวณโปรฟิตแฟกเตอร์ใหม่โดยไม่มีมัน การตกต่ำกว่า 1.2 หมายความว่าผลลัพธ์สร้างด้วยการยิงโดนครั้งเดียว ไม่ใช่ด้วยระบบ
การตรวจ 1คำนวณแยกของครึ่งแรกและครึ่งหลัง ความต่างสองเท่าเป็นสัญญาณว่าโหมดตลาดสองแบบถูกเฉลี่ยรวมกัน
การตรวจ 2บ่อยครั้งตัวชี้วัดรวมตั้งอยู่บนคู่เดียว ส่วนที่เหลือติดลบ นั่นเป็นเหตุให้ตัดรายการให้แคบลง ไม่ใช่ให้เปลี่ยนกฎ
การตรวจ 3ถ้าสถิติมาจากตัวทดสอบ ให้เพิ่มสเปรดและค่าคอมมิชชันตามเงื่อนไขของคุณ: บนสต็อปสั้นมันเปลี่ยนข้อสรุปทั้งหมด
การตรวจ 4คำถามที่พบบ่อย
โปรฟิตแฟกเตอร์เท่าไรถือว่าดี
สำหรับระบบที่มีต้นทุนจริง ช่วงที่ใช้งานได้คือ 1.3–1.8 ค่าที่สูงกว่านั้นต้องตรวจตัวอย่าง: มีกี่การเทรด เป็นโหมดตลาดเดียวหรือไม่ และสถิติถูกสร้างด้วยการเทรดใหญ่ครั้งเดียวหรือเปล่า
โปรฟิตแฟกเตอร์ต่างจากค่าคาดหมายทางคณิตศาสตร์อย่างไร
มันคือข้อมูลเดียวกันในรูปแบบต่างกัน ค่าคาดหมายให้ผลเฉลี่ยของการเทรดหนึ่งครั้งเป็น R ส่วนโปรฟิตแฟกเตอร์ให้อัตราส่วนของผลรวม ค่าคาดหมายสะดวกกว่าสำหรับคำนวณระยะยาว ส่วนโปรฟิตแฟกเตอร์สะดวกสำหรับเปรียบเทียบเร็ว ๆ
เปรียบเทียบโปรฟิตแฟกเตอร์ของระบบต่าง ๆ ได้ไหม
ได้เมื่อเงื่อนไขเทียบกันได้เท่านั้น: จำนวนการเทรดใกล้กัน งวดเดียวกัน และคิดต้นทุนเหมือนกัน ไม่อย่างนั้นสิ่งที่ถูกเปรียบเทียบไม่ใช่ระบบ แต่เป็นตัวอย่าง
ทำอย่างไรถ้าโปรฟิตแฟกเตอร์ต่ำกว่าหนึ่ง
ก่อนอื่นตรวจว่าเรื่องอยู่ที่ต้นทุนหรือไม่: คำนวณผลใหม่โดยไม่มีสเปรดและค่าคอมมิชชัน ถ้ายังต่ำกว่าหนึ่งอยู่ ระบบก็มีค่าคาดหมายติดลบ และสิ่งที่ต้องเปลี่ยนคือกฎการเข้าหรือการออก ไม่ใช่ขนาดของโพซิชัน
โปรฟิตแฟกเตอร์เชื่อมกับอัตราชนะอย่างไร
ผ่านสูตร: โปรฟิตแฟกเตอร์ = (สัดส่วนของการชนะ × R เฉลี่ย) ÷ สัดส่วนของการแพ้ ที่อัตราชนะ 45 % และอัตราส่วน 1 : 2 จะได้ 1.64 ถ้าค่าที่คำนวณจากผลรวมไม่ตรงกับสูตร ค่าเฉลี่ยก็ถูกบิดด้วยค่าผิดปกติ
ระบบที่มีค่าคาดหมาย +0.2 R มีโปรฟิตแฟกเตอร์เท่าไร
ขึ้นกับอัตราส่วน ที่อัตราชนะ 40 % และ R/R 1 : 2 คือ 1.33 ที่อัตราชนะ 60 % และ R/R 1 : 1 คือ 1.50 ค่าคาดหมายเท่ากันให้โปรฟิตแฟกเตอร์ต่างกัน จึงอ่านตัวชี้วัดร่วมกัน
สวอปมีผลต่อโปรฟิตแฟกเตอร์ไหม
มี มันเพิ่มผลรวมของการขาดทุนและลดผลรวมของกำไร บนโพซิชันระยะกลางที่สวอปติดลบ ความต่างระหว่างการคำนวณที่มีกับไม่มีการคิดค่าถือมักมีนัยสำคัญ
ต้องคำนวณโปรฟิตแฟกเตอร์รายเดือนไหม
มีประโยชน์ในฐานะการตรวจความมั่นคง: ถ้าตัวชี้วัดอยู่ในช่วงแคบ ระบบก็ทำงานอย่างเสถียร; ถ้ามันกระโดดจาก 0.7 ถึง 3.0 ผลลัพธ์ก็ถูกสร้างด้วยการเทรดเฉพาะบางครั้ง
คำนวณโปรฟิตแฟกเตอร์เป็นเงินหรือเป็น R
ได้ทั้งสองแบบ แต่เป็น R ถูกต้องกว่าเมื่อปริมาณของการเทรดต่างกัน: ไม่อย่างนั้นโพซิชันใหญ่จะได้น้ำหนักมากกว่า และตัวชี้วัดก็อธิบายไม่ใช่ระบบ แต่เป็นการกระจายของปริมาณ
โปรฟิตแฟกเตอร์เท่าไรถือว่าสูงอย่างน่าสงสัย
สูงกว่า 2.5 บนตัวอย่างที่น้อยกว่าหนึ่งร้อยการเทรด การตรวจง่ายมาก: เอาการเทรดที่ดีที่สุดออกแล้วคำนวณใหม่ การตกต่ำกว่า 1.2 หมายความว่ายังไม่มีความได้เปรียบที่มั่นคง
อ่านต่อ
