Wahrscheinlichkeits-Handel: Das Beste beider Welten Die Entscheidung, die Kontrolle über Ihre finanzielle Zukunft durch den Handel der Märkte zu nehmen, ist erheiternd und befreiend. Aber es gibt noch viele Entscheidungen zu treffen, darunter Marktauswahl und die gewünschte Haltedauer. Die einzige wichtigste Entscheidung kann Trading-Stil: Wie der Händler wählen und Ausführen von Geschäften. Die beiden gängigsten Methoden sind diskretionär und mechanisch oder systemgeneriert. Viele Händler kämpfen mit diskretionärem Handel wegen ihrer inhärenten Flexibilität und Subjektivität, die zu viel Raum für emotionale Entscheidungen bietet. Umgekehrt, andere kämpfen mit rein mechanischen, automatisierten Systemen wegen ihrer Starrheit und Komplexität. Es gibt eine dritte Option, die oft übersehen wird: Wahrscheinlichkeitsbezogener Handel. Mit der weit verbreiteten Anwendung von Tabellenkalkulationen wie Excel und der Verbreitung von zuverlässigen Intraday-Daten können Händler viele der Fallstricke von diskretionären und systematischen Methoden vermeiden und dabei die Vorteile der einzelnen nutzen. Hier erforschen wersquoll die Vor - und Nachteile dieser beiden Ansätze und zeigen, warum ein hybrider Ansatz, der auf einer probabilitätsbasierten Ausführung basiert, für viele Einzelhändler die optimale Methode sein kann. Der diskretionäre Trader Der diskretionäre Trader kann Entscheidungen treffen, die auf fundamentalen, technischen oder einer Kombination beider beruhen. Er kann Handelsentscheidungen treffen, die auf der Interpretation von Preis-Charts basieren, wobei Indikatoren und Preismuster verwendet werden, aber keine harten und schnellen Regeln auf der Grundlage von Preisaktionen. Dieser Ansatz ist attraktiv, weil es ein Gefühl der Kontrolle bietet, die für viele attraktiv ist. Andere Vorteile sind: Einfache Erlernen der Grundlagen Freiheit und Flexibilität, um jeden Handel nach Bedarf anzupassen Angriffe auf die unabhängige Natur vieler Händler Obwohl das Gefühl der Kontrolle zieht die meisten Händler, ist es die Zufälligkeit des Erfolgs, dass auch die scharfsinnigsten Individuen. Es ist weithin akzeptiert, dass die überwiegende Mehrheit der selbstverwalteten Händler diskretionäre Techniken verwenden und dass mehr als 90 von ihnen scheitern. Viele glauben, dass es wegen der schlechten Geld-Management. Und während wahr, schlechtes Geld-Management ist oft ein Nebenprodukt von falschen Erwartungen in Bezug auf die Leichtigkeit und Geschwindigkeit der Erreichung konsequenter Erfolg. Mit positiven und vielleicht naiven Erwartungen, verwechselt der neue Trader leicht gewinnende Trades mit Geschick und verlieren Trades mit Pech. Schlimmer noch, die Gesetze der Wahrscheinlichkeiten können sich verschwören, um ein äußerst irreführendes Bild zu malen. Über den Autor Scott Andrews ist ein privater Händler und Gründer von MasterTheGap. Sie erreichen ihn bei scottmasterthegap. FOREX ist die Abkürzung von den englischen Worten FOReign EXchange Markt. Forex ist der größte Finanzmarkt der Welt, deren Tagesumsatz macht eineinhalb Milliarden Dollar. Im Gegensatz zu anderen Finanzmärkten hat Forex keine zentrale Börse. Es funktioniert über ein elektronisches Netz (einschließlich des Internets), dessen Einheiten Banken, Kapitalgesellschaften und die Privatpersonen sind, die in Währungen untereinander handeln. Fehlen einer zentralen Einheit ermöglicht Forex-Markt zu arbeiten 24h7days russian. mgforex. MG Financial Group (mgforex) - der Marktführer der Forex Online-Technologien - hat im April 1997 die erste Version seiner Online-Handelsplattform (Deal Station) veröffentlicht. Dieses Programm ermöglicht es Händlern, Währungsraten anzuzeigen, Transaktionen durchzuführen Um Positionen in Echtzeit zu verfolgen. Das besondere Merkmal der DealStation ist, dass es ständig aktualisiert alle seine Informationen (kontinuierlich). Die letzte Entwicklung - DealStation 2000 ist auf der Grundlage der neuesten Technologie Push Java konstruiert, die es erlaubt, neue Informationen auf einem Händler-Computer zu schieben, sobald es zugänglich ist. Einer der Wettbewerber der Deal Station ist ein Programmkomplex WinChart, der zur Straits-Index-Gesellschaft (straitsindex) gehört. Einer der Vorteile dieses Programms ist eine Gelegenheit, die Elemente der technischen Analyse zu studieren. Es gibt zwei Ansätze für die Analyse des Devisenmarktes grundlegende und technische. Mit Hilfe der Fundamentalanalyse kann man die Kräfte des Angebots und der Nachfrage auf der Basis finanzpolitischer und ökonomischer Theorien bestimmen, die auf der politisch-ökonomischen Situation beruhen. Die technische Analyse untersucht Tradesätze und Volumina auf Basis einer grafischen Darstellung der Wechselkurse in der Zeit und wird in Zukunft auf eine Tendenzdiagnose gerichtet. Die technische Analyse erlaubt die Vorhersage von Wechselkursbewegungen auf der Basis der letzten Handelsraten und Volumendatenforschung. Diese Art der Analyse stützt sich auf heuristische Formeln für die Verfolgung der Rate Bewegung Tendenzen und ermöglicht die Abschätzung von Möglichkeiten für Devisenverkauf oder Deviseneinkäufe. Diagramme sind: mit 5 Minuten, 15 Minuten, 60 Minuten und 24 Stunden. Es werden auch Diagramme mit wöchentlichen und monatlichen Intervallen angewendet. Die letztgenannten Diagramme dienen zur Abschätzung langfristiger Tendenzen. I. Die Beispiele der technischen Analyse. 1. 1. Stufen eines relativen Minimums und Maximums. Ebenen eines relativen Minimums und Maximums sind Punkte, bei denen das Diagramm von einer Abnahme zu einem Anstieg übergeht und im Gegenteil (Fig. 1). Die Wahrscheinlichkeit, diese Punkte zu überschreiten, wird als unbedeutend betrachtet, daher wird der Kauf oder Verkauf in den Momenten der relativen Minima und Maxima bevorzugt. 2. Direkte Linien und Kanäle der Tendenz. Direkte Leitungen sind ein einfaches, aber leistungsfähiges Werkzeug für die Trendentdeckung, d. h. die Markttendenzen. Sie verbinden einige aufeinander folgende Maxima oder Minima, die zu einem lokalen Trend gehören. Die Fortsetzung der Linie zeigt die wahrscheinlichste Richtung der Marktbewegung in der Zukunft. Der Kanal repräsentiert einen Korridor von Zitatänderungen und ist definiert als ein Teil einer Ebene zwischen den parallelen Geraden, die auf Maxima und Minima aufgebaut sind. Fig. 2 stellt das klassische Beispiel des Anstiegstrends dar, aber Fig. 3 zeigt ein Beispiel der Kanallokalisierung. 3. Aktuelle (dynamische) Mittelwerte. Der aktuelle Durchschnitt erlaubt es, die Trends zu verallgemeinern und den Durchschnittspreis für einen bestimmten Zeitraum anzuzeigen. Fig. 4 enthält drei Kurven von Durchschnittswerten, die von der Periode der Mittelung abhängen - einem Tag, einer Woche und einem Monat. Es gibt drei Arten von dynamischen mittleren Indizes: üblich, linear gewogen und exponentiell geglättet. Die exponentielle Glättung wird aus der Wahrscheinlichkeit eines Prädiktionspunktes genauer betrachtet, da sie den relativ neuen Daten ein größeres Gewicht verleiht. Der übliche Mittelwert wird nach der Formel gezählt: wobei n. Z. B. für die Anzahl der Tage. Der Current Average charakterisiert den Prozess der Angebotsänderungen im Durchschnitt. Um die Statistik der lokalen Extremwerte (Maxima und Minima) nach dem Durchschnitt zu berechnen, berechnet man ein durchschnittliches Quadrat von Abweichungen (RMS). Fig. Stellt ein Beispiel für RMS-Diagramme dar, die das Band bilden. Somit kann RMS als ein Maß für die Wahrscheinlichkeit dienen. Die Formeln für die Berechnung sind unten dargestellt. Wobei D - eine Standardabweichung ist, n die Menge an Tagen ist, I. die Elemente der probabilistischen Analyse des Devisenmarktes. Die oben dargelegten Dinge zeigen die Tatsache, dass alle Bemühungen der technischen Analyse auf eine Abschätzung der Wahrscheinlichkeit eines bevorstehenden Ereignisses abzielen. Die technische Analyse arbeitet mit den wichtigsten statistischen Merkmalen - Durchschnitt, RMS, Statistik (Momente) höherer Ordnungen. Die tatsächliche Wahrscheinlichkeit bleibt jedoch unberücksichtigt. Gleichzeitig können die probabilistischen Analyseelemente sowohl für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten als auch als grafisches Werkzeug, das den Händlern gut bekannt ist, erfolgreich eingesetzt werden. Die Ergebnisse der Schätzergebnisse des Zitats Forex Marktwährungen Wahrscheinlichkeiten sind unten dargestellt. Dazu gehören die spezielle Softwareentwicklung und die Realisierung (auf Basis der Software) der physikalischen Simulation und die Berechnung der wahrscheinlichen Distributionen der realen Wechselkurse. 1. Die Simulation der Verteilung der DM-Notierungen. Fig. 6 zeigt die Modellierungsverteilung des Tagesdiagramms der DM-Zitate. Es gibt drei hervorgehobene Trends a, b, c auf dem Diagramm. Trends a, b steigen, c ist neutral. Der Wert von DM 1,8376 in einem Bereich der Trend-b-Bestimmung ist mit einer roten Markierung markiert. 7 zeigt ein Diagramm der Verteilung von Wahrscheinlichkeiten. Von Anfang an ist zu beachten, dass die Trends einen regelmäßigen Fehler darstellen und grundsätzlich beseitigt werden sollten. Im Rahmen der Erfüllung einer Aufgabe dienen sie jedoch als hilfreiche Informationen. Fig. 8 zeigt eine geglättete Kurve der Verteilung der Wahrscheinlichkeiten. Aus der Analyse der Verteilungen in Abb. 7 und Abb. 8 wird deutlich, dass es eine sichtbare Trendteilung (Lokalisierung) gibt. Es ist nicht möglich in der traditionellen technischen Analyse. 2. Die Lokalisierung der Tendenzen der realen Verteilung der Notierungen DM. Abb. 9 zeigt das Tagesdiagramm der DM-Notierungen vom 30. April 1997 bis zum 14. Juni 1998. Der Gesamtbetrag beträgt 297 Berichte. DM 1.7646 ist mit einer roten Markierung markiert. Abb. 11 und Abb. 12 zeigen die Diagramme der Wahrscheinlichkeitsverteilung. Aus der Untersuchung der oben erwähnten Diagramme geht hervor, daß der analysierbare Wert zu der Gruppe der Trends der Übergangsperiode gehört, die von den niedrigen Werten der Zitate zu den höheren geht. Die Wahrscheinlichkeit, in diese Gruppe von Trends zu kommen, ist unwesentlich. Für die graphische Berechnung der Wahrscheinlichkeiten werden wir die Verteilung auf Abb. 11 in das Integral der Wahrscheinlichkeiten verwandeln, was in Abb. 12 dargestellt ist. Aus der Untersuchung der oben erwähnten Diagramme geht hervor, daß die Wahrscheinlichkeit von DM-Zitaten innerhalb des gegebenen Intervalls 1.6748 1.7646 liegt und etwa 30 ergibt. 3. Die Beseitigung eines regelmäßigen Fehlers. Um eine Berechnung der Wahrscheinlichkeiten mit der gegebenen (hohen) Genauigkeit vorzunehmen, müssen wir die Trends beseitigen (Abb.13). Übrigens wird die Entfernung von Trends auch in der traditionellen technischen Analyse praktiziert. Feige. 14 zeigt die erforderliche Verteilung der zufälligen Prozesswahrscheinlichkeiten von absoluten Zitatänderungen in 13. Das Auftreten der Verteilung ist ein guter Beweis, dass der analysierte, zufällige Prozess normal oder zumindest quasi-normal ist. Um stärkere Beweise zu erhalten, ist es notwendig, das Chi-Quadrat anzuwenden. Wenn in dem zu Fig. 14 gehörenden Diagramm ein Integral von Wahrscheinlichkeiten in einem Intervall von -0,0370 bis zu 0,0006 (rote Markierung) zählt, wird es gleich 0,1986 sein. Somit ist es möglich zu behaupten, dass die Zitatänderung von DM in den Grenzen von -0.0370 bis zu .0006 mit der Wahrscheinlichkeit von etwa 20 erwartet wird. Wenn wir ein Integral von Wahrscheinlichkeiten für ein symmetrisches DM-Intervall zählen, beträgt die allgemeine Wahrscheinlichkeit etwa 38. Letztere wird behaupten, dass die Änderung der DM-Notierungen in einem Intervall -0,0060 0,0060 mit der vertraulichen Wahrscheinlichkeit von 62 zu erwarten ist. 4. Anwendung Markiert Übergangswahrscheinlichkeiten. Die Prozesse der Veränderung der Wechselkurse sind Prozesse, die stochastisch sind, d. H. Sowohl festgelegte (Trend-) als auch gelegentliche Ereignisse setzen (Abb. 13, Abb. 14). Der Schlussfolgerung über die Zweckmäßigkeit der Anwendung Abgrenzung von Übergangswahrscheinlichkeiten von hier folgt, die den Prozess der Übergänge (z. B. in der Zeit) der Zufallsvariablen 967 von einer Bedingung 967 i in einer anderen Bedingung 967 j charakterisiert. Wenn wir über den Prozeß der Änderung der Währungszitate von Übergangswahrscheinlichkeiten sprechen, so sind die bedingten Wahrscheinlichkeiten p i, j davon, daß zum Zeitpunkt t der aktuelle Wert eines Wechselkurses j ist, vorausgesetzt, daß er im Augenblick t-1 gleich i war. Das Beispiel Abgrenzung der Verteilungen der Wahrscheinlichkeiten P (i, j) ist in Abb. 15 dargestellt. Die Grundeigenschaft Markoffs-Wahrscheinlichkeiten sind Erinnerungen früherer Übergänge. Diese Eigenschaft im Kontext eines betrachteten Problems kann folgendermaßen formuliert werden: Die Verteilung der Wahrscheinlichkeiten P t (i, j) kennzeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass das Angebot der Währung den Wert j annimmt. Unter der Bedingung, daß nach t Schritten (z. B. t Stunden) das Zitat gleich i war. Die Formulierung einer realen Situation kann wie folgt aussehen. Auf Bestellung des Händlers gibt es Daten über die 15-minütige Änderung der Rate EUROUSD für die letzten 3 - 4 Monate. (ZB Gebotspreis). Die Folge von Werten EUROUSD bildet die Abgrenzungsschaltung P (i, j). 15-minütige Änderung der Rate EUROUSD werden wir als Übergang einer Zufallsvariablen 967 einer Bedingung 967i in einer Bedingung 967j interpretieren. Satz aller Übergänge bildet eine Matrix von Übergängen (oder relativer Frequenz N i, j), zum Beispiel: Problem. Es ist zu antworten, wenn der aktuelle Wert EUROUSD in einem Zustand j5 ist, in welchem Zustand ik dieser Wert nach 15 Minuten oder nach 30, 45, 60. Minuten Lösung ist. Mit Hilfe des Diagramms (Abb. 18) werden die Werte der reellen Zitate und die Werte der Prognosen dargestellt, wobei t - 15 Minuten Zeitraum. Das Diagramm der Fehler ist in Abb. 19, wo t - 15 Minuten Zeitraum. I I. I. Vorläufige Schlussfolgerung. Die dargestellten Ergebnisse der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Währungszitaten Forschung für den Markt Forex zeigen die folgenden. ein. Sie erlauben es, den Zustand des Devisenmarktes sowohl als graphische Form der Darstellung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen als auch als numerische Merkmale zu interpretieren. B. Die dargestellten Zahlencharakteristiken der Wahrscheinlichkeitsanalyse (Integrale von Wahrscheinlichkeiten und vertraulichen Wahrscheinlichkeiten) haben verallgemeinernden Charakter und können für eine langfristige Prognose verwendet werden. Die Software kann im Kontext von Langzeitprognosen statisch sein, d. h. eine Datenbank von Währungszitaten verwenden. Die Software kann im Kontext von Langzeitprognosen statisch sein, d. h. eine Datenbank von Währungszitaten verwenden. Die Datenbank kann von einem Benutzer in einem manuellen Stil nachgefüllt werden. Die statische Version Entwicklung eines solchen Programms dauert 2-3 Monate. Die dynamische Version Entwicklung wird zusätzliche Mann-Stunden. Der Unterschied zwischen der dynamischen Software und der statischen ist, dass die dynamische Software, um die Währungszitate in Echtzeit zu erhalten, einen zusätzlichen Funktionsblock enthalten muss. Beispiel: c. Die Verwendung von Markoffs-Bauelementen ist zweckmäßig für die kurzfristigen Prognosen, die für Händler zutreffen. Die Entwicklung einer solchen Programmforschungsversion und deren Realisierung mittels probabilistischer Verteilungsforschung wird von 1,5 bis zu 2 Monaten dauern. Die Demo-Version der Software CPS (Currency Prediction Software) kann hier betrachtet werden. Probability Tools für bessere Forex Trading Um erfolgreich zu sein, müssen Forex-Händler die grundlegende Mathematik der Wahrscheinlichkeit kennen. Schließlich ist es schwierig, Gewinne zu erzielen und zu halten, ohne zuerst die Fähigkeit zu haben, die Zahlen zu verstehen und zu messen. Viele Händler verwenden eine Kombination von Black-Box-Indikatoren zu entwickeln und zu implementieren Handelsregeln. Doch der Unterschied zwischen einem guten Händler und einem großen ist sein oder ihr Verständnis der Metriken und Methoden für die Berechnung der Leistung und Gewinne. Wahrscheinlichkeit und Statistiken sind der Schlüssel zum Entwickeln, Testen und Profitieren vom Devisenhandel. Durch das Wissen einiger Wahrscheinlichkeitstools, ist es einfacher für Händler, Handelsziele mathematisch festzulegen, effektive Handelsstrategien zu erstellen und zu betreiben und die Ergebnisse zu bewerten. Es ist hilfreich, um die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeit und Statistiken für den Devisenhandel zu überprüfen. Durch das Verständnis der Mathematik der Wahrscheinlichkeit, youll kennen die Logik von mechanischen Handelssysteme und Experten Berater (EA) verwendet. Normalverteilung Das grundlegendste Werkzeug der Wahrscheinlichkeit im Devisenhandel ist das Konzept der Normalverteilung. Die meisten natürlichen Prozesse sollen normal verteilt sein. Eine gleichmäßige Verteilung impliziert, daß die Wahrscheinlichkeit, daß eine Zahl irgendwo auf einem Kontinuum liegt, ungefähr gleich ist. Dies ist die Art der Verteilung, die sich aus der künstlichen Ausbreitung von Objekten so gleichmäßig wie möglich über einen Bereich mit einem gleichmäßigen Abstand zwischen ihnen führen würde. Jedoch wird anstelle einer einheitlichen Verteilung ein Währungspaare Preis wahrscheinlich in einem bestimmten Gebiet zu einem gegebenen Zeitpunkt gefunden werden. Dies ist seine normale Verteilung, und die Wahrscheinlichkeit Werkzeuge können eine Annäherung von zeigen, wo dieser Preis wahrscheinlich zu finden ist. Normale Verteilung bietet Forex Trader Vorhersagekraft in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Währungspaar Preis ein bestimmtes Niveau während eines bestimmten Zeitrahmens erreichen wird. Computer verwenden einen Zufallszahlengenerator, um die Mittelwerte (Mittelwerte) der Devisenpreise zu berechnen, um ihre Normalverteilung zu bestimmen. Wenn eine große Anzahl von Musterpreisen überprüft wird, bildet die Normalverteilung die Form einer Glockenkurve, wenn sie graphisch dargestellt wird. Je größer die Anzahl der Proben, desto glatter wird die Kurve sein. Die Regeln der einfachen Mittelwerte sind für Händler hilfreich, doch bieten die Regeln der normalen Verteilung eine bessere Vorhersagekraft. Zum Beispiel kann ein Trader berechnen, dass die durchschnittliche tägliche Kursbewegung eines Forex-Paares etwa 50 Pips beträgt. Dennoch kann die normale Verteilung dem Händler auch die Wahrscheinlichkeit mitteilen, dass eine bestimmte Tageskursbewegung zwischen 30 und 50 Pips oder zwischen 50 und 70 Pips fallen wird. Nach den Regeln der Normalverteilung und der Standardabweichung werden etwa 68 der Proben innerhalb einer Standardabweichung des Mittelwertes (Durchschnitt) gefunden, und etwa 95 werden innerhalb von zwei Standardabweichungen des Mittelwerts gefunden. Schließlich gibt es eine 99,7 Wahrscheinlichkeit, dass die Stichprobe innerhalb von drei Standardabweichungen des Mittelwerts liegen wird. Normale Verteilungs - und Standardabweichungsfunktionen in Expertenberatern (EA) und Handelssystemen helfen Forex-Händlern, die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass sich die Preise während eines bestimmten Zeitraums um einen bestimmten Betrag verschieben können. Dennoch sollten die Händler vorsichtig sein, wenn sie das Konzept der normalen Verteilung allein für Zwecke des Risikomanagements verwenden. Obwohl die Wahrscheinlichkeit eines seltenen Ereignisses (wie etwa eine Preisverringerung von 50) gering ist, können unvorhergesehene Marktfaktoren die Möglichkeit viel höher machen, als es bei normalen Verteilungsberechnungen auftritt. Die Zuverlässigkeit der Analyse hängt von der Quantität und Qualität der Daten ab. Bei der Modellierung der Normalverteilungskurven sind die Menge und die Qualität der Eingangspreisdaten sehr wichtig. Je größer die Anzahl der Proben, desto glatter wird die Kurve sein. Um Rechenfehler, die aus unzureichenden Daten resultieren, zu vermeiden, ist es wichtig, daß jede Berechnung auf mindestens dreißig Proben basiert. Für das Testen einer Forex-Trading-Strategie durch Schätzen der Ergebnisse von Sample Trades muss der Systementwickler mindestens 30 Trades analysieren, um statistisch zuverlässige Rückschlüsse auf die getesteten Parameter zu erhalten. Ebenso sind die Ergebnisse aus einer Studie von 500 Trades zuverlässiger als diejenigen aus einer Analyse von nur 50 Trades. Dispersion und mathematische Erwartung, um das Risiko zu schätzen Für Forex-Händler sind die wichtigsten Merkmale einer Verteilung ihre mathematische Erwartung und Dispersion. Mathematische Erwartung für eine Reihe von Trades ist einfach zu berechnen: Fügen Sie einfach alle Handelsergebnisse und teilen Sie diese Menge durch die Anzahl der Trades. Wenn das Handelssystem rentabel ist, dann ist die mathematische Erwartung positiv. Wenn die mathematische Erwartung negativ ist, verliert das System im Durchschnitt. Die relative Steilheit oder Ebenheit der Verteilungskurve wird durch Messen der Streuung oder Streuung von Preiswerten im Bereich der mathematischen Erwartung gezeigt. Typischerweise wird die mathematische Erwartung für einen beliebig verteilten Wert als M (X) beschrieben. Die Dispersion kann als D (X) M definiert werden (XM (X) 2. Eine Dispersion der Quadratwurzel bezeichnet man als Standardabweichung, die in mathematischer Kurzschrift als sigma () dargestellt wird In Devisenhandelssystemen Je höher der Wert der Standardabweichung, desto höher der potenzielle Drawdown und je höher das Risiko, desto niedriger der Wert für die Standardabweichung, desto niedriger der Drawdown beim Handel des Systems Beispiel ist unten eine Stichproben-Risikobewertung für einen Test eines Devisenhandelssystems: Trade Number X (Trade Gain oder Loss) Im obigen Beispiel, basierend auf der Mindestanzahl von dreißig Trades für eine adäquate Stichprobe, ist es wichtig zu beachten, dass die mathematischen Erwartung ist positiv, so dass die Forex-Trading-Strategie ist in der Tat profitabel. Allerdings ist die Standardabweichung hoch, so dass, um jeden Dollar verdienen der Händler riskiert eine viel größere Menge dieses System trägt erhebliches Risiko. Herses der Rest der Mathematik: Bestimmen die mathematische Erwartung für diese Gruppe von Trades, addieren alle Trades Gewinne und Verluste, dann dividieren durch 30. Dies ist der Mittelwert M (X) für alle Trades. In diesem Fall entspricht sie einem durchschnittlichen Gewinn von 4,26 pro Handel. Bislang sieht das System vielversprechend aus. Als Nächstes wird, um die Standardabweichung der Dispersion zu berechnen, der obere Mittelwert 4.26 von den Ergebnissen jedes Handels subtrahiert, dann wird sein Quadrat und die Summe aller Quadrate addiert. Die Summe wird durch 29 dividiert, was die Gesamtzahl der Trades minus 1 ist. Unter Verwendung der oben angegebenen Formel für Dispersion von (X) M (XM (X) 2 ist eine Berechnung der Berechnung aus dem ersten Handel in unserem Beispiel dargestellt : Handel 1: -17,08 4,26 -21,34 und (-21,34) 2 455,39 Für jeden Handel in der Testreihe wird dieselbe Berechnung durchgeführt. In diesem Beispiel entspricht die Dispersion über der Serie 9,353,62 und per Definition ihrer Quadratwurzel gleich dem Standard Abweichung (), die in diesem Fall 96,71. So sieht der Devisenhändler, dass das Risiko für dieses bestimmte System ist ziemlich hoch: Die mathematische Erwartung ist zwar positiv, mit einem durchschnittlichen Gewinn von 4,26 pro Handel, doch die Standardabweichung ist hoch, wenn Dass der Trader etwa 96,71 für jede Gelegenheit riskiert, um 4,26 im Gewinn zu verdienen. Dieses Risiko kann akzeptabel sein, oder der Trader kann beschließen, das System auf der Suche nach einem niedrigeren Risiko zu ändern. Jenseits der Gefährdung von Ein bestimmtes Handelssystem, können Forex-Händler auch normale Verteilung und Standardabweichung verwenden, um die Z-Punktzahl zu berechnen, die anzeigt, wie oft profitable Trades in Bezug auf verlorene Trades auftreten werden. Während des Prozesses der Entwicklung eines gewinnenden Devisenhandelssystems, fragt sich der Trader, wie viele der gewinnbringenden Geschäfte während des Tests gesehen wurden zufällig, und wie viele aufeinander folgende verlieren Trades muss geduldet werden, um gewinnende Trades zu erreichen. Zum Beispiel können wir davon ausgehen, dass der durchschnittliche erwartete Gewinn aus einem gegebenen Devisenhandelssystem viermal geringer ist als der erwartete Verlustbetrag aus jeder Stop-Loss-Order, die während des Handels mit diesem System ausgelöst wird. Einige Händler können davon ausgehen, dass das System über die Zeit gewinnen wird, solange es einen Durchschnitt von mindestens einem gewinnbringenden Handel für jeden vier verlieren Trades gibt. Doch je nach der Verteilung der Gewinne und Verluste, während der realen Welt Handel kann dieses System zu tief ziehen, um in der Zeit für den nächsten Sieger zu erholen. Normalverteilung kann verwendet werden, um eine Z-Punktzahl zu generieren, die manchmal auch als Standardwert bezeichnet wird, wodurch die Händler nicht nur das Verhältnis von Gewinnen zu Verlusten abschätzen können, sondern auch, wie viele Winslosses aufeinanderfolgend wahrscheinlich sind. Ein positiver Z-Wert repräsentiert einen Wert über dem Mittelwert, und ein negativer Z-Wert repräsentiert einen Wert unter dem Mittelwert. Um diesen Wert zu erhalten, subtrahiert der Trader den Populationsmittelwert von einem einzelnen Rohwert, dividiert dann die Differenz durch die Populationsstandardabweichung. Die Basisnormalwertberechnung für eine mit x bezeichnete rohe Punktzahl ist: Wo ist die Populationsmitte und ist die Populationsstandardabweichung. Es ist wichtig zu verstehen, dass die Berechnung der Z-Punktzahl erfordert, dass der Händler die Parameter der Bevölkerung, nicht nur die Merkmale einer Probe aus dieser Population kennen. Z stellt den Abstand zwischen dem Populationsmittel und dem Rohwert dar, ausgedrückt in Einheiten der Standardabweichung. Also, für ein Devisenhandelssystem: ZN x (R 0,5) P (P x (PN) (N 1) N ist die Gesamtzahl der Geschäfte während einer Reihe R ist die Gesamtzahl der Serien von Gewinn - und Verlustgeschäften P ist gleich 2 X W x LW die Gesamtzahl der gewinnenden Trades während einer Serie L ist die Gesamtzahl der verlierenden Trades während einer Serie Einzelne Reihen können durch eine aufeinanderfolgende Sequenz von Plusen oder Minus (zB oder 8212) repräsentiert werden So kann eine Bewertung, ob ein Forex-Handelssystem on-Target arbeitet, oder wie weit Off-Target es sein kann. Es ist wichtig, kann ein Trader Z-Score verwenden, um festzustellen, ob ein Handelssystem weniger oder enthält Größere Reihe von Gewinnern und Verlierern als erwartet aus einer zufälligen Folge von Trades8211 Mit anderen Worten, ob die Ergebnisse der konsekutiven Trades voneinander abhängig sind. Wenn die Z-Punktzahl nahe 0 ist, dann ist die Verteilung der Handelsergebnisse nahe der Normalverteilung Der Wert einer Sequenz von Trades kann auf eine Abhängigkeit zwischen den Ergebnissen dieser Trades hindeuten. Dies liegt daran, dass ein normaler Zufallswert von dem Mittelwert um nicht mehr als drei Sigma (3 x) mit einer Sicherheit von 99,7 abweicht. Ob der Z-Wert positiv oder negativ ist, wird den Händler über die Art der Abhängigkeit informieren: Ein positiver Z-Wert zeigt an, dass dem gewinnbringenden Handel ein Verlierer folgt. Und positives Z zeigt an, dass dem gewinnbringenden Handel ein weiteres profitables folgen wird, und einem Verlierer wird ein weiterer Verlust folgen. Diese beobachtete Abhängigkeit ermöglicht es dem Forex Trader, die Positionsgrößen für einzelne Trades zu variieren, um das Risiko zu steuern. Sharpe Ratio Das Sharpe Ratio oder Lohn-zu-Variabilitäts-Verhältnis ist eines der wertvollsten Werkzeuge für Forex Trader. Wie bei den oben beschriebenen Methoden beruht sie auf der Anwendung der Konzepte der Normalverteilung und der Standardabweichung. Es gibt Händler eine Methode, um die Performance eines Handelssystems durch die Anpassung für das Risiko zu überprüfen. Der erste Schritt besteht darin, die Halteperiodenrenditen (HPR) zu berechnen. Beispielsweise hat ein Handel, der zu einem Gewinn von 10 führte, einen HPR, der als 1 0,10 1,10 berechnet wurde, während ein Handel, der 10 verliert, als 1 0,10 0,90 berechnet wird. Ebenso kann HPR berechnet werden, indem die Nachhandelsbilanzsumme durch die vorherige Handelsmenge dividiert wird. Die durchschnittliche Halteperiodenrendite (AHPR) wird dann berechnet, indem alle Einzelperiodenrenditen addiert werden und dann durch die Anzahl der Trades dividiert wird. AHPR selbst erzeugt ein arithmetisches Mittel, das die Performance eines Devisenhandelssystems im Laufe der Zeit nicht richtig einschätzen kann. Stattdessen lässt sich die Investitionseffizienz eines Trading Systems stärker einschätzen, indem die Sharpe Ratio verwendet wird, die zeigt, wie sich AHPR abzüglich der risikofreien Rate der langfristigen Anlageerträge auf die Standardabweichung des Handelssystems bezieht. Sharpe Ratio AHPR (1 RFR) SD Wenn AHPR die durchschnittliche Halteperiodenrendite ist, ist RFR die risikofreie Rendite aus sicheren Anlagen wie Bankzinssätzen oder langfristigen T-Bondraten und SD ist die Standardabweichung. Da mehr als 99 aller zufälligen Werte in einem Abstand von 3 um den Mittelwert von M (X) für ein gegebenes Handelssystem fallen, je höher der Sharpe Ratio ist, desto effizienter ist das Handelssystem. Wenn beispielsweise das Sharpe-Verhältnis für normalverteilte Handelsergebnisse 3 ist, zeigt es an, dass die Wahrscheinlichkeit eines Verlusts weniger als 1 pro Handel ist, gemäß der 3-Sigma-Regel. Die Konzepte der Normalverteilung, Dispersion, Z-Score und Sharpe Ratio sind bereits in den Logarithmen von EAs und mechanischen Handelssystemen enthalten und ihre Nützlichkeit ist für die meisten Trader unsichtbar. Doch durch das Wissen, wie diese grundlegenden Wahrscheinlichkeitstools funktionieren, können Forex-Händler ein tieferes Verständnis davon haben, wie automatisierte Systeme ihre Funktionen ausführen und dadurch die Wahrscheinlichkeit des Gewinnens von Trades erhöhen. Sind Sie derzeit mit Wahrscheinlichkeitstools, um Ihre eigene Chance für den Erfolg zu erhöhen Großer Artikel. Ich suchte genau diese Informationen. Könnten Sie klären, wie ich den R-Wert für eine Reihe von gewinnen und verlieren Trades zu berechnen It8217s nicht ganz klar, wie dies zu tun. Sie sagen it8217s die Gesamtzahl der Serien von gewinnen und verlieren Trades. Heißt das, ich zähle die nachfolgenden Gewinner und minus die aufeinanderfolgenden Verlierer. Also, wenn mein System haben ein Maximum von 7 aufeinander folgenden gewinnen Trades und 4 konsekutiven verlieren Trades, dann ist das insgesamt 3 oder 11 Dank James Rechard Fleming sagt, ich habe Ihr Blog gelesen und möchte Ihnen danken für die Bereitstellung der Trading-Erfolg Schlüssel. Was ist wirklich hilfreich für den Handel mathematischen Berechnung. Vielen Dank, Rechard. I8217m froh, dass Sie es nützlich fanden. Ich habe Ihr System bereits bei gewichtetem Digntal Score System gekauft. Ich möchte, dass Sie wissen, dass ich ein hörgeschädigter Mann bin, der taub ist und nicht hören kann, was Sie auf diesen Trainingsvideos sagen. Aber ich bin nicht zu Dump Ihr System kalt, da bin ich ziemlich erfolgreich auf, was Sie empfehlen, die fxbook Outlook-Sachen wie das zu analysieren. Es ist wahr, dass ich 62 der Gewinne Trades und machte Gelder. Ich wusste, dass Ihre digtinal gewichtete Kerbe die Wahrscheinlichkeiten erhöhen wird. 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Statistik ist eine Disziplin, die uns einen wichtigen Vorteil beim Handel von Forex gibt. Dies ist kein Artikel über Statistiken, it8217s ein Artikel darüber, wie Statistiken können im Forex-Handel nützlich sein und welche Grundsätze sollten immer im Auge haben, während des Handels. 1. Die Gesamtmarktbewegungen können vorhergesagt werden, aber unter bestimmten Umständen können gewisse Bewegungen vorhergesagt werden, Of course 95 of traders lose their money but this happens only because they have no clue of what trading really is. Trading is statistics. 8220Today EURUSD will go up8221 8211 this is a fundamental wrong statement, under any circumstances. 8220EURUSD is likely to go up today8221 8211 this is the right statement. In forex we are not dealing with certitudes, we are only dealing with probabilities. 2. History tend to repeat itself. This is the most basic rule of technical analysis. In fact, if this hadn8217t been true, nobody, and I mean nobody would have made profits from forex market. But fortunately, trading is not gambling and history tend to repeat itself. The past doesn8217t repeat, but some aspects of it repeat over and over again. It8217s up to us to spot them. 3. Any system can be profitable for a very short period of time. Even the most stupid system can be very profitable for a day or two but of course it fails miserably over a long period of time. And now is the time for the law or large numbers to be explained. According to to its definition Law of large numbers 8220is a theorem that describes the result of performing the same experiment a large number of times. According to the law, the average of the results obtained from a large number of trials should be close to the expected value, and will tend to become closer as more trials are performed.8221 What exactly does that mean A coin has two sides. If you toss a coin, the probability of coming up head and tail is 12 0.5 50. If you toss a coin 10 times, anything can happen, you may even get 10 heads or 10 tails in a row even if the overall probability is 50 because the number of trials is simply too short and statistically not significant. But if you toss a coin 10,000 times things changes. You will get a result more close to overall probability of 50, something like 4,999 heads and 5,001 tails. How is the law of large number important in analysis of forex systems First of all, it tells you that short terms results means nothing. Any bad system can product 10, 20 or even 50 wins in a row but nevertheless it is guaranteed to fail on the long run. For example, suppose that for 2 days there are no fundamentals at all. As a result, the market goes up and down by 50 pips and supportresistance levels are not broken. If you buy when the market touches the lower level and sell when it touches the upper level you can make good profits..until the first high impact news hits. Same happens if the market trends. Keep trading with the trend and make great profits..until the trend ends. The long term robustness of the system must be first tested before using it live. A good system must be able to survive over unprofitable periods without many losses and win everything back plus much more during profitable periods. 4. Number of trades reflects the robustness of the system. Number of trades itself is not relevant if taken out of context. For example, let8217s say we have a system that makes 1,000 trades per year. Is it a robust system The answer is 8220we don8217t know8221 even if the number o trades is large. Why Because during one year it didn8217t pass trough all market aspects. If it makes 13,000 trades during 13 years and remains profitable by 13 x X then yes, it8217s a good system. If it makes 13,000 trades during 13 years without profits, then it8217s not a good system. It survives but it8217s curve fitted for a single market aspect only. If it makes 3,000 trades during 13 years and remains profitable it8217s still a bad system. Why Because if it didn8217t trade during an unknown market condition, then it is curve fitted for a single market aspect only. If it makes 13,000 trades and the profit doubles (I8217m not mentioning anything about drawdown here), it means that it made X during one year and X during 12 years, a very unequal distribution of profits. 5. Any system can be profitable on backtests only if many rules are added to it. Adding multiple rules means curve fitting at it8217s purest form. The system will fail on live trading because statistical relevancy is destroyed. Those rules may not be valid for future markets even if they worked in the past. Curve fitting by adding multiple rules is a trick used by commercial EA vendors. I can tell if the system is curve filled just be looking at its equity curve. Short term rules that don8217t make sense on the long run are added just to hide the drawd0wn periods (for example 8220do not trade between 12.03.2007 and 30.04.20078221). If the equity curve points straight up then it8217s the first sign of curve fitting, that8217s why I like ugly looking equity curves clearly showing the drawdown period. Statistical principles and methods are invaluable tools in forex, ignore them and get ready to fail. In the following articles I will explain two of the most used statistical methods that helps in testing the robustness of our systems: Monte Carlo and Walk Forward. But first, a practical example might help. Statistics also helps in developing successful trading systems. Before thinking of a system, I need a clear look at long term picture. I need to know how many pips per day a certain pair moves. The chosen pair for this study is EURUSD. Using 13 years Alpari UK no holes data, here are my findings: Between 0 8211 60 pips - gt 311 daysBetween 60 8211 90 pips - gt 850 days Between 90 8211 120 pips - gt 847 days Between 120 8211 150 pips - gt 586 days Between 150 8211 180 pips - gt 326 days Between 180 8211 210 pips - gt 214 days Between 210 8211 600 pips - gt 286 days By studying the table above I notice that the market frequently moves between 60 and 150 pips (850 847 586 2280 days out of a total of 3420 days which means 66). The first idea that comes into my mind is to trade pullbacks. For example, if the trend goes up, I wait for a small retracement then buy EURUSD (2 and 4 Elliot waves, my hope is to catch waves 3 and 5, please see the article about how forex market moves). But how long is the 2 or 4 wave I don8217t know that, so I let MT4 optimizer to find out the best option. Go long rule: the trend went straight up the previous day (Close1-Open1gt0) and the price retraces a certain percent of previous High 8211 previous Low. retracementupLow1(percent(High1-Low1)) Go short rule: the trend went down the previous day (Close1-Open1lt0) and the price retraces a certain percent of previous High 8211 previous Low. retracementdownHigh1-(percent(High1-Low1)) Stop loss and take profit is not more than 150 pips each. Took me 20 minutes to code this system, here is the backtest: After 30 seconds of watching the equity curve, I dismissed it from the start because it appears to be w0rking for one market condition only, please see my green square. It worked great between 2007-2009 and no so great the rest of the years. Maximum drawdown during 13 years is 2,000 pips and total profit is 10,000 pips. 10,00013 769 pips on average per year for a maximum risk of 2,000 pips. So the reward :risk ratio is 1:3 which is quite bad, not to mention that past performance is not a guarantee for future performance. But history tend to repeat itself. Now you see why statistics is so useful when it comes to forex trading Thanks for you time If you enjoyed this article, please share the link. Knowledge and sharing is power Zamolxis Tradind System Subscribe and Download Zamolxis
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