외환 확률 표시기

확률 표시기.

안녕하세요, 당신에게 물어보고 싶은데요, 입력으로 원하는 핍의 수를 지니고, 목표물에 대한 성공의 비율을 출력합니다. 나는 어떤 지표가이 목적을 위해 사용될 수 있는지 모른다.

이 표시기가 5 분의 시간 프레임에서 작동하고 싶습니다.

존재하지 않는다면 그것을 생성 할 수 있습니까?

따라 스프레드를 변경하고 귀하의 pips 손실 및 TP를 입력하십시오.

고마워하지만 나는 가능성을 실시간으로 지표와 mql 언어로 작성하는 동안 의미합니다.

스프레드 시트를 완전히 수학적으로 정확하도록 (내가 아는 한) 이제는 시장이 완전히 수학적으로 무작위 인 것으로 가정합니다 (이전 사건이 현재 확률에 영향을 미치지 않습니다). 이는 스프레드 시트가 실제 결과 확률을 나타내는 것을 의미합니다.

시장 깊이를 알기 전까지는 시장의 깊이에 따라 정확하게 어떤 확률도 측정 할 수 없습니다. 주식은 1p에 있습니다. 파산 가능성은 시장보다 낮을 가능성이 큽니다. 't는 알고있다). 그러나 forex에서 우리는 통화가 얼마나 많이 내려갈 것인지에 관해 모른다. 그래서 그것이 5000pips 떨어 졌다는 것을 의미하는 것은 더 이상 계속 될 가능성이 떨어지는 것을 의미하지 않습니다.

그러나 시장은 기억하고 추세에 편향되어 있습니다. 그래서 MA를 배치하고 그것과 같은 방향으로 거래함으로써 승리 확률이 높아집니다. 당신은 시장이 달려 나가 MA에 돌아갈 것이라는 점을 명심해야합니다.

모든 발진기를 볼 수있는 확률을 보여주는 지표를 찾고 있습니다. RSI는 편평한 시장에서 그것이 편평한 시장에서 거래가 끝나거나 팔리는 여부에 따라 거래가 위 또는 아래로 갈 확률을 보여줄 것입니다. 그러나 추세에서 어떤 일이 일어나는지를 살펴보고 지나치게 매수하고 그대로 머물러있게됩니다. 그래서 그것은 위쪽 편견이 있더라도 당신에게 판매하는 것을 계속 말합니다. 당신은 시장 자체에 확률을 적용 할 수 없으며 단순히 거래를 할 수는 없습니다.

이것이 도움이되고 당신이 이해할 수 있기를 바랍니다.

이 사이트는 Excel 파일과 동일 할 수 있습니다 : 위험 확률 계산기.

다른 지표, MA, RSI 등과 함께 거래의 위험 / 가능성을 나타내는 지표를 사용하는 것이 유용 할 수 있습니다. 표준 신호를 사용하여 거래 신호를 얻은 다음 계산기를 사용하여 거래가 최소 기대 핍을 만들 가능성이 높은지 여부를 결정할 수 있습니다.

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예. 같은 프로그래머가 우리를 위해 그것을 만들 수 있기를 바랍니다.

확률을 계산하는 방법을 설명해 주시겠습니까?

이것은이 사이트에서 사용 된 코드입니다 : 위험 확률 계산기.

나는이 트레드에 게시 된 스프레드 시트를 아직 보지 않고있다.

위 URL에서 자바 스크립트 코드를 삭제했습니다. 그냥 공간을 낭비하지.

나는 스프레드 시트를 만들었다. 그리고 그 계산기는 단지 흉상 retracement calc입니다.

더 나은 외환 거래를위한 확률 도구.

성공하려면 외환 거래자는 확률의 기본 수학을 알아야합니다. 결국, 숫자를 이해하고 측정 할 수있는 능력이 없으면 거래 이익을 달성하고 유지하기가 어렵습니다.

많은 거래자들은 거래 규칙을 개발하고 구현하기 위해 블랙 박스 표시기의 조합을 사용합니다. 그러나 "좋은"상인과 위대한 상인의 차이점은 실적 및 이익을 계산하기위한 지표 및 방법에 대한 이해입니다.

확률 및 통계는 forex 무역에서 개발, 시험 및 이익에 열쇠이다. 몇 가지 확률 도구를 알면 거래자가 수학 용어로 거래 목표를 설정하고 효과적인 거래 전략을 수립하고 운영하며 결과를 평가하는 것이 더 쉽습니다.

확률 및 외환 거래 통계에 대한 가장 기본적인 개념을 검토하는 것이 도움이됩니다. 확률의 수학을 이해함으로써 기계 거래 시스템 및 전문가 고문 (EA)이 사용하는 논리를 알 수 있습니다.

정규 분포.

forex 무역에있는 확율의 가장 기본적인 공구는 정규 분포의 개념이다. 대부분의 자연 프로세스는 "정상적으로 배포됩니다."

"균일 분포"는 연속체에있는 숫자가 거의 동일하다는 확률을 의미합니다. 이것은 가능한 한 균등하게 간격을 두어 개체를 가능한 한 고르게 퍼뜨린 결과로 발생하는 일종의 분포입니다.

그러나 일정한 분배 대신에 통화 쌍의 가격은 주어진 시간에 특정 지역 내에서 발견 될 것입니다. 이것은 "정규 분포"이며, 확률 도구는 그 가격이 어디에서 발견 될지에 대한 근사치를 보여줍니다.

정규 분포는 통화 쌍 가격이 특정 기간 동안 일정 수준에 도달 할 가능성에 관한 외환 거래자의 예측력을 제공합니다.

컴퓨터는 난수 생성기를 사용하여 정규 분포를 결정하기 위해 외환 가격의 평균 (평균)을 계산합니다.

많은 수의 샘플 가격이 확인되면 그래픽으로 그릴 때 종 분포 곡선이 종 모양 곡선을 형성합니다. 샘플 수가 많을수록 곡선이 부드러워집니다.

단순 평균의 규칙은 거래자에게 도움이되지만, 정규 분포의 규칙은보다 유용한 예측력을 제공합니다. 예를 들어, 상인은 외환 쌍의 "평균"일일 가격 이동이 말하자면 50 pips라고 계산할 수 있습니다.

그러나 정규 분포는 또한 일일 가격 변동이 30 ~ 50 pips, 또는 50 ~ 70 pips로 떨어질 가능성을 상인에게 알릴 수 있습니다.

정규 분포 및 표준 편차의 규칙에 따르면 샘플의 약 68 %는 평균 (평균)의 표준 편차 내에서 발견되며 약 95 %는 평균의 두 표준 편차 내에서 발견됩니다. 마지막으로 샘플이 평균의 3 표준 편차 이내로 떨어질 가능성은 99.7 %입니다.

전문 어드바이저 (EA) 및 거래 시스템의 정규 분포 및 표준 편차 기능은 외환 거래자가 일정 기간 동안 가격이 일정 금액으로 이동할 가능성을 평가하는 데 도움이됩니다.

그러나 위험 관리 목적으로 정규 분포 개념만을 사용하는 경우 거래자는 신중해야합니다. 희귀 한 사건 (예 : 50 %의 가격 하락)이 발생할 확률은 낮아 보일 수 있지만 예측할 수없는 시장 요인으로 인해 정규 분포 계산시 나타나는 것보다 훨씬 높은 가능성이 있습니다.

분석의 신뢰성은 데이터의 양과 품질에 달려 있습니다.

정규 분포 곡선을 모델링 할 때 입력 가격 데이터의 양과 품질이 매우 중요합니다. 샘플 수가 많을수록 커브가 부드럽게됩니다. 또한 불충분 한 데이터로 인한 계산 오류를 방지하려면 각 계산이 적어도 30 개의 샘플을 기반으로하는 것이 중요합니다.

따라서 샘플 거래의 결과를 추정하여 외환 거래 전략을 테스트하려면 시스템 개발자가 테스트중인 매개 변수에 대해 통계적으로 신뢰할 수있는 결론에 도달하기 위해 최소 30 개 거래를 분석해야합니다. 마찬가지로, 500 개의 거래에 대한 연구 결과는 50 개의 거래에 대한 분석 결과보다 더 신뢰할 수 있습니다.

위험을 예측하기위한 분산과 수학적 기대.

forex 상인을 위해, 배급의 가장 중요한 특성은 그것의 수학적인 기대 및 분산이다. 일련의 거래에 대한 수학적 기대치는 계산하기 쉽습니다. 모든 거래 결과를 합산하고 그 금액을 거래 수로 나누십시오.

거래 시스템이 수익성이 있다면, 수학적 기대는 긍정적입니다. 수학적 기대가 음수이면 시스템이 평균적으로 손실됩니다.

분포 곡선의 상대적인 경사 또는 평탄도는 수학적 기대 영역 내의 가격 값의 분산 또는 분산을 측정하여 나타냅니다. 전형적으로 임의로 분산 된 값에 대한 수학적 기대 값은 M (X)로 표시됩니다.

분산은 다음과 같이 정의 할 수 있습니다. D (X) = M [(X-M (X)] 2.

그리고 분산의 제곱근을 표준 편차라고 부릅니다. 수학적 속기로 σ (σ)로 표시됩니다.

분산 및 표준 편차는 외환 거래 시스템의 위험 관리에 매우 중요합니다. 표준 편차의 값이 높을수록 잠재적 삭감이 커지고 위험이 커집니다. 마찬가지로, 표준 편차의 값이 낮을수록 시스템을 거래하는 동안 낮은 수익률이됩니다.

예를 들어, 외환 거래 시스템 테스트를위한 샘플 위험 평가는 다음과 같습니다.

거래 번호 X (Trade Gain or Loss)

위의 예제에서 적절한 샘플에 대한 30 개 거래의 최소 수를 기반으로 수학적 기대가 긍정적이라는 것을 알아야합니다. 따라서 외환 거래 전략은 실제로 수익성이 있습니다.

그러나 표준 편차가 높기 때문에 매 달러를 벌기 위해 상인이 훨씬 많은 금액을 위험에 빠뜨리고 있습니다. 이 시스템은 심각한 위험을 수반합니다.

수학의 나머지 부분은 다음과 같습니다. 이 그룹의 거래에 대한 수학적 기대를 결정하려면 모든 거래의 이익과 손실을 합한 다음 30으로 나눕니다. 이것은 모든 거래에 대한 평균값 M (X)입니다. 이 경우 평균 거래 당 4.26 달러가됩니다. 지금까지 시스템은 유망 해 보인다.

다음으로, 분산의 표준 편차를 계산하기 위해, 평균 4.26 달러를 각 거래의 결과에서 뺀 다음, 제곱하고이 모든 제곱의 합계를 합산합니다. 합계는 29로 나뉘며, 총 거래 수에서 1을 뺀 값입니다.

위에 주어진 (X) = M [(X-M (X)] 2의 분산에 대한 수식을 사용하여 다음 예에서 첫 번째 거래로부터의 계산을 확인합니다.

무역 1 : -17.08 - 4.26 = -21.34 및 (-21.34) 2 = 455.39.

동일한 계산이 테스트 시리즈의 각 거래에 대해 수행됩니다. 이 예에서 시리즈에 대한 분산은 9,353.62이고 정의에 따라이 제곱근은 표준 편차 (σ)와 같으며이 경우 96.71 달러입니다.

따라서 외환 거래자는이 특정 시스템에 대한 위험이 상당히 높음을 알았습니다. 수학적 기대는 실제로 긍정적이었으며 평균 당 이익은 4.26 달러 였지만 그 이익과 비교했을 때 표준 편차가 높습니다.

상인은 매 기회마다 $ 96.71의 이익을 얻으려고 $ 4.26를 벌고있는 것을 볼 수 있습니다. 이 위험은 수용 가능할 수도 있고, 위험을 낮추기 위해 시스템을 수정할 수도 있습니다.

특정 거래 시스템의 위험성 외에도 외환 거래자는 정규 분포 및 표준 편차를 사용하여 Z 점수를 계산할 수 있습니다. 이는 수익성있는 거래가 거래 손실과 관련하여 얼마나 자주 발생 하는지를 나타냅니다.

승리하는 외환 거래 시스템을 개발하는 과정에서 상인은 테스트 기간 동안 얼마나 많은 수익성이있는 거래가 "무작위"였는지, 그리고 승리하는 거래를 성사시키기 위해 얼마나 많은 연속적인 거래가 용인되어야하는지 궁금해 할 것입니다.

예를 들어, 주어진 외환 거래 시스템의 예상 평균 이익이이 시스템을 거래하는 동안 방아쇠 당겨진 각 주문의 예상 손실 금액보다 4 배 적은 것으로 가정합니다.

일부 거래자는 거래가 4 번 실패 할 때마다 평균 한 건의 수익성있는 거래가있는 한 시스템이 시간이 지남에 따라 이길 것이라고 가정 할 수 있습니다. 그러나 실제 거래에서 승리와 손실의 분배에 따라, 이 시스템은 다음 승자에 대해 시간이지나면서 회복하기에 너무 깊이 무너질 수 있습니다.

정규 분포는 표준 점수라고도하는 Z 점수를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이 점수를 사용하면 상인이 손실에 대한 비율뿐만 아니라 연속적으로 발생할 가능성이 많은 손실 / 손실을 예측할 수 있습니다.

양수 Z 점수는 평균보다 높은 값을 나타내고 음수 Z 점수는 평균보다 낮은 값을 나타냅니다. 이 값을 얻으려면 상인이 개별 원시 값에서 모집단 평균을 뺀 다음 그 차이를 모집단 표준 편차로 나눕니다.

x로 지정된 원시 점수에 대한 기본 표준 점수 계산은 다음과 같습니다.

여기서 μ는 모집단 평균이고 σ는 모집단 표준 편차입니다. Z 점수를 계산하는 것은 상인이 단지 모집단에서 채취 한 표본의 특성이 아니라 모집단의 매개 변수를 알아야한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다.

Z는 모집단 평균과 원시 점수 사이의 거리를 나타내며 표준 편차의 단위로 표현됩니다. 그래서, 외환 거래 시스템의 경우 :

N은 시리즈 중 총 거래 수입니다. R은 일련의 이기고지는 거래의 총계이다; P는 2 x W x L과 같습니다. W는 시리즈 중 우승 트레이드의 총 수입니다. L은 시리즈 중 손실 거래의 총 횟수입니다.

개별 시리즈는 플러스 또는 마이너스의 연속 시퀀스 (예 : ++++ 또는 -)로 나타낼 수 있습니다. R은 그러한 계열의 수를 계산합니다.

Z는 외환 거래 시스템이 on-target에서 작동하는지 또는 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 평가할 수 있습니다.

마찬가지로 중요한 것은 거래자가 Z - 점수를 사용하여 거래 시스템에 무작위 순서의 거래에서 기대했던 것보다 적은 수의 일련의 승자와 패자가 포함되어 있는지를 결정할 수 있습니다. 즉, 연속 거래의 결과가 서로 종속되어 있는지 여부 .

Z 점수가 0에 가까울 경우 거래 결과의 분포는 정규 분포에 가깝습니다. 일련의 거래의 점수는 거래 결과 간의 의존성을 나타낼 수 있습니다.

이는 정상 임의 값이 99.7 %의 확실성으로 평균 값에서 3 시그마 (3 x σ) 이상 벗어날 것이기 때문입니다. Z 값이 양수인지 음수인지에 따라 상인에게 의존성 유형을 알려줍니다. 양수 Z 값은 수익성 높은 무역에 패자가 뒤따를 것임을 나타냅니다.

그리고 양의 Z는 수익성이 좋은 무역에 수익성이있는 무역이 뒤따를 것이며 패자에게는 또 다른 손실이 뒤 따름을 의미합니다. 이 관찰 된 의존성은 외환 거래자가 위험을 관리하는 데 도움이되도록 개별 거래의 포지션 크기를 다양하게합니다.

샤프 비율.

Sharpe Ratio 또는 보상 - 변동성 비율은 외환 거래자에게 가장 가치있는 확률 도구 중 하나입니다. 위에서 설명한 방법과 마찬가지로 정규 분포 및 표준 편차의 개념을 적용해야합니다. 그것은 거래자에게 위험을 조정함으로써 거래 시스템의 성과를 확인하는 방법을 제공합니다.

첫 번째 단계는 Holding Period Returns (HPR)를 계산하는 것입니다. 예를 들어, 10 %의 이익을 가져온 무역은 1 + 0.10 = 1.10으로 계산 된 HPR이 있고 10 %를 잃는 무역은 1 - 0.10 = 0.90으로 계산됩니다.

마찬가지로, HPR은 무역 후 잔액을 거래 전 금액으로 나누어 계산할 수 있습니다. 평균 보유 기간 수익률 (AHPR)은 모든 개별 보유 기간 수익을 합산 한 다음 거래 수로 나누어 계산합니다.

AHPR 자체는 시간이 지남에 따라 외환 거래 시스템의 성과를 제대로 예측하지 못할 수도있는 산술 평균을 산출합니다. 그 대신, AHPR에서 장기 투자 수익의 무위험 이자율을 뺀 것이 거래 시스템의 표준 편차와 어떻게 관련되는지 보여주는 Sharpe Ratio를 사용하여 트레이딩 시스템의 투자 효율성을 더 자세히 추정 할 수 있습니다.

샤프 비율 = [AHPR - (1 + RFR)] / SD.

AHPR이 평균 보유 기간 수익률 일 때, RFR은 은행 이자율이나 장기 T - 채권 금리와 같은 "안전한"투자로부터의 무위험 수익률이며 SD는 표준 편차입니다.

모든 임의 값 중 99 % 이상이 특정 거래 시스템에 대한 M (X)의 평균값을 중심으로 ± 3σ 이내로 떨어지므로 Sharpe Ratio가 높을수록 거래 시스템이 더 효율적입니다.

예를 들어 정상 분포 무역 결과에 대한 샤프 비율이 3이면 3 시그마 규칙에 따라 손실 가능성이 거래 당 1 % 미만임을 나타냅니다.

정규 분포, 분산, Z - 점수 및 Sharpe Ratio의 개념은 이미 EA 및 기계 거래 시스템의 로그에 통합되어 있으며 대부분의 거래자에게는 그 유용성이 보이지 않습니다.

그러나 이러한 기본적인 확률 도구가 작동하는 방법을 알면 외환 거래자는 자동화 된 시스템이 기능을 수행하는 방식을 더 깊이 이해할 수 있으므로 거래 성공 확률을 높일 수 있습니다.

현재 성공 확률을 높이기 위해 확률 도구를 사용하고 있습니까?

저자 소개 시스템 상인 성공 기여자.

기고서 작성자는 금융 시장에 적극적으로 참여하고 기술 또는 정량 분석에 전념합니다. 그들은 System Trader Success에 대한 이야기, 통찰력 및 발견을 공유하고 더 나은 시스템 상인이되기를 바랍니다. 공헌하는 작가가되고 세계와 당신의 메시지를 공유하고 싶다면 저희에게 연락하십시오.

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