거래 시스템 기대치

거래 시스템 기대치
거래 성공의 진정한 비밀 중 하나는 거래를 할 때마다 위험 대비 보상 비율이라는 관점에서 생각하는 것입니다.
당신이 무역을하기 전에, 이 무역에 대한 위험은 무엇이며, 잠재적 위험의 가치가있는 잠재적 보상인지 스스로에게 물어보십시오.
내 거래 시스템이 장기적으로 나를 위해 무엇을 할 것으로 기대합니까?
기대는 무엇입니까?
거래 시스템은 그것이 생성하는 R 배수의 분포로 특성화 될 수 있습니다. 기대는 간단히 평균 또는 평균 R - 배수가 생성됩니다.
하지만 그게 정확히 무슨 뜻입니까?
위험 및 R - 배수의 간략한 개요.
타프 박사 (Tharp) 박사의 저서를 읽었을 때, 거래의 이익과 손실을 초기 위험 (R)의 비율로 생각하는 것이 훨씬 효율적이라는 것을 지금 알고 있습니다.
& rsquo; s가 잠시 후에 다시 시도해 보도록하겠습니다.
거래 성공의 진정한 비밀 중 하나는 거래를 할 때마다 위험 대비 보상 비율이라는 관점에서 생각하는 것입니다. 거래를하기 전에 자신에게 물어보십시오. 이 거래에서 위험한 것은 무엇입니까? 잠재적 인 보상은 잠재적 인 위험에 가치가 있습니까? & rdquo;
그러면 무역에 대한 잠재적 위험을 어떻게 결정합니까? 어떤 거래를 입력 할 때, 자본을 보존하기 위해 거래에서 벗어나는 시점을 미리 결정해야합니다. 그 출구 지점은 당신이 무역에서 가지고있는 위험이거나 당신의 예상 손실입니다. 예를 들어, 40 달러의 주식을 사들이고 30 달러로 떨어지면 빠져 나오기로 결정한 경우 위험은 10 달러입니다.
당신이 무역에서 가지고있는 위험은 R이라고 불립니다. R은 위험이 있기 때문에 기억하기 쉽습니다. R은 단위당 위험을 나타낼 수 있으며, 예를 들어 주당 $ 10이거나 총 위험을 나타낼 수 있습니다. 주당 10 달러의 위험으로 주식 100 주를 구입했다면 총 위험은 1,000 달러가됩니다.
위험 대비 보상 비율의 관점에서 생각해보십시오. 직책에 대한 총 초기 위험이 1,000 달러라는 것을 알고 있다면, 초기 위험 비율로 모든 이익과 손실을 표현할 수 있습니다. 예를 들어 $ 2,000 (2 x $ 1000 또는 $ 20 / share)의 이익을 올리면 이익은 2R입니다. $ 10,000 (10 x $ 1000)의 이익을 올리면 이익은 10R입니다.
손실에 대해서도 똑같이 작동합니다. $ 500를 잃으면 손실은 0.5R입니다. 2000 달러를 잃는다면 손실은 2R입니다.
& quot; 잠깐. & quot; 너는 말할지도 모른다. & quot; 전체 위험이 $ 1000 인 경우 어떻게 2R 손실이 발생할 수 있습니까? & quot;
글쎄, 아마도 $ 1000 손실에 대해 당신의 말을 지키지 않았을 때 빠져 나가지 못했을 것입니다. 아마 시장이 너를 상대로 격돌했을거야. 1R보다 큰 손실은 항상 발생합니다. 상인 (또는 투자자)으로서의 귀하의 목표는 손실을 1R 이하로 유지하는 것입니다. 워렌 버핏 (Warren Buffet)은 세계에서 가장 성공적인 투자가로 많은 사람들에게 알려져 있으며, 투자의 가장 큰 원칙은 돈을 잃지 않는 것이라고 말한다. 그러나 이것은 거래를위한 의미있는 위험 구조를 만드는 데 도움이되는 조언이 아닙니다. Warren Buffet조차도 손실을 경험합니다. 그의 규칙의 훨씬 더 나은 버전은 "귀하의 손실을 1R 이하로 유지하십시오"입니다.
일련의 이익과 손실을 위험 보상 비율로 표현하면 Van이 R - 다중 분포를 호출하는 것입니다. 결과적으로, 모든 거래 시스템은 R 다중 배급으로 특징 지어 질 수 있습니다. 실제로 R-multiple 배포판이 시스템을 이해하고 장래에 기대할 수있는 것을 배우는 데 도움이되므로 거래 시스템에 대한 생각을 알게 될 것입니다.
그렇다면 이것 모두가 기대와 어떤 관련이 있습니까? 단순함 : 시스템의 R 다중 분포의 평균 (숫자 집합의 평균값)은 시스템의 기대와 동일합니다.
기대치는 여러 거래를 통해 시스템에서 기대할 수있는 평균 R 가치를 제공합니다. 달리 말하자면, 기대는 얼마나 많은 거래에서 달러당 평균에 대해 얼마나 많은 기대를 할 수 있는지를 알려줍니다.
"모든 거래의 핵심은 모든 개념 중 가장 단순한 것이고, 최종 결과는 거래 방법이 수익성을 갖기 위해서는 긍정적 인 수학적 기대를 보여 주어야한다는 것입니다." & nbsp; Chuck Branscomb.
따라서 분석 할 거래의 분포가있을 때, 각 거래에서 생성 된 손익을 R (초기 위험을 기준으로 손익이 얼마나되는지)에서 확인하고 시스템이 수익성있는 시스템인지 여부를 결정할 수 있습니다.
예를 들어 보겠습니다.
실제 종료 가격.
이 & ldquo; 시스템 & rdquo; 장기적으로 기대할 수있는 2R의 기대치가 있습니다. 사용 가능한 데이터를 기반으로 위험 부담을 두 배로 늘릴 수 있습니다.
분석 할 거래가 30 개 이상일 경우에만 시스템의 기대치를 알 수 있습니다. 시스템의 기대치를 명확하게 파악하려면 실제로는 100 ~ 200 사이의 어딘가에 있어야합니다.
따라서 투자 또는 거래의 실제 세계에서 기대치는 많은 단일 단위 거래에 대해 예상 할 수있는 순익 또는 손실을 알려줍니다. 잃어버린 돈의 총 금액이 얻은 총 금액보다 큰 경우, 당신은 순손실이며 부정적인 기대치가 있습니다. 획득 한 총 금액이 손실 된 총 금액보다 많으면 순 승자이고 긍정적 인 기대치가 있습니다.
예를 들어, 99 개의 손실 거래를 할 수 있으며, 각각은 1 달러를 내고 99 달러의 총 손실이 발생할 수 있습니다. 그러나 한 번의 우승 트레이드가 500 달러라면 트레이드 중 하나만이 승자이고 99 %가 패자 였음에도 불구하고 순금이 401 달러 (500 달러 미만의 99 달러)가됩니다.
우리는 훨씬 더 복잡해질 수있는 주제이기 때문에 여기에서 기대치에 대한 우리의 정의를 끝 마칠 것입니다.
밴 타프 (Van Tharp)는이 주제에 관해 광범위하게 글을 썼다. 그가 가르치는 핵심 개념 중 하나입니다. R-Multiples, 포지션 사이징 및 시스템 개발에 점점 더 익숙해지면 기대치가 훨씬 쉽게 이해됩니다.
거래 또는 투자의 기술을 안전하게 습득하려면이 자료를 모두 배우고 이해하는 것이 가장 좋습니다. 때때로 복잡한 것처럼 보일 수 있지만 인내심을 북 돋우는 것이 좋습니다. 당신이 그것을 진정으로 파악하고 그것을 습득하기 위해 노력할 때, 당신은 시장에서 진정한 성공의 기회를 잡을 것입니다.
이 주제에 대해 더 자세히 알기에 가장 좋은 곳 :
포지션 사이징 및 무역 소개; 전자 학습 과정.
다음 번 무역에서 얼마나 많이 위험을 감수해야합니까?
위험이 너무 많아서 계정을 망칠 수 있습니다. 리스크가 너무 적어서 저녁 식사 비용을 크게 내지 않아도됩니다.
Dr. Tharp & rsqu; s 입문 및 무역 소개; 전략 코스에는이 복잡한 주제를 명확하고 이해하기 쉬운 용어로 설명하는 시청각 및 대화식 학습 활동이 포함됩니다. 위치 결정 전략의 기본 사항과 결과에서 얻을 수있는 극적인 차이점을 배우게됩니다.
이 과정은 포지션 사이징 전략에 대한 소개이기 때문에 기초 자료를 다루고 개념을 이해하고 활용하는 과정을 시작하는 훌륭한 출발점을 제공하며 예를 포함한 기대치 이해에 대한 자료를 포함합니다.
이 책은 포지셔닝 사이즈에 대한 확실한 가이드로 매우 광범위한 재료를 다루고 있으며 많은 분야에서 기술적 깊이를 가지고 있습니다. 그 이름이 암시 하듯이, 그것은 확실히 결정적입니다. 그러나 일부 사람들은 위치 조정 전략이 복잡한 주제이므로 책에서 아이디어를 파악하고 적용하는 데 어려움을 겪습니다. 그래서 우리는 두 가지 주요 그룹의 사람들을 대상으로이 전자 코스를 개발했습니다. 청각 / 시각 학습자는 대화 형 기능으로 가득 찬 학습 형식 및 위치 조정 전략의보다 심오한 기술적 측면에 관심이없는 사용자는 주제에 대한 소개가 여전히 거래에 도움이된다는 것을 알고 있습니다.
이 과정은 위험을 이해하고 실제 손실을 최소화하는 방법을 필요로하는 바쁜 전문가에게 이상적입니다.
Positing Sizing Trading Simulation Game을 할 때 크기 조정에 대해 많은 것을 배우게됩니다. 처음 세 레벨은 무료입니다!
타프 타프 생각 개념의 나머지 :
완벽주의, 도박, 불필요한 손실, 방아쇠 및 헬리콥터를 당길 수 없다.
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모두가 시장에서 성배를 찾고 있습니다. 어떻게하면 이상적인 거래 시스템, 이륙 할 주식 또는 그것에 큰 이름을 가진 큰 우승자를 찾을 수 있습니까?
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게재 순위 크기 조정은 거래 시스템에서 귀하에게 얼마나 많은 돈이 있는지 알려주는 역할을합니다. & rdquo; 거래 당 몇 개의 주식이나 계약을해야합니까? 가난한 게재 순위 조정은 계정 분출 및 도난의 거의 모든 사례에 대한 이유이며 자세한 내용을 읽어보십시오.
위치 사이징 및 무역을 연구하는 몇 년 후; 전략에 따라 Dr. Van Tharp는 시스템 품질 번호 또는 SQN이라고 부르는 거래 시스템의 품질에 대한 독점적 인 척도를 개발했습니다. & hellip;. 더 많은 것을 읽으십시오.
시장은 당신이나 다른 사람에게 큰 재물이되지 않습니다. 그러나 시장에서는 때로는 사람들을 다시 데려 가기 위해 (거품과 다른 마니아 동안) 겉보기에 쉽게 얻을 수있는 많은 사람들을 애타게합니다. 당신이 좋은 상인에 대해 진지하게 생각하고 있다면, 당신은 당신이 높은 수준의 노력과 도피에 접근 할 수있는 동일한 수준의 엄격함으로 거래 관행에 접근해야합니다.
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SQN은 IITM, Inc. 의 연방 등록 상표입니다.

외환 거래 시스템의 기대치를 계산하는 방법.
다음은 간단한 외환 거래 전략의 기대치를 계산하는 방법입니다.
기대치는 외환 거래 시스템이 얼마나 신뢰할 수 있는지를 결정하는 데 사용할 수있는 간단한 공식입니다. 돌아가서 모든 손실 거래 대 수익성이있는 모든 거래를 살펴 봐야합니다. 당신의 승자가 당신에게 얼마나 많은 손실을 주 었는지에 대한 수익성을 계산하십시오.
이러한 통계가 없으면 기록 데이터에 대한 시스템 테스트를 수행 할 수 있습니다.
기대 수식은 다음과 같습니다.
W는 평균 승리 거래를 의미합니다.
L은 평균 상실 거래를 의미합니다.
P는 백분율 승률을 의미합니다.
당신은 10 개의 거래를 만들었습니다. 그 중 6 명은 거래에서 이기고 4 명은 거래를 잃고있었습니다. 이는 귀하의 비율 승률이 6/10 또는 60 %임을 의미합니다. 6 개의 거래가 2,400 달러의 이익을 가져온 경우 평균 승리는 2,400 달러 / 6 달러 = 400 달러입니다. 손실이 $ 1,200에 불과하다면 평균 손실은 $ 1,200 / 4 = $ 300입니다. 기대 수식에 다음 수치를 적용하십시오.
E = [1+ (400/300)] × 0.6 & gt; 1 = 0.40 또는 40 %이다.
이 예에서 거래 시스템의 기대치는 40 %입니다. 즉, 귀하의 거래 전략은 장기간 투자 (거래) 당 1 달러당 40 센트를 반환합니다.
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귀하의 거래에서 기대치를 결정하십시오.
상인들은 그들이 미래에 기대하는 것을 견고하고 현실적으로 이해할 필요가 있으며 특히 이익 측면에서 그들이 기대하는 수익을 기대해야합니다. 나는 상인들에게 그들이 어떤 계좌로 어떤 수익을 기대하고 있는지를 물어 본다. 놀라운 숫자는 계획된 장기 수익보다는 생각이 들지 않거나 나에게 그들의 목표를 제공한다고 말한다. 그들은 수익을 내고 싶지만, 일련의 거래가 전체 포트폴리오 가치에 어떤 영향을 줄 수 있는지 이해하지 못합니다. 계획된 기대와 규칙이없는 이러한 종류의 거래는 성공의 주요 장벽입니다.
그렇다면 무엇을 기대해야할지 모르는 문제는 무엇입니까?
무작위 거래.
많은 거래자는 무작위 매매 경향이 있습니다. 이러한 종류의 거래자들은 기회를 찾기 위해 낚시를하는 것처럼 보입니다. 그들은 포럼이나 뉴스 레터에서 본 다른 사람에게서 1 대 2의 거래를 할 수도 있고, 확고한 위험 통제 절차 없이도 거래를 시작할 수도 있습니다. 그들은 "어떤 일이 일어날 지 기다려보고 싶다"는 경향이 있습니다. 보통, 무슨 일이 벌어 지는지는 우유 부단, 분실, 좌절의 길들입니다.
거래 비용에 대한 오해.
이러한 거래자들이 처리하는 두 번째 문제점은 시스템 또는 전략 비용에 대한 이해 부족입니다. 나는 이것을 보통 "상인 근시"또는 "터널 비전"이라고 부릅니다. 이 상인들은 한 번에 한 가지 거래에만 집중하고 내일이나 다음 달의 거래를 생각하지 않으며, 그 결과에 영향을 줄 수있는 비용을 이해하지 못합니다. 장기간.
이 섹션에서는 이러한 문제를 해결하고 거래 전략에 대한 정확한 기대치를 개발하는 과정을 살펴 봅니다.
기대는 무엇입니까?
기대는 그것이 무엇처럼 들리는 지입니다. 승자, 패자, 손익 등이 장기적으로 서로 어떻게 관련되는지를 이해하는 데 도움이됩니다. 이 프로세스를 통해 거래 시스템 이윤이 무엇인지 이해하고 백 테스팅의 유효성을 확인할 수 있습니다.
이 단원에서는 3 단계로 기대치를 개발합니다. 먼저, 당신은 당신의 승리 비율과 손실 비율을 계산할 것입니다. 둘째, 보상 - 위험 비율을 계산합니다. 마지막으로 두 숫자를 예상 비율로 결합합니다. 그 정보는 미래에 기대할 수있는 것을 이해하는데 도움이 될 것입니다.
기대 수준 향상 단계.
1. 승리율과 손해율을 계산하십시오.
2. 위험 대비 보상 비율을 계산하십시오.
3.이 두 비율을 기대 비율로 합칩니다.
승리율과 손해율.
이것은 계산할 간단한 숫자입니다. 첫째로, 당신의 뒤 테스팅 기간에서, 가지고 갔을 총 거래 수를 합계하십시오. 다음으로, 해당 세트에서 승리 한 거래 수를 합산하십시오. 마지막으로, 승리 한 거래 수를 총 거래 수로 나눕니다. 이것은 당신에게 당신의 승리 비율을 제공합니다. 총 150 개의 거래를 테스트 한 결과, 28 %의 승리율을 보였다고 상상해보십시오. 즉, 시스템은 시간의 28 %와 패자의 72 %를 수익성있는 무역으로 만듭니다. 승리율과 손해율은 다음과 같이 계산됩니다.
(총 42 명의 승자) / (총 150 개의 거래) = 28 %의 승률.
100 % & # 8211; (28 %의 승률) = 72 %의 손실률.
이것은 매우 낮게 보일지도 모르지만, 우리가 계속하는 것은 이것이 시스템이 수익성이 없다는 것을 의미하지 않는다는 것을 알 수 있습니다.
리스크 대비 보상 비율.
이것은 또한 상대적으로 간단한 숫자입니다. 따라서 보상 비율의 위험은 단순히 수익성있는 무역의 평균 크기를 손실 거래의 평균 크기로 나눈 것입니다. 거래 전략에서 승자가 패자보다 5 배 이상 크다고 상상해보십시오. 그러면 위험 비율 5에 보상이 생깁니다.
($ 500 우승자 크기) / ($ 100 낙오자 크기) = 5.
기대 비율.
이 시점에서이 두 숫자를 결합하여 기대 비율을 만들 수 있습니다. 이는 보상 비율 (5)에 성공한 거래 비율 (28 %)을 곱하고 거래 손실 비율 (72 %)을 뺀 다음과 같이 계산되는 간단한 과정입니다.
(리워드 비율 x 리워드 비율) & # 8211; 손실 비율 = 예상 비율.
피상적으로 이것은 평균적으로이 전략의 거래가 패자의 .68 배를 되 돌리는 것을 의미합니다. 이것은 두 가지 이유로 중요합니다 : 첫째, 명백하게 보일지 모르지만, 당신은 즉시 긍정적 인 수익을 얻는다는 것을 알고 있습니다. 둘째, 현재 다른 후보 시스템과 비교할 수있는 번호가 있습니다.
기대치가 0보다 큰 시스템은 과거 데이터를 사용하여 수익성이 있다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 열쇠는 앞으로 수익을 창출 할 수있는 열쇠를 찾는 것입니다.
이 번호를 사용하여이 시스템의 수정 효과를 평가할 수도 있습니다.
기타 요인.
기대는 중요한 요소이지만이를 개발할 때주의해야 할 세 가지 기본 고려 사항이 있습니다.
1. 거래 비용 시스템상의 거래 비용의 영향을보다 잘 이해할 수있는 간단한 방법이 있습니다. 승자의 이익을 거래 비용만큼 줄이고 마찬가지로 패자를 늘리십시오. 이전 섹션에서 언급했듯이, 입력하는 동안 일정량의 미끄러짐을 가정하는 것도 좋습니다. 즉, 모든 것이 거래에서 완벽하게 작동한다고 가정하지 마십시오.
2. Position Sizing 여기에서 포지션 사이징으로 기대 효과가 어떻게 작용하는지 이해해야합니다. 기대 비율이 좋을지도 모르지만, 적절하고 일관된 위치 조정 (레버리지, 마진 및 로트 크기 사용)이 없으면 실제 실적이 여전히 좋지 않을 수 있습니다. 위치 사이징에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.
3. 역사적 결과 대 미래의 결과 초기에 시스템을 구축하고 테스트 할 때 매우 잘못된 데이터에 의존한다는 것을 지적하는 것이 중요합니다. 과거의 데이터는 확실히 유용하며 아이디어를 개발할 때 가장 좋은 대안입니다. 그러나 과거는 미래에 어떤 일이 일어날 것인지를 나타내는 것이 아닙니다. 테스트 기간 동안 과거에 본 결과와 완벽하게 일치하는 결과는 보이지 않을 것입니다. 그것은 단지 일어나지 않습니다.
그러나 기대 분석을 무효화하는 것이 아니라 더욱 중요하게 생각합니다.
기대는 전략과 전략 수정을 비교하고 분석하는 좋은 방법입니다. 전략 자체의 실행 가능성에 대한 확고한 재확인입니다. 예상 비율이 음수라면 전략을 교환해서는 안됩니다.
기대는 중요한 계획 목적으로도 작용합니다. 필자는 조종사가 이륙하기 전에 사용하는 비행 전 점검 표에 대한 기대 비율을 항상 비교합니다. 당신이 기대 비율에 필요한 모든 질문에 대답 할 수 있다면 당신은 좋은 계획을 세웠습니다. 거래 요인 중 하나가 공백이거나 견적 일 경우 시스템에서 실행하기 전에 확정해야합니다.
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투자자는 투자하기 전에 신중하게 ETF (Exchange Traded Fund)의 투자 목표, 비용, 비용 및 고유 위험 프로파일을 고려해야합니다. 레버리지 및 역 ETF는 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있으며 레버리지, 유가 증권, 파생 상품 및 기타 복잡한 투자 전략의 사용을 통해 변동성에 대한 노출을 증가시킬 수 있습니다. 이러한 펀드의 성과는 1 일 넘는 기간 동안 벤치 마크와 크게 다를 수 있으며, 시간 경과에 따른 성과는 실제로 벤치 마크와 반대 방향으로 나타날 수 있습니다. 투자자는 자신의 전략에 따라 매일 이러한 일들을 자주 모니터링해야합니다. 안내서는 ETF에 관한이 정보 및 기타 정보를 포함하고 있으며 발행자로부터 얻어야합니다. 투자 설명서는 투자하기 전에주의 깊게 읽어야합니다.
투자자는 투자하기 전에 투자 목적, 위험, 비용 및 뮤추얼 펀드의 비용을 신중히 고려해야합니다. 뮤추얼 펀드는 원금 손실 가능성을 포함하여 시장 변동에 영향을받습니다. 안내서는 펀드에 관한이 정보와 기타 정보를 포함하고 있으며 발급 기관으로부터 입수 할 수 있습니다. 투자 설명서는 투자하기 전에주의 깊게 읽어야합니다.
옵션에는 위험이 포함되며 모든 투자자에게 적합하지 않습니다. 옵션과 관련된 위험에 대한 자세한 정보는 옵션 클리어링 코퍼레이션 (Option Clearing Corporation)의 표준 옵션 및 보충 물 (PDF)의 특성 및 위험을 다운로드하거나 옵션 클리어링 코퍼레이션 (Option Clearing Corporation) 1-888-OPTIONS에 전화하여 확인할 수 있습니다.

예상 점수로 거래 시스템 순위를 매기십시오.
"시스템 성능 및 신뢰 구간"이라는 이전 기사에서 통계적 방법을 사용하여 과거 거래 결과를 분석하여 향후 시스템이 실패 할 가능성이 있는지를 알 수있었습니다. 이 기사에서는 모든 거래 시스템에 적용 할 수있는 수학 공식을 소개하고 다른 거래 시스템을 비교하고 순위를 매기는 객관적인 점수로 사용하고자합니다.
거래 시스템과 관련해서는 두 가지가 동일하지 않습니다. 간단한 tick scalping에서 다년간 투자 모델에 이르는 다양한 거래 스타일이 있습니다. 물론 거래 할 수있는 많은 도구와 시장이 있습니다. 서로 다른 거래 스타일을 가진 서로 다른 시장을 거래하는 서로 다른 두 거래 시스템이 어느 시스템이 더 수익성이 좋은지에 대한 정보에 근거한 선택을하는지 어떻게 결정할 것입니까? 두 거래 시스템을 어떻게 비교합니까? 공연? 두 거래 시스템 모두 수익성이 있고 둘 다 좋은 시스템처럼 보이면 각각의 수익성을 비교하는 데 사용할 수있는 단일 메트릭이 있습니까?
기대.
기대는 밴 타프 (Van Tharp)의 저서 '금융 자유에 대한 당신의 길 (Trade Your Your Way to Financial Freedom)'에 설명 된 개념입니다. 기대는 평균적으로 달러 당 위험이 얼마나 많이 발생할 것으로 예상 하는지를 알려줍니다. 예를 들어 트레이딩 시스템의 위험도가 0.5 달러라면 트레이딩 시스템이 $ .50을 반환합니다.
Expectancy를 계산하는 두 가지 방법이 있습니다. 두 가지 방법 모두 간단하지만 좀 더 자세한 설명이 필요하지만보다 보수적 인 대답을 제공합니다. 두 번째 방법은 설명하기에 조금 더 간단하지만 Expectancy의 근사치 만 제공합니다. 그러나이 근사값은 우리가 여기에서 성취하려는 것을 충분히 만족시킵니다.
종종 다음과 같은 공식을 사용하여 기대치가 계산됩니다.
그러나 괄호 안의 계산을주의 깊게 살펴보면이 값이 거래 당 평균 거래 순이익에 불과하다는 것을 알 수 있습니다. 이 값을 대입하면 다음과 같은 공식이 단순화됩니다.
Expectancy 수식에 연결하는 두 값은 백 테스트로 생성 된 대부분의 전략 성과 보고서 (대부분은 아닐지라도)에서 찾을 수 있습니다. 이는 TradeStation의 전략 보고서에서 분명히 사실입니다.
이제 우리는 거래 시스템의 기대 값을 얻었으므로 다른 거래 시스템과 비교할 때이 값을 사용할 준비가 되었습니까? 아직. 우리가 먼저 취해야 할 또 다른 조치가 있습니다. 우리의 기대 값은 각 거래에 대해 위험을 감수 한 역사적 이익을 알려줍니다. 그러나 우리는 뭔가를 놓치고 있습니다. 두 개의 다른 기대 값을 가진 두 개의 거래 시스템이 있다고 상상해보십시오.
거래 시스템 # 1의 기대치는 .25입니다.
Trading System # 2의 기대치는 .50입니다.
우리가 알고있는 바에 따르면 거래 시스템 # 2는 각 거래에서 위험을 감수하는 달러 당 더 많은 이익을 창출합니다. 실제로, 달러 당 2 배의 이익을냅니다. 따라서 각 거래에서 500 달러의 위험을 감수하면 트레이딩 시스템 1은 125 달러, 거래 시스템 2는 250 달러를 각각 발생시킵니다. 그러나 이것은 완전한 그림이 아닙니다. 우리는 각 거래 시스템이 작동하는 빈도를 놓치고 있습니다. 예를 들어 Trading System # 1은 하루에 한 번 거래되고 Trading System # 2는 일주일에 한 번 거래됩니다. 우리는 거래 시스템이 테스트 된 일수 동안 거래하는 횟수를 고려해야합니다. 밴 타프 (Van Tharp)의 저서에서 그는 기대에 기회가 배가되었다고 설명했다. 기회는 주어진 거래 시스템이 얼마나 자주 거래를하는 것일뿐입니다. 기회 시간 Expectancy는 Expectancy Score에 대한 최종 계산 결과로 이어집니다.
기대 점수.
이 값은 다양한 거래 시스템을 비교하는 데 사용할 수있는 객관적인 숫자를 산출하는 연간 기대 값입니다. 본질적으로 Expectancy Score는 거래 시스템의 거래 빈도를 결정합니다. Expectancy Score가 높을수록 시스템 수익성이 높아집니다. 이 최종 점수를 통해 매우 다른 거래 시스템을 비교할 수 있습니다.
전략 거래 일수는 백 테스팅이 수행 된 일수 이상입니다.
결론.
Expectancy Score를 통해 다른 거래 시스템을 비교하는 데 도움이되는 척도가 있습니다. Expectancy Score의 다른 용도로는이 값을 최적화 대상으로 사용하는 것도 포함됩니다. 종종 최적화는 순이익, 수익률, 샤프 비율 또는 기타 메트릭에 대해 수행됩니다. Expectancy를 사용하는 것도 가치있는 일입니다. 그러나 TradeStation을 사용하면 어떻게 할 수 있습니까? 불행히도 TradeStation으로 쉽게 할 수있는 방법은 없습니다. 그러나 저는 수동 프로세스에 도움이되는 EasyLanguage 코드를 작성하고 있습니다. 향후 문제에 대해 자세히 알아보십시오.
저자 Jeff Swanson에 대하여.
Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.
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