이 녀석은 최대 단점이 있지만 여유 공간이 있습니다. 드로다운이 약 10-15%가 될 때까지 로트를 늘리면 훨씬 더 나은 수익을 얻을 수 있고 사람들은 그것을 사용하고 싶어할 것입니다!
드로다운은 미래의 성능에 대해 아무 것도 알려주지 않습니다. 어쨌든 안심할 수 있어야 합니다. 반면에 Variance는 그렇습니다.
파산 위험을 계산하는 방법을 아는 트레이더는 거의 없습니다. 많은 거래자들은 최대 한도가 있는 것처럼 최대 손실에 대해 이야기합니다. 분명히, "최대" 감소가 발생하면 추가 손실이 여전히 가능합니다. 최대 하락은 일부 과거 데이터 세트에서 불운이 끝난 지점일 뿐입니다. 관찰된 최대 드로다운은 게임을 플레이하는 동안 계속해서 증가할 것입니다.
나는 이 방정식을 정말로 이해하지 못한다. 그것은 어디에서 왔는가? "분산"에 대한 입력이 없기 때문에 오른쪽의 결과가 어떻게 파멸의 위험과 같은지 알 수 없습니다. 파멸의 위험은 결과의 편차를 기반으로 합니다.
파멸의 위험에 대한 또 다른 점은 결과를 계산하기 전에 특정 조건을 지정해야 하는 다변수를 의미합니다. 여기에 특정 입력은 귀하가 잃을 의사가 있는 계정 자본의 백분율입니다("파멸"을 무엇이라고 정의합니까?)...그러면 출력은 해당 수준의 자본 손실이 달성되는 빈도입니다.
대부분의 내 고객은 20%의 파산 위험에 대해 만족합니다(관심 있음)...즉, 얼마나 자주 자신의 계정 자산이 최고 수준보다 20% 낮을 것으로 예상할 수 있는지 알고 싶어합니다.
이것을 계산하려면 다음 방정식을 사용해야 합니다. R = (1-z)^(-2*a/(d*ln(1-d)))
내 월별 수익률이 5%이고 내 월별 수익의 표준 편차가 10%인 경우 고객은 시간의 최소 12%에서 20%의 수중 계정을 볼 것으로 기대할 수 있습니다.
R = (1-0.2)^(-2*0.05/(0.1*ln(1-0.1))) = 0.12
"12%의 시간"은(는) 무슨 뜻인가요? 우리는 여기에서 "월별" 단위로 작업하고 있으므로 월별 명세서의 12%가 계정의 최고 수위(월별 명세서로 포착되지 않을 수 있음)에 대해 자기자본이 20% 감소함을 의미합니다. 다시 말해서 1년에 한두 번 내 고객은 월간 계정 명세서에서 20%의 손실을 볼 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다.
어떤 고객은 10%를 걱정하고 다른 고객은 50%를 걱정합니다. 누군가는 매달 걱정하고 다른 누군가는 매일을 걱정합니다. 값을 올바르게 계산하고 값을 컨텍스트에 넣을 수 있는 것이 중요합니다. 숫자가 잘못 계산되면 컨텍스트는 중요하지 않으며 마찬가지로 컨텍스트가 잘못되거나 오해의 소지가 있는 경우 거의 도움이 되지 않습니다. 숫자가 올바르게 계산되었는지 여부에 관계없이 클라이언트.
많은 사람들이 파산 위험을 올바르게 계산할 수 있고 결국 공식일 뿐이지만 비 거래자가 이해하고 흡수할 수 있는 수준에서 정보의 중요성/관련성을 전달할 수 있는 사람을 찾는 것은 드뭅니다. 나는 중요하거나 관련성을 전달하는 데 능숙한 척하지 않고 최선을 다하고 해당 영역에서 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다.
파멸은 속도와 상관없이 파멸이다.
나중에가 아니라 지금 배울 수 있기 때문에 빠를수록 좋습니다.
나는 개선이 나중이 아니라 오늘 일어나야 하기 때문에 지연 수업을 싫어한다!
개선이 빠를수록 더 빨리 더 많은 돈을 벌 수 있습니다.
당신은 정말로 적게 말하고 더 많이 배우려고 노력해야 합니다. 링크를 읽고, 한두 가지를 배우거나…
이 녀석은 최대 단점이 있지만 여유 공간이 있습니다. 드로다운이 약 10-15%가 될 때까지 로트를 늘리면 훨씬 더 나은 수익을 얻을 수 있고 사람들은 그것을 사용하고 싶어할 것입니다!
이 녀석은 최대 단점이 있지만 여유 공간이 있습니다. 드로다운이 약 10-15%가 될 때까지 로트를 늘리면 훨씬 더 나은 수익을 얻을 수 있고 사람들은 그것을 사용하고 싶어할 것입니다!
드로다운은 미래의 성능에 대해 아무 것도 알려주지 않습니다. 어쨌든 안심할 수 있어야 합니다. 반면에 Variance는 그렇습니다.
파산 위험을 계산하는 방법을 아는 트레이더는 거의 없습니다. 많은 거래자들은 최대 한도가 있는 것처럼 최대 손실에 대해 이야기합니다. 분명히, "최대" 감소가 발생하면 추가 손실이 여전히 가능합니다. 최대 하락은 일부 과거 데이터 세트에서 불운이 끝난 지점일 뿐입니다. 관찰된 최대 드로다운은 게임을 플레이하는 동안 계속해서 증가할 것입니다.
출처: http://www.futuresmag.com/Issues/2009/August2009/Pages/Minimizing-your-risk-of-ruin.aspx
드로다운은 미래의 성능에 대해 아무 것도 알려주지 않습니다. 어쨌든 안심할 수 있는 것은 아닙니다. 반면에 Variance는 그렇습니다.
감사합니다. 저에게 Risk of Ruin은 상식적인 문제이고 직관적이지만, Risk of Ruin을 계산하는 방법을 배우고 싶습니다. 불행히도 나는 아직 그것을 이해하지 못합니다. 표준편차 를 배우는 것부터 시작하겠습니다.
감사합니다. 저에게 Risk of Ruin은 상식적인 문제이고 직관적이지만, Risk of Ruin을 계산하는 방법을 배우고 싶습니다. 불행히도 나는 아직 그것을 이해하지 못합니다. 표준편차를 배우는 것부터 시작하겠습니다.
명확히 하자면, Risk of Ruin이 무엇인지, 왜 그런지 이해하지만, 그에 대한 방정식을 이해할 수 없습니다.
명확히 하자면, Risk of Ruin이 무엇인지, 왜 그런지 이해하지만, 그에 대한 방정식을 이해할 수 없습니다.
귀하의 여행을 기꺼이 도와드리겠습니다.
우선 고정 분수 위치 크기와 고정 분수 위치 크기의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
전략의 통계적 특성(미래 실적에 대한 통계 기반 추론을 수행하기 위해 알아야 할 사항)을 특성화하기 위한 목적으로 백테스트를 수행할 때 일정한 위치 크기로 백테스트하고 이를 기반으로 파멸 위험을 분석해야 합니다.
당연히 라이브 또는 포워드 테스트를 거래할 때 복리를 활용하기 위해 고정 분수 포지션 사이징을 사용하기를 원합니다. 둘 사이의 매핑은 수학적 형식의 간단한 문제이며 복잡하게 들리지만 실제로는 그렇지 않습니다.
위험을 특성화 하는 것과 위험을 관리하는 것 사이에는 구별이 있어야 한다는 점도 언급할 가치가 있습니다.
백테스트를 할 때 위험 측정 및 특성화 에 적합한 방식으로 백테스트를 수행해야 합니다. (우리는 그러한 분석을 무효화하는 일을 할 수 있으므로 언급해야 함)
라이브 거래 및 선도 테스트를 수행할 때 적절한 위험 관리 가 수행될 수 있도록 앞서 언급한 위험 특성화 결과를 활용하도록 EA를 설정해야 합니다. (일부 독서에 대한 링크 )
귀하의 여행을 기꺼이 도와드리겠습니다.
우선 고정 분수 위치 크기와 고정 분수 위치 크기의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
전략의 통계적 특성(미래 실적에 대한 통계 기반 추론을 수행하기 위해 알아야 할 사항)을 특성화하기 위한 목적으로 백테스트를 수행할 때 일정한 위치 크기로 백테스트하고 이를 기반으로 파멸 위험을 분석해야 합니다.
당연히 라이브 또는 포워드 테스트를 거래할 때 복리를 활용하기 위해 고정 분수 포지션 사이징을 사용하기를 원합니다. 둘 사이의 매핑은 수학적 형식의 간단한 문제이며 복잡하게 들리지만 실제로는 그렇지 않습니다.
위험을 특성화 하는 것과 위험을 관리하는 것 사이에는 구별이 있어야 한다는 점도 언급할 가치가 있습니다.
백테스트를 할 때 위험 측정 및 특성화 에 적합한 방식으로 백테스트를 수행해야 합니다. (우리는 그러한 분석을 무효화하는 일을 할 수 있으므로 언급해야 함)
라이브 거래 및 선도 테스트를 수행할 때 적절한 위험 관리 가 수행될 수 있도록 앞서 언급한 위험 특성화 결과를 활용하도록 EA를 설정해야 합니다. (일부 독서에 대한 링크 )
나는 당신의 링크를 읽고 좀 더 공부했습니다. 이 방정식에서 에지는 승률로 정의되지만, 이를 상쇄하기 위해 큰 승률에 의존하기 때문에 내 것이 더 낮다고 가정해 보겠습니다. Edge를 어떻게 계산합니까?
Risk_of_ruin = ((1 - 가장자리)/(1 + 가장자리)) ^ Capital_Units
나는 당신의 링크를 읽고 좀 더 공부했습니다. 이 방정식에서 에지는 승률로 정의되지만, 이를 상쇄하기 위해 큰 승률에 의존하기 때문에 내 것이 더 낮다고 가정해 보겠습니다. Edge를 어떻게 계산합니까?
Risk_of_ruin = ((1 - 가장자리)/(1 + 가장자리)) ^ Capital_Units
나는 이 방정식을 정말로 이해하지 못한다. 그것은 어디에서 왔는가? "분산"에 대한 입력이 없기 때문에 오른쪽의 결과가 어떻게 파멸의 위험과 같은지 알 수 없습니다. 파멸의 위험은 결과의 편차를 기반으로 합니다.
파멸의 위험에 대한 또 다른 점은 결과를 계산하기 전에 특정 조건을 지정해야 하는 다변수를 의미합니다. 여기에 특정 입력은 귀하가 잃을 의사가 있는 계정 자본의 백분율입니다("파멸"을 무엇이라고 정의합니까?)...그러면 출력은 해당 수준의 자본 손실이 달성되는 빈도입니다.
대부분의 내 고객은 20%의 파산 위험에 대해 만족합니다(관심 있음)...즉, 얼마나 자주 자신의 계정 자산이 최고 수준보다 20% 낮을 것으로 예상할 수 있는지 알고 싶어합니다.
이것을 계산하려면 다음 방정식을 사용해야 합니다. R = (1-z)^(-2*a/(d*ln(1-d)))
어디에:
R = 계정의 z 부분을 잃을 위험
ln(1-d)는 (1-d)의 자연 로그입니다.
z = 손실될 수 있는 계정의 비율(이 경우 20% 또는 0.2)
= 평균 또는 평균 수익
d = 수익의 표준 편차
내 월별 수익률이 5%이고 내 월별 수익의 표준 편차가 10%인 경우 고객은 시간의 최소 12%에서 20%의 수중 계정을 볼 것으로 기대할 수 있습니다.
R = (1-0.2)^(-2*0.05/(0.1*ln(1-0.1))) = 0.12
"12%의 시간"은(는) 무슨 뜻인가요? 우리는 여기에서 "월별" 단위로 작업하고 있으므로 월별 명세서의 12%가 계정의 최고 수위(월별 명세서로 포착되지 않을 수 있음)에 대해 자기자본이 20% 감소함을 의미합니다. 다시 말해서 1년에 한두 번 내 고객은 월간 계정 명세서에서 20%의 손실을 볼 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다.
어떤 고객은 10%를 걱정하고 다른 고객은 50%를 걱정합니다. 누군가는 매달 걱정하고 다른 누군가는 매일을 걱정합니다. 값을 올바르게 계산하고 값을 컨텍스트에 넣을 수 있는 것이 중요합니다. 숫자가 잘못 계산되면 컨텍스트는 중요하지 않으며 마찬가지로 컨텍스트가 잘못되거나 오해의 소지가 있는 경우 거의 도움이 되지 않습니다. 숫자가 올바르게 계산되었는지 여부에 관계없이 클라이언트.
많은 사람들이 파산 위험을 올바르게 계산할 수 있고 결국 공식일 뿐이지만 비 거래자가 이해하고 흡수할 수 있는 수준에서 정보의 중요성/관련성을 전달할 수 있는 사람을 찾는 것은 드뭅니다. 나는 중요하거나 관련성을 전달하는 데 능숙한 척하지 않고 최선을 다하고 해당 영역에서 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다.
나에게 태도를 취하기 전에 당신이 나와 어울리지 않을 수도 있고 다른 사람이 결국 바보일 수도 있음을 스스로에게 상기시키십시오.
저는 컴퓨터 공학 학위와 수학 부전공으로 졸업했습니다.
Risk of Ruin은 쓰레기입니다. 즉, 그 어리석은 이론을 변기에 버리십시오.
거물급 펀드매니저 들이 그 어리석은 이론을 모를까? 그러나 그들은 여전히 많은 돈을 잃을 수 있습니다. 흠????
그리고 그 어리석은 이론을 프로도박사들도 알고 있지 않을까요? 흠? 그러나 많은 도박꾼(프로이든 아니든)은 항상 돈을 잃게 됩니다. 흠????
결국 돈을 벌기 위한 것...
돈을 벌지 않으면 돈을 벌 수 없습니다. 기간!
Risk of Ruin은 차이가 없지만 처음부터 당신이 좋지 않다는 것을 분명히 하는 피할 수 없는 진실을 지연시킬 뿐입니다!
좋은 전략과 같은 견고한 기반이 없는 자금 관리는 어디에도 없습니다!
그것은 예산과 관리에 능숙하지만 아무데도 얻지 못하는 바보에게 돈을 주는 것과 같습니다.
옷장에 있는 돈은 죽은 돈입니다. 결국 돈은 결국 마릅니다.
결론적 으로 돈을 관리하는 것은 돈을 올바르게 사용하는 것과는 다릅니다.
체스 게임을 상상해보십시오. 당신의 게임 조각은 당신의 니켈, 다임, 쿼터, 달러 등입니다...
돈을 사용하지 않거나 공격에 조각을 올바르게 할당하지 않는 경우 방어적으로 플레이하고 냉철하게 플레이하면 결국 모든 돈을 잃게 됩니다.
나를 믿으십시오. MARKET은 당신의 모든 돈을 잃게 만들 것입니다! 당신의 전략이 형편없기 때문입니다!!
나는 당신이 얼마나 많은 돈을 가지고 있는지 신경 쓰지 않습니다. 작은 손실이 많아질 수 있습니다.
아브라함 링컨
미국의 16대 대통령(1809~1865)