Веројатност, очекувана вредност и низи загуби
Висока стапка на добитни зделки може да губи пари. Научете да ја оценувате целата распределба наместо најласкавиот статистички показател.
Стапката на добивки е само една состојка
Често добивање и заработување пари се различни тврдења. Процес може да создаде многу мали добивки прекинати со неколку големи загуби. Друг може често да губи, но повремено да добие повеќе од натрупаните загуби. За да разберете кој било од нив, бележете ги зачестеноста и големината на исходите, а не само бројот на зелени записи во дневникот.
Во поедноставен модел со два исхода, очекуваниот профит по трансакција е веројатноста за добивка помножена со просечната добивка, минус веројатноста за загуба помножена со просечната загуба, минус просечните трошоци. Ова е математички просек под претпоставени веројатности. Не е ветување за следната трансакција, одреден месец или опстанокот на сметката. Самите веројатности обично мора да се проценат.
Пресметајте ја нето-верзијата
Претпоставете дека хипотетички процес добива 40% од времето, со $180 просечна бруто-добивка и $100 просечна бруто-загуба. Неговиот бруто-очекуван исход е 0.40 × $180 минус 0.60 × $100, односно $12. Ако просечните трошоци за отворање и затворање се $15, нето-очекуваниот исход е минус $3. Привлечен сооднос награда–ризик не го спасува процесот од неговите вистински трошоци.
Сега разгледајте процес што добива 80% од времето, заработувајќи $20 на секој добитник, но губејќи $100 на секој губитник. Пред трошоци, неговото очекување е $16 минус $20, односно минус $4. Нарекувањето систем со 80% точност ја опишува неговата зачестеност, но ја крие неговата економика. Ретките загуби исто така можат да бидат поголеми од што било видено во краток примерок.
Почитувајте ја неизвесноста во примерокот
Стапката на добивки во примерок е процена, а не вродено својство врежано во пазарот. Десет добивки во дваесет набљудувања даваат ограничени докази за долгорочната распределба. Пазарните услови, квалитетот на извршување и правилата за избор можат да се менуваат. Затоа наведувањето на големината на примерокот и периодот на набљудување е дел од известувањето за самата статистика.
Едноставната формула исто така ги сведува сите добитници и губитници на просеци. Разгледајте го целиот список исходи: неколку извонредни трансакции можат да го објаснат целиот резултат. Повторно пресметајте без најголемиот добитник, со повисоки трошоци и под полоши претпоставки за извршување. Ова се вежби за чувствителност, а не предвидувања, но откриваат колку заклучокот зависи од поволни детали.
Ист просечен профит може да произлезе од многу различни резултати. Во еден примерок тргувањата се блиску до просекот, а во друг една голема добивка надоместува многу загуби. Кај независни, еднакво распределени набљудувања со конечна варијанса, стандардната грешка на просекот се проценува со стандардното отстапување поделено со коренот од бројот набљудувања. Зависностите ја ограничуваат оваа пресметка.
Планирајте за низи, не само за просеци
Дури и ако независни трансакции имаат позната веројатност за загуба од 50%, четири определени последователни трансакции би биле сите загубарски со веројатност 0.5 на четврти степен, односно 6.25%. Тоа не е веројатноста да се види барем една низа од четири загуби некаде во долга серија; постојат многу можни почетни точки. Реалните исходи исто така можат да се групираат наместо да останат независни.
Позитивниот просек не спречува длабоки падови од врвот, повици за маргина или напуштање на процесот. Симулираниот извештај треба да ги покаже низата исходи, кумулативниот капитал и најлошиот пад од претходен врв. Аритметиката е корисна бидејќи ги открива претпоставките. Станува опасна кога проценетите влезни параметри се претставуваат со сигурност на познати физички константи.
Одржувајте ги единиците доследни кога споредувате стратегии. Доларски очекуван исход од една големина на позиција не е директно споредлив со друг пресметан при десетпати поголема изложеност. Изразувањето на исходите во однос на експлицитно дефинирана почетна планирана загуба може да помогне во споредбата, но јазовите можат да создадат загуби поголеми од една таква единица. Прикажувајте ги вистинските парични исходи покрај секоја нормализирана мерка за преобразбата да не ја скрие нивната големина.
Од една процена до опсег на неизвесност
Замисли 55 успеси во сто независни обиди со постојана веројатност. Набљудуваниот удел е 55 %, но 95-процентниот интервал на Вилсон е приближно 45,2–64,4 %. Тој опфаќа и неповолни веројатности при еднакви добивка и загуба, пред трошоците. Нивото на доверба го опишува покривањето на методот при повторно земање примероци, не сигурноста на следната трансакција.
За бруто добивка од 150 долари, загуба од 100 и трошок од десет, нето очекуваната вредност е 250p − 110. При p = 0,40 добиваме −10 долари, а при p = 0,50 добиваме 15. Другите вредности тука се фиксни. Во реалните податоци и просечните добивки, загуби и трошоци се неизвесни процени.
Раст од 20 % и потоа пад од 20 % претвораат 1.000 долари во 960: 1.000 × 1,20 × 0,80. Аритметичкиот просек на приносите е нула, но имотот се намалил. Просекот по трансакција не ја заменува патеката на сметката со правила за големина и реинвестирање.
Покажи ја чувствителноста на претпоставките покрај процената. Случајното мешање поединечни трансакции ја уништува зависноста меѓу соседните резултати. Повторно избирање последователни блокови зачувува дел од неа, но не создава кризи што ги нема во изворната историја.