احتمال، متوقع اوسط نتیجہ اور مسلسل نقصانات
بلند شرحِ کامیابی بھی پیسہ گنوا سکتی ہے۔ سب سے خوش کن عدد کے بجائے پوری تقسیم جانچنا سیکھیں۔
شرحِ کامیابی صرف ایک جز ہے
اکثر جیتنا اور پیسہ کمانا مختلف دعوے ہیں۔ ایک عمل بہت سے چھوٹے منافع اور بیچ میں چند بڑے نقصان دے سکتا ہے۔ دوسرا اکثر ہار کر کبھی اپنے مجموعی نقصان سے زیادہ کما سکتا ہے۔ دونوں کو سمجھنے کے لیے نتائج کی تکرار اور حجم درج کریں، جرنل میں صرف سبز اندراجات کی تعداد نہیں۔
دو نتائج کے سادہ ماڈل میں فی سودا متوقع منافع، جیت کا احتمال ضرب اوسط جیت، منفی نقصان کا احتمال ضرب اوسط نقصان، منفی اوسط اخراجات ہے۔ یہ مفروضہ احتمالات کے تحت ریاضیاتی اوسط ہے۔ اگلے سودے، خاص ماہ یا اکاؤنٹ کی بقا کا وعدہ نہیں۔ احتمالات خود بھی عموماً تخمینہ کرنا پڑتے ہیں۔
خالص صورت کا حساب کریں
فرض کریں ایک فرضی طریقہ 40% بار کامیاب ہوتا ہے، اوسط مجموعی فائدہ $180 اور اوسط مجموعی نقصان $100 ہے۔ مجموعی متوقع اوسط نتیجہ 0.40 × $180 منفی 0.60 × $100، یعنی $12 ہے۔ اوسط مکمل خرید و فروخت لاگت $15 ہو تو خالص متوقع اوسط نتیجہ منفی $3 ہے۔ پُرکشش فائدہ بہ خطرہ تناسب طریقے کو اصل لاگت سے نہیں بچاتا۔
اب ایسا عمل فرض کریں جو 80% بار جیتتا، ہر کامیابی پر $20 کماتا مگر ہر ناکامی پر $100 کھوتا ہے۔ اخراجات سے پہلے توقع $16 منفی $20، یعنی منفی $4 ہے۔ اسے 80% درست نظام کہنا تکرار بتاتا ہے مگر معاشیات چھپاتا ہے۔ نایاب نقصان مختصر نمونے میں دیکھے ہر نقصان سے بڑا بھی ہو سکتا ہے۔
نمونے کی غیر یقینی کیفیت ملحوظ رکھیں
نمونے کی کامیابی شرح تخمینہ ہے، مارکیٹ میں کندہ فطری خاصیت نہیں۔ بیس مشاہدات میں دس کامیابیاں طویل مدتی تقسیم کا محدود ثبوت دیتی ہیں۔ مارکیٹ حالات، عمل درآمد کا معیار اور انتخاب کے قواعد بدل سکتے ہیں۔ اس لیے نمونے کا حجم اور مشاہدے کی مدت بتانا خود شماریاتی عدد کی رپورٹنگ کا حصہ ہے۔
سادہ فارمولا تمام کامیاب اور ناکام نتائج کو اوسط میں بھی سمیٹتا ہے۔ مکمل نتائج دیکھیں: چند غیر معمولی ٹریڈز پورا نتیجہ بنا سکتی ہیں۔ سب سے بڑے منافع کے بغیر، زیادہ اخراجات کے ساتھ اور بدتر عمل درآمد کے مفروضوں پر دوبارہ حساب کریں۔ یہ حساسیت کی مشقیں ہیں، پیش گوئیاں نہیں، مگر نتیجے کا موافق تفصیلات پر انحصار ظاہر کرتی ہیں۔
دو نمونوں کا اوسط منافع برابر ہو سکتا ہے، مگر ایک میں نتائج اوسط کے قریب ہوں اور دوسرے میں ایک غیر معمولی منافع کئی نقصانات چھپا دے۔ اوسط کی معیاری خطا کو نمونے کے معیاری انحراف تقسیم جذرِ تعداد سے ناپنا آزاد، یکساں تقسیم والے مشاہدات اور محدود تغیر فرض کرتا ہے۔ باہم متداخل سودوں میں یہ سادہ مفروضہ کمزور پڑ سکتا ہے۔
صرف اوسط نہیں، سلسلوں کے لیے منصوبہ بنائیں
اگر آزاد ٹریڈز میں ہر ایک کے نقصان کا معلوم احتمال 50% بھی ہو تو متعین چار مسلسل ٹریڈز سب ہارنے کا احتمال 0.5 کی چوتھی طاقت، یعنی 6.25% ہے۔ یہ لمبے سلسلے میں کہیں کم از کم ایک بار چار مسلسل نقصانات دیکھنے کا احتمال نہیں؛ ممکنہ ابتدائی مقامات بہت ہیں۔ حقیقی نتائج آزاد رہنے کے بجائے گروہ بھی بنا سکتے ہیں۔
مثبت اوسط شدید گراوٹ، مارجن کال یا عمل چھوڑ دینے سے نہیں روکتی۔ کاغذی رپورٹ میں نتائج کی ترتیب، جمع شدہ ایکویٹی اور سابقہ بلند ترین سطح سے بدترین کمی دکھانی چاہیے۔ حساب مفید ہے کیونکہ یہ مفروضے سامنے لاتا ہے۔ یہ تب خطرناک بنتا ہے جب تخمینی اعداد کو معلوم طبعی مستقلات جیسا یقینی بنا کر پیش کیا جائے۔
حکمت عملیوں کے موازنے میں اکائیاں یکساں رکھیں۔ ایک پوزیشن حجم کا ڈالر متوقع اوسط نتیجہ دس گنا ایکسپوژر پر حساب دوسرے سے براہِ راست قابلِ موازنہ نہیں۔ واضح تعریف والے ابتدائی منصوبہ بند نقصان کے نسبت نتائج بتانا مدد دے سکتا ہے، مگر خلا اس ایک اکائی سے بڑے نقصانات پیدا کر سکتے ہیں۔ ہر معمول پر لائے پیمانے کے ساتھ اصل نقد نتائج دیں تاکہ تبدیلی ان کا حجم نہ چھپائے۔
ایک تخمینے سے ممکنہ نتائج کی حد تک
مستقل امکان کے ساتھ 100 آزاد آزمائشوں میں 55 کامیابیاں ہوں تو مشاہدہ شدہ شرح 55% ہے، مگر 95% کا ولسن اعتماد وقفہ تقریباً 45.2–64.4% بنتا ہے۔ اعتماد کی سطح بار بار نمونے لینے پر طریقے کی کوریج بتاتی ہے، کسی بدلتے بازاری پیرامیٹر کے اسی وقفے میں ہونے کا 95% امکان نہیں۔
مجموعی منافع 150 ڈالر، نقصان 100 اور خرچ دس ہو تو خالص متوقع نتیجہ 250p − 110 ہے۔ p = 0.40 پر −10 اور p = 0.50 پر 15 ملتا ہے۔ یہاں رقوم مستقل رکھ کر صرف کامیابی کے امکان کی حساسیت دیکھی گئی ہے؛ اصل اعداد میں منافع، نقصان اور خرچ بھی غیر یقینی ہیں۔
مرکب نتیجہ الگ ہے: 20% اضافہ اور پھر 20% کمی، ایک ہزار کو 960 بناتے ہیں، اگرچہ دونوں شرحوں کا حسابی اوسط صفر ہے۔ اس لیے فی سودا اوسط کو پوزیشن کے حجم اور دوبارہ سرمایہ لگانے کے قواعد کے بغیر کھاتے کی نمو نہ سمجھیں۔
فرضوں کی حساسیت اور نقصان کی ترتیب دکھائیں۔ مسلسل ادوار کے بلاک دوبارہ منتخب کرنا کچھ زمانی تعلق محفوظ رکھ سکتا ہے، مگر ایسا بحران پیدا نہیں کرتا جو اصل نمونے میں موجود ہی نہیں تھا۔