الفوركس ض النتيجة

Z-النتيجة.
ما هو "Z - نقاط"
و Z-سكور هو قياس رقمي لعلاقة القيمة بالمتوسط ​​في مجموعة من القيم. إذا كانت درجة Z هي 0، فإنها تمثل النتيجة متطابقة مع النتيجة المتوسطة.
قد تكون درجات Z أيضا إيجابية أو سلبية، مع وجود قيمة إيجابية تشير إلى أن النتيجة أعلى من المتوسط ​​والنتيجة السلبية تشير إلى أنه أقل من المتوسط. وتكشف الدرجات الإيجابية والسلبية أيضا عن عدد الانحرافات المعيارية التي تكون النتيجة أعلى أو أدنى من المتوسط.
الهبوط "Z-سكور"
Z - عشرات تكشف للإحصائيين والتجار ما إذا كانت النتيجة نموذجية لمجموعة بيانات محددة أو إذا كان غير نمطي. وبالإضافة إلى ذلك، Z - عشرات أيضا تجعل من الممكن للمحللين على التكيف مع عشرات من مجموعات البيانات المختلفة لجعل العشرات التي يمكن مقارنتها مع بعضها البعض بدقة. اختبار قابلية الاستخدام هو مثال واحد لتطبيق الحياة الحقيقية من Z - عشرات.
Z - النتيجة هو أكثر شيوعا باسم ألتمان Z - النتيجة. قام إدوارد ألتمان، وهو أستاذ في جامعة نيويورك، بتطوير وعرض صيغة Z-سكور في أواخر الستينيات كحل لمشكلة مستهلكة للوقت ومربكة إلى حد ما كان يتعين على المستثمرين الخضوع لها لتحديد مدى قرب الإفلاس من الشركة. في الواقع، وضعت صيغة Z - درجة ألتمان في نهاية المطاف مما يوفر للمستثمرين فكرة عن الصحة المالية الشاملة للشركة.
صيغة ألتمان Z-سكور.
و ألتمان Z النتيجة هو الناتج من اختبار قوة الائتمان التي تساعد على قياس احتمال الإفلاس لشركة التصنيع المتداولة علنا. وتستند النتيجة Z إلى خمسة نسب مالية رئيسية يمكن العثور عليها وحسابها من تقرير الشركة السنوي 10-K. الحساب المستخدم لتحديد ألتمان Z النتيجة هو كما يلي:
Z-سكور = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0E.
في هذه المعادلة:
أ = رأس المال العامل / إجمالي الأصول.
B = الأرباح المحتجزة / إجمالي الأصول.
ج = الأرباح قبل الفوائد والضرائب (إبيت) / إجمالي الأصول.
D = القيمة السوقية لحقوق الملكية / القيمة الدفترية لإجمالي المطلوبات.
E = المبيعات / إجمالي الأصول.
عادة، تشير درجة أقل من 1.8 إلى أن الشركة من المرجح أن يكون متوجها إلى أو تحت وزن الإفلاس. على العكس من ذلك، الشركات التي تزيد عن 3 أقل عرضة للتعرض للإفلاس.
النقص في Z - نقاط.
للأسف، فإن درجة Z ليست مثالية وتحتاج إلى أن تحسب وتفسر بعناية. بالنسبة للمبتدئين، و Z النتيجة ليست في مأمن من الممارسات المحاسبية الكاذبة. وبما أن الشركات في ورطة قد يميل إلى تحريف البيانات المالية، فإن درجة Z هي فقط دقيقة مثل البيانات التي تذهب إليه.
و Z - النتيجة أيضا ليس كثيرا استخدام للشركات الجديدة مع القليل من دون أرباح. وهذه الشركات، بغض النظر عن صحتهم المالية، وسوف يسجل منخفضة. وعالوة على ذلك، ال تعالج النقطة Z مسألة التدفقات النقدية مباشرة، بل تشير إلى ذلك فقط من خالل استخدام صافي رأس المال العامل إلى نسبة األصول. بعد كل شيء، فإنه يأخذ النقدية لدفع الفواتير.
وأخيرا، Z - عشرات يمكن أن يتأرجح من ربع إلى ربع عندما تسجل الشركة لمرة واحدة الشطب. هذه يمكن أن تغير النتيجة النهائية، مما يشير إلى أن الشركة التي ليست حقا في خطر على وشك الإفلاس.
للأسف، فإن درجة Z ليست مثالية وتحتاج إلى أن تحسب وتفسر بعناية. بالنسبة للمبتدئين، و Z النتيجة ليست في مأمن من الممارسات المحاسبية الكاذبة. كما يوضح ورلدكوم، الشركات في ورطة قد يميل إلى سوء تمثيل المالية. و Z - النتيجة هي فقط دقيقة مثل البيانات التي تذهب إليه.
و Z - النتيجة أيضا ليس كثيرا استخدام للشركات الجديدة مع القليل أو عدم وجود أرباح. وهذه الشركات، بغض النظر عن صحتهم المالية، وسوف يسجل منخفضة. وعالوة على ذلك، ال تعالج النقطة Z مسألة التدفقات النقدية مباشرة، بل تشير إلى ذلك فقط من خالل استخدام صافي رأس المال العامل إلى نسبة األصول. بعد كل شيء، فإنه يأخذ النقدية لدفع الفواتير.
وأخيرا، Z - عشرات يمكن أن يتأرجح من ربع إلى ربع عندما تسجل الشركة لمرة واحدة الشطب. هذه يمكن أن تغير النتيجة النهائية، مما يشير إلى أن الشركة التي ليست حقا في خطر على وشك الإفلاس.
ألتمان Z - سكور زائد.
طور ألتمان وأصدر ألتمان Z-سكور بلوس في عام 2018. وتستخدم هذه الصيغة لتقييم كل من الشركات العامة والخاصة، ويمكن استخدامها للشركات غير الصناعية وكذلك شركات التصنيع. و Z - سكور زائد هو مناسبة للشركات في الولايات المتحدة وكذلك الشركات غير الأمريكية، بما في ذلك تلك الموجودة في الاقتصادات الناشئة، مثل الصين ..

الرياضيات في التجارة: كيفية تقدير نتائج التجارة.
مقدمة: الرياضيات هي ملكة العلوم.
مطلوب مستوى معين من الخلفية الرياضية من أي تاجر، وهذا البيان لا يحتاج إلى دليل. المسألة هي فقط: كيف يمكننا تحديد هذا الحد الأدنى من المستوى المطلوب؟ في نمو تجربته التجارية، والتاجر غالبا ما يوسع له أو لها نظرة "وحيد الوفاض"، وقراءة المشاركات في المنتديات أو الكتب المختلفة. بعض الكتب تتطلب مستوى أقل من الخلفية الرياضية للقراء، والبعض، على العكس من ذلك، إلهام واحد لدراسة أو فرشاة المعرفة واحد في مجال واحد من العلوم البحتة أو آخر. سنحاول إعطاء بعض التقديرات وتفسيراتها في هذه المادة الوحيدة.
من شرور اثنين اختيار الأقل.
هناك المزيد من علماء الرياضيات في العالم من التجار الناجحين. وغالبا ما تستخدم هذه الحقيقة كحجة من قبل أولئك الذين يعارضون العمليات الحسابية المعقدة أو الأساليب في التداول. يمكننا القول ضدها أن التداول ليس فقط القدرة على تطوير قواعد التداول (تحليل المهارات)، ولكن أيضا القدرة على مراقبة هذه القواعد (الانضباط). إلى جانب ذلك، فإن النظرية التي تصف بالضبط التسعير في الأسواق المالية لم تنشأ بعد (الآن أعتقد أنها لن تنشأ أبدا). إن إنشاء نظرية (اكتشاف الطبيعة الرياضية) للأسواق المالية نفسها يعني موت هذه الأسواق وهو مفارقة لا يمكن تحديدها، من حيث الفلسفة. ومع ذلك، إذا كنا نواجه مسألة ما إذا كان للذهاب إلى السوق مع وصف رياضي غير مرضية تماما من السوق أو من دون أي وصف على الإطلاق، نختار الشر الأقل: نختار أساليب تقدير أنظمة التداول.
ما هو شذوذ التوزيع الطبيعي؟
واحدة من المفاهيم الأساسية في نظرية الاحتمال هو مفهوم التوزيع الطبيعي (غاوس). لماذا هو اسمه مثل هذا؟ واتضح أن العديد من العمليات الطبيعية توزع عادة. لتكون أكثر دقة، والعمليات الأكثر طبيعية، في الحد، وتقليل إلى التوزيع الطبيعي. دعونا ننظر في مثال بسيط. لنفترض أن لدينا توزيع موحد على الفاصل الزمني من 0 إلى 100. توزيع موحد يعني أن احتمال سقوط أي قيمة على الفاصل الزمني واحتمال أن 3. 14 (بي) سوف تقع هي نفسها التي من هبوط 77 (رقم المفضلة لدي مع اثنين من السبعات). أجهزة الكمبيوتر الحديثة تساعد على توليد تسلسل عدد زائفة نوعا ما بدلا من ذلك.
كيف يمكننا الحصول على توزيع طبيعي لهذا التوزيع الموحد؟ وتبين أنه إذا أخذنا في كل مرة عدة أرقام عشوائية (على سبيل المثال، 5 أرقام) للتوزيع الفريد والعثور على القيمة المتوسطة لهذه الأرقام (وهذا ما يسمى "أخذ عينة") وإذا كان مقدار هذه العينات هو عظيم، والتوزيع التي تم الحصول عليها حديثا تميل إلى وضعها الطبيعي. تقول نظرية الحد المركزي أن هذا لا يتعلق فقط بالعينات المأخوذة من التوزيعات الفريدة، بل أيضا إلى فئة كبيرة جدا من التوزيعات الأخرى. وبما أن خصائص التوزيع الطبيعي قد تمت دراستها بشكل جيد جدا، سيكون من الأسهل بكثير تحليل العمليات إذا كانت ممثلة كعملية مع التوزيع الطبيعي. ومع ذلك، نرى هو الاعتقاد، حتى نتمكن من رؤية تأكيد هذه نظرية الحد المركزي باستخدام مؤشر MQL4 بسيط.
دعونا إطلاق هذا المؤشر على أي مخطط مع مختلف N (كمية من العينات) القيم ونرى أن التوزيع التجريبي تردد يصبح أكثر سلاسة وأكثر سلاسة.
رسم بياني 1. المؤشر الذي يخلق توزيع عادي واحد موحد.
هنا، N يعني كم مرة أخذنا متوسط ​​كومة = 5 أرقام موزعة بشكل موحد على الفترة من 0 إلى 100. حصلنا على أربعة مخططات، مشابهة جدا في المظهر. إذا قمنا بتطبيعها بطريقة أو بأخرى على حدها (مساعد إلى مقياس واحد)، سوف نحصل على عدة تحقيقات للتوزيع الطبيعي المعياري. الذبابة الوحيدة في هذا المرهم هي أن التسعير في الأسواق المالية (ليكون أكثر دقة، الزيادات السعرية وغيرها من المشتقات من تلك الزيادات)، عموما، لا تناسب التوزيع الطبيعي. واحتمال وقوع حدث نادر إلى حد ما (على سبيل المثال، انخفاض السعر بنسبة 50 في المائة) في الأسواق المالية هو في حين أنه منخفض، ولكنه لا يزال أعلى بكثير من التوزيع العادي. وهذا هو السبب في أنه ينبغي للمرء أن يتذكر ذلك عند تقدير المخاطر على أساس التوزيع الطبيعي.
الكمية تتحول إلى الجودة.
حتى هذا المثال البسيط لنمذجة التوزيع الطبيعي يظهر أن كمية البيانات المراد معالجتها تعد كثيرة. وكلما ازدادت البيانات الأولية، كانت النتيجة أكثر دقة وصالحة. ويعتقد أن أصغر عدد في العينة يجب أن يتجاوز 30. وهذا يعني أنه إذا كنا نريد لتقدير نتائج الصفقات (على سبيل المثال، مستشار خبير في المختبر)، وكمية الصفقات أقل من 30 غير كافية لجعل موثوقة إحصائيا استنتاجات حول بعض معلمات النظام. كلما زادت الصفقات التي نقوم بتحليلها، كلما قل احتمال أن هذه الصفقات هي مجرد خطف بسعادة عناصر من نظام تداول غير موثوق به. وبالتالي، فإن الربح النهائي في سلسلة من 150 الصفقات يوفر المزيد من الأسباب لوضع النظام في الخدمة من نظام يقدر في 15 الصفقات فقط.
التوقعات الرياضية والتشتت كما تقدير المخاطر.
أهم اثنين من خصائص التوزيع هي التوقعات الرياضية (المتوسط) والتشتت. والتوزيع الطبيعي المعياري له توقع رياضي يساوي الصفر. في ذلك، يقع مركز التوزيع في الصفر، كذلك. يتميز التسطيح أو الانحدار في التوزيع الطبيعي بمقياس انتشار قيمة عشوائية ضمن منطقة التوقع الرياضي. هو التشتت الذي يبين لنا كيف تنتشر القيم حول التوقعات الرياضية قيمة عشوائية.
يمكن العثور على التوقع الرياضي بطريقة بسيطة جدا: بالنسبة للمجموعات القابلة للعد، يتم تلخيص جميع قيم التوزيع، ويقسم المبلغ الذي تم الحصول عليه على قيم القيم. على سبيل المثال، مجموعة من الأرقام الطبيعية هي لانهائية، ولكن يمكن عدها، حيث يمكن تجميع كل قيمة مع فهرسها (رقم الطلب). أما بالنسبة للمجموعات التي لا تحصى، فسيتم تطبيق التكامل. لتقدير التوقعات الرياضية لسلسلة من الصفقات، ونحن سوف تلخص جميع نتائج التجارة وتقسيم المبلغ الذي تم الحصول عليه من قبل كمية من الصفقات. وستظهر القيمة التي تم الحصول عليها النتيجة المتوسطة المتوقعة لكل صفقة. إذا كان التوقعات الرياضية إيجابية، فإننا نستفيد في المتوسط. إذا كان سلبيا، ونحن نفقد في المتوسط.
الصورة 2. مخطط الكثافة الاحتمالية للتوزيع الطبيعي.
مقياس انتشار التوزيع هو مجموع الانحرافات التربيعية للقيمة العشوائية من توقعاتها الرياضية. وتسمى هذه الخاصية للتوزيع التشتت. عادة، يسمى التوقع الرياضي لقيمة موزعة عشوائيا M (X). ويمكن وصف التشتت بعد ذلك ب D (X) = M ((X-M (X)) ^ 2). يسمى الجذر التربيعي للتشتت الانحراف المعياري. وتعرف أيضا بأنها سيغما (σ). وهو توزيع طبيعي له توقع رياضي يساوي الصفر والانحراف المعياري مساويا ل 1 يسمى التوزيع العادي أو الغوسي.
وكلما ارتفعت قيمة الانحراف المعياري كلما زادت قيمة رأس المال المتداول كلما زادت مخاطره. وإذا كان التوقع الرياضي إيجابيا (استراتيجية مربحة) ويساوي 100 دولار، وإذا كان الانحراف المعياري يساوي 500 دولار، فإننا نخاطر بمبلغ، أكبر عدة مرات، لكسب كل دولار. على سبيل المثال، لدينا نتائج 30 الصفقات:
للعثور على التوقعات الرياضية لهذا التسلسل من الصفقات، دعونا تلخيص كل النتائج وتقسيم هذا من قبل 30. سوف نحصل على قيمة متوسطة M (X) يساوي 4.26 $. للعثور على الانحراف المعياري، دعنا نطرح المتوسط ​​من نتيجة كل صفقة، ثم ضعه في المربع، وابحث عن مجموع المربعات. سيتم تقسيم القيمة التي تم الحصول عليها بنسبة 29 (كمية الصفقات ناقص واحد). لذلك سوف نحصل على التشتت D يساوي 9 353.623. بعد أن ولدت الجذر التربيعي للتشتت، نحصل على الانحراف المعياري، سيغما، أي ما يعادل 96.71 $.
وترد بيانات الشيك في الجدول أدناه:
(ساحة الفرق)
ما حصلنا عليه هو توقع رياضي يساوي 4.26 $ والانحراف المعياري 96.71 $. وهي ليست أفضل نسبة بين المخاطر ومتوسط ​​التجارة. الرسم البياني للربح أدناه يؤكد هذا:
تين. 3. الرسم البياني للصفقات للتجارة.
هل يمكنني التداول بشكل عشوائي؟ Z-النتيجة.
الافتراض نفسه أن الربح المكتسب نتيجة لسلسلة من الصفقات هو الأصوات العشوائية ساردونيكالي بالنسبة لمعظم التجار. وبعد أن قضى الكثير من الوقت في البحث عن نظام تجاري ناجح، ولاحظ أن النظام الذي تم العثور عليه قد أدى بالفعل إلى بعض الأرباح الحقيقية على فترة محدودة نوعا ما من الوقت، ويفترض التاجر أن وجدت نهجا مناسبا للسوق. كيف يمكن له أن يفترض أن كل هذا كان مجرد العشوائية؟ هذا قليلا سميكة جدا، وخاصة بالنسبة للمبتدئين. ومع ذلك، من الضروري تقدير النتائج موضوعيا. في هذه الحالة، التوزيع الطبيعي، مرة أخرى، يأتي إلى الإنقاذ.
نحن لا نعرف ما سيكون هناك نتيجة كل التجارة. يمكننا القول فقط أننا إما كسب الربح (+) أو مواجهة الخسائر (-). الأرباح والخسائر البديلة بطرق مختلفة لأنظمة التداول المختلفة. على سبيل المثال، إذا كان الربح المتوقع أقل بمقدار 5 مرات من الخسارة المتوقعة عند إيقاف الخسارة، سيكون من المعقول افتراض أن الصفقات المربحة (+ الصفقات) سوف تسود بشكل كبير على الصفقات الخاسرة (- الصفقات). Z - Score يسمح لنا لتقدير عدد المرات التي تتناوب فيها الصفقات المربحة مع الخسائر.
يتم حساب Z لنظام التداول بالصيغة التالية:
N - المبلغ الإجمالي من الصفقات في سلسلة.
R - المبلغ الإجمالي لسلسلة من الصفقات المربحة والخاسرة.
W - إجمالي قيمة الصفقات المربحة في السلسلة.
L - المبلغ الإجمالي للخسارة الصفقات في هذه السلسلة.
سلسلة هي سلسلة من الإيجابيات تليها بعضها البعض (على سبيل المثال، +++) أو ناقص تليها بعضها البعض (على سبيل المثال، -). R بحساب كمية هذه السلسلة.
Fig.4. مقارنة بين سلسلتين من الأرباح والخسائر.
في الشكل 4، يظهر جزء من تسلسل الأرباح والخسائر من مستشار الخبراء التي احتلت المركز الأول في بطولة التداول الآلي 2006 باللون الأزرق. Z - درجة حساب المنافسة لديها قيمة -3.85، يتم إعطاء احتمال 99.74٪ بين قوسين. وهذا يعني أنه مع احتمالية 99.74٪، كانت الصفقات في هذا الحساب تعتمد بشكل إيجابي عليها (درجة Z سلبية): كان الربح يليه ربح، وتبعته خسارة. هل هذا هو الحال؟ أولئك الذين كانوا يشاهدون البطولة ربما يتذكرون أن الروماني ريتش وضع نسخته من خبير مستشار ماسد الذي كان قد فتح في كثير من الأحيان ثلاثة الصفقات التي تعمل في نفس الاتجاه.
يظهر تسلسل نموذجي للقيم الإيجابية والسلبية للقيمة العشوائية في التوزيع الطبيعي باللون الأحمر. يمكننا أن نرى أن هذه التتابعات تختلف. ومع ذلك، كيف يمكننا قياس هذا الاختلاف؟ Z-سكور الإجابة على هذا السؤال: هل تسلسل الأرباح والخسائر يحتوي على أكثر أو أقل شرائط (مربحة أو خاسرة سلسلة) مما يمكن أن تتوقع لسلسلة عشوائية حقا من دون أي الاعتماد بين الصفقات؟ إذا كانت درجة Z قريبة من الصفر، لا يمكننا القول أن توزيع الصفقات يختلف عن التوزيع الطبيعي. Z - درجة من تسلسل التداول قد تبلغنا عن الاعتماد المحتمل بين الصفقات المتتالية.
وفي ذلك، تفسر قيم Z بنفس طريقة احتمال الانحراف عن الصفر من قيمة عشوائية موزعة وفقا للتوزيع الطبيعي المعياري (المتوسط ​​= 0، سيغما = 1). إذا كان احتمال سقوط قيمة عشوائية موزعة بشكل طبيعي في حدود ± 3σ هو 99.74٪، فإن انخفاض هذه القيمة خارج هذه الفاصل مع نفس احتمال 99.74٪ يعلمنا أن هذه القيمة العشوائية لا تنتمي إلى هذا التوزيع الطبيعي المعطى . هذا هو السبب في أن "قاعدة 3-سيغما '' كما يلي: قيمة عشوائية عادية ينحرف عن متوسطه لا يزيد عن 3-سيغما المسافة.
علامة Z يعلمنا عن نوع من الاعتماد. زائد يعني أنه على الأرجح أن تجارة مربحة ستتبعها خسارة واحدة. ويقول ناقص أن الربح سوف يتبعها الربح، وخسارة ستتبعه خسارة مرة أخرى. جدول صغير أدناه يوضح نوع واحتمال التبعية بين الصفقات بالمقارنة مع التوزيع الطبيعي.
ويعني الاعتماد الإيجابي بين الصفقات أن الربح سيؤدي إلى ربح جديد، في حين أن الخسارة ستؤدي إلى خسارة جديدة. ويعني الاعتماد السلبي أن الأرباح ستتبعها خسارة، في حين أن الخسارة ستتبعها أرباح. التبعية وجدت يسمح لنا لتنظيم أحجام من المواقف لفتح (مثالي) أو حتى تخطي بعض منهم وفتحها فقط تقريبا من أجل مشاهدة تسلسل التجارة.
عقد فترة الإرجاع (هر)
في كتابه "الرياضيات لإدارة الأموال"، يستخدم رالف فينس مفهوم هر (عودة فترة العودة). أسفرت الصفقة عن ربح بنسبة 10٪ لديه هر = 1 + 0.10 = 1.10. أدت التجارة إلى خسارة بنسبة 10٪ لديها هر = 1-0. 10 = 0.90. يمكنك أيضا الحصول على قيمة هر للتجارة عن طريق قسمة قيمة الرصيد بعد إغلاق الصفقة (بالانسكلوس) من قيمة الرصيد عند فتح الصفقة (بالانسوبين). HPR = BalanceClose / BalanceOpen. وهكذا، كل التجارة له كل من نتيجة في شروط المال و النتيجة التي أعرب عنها هر. وهذا سوف يسمح لنا لمقارنة النظم بشكل مستقل على حجم العقود المتداولة. واحد من المؤشرات المستخدمة في هذه المقارنة هو المتوسط ​​الحسابي، أهر (متوسط ​​فترة فترة الإرجاع).
للعثور على أهر، يجب أن نلخص جميع هرس وتقسيم النتيجة بمقدار الصفقات. دعونا ننظر في هذه الحسابات باستخدام المثال أعلاه من 30 الصفقات. لنفترض أننا بدأنا التداول مع 500 دولار على الحساب. دعونا نجعل جدولا جديدا:
سيتم العثور على أهر كمتوسط ​​حسابي. وهو يساوي 1.0217. وبعبارة أخرى، نحن كسب على نحو متوسط ​​(1.0217-1) * 100٪ = 2.17٪ على كل صفقة. هل هذا هو الحال؟ إذا ضربنا 2.17 بحلول 30، سنرى أن الدخل يجب أن يجعل 65.1٪. دعونا ضرب المبلغ الأولي من 500 $ بنسبة 65.1٪ والحصول على 325.50 $. وفي الوقت نفسه، فإن الربح الحقيقي يجعل (627.71-500) /500 * 100٪=25.54٪. وبالتالي، فإن المتوسط ​​الحسابي ل هر لا يسمح لنا دائما لتقدير النظام بشكل صحيح.
جنبا إلى جنب مع المتوسط ​​الحسابي، رالف فينس يقدم مفهوم المتوسط ​​الهندسي الذي سوف ندعو غر (فترة هندسية يعود فترة)، وهو عمليا دائما أقل من أهر. المتوسط ​​الهندسي هو عامل النمو لكل لعبة ويتم العثور عليه بالصيغة التالية:
N - كمية الصفقات.
بالانسوبين - الحالة الأولية للحساب.
بالانسكلوس - الحالة النهائية للحساب.
وسيحقق النظام الذي يتمتع بأكبر قدر من الأرباح المرتفعة، أعلى الأرباح إذا ما تم التداول على أساس إعادة الاستثمار. و غر تحت واحد يعني أن النظام سوف تفقد المال إذا كنا التجارة على أساس إعادة الاستثمار. وهناك مثال جيد على الفرق بين أهر و غبر يمكن أن يكون تاريخ حساب ساشكين. وكان قائد البطولة لفترة طويلة. أهر = 9.98٪ الانطباعات، ولكن غر النهائي = -27.68٪ يضع كل شيء في المنظور.
نسبة محددة.
وكثيرا ما تقدر كفاءة الاستثمارات من حيث تشتت الأرباح. واحدة من هذه المؤشرات هي نسبة شارب. ويبين هذا المؤشر كيف تنخفض أهبر من خلال المعدل الخالي من المخاطر (رفر) يتعلق بالانحراف المعياري (سد) لتسلسل هر. عادة ما تؤخذ قيمة رفر على أنها تساوي سعر الفائدة على الودائع في البنك أو سعر الفائدة على التزامات الخزانة. في مثالنا، أهر = 1.0217، سد (هر) = 0.17607، رفر = 0.
أهر - متوسط ​​فترة فترة الإعادة؛
رفر - معدل خالي من المخاطر.
سد - الانحراف المعياري.
شارب راتيو = (1.0217- (1 + 0)) / 0.17607 = 0.0217 / 0.17607 = 0.1232. وبالنسبة للتوزيع الطبيعي، فإن أكثر من٪ 99 من القيم العشوائية تقع ضمن مدى ± 3σ (سيغما = سد) حول القيمة المتوسطة M (X). ويترتب على ذلك أن قيمة شارب نسبة تتجاوز 3 جيدة جدا. في الشكل 5 أدناه، يمكننا أن نرى أنه إذا كانت نتائج التجارة موزعة بشكل طبيعي و شارب راتيو = 3، احتمال الخسارة أقل من 1٪ في التجارة وفقا لقاعدة 3 سيغما.
Fig.5. التوزيع الطبيعي لنتائج التجارة مع احتمال فقدان أقل من 1٪.
ويؤكد حساب المشارك روبينهود أن: إي أجرى 26 حرفا في بطولة التداول الآلي 2006 دون أي خسارة فيما بينها. شارب نسبة = 3.07!
الانحدار الخطي (لر) ومعامل الارتباط الخطي (كلس)
وهناك أيضا طريقة أخرى لتقدير استقرار نتائج التجارة. شارب نسبة يسمح لنا لتقدير مخاطر رأس المال قيد التشغيل، ولكن يمكننا أيضا محاولة لتقدير منحنى التوازن درجة على نحو سلس. إذا فرضنا قيم التوازن عند إغلاق كل صفقة، سنكون قادرين على رسم خط مكسور. ويمكن تركيب هذه النقاط مع خط مستقيم معين من شأنه أن يبين لنا الاتجاه المتوسط ​​للتغيرات رأس المال. دعونا نعتبر مثالا على هذه الفرصة باستخدام الرسم البياني التوازن من المستشار الخبراء Phoenix_4 التي وضعتها هندريك.
الشكل 6. الرسم البياني التوازن لهندريك، المشارك في بطولة التداول الآلي 2006.
علينا أن نجد مثل هذه المعاملات a و b أن هذا الخط يذهب أقرب ما يمكن إلى النقاط التي يتم تركيبها. في حالتنا، x هو رقم التجارة، y هو قيمة الرصيد عند إغلاق الصفقة.
وعادة ما يتم العثور على معاملات تقريب مستقيم بطريقة المربعات الصغرى (طريقة لس). لنفترض أن لدينا هذا مباشرة مع معاملات معروفة а و b. لكل x، لدينا قيمتان: y (x) = a * x + b والتوازن (x). ويشار إلى انحراف التوازن (x) عن y (x) بالرمز d (x) = y (x) - balance (x). يمكن حساب سد (مجموع الانحرافات التربيعية) كما سد = سوم. العثور على مستقيم بواسطة طريقة لس يعني البحث عن مثل و ب أن سد هو الحد الأدنى. ويسمى هذا مباشرة أيضا الانحدار الخطي (لر) لتسلسل معين.
الشكل 7. الانحراف عن قيمة الرصيد من مستقيم y = يكس + b.
وبعد الحصول على معاملات مستقيمة من y = a * x + b باستخدام طريقة لس، يمكننا تقدير انحراف قيمة الرصيد عن القيمة المستقيمة من حيث المال. إذا قمنا بحساب المتوسط ​​الحسابي للتسلسل d (x)، فسوف نكون متأكدين من أن (d (x) (M) قريبة من الصفر (ليكون أكثر دقة، يساوي صفر إلى بعض درجة دقة الحساب). في نفس الوقت، سد سد لا يساوي الصفر وله قيمة محدودة معينة. ويبين الجذر التربيعي ل سد / (N-2) انتشار القيم في الرسم البياني للميزان حول الخط المستقيم ويسمح بتقدير أنظمة التداول بقيم متماثلة للحالة الأولية للحساب. سوف ندعو هذا المعلمة لر معيار الخطأ.
وفيما يلي قيم هذه المعلمة للحسابات ال 15 الأولى في بطولة التداول الآلي 2006:
ومع ذلك، فإن درجة تقريب الرسم البياني للرسم البياني إلى مستقيم يمكن قياسها من حيث المصطلحات النقدية والمصطلحات المطلقة. لهذا، يمكننا استخدام معدل الارتباط. معدل الارتباط، r، يقيس درجة الارتباط بين تسلسلين من الأرقام. قد تقع قيمته ضمن نطاق -1 إلى +1. إذا كانت r = + 1، فهذا يعني أن هناك تسلسلين لهما سلوك متماثل وأن الترابط إيجابي.
الشكل 8. مثال الارتباط الإيجابي.
وإذا كانت r = -1، تتغير التتابعتان في المعارضة، فإن الترابط سالب.
الشكل 9. مثال الارتباط السلبي.
وإذا كانت r = 0، فهذا يعني أنه لا يوجد أي اعتماد بين التتابعات. وينبغي التأكيد على أن r = 0 لا يعني أنه لا يوجد ارتباط بين التتابعات، بل يقول فقط إنه لم يتم العثور على مثل هذا الترابط. يجب أن نتذكر هذا. في حالتنا، لدينا لمقارنة تسلسلين من الأرقام: одна последовательность из графика баланса، а вторая - соответствующие точки на прямой линейной регрессии.
الشكل 10. قيم التوازن والنقاط على الانحدار الخطي.
وفيما يلي جدول تمثيل البيانات نفسها:
دعونا ندلل على قيم التوازن ك X وتسلسل النقاط على خط الانحدار المستقيم على النحو Y. ولحساب معامل الارتباط الخطي بين التتابعين X و Y، من الضروري إيجاد القيم المتوسطة M (X) و M (Y) أولا. ثم سنقوم بإنشاء تسلسل جديد T = (شم (X)) * (يم (Y)) وحساب قيمته المتوسطة ك M (T) = كوف (X، Y) = M ((شم (X)) * YM (Y))). وتسمى القيمة التي تم العثور عليها كوف (X، Y) التباين X و Y ويعني توقع رياضي للمنتج (X-M (X)) * (Y-M (Y)). على سبيل المثال، قيمة التباين هي 21 253 775.08. يرجى ملاحظة أن M (X) و M (Y) متساوية ولها قيمة 21 382.26 لكل منهما. وهذا يعني أن قيمة متوسط ​​الرصيد ومتوسط ​​تركيب مستقيم متساوية.
Y - الانحدار الخطي.
M (X) - قيمة متوسط ​​الرصيد؛
M (Y) - لر تعني القيمة.
الشيء الوحيد الذي لا يزال يتعين القيام به هو حساب سك و سي. لحساب سك، سوف نجد مجموع قيم (X-M (X)) ^ 2، بمعنى، العثور على سد من X من قيمته المتوسطة. تذكر كيف قمنا بحساب التشتت وخوارزمية طريقة لس. كما ترون أنها كلها ذات الصلة. سيتم تقسيم سد التي تم العثور عليها من قبل عدد من الأرقام في تسلسل - في حالتنا، 36 (من صفر إلى 35) - واستخراج الجذر التربيعي للقيمة الناتجة. لذلك حصلنا على قيمة سك. سيتم حساب قيمة سي بنفس الطريقة. في مثالنا، سك = 5839. 098245 و سي = 4610. 181675.
N - كمية الصفقات.
Y - الانحدار الخطي.
M (X) - قيمة متوسط ​​الرصيد؛
M (Y) - لر تعني القيمة.
الآن يمكننا أن نجد قيمة معامل الارتباط كما r = 21 253 775.08 / (5839. 098245 * 4610 181675) = 0.789536583. هذا أقل من واحد، ولكن بعيدا عن الصفر. وهكذا، يمكننا القول أن الرسم البياني التوازن يرتبط مع خط الاتجاه بقيمة 0.79. وبالمقارنة مع الأنظمة الأخرى، سوف نتعلم تدريجيا كيفية تفسير قيم معامل الارتباط. في الصفحة "تقارير" من البطولة، وتسمى هذه المعلمة لار الارتباط. والفرق الوحيد الذي تم حسابه في هذا الإطار ضمن إطار البطولة هو أن علامة ارتباط لير تشير إلى الربحية التجارية.
المسألة هي أننا يمكن حساب معامل الارتباط بين الرسم البياني التوازن وأي مستقيم. ولأغراض البطولة، تم حسابها لخط الاتجاه التصاعدي، وبالتالي، إذا كان الارتباط لر أعلى من الصفر، فإن التداول مربح. إذا كان أقل من الصفر، فإنه يفقد. في بعض الأحيان يحدث تأثير مثير للاهتمام حيث الأرباح حساب الحساب، ولكن لار الارتباط سلبية. وهذا يمكن أن يعني أن التداول يخسر، على أي حال. ويمكن رؤية مثال على هذا الوضع في ايفر. ويبلغ إجمالي صافي الربح 2 642 $، في حين أن لور هو 0.00. ومن المرجح عدم وجود ارتباط، في هذه الحالة. وهذا يعني أننا فقط لا يمكن الحكم على مستقبل الحساب.
مي و مف سوف اقول لنا الكثير.
نحن غالبا ما يتم تحذيرنا: "قطع الخسائر والسماح الربح تنمو". وبالنظر إلى نتائج التجارة النهائية، فإننا لا نستطيع أن نخلص إلى أي استنتاجات حول ما إذا كانت الوقفات الوقائية (وقف الخسارة) متاحة أم أن تثبيت الربح فعال. نحن نرى فقط تاريخ فتح الموقع، تاريخ الإغلاق والنتيجة النهائية - الربح أو الخسارة. هذا هو الحكم على شخص ما عن طريق تواريخ الولادة والموت. فبدون معرفة الأرباح العائمة خلال حياة كل صفقة وعن جميع المواقف كمجموع، لا يمكننا الحكم على طبيعة النظام التجاري. كيف محفوفة بالمخاطر هو؟ كيف تم تحقيق الربح؟ هل فقدت الأرباح الورقية؟ الإجابات على هذه الأسئلة يمكن أن تقدم بشكل جيد من قبل المعلمات مي (أقصى عكس رحلة) و مف (أقصى رحلة مواتية).
كل موقف مفتوح (حتى يتم إغلاقه) يختبر باستمرار تقلبات الأرباح. وبلغت كل صفقة ربحها الأقصى وخسارتها القصوى خلال الفترة الفاصلة بين افتتاحها وإغلاقها. يظهر مف حركة السعر القصوى في اتجاه مواتية. على التوالي، مي يظهر حركة السعر القصوى في اتجاه سلبي. وسيكون من المنطقي قياس كل من الفهارس في النقاط. ومع ذلك، إذا تم تداول أزواج العملات المختلفة، سيكون لدينا للتعبير عنها من حيث المال.
كل تجارة مغلقة تتوافق مع نتائجه (العودة) واثنين من المؤشرات - مف و مي. إذا أدت التجارة إلى ربح 100 دولار، مي الوصول - 1000 دولار، وهذا لا يتكلم عن هذه التجارة أفضل. توافر العديد من الصفقات أدى إلى أرباح، ولكن وجود قيم سلبية كبيرة من مي في التجارة، يبلغنا أن النظام فقط "يجلس" خاسرة المواقف. ويعود ذلك إلى الفشل عاجلا أو آجلا.
وبالمثل، يمكن لقيم مف أن توفر بعض المعلومات المفيدة. إذا تم فتح موقف في الاتجاه الصحيح، وصلت مف في التجارة $ 3000، ولكن أغلقت ثم أغلقت مما أدى إلى ربح 500 $، يمكننا أن نقول أنه سيكون من الجيد لوضع نظام حماية الأرباح غير المثبتة. قد يكون هذا وقف زائدة يمكننا التحرك بعد السعر إذا تحرك الأخير في اتجاه موات. إذا كانت الأرباح القصيرة منهجية، يمكن تحسين النظام بشكل ملحوظ. سوف مف يخبرنا عن هذا.
لتحليل البصرية لتكون أكثر ملاءمة، سيكون من الأفضل استخدام تمثيل رسومي لتوزيع قيم مي و مف. إذا فرضنا كل صفقة على رسم بياني، سنرى كيف تم الحصول على النتيجة. على سبيل المثال، إذا كان لدينا نظرة أخرى في "تقارير" روبنهود الذي لم يكن لديك أي الصفقات الخاسرة على الإطلاق، وسوف نرى أن كل التجارة كان السحب (مي) من - 120 $ إلى - 2500 $.
الشكل 11. توزيع الصفقات على متن طائرة ميكسريتورنز.
الى جانب ذلك، يمكننا رسم خط مستقيم لتناسب عوائد x توزيع مي باستخدام طريقة لس. في الشكل 11، يظهر باللون الأحمر ولديه ميل سلبي (تنخفض القيم المستقيمة عند الانتقال من اليسار إلى اليمين). ارتباط المعلمة (الأرباح، مي) = - 0.59 يسمح لنا لتقدير مدى قريبة من مستقيم يتم توزيع النقاط في الرسم البياني. وتظهر القيمة السلبية المنحدر السلبي لخط التركيب.
إذا نظرتم إلى حسابات المشاركين الآخرين، سترى أن معامل الارتباط عادة ما يكون إيجابيا. في المثال أعلاه، فإن المنحدر الهابط للخط يقول لنا أنه يميل للحصول على المزيد والمزيد من السحب من أجل عدم السماح بفقدان الصفقات. الآن يمكننا أن نفهم ما تم دفع ثمن القيمة المثالية المعلمة لر الارتباط = 1!
وبالمثل، يمكننا بناء رسم بياني لتوزيع عوائد و مف، وكذلك العثور على قيم الارتباط (الأرباح، مف) = 0.77 والارتباط (مف، مي) = -0.59. الارتباط (الأرباح، مف) إيجابي ويميل إلى واحد (0.77). هذا يخبرنا أن الاستراتيجية تحاول عدم السماح "جلسات الخروج" طويلة الأرباح العائمة. ومن المرجح أن لا يسمح الربح للنمو بما فيه الكفاية وتغلق الصفقات من قبل جني الأرباح. كما ترون، توزيعات مي و مف غيف لنا تقدير البصرية وقيم الارتباط (الأرباح، مف) والارتباط (الأرباح، مي) يمكن أن تبلغنا عن طبيعة التداول، حتى من دون الرسوم البيانية.
قيم الارتباط (مف، مي)، الارتباط (نورماليزدبروفيتس، مي) والارتباط (نورمالديزدروفيتس، مف) في بطولة المشاركين "تقارير" تعطى كمعلومات إضافية.
نتيجة التجارة التطبيع.
في تطوير أنظمة التداول، وعادة ما تستخدم أحجام ثابتة للوظائف. وهذا يسمح أسهل التحسين من المعلمات النظام من أجل العثور على تلك أكثر الأمثل على معايير معينة. ومع ذلك، بعد العثور على المدخلات، ويحدث السؤال المنطقي: ما نظام إدارة التحجيم (إدارة الأموال، مم) ينبغي أن تطبق. حجم المواقف المفتوحة يتصل مباشرة بمبلغ المال على الحساب، لذلك لن يكون من المعقول التداول على الحساب مع $ 5 000 بنفس الطريقة التي على ذلك مع $ 50 000. الى جانب ذلك، يمكن لنظام ММ فتح المراكز، التي لا تتناسب طرديا. يعني يعني أن فتح حساب على الحساب مع 50 000 $ لا ينبغي بالضرورة أن يكون 10 مرات أكثر من ذلك فتح على إيداع $ 5 000.
قد تختلف أحجام الموقف أيضا وفقا لمرحلة السوق الحالية، إلى نتائج آخر تحليل العديد من الصفقات، وهلم جرا. وبالتالي فإن نظام إدارة الأموال المطبقة يمكن أن يغير أساسا المظهر الأولي لنظام التداول. كيف يمكننا بعد ذلك تقدير أثر نظام إدارة الأموال المطبق؟ هل كان من المفيد أم أنها مجرد تفاقم الجوانب السلبية لنهج التداول لدينا؟ كيف يمكننا مقارنة نتائج التجارة على عدة حسابات لها نفس حجم الودائع في البداية؟ وهناك حل ممكن يتمثل في تطبيع نتائج التجارة.
ترادبروفيت - الربح في التجارة من حيث المال.
ترادلوتس - حجم الموقف (الكثير)؛
مينيموملوتس - الحد الأدنى المسموح به حجم الموقف.
سيتم تحقيق التطبيع على النحو التالي: سوف نقسم كل نتيجة التجارة (الربح أو الخسارة) من حجم الموقف ومن ثم ضرب من الحد الأدنى المسموح به حجم الموقف. على سبيل المثال، أمر # 4399142 شراء 2.3 الكثير تم إغلاق أوسجبي مع الربح من $ 056. 20 + 118.51 $ (مقايضة) = 174،71 $ 4. وقد أخذ هذا المثال من حساب غودزيلا (نيكولاي كوسيتسين). دعونا نقسم النتيجة بمقدار 2.3 ونتضاعف بمقدار 0.1 (الحد الأدنى المسموح به لحجم الموقف)، والحصول على ربح قدره $ 056.20 / 2.3 * 0.1 = 176.36 $ ومقايضة = $ 5.15. هذه ستكون نتائج لترتيب 0.1-لوت الحجم. دعونا نفعل الشيء نفسه مع نتائج جميع الصفقات ونحن سوف ثم الحصول على الأرباح المعيارية (نب).
أول شيء نفكر فيه هو إيجاد قيم الارتباط (نورماليزدبروفيتس، مي) والارتباط (نورماليزدبروفيتس، مف) ومقارنتها مع الارتباط الأولي (الأرباح، مي) والارتباط (الأرباح، مف). إذا كان الفرق بين المعلمات كبيرا، فإن الطريقة المطبقة من المرجح أن تغير النظام الأولي أساسا. يقولون إن تطبيق ال ММ يمكن أن "يقتل" نظام مربح، لكنه لا يمكن تحويل نظام خاسر إلى نظام مربح. في بطولة، حساب تمر هو استثناء نادر حيث تغيير الارتباط (نورماليزدروفيتس، مف) قيمة 0،23-0،63 يسمح للتاجر إلى "إغلاق باللون الأسود".
كيف يمكننا تقدير عدوان الاستراتيجية؟
ویمکننا أن نستفید أکثر من الصفقات المعتادة في قیاس کیفیة تأثیر طریقة مم علی الاستراتیجیة. ومن الواضح أن زيادة أحجام المواقف 10 مرات سوف تتسبب في أن النتيجة النهائية سوف تختلف عن الأولي 10 مرات. وماذا لو قمنا بتغيير أحجام التجارة وليس بعدد معين من المرات، ولكن اعتمادا على التطورات الحالية؟ وعادة ما تقارن النتائج التي يتم الحصول عليها من قبل شركات إدارة الثقة مع نموذج معين، عادة - إلى مؤشر الأسهم. يظهر معامل بيتا عدد المرات التي يتغير فيها إيداع الحساب مقارنة بالمؤشر. إذا أخذنا الصفقات المعتادة كمؤشر، سنكون قادرين على معرفة مدى تقلب النتائج مقارنة بالنظام الأولي (0.1-لوت ترادس).
وهكذا، أولا وقبل كل شيء، ونحن حساب التباين - كوف (الأرباح، نورماليزدبروفيتس). ثم نقوم بحساب تشتت الصفقات تطبيع تسمية تسلسل الصفقات تطبيع كما نب. لهذا، فإننا سوف حساب التوقعات الرياضية من الصفقات تطبيع اسمه M (نب). M (نب) يظهر متوسط ​​نتيجة التجارة للتداول العادي. ثم سوف نجد سد من الصفقات تطبيع من M (نب)، أي أننا سوف تلخص (نب-M (نب)) ^ 2. ثم يتم تقسيم النتيجة التي تم الحصول عليها على كمية من الحرف والاسم D (نب). هذا هو تشتت الصفقات تطبيع. دعونا تقسيم التباين بين النظام تحت القياس، والأرباح، ومؤشر المثالي، نورماليزدبروفيتس كوف (الأرباح، نورماليزدبروفيتس)، من خلال تشتت المؤشر D (نب). وستكون النتيجة هي قيمة المعلمة التي ستسمح لنا بتقدير عدد المرات التي يكون فيها رأس المال أكثر تقلبا من نتائج الصفقات الأصلية (الصفقات في البطولة) مقارنة بالتداول المعتاد. وتسمى هذه المعلمة ماني يتضاعف في "تقارير". وهو يبين مستوى العدوان التجاري إلى حد ما.
الأرباح - نتائج التجارة؛
نب - نتائج التجارة تطبيع.
M (نب) - متوسط ​​قيمة الصفقات المقيسة.
الآن يمكننا مراجعة الطريقة التي نقرأ بها جدول المشاركين في بطولة التداول الآلي 2006:
لم يكن الخطأ القياسي لر في حسابات الفائزين أصغر. At the same time, the balance graphs of the most profitable Expert Advisors were rather smooth since the LR Correlation values are not far from 1.0. The Sharpe Ratio lied basically within the range of 0.20 to 0.40. The only EA with extremal Sharpe Ratio=3.07 turned not to have very good values of MAE and MFE.
The GHPR per trade is basically located within the range from 1.5 to 3%. At that, the Winners did not have the largest values of GHPR, though not the smallest ones. Extreme value GHPR=12.77% says us again that there was an abnormality in trading, and we can see that this account experienced the largest fluctuations with LR Standard error=$9 208.08.
Z-score does not give us any generalizations about the first 15 Championship Participants, but values of |Z|>2.0 may draw our attention to the trading history in order to understand the nature of dependence between trades on the account. Thus, we know that Z=-3.85 for Rich's account was practically reached due to simultaneous opening of three positions. And how are things with ldamiani's account?
Finally, the last column in the above table, Money Compounding, also has a large range of values from 8 to 50, 50 being the maximal value for this Championship since the maximal allowable trade size made 5.0 lots, which is 50 times more than the minimal size of 0.1 lot. However, curiously enough, this parameter is not the largest at Winners. The Top Three's values are 17.27, 28.79 and 16.54. Did not the Winners fully used the maximal allowable position size? Yes, they did. the matter is, perhaps, that the MM methods did not considerably influence trading risks at general increasing of contract sizes. This is a visible evidence of that money management is very important for a trading system.
The 15th place was taken by payday. The EA of this Participant could not open trades with the size of more than 1. 0 lot due to a small error in the code. What if this error did not occur and position sizes were in creased 5 times, up to 5.0 lots? Would then the profit increase proportionally, from $4 588.90 to $22 944.50? Would the Participant then take the second place or would he experience an irrecoverable DrawDown due to increased risks? Would alexgomel be on the first place? His EA traded with only 1.0-лот trades, too. Or could vgc win, whose Expert Advisor most frequently opened trades of the size of less than 1.0 lot. All three have a good smooth balance graph. As you can see, the Championship's plot continues whereas it was over!
Conclusion: Don't Throw the Baby Out with the Bathwater.
Opinions differ. This article gives some very general approaches to estimation of trading strategies. One can create many more criteria to estimate trade results. Each characteristic taken separately will not provide a full and objective estimate, but taken together they may help us to avoid lopsided approach in this matter.
We can say that we can subject to a "cross-examination" any positive result (a profit gained on a sufficient sequence of trades) in order to detect negative points in trading. This means that all these characteristics do not so much characterize the efficiency of the given trading strategy as inform us about weak points in trading we should pay attention at, without being satisfied with just a positive final result - the net profit gained on the account.
Well, we cannot create an ideal trading system, every system has its benefits and implications. Estimation test is used in order not to reject a trading approach dogmatically, but to know how to perform further development of trading systems and Expert Advisors. In this regard, statistical data accumulated during the Automated Trading Championship 2006 would be a great support for every trader.
ترجمة من الروسية من قبل شركة ميتاكوتس سوفتوار Corp.

Forex z-score

هذا عنصر تداول أو مكون تم إنشاؤه باستخدام كوانتشار من قبل أحد أعضائنا.
بنود التداول هي من أنواع مختلفة. هناك تنزيل البيانات، مؤشرات التداول، أنظمة التداول، قوائم المراقبة، المركبات / المؤشرات.
يمكنك استخدام هذا البند ومئات الآخرين مجانا عن طريق تحميل كوانتشار.
يعمل مع الأسواق الأمريكية والدولية (الأسهم، الفوركس، والخيارات، والعقود الآجلة، إتف.) يقدم لك الأدوات التي سوف تساعدك على أن تصبح تاجر مربح يسمح لك لتنفيذ أي أفكار التداول تبادل الأفكار والأفكار مع المستخدمين كوانتشار الأخرى فريق الدعم لدينا هو جدا استجابة وسوف يجيب على أي من الأسئلة الخاصة بك وسوف نقوم بتنفيذ أي الميزات التي تقترح سعر منخفض جدا وأكثر من ذلك بكثير من الميزات من غالبية البرامج التجارية الأخرى.
Z-سكور (نقاط قياسية)
إذا كنت ترغب في مقارنة قيمة معينة من سلسلة زمنية لأمن معين لقيمة الأوراق المالية الأخرى لنفس التاريخ، ثم يجب عليك استخدام درجة Z. سوف تحتاج إلى توحيد البيانات من أجل استخدام درجة Z أو النتيجة القياسية.
z = (x - مين) / (الانحراف المعياري)
سكور = زكور (روك (كلوز، 1)، "_RETURN سدف")؛
نمط: التحليل الفني.
والحصول على إمكانية الوصول الفوري مجانا إلى برنامج التداول، خادم مشاركة وموقع الشبكة الاجتماعية.
التحليل الفني.
التحليل الأساسي.
انقر لإضافة تعليق.
انقر لتقييم هذا العنصر.
إذا لم تتمكن من تشغيله على سبيل المثال أو إذا كان يحتوي على أخطاء.
انقر للإبلاغ عن هذا الكائن.
حقوق النشر © 2018 كوانتشار.
إن تداول األدوات المالية، بما في ذلك العمالت األجنبية على الهامش، يحمل درجة عالية من المخاطر وغير مناسب لجميع المستثمرين. درجة عالية من الرافعة المالية يمكن أن تعمل ضدك وكذلك بالنسبة لك. قبل اتخاذ قرار الاستثمار في الأدوات المالية أو النقد الأجنبي يجب أن تنظر بعناية أهدافك الاستثمارية، ومستوى الخبرة، والقدرة على المخاطرة. هناك احتمال أن تتمكن من الحفاظ على فقدان بعض أو كل من الاستثمار الأولي الخاص بك، وبالتالي يجب أن لا تستثمر المال الذي لا يمكن أن تخسره. يجب أن تكون على علم بجميع المخاطر المرتبطة بالتداول وطلب المشورة من مستشار مالي مستقل إذا كان لديك أي شكوك.

الفوركس مدونة.
مباشرة تجربة تداول العملات الأجنبية والمعلومات حول سوق الصرف الأجنبي التي سوف تكون مفيدة للتجار.
الاشتراك للحصول على التحديثات اليومية مباشرة إلى صندوق البريد الإلكتروني الخاص بك.
RTATC2018 & مداش؛ اليوم 4 و [مدش]؛ Z - سكور الأمثل.
قبل أسبوع، حددت & # 8217؛ الفكرة الرئيسية لمستشاري الخبراء أتس 2018. اليوم، انها & # 8217؛ ق حول الوقت لتسليط بعض الضوء على مفهوم مهم جدا ولكن غالبا ما يتم تجاهلها في إي التحسين & # 8212؛ Z - نقاط. ولكن قبل أن أصف تجربتي في تطبيق تحسين نقاط Z، سيكون من الحكمة أن أشرح أكثر قليلا عن مؤشر الأداء هذا.
يقيس Z-سكور (أو ستاندارد سكور) المسافة بين متوسط ​​بعض مجموعة النتائج الإحصائية والمراقبة المعطاة. بالنسبة لأنظمة الفوركس، فإنه يقيس الاعتماد بين الموقف السابق والنتيجة الموقف التالي. إذا نظرنا إلى المواقف المربحة على أنها نتائج إيجابية وفقدان المراكز كنتائج إحصائية سلبية، فعدد المبلغ الإجمالي لجميع الانتصارات والخسائر والمواقف العامة، فضلا عن عدد خطوط الفوز والخسارة، يمكننا حساب Z-سكور لتداول معين إستراتيجية أو خبير مستشار. عادة، يتقلب Z-سكور بين -3 إلى +3، ولكن في بعض الأحيان يمكن أن يذهب فوق وتحت هذه & # 8220؛ حدود & # 8221؛. قيمة Z - سكور من 0 يعني أننا نتعامل مع نتائج عشوائية تماما. كل قيمة Z - سكور لديها أيضا احتمال التبعية المرتبطة به، الذي يبلغنا عن مدى احتمال التبعية بين الصفقات. القيم أدناه -2 وما فوق 2 لها احتمالية عالية (& غ؛ 95٪) احتمال التبعية بين الصفقات. إيجابية Z - نقاط يعني أن الموقف المربح من المرجح أن يتبعها خسارة واحدة، في حين أن الخسارة واحد ربما ينبغي أن يتبعه الفوز. السلبي Z-سكور يعني أن المراكز المربحة من المرجح أن تتبعها مواقف أكثر ربحية، وخسارة المراكز يجب أن يتبعها المزيد من المراكز الخاسرة.
كيفية استخدام Z - نقاط في الفوركس؟
إذا كنت تعرف Z-سكور من المستشار الخبير الخاص بك أو نظام التداول وقيمته فوق +2 أو أقل من -2، يمكنك & # 8220؛ تخطي & # 8221؛ تجارة عندما يتوقع موقف خاسر. ومع ذلك، فإن الربح على هذا & # 8220؛ تخطي & # 8221؛ يجب أن يتم تتبع الموقف (تقريبا)، لمعرفة متى تبدأ التداول مرة أخرى.
يمكنك ان ترى Z - نقاط الخاص بك عن طريق تحميل تقرير التداول الخاص بك إلى محلل تقرير الفوركس (بيتا).
في آخر إدخال RTATC2018 الخاص بي، لقد ذكرت أن بلدي إي يعمل بشكل جيد مع 2 أزواج العملات & # 8212؛ ور / غبب و ور / أود. أنا & # 8217؛ لقد اختبروهما على حد سواء في فترة جديدة & # 8212؛ من 2018.01.01 حتى 2018.07.01. أظهر زوج يورو / دولار أسترالي (أود / أود) نقطة Z-سكور عند -0.65، والتي لا تمثل قيمة جيدة للتحسين، لذا تم تخطيها. ور / غبب، من ناحية أخرى، أظهرت Z - نقاط في +3.02، مما يعني أن من المرجح أن تظهر مربحة وخاسرة في ترتيب بالتناوب.
أنا & # 8217؛ عدلت شفرة مستشار خبير بلدي لإيقاف إرسال أوامر حقيقية عند إغلاق موقع مربح. ثم إي يدخل في وضع & # 8220؛ الظاهري & # 8221؛، حيث يتم فتح الموقف وتتبع فقط تقريبا (باستخدام متغيرات مقل). عندما يتم إغلاق هذا الموقف (أيضا تقريبا)، يعتبر الربح / الخسارة & # 8212؛ إذا كان ذلك & # 8217؛ s خسارة، يتم تمكين التداول الحقيقي مرة أخرى، إذا كان & # 8217؛ s مربحة، وينبغي أن تستمر العملية في الوضع الظاهري. هذه هي الطريقة التي ينبغي القيام به ل Z - نقاط إيجابية. وبطبيعة الحال، فإنه يمكن تعديلها بسهولة للعمل مع سلبية Z - نقاط.
وكانت النتيجة فوق توقعاتي & # 8212؛ وارتفعت الأرباح من 20،102.47 دولار إلى 67،638.23 دولار، في حين انخفض الحد الأقصى للسحب من 51.59٪ إلى 36.59٪. وبطبيعة الحال، فإنه لا يزال بعيدا عن الربح المطلوب عادة للفوز في أتس (خاصة، معتبرا أنه 's لمدة 6 أشهر كاملة بدلا من أقل من 3 أشهر من المسابقة)، لكنه & # 8217؛ سا تحسن كبير على الأرباح الأولية.
يمكنك تحميل إي المستخدمة في هذا الاختبار:
التقارير قبل وبعد التحسين:
هذا المخطط من Z-سكور الأمثل يعني أنك تقيس Z - نقاط الخاص بك على باكتست ومن ثم النظر في أنه فاز & # 8217؛ ر تغيير الكثير خلال المدى المباشر في المستقبل. سوف تكون خطة بديلة لتنفيذ قياس ثابت من Z - نقاط في إي الخاص بك وضبط التحسين على ذبابة. المشكلة هي أنه من الصعب جدا تنفيذ هذا في مستشار خبير حقيقي، وحتى لو قمت بذلك، قد تصبح إي لبطء للمشاركة في أتس.
عندما تكون النسبة من المواقف الفائزة والخاسرة متفاوتة جدا، قد يكون تحسين Z-سكور صعبا بعض الشيء، وربما يكون ذلك أفضل لجعله غير متماثل (يفضل نتائج أقل نادرة) أو يتخطى تماما، حتى إذا كانت Z-سكور أعلى / دون + 2 / -2.
في العدد القادم من طريقي إلى مجلة أتس 2018 سوف أقوم بإنشاء منطقة إي واحدة من شأنها أن تكون قادرة على تداول اليورو / الدولار الأسترالي واليورو / الجنيه الإسترليني في نفس الوقت.

Using the Z Score to Determine Trade Size and Boost Performance.
Suppose that we have a trading method which gives us great confidence, produces satisfactory results over a long time, and which refined through a long period of study and experimentation. We are aware of the risks of high leverage, and do not gamble by entering trades which do not fully meet our requirements. We are pleased with our results, but still unsure about how much we should risk. What can we do to solve this problem?
What does a streak of wins or losses mean?
One of the major issues with any trading method is the length and frequency of streaks of wins or losses. A win streak is a period during which consecutive gains are registered in an account, and a loss streak is the opposite. What kind of bearing do these series of wins and losses have for trade sizes? Obviously, if a style generates wins and losses in streaks, the results are not independent of each other. A profitable trade is suggesting the likelihood that there will be more gains in case the trader increases his position size. Conversely, if a loss warns us that it will be followed by more losses, and we should discard our original approach and seek our wealth at other occasions. In other words, heads in one flip tells us that following coin tosses will bring us more heads, and tails will lead to more tails in subsequent trials. This knowledge may allow us to increase the size of our position with reasonable confidence, or to eliminate it in the case of loss.
The z-score.
Z-score is the mathematical tool used for calculating the capability of a trading system for generating wins and losses in streaks. صيغة بسيطة تسمح لنا لاختبار أدائنا، والتحقق مما إذا كانت الشرائط ولدت نمط عشوائي أو لا. If the pattern is random, or at a non-significant confidence level, our results are independent of each other, and there’s no point in trying to scale in, or build up a position in successive trades. On the other hand, if our strategy is prone to generating streaks in a non-random fashion, we can use this knowledge to maximize our profits.
صيغة النتيجة Z هي.
N & # 8211؛ total number of trades in a series (for example, in a string of (+++—-++—-++) we have 15 trades (++++), and the N is 15 )
R – total number of series of profitable and losing trades (if we have a run for our method, and we have a string of (+++—-++—-++), there are five series S1(+++), S2(—), S3(++), S4(—-), S5(++). So R is 5)
W – total number of profitable trades in the series;
L – total number of losing trades in the series.
A series is simply an unbroken string of wins or losses. For examples, (++++) is a series, as is (—), but (+-+) is not.
So all that we need to do, in order to understand if our strategy allows us to repeat our profits or losses in a non-random way, is to check its z-score, and to compare this to a series of numbers which we will call the confidence level. The confidence level is simply the normal distribution equivalent of the z-score we receive from our tests. If this sounds complicated, all that the trader needs to know is that in order to be considered suitable for profit maximization in money management methods our test must produce results that are greater than 1.96 or less than -1.96 (corresponding to the 95 percentile of normal distribution).
Let’s calculate the z-score for the above string of trades (+++—-++—-++).
We check the result on the above table and see that 1.64 corresponds to a 90 percent confidence level. This means that our results, while good, are not ideal in statistical terms, and we should be cautious in applying money management strategies to maximize our profits.
An example with a good z-score.
Below, we examine the case of a good z-score, and how it compares with an ordinary method.
Change in total.
In this example we examine the hypothetical returns of two different traders, one of who employs a z-score strategy, while the other uses a simple scaling-in method. We also suppose that the string of trades are part of a larger sample that has a good enough z-score. The (+, or -) simplify the kind of trade that would return a profit in that period. For example, if the trader gives a buy order, and the trade is a +, or if the order is a sell, and the trade is a (-) the trader will have a profit. If the trader gives a sell order, and the trade is +, the result will be a loss.
As we see, the z-score trader has greater confidence in following up with his trades, because he expects them to concatenate losses and gains. If he sees a string of three gains, he is confident that he can continue betting in the same direction and expect a profit, and similarly, on seeing consecutive losses he’s able to reverse direction or exit. The trader who doesn’t use the z-score is not able to decide the direction of his bets with confidence, and he has difficulty in determining when to scale in, or stop. In our example, the z-score trader is able to gain double what his competitor gains due simply to the fact that he can build up his trades confidently.
بيان المخاطر: تداول العملات الأجنبية على الهامش يحمل درجة عالية من المخاطر وقد لا تكون مناسبة لجميع المستثمرين. هناك احتمال أن تفقد أكثر من الإيداع الأولي. درجة عالية من الرافعة المالية يمكن أن تعمل ضدك وكذلك بالنسبة لك.