しかし、TimeToMAEのrealtive to the opentimeは、ネガティブでポジティブでなければならないのでしょうか？取引開始が早ければ正のtToMAE、遅ければ負のtToMAEです。もちろん、平均化すれば完璧な戦略になるかもしれませんので、tToMAEのStdDevも見ておく必要があります。
私は、この分析のポイントは、「最も高いYield vs Riskを保証する場所にお金を投資する」ことだと信じているので。例えば、EUR-USDの通貨が好きな人は、ヨーロッパやアメリカに住んでいるからかもしれない。しかし、このシステムはGBP-JPYの方がリスクに対するリターンが高いことを示しています。(分散投資はさておき）GBP-JPYにのみ投資すべきです。
しかし、TimeToMAEのrealtive to the opentimeは、ネガティブでポジティブでなければならないのでしょうか？取引開始が早ければ正のtToMAE、遅ければ負のtToMAEです。もちろん、平均化すれば完璧な戦略になるかもしれませんので、tToMAEのStdDevも見ておく必要があります。
私が見たところ、あなたは負のtToMAEを許可していないようです。
WatchBarsBeforeOpenとWatchBarsAfterCloseという変数を導入することで、この問題を克服できたと思っています。tToMAEとtToMFEは、使用するタイムフレームが許す限り正確な分単位であることに注意してください。
まだ、分析結果はなく、生データのみです。
ついていけません。 MAEの時間は、定義上、ポジションがオープンした時間より後に発生します。 マイナスになることはありえません。
あなたのチャートをもう一度見て、なぜ私たちの意見が一致しないのか分かった気がします。
私の前提は、「分析する」期間をOpenとCloseの間に限定することは、実際の予測可能性を測定するには良いのですが、エントリーと出口のシグナルを評価するには十分ではありません。これが、ブレイクアウト戦略で、MAEの定義に従えば、勝ちトレードのMAEが非常に低くなる理由です。しかし、もしオープン前のいくつかのバーを分析すれば、エントリーが（もちろん）可能な限りベストではないことがわかるでしょう。
百聞は一見にしかず。
この例では、あなたの定義では、MAE/MFEEは最適ですが、数バー以上見ると、そうではありません。
もしかしたら、私が言いたいことはMAEとは別の定義があるかもしれませんが、私の言いたいことが伝われば幸いです。
あなたのチャートをもう一度見て、なぜ私たちの意見が一致しないのか分かった気がします。
私の前提は、「分析する」期間をOpenとCloseの間に限定することは、実際の予測可能性を測定するには良いのですが、エントリーと出口のシグナルを評価するには十分ではありません。これが、ブレイクアウト戦略で、MAEの定義に従えば、勝ちトレードのMAEが非常に低くなる理由です。しかし、もしオープン前のいくつかのバーを分析すれば、エントリーが（もちろん）可能な限りベストではないことがわかるでしょう。
百聞は一見にしかず。
この例では、あなたの定義では、MAE/MFEEは最適ですが、数バー以上見ると、そうではありません。
もしかしたら、私が言いたいことはMAEとは別の定義があるかもしれませんが、私の言いたいことが伝われば幸いです。
ああ、それはMAE/MFEではありません。これらの用語には特定の定義があり、無用な混乱を避けるためにそれらの定義は尊重されるべきです。 あなたが取り上げているのは、局所的な最大値/最小値を特定し、利益の最大化に関連する局所的な最大値/最小値の基準を使用するという問題なのです。 これもやらなければならないことですが、ご指摘のようにMAE/MFE分析では行われません。(このスレッドの以前の投稿で議論しましたが、おそらく文章の壁に埋もれてしまい、容易に確認することができませんでした)
MAE/MFEの評価基準を適応して、より「好都合な」入口/出口ポイントを探すことはできますが、一方を行う理由を他方を行う理由であるとすり替えることには注意が必要です。 これは、世の中に数多く存在する「ジグザグ」戦略のバリエーションを最適化するための基礎となるものです。
MAE/EMFEを最適化することは、あなたが達成しようとしていることと同じことではありません。 あなたが求めているのは取引あたりの利益（収益率）の最大化であり、これは立派な目標であり、戦略の入口と出口を微調整するために使用できるデータを提供してくれることは間違いありません。
私自身は利益を最大化する戦略を求めているのではなく、RAROCを最大化する戦略を求めているのですが、そのためにはリスクを評価する根拠を持つ必要があります。 その根拠となるのが「破滅のリスク」です。 遅れて参入し、早く退出することによって「不足」しない戦略は、私のダウンセレクションの基準から自然に除外される傾向があります。
私は、あなた方が何をしようとしているのか、私自身がこの道を歩んできたので理解しています。
Phillipさん、いつもながら明快/簡潔なコメントありがとうございます。リスト形式にしておきます。
- 私はZzueggと同じような懸念を抱いていましたが、この件に関してコミュニケーションを取ったことはありませんでした。でも、あなたは、私たちが何をしようとしているのか、先見の明がありましたね。
- もし私が、両端にアンブレラハンドル（Jのようなもの）のあるスロープラインを描いたとしたら。あなたのメーで。その直線上に2つのトレードがあったとする。1つは直線の始まりで、真ん中で終わっているところ。そしてもう一つは、真ん中からトレンドラインの終点まで。これらの取引の両方は完璧な前衛的であるだろう。また、彼らの寿命は短くなるであろう。しかし、最適なのは、もちろん両端のピッグテールを除いたライン全体だろう。IMOです。
- Risk-Of-Ruinについては、Bjが先行していることに賭けます。この記事と簡単な数式はありがたいです。BjとInvestingの人がどのように対比するか、もしあれば、興味深いです。
- RAROCについて、私の理解では、これはSharpe Ratioと同じ質問に答えようとしているのだと思います。そして、私の頭の中では、その疑問は次のようなものです。銀行口座のリターンが1％、トレーディングのリターンが10％の場合、どちらが良いのか？銀行口座＝ノーリスク、トレーディング＝10％RoRという前提で。しかし、これはそれだけでは終わらない。Bj Expensesでいうところの、「ラスベガスまでの飛行機代」を考慮しようとしているのだ。ラスベガスまでの飛行機代...などなど。
私は、この分析のポイントは、「最も高いYield vs Riskを保証する場所にお金を投資する」ことだと信じているので。例えば、EUR-USDの通貨が好きな人は、ヨーロッパやアメリカに住んでいるからかもしれない。しかし、このシステムはGBP-JPYの方がリスクに対するリターンが高いことを示しています。(分散投資はさておき）GBP-JPYにのみ投資すべきです。
このような分析には、株式市場のインデックスや銀行口座を使う人が多いと思う。皆さんは何を使っていますか？-もしよければ教えてください。また、Jobsや、Pokerのプレイヤーなら、それらも方程式に含めてもいいのでしょうか？
私の側からもう一つの大きな感謝。私は両方の道をたどっていると思います。私は現在、MAE / MFEの統計的に興味深い点を見ません、そして、それはポジションを逆転させることがより有益であった場合であることを示すでしょう横に。
たとえ最適化しすぎる可能性があっても、私はtimeToLocalMaxとtimeToLocalMinを最小化する努力を続けるかもしれません。
RoRについての他の考え、特にその結果をRAROCの計算にどのように適用するかは興味深いです。
グラフを見ただけでは、40%以下になる確率が1%という考えには至らないでしょうから...。
追加: トレードをグループ化し、平均化することを提案されている理由がわかりました。これは、平滑化によって標準偏差を低くすることになります。しかし、それはまた、現実に近いのでしょうか？
RoRについての他の考え方も興味深い です。
私のBjでの経験から、Risk-of-Ruinについて個人的な解釈をさせてください。
- 100万％勝っても、100％負けるだけで、廃業することがある。マネー・マネージメント101、手持ちの資金の一定割合を賭け続ければ、決して負けることはない。その通り。現実には、ブローカーの最低額と、低いリターンに対する人間の不幸のために、うまくいかない。
- 一定の割合で賭けた場合。2%負けて、次の2%で勝った場合、損益分岐点に戻るのですか？その ため、損益分岐点に達するには、（損失を出した分）より多くの勝利が必要です。これは、破産しないようにするために支払う代償である。
- どんなマネー・マネージメント／ベット・マネージメント（別名プログレッション）も、固定ベットで負けたシステムを長期的に勝者にすることはできない。数学の法則は、最終的にあなたを取り戻すでしょう。
Bjの説明では、もしあなたが1%のRoRを持っているとしたら、それはあなたのような100人のうち1人はそのバンクロールで生き残れないということです。別の言い方をすれば、その一定額のリスクを取り続ければ、全財産を失う可能性が1％ある、ということだ。しかし、10％の破滅のリスクは許容できる、なぜなら破滅しない可能性が高いからだ、という罠にはまらないでほしい。
私は何度もシミュレーターで、この資金でこのやり方で賭ければ、5%のRoRしかないと言われたことがある。でも、プレイを始めて4時間で、バンクロールの50%を失いました。シムズは嘘をついたのか、それとも何かを変えなければならないのか、それともたくさんの間違いを犯しているのか、もう4時間で破産してしまうのか。
ほとんどの人がコインをはじくと、表か裏かの確率は半々だと思っているようなものです。でも私は、コインを100回ひっくり返して50/50になるかどうか、誰にでも賭けますよ。10回でも賭けてみるよ。別の言い方をすれば、99個のクレーのビー玉がある機械でダイヤのビー玉が欲しかったとしたら、ダイヤが出る確率は1-100か1%ということだ。1回1ドルで、100ドル持っていれば問題ない。
しかし、もしあなたが6連のピストルでロシアンルーレットをしていて、ダイヤモンドが出なければ1発の弾丸を回してバイバイする。たとえリボルバーに100個の弾倉があったとしても、そのリスクを負うことは楽観視できないだろう。そう、1回でバイバイできない可能性は高いが、弾丸は6回目まで待てないのだ。このダイヤモンドに挑戦する人のほとんどは、3回目の挑戦あたりで弾丸を受けるでしょう。
1％RORといえば聞こえはいいが、現実は地獄だろう。しかし、現実には地獄かもしれない。そう自分に言い聞かせるのは簡単なことだ。一回負けたって、また金を手に入れればいいんだ。また1%になる可能性があるんだから(笑)。実は、通常、人々を動揺させるのは1％ではないのです。50％、25％のドローダウンで負けてしまうのである。Bjでは、それを「不幸のポイント」と呼んでいます。エブリデイスイングともいう。
結論から言うと、RoRについては、低ければ低いほど良いということです。RoRが1％あっても、負けたときの気分は良くならないでしょう。しかし、RoR10%の人が無敵のように見えるのは確かです。
RoRとは、100％負けるリスクということですか？
RoR＝収益率
RoL = 損失のリスク
1%/50% RoL = エクイティカーブ上の任意のポイントから口座エクイティの50%を失う可能性が1%あること
1%/50%RoL=プロのマネーマネジャーが行う典型的な資金管理。 1%/20%で運用する人もいますが、その場合のRoRは通常10%を下回り、ほとんどのマネジャーは10%以上のCAGRを求めています。
シャープレシオは、分散（標準偏差）に起因する損失のリスクの部分を過小評価します。 Sharpeはないよりはましですが、リスクを把握する指標としては不完全です。
OK、それで私は数式をlabeltそれを間違っていた私の指導。
基本的には1%/40%のRoLで、RoRは160%の戦略です。もちろん、上記のこの例に関しても。
計算とフォーラムラスを再確認してみようと思います。
多くをありがとうございます