아주 오랫동안 그리고 지속적으로 Expert Advisor의 매개변수(최적화 기준에 따른 최적의 사각형에 인접한 녹색 사각형의 근접성)에 의해 최적화의 "안정성"에 대한 정당성을 찾고 있었습니다. 여기 너무. 지금까지 발견된 유일한 중요한 정당성은 WFA(정방향 분석)로 밝혀졌습니다. 최적화 기준의 평평한 극한 영역에서 최적의 전략이 발견되면 WFA를 사용하는 매개변수는 다음과 같습니다. 다른 영역에서 최적은 이 최대값에서 너무 멀지 않습니다. 최적화된 것과 크게 다르지 않은 실제 거래 매개변수를 제공 합니다.
이 포럼이나 Pardo의 책에 나와 있는 다른 어떤 주장도 이 "지속 가능성"의 유용성에 대해 확신을 주지 못했습니다. VelesFX , "수익성에서 이기고 안정성에서 잃는다"는 사실에 대해 귀하의 의견에 동의합니다. 많은 생각이 있습니다. 조금씩 우리는 그것들을 기사로 정리하고 있습니다 ...
제온 은 다음과 같이 썼다. 방해가 되지 않는다면 "정방향 분석"을 완전히 구현할 수 있는 라이브러리를 곧 완성할 것입니다.
도서관이 어떻게 작동하는지 알려주세요??
다음과 같이 FT를 통해 안정성을 찾는 아이디어가 있습니다.
저것들. 각각에 대해 3개의 테스트 창(TO)을 사용하고 최적화를 실행하고 각 TO에 대한 최적화 결과를 저장한 다음 수익성 내림차순으로 TO 중 하나에서 실행을 선택합니다. 우리는 런 수를 취하고 두 개의 인접한 TO에서 같은 수의 런을 찾고 이 두 런의 수익성이 우리를 만족한다면 그런 다음 이 FT 번호를 사용한 실행이 통과된 것으로 간주합니다.
이런 식으로 FT를 수행하면 내 생각에 매우 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 경우에 하나의 TO에서 가장 수익성이 높은 실행은 다른 TO에서 매우 완만하거나 심지어 부정적인 결과를 보일 것입니다. 그러나 수익성이 좋지 않은 일부 실행은 매우 안정적으로 판명될 수 있으며 각 MOT에서 거의 동일한 수익을 얻을 수 있습니다.
분명히 "수익성에서는 이기고 안정성에서는 잃는다"와 같은 패턴이 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 어떻게 생각하나요?
라이브러리는 두 가지 주요 모드에서 테스트 및 최적화를 허용하는 도구로 설계되었습니다.
1) 자동 모드:
미리 정의된 매크로 프로그램에 따라 테스트 및/또는 최적화를 수행합니다.
2) 수동 모드
사용자가 작성한 매크로 프로그램의 테스트 및/또는 최적화. 따라서 자신의 테스트 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다.
라이브러리 작업 프로세스는 가능한 한 단순화됩니다. 예를 들어 자동 모드에서는 테스터에서 평소와 같이 테스트/최적화 매개변수를 설정해야 하지만 시작 버튼 대신 스크립트를 실행하고 적절한 매크로 프로그램을 선택하면 됩니다. (자동 최적화와 달리)
Forex에서는 백 테스트나 포워드, 심지어 실제 계정 테스트도 보장하지 않습니다. Forex는 모든 테스트 결과와 전략을 반박할 것입니다. 이것이 Forex인 이유입니다. 동전 던지기 실험을 다시 생각해 보십시오. 과거 경험을 어떻게 분석하든 미래를 예측하는 데는 아무 소용이 없습니다. 이것은 물론 환율에 관한 것이며, 여기에서는 모든 것이 돌아가고 다른 패턴이 주식과 선물에 작용합니다. 이것이 전체 서양(읽기, 미국) 기술 분석이 그것들을 기반으로 하는 이유입니다.
발마르스 , 생각이 있어. 나는 그것을 받아들이고 특히 재미를 위해 여기, 이 스레드에서 Pardo가 제공하는 전체 목록을 작성할 것입니다. 그것은 매우 인상적일 것입니다(나는 오늘 이 책의 예비 읽기를 마쳤다). 이 목록이 성배 제작자들이 이 분야에 대한 현재 이해 수준을 얼마나 과소평가하는지 상기시켜 주는 역할을 하도록 하십시오. 그럼에도 불구하고, 이 책의 저자가 생각한 이 목록은 전략이 존재할 합당한 권리가 있다는 상대적인 보장을 100%가 아니라 최소한 일부에 불과합니다. 목록은 곧 여기에 표시됩니다.
예, 우리는 미래를 예측할 수 없습니다. 그러나 이것이 우리의 목표가 아닐 수도 있습니다. 우리의 목표는 최대한 다양한 데이터에서 수익성 있게 작동하는 전략을 구축하는 것입니다. 이를 확인하는 것이 전체 테스트 작업입니다. 대략적으로 말하면 시장 데이터에 특정 "프레임워크"를 던져 진입/종료 지점을 제공할 수 있으면 됩니다. 그리고 이 프레임이 미래에 무엇을 할 것인지는 더 이상 우리의 관심사가 아닙니다...
Mathemat : 발마르스 , 생각이 있어. 나는 그것을 받아들이고 특히 재미를 위해 여기, 이 스레드에서 Pardo가 제공하는 전체 목록을 작성할 것입니다. 그것은 매우 인상적일 것입니다(나는 오늘 이 책의 예비 읽기를 마쳤다). 이 목록이 성배 제작자들이 이 분야의 현재 이해 수준을 얼마나 과소평가하는지 상기시켜 주는 역할을 하도록 하십시오. 그럼에도 불구하고, 이 책의 저자가 생각한 이 목록은 전략이 존재할 합당한 권리가 있다는 상대적인 보장을 100%가 아니라 최소한 일부에 불과합니다. 목록은 곧 여기에 표시됩니다.
예, 우리는 미래를 예측할 수 없습니다. 그러나 이것이 우리의 목표가 아닐 수도 있습니다. 우리의 목표는 최대한 다양한 데이터에서 수익성 있게 작동하는 전략을 구축하는 것입니다. 이를 확인하는 것이 전체 테스트 작업입니다. 대략적으로 말하면 시장 데이터에 특정 "프레임워크"를 던져 진입/종료 지점을 제공할 수 있으면 됩니다. 그리고 이 프레임이 미래에 무엇을 할 것인지는 더 이상 우리의 관심사가 아닙니다...
포워드 테스팅에 휘말리면 안 된다고 생각하지 않나요???????!!! :((다시 한 번 시스템을 실행하기 때문에 N - 트랜잭션 수를 늘리고 표준 오류를 줄입니다. FT는 과적합을 피하는 방법입니다. 위의 FT 6 메시지를 수행하도록 제안한 방법은 3개의 TO를 하나의 큰 TO로 결합하고 이 큰 TO에서 어리석은 최적화를 수행하는 것과 비슷합니다??? :)) 물론 전부는 아니지만 거의 그렇습니다.
그러나 실제 거래 조건에서 맞춤형 거래 전술의 작업을 예를 들어 동일한 동전이나 주사위를 던지는 임의의 이벤트로 간주하면 어떻게 될까요? 저것들. i 번째 운영 월에 대한 시스템의 이익은 랜덤 변수이며 이 랜덤성에서 벗어날 방법이 없으며 아마도 매개변수만 변경할 수 있습니다(설정, 최적화를 통해). 틀 렸으면 고쳐줘!!!
솔직히 굵게 강조하신 부분은 이해가 안가더군요. VelesFX에 대해 설명해주세요 . 다양한 시장 행동에 대해 최적화된 시스템의 "다양화"에서 WFA의 가치를 정확히 보고 최적화가 수행되지 않은 데이터에 있습니다. 게다가 흥미롭게도 WFA는 실제로 이 시스템을 가지고 나올 때 상인 자신의 행동을 반복합니다. 그는 왜 그렇게 나쁜가?
Mathemat : 예, 우리는 미래를 예측할 수 없습니다. 그러나 이것이 우리의 목표가 아닐 수도 있습니다. 우리의 목표는 최대한 다양한 데이터에서 수익성 있게 작동하는 전략을 구축하는 것입니다. 이를 확인하는 것이 전체 테스트 작업입니다. 대략적으로 말하면 시장 데이터에 특정 "프레임워크"를 던져 진입/종료 지점을 제공할 수 있으면 됩니다. 그리고 이 프레임이 미래에 무엇을 할 것인지는 더 이상 우리의 관심사가 아닙니다...
그러나 우리의 목표는 다르다고 생각합니다. 실용적인 관점에서 볼 때 1, 2, 5년 전에 내 전략이 어떤 이익(또는 손실)을 주었는지는 중요하지 않습니다. 지금 당장 가시적인 이익을 내고, 앞으로 2~6개월 후에 합병을 시작하는 것이 중요합니다. 나는 그것을 거부할 것이고, 가능하다면 지금 고갈되고 있고 6개월 안에 일을 시작할 다른 것을 찾을 것입니다. 물론 전략이 작동을 멈췄는지(수익 창출, 즉 시장이 변했는지) 판단하기 전에 손해를 보게 되지만 모든 것이 아니기를 바랍니다.
아마도 7년 동안 수익성이 있는 전략을 찾을 수 있지만 현재 순간에는 최적이 아니며 현재의 (과거 - 배수) 전략보다 더 나쁜 결과를 줄 것입니다. 여기서 저는 세계시장의 변화 상태와 시간( 세계경제 의 기본지표)에 초점을 맞출 필요가 있다고 생각하며, 그러한 변화는 ~2년 이내에 발생하며, 제 생각에는 이것이 "평생"이라고 생각합니다. 수익성 있는 전략.
즉, 실용적인 접근 방식은 "보편적 전략"의 이론적 생성과 다릅니다. 또한, 예를 들어 하나의 통화 쌍에 대해 그러한 전략을 만드는 것은 단순히 불가능하다고 생각합니다. 나는 시장 현황을 분석하고, 유망한 작업 수단을 선택하고, 사건의 확률을 고려하여 거래의 위험을 계산하고, 최선을 찾는 "전문가 시스템"을 만드는 것이 가능하다고 생각합니다(위험 측면에서 최적) 상품에 대한 결정이 내려질 때 포지션 진입점, 다른 상품과의 헤지 포지션, 다중 통화 자금 관리 수행, 즉. 인간 전문가 또는 전체 투자 캠페인(펀드) 또는 은행의 작업을 시뮬레이션합니다. 그리고 그러한 시스템은 무한한 금융 가능성을 가진 국제 금융 시스템의 틀 안에서 만들어졌고 존재한다고 생각합니다. 그러나 이것은 MQL과 우리의 능력을 넘어선 것입니다.
Mathemat : 솔직히 굵게 강조하신 부분은 이해가 안가더군요. VelesFX에 대해 설명해주세요 . 다양한 시장 행동에 대해 최적화된 시스템의 "다양화"에서 WFA의 가치를 정확히 보고 최적화가 수행되지 않은 데이터에 있습니다. 게다가 흥미롭게도 WFA는 실제로 이 시스템을 가지고 나올 때 상인 자신의 행동을 반복합니다. 그는 왜 그렇게 나쁜가?
어리석게도 모든 최적화 섹션을 하나로 결합하면 앞으로 나아가는 효과가 나타나지 않습니다.
WFA - 나쁘지 않아!!!!! :)))))
그러나 저는 이 문구를 완전히 이해할 수 없습니다. " 다양한 시장 행동에 대해 최적화된 시스템의 "다양화"에서 WFA의 가치를 정확히 보고 최적화가 수행되지 않은 데이터에 있습니다."
나는 내 방법으로 FT의 본질을 설명합니다. 1. 3개의 TO가 있는 경우 평균(시간 내) 창 2번에서 최적화합니다. TO 1번은 "과거 TO 2번", TO 3번 - 각각 미래. 따라서 시스템의 특정 매개변수를 달성해야 하는 경우(수익률, 이익 계수, 최대 감소 ...). 그 다음에. ..
각각에 대해 3개의 테스트 창(TO)을 사용하고 최적화를 실행하고 각 TO에 대한 최적화 결과를 저장한 다음 수익성 내림차순으로 TO 중 하나에서 실행을 선택합니다. 우리는 런 수를 취하고 두 개의 인접한 TO에서 같은 수의 런을 찾고 이 두 런의 수익성이 우리를 만족한다면 그런 다음 이 FT 번호를 사용한 실행이 통과된 것으로 간주합니다.
실행은 수익성이 감소하는 순서가 아니라 복합 품질 기준 이 감소하는 순서로 수행될 수 있습니다(예: K = 수익성 - 감소). 이러한 검색의 결과로 "역사적으로 안정적인" 시스템, 즉 각 MOT에 다음과 같은 것을 그리는 시스템:
따라서 TO(TO # 1 + TO # 2 + TO # 3)를 테스트할 때 동일한 기울기로 선을 그립니다. 이것은 가능한 한 "안정적인" 시스템이며, 다음과 같이 가정할 수도 있습니다. 가능한 한 안정적일 것입니다. 다양한 시장 상황에서 테스트되었으며 모든 TO에서 안정적인 디포 성장을 보여주었습니다. 글쎄, 이것은 더 이상 FT가 아니며 일종의 정교한(변형된) 최적화 방법입니다. 따라서 WFA는 과적합을 피하는 방법일 뿐입니다!!!!
게다가 흥미롭게도 WFA는 실제로 이 시스템을 가지고 나올 때 상인 자신의 행동을 반복합니다. 그는 왜 그렇게 나쁜가?
No - 최적화를 위한 거래 수 TO, Nf - 포워드 테스트 TO를 위한 거래 수 . 아마도 N = No + Nf - 표본 크기의 증가, 예측의 신뢰성 증가일 수 있습니다. N이 많을수록 다음 테스트 창의 시스템이 이전 TO의 수익률에 가까운 수익률을 보일 확률 P가 커집니다.
이 포럼이나 Pardo의 책에 나와 있는 다른 어떤 주장도 이 "지속 가능성"의 유용성에 대해 확신을 주지 못했습니다. VelesFX , "수익성에서 이기고 안정성에서 잃는다"는 사실에 대해 귀하의 의견에 동의합니다. 많은 생각이 있습니다. 조금씩 우리는 그것들을 기사로 정리하고 있습니다 ...
방해가 되지 않는다면 "정방향 분석"을 완전히 구현할 수 있는 라이브러리를 곧 완성할 것입니다.
도서관이 어떻게 작동하는지 알려주세요??
다음과 같이 FT를 통해 안정성을 찾는 아이디어가 있습니다.
저것들. 각각에 대해 3개의 테스트 창(TO)을 사용하고 최적화를 실행하고 각 TO에 대한 최적화 결과를 저장한 다음 수익성 내림차순으로 TO 중 하나에서 실행을 선택합니다. 우리는 런 수를 취하고 두 개의 인접한 TO에서 같은 수의 런을 찾고 이 두 런의 수익성이 우리를 만족한다면
그런 다음 이 FT 번호를 사용한 실행이 통과된 것으로 간주합니다.
분명히 "수익성에서는 이기고 안정성에서는 잃는다"와 같은 패턴이 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 어떻게 생각하나요?
라이브러리는 두 가지 주요 모드에서 테스트 및 최적화를 허용하는 도구로 설계되었습니다.
1) 자동 모드:
미리 정의된 매크로 프로그램에 따라 테스트 및/또는 최적화를 수행합니다.
2) 수동 모드
사용자가 작성한 매크로 프로그램의 테스트 및/또는 최적화. 따라서 자신의 테스트 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다.
라이브러리 작업 프로세스는 가능한 한 단순화됩니다. 예를 들어 자동 모드에서는 테스터에서 평소와 같이 테스트/최적화 매개변수를 설정해야 하지만 시작 버튼 대신 스크립트를 실행하고 적절한 매크로 프로그램을 선택하면 됩니다. (자동 최적화와 달리)
여기서 간단히.
라이브러리는 두 가지 주요 모드에서 테스트 및 최적화를 허용하는 도구로 설계되었습니다.
1) 자동 모드:
미리 정의된 매크로 프로그램에 따라 테스트 및/또는 최적화를 수행합니다.
2) 수동 모드
사용자가 작성한 매크로 프로그램의 테스트 및/또는 최적화. 따라서 자신의 테스트 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다.
라이브러리 작업 프로세스는 가능한 한 단순화됩니다. 예를 들어 자동 모드에서는 테스터에서 평소와 같이 테스트/최적화 매개변수를 설정해야 하지만 시작 버튼 대신 스크립트를 실행하고 적절한 매크로 프로그램을 선택하면 됩니다. (자동 최적화와 달리)
여기서 간단히.
예, 우리는 미래를 예측할 수 없습니다. 그러나 이것이 우리의 목표가 아닐 수도 있습니다. 우리의 목표는 최대한 다양한 데이터에서 수익성 있게 작동하는 전략을 구축하는 것입니다. 이를 확인하는 것이 전체 테스트 작업입니다. 대략적으로 말하면 시장 데이터에 특정 "프레임워크"를 던져 진입/종료 지점을 제공할 수 있으면 됩니다. 그리고 이 프레임이 미래에 무엇을 할 것인지는 더 이상 우리의 관심사가 아닙니다...
발마르스 , 생각이 있어. 나는 그것을 받아들이고 특히 재미를 위해 여기, 이 스레드에서 Pardo가 제공하는 전체 목록을 작성할 것입니다. 그것은 매우 인상적일 것입니다(나는 오늘 이 책의 예비 읽기를 마쳤다). 이 목록이 성배 제작자들이 이 분야의 현재 이해 수준을 얼마나 과소평가하는지 상기시켜 주는 역할을 하도록 하십시오. 그럼에도 불구하고, 이 책의 저자가 생각한 이 목록은 전략이 존재할 합당한 권리가 있다는 상대적인 보장을 100%가 아니라 최소한 일부에 불과합니다. 목록은 곧 여기에 표시됩니다.
예, 우리는 미래를 예측할 수 없습니다. 그러나 이것이 우리의 목표가 아닐 수도 있습니다. 우리의 목표는 최대한 다양한 데이터에서 수익성 있게 작동하는 전략을 구축하는 것입니다. 이를 확인하는 것이 전체 테스트 작업입니다. 대략적으로 말하면 시장 데이터에 특정 "프레임워크"를 던져 진입/종료 지점을 제공할 수 있으면 됩니다. 그리고 이 프레임이 미래에 무엇을 할 것인지는 더 이상 우리의 관심사가 아닙니다...
포워드 테스팅에 휘말리면 안 된다고 생각하지 않나요???????!!! :((다시 한 번 시스템을 실행하기 때문에 N - 트랜잭션 수를 늘리고 표준 오류를 줄입니다.
FT는 과적합을 피하는 방법입니다.
위의 FT 6 메시지를 수행하도록 제안한 방법은 3개의 TO를 하나의 큰 TO로 결합하고 이 큰 TO에서 어리석은 최적화를 수행하는 것과 비슷합니다??? :)) 물론 전부는 아니지만 거의 그렇습니다.
그러나 실제 거래 조건에서 맞춤형 거래 전술의 작업을 예를 들어 동일한 동전이나 주사위를 던지는 임의의 이벤트로 간주하면 어떻게 될까요? 저것들. i 번째 운영 월에 대한 시스템의 이익은 랜덤 변수이며 이 랜덤성에서 벗어날 방법이 없으며 아마도 매개변수만 변경할 수 있습니다(설정, 최적화를 통해).
틀 렸으면 고쳐줘!!!
어리석게도 모든 최적화 섹션을 하나로 결합하면 앞으로 나아가는 효과가 나타나지 않습니다.
예, 우리는 미래를 예측할 수 없습니다. 그러나 이것이 우리의 목표가 아닐 수도 있습니다. 우리의 목표는 최대한 다양한 데이터에서 수익성 있게 작동하는 전략을 구축하는 것입니다. 이를 확인하는 것이 전체 테스트 작업입니다. 대략적으로 말하면 시장 데이터에 특정 "프레임워크"를 던져 진입/종료 지점을 제공할 수 있으면 됩니다. 그리고 이 프레임이 미래에 무엇을 할 것인지는 더 이상 우리의 관심사가 아닙니다...
그러나 우리의 목표는 다르다고 생각합니다. 실용적인 관점에서 볼 때 1, 2, 5년 전에 내 전략이 어떤 이익(또는 손실)을 주었는지는 중요하지 않습니다. 지금 당장 가시적인 이익을 내고, 앞으로 2~6개월 후에 합병을 시작하는 것이 중요합니다. 나는 그것을 거부할 것이고, 가능하다면 지금 고갈되고 있고 6개월 안에 일을 시작할 다른 것을 찾을 것입니다. 물론 전략이 작동을 멈췄는지(수익 창출, 즉 시장이 변했는지) 판단하기 전에 손해를 보게 되지만 모든 것이 아니기를 바랍니다.
아마도 7년 동안 수익성이 있는 전략을 찾을 수 있지만 현재 순간에는 최적이 아니며 현재의 (과거 - 배수) 전략보다 더 나쁜 결과를 줄 것입니다. 여기서 저는 세계시장의 변화 상태와 시간( 세계경제 의 기본지표)에 초점을 맞출 필요가 있다고 생각하며, 그러한 변화는 ~2년 이내에 발생하며, 제 생각에는 이것이 "평생"이라고 생각합니다. 수익성 있는 전략.
즉, 실용적인 접근 방식은 "보편적 전략"의 이론적 생성과 다릅니다. 또한, 예를 들어 하나의 통화 쌍에 대해 그러한 전략을 만드는 것은 단순히 불가능하다고 생각합니다. 나는 시장 현황을 분석하고, 유망한 작업 수단을 선택하고, 사건의 확률을 고려하여 거래의 위험을 계산하고, 최선을 찾는 "전문가 시스템"을 만드는 것이 가능하다고 생각합니다(위험 측면에서 최적) 상품에 대한 결정이 내려질 때 포지션 진입점, 다른 상품과의 헤지 포지션, 다중 통화 자금 관리 수행, 즉. 인간 전문가 또는 전체 투자 캠페인(펀드) 또는 은행의 작업을 시뮬레이션합니다. 그리고 그러한 시스템은 무한한 금융 가능성을 가진 국제 금융 시스템의 틀 안에서 만들어졌고 존재한다고 생각합니다. 그러나 이것은 MQL과 우리의 능력을 넘어선 것입니다.
솔직히 굵게 강조하신 부분은 이해가 안가더군요. VelesFX에 대해 설명해주세요 . 다양한 시장 행동에 대해 최적화된 시스템의 "다양화"에서 WFA의 가치를 정확히 보고 최적화가 수행되지 않은 데이터에 있습니다. 게다가 흥미롭게도 WFA는 실제로 이 시스템을 가지고 나올 때 상인 자신의 행동을 반복합니다. 그는 왜 그렇게 나쁜가?
어리석게도 모든 최적화 섹션을 하나로 결합하면 앞으로 나아가는 효과가 나타나지 않습니다.
그러나 저는 이 문구를 완전히 이해할 수 없습니다. " 다양한 시장 행동에 대해 최적화된 시스템의 "다양화"에서 WFA의 가치를 정확히 보고 최적화가 수행되지 않은 데이터에 있습니다."
나는 내 방법으로 FT의 본질을 설명합니다.
1. 3개의 TO가 있는 경우 평균(시간 내) 창 2번에서 최적화합니다. TO 1번은 "과거 TO 2번", TO 3번 - 각각 미래.
따라서 시스템의 특정 매개변수를 달성해야 하는 경우(수익률, 이익 계수, 최대 감소 ...). 그 다음에. ..
그런 다음 이 FT 번호를 사용한 실행이 통과된 것으로 간주합니다.
이러한 검색의 결과로 "역사적으로 안정적인" 시스템, 즉 각 MOT에 다음과 같은 것을 그리는 시스템:
따라서 TO(TO # 1 + TO # 2 + TO # 3)를 테스트할 때 동일한 기울기로 선을 그립니다. 이것은 가능한 한 "안정적인" 시스템이며, 다음과 같이 가정할 수도 있습니다. 가능한 한 안정적일 것입니다. 다양한 시장 상황에서 테스트되었으며 모든 TO에서 안정적인 디포 성장을 보여주었습니다. 글쎄, 이것은 더 이상 FT가 아니며 일종의 정교한(변형된) 최적화 방법입니다.
따라서 WFA는 과적합을 피하는 방법일 뿐입니다!!!!
아마도 N = No + Nf - 표본 크기의 증가, 예측의 신뢰성 증가일 수 있습니다. N이 많을수록 다음 테스트 창의 시스템이 이전 TO의 수익률에 가까운 수익률을 보일 확률 P가 커집니다.