이것은 숫자에 불과하며 어떤 것도 보장하거나 제공하지 않습니다. 시스템은 0.03의 샤프와 함께 20년 동안 지속적으로 이익을 가져오고 1 이상의 샤프와 내일 병합할 수 있습니다. 그리고 그것은 또한 계산 방법에 따라 다릅니다. 내 로봇의 균형으로 계산했을 때 계수는 12 이상이었습니다. 형평으로 계산된 동일한 로봇은 낮은 계수를 갖습니다.
이것은 숫자일 뿐 아무 것도 보장하거나 주지 않습니다. 시스템은 0.03의 샤프와 함께 20년 동안 지속적으로 이익을 가져오고 1 이상의 샤프와 내일 병합할 수 있습니다. 그리고 그것은 또한 계산 방법에 따라 다릅니다. 내 로봇의 균형으로 계산했을 때 계수는 12 이상이었습니다. 형평으로 계산된 동일한 로봇은 낮은 계수를 갖습니다.
그래서 나는 초기 4에 만족했습니다. (나는 fxbook을 사용합니다), tama는 더 자세하게
아마도, 하지만 최고의 신호가 0.03일 때는 그다지 좋지 않습니다.
이것은 숫자에 불과하며 어떤 것도 보장하거나 제공하지 않습니다. 시스템은 0.03의 샤프와 함께 20년 동안 지속적으로 이익을 가져오고 1 이상의 샤프와 내일 병합할 수 있습니다. 그리고 그것은 또한 계산 방법에 따라 다릅니다. 내 로봇의 균형으로 계산했을 때 계수는 12 이상이었습니다. 형평으로 계산된 동일한 로봇은 낮은 계수를 갖습니다.
이것은 숫자일 뿐 아무 것도 보장하거나 주지 않습니다. 시스템은 0.03의 샤프와 함께 20년 동안 지속적으로 이익을 가져오고 1 이상의 샤프와 내일 병합할 수 있습니다. 그리고 그것은 또한 계산 방법에 따라 다릅니다. 내 로봇의 균형으로 계산했을 때 계수는 12 이상이었습니다. 형평으로 계산된 동일한 로봇은 낮은 계수를 갖습니다.
우수한 점수 >1.
얼마 전 기계 학습에 관한 스레드에서 샤프 비율에 대한 논쟁이 있었습니다. 금융 회사의 경제 보고서 및 보고서에 나타나는 샤프 비율은 일일 수익률에 대해 거의 확실히 연간(연간 환산)입니다 . 메타 트레이더에서는 거래에서 계산되고 양, 조심하십시오.
그래서 나는 나의 초기 4에 만족했다. (나는 fhbuk를 사용한다), tama는 더 자세하다
샤프 비율을 계산하는 방법은 저자마다 크게 다릅니다.
특히 많은 출처에서 개별 거래가 아닌 기간 동안의 평균을 취합니다. 또한 거래에 대해 일, 주, 월에 대한 평균을 취한 다음 이러한 값의 평균 값을 취할 수 있습니다.
4는 일반적으로 매우 많은 것입니다. 2는 이미 드물게 좋은 지표로 간주됩니다. 다른 계산 방법의 문제일 뿐이라고 생각합니다.
샤프 비율을 계산하는 방법은 저자마다 크게 다릅니다.
특히 많은 출처에서 개별 거래가 아닌 기간 동안의 평균을 취합니다. 또한 거래의 평균을 일별, 주별, 월별로 취한 다음 이들 값의 평균값을 취합니다.
4는 일반적으로 매우 많은 것입니다. 2는 이미 드물게 좋은 지표로 간주됩니다. 다른 계산 방법의 문제일 뿐이라고 생각합니다.
얼마 전 기계 학습에 관한 스레드에서 샤프 비율에 대한 논쟁이 있었습니다. 경제 보고서 및 금융 회사 보고서에 나타나는 샤프 비율은 일일 수익률에 대해 거의 확실히 연간(연간 환산)입니다 . 메타 트레이더에서는 거래에서 계산되고 양, 조심하십시오.
샤프 비율은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
Google을 통해 모든 매개변수를 확인할 수 있습니다.
우수한 점수 >1.
최고는 아닐지 모르지만 2,3000의 명예 등급을 가진 신호에서는 찾을 수 있습니다 :) 로봇과 거래할 때 저는 1에서 1.09까지 있습니다.