Elroch, 몇 명의 수학자를 싣게 되어 반갑습니다. 고급 통계 과정을 통과했더라도 저는 그렇게 능숙하지 않습니다.
Crucially, in "martingale" systems, you are generally either using tiny leverage for some trades (and failing to exploit them effectively) or way more than the Kelly criterion would give you as an absolute maximum position size on other trades, and typically both on different trades.
마진게일 시스템에서 나에게 가장 큰 문제는 사용된 레버리지(및 각 거래에 대한 위험 부담 금액)가 빠르게 증가하는 반면 수익 목표는 일정하게 낮다는 것입니다. 이것은 물론 장기적으로 당신에게 부정적인 기대를 줍니다. (임의로 거래하는 경우)-
현재 시스템을 분석할 때 내가 가지고 있는 문제는 순 레버리지만 보면 항상 상당히 낮고 이전 주문이 이미 수익을 내고 있는 경우에만 증가한다는 것입니다. 이론적으로 내 시스템은 현재 방향에서 더 높아지는 방식으로 각 방향에 대해 사용된 레버리지를 자동으로 조정합니다. 어떤 방향이든 상관없습니다. 이것이 이 전략의 요점입니다. 왜냐하면 저는 시장이 어디로 가는지 상관하지 않고 모든 지표가 뒤처지거나 실패 신호를 주고 있지만 가격은 그렇지 않기 때문입니다. 내 입장에서 부정적인 기대치를 가진 지표를 요약하는 것은 장기적으로 결코 당신에게 우위를 제공하지 않습니다. 순전히 통계적 시스템은 정의에 따라 최적화되어 있기 때문에 일반적으로 히스토리에서 매우 좋아 보입니다.
귀하의 시스템은 시장의 진정한 수익성 있는 특성(추세 경향이 있음)을 사용합니다. 당신이 취하고 있는 기회가 긍정적인 기대를 가지고 있다면 원칙적으로 모든 기회를 독립적으로 처리하고 합리적인 포지션 규모로 각 기회를 독립적으로 거래해야 한다는 데 동의하십니까? 거래에 대한 다양한 결과의 추정 확률) 및 결과적으로 미래의 어느 시점에서 귀하의 계정에 있는 자본의 더 나은 확률 분포를 얻을 수 있습니까?
왜 그래야 하는지, 추세가 시작/종료되는 시점을 모르고 알 수 있는 방법이 없습니다. 가격이 오르면 롱 레버리지를 늘리고, 가격이 내리면 숏 레버리지를 높입니다. 순 레버리지/포지션 크기는 내 방향으로 조정됩니다.
불리한 시기에 필요한 마진은 어떻게 증가합니까? (당신은 가장 단순한 형태로 거래를 잃을 때마다 마진이 두 배로 늘어나는 이른바 마틴게일 시스템만큼 나쁘지 않다고 말하지만 어떻게 증가하는지 지정하지 않습니다. 또는 얼마나 많은 자본이 필요한지 지정하지 않습니다.)
현재 백테스트 에 따르면 20k 표준 또는 2k 마이크로 계정으로 괜찮을 것입니다. 또한 내 부동 손실이 10%보다 높아지면 모든 것을 닫고 새로 다시 시작하지만 깊은 부동 손실에서 비롯된 것은 아닙니다. 미친 균형 잡기는 매우 특정한 크기의 범위 단계에서 발생합니다. (개선이 필요한 부분입니다.) 마진은 올라가지만 현재 내가 한 방향에 가하는 위험은 그렇지 않습니다. (이 시스템은 내가 생각하는 단순한 베팅 전략과 구분됩니다)
Elroch, 몇 명의 수학자를 싣게 되어 반갑습니다. 고급 통계 과정을 통과했더라도 저는 그렇게 능숙하지 않습니다.
마진게일 시스템에서 나에게 가장 큰 문제는 사용된 레버리지(및 각 거래에 대한 위험 부담 금액)가 빠르게 증가하는 반면 수익 목표는 일정하게 낮다는 것입니다. 이것은 물론 장기적으로 부정적인 기대를 갖게 합니다. (랜덤으로 거래하는 경우)-
현재 시스템을 분석할 때 내가 가지고 있는 문제는 순 레버리지만 보면 항상 상당히 낮고 이전 주문이 이미 수익을 내고 있는 경우에만 증가한다는 것입니다. 이론적으로 내 시스템은 현재 방향에서 더 높아지는 방식으로 각 방향에 대해 사용된 레버리지를 자동으로 조정합니다. 어떤 방향이든 상관없습니다. 이것이 이 전략의 요점입니다. 왜냐하면 저는 시장이 어디로 가는지 상관하지 않고 모든 지표가 뒤처지거나 실패 신호를 주고 있지만 가격은 그렇지 않기 때문입니다. 내 입장에서 부정적인 기대치를 가진 지표를 요약하는 것은 장기적으로 결코 당신에게 우위를 제공하지 않습니다. 순전히 통계적 시스템은 정의에 따라 최적화되어 있기 때문에 일반적으로 히스토리에서 매우 좋아 보입니다.
왜 그래야 하는지, 추세가 언제 시작/종료되는지 모르고 알 방법이 없습니다. 가격이 오르면 롱 레버리지를 늘리고, 가격이 내리면 숏 레버리지를 높입니다. 순 레버리지/포지션 크기는 내 방향으로 조정됩니다.
현재 백테스트에 따르면 20k 표준 또는 2k 마이크로 계정으로 괜찮을 것입니다. 또한 내 부동 손실이 10%보다 높아지면 모든 것을 닫고 새로 다시 시작하지만 깊은 부동 손실에서 비롯된 것은 아닙니다. 미친 균형 절단은 매우 특정한 크기의 범위 단계에서 발생합니다. (개선이 필요한 부분입니다.) 마진은 올라가지만 현재 내가 한 방향으로 가하는 위험은 그렇지 않습니다. (이 시스템은 내가 생각하는 단순한 베팅 전략과 구분됩니다)
이에 대한 귀하의 의견을 기다리겠습니다.
안부 인사 (지금 일할 시간 :( )
//지
우리는 "martingale" 시스템의 주요 문제(레버리지가 때때로 매우 높은 금액으로 증가한다는 점)에 동의합니다. 당신이 지적했듯이, 항목에 가장자리가 없으면 이것은 반드시 재앙으로 이어집니다. 사실, 에지 마틴게일을 사용하더라도 레버리지가 너무 높아지면 자금 관리가 확률 1의 재앙으로 이어질 수 있습니다.
당신의 분석과 관련하여, 당신은 당신이 이익이 있을 때만 레버리지를 증가시킨다고 말하지만, 00:19에 게시물의 첫 번째 그래프에는 이전의 모든 이익과 그 이상을 돌려주는 라운드 779에 포인트가 있으며, 분명합니다. 이러한 일이 발생하는 동안 레버리지가 높게 유지되었습니다. 거래 시스템에 일종의 10% 손절매를 포함하여 이 문제를 해결하는 방법을 고려하고 있는 것으로 알고 있습니다. 이것은 확실히 재난을 피하는 데 도움이 될 것이지만 그것이 최선의 해결책은 아니라고 생각합니다.
무역 규모에 대한 나의 요점은 내가 더 잘 설명해야 하는 어려운 것입니다. 간단히 말해서, 거래 시스템과 결합된 자금 관리 시스템은 미래의 어느 시점에서 가능한 자본의 특정 분포를 생성할 것입니다(예상 수익률 근처에 중심을 둔 종 모양의 곡선을 그리십시오. x축은 수익률이고, y축은 축은 확률) . 높은 기대 수익률과 낮은 불확실성(종 모양 곡선의 폭)의 최적 조합을 원한다면 유사한 기회에 대해 유사한 레버리지를 사용해야 한다는 것은 수학적인 사실입니다. 변동성이 큰 레버리지를 사용하면 수익의 불확실성이 크게 증가하거나 평균 기대치가 크게 감소하거나 둘 다입니다. 이것은 직관적으로 명백하지 않으며, 내가 그것을 스스로 받아들이는 유일한 이유는 내가 그것에 대한 수학을 자세히 공부했고 이 사실의 증거를 이해했기 때문입니다. 매우 가변적인 포지션 사이징을 사용하는 시스템에 대한 수익의 확률 분포 는 종 모양의 곡선에서 매우 멀 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 종종 멋진 종 모양의 곡선과 같은 것이 있지만 종 모양의 곡선 왼쪽에 추가 피크가 있는데 이는 레버리지가 지속할 수 없는 수준으로 상승하는 적은 횟수에 해당합니다. 그러한 사건이 매우 드물 수 있다는 사실은 사람들로 하여금 이를 무시하게 하지만 수익률의 표준 편차에 매우 큰 금액을 추가하고 실제적인 측면에서 선택된 기간 동안 나쁜 결과를 얻을 상당한 기회를 나타냅니다.
"현재 백테스트는 ... 당신이 괜찮을 것이라는 것을 보여줍니다."라고 말할 때 당신이 어떻게 생각하는지 정확히 이해합니다. 저도 그렇게 생각했습니다. 그러나 시스템 규칙을 생성하는 데 어떤 식으로든 사용되지 않은 깨끗한 데이터에 대해 수행하더라도 백테스트는 증거를 제공할 뿐입니다. 가장 일반적인 경우 백테스트는 특정 기간 동안 메서드 반환에 대한 단일 샘플을 제공합니다. 특히 선택 편향을 고려할 때 단일 샘플이 수익 분포에 대한 모든 것을 알려주지는 않습니다. 백테스트에서 매우 나쁜 결과를 얻는다면 해당 시스템을 버리고 다른 시스템과 함께 작업할 가능성이 높습니다. 시스템이 일정 시간 동안 테스트 기간 동안 나쁜 결과를 제공하면 좋은 결과를 제공하는 백테스트는 이에 대해 아무 것도 알려주지 않습니다(단지 그 시간 중 하나가 아님을 나타냄).
여기에서 이에 대한 모든 세부 사항을 설명할 수는 없지만 현재 이러한 주장을 정당화하고 거래 기회를 활용하는 자금 관리 규칙을 설명하는 일련의 기사 중 첫 번째 기사를 작성 중입니다. (정확하게 정의된 방식으로) 최상의 결과를 생성하는 방법.
With respect to your analysis, although you say you only increase leverage when you are in profit, the first graph in your post at 00:19 has a point at round 779 which gives back all of the previous profits and more, and it is clear that the leverage remained high while this was happening. I understand that you are considering ways to fix this by including putting a sort of 10% stop loss on the trading system. While this will certainly help avoid disaster it is not, I believe, the best solution.
걱정 마세요. 다른 의견을 듣고 싶어서 이 글을 올렸습니다. 하지만 테스터의 균형 그래프에서 시스템이 이전 이익을 돌려준다는 결론에 도달할 방법이 없습니다. 사실 이것은 0.5%의 이익 목표에 도달하면 모든 거래가 마감되기 때문에 불가능합니다. 균형 스파이크는 테스터가 하나씩 주문을 마감하고 자산 라인을 올바르게 표시하지 않기 때문에 발생합니다. 이 경우 균형은 전혀 중요하지 않습니다. 실제 자기자본 그래프를 보면 다음과 같습니다.
테스트 동안 이익이 반환되지 않은 것을 볼 수 있습니다.
나는 우리가 이 경우 레버리지에 대해서도 동의하지 않는다고 생각합니다. 나는 마이너스일 때도 레버리지를 높이지만 순 로트 크기는 현재 방향으로 조정됩니다. 각 방향에서 사용된 NET 레버리지는 현재 NET 위치가 음수일 때 첫 번째 거래보다 결코 크지 않습니다. 일단 긍정적이면 a) 추세가 계속되거나 b) 총 세션 이익이 0.5%보다 큰 경우 레버리지가 단계적으로 증가합니다.
- 추세가 변경되면 NET 레버리지를 새로운 방향으로 조정하여 이익이 잠깁니다.
시스템 거래로 거래를 보면 레버리지가 높은 거래를 찾을 수 있지만 현재 열려 있는 모든 거래를 결합한 경우에는 그렇지 않습니다. (매수 - 매도). 그 때문에 무역에 의한 무역 분석은 격자형 시스템에서 작동하지 않습니다.
물론, 나는 백테스트/포워드 테스트의 차이점에 대해 알고 있습니다. 그러나 새로운 시장 조건의 영향은 통계 또는 지표에 기반한 시스템만큼 그리드 시스템에 영향을 미치지 않습니다. (gridsize에 사용된 값은 과거 데이터를 기반으로 하지 않습니다.) 또한 시스템은 동일한 설정으로 EURJPY, EURUSD, GBPUSD, USDJPY 및 EURCHF에 대해 긍정적인 성능을 보여줍니다.
이러한 모든 통계 분석은 항상 과거 데이터에 대해 생성됩니다. 시스템이 이미 고도로 최적화된 후 분석을 적용하는 경우 완전히 다른 종형 곡선, 완전히 다른 파멸 위험 계산을 얻게 됩니다. 그리고 무엇을 위해? 통계가 더 좋아 보일 수 있지만 시스템은 정확히 이 시장 조건에 최적화되어 있습니다. 나는 개인적으로 최적화되고 아주 좋은 통계 대신에 덜 좋은 통계를 가진 시스템을 사용할 것입니다.
ubzen, 당신은 수학적 사실에 동의하지 않을 자유가 있지만 모든 정당한 존중과 함께 이것이 사실이 되는 것을 막지는 않습니다.
나는 나쁜 소식으로 인식되는 것을 전달하는 것을 좋아하지 않습니다. 모든 시스템의 통계적 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 정보입니다.
나는 zzuegg의 시스템이 수익성이 없다고 주장하거나 그의 그래프에 표시된 수익성이 대표성이 없다고 주장하는 것이 아님을 강조해야 합니다. 매우 가변적인 레버리지를 사용하는 것은 선택한 기간 동안 수익의 확률 분포에 해롭습니다.
zzuegg의 백테스트에서 일부 통계를 살펴보는 것은 흥미롭습니다. 1311 거래는 많은 것처럼 들리지만 오히려 작은 샘플로 밝혀졌습니다. 이 진술이 동의하지 않을 것이라고 상상하면서 나는 그것을 정량적으로 정당화할 것입니다.
1311개의 거래에 대해 제공된 평균 이익, 평균 승률, 평균 손실 통계를 사용하면 거래 수익률 의 표준 편차는 모든 승이 평균 승이고 모든 손실이 평균 손실. 물론 이것은 비현실적인 가정입니다. 실제 승패가 크게 다르기 때문에 실제 표준 편차는 확실히 훨씬 더 높지만 표준 편차의 한계 를 찾는 것뿐입니다. 이 가정에서 각 거래별 이익의 표준편차는 평균 이익의 약 20배인 874입니다. 표준 편차에 대한 이 낙관적 경계를 사용하면 1311 거래의 전체 샘플에 대해 이 이익의 표준 편차에 대한 이익의 비율이 1.74 이상으로 제한됩니다(이는 sqrt(1311) 곱하기 개별 거래에 대한 동일한 통계임). 이것이 실제 비율이라면 통계학자는 백테스트가 테스트 기간 동안의 수익성에 대한 증거라는 관점을 취할 가능성이 높지만 결정적인 것은 아닙니다(손익분기점의 2 표준 편차 이내). 따라서 그것이 작은 표본이라는 나의 진술.
나는 누구나 위의 계산을 재현할 수 있다고 확신하지만 zzuegg에 더 유용한 것은 표준 편차의 보다 현실적인 추정값으로 계산을 반복하는 것입니다. 여기서 더 큰 거래는 표준 편차에 훨씬 더 많이 기여합니다. 이 더 정확한 계산을 통해 1.74라는 숫자가 더 작은 숫자로 대체될 것입니다. 얼마나 더 작은지 잘 모르겠습니다. 모두가 이 사실의 의미를 이해하고 있습니까?
다른 기기에 대한 zzuegg의 테스트는 그의 정확한 시스템의 성능에 대한 믿음에 상당한 무게를 더해줍니다. 이것은 완전히 독립적인 테스트에 가깝습니다(EUR 및 GBP와 같은 도구 간에는 일부 상관 관계가 있음).
거래 시스템이 있고 특정 자금 관리 규칙에 따라 일정 기간 동안 운용한다면 수익성이 있을 것이라는 믿음을 바탕으로 그렇게 해야 합니다. 원칙적으로 이 믿음이 기초해야 하는 것은 시장 행동 모델(불확실성 포함)이 기간 말에 시스템에 대해 가능한 결과 범위로 이어질 것이라는 것입니다(확실한 결과가 아닌 경우 저축 계좌 :-) ). 이것은 기간 말에 계정 잔액에 대한 확률 밀도 함수입니다. 내 논문은 모든 경우에 유사한 통계적 속성을 가진 거래에 대해 유사한 레버리지를 사용하면 항상 변동성이 큰 레버리지를 사용하는 자금 관리를 개선할 수 있다는 것입니다.
칠판 그림으로 설명하면 내 요점을 명확히하는 데 도움이 될 수 있습니다. 세 개의 곡선은 모두 고정된 기간 동안 서로 다른 자금 관리 시스템의 확률 밀도 함수입니다. x축은 기간 말의 이익입니다.
처음 두 도면의 확률 밀도 함수가 종형 곡선이라고 주장하는 것이 아니라 평균과 기대치가 있다는 점에 유의하십시오. 또한 마지막 곡선이 모든 가변 레버리지 이익 곡선이 정확히 어떻게 보일 것이라고 주장하는 것도 아닙니다. 처음 두 곡선은 레버리지를 줄임으로써 기대치의 적당한 비용으로 결과의 불확실성을 줄일 수 있는 방법을 설명하기 위한 것입니다(예: 레버리지를 Kelly에서 절반으로 줄이면 로그 기대치가 25% 낮아지지만 표준 편차의 50% 감소 세 번째 곡선의 두 번째 피크는 높은 레버리지 기간 동안 발생하는 채찍톱 중 하나에서 거래 기간의 끝이 발생할 가능성을 나타냅니다. 더 나쁠 수 있습니다. - 일부 시스템에서는 두 번째 피크가 더 왼쪽에 있을 수 있습니다.
강조하자면, 자금 관리의 목적은 잔고에 대한 기대를 높이고 잔고의 불확실성을 낮추는 것이며, 둘 다 변동성이 큰 레버리지를 사용함으로써 부정적인 영향을 받는 것이라고 결론지을 수 있습니다.
[각주: 이것을 더욱 혼란스럽게 만들기 위해 원칙적으로 다른 결과의 가치를 결정하는 데 사용되어야 하는 효용 함수를 살펴보십시오.]
아, 한 가지 더. 잔고 하락에 대한 내 설명은 zzuegg의 이전 게시물에 있는 이 그래프를 기반으로 했으며, 여기서 파란색 선(계정 잔고, 추정)이 포인트 779 주변의 잔고에 큰 영향을 미칩니다.
그러나 녹색 선이 에퀴티라면 그것은 아마도 큰 문제가 아닐 것입니다(그렇다면 녹색 선은 매우 인상적입니다). 그러나 곰곰이 생각해보면 초록색 선이 균형이고 파란색 선이 자산(더 중요함)이라고 생각했을 것입니다. 그렇지 않으면 롱 포지션을 가진 적이 없고 시장이 하락하거나 그 반대의 경우여야 합니다.
내 이전 게시물의 주식 곡선은 동일한 테스트 실행에서 가져온 것입니다. 내가 말했듯이, 균형 곡선은 중요하지 않습니다. 테스터가 하나의 거래를 마감한 이후에 톱이 발생합니다. 이는 물론 톱날 균형으로 이어집니다. OrderClose 대신 OrderCloseBy()를 사용했다면 이런 일이 발생하지 않을 것입니다. 그러나 주식이 아니기 때문에 화장품 일뿐입니다.
16:54의 내 게시물에서 주식 차트를 볼 수 있습니다. 7Bit의 스크립트로 기록되었습니다. 레드라인은 28.xx%였던 최대 감소입니다. (왼쪽 상단에 작은 숫자)
차트는 OrderClose에만 플로팅되기 때문에 Equity도 잘못 그려집니다. 이를 위해 7Bit의 스크립트는 진정한 자산 성과를 추적하는 데 필요했습니다.
One question, can I presume you are not unnecessarily keeping long and short positions open at the same time?
가격이 어디로 가는지 모르기 때문에 두 주문을 모두 유지해야 합니다. (마지막 주문을 제외한 모든 주문을 마감할 가능성이 있지만 엑시트를 올바르게 계산하려면 자산/잔액 피크를 추적해야 합니다. 이 모든 작업에는 전역 변수 또는 별도의 파일이 필요합니다. 가능할 때마다 나는 현재 열린 거래(터미널 재시작 또는 이와 유사한 경우)에서 전체 거래 논리를 복원할 수 있기를 원합니다. 가장 쉬운 솔루션은 모든 주문을 열린 상태로 유지하는 것이었습니다. 게다가 모든 것이 올바르게 계산 되면 결과 성능이 변경되지 않을 것입니다.
@Elroch: 귀하의 기사를 기대합니다. 나는 내가 동의하지 않는 당신의 요점의 대부분이 사실이 아니라 수학적 이론이라고 믿습니다. 내 인생의 한 시점에서 나는 먹고, 숨 쉬고, 살고, Kelly-Creteron 및 Bell-Shape 곡선을 걸었습니다. 그러나 인간의 신경과 수학은 같은 스펙트럼에서 놀라지 않습니다.
그래서 여기에 우리는 지난 5년 동안 잘 해 온 시스템을 가지고 있습니다. 우리는 모두 일어날 수도 있고 일어나지 않을 수도 있는 치명적인 기수 급락을 기다리고 있습니다. 우리는 여기에 앉아서 다음과 같이 말할 수 있습니다. 통계적 샘플이 충분하지 않습니다(하지만 무엇이 충분하다고 감히 말할 수 있는 사람은 아무도 없습니다). 블랙잭의 정적인 게임에서도 통계적으로 실행 가능하려면 수백만 개의 손을 시뮬레이션해야 하기 때문입니다. Mind-You, 거래는 정적인 게임이 아닙니다. 숫자에 얼마나 많은 수십억 개의 독립 이벤트가 필요한지 상상해 보십시오.
나는 수학자는 아니지만 이 시스템이 급락할 때 모든 통계가 무용지물이 될 것이라고 내 권투 선수들에게 장담할 것이다. 그 시점에서 우리는 미소를 지으며 "아하, 나는 그것이 음수 기대 시스템이라는 것을 알았다"고 말할 것이고 우주의 법칙은 돈 관리 또는 제비 조작을 사용하여 음수 기대 시스템을 긍정적 시스템으로 바꿀 수 없다고 말합니다. 그러나 그때까지 나는 Zzuegg에서 록을 말합니다.
George Soros가 올해 일련의 나쁜 거래를 하고 파산했다면 우리는 무엇이라고 말할까요?
안녕,
Elroch, 몇 명의 수학자를 싣게 되어 반갑습니다. 고급 통계 과정을 통과했더라도 저는 그렇게 능숙하지 않습니다.
Crucially, in "martingale" systems, you are generally either using tiny leverage for some trades (and failing to exploit them effectively) or way more than the Kelly criterion would give you as an absolute maximum position size on other trades, and typically both on different trades.
마진게일 시스템에서 나에게 가장 큰 문제는 사용된 레버리지(및 각 거래에 대한 위험 부담 금액)가 빠르게 증가하는 반면 수익 목표는 일정하게 낮다는 것입니다. 이것은 물론 장기적으로 당신에게 부정적인 기대를 줍니다. (임의로 거래하는 경우)-
현재 시스템을 분석할 때 내가 가지고 있는 문제는 순 레버리지만 보면 항상 상당히 낮고 이전 주문이 이미 수익을 내고 있는 경우에만 증가한다는 것입니다. 이론적으로 내 시스템은 현재 방향에서 더 높아지는 방식으로 각 방향에 대해 사용된 레버리지를 자동으로 조정합니다. 어떤 방향이든 상관없습니다. 이것이 이 전략의 요점입니다. 왜냐하면 저는 시장이 어디로 가는지 상관하지 않고 모든 지표가 뒤처지거나 실패 신호를 주고 있지만 가격은 그렇지 않기 때문입니다. 내 입장에서 부정적인 기대치를 가진 지표를 요약하는 것은 장기적으로 결코 당신에게 우위를 제공하지 않습니다. 순전히 통계적 시스템은 정의에 따라 최적화되어 있기 때문에 일반적으로 히스토리에서 매우 좋아 보입니다.
귀하의 시스템은 시장의 진정한 수익성 있는 특성(추세 경향이 있음)을 사용합니다. 당신이 취하고 있는 기회가 긍정적인 기대를 가지고 있다면 원칙적으로 모든 기회를 독립적으로 처리하고 합리적인 포지션 규모로 각 기회를 독립적으로 거래해야 한다는 데 동의하십니까? 거래에 대한 다양한 결과의 추정 확률) 및 결과적으로 미래의 어느 시점에서 귀하의 계정에 있는 자본의 더 나은 확률 분포를 얻을 수 있습니까?
왜 그래야 하는지, 추세가 시작/종료되는 시점을 모르고 알 수 있는 방법이 없습니다. 가격이 오르면 롱 레버리지를 늘리고, 가격이 내리면 숏 레버리지를 높입니다. 순 레버리지/포지션 크기는 내 방향으로 조정됩니다.
불리한 시기에 필요한 마진은 어떻게 증가합니까? (당신은 가장 단순한 형태로 거래를 잃을 때마다 마진이 두 배로 늘어나는 이른바 마틴게일 시스템만큼 나쁘지 않다고 말하지만 어떻게 증가하는지 지정하지 않습니다. 또는 얼마나 많은 자본이 필요한지 지정하지 않습니다.)
현재 백테스트 에 따르면 20k 표준 또는 2k 마이크로 계정으로 괜찮을 것입니다. 또한 내 부동 손실이 10%보다 높아지면 모든 것을 닫고 새로 다시 시작하지만 깊은 부동 손실에서 비롯된 것은 아닙니다. 미친 균형 잡기는 매우 특정한 크기의 범위 단계에서 발생합니다. (개선이 필요한 부분입니다.) 마진은 올라가지만 현재 내가 한 방향에 가하는 위험은 그렇지 않습니다. (이 시스템은 내가 생각하는 단순한 베팅 전략과 구분됩니다)
이에 대한 귀하의 의견을 기다리겠습니다.
안부 인사 (지금 일할 시간 :( )
//지
안녕,
Elroch, 몇 명의 수학자를 싣게 되어 반갑습니다. 고급 통계 과정을 통과했더라도 저는 그렇게 능숙하지 않습니다.
마진게일 시스템에서 나에게 가장 큰 문제는 사용된 레버리지(및 각 거래에 대한 위험 부담 금액)가 빠르게 증가하는 반면 수익 목표는 일정하게 낮다는 것입니다. 이것은 물론 장기적으로 부정적인 기대를 갖게 합니다. (랜덤으로 거래하는 경우)-
현재 시스템을 분석할 때 내가 가지고 있는 문제는 순 레버리지만 보면 항상 상당히 낮고 이전 주문이 이미 수익을 내고 있는 경우에만 증가한다는 것입니다. 이론적으로 내 시스템은 현재 방향에서 더 높아지는 방식으로 각 방향에 대해 사용된 레버리지를 자동으로 조정합니다. 어떤 방향이든 상관없습니다. 이것이 이 전략의 요점입니다. 왜냐하면 저는 시장이 어디로 가는지 상관하지 않고 모든 지표가 뒤처지거나 실패 신호를 주고 있지만 가격은 그렇지 않기 때문입니다. 내 입장에서 부정적인 기대치를 가진 지표를 요약하는 것은 장기적으로 결코 당신에게 우위를 제공하지 않습니다. 순전히 통계적 시스템은 정의에 따라 최적화되어 있기 때문에 일반적으로 히스토리에서 매우 좋아 보입니다.
왜 그래야 하는지, 추세가 언제 시작/종료되는지 모르고 알 방법이 없습니다. 가격이 오르면 롱 레버리지를 늘리고, 가격이 내리면 숏 레버리지를 높입니다. 순 레버리지/포지션 크기는 내 방향으로 조정됩니다.
현재 백테스트에 따르면 20k 표준 또는 2k 마이크로 계정으로 괜찮을 것입니다. 또한 내 부동 손실이 10%보다 높아지면 모든 것을 닫고 새로 다시 시작하지만 깊은 부동 손실에서 비롯된 것은 아닙니다. 미친 균형 절단은 매우 특정한 크기의 범위 단계에서 발생합니다. (개선이 필요한 부분입니다.) 마진은 올라가지만 현재 내가 한 방향으로 가하는 위험은 그렇지 않습니다. (이 시스템은 내가 생각하는 단순한 베팅 전략과 구분됩니다)
이에 대한 귀하의 의견을 기다리겠습니다.
안부 인사 (지금 일할 시간 :( )
//지
우리는 "martingale" 시스템의 주요 문제(레버리지가 때때로 매우 높은 금액으로 증가한다는 점)에 동의합니다. 당신이 지적했듯이, 항목에 가장자리가 없으면 이것은 반드시 재앙으로 이어집니다. 사실, 에지 마틴게일을 사용하더라도 레버리지가 너무 높아지면 자금 관리가 확률 1의 재앙으로 이어질 수 있습니다.
당신의 분석과 관련하여, 당신은 당신이 이익이 있을 때만 레버리지를 증가시킨다고 말하지만, 00:19에 게시물의 첫 번째 그래프에는 이전의 모든 이익과 그 이상을 돌려주는 라운드 779에 포인트가 있으며, 분명합니다. 이러한 일이 발생하는 동안 레버리지가 높게 유지되었습니다. 거래 시스템에 일종의 10% 손절매를 포함하여 이 문제를 해결하는 방법을 고려하고 있는 것으로 알고 있습니다. 이것은 확실히 재난을 피하는 데 도움이 될 것이지만 그것이 최선의 해결책은 아니라고 생각합니다.
무역 규모에 대한 나의 요점은 내가 더 잘 설명해야 하는 어려운 것입니다. 간단히 말해서, 거래 시스템과 결합된 자금 관리 시스템은 미래의 어느 시점에서 가능한 자본의 특정 분포를 생성할 것입니다(예상 수익률 근처에 중심을 둔 종 모양의 곡선을 그리십시오. x축은 수익률이고, y축은 축은 확률) . 높은 기대 수익률과 낮은 불확실성(종 모양 곡선의 폭)의 최적 조합을 원한다면 유사한 기회에 대해 유사한 레버리지를 사용해야 한다는 것은 수학적인 사실입니다. 변동성이 큰 레버리지를 사용하면 수익의 불확실성이 크게 증가하거나 평균 기대치가 크게 감소하거나 둘 다입니다. 이것은 직관적으로 명백하지 않으며, 내가 그것을 스스로 받아들이는 유일한 이유는 내가 그것에 대한 수학을 자세히 공부했고 이 사실의 증거를 이해했기 때문입니다. 매우 가변적인 포지션 사이징을 사용하는 시스템에 대한 수익의 확률 분포 는 종 모양의 곡선에서 매우 멀 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 종종 멋진 종 모양의 곡선과 같은 것이 있지만 종 모양의 곡선 왼쪽에 추가 피크가 있는데 이는 레버리지가 지속할 수 없는 수준으로 상승하는 적은 횟수에 해당합니다. 그러한 사건이 매우 드물 수 있다는 사실은 사람들로 하여금 이를 무시하게 하지만 수익률의 표준 편차에 매우 큰 금액을 추가하고 실제적인 측면에서 선택된 기간 동안 나쁜 결과를 얻을 상당한 기회를 나타냅니다.
"현재 백테스트는 ... 당신이 괜찮을 것이라는 것을 보여줍니다."라고 말할 때 당신이 어떻게 생각하는지 정확히 이해합니다. 저도 그렇게 생각했습니다. 그러나 시스템 규칙을 생성하는 데 어떤 식으로든 사용되지 않은 깨끗한 데이터에 대해 수행하더라도 백테스트는 증거를 제공할 뿐입니다. 가장 일반적인 경우 백테스트는 특정 기간 동안 메서드 반환에 대한 단일 샘플을 제공합니다. 특히 선택 편향을 고려할 때 단일 샘플이 수익 분포에 대한 모든 것을 알려주지는 않습니다. 백테스트에서 매우 나쁜 결과를 얻는다면 해당 시스템을 버리고 다른 시스템과 함께 작업할 가능성이 높습니다. 시스템이 일정 시간 동안 테스트 기간 동안 나쁜 결과를 제공하면 좋은 결과를 제공하는 백테스트는 이에 대해 아무 것도 알려주지 않습니다(단지 그 시간 중 하나가 아님을 나타냄).
여기에서 이에 대한 모든 세부 사항을 설명할 수는 없지만 현재 이러한 주장을 정당화하고 거래 기회를 활용하는 자금 관리 규칙을 설명하는 일련의 기사 중 첫 번째 기사를 작성 중입니다. (정확하게 정의된 방식으로) 최상의 결과를 생성하는 방법.
With respect to your analysis, although you say you only increase leverage when you are in profit, the first graph in your post at 00:19 has a point at round 779 which gives back all of the previous profits and more, and it is clear that the leverage remained high while this was happening. I understand that you are considering ways to fix this by including putting a sort of 10% stop loss on the trading system. While this will certainly help avoid disaster it is not, I believe, the best solution.
걱정 마세요. 다른 의견을 듣고 싶어서 이 글을 올렸습니다. 하지만 테스터의 균형 그래프에서 시스템이 이전 이익을 돌려준다는 결론에 도달할 방법이 없습니다. 사실 이것은 0.5%의 이익 목표에 도달하면 모든 거래가 마감되기 때문에 불가능합니다. 균형 스파이크는 테스터가 하나씩 주문을 마감하고 자산 라인을 올바르게 표시하지 않기 때문에 발생합니다. 이 경우 균형은 전혀 중요하지 않습니다. 실제 자기자본 그래프를 보면 다음과 같습니다.
테스트 동안 이익이 반환되지 않은 것을 볼 수 있습니다.
나는 우리가 이 경우 레버리지에 대해서도 동의하지 않는다고 생각합니다. 나는 마이너스일 때도 레버리지를 높이지만 순 로트 크기는 현재 방향으로 조정됩니다. 각 방향에서 사용된 NET 레버리지는 현재 NET 위치가 음수일 때 첫 번째 거래보다 결코 크지 않습니다. 일단 긍정적이면 a) 추세가 계속되거나 b) 총 세션 이익이 0.5%보다 큰 경우 레버리지가 단계적으로 증가합니다.
- 추세가 변경되면 NET 레버리지를 새로운 방향으로 조정하여 이익이 잠깁니다.
시스템 거래로 거래를 보면 레버리지가 높은 거래를 찾을 수 있지만 현재 열려 있는 모든 거래를 결합한 경우에는 그렇지 않습니다. (매수 - 매도). 그 때문에 무역에 의한 무역 분석은 격자형 시스템에서 작동하지 않습니다.
물론, 나는 백테스트/포워드 테스트의 차이점에 대해 알고 있습니다. 그러나 새로운 시장 조건의 영향은 통계 또는 지표에 기반한 시스템만큼 그리드 시스템에 영향을 미치지 않습니다. (gridsize에 사용된 값은 과거 데이터를 기반으로 하지 않습니다.) 또한 시스템은 동일한 설정으로 EURJPY, EURUSD, GBPUSD, USDJPY 및 EURCHF에 대해 긍정적인 성능을 보여줍니다.
ubzen, 당신은 수학적 사실에 동의하지 않을 자유가 있지만 모든 정당한 존중과 함께 이것이 사실이 되는 것을 막지는 않습니다.
나는 나쁜 소식으로 인식되는 것을 전달하는 것을 좋아하지 않습니다. 모든 시스템의 통계적 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 정보입니다.
나는 zzuegg의 시스템이 수익성이 없다고 주장하거나 그의 그래프에 표시된 수익성이 대표성이 없다고 주장하는 것이 아님을 강조해야 합니다. 매우 가변적인 레버리지를 사용하는 것은 선택한 기간 동안 수익의 확률 분포에 해롭습니다.
zzuegg의 백테스트에서 일부 통계를 살펴보는 것은 흥미롭습니다. 1311 거래는 많은 것처럼 들리지만 오히려 작은 샘플로 밝혀졌습니다. 이 진술이 동의하지 않을 것이라고 상상하면서 나는 그것을 정량적으로 정당화할 것입니다.
1311개의 거래에 대해 제공된 평균 이익, 평균 승률, 평균 손실 통계를 사용하면 거래 수익률 의 표준 편차는 모든 승이 평균 승이고 모든 손실이 평균 손실. 물론 이것은 비현실적인 가정입니다. 실제 승패가 크게 다르기 때문에 실제 표준 편차는 확실히 훨씬 더 높지만 표준 편차의 한계 를 찾는 것뿐입니다. 이 가정에서 각 거래별 이익의 표준편차는 평균 이익의 약 20배인 874입니다. 표준 편차에 대한 이 낙관적 경계를 사용하면 1311 거래의 전체 샘플에 대해 이 이익의 표준 편차에 대한 이익의 비율이 1.74 이상으로 제한됩니다(이는 sqrt(1311) 곱하기 개별 거래에 대한 동일한 통계임). 이것이 실제 비율이라면 통계학자는 백테스트가 테스트 기간 동안의 수익성에 대한 증거라는 관점을 취할 가능성이 높지만 결정적인 것은 아닙니다(손익분기점의 2 표준 편차 이내). 따라서 그것이 작은 표본이라는 나의 진술.
나는 누구나 위의 계산을 재현할 수 있다고 확신하지만 zzuegg에 더 유용한 것은 표준 편차의 보다 현실적인 추정값으로 계산을 반복하는 것입니다. 여기서 더 큰 거래는 표준 편차에 훨씬 더 많이 기여합니다. 이 더 정확한 계산을 통해 1.74라는 숫자가 더 작은 숫자로 대체될 것입니다. 얼마나 더 작은지 잘 모르겠습니다. 모두가 이 사실의 의미를 이해하고 있습니까?
다른 기기에 대한 zzuegg의 테스트는 그의 정확한 시스템의 성능에 대한 믿음에 상당한 무게를 더해줍니다. 이것은 완전히 독립적인 테스트에 가깝습니다(EUR 및 GBP와 같은 도구 간에는 일부 상관 관계가 있음).
거래 시스템이 있고 특정 자금 관리 규칙에 따라 일정 기간 동안 운용한다면 수익성이 있을 것이라는 믿음을 바탕으로 그렇게 해야 합니다. 원칙적으로 이 믿음이 기초해야 하는 것은 시장 행동 모델(불확실성 포함)이 기간 말에 시스템에 대해 가능한 결과 범위로 이어질 것이라는 것입니다(확실한 결과가 아닌 경우 저축 계좌 :-) ). 이것은 기간 말에 계정 잔액에 대한 확률 밀도 함수입니다. 내 논문은 모든 경우에 유사한 통계적 속성을 가진 거래에 대해 유사한 레버리지를 사용하면 항상 변동성이 큰 레버리지를 사용하는 자금 관리를 개선할 수 있다는 것입니다.
칠판 그림으로 설명하면 내 요점을 명확히하는 데 도움이 될 수 있습니다. 세 개의 곡선은 모두 고정된 기간 동안 서로 다른 자금 관리 시스템의 확률 밀도 함수입니다. x축은 기간 말의 이익입니다.
처음 두 도면의 확률 밀도 함수가 종형 곡선이라고 주장하는 것이 아니라 평균과 기대치가 있다는 점에 유의하십시오. 또한 마지막 곡선이 모든 가변 레버리지 이익 곡선이 정확히 어떻게 보일 것이라고 주장하는 것도 아닙니다. 처음 두 곡선은 레버리지를 줄임으로써 기대치의 적당한 비용으로 결과의 불확실성을 줄일 수 있는 방법을 설명하기 위한 것입니다(예: 레버리지를 Kelly에서 절반으로 줄이면 로그 기대치가 25% 낮아지지만 표준 편차의 50% 감소 세 번째 곡선의 두 번째 피크는 높은 레버리지 기간 동안 발생하는 채찍톱 중 하나에서 거래 기간의 끝이 발생할 가능성을 나타냅니다. 더 나쁠 수 있습니다. - 일부 시스템에서는 두 번째 피크가 더 왼쪽에 있을 수 있습니다.
강조하자면, 자금 관리의 목적은 잔고에 대한 기대를 높이고 잔고의 불확실성을 낮추는 것이며, 둘 다 변동성이 큰 레버리지를 사용함으로써 부정적인 영향을 받는 것이라고 결론지을 수 있습니다.
[각주: 이것을 더욱 혼란스럽게 만들기 위해 원칙적으로 다른 결과의 가치를 결정하는 데 사용되어야 하는 효용 함수를 살펴보십시오.]
아, 한 가지 더. 잔고 하락에 대한 내 설명은 zzuegg의 이전 게시물에 있는 이 그래프를 기반으로 했으며, 여기서 파란색 선(계정 잔고, 추정)이 포인트 779 주변의 잔고에 큰 영향을 미칩니다.
그러나 녹색 선이 에퀴티라면 그것은 아마도 큰 문제가 아닐 것입니다(그렇다면 녹색 선은 매우 인상적입니다). 그러나 곰곰이 생각해보면 초록색 선이 균형이고 파란색 선이 자산(더 중요함)이라고 생각했을 것입니다. 그렇지 않으면 롱 포지션을 가진 적이 없고 시장이 하락하거나 그 반대의 경우여야 합니다.
내 이전 게시물의 주식 곡선은 동일한 테스트 실행에서 가져온 것입니다. 내가 말했듯이, 균형 곡선은 중요하지 않습니다. 테스터가 하나의 거래를 마감한 이후에 톱이 발생합니다. 이는 물론 톱날 균형으로 이어집니다. OrderClose 대신 OrderCloseBy()를 사용했다면 이런 일이 발생하지 않을 것입니다. 그러나 주식이 아니기 때문에 화장품 일뿐입니다.
이것은 위험 구역입니다. 범위는 격자 크기보다 크지만 두 배는 되지 않습니다. 가격이 이것에서 벗어나면 시스템은 괜찮습니다. 이것은 또한 표시된 톱입니다. 부동 손실을 계속 추가하지만 NET 레버리지는 약간만 증가합니다.
중요한 것은 형평성이라는 데 전적으로 동의합니다. 균형은 거의 중요하지 않습니다. 스탯 화면에 자기자본 드로다운이 표시되지 않는 것이 아쉽습니다. 이것이 당신의 최종 이익에 비해 작다면, 당신은 의심의 여지 없이 단순히 시장을 죽이고 있는 것입니다.
어떻게 하면 계정 자산 이 눈에 띄게 줄어들지 않을 수 있는지 이해가 되지 않습니다. 확실히 당신이 매우 부족할 때 시장이 일시적으로 상승하게 될까요? 귀하가 도달한 최대 순 레버리지는 얼마입니까?
한 가지 질문이 있습니다. 불필요하게 롱 포지션과 숏 포지션을 동시에 오픈 상태로 유지하고 있지 않다고 가정할 수 있습니까?
16:54의 내 게시물에서 주식 차트를 볼 수 있습니다. 7Bit의 스크립트로 기록되었습니다. 레드라인은 28.xx%였던 최대 감소입니다. (왼쪽 상단에 작은 숫자)
차트는 OrderClose에만 플로팅되기 때문에 Equity도 잘못 그려집니다. 이를 위해 7Bit의 스크립트는 진정한 자산 성과를 추적하는 데 필요했습니다.
One question, can I presume you are not unnecessarily keeping long and short positions open at the same time?
가격이 어디로 가는지 모르기 때문에 두 주문을 모두 유지해야 합니다. (마지막 주문을 제외한 모든 주문을 마감할 가능성이 있지만 엑시트를 올바르게 계산하려면 자산/잔액 피크를 추적해야 합니다. 이 모든 작업에는 전역 변수 또는 별도의 파일이 필요합니다. 가능할 때마다 나는 현재 열린 거래(터미널 재시작 또는 이와 유사한 경우)에서 전체 거래 논리를 복원할 수 있기를 원합니다. 가장 쉬운 솔루션은 모든 주문을 열린 상태로 유지하는 것이었습니다. 게다가 모든 것이 올바르게 계산 되면 결과 성능이 변경되지 않을 것입니다.
최대 순 로트 크기: (스톱로스 기능이 없는 테스트에서)
38k의 균형에서 5.8 장기
63k 잔액에서 짧게 -6.8
더 흥미로운 것은 하락 피크의 순 로트 크기입니다. 내일 할 것입니다.
@Elroch: 귀하의 기사를 기대합니다. 나는 내가 동의하지 않는 당신의 요점의 대부분이 사실이 아니라 수학적 이론이라고 믿습니다. 내 인생의 한 시점에서 나는 먹고, 숨 쉬고, 살고, Kelly-Creteron 및 Bell-Shape 곡선을 걸었습니다. 그러나 인간의 신경과 수학은 같은 스펙트럼에서 놀라지 않습니다.
그래서 여기에 우리는 지난 5년 동안 잘 해 온 시스템을 가지고 있습니다. 우리는 모두 일어날 수도 있고 일어나지 않을 수도 있는 치명적인 기수 급락을 기다리고 있습니다. 우리는 여기에 앉아서 다음과 같이 말할 수 있습니다. 통계적 샘플이 충분하지 않습니다(하지만 무엇이 충분하다고 감히 말할 수 있는 사람은 아무도 없습니다). 블랙잭의 정적인 게임에서도 통계적으로 실행 가능하려면 수백만 개의 손을 시뮬레이션해야 하기 때문입니다. Mind-You, 거래는 정적인 게임이 아닙니다. 숫자에 얼마나 많은 수십억 개의 독립 이벤트가 필요한지 상상해 보십시오.
나는 수학자는 아니지만 이 시스템이 급락할 때 모든 통계가 무용지물이 될 것이라고 내 권투 선수들에게 장담할 것이다. 그 시점에서 우리는 미소를 지으며 "아하, 나는 그것이 음수 기대 시스템이라는 것을 알았다"고 말할 것이고 우주의 법칙은 돈 관리 또는 제비 조작을 사용하여 음수 기대 시스템을 긍정적 시스템으로 바꿀 수 없다고 말합니다. 그러나 그때까지 나는 Zzuegg에서 록을 말합니다.
George Soros가 올해 일련의 나쁜 거래를 하고 파산했다면 우리는 무엇이라고 말할까요?
A: 그는 줄곧 부정적인 기대 게임을 하고 있거나
B: 그는 작년에 그만뒀어야 했어요. :)