Стандартное отклонение результатов сделок по аналогии с Бернулли
лучше так: находите среднее значение квадратов отклонения результатов каждой сделки от МО.
Т.е. есть n сделок с результатами P1,...,Pn. Есть матожидание выигрыша (212.92 у вас). Суммируете: (P1-MO)^2+...+ (Pn-MO)^2 и делите сумму на n. Получите дисперсию. СО - корень из нее
P.S. тесты д.б. фиксированным лотом - лучше 0.1, тогда мо и СО будут в пунктах
И npq это дисперсия в серии из n испытаний Бернулли, а точно я написал - обычная (в одной сделке). Чтобы было в серии из n сделок надо тоже умножить ее на n
Это будет правильнее т.к. это общая формула вычисления дисперсии, а предложенная вами формула действительна только для испытаний Бернулли - когда известны вероятности (а не частоты) и результаты испытаний независимы.
лучше так: находите среднее значение квадратов отклонения результатов каждой сделки от МО.
Это не то что нужно.
Чуть позже попробую перефразировать вопрос...
Это не то что нужно.
Это не то что нужно.
Чуть позже попробую перефразировать вопрос...
- событие А = 1 с вероятностью 0,5
- событие В = -1 с вероятностью 0,5
Мы располагаем так же последовательностью исходов этой случайной в рамере 500 испытаний {1;-1;1;1;1;-1;-1;.......1;-1;1;1;1;-1;}
Если считать СО через разность квадратов, то получаем СО = ~1;
Если этот же ряд обсчитать через корень из дисперсии (D), где D = n * p * q, то получаем СО = 11.2;
В первом расчете значение СО "как бы относится" к самой СВ.
Во втором значение СО говорит о разбросе накопительного графика ряда (т.е. если последовательно складывать значения СВ, то получим своего рода "график баланса" этой СВ).
Вот я и хочу рассчитать СО применительно к результатам торговли/тестирования ТС.
Имеем биномиальное распределение Бернулли:
- событие А = 1 с вероятностью 0,5
- событие В = -1 с вероятностью 0,5
Мы располагаем так же последовательностью исходов этой случайной в рамере 500 испытаний {1;-1;1;1;1;-1;-1;.......1;-1;1;1;1;-1;}
Если считать СО через разность квадратов, то получаем СО = ~1;
Если этот же ряд обсчитать через корень из дисперсии (D), где D = n * p * q, то получаем СО = 11.2;
В первом расчете значение СО "как бы относится" к самой СВ.
Во втором значение СО говорит о разбросе накопительного графика ряда (т.е. если последовательно складывать значения СВ, то получим своего рода "график баланса" этой СВ).
Вот я и хочу рассчитать СО применительно к результатам торговли/тестирования ТС.
а если
-событие A=10 с вероятностью 0,5
-событие B=-1 с вероятностью 0,5
то дисперсия так и останется n*p*q=125? :)
а если
-событие A=10 с вероятностью 0,5
-событие B=-1 с вероятностью 0,5
то дисперсия так и останется n*p*q=125? :)
Да, Вячеслав, я понимаю, поэтому и спрашиваю как грамотно посчитать СО по аналогии с Бернулли, только применительно к результатам торговли/тестирования ТС, где:
- n = "Всего сделок"
- событие A="Средняя прибыльная сделка" с вероятностью = "Прибыльные сделки (% от всех)"
- событие B="Средняя убыточная сделка" с вероятностью = "Убыточные сделки (% от всех)"
Да, Вячеслав, я понимаю, поэтому и спрашиваю как грамотно посчитать СО по аналогии с Бернулли, только применительно к результатам торговли/тестирования ТС, где:
- n = "Всего сделок"
- событие A="Средняя прибыльная сделка"
с вероятностью = "Прибыльные сделки (% от всех)"
- событие B="Средняя убыточная сделка" с вероятностью = "Убыточные сделки (% от всех)"
распределение Бернулли это распределение кол-ва успехов (выпадения событие A), без всяких куммулятивных накоплений. Т.е. при 500 испытаниях ожидается 250 выпадений события A с дисперсией 125, СО=11.2
распределение Бернулли это распределение кол-ва успехов (выпадения событие A), без всяких куммулятивных накоплений. Т.е. при 500 испытаниях ожидается 250 выпадений события A с дисперсией 125, СО=11.2
8-(
Имеем биномиальное распределение Бернулли:
- событие А = 1 с вероятностью 0,5
- событие В = -1 с вероятностью 0,5
Мы располагаем так же последовательностью исходов этой случайной в рамере 500 испытаний {1;-1;1;1;1;-1;-1;.......1;-1;1;1;1;-1;}
Если считать СО через разность квадратов, то получаем СО = ~1;
дисперсия тоже=1. Но это дисперсия СВ - одна сделка. Далее т.к. дисперсия суммы независимых величин равна сумме дисперсий, то дисперсия в 500 сделках = 500. СО=22.36
МО=0.
Если использовать правило 3х сигм (считать что распределение нормальное) то куммулятивная сумма в 500 испытаниях будет лежать в диапазоне +67/-67 c вероятностью 99%
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Стандартное отклонение (СО) в распределении Бернулли считается как корень из дисперсии (D), где D = n * p * q
Подскажите, как правильно рассчитать СО применительно к результатам торговли, если за n - взять кол-во сделок, за p - процент прибыльных,
но в данном случае присутствуют еще значения
которые могут сильно разниться.
Статью Математика в трейдинге. Оценка результатов торговых сделок читал, но там немного не то...
Пример, для расчета: