Estatísticas e desvio padrão Inscrito em Nov 2011 Status: Membro 266 Posts Eu fiz algumas publicações sobre este tópico no thread do sistema de linha buysell que pode ser encontrado aqui. No entanto, comecei a perceber que é realmente um tópico muito amplo e complexo que realmente merece seu próprio tópico. Eu também não consegui encontrar esse tópico no FF. Começou com uma teoria mina que, quando um sistema ou comerciante é bem-sucedido, um maior risco melhorará a longo prazo. Eu escrevi um pequeno programa que mais ou menos provou que isso é verdade, no entanto, há uma questão psicológica que não é fatorada em que provavelmente está fora do alcance do que estamos olhando. A lógica é explicada abaixo para os interessados. Para alguns, será chato. De qualquer maneira, por acaso, aconteceu com algo muito interessante que acho que todos sabemos, mas não aceitamos. Mesmo um sistema vencedor pode perder por um tempo e um sistema perdedor pode ganhar por um tempo. Quanto tempo é um bom. Bem, primeiro preciso definir alguns termos para que seja mais fácil de explicar. Um teste é uma certa quantidade de trades e uma série é um certo número de testes. Uma vez que cerca de 13 dos testes (cada um composto por 100 negócios) de um sistema perdedor de (45 ganhos-1: 1 rr perdendo lol) se tornam lucrativos. Isso é certo, você tem 13 chances de ser rentável após 100 negociações ao negociar um sistema perdedor. Depois de 250 negócios, o número é inferior a 1. Isso tem ramificações extremas, uma vez que a maioria das pessoas considerará um sistema bem sucedido após apenas 50 transações e, certamente, após 100 negociações, se o sistema for rentável, então isso é suficiente. Gostaria de saber o que as pessoas pensam sobre esse tema e se eles fizeram coisas semelhantes. O programa que está anexado escolherá um número aleatório (não é verdadeiramente aleatório, mas tão aleatório quanto possível) entre 0 e 99. Ele usa a classe de criptografia de pontos net. Se o número estiver abaixo da sua porcentagem de perda de vitória predeterminada, então é uma vitória e, se o número estiver acima ou igual, é uma vitória. É uma boa maneira de obter aleatoriedade para uma dada chance. Cada vez que ele escolhe um número aleatório, isso é como um comércio simulado. Ele usa essas informações para determinar o resto. Vou anexar o código-fonte. É bastante simples para um programador experiente, penso. Gostaria de ouvir qualquer comentário bom ou ruim sobre isso. Além disso, se você não entende do que estou falando ou o que quer que seja, fale comigo. Eu adoraria ajudar. Para mim, eu não estou preocupado com as perdas agora que eu realmente entendo o que está acontecendo. Junte-se a Jul 2011 Status: Membro 42 Posts Hi bfis É um tópico muito interessante e também muito importante. Eu acho que a maioria dos comerciantes não entende a importância das estatísticas e da probabilidade de negociação, pois no final do dia todas as finanças, incluindo a comercialização de fx, são jogos mais sofisticados. Se eles novos algo sobre estatísticas provavelmente poderiam chegar a bons conhecimentos como este. Você tem interesse em finanças quantitativas que planejo estudar matemática financeira quando eu aderir a universidade em cerca de 1,5 anos. Eu acho que o financiamento quantitativo pode ajudar muitos comerciantes de varejo a serem lucrativos, especialmente quando eles têm vantagem estatística do lado deles. Inscrito em Nov 2011 Status: Membro 266 Posts Primeiro de tudo esse tópico estava na seção de negociação. Não sei por que foi movido. Tem um pequeno programa, mas isso é apenas para apoiar a idéia, assim como você verá indicadores em um segmento de sistema comercial. De qualquer forma, devo admitir que não tenho ideia do que é o financiamento quantitativo. Eu não é um genio de matemática, mas eu sei como programar. Basicamente, simula o cenário onde você colocou trades que têm certo de ganhar. Pense nisso como um programa de flip de moeda onde a moeda tem mais chance de pousar de um lado do outro. Mesmo apenas uma moeda simples demonstrará o que estou falando aqui. Se você virar uma moeda 20 vezes não vai pousar de cada lado 10 vezes. Isso deve ser um abridor de olho para a maioria das pessoas. Eu sei que foi para mim. Tem muitas ramificações. Para uma maioria das pessoas irá testar um sistema por alguns dias e, se não funciona, eles desistem. A realidade é que isso não é suficiente. Talvez até um mês não seja suficiente. De qualquer forma, eu poderia caminhar por um tempo, mas para mim ajudou a lidar muito com as perdas. Agora sei que algumas perdas não significam nada. Ou como eu postei recentemente em outro tópico, se você estiver atingindo 70 em um 1: 1 rr você provavelmente poderia atrair muitos investidores. Você seria o comerciante dos sonhos. Mesmo com essa taxa, você ainda esperaria ter entre 15 e 21 pontos perdidos de 3 ou mais ao longo de 1000 negócios. Concedido, você também deve ter cerca de 100 vencimentos de 3 ou mais, mas isso não é o ponto. Junte-se a julho de 2011 Status: Membro 42 Posts Sim exatamente não se deve testar o sistema por um pequeno período de tempo. Casal de meses ou anos é bom. Também os backtests são importantes, mas nada supera a negociação ao vivo por um longo período de tempo. Além disso, quando você possui um sistema que funciona, você deve tentar aprimorá-lo e atualizá-lo. Por qualquer motivo, as pessoas se conectam sistemas de negociação e EA como definido e esquecer coisas. A maioria dos modelos deixa de funcionar após alguns anos, se não for atualizada simplesmente porque as mudanças no mercado e todos nós agora que os mercados não são coisas constantes. Sim 70 11 r-r ratio é um comerciante perfeito, ficaria satisfeito com pelo menos 50 proporções 11 ou mesmo melhor 50 21 ração. Quando se trata de financiamento quantitativo i mentoned porque você parece estar interessado em probabilidade em finanças. Se você tem conhecimento de Cálculo, Equações Diferenciais e Equações Diferenciais Parciais, leia Paul Wilmott sobre Finanças Quantitativas. As pessoas dizem que é uma boa introdução às finanças quantitativas. Eu ainda estou empurrando meu caminho através de todas as matemáticas necessárias para entender isso, mas eu acho que valerá a pena. Também livro que fala sobre o comércio de quant é Quants. Um livro realmente interessante. Junte-se a janeiro de 2011 Status: Membro 2.680 Postagens definitivamente o fundo de finanças quantitativas seria um bom começo para qualquer comerciante, e pesquisa exponencial em outras classes de ativos, gerenciamento de risco também é muito bom para ter, além de psicologia, e assim por diante. Apenas por um comerciante estar ciente de eventos políticos políticas monetárias políticas fiscais macro economia e também. Cálculo de volatilidade de teorias de probabilidade e modelos como os escolares negros, desvios-padrão e escalas estatísticas de preços, variância de curtose, aspereza e tipo de volatilidade, tais como heterossexuais, conscientes de outros métodos de negociação, como opções digitais, futuros, ações e correlação de classe de mercado. Quanto mais um conhecimento é melhor, mas as estatísticas e as probabilidades são definitivamente um grande impulso para a negociação, no entanto, é preciso conhecer suas saídas curtas. AVT INVENIAM VIAM AVT FACIAM Eu fiz algumas publicações sobre este tópico no thread do sistema de linha buysell que pode ser encontrado aqui. No entanto, comecei a perceber que é realmente um tópico muito amplo e complexo que realmente merece seu próprio tópico. Eu também não consegui encontrar esse tópico no FF. Começou com uma teoria mina que, quando um sistema ou comerciante é bem-sucedido, um maior risco melhorará a longo prazo. Eu escrevi um pequeno programa que mais ou menos provou que isso era verdade, no entanto, lá. Aqui estão os meus 2 pips para essas mentes matemáticas. Deixe-me reformular a questão. Qual é a probabilidade de que um sistema perdedor (taxa de 45 vitórias com RRR 1: 1) será lucrativo após 100 negociações. Nesse cenário, precisamos de pelo menos 50 negócios lucrativos para serem lucrativos. Então, podemos realmente resolvê-lo usando a distribuição binomial. Se você estiver usando excel, então você pode digitar esta fórmula: Aqui estão os meus 2 pips para essas mentes matemáticas. Deixe-me reformular a questão. Qual é a probabilidade de que um sistema perdedor (taxa de 45 vitórias com RRR 1: 1) será lucrativo após 100 negociações. Nesse cenário, precisamos de pelo menos 50 negócios lucrativos para serem lucrativos. Então, podemos realmente resolvê-lo usando a distribuição binomial. Se você estiver usando excel, então você pode digitar essa fórmula. Você achará que a resposta é aproximadamente 13. Digamos que eu não fiz tão bem na aula de matemática, mas, curiosamente, notei que também encontrei o mesmo resultado usando meu programa. Quantos negócios você diria que você precisa testar antes de poder dizer que um sistema é bem-sucedido Eu cheguei a cerca de 250 transações que lhe darão cerca de 1 chance de sucesso com esse sistema falha. Nesse ponto, acho que você pode estar entrando em uma questão de ROI considerando que seu investimento é seu tempo. Som sobre direito Deixe apenas dizer que não fiz tão bem na aula de matemática, mas, curiosamente, notei que também criei o mesmo resultado usando o meu programa. Quantos negócios você diria que você precisa testar antes de poder dizer que um sistema é bem-sucedido Eu cheguei a cerca de 250 transações que lhe darão cerca de 1 chance de sucesso com esse sistema falha. Nesse ponto, acho que você pode estar entrando em uma questão de ROI considerando que seu investimento é seu tempo. Som sobre o IMO direto todos os sistemas eventualmente falham. Não importa quantos comércios em seu histórico backtest ou mesmo teste em frente ao vivo, sempre há uma situação de mercado que você nunca encontrou, portanto, faz com que seu sistema falhe. Pessoalmente, acho que o que realmente interessa é como você identifica que seu sistema está falhando para que você possa parar o sistema antes do atraso. IMHO todos os sistemas eventualmente falham. Não importa quantos comércios em seu histórico backtest ou mesmo teste em frente ao vivo, sempre há uma situação de mercado que você nunca encontrou, portanto, faz com que seu sistema falhe. Pessoalmente, acho que o que realmente interessa é como você identifica que seu sistema está falhando para que você possa parar o sistema antes do atraso. Hm, ponto de vista interessante. Eu diria que provavelmente a maioria dos sistemas eventualmente falharia. Mas se o seu sistema explora uma característica humana que não muda com o tempo, então não acho que o sistema nunca pare de funcionar (exceto, é claro, mais pessoas começam a usar sistemas similares). Bem, então você está sugerindo que o mercado no futuro criará condições de mercado que não aconteceram antes. Isso pode ser, sim, o caso, mas acho que os mercados já mostraram qualquer tipo de condição de mercado nos últimos 10 a 100 anos. Eu acho que não é tão difícil de reconhecer quando seu sistema está falhando. Você pode usar o drawdown histórico máximo como um ponto de corte ou um MA aplicado à curva de patrimônio, e quando a curva de equidade cai abaixo do MA, então você tem uma indicação de que o sistema pode ter parado de funcionar. IMHO todos os sistemas eventualmente falham. Não importa quantos comércios em seu histórico backtest ou mesmo teste em frente ao vivo, sempre há uma situação de mercado que você nunca encontrou, portanto, faz com que seu sistema falhe. Pessoalmente, acho que o que realmente interessa é como você identifica que seu sistema está falhando para que você possa parar o sistema antes do atraso. Se você encontrar uma situação que nunca viu antes não implica que o sistema esteja falhando. Se esta situação ocorrer uma ou duas vezes por semana, então você pode restar dos lucros que você faz e o sistema continua. Se as novas situações resultantes forem o padrão e vencerão os lucros, onde você será retirado. Do jeito como são as estatísticas e os períodos de backtesting do melhor sistema que você encontrou descoberto. Inscrito em agosto de 2011 Status: montando o relâmpago 935 Posts obrigado por esse tópico. Eu testei 100 negócios e pensei que eles eram representativos. Agora testarei 300 antes de fazer conclusões. Pessoalmente, acredito que nem todos os sistemas falham, especialmente se é um sistema simples. Sistemas complexos que envolvem tirar proveito de uma ineficiência específica do mercado são aqueles que buscam. Os mercados sempre tendem e se restringem e isso é tudo o que você precisa para criar um sistema. Eu li reminiscências de um operador de estoque e fico impressionado com as semelhanças entre agora e depois. A maneira como Livermore descreve as ações dos habitantes locais, sempre tentando as paradas antes de continuar com a tendência. Para que possamos assumir que os mercados nunca mudam à medida que o comportamento humano nunca muda. Caso contrário, a especulação seria como ler intestinos de frango. Wo-yoy wo-yoy wo-yoy wo-yoi wo-yoy-yoy-yoy Inscrito em Nov 2011 Status: Membro 266 Posts A idéia de sistemas com falha é um tópico completamente diferente. Eu acredito que não existem sistemas, mas existem apenas comerciantes. Dê o mesmo sistema a 10 comerciantes e você provavelmente receberá 10 resultados diferentes. Quando falo sobre probabilidades, estou realmente falando de um sistema negociado por um comerciante específico. Depois de comerciante de bob negociado em 250 trocou algum sistema e obteve uma taxa de 67 vitórias. Essas estatísticas são apenas para bob e não para mais ninguém. No entanto, esses dados podem ser úteis para o Bob. Registrado em agosto de 2011 Status: montando o relâmpago 935 Posts van tharp em seu livro o guia definitivo para o dimensionamento da posição recomenda um mínimo de 100 trocas para derivar um sq. No. Ele também diz que muitos negócios prejudicam os resultados. Eu acho que fazer simulações de Monte Carlo nos 100 trocas indicam as direções certas e mostram se o sistema realmente vale a pena negociar. Ele recomenda um número de sq. De 1.7 e acima. Estou certo de que o sistema 45 11 winloss não pode cortá-lo. Wo-yoy wo-yoy wo-yoy wo-yoi wo-yoy-yoy-yoy Os membros devem ter pelo menos 0 vouchers para postar neste tópico. 0 comerciantes que visualizam agora Forex Factoryreg é uma marca registrada. Desvio Padrão (Volatilidade) Desvio Padrão (Volatilidade) Introdução O desvio padrão é um termo estatístico que mede a quantidade de variabilidade ou dispersão em torno de uma média. O desvio padrão também é uma medida de volatilidade. De um modo geral, a dispersão é a diferença entre o valor real e o valor médio. Quanto maior esta dispersão ou variabilidade, maior o desvio padrão. Quanto menor esta dispersão ou variabilidade, menor será o desvio padrão. Os cartistas podem usar o desvio padrão para medir o risco esperado e determinar o significado de certos movimentos de preços. Cálculo StockCharts calcula o desvio padrão para uma população, o que pressupõe que os períodos envolvidos representam todo o conjunto de dados, não uma amostra de um conjunto de dados maior. As etapas de cálculo são as seguintes: Calcule o preço médio (médio) para o número de períodos ou observações. Determine o desvio de cada período de 039 (fechar menos o preço médio). Quadrado de cada período de desvio dos três. Soma os desvios ao quadrado. Divida esta soma pelo número de observações. O desvio padrão é então igual à raiz quadrada desse número. A planilha acima mostra um exemplo para um desvio padrão de 10 períodos usando dados QQQQ. Observe que a média de 10 períodos é calculada após o 10º período e esta média é aplicada em todos os 10 períodos. Construir um desvio padrão correndo com esta fórmula seria bastante intensivo. Excel tem uma maneira mais fácil com a fórmula STDEVP. A tabela abaixo mostra o desvio padrão de 10 períodos usando esta fórmula. Aqui, uma planilha do Excel que mostra os cálculos de desvio padrão. Valores de desvio padrão Os valores de desvio padrão dependem do preço da segurança inferior. Valores com preços elevados, como o Google (550), terão valores de desvio padrão mais elevados do que os valores mobiliários com preços baixos, como a Intel (22). Esses valores mais elevados não refletem uma maior volatilidade, mas sim um reflexo do preço real. Os valores de desvio padrão são mostrados em termos que se relacionam diretamente com o preço da garantia subjacente. Os valores de desvio padrão histórico também serão afetados se uma segurança tiver uma grande mudança de preço ao longo de um período de tempo. Uma segurança que se move de 10 para 50 provavelmente terá um desvio padrão maior em 50 do que em 10. No gráfico acima, a escala esquerda se relaciona com o desvio padrão. A escala de desvio padrão do Google039 se estende de 2,5 a 35, enquanto a gama Intel varia de 0,10 a 0,75. As variações médias de preços (desvios) no Google variam de 2,5 a 35, enquanto as variações médias de preços (desvios) na Intel variam de 10 centavos a 75 centavos. Apesar das diferenças de alcance, os autores podem avaliar visualmente as mudanças de volatilidade para cada segurança. A volatilidade na Intel pegou de abril a junho, já que o desvio padrão se moveu acima de .70 várias vezes. O Google experimentou uma onda de volatilidade em outubro, já que o desvio padrão atingiu o limite acima de 30. Um teria que dividir o desvio padrão pelo preço de fechamento para comparar diretamente a volatilidade dos dois títulos. Expectativas de medição O valor atual do desvio padrão pode ser usado para estimar a importância de um movimento ou definir expectativas. Isso pressupõe que as mudanças de preços são normalmente distribuídas com uma curva de sino clássica. Mesmo que as mudanças de preços para títulos nem sempre sejam normalmente distribuídas, os cartistas ainda podem usar diretrizes de distribuição normais para avaliar o significado de um movimento de preços. Em uma distribuição normal, 68 das observações estão dentro de um desvio padrão. 95 das observações se enquadram em dois desvios-padrão. 99,7 das observações estão dentro de três desvios padrão. Usando estas diretrizes, os comerciantes podem estimar o significado de um movimento de preços. Um movimento maior do que um desvio padrão mostraria força ou fraqueza acima da média, dependendo da direção do movimento. O gráfico acima mostra Microsoft (MSFT) com um desvio padrão de 21 dias na janela do indicador. Há cerca de 21 dias de negociação em um mês e o desvio padrão mensal foi de .88 no último dia. Em uma distribuição normal, 68 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço inferior a 88 centavos. 95 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço de menos de 1,76 centavos (2 x 88 ou dois desvios padrão). 99.7 das observações devem mostrar uma variação de preço de menos de 2,64 (3 x 88 ou três desvios padrão). Os movimentos de preços que eram 1,2 ou 3 desvios-padrão seriam considerados dignos de nota. O desvio padrão de 21 dias ainda é bastante variável como Flutuou entre 0,32 e 0,88 de meados de agosto até meados de dezembro. Uma média móvel de 250 dias pode ser aplicada para suavizar o indicador e encontrar uma média, que é de cerca de 68 centavos. Os movimentos de preço maiores que 68 centavos foram maiores do que os 250 SMA do desvio padrão de 21 dias. Esses movimentos de preços acima da média indicam um interesse aumentado que pode anunciar uma mudança de tendência ou marcar uma ruptura. Conclusões O desvio padrão é uma medida estatística de volatilidade. Esses valores fornecem aos cartistas uma estimativa esperada Movimentos de preços. O preço move-se mais do que o desvio padrão mostra uma força ou fraqueza acima da média. O desvio padrão também é usado com outros indicadores, como as Bandas Bollinger. Essas bandas são definidas 2 Desvios padrão acima e abaixo de uma média móvel. Os movimentos que excedem as bandas são considerados significativos o suficiente para justificar a atenção. Tal como acontece com todos os indicadores, o desvio padrão deve ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, como osciladores de momentum ou padrões de gráfico. Desvio padrão e SharpCharts O desvio padrão está disponível como um indicador em SharpCharts com um parâmetro padrão de 10. Esse parâmetro pode ser alterado de acordo com as necessidades de análise. Em termos aproximados, 21 dias é igual a um mês, 63 dias é igual a um quarto e 250 dias é igual a um ano. O desvio padrão também pode ser usado em gráficos semanais ou mensais. Os indicadores podem ser aplicados ao desvio padrão clicando em opções avançadas e depois adicionando uma sobreposição. Clique aqui para um gráfico ao vivo com o desvio padrão.
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