MetaTrader Expert Advisor Wahrscheinlichkeit-Werkzeuge für besseren Forex-Handel Um erfolgreich zu sein, müssen Forexhändler die grundlegende Mathematik der Wahrscheinlichkeit kennen. Schließlich ist es schwierig, Gewinne zu erzielen und zu halten, ohne zuerst die Fähigkeit zu haben, die Zahlen zu verstehen und zu messen. Viele Händler verwenden eine Kombination von Black-Box-Indikatoren zu entwickeln und zu implementieren Handelsregeln. Doch der Unterschied zwischen einem guten Händler und einem großen ist sein oder ihr Verständnis der Metriken und Methoden für die Berechnung der Leistung und Gewinne. Wahrscheinlichkeit und Statistiken sind der Schlüssel zum Entwickeln, Testen und Profitieren vom Devisenhandel. Durch das Wissen einiger Wahrscheinlichkeitstools, ist es einfacher für Händler, Handelsziele mathematisch festzulegen, effektive Handelsstrategien zu erstellen und zu betreiben und die Ergebnisse zu bewerten. Es ist hilfreich, um die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeit und Statistiken für den Devisenhandel zu überprüfen. Durch das Verständnis der Mathematik der Wahrscheinlichkeit, youll kennen die Logik von mechanischen Handelssysteme und Experten Berater (EA) verwendet. Normalverteilung Das grundlegendste Werkzeug der Wahrscheinlichkeit im Devisenhandel ist das Konzept der Normalverteilung. Die meisten natürlichen Prozesse sollen normal verteilt sein. Eine gleichmäßige Verteilung impliziert, daß die Wahrscheinlichkeit, daß eine Zahl irgendwo auf einem Kontinuum liegt, ungefähr gleich ist. Dies ist die Art der Verteilung, die sich aus der künstlichen Ausbreitung von Objekten so gleichmäßig wie möglich über einen Bereich mit einem gleichmäßigen Abstand zwischen ihnen führen würde. Jedoch wird anstelle einer einheitlichen Verteilung ein Währungspaare Preis wahrscheinlich in einem bestimmten Gebiet zu einem gegebenen Zeitpunkt gefunden werden. Dies ist seine normale Verteilung, und die Wahrscheinlichkeit Werkzeuge können eine Annäherung von zeigen, wo dieser Preis wahrscheinlich zu finden ist. Normale Verteilung bietet Forex Trader Vorhersagekraft in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Währungspaar Preis ein bestimmtes Niveau während eines bestimmten Zeitrahmens erreichen wird. Computer verwenden einen Zufallszahlengenerator, um die Mittelwerte (Mittelwerte) der Devisenpreise zu berechnen, um ihre Normalverteilung zu bestimmen. Wenn eine große Anzahl von Musterpreisen überprüft wird, bildet die Normalverteilung die Form einer Glockenkurve, wenn sie graphisch dargestellt wird. Je größer die Anzahl der Proben, desto glatter wird die Kurve sein. Die Regeln der einfachen Mittelwerte sind für Händler hilfreich, doch bieten die Regeln der normalen Verteilung eine bessere Vorhersagekraft. Zum Beispiel kann ein Trader berechnen, dass die durchschnittliche tägliche Kursbewegung eines Forex-Paares etwa 50 Pips beträgt. Dennoch kann die normale Verteilung dem Händler auch die Wahrscheinlichkeit mitteilen, dass eine bestimmte Tageskursbewegung zwischen 30 und 50 Pips oder zwischen 50 und 70 Pips fallen wird. Nach den Regeln der Normalverteilung und der Standardabweichung werden etwa 68 der Proben innerhalb einer Standardabweichung des Mittelwertes (Mittelwert) gefunden und etwa 95 werden innerhalb von zwei Standardabweichungen des Mittelwerts gefunden. Schließlich gibt es eine 99,7 Wahrscheinlichkeit, dass die Stichprobe innerhalb von drei Standardabweichungen des Mittelwerts liegen wird. Normale Verteilungs - und Standardabweichungsfunktionen in Expertenberatern (EA) und Handelssystemen helfen Forex-Händlern, die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass sich die Preise während eines bestimmten Zeitraums um einen bestimmten Betrag verschieben können. Dennoch sollten die Händler vorsichtig sein, wenn sie das Konzept der normalen Verteilung allein für Zwecke des Risikomanagements verwenden. Obwohl die Wahrscheinlichkeit eines seltenen Ereignisses (wie etwa eine Preisverringerung von 50) gering ist, können unvorhergesehene Marktfaktoren die Möglichkeit viel höher machen, als es bei normalen Verteilungsberechnungen auftritt. Die Zuverlässigkeit der Analyse hängt von der Quantität und Qualität der Daten ab. Bei der Modellierung der Normalverteilungskurven sind die Menge und die Qualität der Eingangspreisdaten sehr wichtig. Je größer die Anzahl der Proben, desto glatter wird die Kurve sein. Um Rechenfehler, die aus unzureichenden Daten resultieren, zu vermeiden, ist es wichtig, daß jede Berechnung auf mindestens dreißig Proben basiert. Für das Testen einer Forex-Trading-Strategie durch Schätzen der Ergebnisse von Sample Trades muss der Systementwickler mindestens 30 Trades analysieren, um statistisch zuverlässige Rückschlüsse auf die getesteten Parameter zu erhalten. Ebenso sind die Ergebnisse aus einer Studie von 500 Trades zuverlässiger als diejenigen aus einer Analyse von nur 50 Trades. Dispersion und mathematische Erwartung, um das Risiko zu schätzen Für Forex-Händler sind die wichtigsten Merkmale einer Verteilung ihre mathematische Erwartung und Dispersion. Mathematische Erwartung für eine Reihe von Trades ist einfach zu berechnen: Fügen Sie einfach alle Handelsergebnisse und teilen Sie diese Menge durch die Anzahl der Trades. Wenn das Handelssystem rentabel ist, dann ist die mathematische Erwartung positiv. Wenn die mathematische Erwartung negativ ist, verliert das System im Durchschnitt. Die relative Steilheit oder Ebenheit der Verteilungskurve wird durch Messen der Streuung oder Streuung von Preiswerten im Bereich der mathematischen Erwartung gezeigt. Typischerweise wird die mathematische Erwartung für einen beliebig verteilten Wert als M (X) beschrieben. Die Dispersion kann als D (X) M definiert werden (XM (X) 2. Eine Dispersion der Quadratwurzel bezeichnet man als Standardabweichung, die in mathematischer Kurzschrift als sigma () dargestellt wird In Devisenhandelssystemen Je höher der Wert der Standardabweichung, desto höher der potenzielle Drawdown und je höher das Risiko, desto niedriger der Wert für die Standardabweichung, desto niedriger der Drawdown beim Handel des Systems Beispiel ist unten eine Stichproben-Risikobewertung für einen Test eines Devisenhandelssystems: Trade Number X (Trade Gain oder Loss) Im obigen Beispiel, basierend auf der Mindestanzahl von dreißig Trades für eine adäquate Stichprobe, ist es wichtig zu beachten, dass die mathematischen Erwartung ist positiv, so dass die Forex-Trading-Strategie ist in der Tat profitabel. Allerdings ist die Standardabweichung hoch, so dass, um jeden Dollar verdienen der Händler riskiert eine viel größere Menge dieses System trägt erhebliches Risiko. Heres den Rest der Mathematik: Bestimmen die mathematische Erwartung für diese Gruppe von Trades, addieren alle Trades Gewinne und Verluste, dann dividieren durch 30. Dies ist der Mittelwert M (X) für alle Trades. In diesem Fall entspricht sie einem durchschnittlichen Gewinn von 4,26 pro Handel. Bislang sieht das System vielversprechend aus. Als Nächstes wird, um die Standardabweichung der Dispersion zu berechnen, der obere Mittelwert 4.26 von den Ergebnissen jedes Handels subtrahiert, dann wird sein Quadrat und die Summe aller Quadrate addiert. Die Summe wird durch 29 dividiert, was die Gesamtzahl der Trades minus 1 ist. Unter Verwendung der oben angegebenen Formel für Dispersion von (X) M (XM (X) 2 ist eine Berechnung der Berechnung aus dem ersten Handel in unserem Beispiel dargestellt : Handel 1: -17,08 4,26 -21,34 und (-21,34) 2 455,39 Für jeden Handel in der Testreihe wird die gleiche Berechnung durchgeführt. In diesem Beispiel entspricht die Dispersion über der Serie 9,353,62 und per Definition ihrer Quadratwurzel gleich dem Standard Abweichung (), die in diesem Fall 96,71. So sieht der Devisenhändler, dass das Risiko für dieses bestimmte System ist ziemlich hoch: Die mathematische Erwartung ist zwar positiv, mit einem durchschnittlichen Gewinn von 4,26 pro Handel, doch die Standardabweichung ist hoch, wenn Dass der Trader etwa 96,71 für jede Gelegenheit riskiert, um 4,26 im Gewinn zu verdienen. Dieses Risiko kann akzeptabel sein, oder der Trader kann beschließen, das System auf der Suche nach einem niedrigeren Risiko zu ändern. Jenseits der Gefährdung von Ein bestimmtes Handelssystem, können Forex-Händler auch normale Verteilung und Standardabweichung verwenden, um die Z-Punktzahl zu berechnen, die anzeigt, wie oft profitable Trades in Bezug auf verlorene Trades auftreten werden. Während des Prozesses der Entwicklung eines gewinnenden Devisenhandelssystems, fragt sich der Trader, wie viele der gewinnbringenden Geschäfte während des Tests gesehen wurden zufällig, und wie viele aufeinander folgende verlieren Trades muss geduldet werden, um gewinnende Trades zu erreichen. Zum Beispiel können wir davon ausgehen, dass der durchschnittliche erwartete Gewinn aus einem gegebenen Devisenhandelssystem viermal geringer ist als der erwartete Verlustbetrag aus jeder Stop-Loss-Order, die beim Handel mit diesem System ausgelöst wird. Einige Händler können davon ausgehen, dass das System über die Zeit gewinnen wird, solange es einen Durchschnitt von mindestens einem gewinnbringenden Handel für jeden vier verlieren Trades gibt. Doch je nach der Verteilung der Gewinne und Verluste, während der realen Welt Handel kann dieses System zu tief ziehen, um in der Zeit für den nächsten Sieger zu erholen. Normalverteilung kann verwendet werden, um eine Z-Punktzahl zu generieren, die manchmal auch als Standardwert bezeichnet wird, wodurch die Händler nicht nur das Verhältnis von Gewinnen zu Verlusten abschätzen können, sondern auch, wie viele Winslosses nacheinander auftreten werden. Ein positiver Z-Wert repräsentiert einen Wert über dem Mittelwert, und ein negativer Z-Wert repräsentiert einen Wert unter dem Mittelwert. Um diesen Wert zu erhalten, subtrahiert der Trader den Populationsmittelwert von einem einzelnen Rohwert, dividiert dann die Differenz durch die Populationsstandardabweichung. Die Basisnormalwertberechnung für eine mit x bezeichnete Rohpunktzahl ist: Wo ist die Populationsmitte und ist die Populationsstandardabweichung. Es ist wichtig zu verstehen, dass die Berechnung der Z-Punktzahl erfordert, dass der Händler die Parameter der Bevölkerung, nicht nur die Merkmale einer Probe aus dieser Population kennen. Z stellt den Abstand zwischen dem Populationsmittel und dem Rohwert dar, ausgedrückt in Einheiten der Standardabweichung. Also, für ein Devisenhandelssystem: ZN x (R 0,5) P (P x (PN) (N 1) N ist die Gesamtzahl der Geschäfte während einer Reihe R ist die Gesamtzahl der Serien von Gewinn - und Verlustgeschäften P ist gleich 2 X W x LW die Gesamtzahl der gewinnenden Trades während einer Serie L ist die Gesamtzahl der verlierenden Trades während einer Serie Einzelne Reihen können durch eine aufeinanderfolgende Sequenz von Pluszeichen oder Minus (zB oder 8212) repräsentiert werden So kann eine Bewertung, ob ein Forex-Handelssystem on-Target arbeitet, oder wie weit Off-Target es sein kann. Es ist wichtig, kann ein Trader Z-Score verwenden, um festzustellen, ob ein Handelssystem weniger oder enthält Größere Reihe von Gewinnern und Verlierern als erwartet aus einer zufälligen Folge von Trades8211 Mit anderen Worten, ob die Ergebnisse der konsekutiven Trades voneinander abhängig sind. Wenn die Z-Punktzahl nahe 0 ist, dann ist die Verteilung der Handelsergebnisse nahe der Normalverteilung Der Wert einer Sequenz von Trades kann auf eine Abhängigkeit zwischen den Ergebnissen dieser Trades hindeuten. Dies liegt daran, dass ein normaler Zufallswert von dem Mittelwert um nicht mehr als drei Sigma (3 x) mit einer Sicherheit von 99,7 abweicht. Ob der Z-Wert positiv oder negativ ist, wird den Händler über die Art der Abhängigkeit informieren: Ein positiver Z-Wert zeigt an, dass dem gewinnbringenden Handel ein Verlierer folgt. Und positives Z zeigt an, dass dem gewinnbringenden Handel ein weiteres profitables folgen wird, und einem Verlierer wird ein weiterer Verlust folgen. Diese beobachtete Abhängigkeit ermöglicht es dem Forex Trader, die Positionsgrößen für einzelne Trades zu variieren, um das Risiko zu steuern. Sharpe Ratio Das Sharpe Ratio oder Lohn-zu-Variabilitäts-Verhältnis ist eines der wertvollsten Werkzeuge für Forex Trader. Wie bei den oben beschriebenen Methoden beruht sie auf der Anwendung der Konzepte der Normalverteilung und der Standardabweichung. Es gibt Händler eine Methode, um die Performance eines Handelssystems durch die Anpassung für das Risiko zu überprüfen. Der erste Schritt besteht darin, die Halteperiodenrenditen (HPR) zu berechnen. Beispielsweise hat ein Handel, der zu einem Gewinn von 10 führte, einen HPR, der als 1 0,10 1,10 berechnet wurde, während ein Handel, der 10 verliert, als 1 0,10 0,90 berechnet wird. Ebenso kann HPR berechnet werden, indem die Nachhandelsbilanzsumme durch die vorherige Handelsmenge dividiert wird. Die durchschnittliche Halteperiodenrendite (AHPR) wird dann berechnet, indem alle Einzelperiodenrenditen addiert werden und dann durch die Anzahl der Trades dividiert wird. AHPR selbst erzeugt ein arithmetisches Mittel, das die Performance eines Devisenhandelssystems im Laufe der Zeit nicht richtig einschätzen kann. Stattdessen lässt sich die Investitionseffizienz eines Trading Systems stärker einschätzen, indem die Sharpe Ratio verwendet wird, die zeigt, wie AHPR abzüglich der risikofreien Rate der langfristigen Anlageerträge die Standardabweichung des Handelssystems betrifft. Sharpe Ratio AHPR (1 RFR) SD Wenn AHPR die durchschnittliche Halteperiodenrendite ist, ist RFR die risikofreie Rendite aus sicheren Anlagen wie Bankzinssätzen oder langfristigen T-Bondraten und SD ist die Standardabweichung. Da mehr als 99 aller zufälligen Werte in einem Abstand von 3 um den Mittelwert von M (X) für ein gegebenes Handelssystem fallen, je höher der Sharpe Ratio ist, desto effizienter ist das Handelssystem. Wenn beispielsweise das Sharpe-Verhältnis für normal verteilte Handelsergebnisse 3 ist, zeigt es an, dass die Wahrscheinlichkeit eines Verlusts weniger als 1 pro Handel ist, gemäß der 3-Sigma-Regel. Die Konzepte der Normalverteilung, Dispersion, Z-Score und Sharpe Ratio sind bereits in den Logarithmen von EAs und mechanischen Handelssystemen enthalten und ihre Nützlichkeit ist für die meisten Trader unsichtbar. Doch durch das Wissen, wie diese grundlegenden Wahrscheinlichkeitstools funktionieren, können Forex-Händler ein tieferes Verständnis davon haben, wie automatisierte Systeme ihre Funktionen ausführen und dadurch die Wahrscheinlichkeit des Gewinnens von Trades erhöhen. Sind Sie derzeit mit Wahrscheinlichkeitstools, um Ihre eigene Chance für successStatistical Wahrscheinlichkeits-Handel mit Preis-Aktion Joined Aug 2006 Status: Mitglied 1.852 Beiträge Seit Januar 2006 hat die GbpUsd zwischen 170 und 179 Pips 12-fache Zählung letzten Freitag bewegt. Zwei der elf Mal am Tag nach einem solchen Zug bewegt er 234 Pips und 257 Pips. Die anderen neun Tage nach einem solchen Zug wie am vergangenen Freitag hatte es eine Bandbreite von 72 bis 159 Pips mit dem Durchschnitt der neun Tage 104 Pips. Von diesen neun Tagen erreichte es nur die mathematische R1 oder S1 zweimal. Es hat derzeit ein Tief von 1.9923 und das Hoch von 1.9968 mit einem hohen niedrigen Bereich von 45 Pips. Wenn es in der 104 Pip Tag nach Bereich bleibt es erreichen 2.0027 auf der Oberseite und oder 1.9864 auf der Unterseite. Der erste Tag der Woche im Durchschnitt hat einen unterdurchschnittlichen Handelstag. Die GbpUsd für 2007 hat eine tägliche durchschnittliche Reichweite von 122 Pips im Vergleich zu 128 Pips zur gleichen Zeit im vergangenen Jahr. Für 2006 die GbpUsd endete mit einem 134 Pip täglich Reichweite Durchschnitt. Seit Januar 2006 hat die GbpUsd zwischen 170 und 179 Pips 12-fache Zählung letzten Freitag bewegt. Zwei der elf Mal am Tag nach einem solchen Zug bewegt er 234 Pips und 257 Pips. Die anderen neun Tage nach einem solchen Zug wie am vergangenen Freitag hatte es eine Bandbreite von 72 bis 159 Pips mit dem Durchschnitt der neun Tage 104 Pips. Von diesen neun Tagen erreichte es nur die mathematische R1 oder S1 zweimal. Es hat derzeit ein Tief von 1.9923 und das Hoch von 1.9968 mit einem hohen niedrigen Bereich von 45 Pips. Wenn es in der 104 Pip Tag nach Bereich bleibt es erreichen 2.0027 auf der Oberseite und oder 1.9864 auf der Unterseite. Der erste Tag der Woche im Durchschnitt hat einen unterdurchschnittlichen Handelstag. Die GbpUsd für 2007 hat eine tägliche durchschnittliche Reichweite von 122 Pips im Vergleich zu 128 Pips zur gleichen Zeit im vergangenen Jahr. Für 2006 die GbpUsd endete mit einem 134 Pip täglich Reichweite Durchschnitt. Vielen Dank für diese Info. Was noch interessanter wäre, ist es, (statistisch auch) die am wenigsten durchschnittliche Menge der in einer bestimmten Richtung bewegten Pips zu bestimmen, bevor sich die Bewegung zu einem großen Divesurge in dieser Richtung verfestigte. Oder die durchschnittliche Anzahl von Pips in eine Richtung vor einer beträchtlichen Korrektur bewegt. Dies ist, wie gut AI funktioniert. Außerdem ist es meiner Meinung nach besser, die NET-Menge von Pips nach oben oder nach unten zu bewegen, anstatt insgesamt zu studieren, weil die gesamte Pipeline oszilliert auf und ab nicht wirklich sagen, Sie etwas in einem tatsächlichen Handel verwenden. Great stuff, halten Sie es kommen Tugend findet und wählt den Mittelwert. Aristoteles, Ethica Nichomachea
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