การ สูตรค่า expectancy ของการเทรด ประมาณผลลัพธ์เฉลี่ยของการเทรด 1 ครั้งจากตัวอย่างของกลยุทธ์ที่บันทึกไว้ คูณอัตราการชนะด้วยกำไรเฉลี่ย แล้วลบอัตราการแพ้คูณด้วยขาดทุนเฉลี่ย คำตอบที่เป็นบวกหมายความว่ากระบวนการที่ทดสอบทำกำไรเป็นหน่วยความเสี่ยงต่อการเทรดก่อนหรือหลังต้นทุน ขึ้นอยู่กับข้อมูลนำเข้า คำตอบที่เป็นลบหมายความว่าการเทรดเฉลี่ยขาดทุนเป็นหน่วย expectancy อธิบายการกระจายของผลลัพธ์ ไม่ใช่ผลของออเดอร์ถัดไป
คู่มือนี้อธิบายสูตร ข้อมูลที่ถูกต้อง ตัวอย่างการคำนวณ และข้อผิดพลาดที่ทำให้ตัวเลขที่ดูดีไม่น่าเชื่อถือ
คำตอบสั้นๆ: สูตรค่า Trading Expectancy
ใช้หน่วยเดียวกันตลอด โดยควรใช้ R-multiples:
Expectancy = (อัตราการชนะ × กำไรเฉลี่ย) − (อัตราการแพ้ × ขาดทุนเฉลี่ย).
อัตราการชนะและอัตราการแพ้ต้องอยู่ในรูปทศนิยมที่รวมกันได้เท่ากับ 1 กำไรเฉลี่ยและขาดทุนเฉลี่ยควรเป็นค่าขนาดบวก หาก 45% ของการเทรดชนะ 1.6R และ 55% แพ้ 1R ค่า expectancy คือ 0.45 × 1.6R ลบ 0.55 × 1R คำตอบคือ 0.17R ต่อการเทรดก่อนหักต้นทุน
ผลลัพธ์ไม่ได้รับประกันว่าจะทำกำไรได้ มันสรุปข้อมูลการเทรดในอดีต SEC เตือนว่า ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้บ่งชี้ผลลัพธ์ในอนาคต ซึ่งใช้กับการทดสอบย้อนหลังหรือบันทึกการเทรดส่วนตัวด้วย
ผู้อ่านที่ค้นหา สูตรค่า trading expectancy ยังต้องรู้ด้วยว่าต้นทุน การขาดทุนที่ผิดปกติ และสภาวะตลาดที่เปลี่ยนไป รวมอยู่ในตัวอย่างหรือไม่ ข้อมูลนำเข้าเหล่านี้มักเป็นตัวตัดสินเครื่องหมายของผลลัพธ์
สิ่งที่ควรรู้ก่อนใช้สูตรค่า Trading Expectancy
สูตรนี้มีข้อมูลนำเข้า 4 อย่าง
- อัตราการชนะ จำนวนการเทรดที่ชนะหารด้วยจำนวนการเทรดที่ปิดทั้งหมด
- อัตราการแพ้ จำนวนการเทรดที่แพ้หารด้วยจำนวนการเทรดที่ปิดทั้งหมด
- กำไรเฉลี่ย R รวมจากการเทรดที่ชนะหารด้วยจำนวนครั้งที่ชนะ
- ขาดทุนเฉลี่ย R รวมที่ขาดทุนหารด้วยจำนวนการเทรดที่แพ้
การเทรดที่คุ้มทุนสามารถนับรวมในจำนวนการเทรดทั้งหมดโดยให้ผลลัพธ์เป็นศูนย์ได้ อีกวิธีหนึ่งที่ใช้ได้คือไม่นับรวมในอัตราการชนะและอัตราการแพ้ เลือกวิธีใดวิธีหนึ่งและบันทึกให้ชัดเจน
R เป็นหน่วยที่ชัดเจนที่สุด 1R คือความเสี่ยงที่วางแผนไว้ระหว่างจุดเข้าและจุดตัดขาดทุน กำไร 1.5R คือได้กำไรเป็นหนึ่งจุดครึ่งของความเสี่ยงที่วางแผนไว้ ขาดทุน 0.8R คือปิดสถานะก่อนถึงจุดตัดขาดทุนเต็มจำนวน
| ปัญหาในการป้อนข้อมูล | สิ่งที่มันปิดบัง | แนวปฏิบัติที่ดีกว่า |
|---|---|---|
| ใช้ผลลัพธ์เป็นสกุลเงินเท่านั้น | ขนาดบัญชีที่เปลี่ยนไปทำให้การเปรียบเทียบเพี้ยน | แปลงทุกผลลัพธ์เป็น R |
| เป้าหมายที่วางไว้ | การออกก่อนเป้าหมายจะหายไป | ใช้ราคาที่เติมคำสั่งและจุดออกจริง |
| ผลลัพธ์ขั้นต้น | สเปรดและสลิปเพจหายไป | ติดตาม expectancy ทั้งสุทธิและขั้นต้น |
| ตัวอย่างมีขนาดเล็ก | ช่วงชนะหรือแพ้ต่อเนื่องมีอิทธิพลเหนือค่าเฉลี่ย | ให้ข้อสรุปยังคงเป็นเพียงเบื้องต้น |
| กลยุทธ์แบบผสม | วิธีหนึ่งอุดหนุนอีกวิธีหนึ่ง | ติดป้ายกำกับแต่ละเซ็ตอัพแยกกัน |
อัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนบรรยายรูปแบบที่วางแผนไว้ ส่วน expectancy บรรยายสิ่งที่เกิดขึ้นจริงข้ามแต่ละการเทรด ทั้งสองอย่างสำคัญ แต่ตอบคำถามคนละเรื่อง
คำนวณ Expectancy ทีละขั้นตอน
พิจารณาตัวอย่าง 60 การเทรดจากกลยุทธ์เดียว แต่ละการเทรดเริ่มต้นด้วยความเสี่ยงที่วางแผนไว้ 1R
- นับการเทรดที่ชนะ 24 ครั้งและการเทรดที่แพ้ 36 ครั้ง
- อัตราชนะเท่ากับ 24 หารด้วย 60 หรือ 0.40
- อัตราแพ้เท่ากับ 36 หารด้วย 60 หรือ 0.60
- ฝั่งที่ชนะทำกำไรรวม 45.6R ดังนั้นค่าเฉลี่ยต่อครั้งที่ชนะเท่ากับ 1.9R
- ฝั่งที่แพ้ขาดทุนรวม 34.2R ดังนั้นค่าเฉลี่ยต่อครั้งที่แพ้เท่ากับ 0.95R
- คูณ 0.40 ด้วย 1.9R เพื่อได้ 0.76R
- คูณ 0.60 ด้วย 0.95R เพื่อได้ 0.57R
- นำผลลัพธ์ที่สองลบออกจากผลลัพธ์แรก
Gross expectancy เท่ากับ 0.19R ต่อการเทรด เมื่อรวม 60 การเทรด จะเท่ากับ 11.4R ในตัวอย่างที่บันทึกไว้
ตอนนี้เพิ่มต้นทุนการส่งคำสั่งเข้าไป สเปรด คอมมิชชั่น และสลิปเพจเฉลี่ยอยู่ที่ 0.08R ต่อการเทรด Net expectancy จึงเหลือ 0.11R ต้นทุนทำให้ส่วนได้เปรียบขั้นต้นหายไปมากกว่าสองในห้าส่วน
ตรวจสอบคณิตศาสตร์อีกวิธีหนึ่ง
นำผลลัพธ์สุทธิของทุกการเทรดมารวมกันแล้วหารด้วยจำนวนการเทรด หากตัวอย่างรวมได้ 6.6R หลังหักต้นทุน 6.6 หารด้วย 60 ก็เท่ากับ 0.11R เช่นกัน วิธีทั้งสองควรตรงกัน หากไม่ตรงกัน แสดงว่า journal หมวดหมู่ไม่สอดคล้องกัน
การกระจายสำคัญกว่าค่าเฉลี่ยเพียงอย่างเดียว
กลยุทธ์สองแบบอาจแสดง expectancy ที่ 0.10R และให้ความรู้สึกแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
กลยุทธ์ A ชนะบ่อย ตั้งเป้ากำไรเล็ก และบางครั้งแพ้ 3R กลยุทธ์ B แพ้บ่อย คุมการขาดทุนให้อยู่ใกล้ 1R และบางครั้งชนะ 4R ค่าเฉลี่ยของทั้งสองอาจเท่ากัน แต่ช่วงแพ้ต่อเนื่องและ drawdown ที่ยาวที่สุดจะไม่เท่ากัน
ทบทวนตัวชี้วัดประกอบเหล่านี้:
- จำนวนการเทรดทั้งหมด
- drawdown สูงสุดในหน่วย R
- ช่วงชนะและแพ้ต่อเนื่องที่ยาวที่สุด
- ผลลัพธ์การเทรดมัธยฐาน
- กำไรสูงสุดและขาดทุนสูงสุด
- ความคาดหวังแยกตามสภาวะตลาด
- ความคาดหวังก่อนและหลังต้นทุน
ค่าเฉลี่ยมีความเปราะบางต่อค่าผิดปกติ การชนะ 12R เพียงครั้งเดียวอาจทำให้ตัวอย่างที่อ่อนแอดูเป็นบวกได้ คำนวณใหม่โดยตัดการเทรดที่ดีที่สุดและแย่ที่สุดออก ผลลัพธ์ที่ยั่งยืนไม่ควรขึ้นอยู่กับเหตุการณ์เพียงครั้งเดียว
เลเวอเรจทำให้ความเสี่ยงด้านการกระจายผลลัพธ์มีความสำคัญมากขึ้น บัญชีมาร์จินอาจเผชิญการบังคับขายหลังจากส่วนของผู้ถือหุ้นขาดแคลน ตามที่ SEC อธิบายไว้ใน แนวทางมาร์จิน. ความคาดหวังเชิงบวกไม่สามารถช่วยขนาดสถานะที่ล้มเหลวในช่วงการขาดทุนตามปกติได้
การเปรียบเทียบความคาดหวังระหว่างกลยุทธ์การเทรด
เปรียบเทียบกลยุทธ์ในหน่วย R ไม่ใช่ในหน่วยแต้ม พิป หรือทิกดิบ ๆ สัญญาฟิวเจอร์สหนึ่งสัญญาอาจเคลื่อนที่เป็นทิก ขณะที่คู่สกุลเงินเคลื่อนที่เป็นพิป การแปลงทั้งสองเป็น R ทำให้ผลลัพธ์เฉลี่ยของพวกมันเปรียบเทียบกันได้
การเปรียบเทียบยังต้องอาศัยบริบท
กลยุทธ์ระหว่างวันที่รวดเร็ว
กลยุทธ์ระยะสั้นอาจมีการเทรดจำนวนมากพร้อมเป้าหมายที่แคบ ต้นทุนกินสัดส่วนที่มากขึ้นของผลลัพธ์แต่ละครั้ง SEC อธิบายว่าการเทรดระยะสั้นเชิงรุกมีความเสี่ยงสูงและมีค่าใช้จ่ายมากใน เอกสารเกี่ยวกับเดย์เทรด.
กลยุทธ์ที่ช้ากว่าซึ่งถือหลายเซสชัน
กลยุทธ์ที่ช้ากว่าจะจ่ายต้นทุนการเปิดและปิดสถานะน้อยกว่า แต่ยอมรับช่องว่างข้ามคืนและต้นทุนทางการเงินจำนวนการเทรดเพิ่มขึ้นช้า ดังนั้นค่าประมาณจึงยังคงไม่แน่นอนนานกว่า
กลยุทธ์เฉพาะสภาวะ
กลยุทธ์ตามแนวโน้มอาจแสดงความคาดหวังเชิงบวกในช่วงที่ตลาดมีทิศทาง และเป็นลบในช่วงแกว่งตัว การรวมทั้งสองสภาวะเข้าด้วยกันอาจปิดบังสภาวะที่เป็นประโยชน์ได้ ระบุความผันผวน สภาพคล่อง เซสชัน และโครงสร้างตลาดก่อนเข้าออเดอร์
อย่าเลือกตัวเลขในอดีตที่สูงที่สุดโดยอัตโนมัติ ให้เลือกค่าประมาณที่ได้รับการสนับสนุนจากกฎที่ชัดเจน การเทรดที่เพียงพอ ต้นทุนที่คงที่ และการขาดทุนสะสมที่แผนสามารถรองรับได้
ความคาดหวังแบบไหลเลื่อนและหลักฐานของการเปลี่ยนแปลง
ค่าเฉลี่ยตลอดอายุการเทรดเพียงค่าเดียวอาจซ่อนการเสื่อมลงได้ คำนวณความคาดหวังในช่วงไหลเลื่อนที่มีขนาดคงที่ เช่น การเทรด 40 หรือ 60 ครั้งล่าสุด เปรียบเทียบแต่ละช่วงกับตัวอย่างเดิม ช่วงต้องคงที่ ไม่เช่นนั้นเทรดเดอร์อาจเลือกหน้าต่างเวลาที่ดูดีที่สุด
สมมติว่ากลยุทธ์เริ่มต้นที่ความคาดหวังสุทธิ 0.14R ช่วง 50 การเทรดถัดมา 3 ช่วงแสดง 0.11R, 0.04R, และลบ 0.03R ลำดับดังกล่าวไม่ได้พิสูจน์ว่าเอดจ์หายไปแล้ว แต่ก็สมควรให้หยุดเพิ่มขนาดสถานะและทบทวนสภาวะตลาด การเติมคำสั่ง และการปฏิบัติตามแผน
แยกความเสี่ยงและความผันผวนในการทบทวนนั้น ตลาดที่ผันผวนมากขึ้นอาจทำให้สต็อปกว้างขึ้นและลดขนาดสถานะโดยไม่เปลี่ยนรูปแบบการเข้าเทรด สภาพคล่องที่ลดลงอาจเพิ่มสลิปเพจและทำให้เอดจ์ที่บางอยู่หายไป ผลเหล่านี้ควรถูกนับรวมในข้อมูล ไม่ใช่ในเรื่องเล่าที่เติมเข้าหลังจากขาดทุน
ความมั่นใจ ขนาดตัวอย่าง และความไม่แน่นอน
ความคาดหวังคือค่าประมาณที่มีความไม่แน่นอน การเทรดอิสระ 200 ครั้งมักให้ข้อมูลมากกว่า 30 ครั้ง แต่จำนวนการเทรดไม่ใช่ประเด็นเดียว สัญญาณที่ถูกเปิดในเทรนด์เดียวกันอาจมีความสัมพันธ์กันอย่างมาก นั่นทำให้ตัวอย่างที่ดูเหมือนมีขนาดใหญ่กว่าหลักฐานอิสระจริง
ใช้การทดสอบความทนทานหลายแบบ:
- ตัดผู้ชนะที่ดีที่สุดออกแล้วคำนวณใหม่
- เพิ่มต้นทุนขึ้นในระดับที่สมเหตุสมผล
- แยกการเทรดยาวออกจากการเทรดสั้น
- แยกช่วงที่มีความผันผวนสูงออกจากช่วงที่เงียบ
- เปรียบเทียบครึ่งแรกกับครึ่งหลัง
- สลับลำดับการเทรดเพื่อศึกษาช่วงขาดทุนต่อเนื่องที่อาจเกิดขึ้น
สัญญาณควรคงอยู่ภายใต้การทดสอบความทนทานที่สมเหตุสมผล ผลลัพธ์ที่พังลงหลังการปรับเล็กน้อยเพียงครั้งเดียวจำเป็นต้องมีการสังเกตเพิ่มเติม
การบริหารความเสี่ยงและการปฏิบัติของมนุษย์
การบริหารความเสี่ยง กำหนดว่ากลยุทธ์จะอยู่รอดได้นานพอที่จะสะท้อนค่าเฉลี่ยของมันหรือไม่ จัดการความเสี่ยงต่อการเทรด ความเสี่ยงรวมที่เปิดอยู่ และเงื่อนไขที่จบเซสชัน ค่าโดยประมาณที่เป็นบวกไม่สามารถแก้ไขขนาดการขาดทุนที่ไม่จำกัดได้
ด้านจิตวิทยาของการเทรดก็เปลี่ยนการกระจายผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงได้เช่นกัน ความกลัวอาจทำให้ปิดไม้ที่ชนะเร็วเกินไป ความหงุดหงิดอาจทำให้เพิ่มเทรดที่ไม่ได้วางแผนไว้ ความมั่นใจเกินไปอาจทำให้เพิ่มขนาดหลังจากชนะต่อเนื่อง ให้ติดแท็กพฤติกรรมเหล่านี้และคำนวณ expectancy ของเทรดที่ทำตามกฎแยกต่างหาก
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการใช้สูตร Trading Expectancy
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดเป็นเรื่องเชิงกลไก
- ใช้เป้าหมายแทนค่าเฉลี่ยของกำไรที่ปิดจริง
- บันทึกการขาดทุนแบบเต็ม-stop loss แต่ละเลย slippage ที่เลยจุด stop
- นำเซ็ตอัปฝั่ง long, short, intraday และ swing มาปนกันในตัวอย่างเดียว
- มองข้ามเทรดที่เสมอตัว หรือจัดประเภทต่างกันในแต่ละเดือน
- มองว่าเทรด 20 ไม้เป็นค่าประมาณที่มั่นคง
- ตัดการขาดทุนที่ละเมิดกฎออกจากบันทึกเทรด
- เพิ่มขนาดโพสิชันหลังจากชนะติดต่อกัน
- ลืมไปว่าค่าธรรมเนียมสามารถเปลี่ยนไปตามช่วงเวลาของเซสชัน
อีกกลุ่มหนึ่งเป็นเรื่องจิตวิทยา เทรดเดอร์มักหยุดรับสัญญาณที่ถูกต้องหลังจากขาดทุนหลายครั้ง แล้วค่อยกลับมาเทรดหลังจากฟื้นตัวไปแล้ว บันทึกเทรดจึงบันทึกแต่การขาดทุนและพลาดตัวที่ชนะ นั่นคือ expectancy ของพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริง ไม่ใช่ของกลยุทธ์ที่เขียนไว้
ใช้สูตรนี้เพื่อวินิจฉัยช่องว่างดังกล่าว คำนวณค่าประมาณหนึ่งชุดสำหรับสัญญาณที่ถูกต้องทั้งหมด และอีกชุดสำหรับเทรดที่ลงมือจริง ความแตกต่างนี้วัดระดับการปฏิบัติตามกฎ
ประสบการณ์ด้านผลิตภัณฑ์, คอร์ส, แอป และแพลตฟอร์ม
Expectancy ต้องการบันทึกที่แม่นยำมากกว่ากราฟขั้นสูง
ประสบการณ์ด้านแพลตฟอร์มและแอป
แพลตฟอร์มที่ใช้งานได้ควรส่งออกข้อมูลราคาเข้า ราคาออก ขนาด ทิศทาง และเวลาแบบประทับเวลา ควรแสดง spread และราคาที่เติมออเดอร์ แอปควรแยกเก็บคำสั่งที่ถูกปฏิเสธและยกเลิกออกจากเทรดที่เสร็จสมบูรณ์
ประสบการณ์ด้านคอร์สและการเริ่มต้นใช้งาน
คำสอนที่มีประโยชน์จะสอน R-multiples, average win, average loss, sample size และ outliers แบบฝึกหัดควรรวมทั้งกลยุทธ์ที่ขาดทุนและผลบวกเล็กน้อย เครื่องคิดเลขจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อเข้าใจอินพุตแล้ว
ประสบการณ์การใช้งานผลิตภัณฑ์บนบัญชีจำลอง
เมื่อกฎถูกปฏิบัติตาม Pivex จะเสนอการประเมินผลแบบมีโครงสร้าง โดยระบุกฎ เงื่อนไข drawdown และเงื่อนไขการจ่ายผลตอบแทนไว้ล่วงหน้า การจำลองช่วยทดสอบกระบวนการบันทึกเทรด แม้จะไม่สามารถจำลองน้ำหนักทางอารมณ์ของเงินจริงได้
กรอบการตัดสินใจ: ค่าประมาณ Expectancy นี้มีประโยชน์หรือไม่?
ให้ 1 คะแนนสำหรับแต่ละคำตอบที่สนับสนุนโดยบันทึกการเทรด
- ตัวอย่างนี้มีกลยุทธ์เดียวที่มีกฎคงที่หรือไม่?
- ผลลัพธ์อ้างอิงจากการเติมออเดอร์และการปิดสถานะจริงหรือไม่?
- รวม spread, commission และ slippage แล้วหรือไม่?
- ผลลัพธ์ทุกตัวบันทึกเป็น R หรือไม่?
- ตัวอย่างนี้มีหลายสภาวะตลาดหรือไม่?
- ค่าประมาณยังคงเป็นบวกแม้ไม่รวมเทรดที่ดีที่สุดหรือไม่?
- สถิติการขาดทุนต่อเนื่องที่ยาวที่สุดยังอยู่ภายในขีดจำกัดความเสี่ยงหรือไม่?
- ตัวอย่างที่ยังไม่แตะต้องหรือ sample แบบ forward ยังรักษาเครื่องหมายเดิมไว้หรือไม่?
เจ็ดหรือแปดคะแนนสนับสนุนให้ทดสอบต่ออย่างระมัดระวัง สี่ถึงหกคะแนนแสดงหลักฐานที่มีประโยชน์แต่ยังไม่ครบถ้วน สามคะแนนหรือน้อยกว่านั้นหมายความว่าค่านี้ไม่ควรใช้เป็นแนวทางกำหนดขนาดโพสิชัน
การปรับกลยุทธ์โดยไม่ยึดติดกับข้อมูลในอดีต
เริ่มจากรอยรั่วที่มีการบันทึกไว้มากที่สุด หากต้นทุนลบล้างค่า expectancy ขั้นต้น ให้ลดการเทรดที่อ่อนแอหรือปรับปรุงจังหวะการส่งคำสั่ง หากขาดทุนเฉลี่ยเกิน 1R ให้ตรวจสอบช่องว่าง การเลื่อนจุดตัดขาดทุน และการบริหารสถานะ หากสภาวะตลาดหนึ่งเป็นลบ ให้กำหนดสภาวะนั้นก่อนการเทรดครั้งถัดไป
เปลี่ยนกฎทีละข้อ จากนั้นเก็บตัวอย่างชุดใหม่ การเปลี่ยน entry, target, stop และ session พร้อมกันทำให้ไม่สามารถอธิบายผลลัพธ์ใหม่ได้
ทบทวนระดับการยอมรับความเสี่ยงของตนเองก่อนนำค่าประมาณใด ๆ ไปใช้ รายการตรวจสอบการตัดสินใจของนักลงทุนของ SEC รายการตรวจสอบการตัดสินใจของนักลงทุน ขอให้ผู้อ่านพิจารณาเป้าหมาย หนี้สิน และเงินสำรองฉุกเฉินก่อนรับความเสี่ยงในตลาด
สูตร ความคาดหวังของการเทรด มีประโยชน์มากที่สุดในฐานะเครื่องมือสำหรับการติดตาม คำนวณจากชุดการเทรดแบบ rolling และเปรียบเทียบการกระจายตัวปัจจุบันกับการทดสอบครั้งแรก
ก่อนเข้าร่วมตรวจสอบกฎโปรแกรมปัจจุบันของ Pivex และตัดสินใจว่าการประเมินการซื้อขายเฉพาะที่จำลองเหมาะสมกับประสบการณ์และขีดจำกัดความเสี่ยงของคุณหรือไม่ การเข้าร่วมไม่ได้รับประกันว่าจะมีรางวัล, รายได้, หรือผลการซื้อขายที่เฉพาะเจาะจง.