ट्रेडिंग रणनीति मेट्रिक्स

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ट्रेडिंग मेट्रिक्स - अपने व्यापार की सफलता को मापने के लिए कैसे आप अपने ट्रेडों की रिकॉर्डिंग और एक प्रदर्शन ट्रैक रिकॉर्ड बनाने, समय की एक निश्चित अवधि के लिए व्यापार कर दिया गया है के बाद, आप अपने परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए तैयार कर रहे हैं। अच्छा व्यापार प्रणाली और rdquo; लेकिन आप कैसे ldquo परिभाषित & करते; बनाम & ldquo; बुरा व्यापार प्रणाली और rdquo ;? और आप कैसे पूंजी या निवेशकों को आकर्षित करने के लिए, अपने परिणामों को प्रदर्शित कर सकते हैं? बहुत से लोग सिर्फ बेहतर प्रणाली होनी चाहिए और अधिक लाभ के साथ प्रणाली संभालने शुद्ध लाभ को देखो। यह कहे & ldquo एक डॉक्टर की तरह है, यह आदमी अगले और rdquo से स्वस्थ लग रहा है; एक उचित परीक्षण कर बिना। इस अनुच्छेद में, हम आप कर सकते हैं मात्र लाभ मार्जिन की तुलना में अपने व्यापार के बारे में और अधिक बता सकते हैं कि अपने व्यापार के परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए कुछ ठोस मेट्रिक्स का पता लगाने देंगे। 1. हम क्यों प्रदर्शन मेट्रिक्स की ज़रूरत है? एक सिद्ध रणनीति है कि एक व्यापारी को पूंजी का आवंटन करने के लिए इच्छुक कल्पना करो। प्रणालियों और rdquo; आप कई अलग अलग & ldquo है कि व्यापार से चुनने के लिए कई व्यापारियों, है; वे बनाया है। आप कौन से वाला चुनते हैं? आप हम सभी अद्वितीय जोखिम tolerances और परिभाषाओं के बाद से हम व्यापार योग्य क्या विचार पर हर किसी के लिए काम करेंगे कि उपयोग कर सकते हैं कोई एक ही स्कोर है। इसी तरह, सभी स्कोरिंग सिस्टम के बराबर हैं या सभी परिस्थितियों में प्रदर्शन नहीं। हालांकि, अगर आप प्रणाली के विकास की प्रक्रिया के दौरान उपयोग करना चाहिए कि कुंजी प्रणाली प्रदर्शन मेट्रिक्स देखते हैं, और आप एक व्यापारी के रूप में प्रगति के रूप में, कि आप अपने व्यापार और ndash के बारे में अधिक जानकारी दिखाएगा; आम तौर पर एक जोखिम-समायोजित रास्ते में। समान रूप से या बड़ा जोखिम उठाने से संचित बड़े लाभ छोटे जोखिम लेने के द्वारा संचित थोड़ा छोटा मुनाफे के रूप में के रूप में स्वीकार्य नहीं हैं। इसके अलावा, बड़े नुकसान के साथ मिश्रित बड़े लाभ स्थिर नाबालिग पीएल झूलों से कम स्वीकार्य हैं। हम बराबर या बड़ा इनाम पैदा करता है कि जोखिम पर ले जा रहे हैं पर कैसे सुसंगत: यह हम को मापने के लिए क्या चाहते है। हम इस लेख में पता लगाने के लिए जा रहे हैं कि मीट्रिक हैं: ग) Sortino अनुपात एक और महत्वपूर्ण प्रदर्शन मीट्रिक हम पिछले एक लेख में शामिल किया है जो आपके सिस्टम उम्मीद है। 2. मानक विचलन क्या है? मानक विचलन सांख्यिकीय फैलाव का एक उपाय है। सादे अंग्रेजी में यह मूल्यों कि डेटा सेट का मतलब आसपास रहे हैं का एक सेट से बाहर फैल कैसे वर्णन करने का एक तरीका है। आप (पीएल शब्दों या% आर संदर्भ में) व्यापार परिणामों का एक सेट है, तो उदाहरण के लिए, आप आसानी से गणित का मतलब बाहर काम कर सकते हैं (सिर्फ सभी मूल्यों को योग और उसके बाद ट्रेडों की संख्या से विभाजित)। हालांकि, (इसे और अधिक सामान्यतः कहा जाता है, के रूप में या औसत) मतलब, यह जानकर आप परिणाम हैं कैसे अर्दली के बारे में कुछ भी नहीं बताया है। अपने सभी ट्रेडों अधिक या कम 2R थे? आप 3-4R ट्रेडों और 1-2R घाटा है? आप 10R ट्रेडों और 10R घाटा है? आप बहुत अलग वितरण विशेषताओं के साथ वैसा ही औसत पीएल हो सकता है। नीचे ग्राफ को देखो। ऊपर ग्राफ में, हम काल्पनिक पी एल / सेट के 2 नमूना वितरण किया। एक्स अक्ष पर हम ट्रेडों सबसे बड़ा नुकसान से सबसे बड़ा लाभ के लिए, अनुभव किया है कि अर्जित सभी $ / गुम देखने किया जाएगा। वाई अक्ष पर, हम एक समान परिणाम था कि ट्रेडों की संख्या के लिए होता है। ग्राफ नेत्रहीन हमें क्या कह रहा है, है कि दो व्यापारियों को एक समान औसत प्रदर्शन (मूल्य मतलब है), लाल पी एल / वितरण के साथ प्रतिनिधित्व व्यापारी रिटर्न का एक बहुत व्यापक प्रसार हुआ है पड़ा है, हालांकि। वह बड़ा घाटा और नीले रंग के वितरण के साथ प्रतिनिधित्व व्यापारी से बड़ा लाभ पड़ा है। क्या हम मिल जाएगा लाल वितरण का मानक विचलन नीले वितरण की तुलना में अधिक हो जाएगा। हम अपने औसत प्रतिफल के चारों ओर एक छोटे मानक विचलन के साथ व्यापार होना पसंद करेंगे। मैं इसे कैसे गणना करते हैं? मानक विचलन का मूल विचार है कि आप मतलब मूल्य के आसपास बदलाव को मापने रहे हैं। उन मूल्यों का कुछ मतलब नीचे हो जाएगा, कुछ ऊपर और कभी कभी आप मतलब के बराबर हैं कि कुछ करना होगा। दूसरे शब्दों में व्यक्तिगत मापन के बीच मतभेद के कुछ (मतलब से अधिक) सकारात्मक हो जाएगा, कुछ (मतलब नीचे) नकारात्मक हो जाएगा और कुछ (मतलब के लिए सीधे बराबर) शून्य हो जाएगा। सकारात्मक और नकारात्मक मूल्यों एक दूसरे को रद्द होगा, क्योंकि अब बस इन मतभेदों को जोड़ने बेकार है। उदाहरण के लिए, एक अविश्वसनीय रूप से ही साधारण मामला लेने के लिए: आप $ 100 लाभ और $ 50 लाभ दे दिया है कि दो ट्रेडों मिल गया है, तो इसका मतलब ((100 + 50) / 2) = 75 $ के बराबर है। मतभेद रहे हैं [(100-75) = 25] और [(50-75) = -25]। इनमें से एक साथ जोड़ने से हमें 0 के कुल भिन्नता देता है, लेकिन हम चाहते हैं कि मतलब मूल्य के आसपास शून्य भिन्नता नहीं है कि पता है! तो, इसका मतलब चारों ओर विविधताओं से प्रत्येक चुकता है इस समस्या को हल पाने के लिए। आप एक नकारात्मक मूल्य वर्ग जब आप एक सकारात्मक मूल्य मिलता है। तो, कम हमारे सेट में मूल्यों की संख्या की तुलना में एक-एक करके मानक हम माध्य से मतभेद के सभी वर्ग के लिए उन सब को जोड़ विचलन, और विभाजन बाहर काम करने के लिए। इस नए नंबर विचरण कहा जाता है। अब हम (हम पहले तो हमारी संख्या मूल मतभेद के करीब है कि किया squaring पीछे जाता है) विचरण का वर्गमूल ले, और कहा कि मानक विचलन है। यहाँ आप समारोह (एक्सेल या ओपेन आफिस पर St. Dev या Dev. St) की गणना कर सकते हैं का एक उदाहरण है: रूपांतर का गुणांक: तल में मैं भी एक और गणना जोड़ लिया है। इस उपाय औसत पी / एल से विभाजित मानक विचलन है, और मूल रूप से एक और ldquo है; संकेत करने के लिए शोर और rdquo; अनुपात। यह आपके औसत पी / एल अपने भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी कर सकते हैं तुम कितने अच्छे से पता चलता है। करीब या 1 से हीन मान आप के लिए क्या लक्ष्य होना चाहिए रहे हैं। आंकड़ों में 'सामान्य वितरण' के बारे में उपद्रव क्या है? अपने पी एल / सेट & ldquo है; सामान्य रूप से वितरित और rdquo; । दूसरे शब्दों में आप मतलब के पास सबसे अधिक डेटा मिला है और आगे दूर आप इसका मतलब यह कम माप से मिलता है, तो मानक विचलन आप अतिरिक्त जानकारी देता है: और Middot; डेटा का लगभग 68%, मध्यमान से एक मानक विचलन के भीतर हैं और Middot; डेटा का लगभग 95%, मध्यमान के दो मानक विचलन के भीतर हैं और Middot; डेटा का लगभग 99%, मध्यमान के तीन मानक विचलन के भीतर हैं तो ऊपर से मान लेने: औसत पी / एल 23 और मानक विचलन 25 है, तो आप रेंज -2 से 48 में मूल्यों के बारे में 68% देखने की उम्मीद कर सकते हैं, और 95% रेंज -27 में होना 73. करने के लिए और कुछ भी -27 से नीचे या 73 के ऊपर बहुत ही दुर्लभ हो सकता है (ब्लैक स्वान क्षेत्र) के लिए जा रहा है। मतलब निरपेक्ष विचलन और मानक विचलन के बीच भ्रम की स्थिति मानक विचलन और rdquo; कुछ चार्टिंग संकुल एक & ldquo शामिल हैं; सूचक। हम इस लेख के बारे में बात कर रहे हैं मानक विचलन के साथ इस उपाय को भ्रमित नहीं होना चाहिए। कहने & ldquo करने के लिए; औसत 1% पर संपत्ति चलता है एक दिन निरपेक्ष मूल्य और rdquo में; कह & ldquo से अलग है, परिसंपत्ति का मानक विचलन 1% और rdquo है ;. वहाँ इस बात पर वित्तीय उद्योग में बहुत भ्रम हो गया है, और Nassim तालेब वास्तव में 2007 में वापस, इस पर एक लघु निबंध लिखा है। एक साधन के 1% की एक दैनिक मानक विचलन है, यह प्रति दिन औसत 1% पर कदम नहीं करता है। एक और ldquo में; सामान्य वितरण और rdquo ;, मानक विचलन के अनुपात निरपेक्ष विचलन 1.25 है मतलब है। विचलन को 1% है अगर ऐसा है, तो मानक विचलन 1.25% है। मानक विचलन 1% है, तो इसका मतलब विचलन 0.8% है। एक दैनिक मानक विचलन उपाय annualizing के लिए, 365 का वर्गमूल से गुना के लिए सुनिश्चित हो तो: किसी विशेष डाटासेट के मानक विचलन annualizing इसके अलावा, जब समय का वर्गमूल से गुणा करने के लिए याद है। इसके अलावा, कुछ उपकरणों के मानक विचलन साधन के मूल्य के साथ लाइन में / गिरावट वृद्धि होगी। एप्पल या गूगल के मानक विचलन EURUSD के मानक विचलन से बहुत अलग हो जाएगा। तो यह विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों के माध्यम से संभव तुलना कर सकता है कि एक प्रतिशत पढ़ें प्राप्त करने के क्रम में सुरक्षा की कीमत से मानक विचलन विभाजित करने के लिए उपयोगी होगा। अंत में, मानक विचलन भी कहा जाता है और ldquo है; उतार-चढ़ाव और rdquo; और आप अक्सर यह और सिग्मा ;. के रूप में उद्धृत मिलेगा 3. शार्प अनुपात अब हम मतलब है (औसत) और अस्थिरता की कुंजी अवधारणाओं को समझने कि (और सिग्मा;), हम एक ही मेट्रिक्स का उपयोग करने वाले अन्य जोखिम वाले उपायों की गणना करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं। करीब 50 साल पहले, डब्ल्यू शार्प [1966], म्यूचुअल फंड के प्रदर्शन के लिए एक उपाय शुरू की है और प्रस्तावित अवधि & ldquo; इनाम-से-परिवर्तनशीलता अनुपात और rdquo; यह वर्णन करने के लिए। उपाय काफी लोकप्रियता हासिल की है, वहीं नाम नहीं है। अवधि & ldquo; शार्प अनुपात और rdquo; सबसे लोकप्रिय बन गया है (मॉर्निंगस्टार [1993, पृ। 24])। इस प्रकार के रूप शार्प अनुपात बनाया जाता है: आर फुट = अवधि टी में व्यापारी की वापसी अक्सर है जो अवधि टी में बेंचमार्क, पर आर बीटी = वापसी & ldquo; जोखिम मुक्त और rdquo; वापसी की दर (एक सरकारी बॉन्ड पर उपलब्ध वापसी की तरह) आर बीटी - इस तरह के डी टी आर = फुट के रूप में अवधि टी में डी टी = अंतर वापसी फिर = 1 टी के माध्यम से टी से ऐतिहासिक अवधि में डी टी के औसत मूल्य (हम AvgD भेंट करेंगे जो) की गणना, और (हम सिग्मा और जो फोन, डी) डी टी का मानक विचलन ऐतिहासिक अवधि में। इस बिंदु पर हम शार्प अनुपात की गणना कर सकते हैं: शार्प अनुपात = AvgD / और सिग्मा, डी अनुपात अंतर वापसी की ऐतिहासिक परिवर्तनशीलता की प्रति इकाई ऐतिहासिक औसत अंतर वापसी का संकेत है। यह एक्सेल या ओपेन आफिस का उपयोग कर शार्प अनुपात की गणना करने के लिए एक साधारण मामला है। व्यापारी का रिटर्न एक स्तंभ और अगले कॉलम में वांछित बेंचमार्क के उन लोगों में सूचीबद्ध हैं। मतभेदों को एक तीसरे स्तंभ में गणना कर रहे हैं। मानक कार्यों तब अनुपात के घटकों की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है। अंतर रिटर्न C10 के माध्यम से कोशिकाओं सी 1 में थे, तो उदाहरण के लिए, एक सूत्र एक्सेल का उपयोग शार्प अनुपात प्रदान करेगा: औसत (सी 1: C10) / STDEV (सी 1: C10) बेहतर है, एक व्यापारी के शार्प अनुपात अधिक अपने रिटर्न वह ले लिया है जोखिम की राशि के सापेक्ष किया गया है। इसके विपरीत, उच्च, एक व्यापारी के मानक विचलन उच्च उसका रिटर्न एक उच्च शार्प अनुपात कमाने के लिए रहने की जरूरत है। वे लगातार अच्छा रिटर्न दिया है इसके विपरीत, यदि कम मानक विचलन के साथ व्यापारियों के एक उच्च शार्प अनुपात हो सकता है। एक उच्च शार्प अनुपात एक बेहतर ऐतिहासिक जोखिम-समायोजित प्रदर्शन का संकेत देता है, भले ही यह जरूरी है कि एक कम अस्थिरता व्यापार प्रणाली के लिए अनुवाद नहीं है कि मन में रखो। एक उच्च शार्प अनुपात सिर्फ व्यापारी के जोखिम / वापसी रिश्ते को और अधिक आनुपातिक है कि इसका मतलब है। यह बीटा-आधारित अल्फा अवधारणा (अल्फा की वजह से सक्रिय प्रबंधन के लिए निवेश बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन किया है कितना का एक उपाय है) के साथ तुलना में मानक विचलन आधारित शार्प अनुपात का उपयोग सभी प्रकार के रिटर्न की तुलना करने के लिए आसान है। बीटा और mdash विपरीत; आमतौर पर शेयर और बांड फंड और mdash के लिए अलग-अलग मानक के उपयोग कर की गणना की जाती है, जो एक निवेश पड़ा है बाजार जोखिम निवेश की राशि; मानक विचलन हो सकता है, प्रदर्शन के किसी भी प्रकार के लिए ठीक उसी तरह से गणना की है कि यह शेयर, बांड या मुद्रा रिटर्न। इसलिए हम बंधन व्यापारियों और मुद्रा व्यापारियों के उन लोगों के साथ शेयर व्यापारियों का जोखिम-समायोजित रिटर्न की तुलना करने के लिए शार्प अनुपात का उपयोग कर सकते हैं। अल्फा के साथ के रूप में, शार्प अनुपात के मुख्य दोष यह एक कच्चे नंबर और mdash के रूप में व्यक्त किया जाता है, ज़ाहिर है, उच्च शार्प अनुपात बेहतर और mdash, लेकिन कोई अन्य जानकारी नहीं दी, तो आप 1.5 का एक शार्प अनुपात है, चाहे वह नहीं बता सकते हैं अच्छा या बुरा। सिर्फ आप (एक ही परिसंपत्ति वर्ग में या व्यापारियों का सूचकांक) एक और व्यापारी के साथ कि एक व्यापारी के शार्प अनुपात आप दूसरों को अपने जोखिम-समायोजित वापसी रिश्तेदार के लिए एक महसूस मिलता है जब तुलना करें। शार्प अनुपात के लिए आदर्श मूल्यों 1. ऊपर होगा 2 के अनुपात में बहुत अच्छा है और 3 के अनुपात असाधारण है। एक और बहस शार्प अनुपात बनाते समय चुनने के लिए सही बेंचमार्क का संबंध है। कई निवेश के लिए वापसी का जोखिम मुक्त दर (आप एक लंबी अवधि के सरकारी बांड पर मिल सकता है कि वार्षिक वापसी यानी) एक आदर्श विकल्प हो सकता है। लेकिन सक्रिय प्रबंधकों रहे हैं, जो व्यापारियों के लिए, अन्य मानक शायद अधिक पर्याप्त होगा। हम एक अलग लेख में मानक के बारे में बात करेंगे, लेकिन आदर्श एक बेंचमार्क के लिए एक व्यापारी के रूप में अपने प्रदर्शन की तुलना करते समय यह निवेश के अन्य प्रकार के लिए है, के रूप में जोखिम मुक्त दर के रूप में संतोषजनक नहीं है। 4. Sortino अनुपात Sortino और शार्प अनुपात दोनों निवेशकों विभिन्न स्रोतों से रिटर्न की तुलना में मदद करने के लिए डिजाइन किए गए थे। हमने देखा है शार्प अनुपात, एक बेंचमार्क & ndash से निवेश के प्रदर्शन को घटा देती है; जोखिम मुक्त दर और rdquo ;., कई मामलों में & ldquo कहा जाता है कि जोखिम मुक्त और rdquo; Sortino किसी & ldquo की उपलब्धता को नकार द्वारा शुरू होता है; निवेश। कोई खतरा नहीं है, तो सब के बाद, कोई इनाम है। उनकी धारणा बहस के लिए खुला हो सकता है, लेकिन उनके तर्क का & ldquo मार्ग के किनारे एक कदम और आगे ले जा सकते हैं, जोखिम और rdquo ;. सब के बाद, शार्प अनुपात & ldquo; गलत तरीके से और rdquo; उतार-चढ़ाव penalizes: उल्टा अस्थिरता और नकारात्मक पक्ष यह उतार-चढ़ाव एक ही महत्व दिया जाता है। लेकिन निवेशकों को उल्टा उतार-चढ़ाव वास्तव में अच्छा है! बस किसी को अपने व्यापार के रिकॉर्ड को समझाने के लिए होने की कल्पना: & ldquo; हाँ, प्रदर्शन बहुत अधिक उतार-चढ़ाव से अधिक की उम्मीद थी। हम जनवरी में 5% की वापसी, फरवरी में एक 10% वापसी मार्च में एक 3% वापसी, और अप्रैल में एक 40% वापसी की थी। और rdquo; नहीं बिल्कुल एक बुरी बात अब उल्टा अस्थिरता है, यह क्या है? आमतौर पर निवेश एक सममित उतार-चढ़ाव प्रोफ़ाइल है। Sortino केवल नकारात्मक विचलन और ndash को देखकर इस पर काबू पा; हम पसंद नहीं है कि लोगों को। इस तर्क को चेतावनी (सभी नहीं) सबसे अधिक निवेश एक सममित उतार-चढ़ाव और ndash है कि है; उल्टा करने के लिए और नकारात्मक पक्ष को जंगली या उल्टा करने के लिए और नकारात्मक पक्ष को शांत। & Hellip;.लेकिन कुछ व्यापारिक रणनीतियों ही शार्प अनुपात लेकिन अलग जोखिम प्रोफाइल हो सकता है Sortino, & ldquo; जोखिम और rdquo; एक निवेश की परिवर्तनशीलता के रूप में परिभाषित नहीं है, लेकिन अपने निवेश के उद्देश्यों को पूरा करने में विफलता के रूप में किया जाता है। & ldquo की परिभाषा, जोखिम और rdquo; (Sortino बनाम शार्प) एक दूसरे के खिलाफ हम में से हर एक के लिए महत्वपूर्ण परिणाम है और इसे परिभाषित करने के लिए एक समान तरीका नहीं है, तो यह भी दो अलग-अलग व्याख्याओं देखने के लिए काफी शिक्षाप्रद है। ऊपर ग्राफ में, दो रणनीतियों ही शार्प अनुपात में हो सकता है, लेकिन वास्तव में निम्न प्रवृत्ति के लिए सकारात्मक तिरछा शार्प अनुपात भविष्यवाणी की तुलना में विकल्प बेचने की रणनीति के नकारात्मक तिरछा कि इसका मतलब है, जबकि व्यापारी, कम जोखिम पर ले जा रहा है कि इसका मतलब है शार्प अनुपात भविष्यवाणी की तुलना में व्यापारी अधिक जोखिम पर ले जा रहा है। बस एक पक्ष-नोट के रूप में, विषमता वापसी वितरण औसत प्रतिफल के चारों ओर फैला हुआ है, जो करने के लिए डिग्री है। बड़े परिमाण और छोटे परिमाण के लगातार विजेताओं में से कम नुकसान है कि एक प्रवृत्ति निम्नलिखित रणनीति रिटर्न उतना ही लाभ और हानि के बीच संतुलित नहीं कर रहे हैं, जिसका अर्थ है एक सकारात्मक तिरछा हो सकता था। यह एक व्यापारी के लिए पैसे के प्रबंधन के महत्व निहित है: आप जब तक आप 1R को अपने घाटे में कटौती के रूप में, अपने व्यापार में एक सकारात्मक तिरछा है, और आप सकारात्मक तिरछा विशेषता देना होगा कि लाभदायक ट्रेडों की एक विस्तृत श्रृंखला हो सकती है। तो Sortino अनुपात वास्तव में शार्प अनुपात की तुलना में एक बेहतर विकल्प है, एक गैर तटस्थ विषमता हो सकता है कि रिटर्न जब मापने। यहाँ यह गणितीय परिभाषित कैसे हो गया है: आर चयनित समय अवधि में औसत रिटर्न = टी = लक्ष्य या तो शुरू में न्यूनतम स्वीकृत वापसी की थी और जो रणनीति, के लिए वापसी की अपेक्षित दर वांछित लक्ष्य वापसी करने के लिए बदल दिया है। लक्ष्य वापसी से ऊपर के सभी रिटर्न स्वचालित रूप से शून्य करने के लिए सेट कर रहे हैं, जहां लक्ष्य वापसी से एहसास वापसी के खराब प्रदर्शन का विचलन की जड़ मतलब वर्ग है जो TDD = लक्ष्य नकारात्मक विचलन,। हम वापसी चर के रूप में% R का उपयोग हमारे अनुपात की गणना 2 स्प्रेडशीट उदाहरण है नीचे। पहले उदाहरण में, हम एक सख्त 1R न्यूनतम लक्ष्य वापसी लगाया गया है। दूसरे उदाहरण में, हम एक ढीला 0r लक्ष्य वापसी लगाया गया है (इसलिए जब तक आप पैसा खोने नहीं कर रहे हैं के रूप में आप ठीक कर रहे हैं)। ये रिटर्न मनमानी कर रहे हैं और एक लक्ष्य वापसी के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है की केवल उदाहरण (या उस बात के लिए सबसे अच्छा) नहीं हैं। इसके अलावा, हम व्यापारिक उद्देश्यों के लिए उदाहरण स्पष्ट और पर्याप्त बनाने के प्रयास में, यहां सालाना% रिटर्न का उपयोग नहीं कर रहे हैं। 1R लक्ष्य वापसी। हम लाभदायक शुद्ध कर रहे हैं, लेकिन हमारी अनुपात बुरा देखो। 5. कश्मीर अनुपात कश्मीर अनुपात पिछले अनुपात से पूरी तरह अलग है। अन्य मैट्रिक्स की तरह, यह अंश वापसी और हर जोखिम की अभिव्यक्ति की एक अभिव्यक्ति है, जहां जोखिम मीट्रिक, बनाम एक वापसी है। अंश एक संचयी वापसी श्रृंखला पर आरोपित सबसे फिट प्रतिगमन लाइन की ढलान है। steeper ढाल, खाते का तेजी से विकास दर। भाजक है कि सबसे फिट प्रतिगमन लाइन के मानक त्रुटि है। सबसे अच्छा फिट प्रतिगमन लाइन का एक दृश्य प्रतिनिधित्व सिस्टम के प्रदर्शन और rdquo मापने; अनुपात अपने लेख & ldquo में 1996 में लार्स Kestner द्वारा आविष्कार किया गया था; स्टॉक्स के लिए जिंसों पत्रिका। यह मूल रूप से एक व्यापारी समय के साथ प्रदर्शन कर रहा है कि कैसे संगत का एक उपाय है, क्योंकि यह एक दिलचस्प अनुपात है। अनुपात आप लगातार अपने अकाउंट में प्रगति कर रहे हैं जिसका मतलब है कि शून्य से ऊपर होना चाहिए। कश्मीर अनुपात के उच्च मूल्यों के रिटर्न का एक छोटा सा उतार-चढ़ाव, और एक उच्च हिट दर होने से प्राप्त किया जा सकता है। एक 70% हिट दर, एक 1.5R औसत लाभ और 1R औसत नुकसान के बाद एक 2R औसत लाभ और 1R औसत नुकसान के साथ एक 50% हिट दर की तुलना में काफी आसान हो जाएगा। कश्मीर अनुपात स्थिर, लगातार लाभ के बजाय, निराला, अभी तक भारी बढ़त पुरस्कार। यहां कश्मीर अनुपात की गणना करने के लिए कैसे: जो एक स्प्रेडशीट का अर्थ है पर: स्तंभ एक = व्यापार नंबर 1,2,3। 100 कॉलम बी = 1 लाइन से संचयी इक्विटी वक्र hellip लिए &; .100 कश्मीर अनुपात = (ढलान (स्तंभ B स्तंभ A) * SQRT (DEVSQ (स्तंभ ए)) / (STEYX (स्तंभ बी स्तंभ A) * SQRT (एन एंड डिग्री; ट्रेडों)) Kestner, 2002 में, कश्मीर अनुपात के पैमाने के बारे में एक छोटी सी गलती के लिए खाते में उनका फार्मूला उन्नत बनाया। योग करने के लिए: आप इस लेख से सभी में कुछ भी बनाए रखने चाहिए, तो आप संभावित निवेशकों के लिए अपने व्यापार के परिणाम पेश, या धन बाहर की मांग पर योजना है, आप सबसे अधिक संभावना इसी तरह के आँकड़े पेश करने के लिए आवश्यक हो जाएगा कि इस तथ्य को बरकरार रहती है। वे अपने जोखिम-समायोजित प्रोफाइल के बारे में परवाह: निवेशकों को वास्तव में कैसे लाभदायक आप कर रहे हैं के बारे में परवाह नहीं है। यह उस में कुछ फैंसी अनुपात के साथ एक अच्छा दिखने व्यापार रिकार्ड संकलन करने के लिए आँकड़ों में एक विशाल ज्ञान नहीं ले करता है, और इस लेख आप अपने रिकॉर्ड बेहतर पेश करने में मदद कर सकते हैं। सभी जोखिम-समायोजित अनुपात पर नीचे पंक्ति है: यदि आप अपने घाटे को नियंत्रित 1R या अधिक की सतत मुनाफा बनाने के लिए प्रबंधन और के रूप में 1R करने के लिए संभव के रूप में बंद (या कम) के लिए उन्हें रखने के लिए और एक 50% जीत अनुपात से अधिक प्राप्त कर सकते हैं, तो अपने आँकड़ों स्वचालित रूप से अच्छा होगा। अपनी जीत अनुपात 50% से भी कम है, भले ही आप एक लाभदायक व्यापार प्रणाली हो सकता है। वास्तव में मेरे वर्तमान अल्पकालिक रणनीति 44% की एक जीत के अनुपात है और मैं 22% वर्ष की शुरुआत के बाद से कर रहा हूँ। क्या अपनी रणनीति लाभदायक होगा यदि निर्धारित करता है या नहीं ट्रेडिंग सिस्टम की प्रत्याशा है। प्रत्याशा = जीत अनुपात एक्स औसत जीत आकार - हानि अनुपात एक्स औसत नुकसान आकार तो गुप्त छोटे अपने घाटे को रखने के लिए और अपने विजेताओं को चलाने के लिए करते है। तुम बहुत अनुशासित होने की जरूरत है और आप इसे backtested एक बार अपने सिस्टम में विश्वास करते हैं, और जगह में उचित जोखिम और धन प्रबंधन रणनीति है। अपने व्यापार के बाहर अपनी भावनाओं को रखने के लिए और अपने व्यापार के सभी नहीं, एक विजेता हो तुम, और अपने सकारात्मक प्रत्याशा व्यापार प्रणाली के खिलाफ बाजार की चाल समय के साथ लाभदायक होगा जब एक नुकसान लेने के लिए सीखना होगा कि स्वीकार करने के लिए प्रयास करें। एक व्यापार योजना का मूल्यांकन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, जो अलग-अलग प्रदर्शन मेट्रिक्स, या आंकड़े की एक सैकड़ों रहे हैं। व्यापारियों अक्सर उनके विशेष व्यापार शैली या व्यापार के लक्ष्यों के आधार पर सबसे अधिक मूल्यवान हैं कि उन मैट्रिक्स के लिए एक प्राथमिकता का विकास। यहाँ, हम विभिन्न व्यापारिक योजनाओं की एक किस्म का आकलन करने के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है कि कई प्रदर्शन मेट्रिक्स को देखो। अधिकतम नुक्सान अधिकतम drawdown एक ट्रेडिंग अवधि के लिए "सबसे खराब स्थिति 'को दर्शाता है। यह पिछले एक इक्विटी चोटी से सबसे बड़ा अंतर है, या हानि, उपाय। इससे पता चलता है जोखिम की मात्रा को मापने और एक रणनीति के ट्रेडिंग खाते के आकार को देखते हुए संभव है यदि स्थापित करने में मदद कर सकते हैं। सामान्य तौर पर, इस संख्या को जितना संभव हो छोटा होना चाहिए, और बड़े अधिकतम drawdowns की आवश्यकता है कि व्यापार की योजना से बचा जाना चाहिए। एक बुनियादी नियम के रूप में, एक व्यापारी वह या वह जोखिम के लिए कितना खर्च कर सकते निर्धारण से एक व्यापार योजना का विश्लेषण शुरू करना चाहिए। एक व्यापार योजना के लिए अधिकतम गिरावट इस राशि से अधिक है, तो व्यापारी किसी भी आगे देखने की जरूरत नहीं हो सकता है; यह अगले स्तर के लिए अग्रिम कर सकते हैं इससे पहले योजना को संशोधित किया जाना चाहिए। इस प्रदर्शन मीट्रिक अक्सर कई सॉफ्टवेयर संकुल में प्रदर्शन रिपोर्ट के तल पर दिखाई देता है, यह सबसे मूल्यवान के बीच है। यह एक व्यापार योजना की व्यवहार्यता को निर्धारित करता है के रूप में व्यापारियों, अधिकतम गिरावट को देखकर उनके विश्लेषण शुरू की सिफारिश की है। कुल शुद्ध लाभ कुल शुद्ध लाभ एक निर्दिष्ट व्यापार की अवधि में एक व्यापार की योजना के लिए नीचे लाइन लाभ या हानि का प्रतिनिधित्व करता है। इससे पता चलता है सब जीत ट्रेडों का सकल लाभ से (कमीशन सहित) सभी ट्रेडों खोने की सकल नुकसान घटाकर की जाती है। कई व्यापारियों के व्यापार प्रदर्शन के प्राथमिक उपाय के रूप में कुल शुद्ध लाभ का उपयोग करते हैं, अपने आप में यह आँकड़ा भ्रामक हो सकता है। बस एक व्यापार योजना योजना अपनी ऐतिहासिक मानकों करने के लिए प्रदर्शन कर रहा है, या यह प्रभावी नहीं है, अगर है कि क्या यह उपाय करने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान नहीं करता है एक व्यापार की अवधि के दौरान बना दिया जाएगा कि कितना पैसा जानने। यह व्यापार की योजना एक सकारात्मक प्रत्याशा है कि माना जाता है के बाद से, एक व्यापार योजना बाजार में है और अधिक समय है, और यह सैद्धांतिक रूप से करना चाहिए। विभिन्न व्यापारिक अवधि के दौरान एक ही योजना की तुलना करके, इसलिए, व्यापारियों काफी अलग कुल शुद्ध लाभ परिणाम की उम्मीद कर सकता है। इसके अलावा, इस मीट्रिक हमें खर्च होता है कि जोखिम की मात्रा पर आधारित एक व्यापार योजना के परिणामों को सामान्य करने की अनुमति नहीं है। हम सब एक व्यापार योजना बना सकता है कि कितना पैसा जानना चाहते हैं, चलो यह चेहरा ... हमारे व्यापार प्रक्षेपण के इस प्रकार पर निर्भर करता है। हम हालांकि, इस संख्या से अंधे पाने के लिए नहीं, सावधान रहना चाहिए, और हम एक व्यापार की योजना के लिए समग्र आँकड़ों को देखने के लिए जारी करना चाहिए। कुल शुद्ध लाभ अकेले व्यापारियों पर्याप्त रूप से तुलना या एक व्यापार योजना के प्रदर्शन को ट्रैक करने की अनुमति नहीं है। लाभ कारक लाभ कारक पूरे व्यापार अवधि के लिए (कमीशन सहित) सकल नुकसान से विभाजित सकल लाभ के रूप में परिभाषित किया गया है। इस प्रदर्शन मीट्रिक एक लाभदायक व्यापार योजना दिखा एक से अधिक मूल्यों के साथ, जोखिम के प्रति यूनिट लाभ की राशि से संबंधित है। सिद्धांत रूप में, यह संख्या के रूप में संभव के रूप में उच्च किया जाना चाहिए। हकीकत में, अत्यंत उच्च लाभ कारकों शायद ही कभी वास्तविक व्यापार प्रदर्शन के लिए सहसंबंधी। सबसे सफल व्यापार की योजना में कहीं भी एक 1.5 और 5.0 लाभ कारक के बीच हो सकता है। लाभ कारकों की तुलना की एक विधि की परवाह किए बिना व्यापार अवधि की, समय के साथ स्थिरता के लिए देख कर रहा है। लाभदायक प्रतिशत लाभदायक प्रतिशत भी जीतने की संभावना के रूप में जाना जाता है। इससे पता चलता है कि किसी दिए गए व्यापार अवधि के लिए ट्रेडों की कुल संख्या से जीत ट्रेडों की संख्या से विभाजित करके गणना की है। लाभदायक ट्रेडों का प्रतिशत एक व्यापार योजना में कार्यरत रणनीति के प्रकार पर पूरी तरह से निर्भर करता है। आमतौर पर, व्यापार की योजना ट्रेडों जीतने के 40 और 60 के बीच प्रतिशत होगा। काउंटर प्रवृत्ति या व्यापार की कम अवधि शैलियों का उपयोग व्यापार की योजना अधिक हो जाते हैं, जबकि प्रवृत्ति के बाद रणनीतियों, कम मूल्यों हो जाते हैं। इसके अलावा, मूल्यों पर 80% से अधिक भरोसा करते हैं कि व्यापार की योजना चालू व्यापार में शायद ही विश्वसनीय हैं। बाजार सूत्रों के अनुसार जरूरी नहीं कि एक सफल व्यापार की योजना बनाने के लिए लाभदायक ट्रेडों की एक उच्च प्रतिशत जरूरत नहीं है। इस मीट्रिक का उपयोग करने का एक और अधिक महत्वपूर्ण लक्ष्य विकास के प्रत्येक स्तर के दौरान लाभदायक है, और चालू व्यापार में लगातार प्रतिशत मिल रहा है। औसत व्यापार शुद्ध लाभ औसत व्यापार शुद्ध लाभ एक व्यापार योजना की प्रत्याशा है। यह मीट्रिक जीता या व्यापार के प्रति खो गया था कि पैसे की औसत राशि का प्रतिनिधित्व करता है, और ट्रेडों की कुल संख्या से कुल शुद्ध लाभ विभाजित करके गणना की है। यह मीट्रिक एक व्यापार योजना के भविष्य के प्रदर्शन के बारे में एक उपयोगी संकेत प्रदान करता है। बड़े स्थिति आकार जीतने और व्यापार की मात्रा में खोने औसत बढ़ाना होगा क्योंकि यह गणना काफी स्थिति आकार से प्रभावित है। इस कारण से, यह शुरू में एक निरंतर, कम से कम स्थिति आकार का उपयोग करते हुए एक व्यापार योजना का परीक्षण करने की सिफारिश की है। इस योजना की दक्षता गेज करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि एक अधिक सटीक तुलना की अनुमति देगा। दूसरे शब्दों में, व्यापारियों यह आँकड़ा सुधार करने के लिए बढ़ रही स्थिति का आकार से बचना चाहिए। ध्यान में रखा जाना चाहिए कि एक और पहलू यह औसत सबसे बड़ी ट्रेडों से संबंधित करीब है। कभी कभी, ऐतिहासिक मॉडलिंग परिणाम एक ठेठ व्यापार से एक लाभ (या हानि) कई गुना अधिक बनाता है एक ही व्यापार द्वारा विषम हो सकती है। व्यापार के इस प्रकार, औसत व्यापार शुद्ध लाभ अधिक-inflating द्वारा अवास्तविक परिणाम पैदा हो सकते हैं, एक ग़ैर रूप में जानते हैं। इस मामले में, यह व्यापार योजना की सफलता इस एकल व्यापार पर आधारित है, खासकर अगर ग़ैर दूर करने के लिए सबसे अच्छा हो सकता है। एक व्यापार की अवधि में एक या दो असामान्य रूप से बड़े ट्रेडों पर भरोसा करते हैं कि व्यापार की योजना है कि यथार्थवादी व्यापार जुआ करने के लिए अक्सर करीब हैं। निष्कर्ष प्रदर्शन मेट्रिक्स व्यापारियों के लिए एक प्रणाली प्रदर्शन कर रहा है कि कैसे निर्धारित करने में मदद, लेकिन व्यापारियों बड़े चित्र को देखने के लिए के लिए यह महत्वपूर्ण है: (जैसे कुल शुद्ध लाभ के रूप में) एक मीट्रिक पर ध्यान केंद्रित कर भ्रामक हो सकता है। अन्य मैट्रिक्स के साथ तुलना की जाए तो कई मेट्रिक्स सबसे सार्थक कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, औसत व्यापार शुद्ध लाभ सिस्टम कितनी बार जीतता कितना की एक बेहतर विचार प्राप्त करने के लिए लाभदायक प्रतिशत के साथ तुलना की जा सकती है। यहां सूचीबद्ध पांच मेट्रिक्स प्रणालियों का विश्लेषण करते समय पर दिखना चाहिए मेट्रिक्स व्यापारियों के प्रकार के लिए एक परिचय के रूप में ही की सेवा: आप चुनते मेट्रिक्स विशेषज्ञता, व्यापार शैली और वरीयता के अपने स्तर पर निर्भर करेगा। जीन और PowerZone ट्रेडिंग में टीम से अधिक जानने के लिए PowerZoneTrading पर अपनी वेबसाइट पर यात्रा करने के लिए सुनिश्चित करें। Adaptrade सॉफ्टवेयर न्यूज़लेटर अनुच्छेद एक व्यापार रणनीति रिवर्स इंजीनियरिंग माइकल आर ब्रायंट द्वारा रिवर्स इंजीनियरिंग यह नकल करने के क्रम में एक वस्तु deconstructing की प्रक्रिया है। अनिवार्य रूप से, आप यह कैसे काम करता है यह पता लगाने के अलावा इसे ले, तैयार उत्पाद के साथ शुरू करते हैं, और क्या तुम जानने पर अपने डुप्लीकेट डिजाइन के आधार पर। आप ऑनलाइन के मुताबिक एक लाभदायक व्यापार रणनीति के लिए परिणाम देखा है मान लीजिए। आप सभी जानते है कि रणनीति 15 मिनट सलाखों पर ई-मिनी सपा ट्रेडों और इस तरह के पिछले 10 वर्षों के रूप में एक निर्धारित समय अवधि में सूचना परिणामों, उत्पादन करता है। आप रणनीति कोड या तर्क का भी एक वर्णन करने के लिए पहुँच नहीं है। इस रणनीति का काम हो सकता है के लिए बाहर निकालने के लिए कोई तरीका है? यह है वहाँ पता चला है। हम परिणाम की सूचना से मेल खाता है कि एक खोजने के लिए जब तक सूचना के प्रदर्शन से पीछे की ओर काम करके, हम व्यवस्थित रणनीति तर्क के विभिन्न संयोजनों की कोशिश कर सकते हैं। यह हम रणनीति में इस्तेमाल एक ही तर्क मिल जाएगा गारंटी नहीं है, लेकिन हम शायद बहुत करीब है कि कुछ मिल सकता है। ई मिनी सपा के लिए 1. minimax एक अनुबंध व्यापार परिणाम चित्रा। व्यापार की लागत: गोल-बारी $ 30 प्रति।