최적의 외환

최적의 외환
고정 소수점 위치 크기 조정.
고정 소수 위치 크기 조정.
Michael R. Bryant.
고정 된 분수 위치 사이징의 아이디어는 거래의 위험에 기초하여 계약 또는 주식의 수를 정하는 것입니다. Fixed fractional position sizing은 각 거래에서 동일한 비율 또는 비율의 계정 자본을 위험에 빠트므로 고정 위험 위치 결정이라고도합니다. 예를 들어, 각 거래에서 2 %의 자기 자본을 감당할 수 있습니다 (2 % 규칙). 고정 분수 위치 사이징은 Ralph Vince가 광범위하게 작성했습니다. 예를 들어 그의 저서 "포트폴리오 관리 수식"을 참조하십시오. John Wiley & amp; 아들, 뉴욕, 1990.
무역의 위험은 손실 일 경우 계약 당 손실 될 달러 금액으로 정의됩니다. 일반적으로 무역 위험은 각 거래에 적용되는 자금 관리 중지의 규모로 간주됩니다. 시스템이 보호 (자금 관리) 중지를 사용하지 않으면 위험은 가장 큰 역사적 손실로 간주 될 수 있습니다. 이것은 빈스가 그의 저서 "포트폴리오 관리 공식 (Portfolio Management Formulas)"에서 채택한 접근법입니다.
고정 분수 위치 사이징의 계약 수에 대한 수식은 다음과 같습니다.
N = f * 지분 / | 무역 위험 |
여기서 N은 계약 수, f는 고정 분수 (0과 1 사이의 숫자), Equity는 계정 자본의 현재 가치입니다 (즉, N을 계산하는 거래 직전 계정 자본의 가치입니다. )이고, Trade Risk는 계약 건수가 계산되는 계약 당 거래의 위험입니다. 수직 막대 (|)는 무역 위험의 절대 값을 취한다는 것을 의미합니다 (위험은 일반적으로 음수로 주어 지므로 양수로 나타냅니다).
예를 들어 아래 일련의 거래를 생각해보십시오. 시작 계정 크기는 $ 50,000입니다. 계약 당 손익은 두 번째 열 ( "PL / Contr")에 표시됩니다. 다음 칼럼은 무역 위험 - 이 경우 320.28 달러입니다. 고정 분획은 0.05 (5 %)이었다. 다음 열은 위의 수식에 따라 계산 된 계약 수를 나타냅니다. 계약 수를 계약 당 이익 / 손실로 곱하면 포지션 수익 / 손실 ( "Pos PL")이 발생하며, 이는 마지막 주식수에 표시된 새로운 지분 가치를 부여하기 위해 현재 주식 가치에 추가됩니다.
고정 소수점 위치 결정의 예에서 거래 및 계약 수.
이익의 누적에 따라 계약 수가 증가하는 경향이 있음을 주목하십시오. 이는 동일한 시장 시스템에서 거래가 길어지는 동안의 주식 곡선과 계약 건수를 보여주는 아래 그림에서도 볼 수 있습니다. 주식형 곡선 아래의 막대 차트는 낙찰 후 계약 건수가 어떻게 감소하고 성공한 거래 이후에 증가 하는지를 보여줍니다.
고정 분수 위치 크기 조정의 예에서 주식 곡선 및 계약 수
고정 된 위험 위치 사이징은 Vince의 방법 중 최적의 f 위치 사이징이라고하는 다른 방법을 구현하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 모든 손실이 하나의 크기이고 모든 wins가 다른 크기 인 일련의 거래에 대한 기하학적 성장률을 최대화하는 고정 분율을 제공하는 Kelly의 공식이라는 일반 공식의 일반화 된 버전입니다. 이 경우, 최적 고정 비율은 다음 방정식 (Vince, Portfolio Management Formulas, John Wiley & Sons, New York, 1990에 의해 제공된 Kelly의 공식)에 의해 주어진다.
B는 손실 거래에 대한이기는 거래의 비율이고, P는 낙찰 된 거래의 비율입니다.
포인트 크기 조정은 켈리 수식을 확장하여 승과 패를 모두 다른 크기로 만들 수 있습니다. 최적 f는 주어진 일련의 거래에 대한 수익률을 최대화하는 고정 비율을 계산합니다. 이것이 좋은 생각 인 것처럼 들리지만 실제로는 최적의 f 값 (또는 켈리 공식의 f 값)은 대부분 사람들이 용인하기에 너무 큰 축소를 초래합니다.
또한 과거의 거래 순서에 의존하는 것은 미래의 일련의 이익과 손실이 역사적으로 발생했던 것보다 불리 할 수 ​​있다는 점에서 위험합니다. 결과적으로 장래의 약세는 역사적으로 예측 된 것보다 훨씬 클 수 있습니다. 거래 순서에 대한 몬테카를로 분석을 수행하는 것은 미래의 최악의 경우 하락 추세에 대해보다 보수적 인 추정치를 산출하는 한 가지 방법입니다.
최적 f에 대한 덜 위험한 대안은 몬테카를로 분석을 사용하고 최대 허용 드로우 다운에 대한 특정 제한을 사용하여 최적화하는 것입니다. 이것은 일반적으로 최적 f보다 훨씬 작고 위험도가 적은 고정 비율을 산출합니다.
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MACD1이 MACD2 아래로 가면 커버하고 짧게 움직입니다. 일일 종가가 ParSAR 이상일 때 커버하고 오래갑니다. 일일 종가가 ParSAR 아래로 떨어지면 커버하고 짧게 잡으십시오. RSI가 Cover를 초과하면 RSI가 Cover를 가로 지르고 RSI가 Cover를 가로 지르면 짧아지고 변환 선이 기준선을 초과하면 길게 이동합니다. 전환 선이 기준선 아래로 교차 할 때 덮개를 닫고 짧게 이동합니다. 계속해서, 우리의 백 테스트 결과는 다음과 같습니다. 지금 저는 성공에 대한 가장 위대한 원칙 중 하나를 알고 있습니다. 내가 오래 오래 있으면 이길거야.
Bollinger Bands 매일 닫는 가격이 낮은 밴드 아래로 교차 할 때 커버하고 오래갑니다. MACD 덮개가 있고 MACD1이 MACD2 위를 빠르면 느리게 움직입니다. Parabolic SAR 표지 및 ParSAR보다 일일 마감 가격이 교차 할 때까지 오랫동안 지속됩니다. RSI 표지와 RSI가 70도 Ichimoku Kinko Hyo Cover 아래를 가로 질러 갈 때 RSI가 표지를 가로 질러 갈 때까지 길어지고 변환 선이 기준선을 넘을 때까지 오래갑니다.
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비디오 포함 · MACD의 베스트는 내가 완전히 승인 한 단기 거래를위한 간단한 전략입니다. 이진 옵션 VS. Forex. 11 월 29 일, 최고의 MACD 입장 전략. 이러한 스프레드 시트에는 5 월의 "옵션 적용", 3 월 상관 관계 및 최적 f 방법 돈에서 참조한 LLP 가격 책정 모델이 포함됩니다. 초보자를위한 유용한 지표. 이 기사는 초보자 및 바이너리 옵션 및 EUR / USD 5 분 차트의 신규 거래자에게 특히 유용합니다. Forex 무역 대 바이너리.

최적의 f 및 보안 f.
이러한 기법은 Ralph Vince가 개발했습니다. 이러한 MM 기법은 특정 거래 집합에 대해 더 나은 결과를 산출 할 수있는 최적 비율이 있다고 주장합니다.
최적의 f는 이익에 있어서는 놀라운 효과를 낼 수 있지만, 손실에 있어서는 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다.
보안 f는 최적 f의 "보다 안전한"변형 일뿐입니다.
이러한 기술의 가장 중요한 단점은 주어진 거래의 과거 결과에서 최적 비율이 얻어진다는 것입니다. 다른 말로하면, 그것은 그러한 역사적 거래에서 탁월한 결과를 낳았을 것입니다. 그렇다고해서 다음 거래 (또는 거래 예정)에 대해 동일한 결과를 얻는 것은 아닙니다.
그들은 다음 번 무역에서 얼마나 위험 할지를 우리에게 말해주지는 않습니다. 왜냐하면이 두 가지 기술을 통과하지 못하기 때문입니다.
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Ralph Vince 0에 의한 최적의 F 자금 관리 포지션 사이징 전략.
OptimalF SID 512에 대한 설명.
최적의 자금 관리 / 포지션 사이징 전략. 최적의 F Money Management는 Ralph Vince가 귀하의 계정 잔액을 증가시키기위한 공격적인 방법으로 개발되었습니다. 최적 F는 단순히 각 거래에 투자해야하는 자본의 최적 금액입니다.
최적의 자금 관리 / 포지션 사이징 전략. 최적의 F Money Management는 Ralph Vince가 귀하의 계정 잔액을 증가시키기위한 공격적인 방법으로 개발되었습니다. 최적 F는 단순히 각 거래에 투자해야하는 자본의 최적 금액입니다.
Optimal F에는 비평가가 있습니다. & # 8211; 중요한 비판 중 하나는 너무 위험하다는 것입니다. 여기에 제시된 자금 관리 전략은 실제 거래 시스템에 최적 F를 구현하는 방법에 대한 실질적인 문제에 초점을 맞추고 있으며 Optimal-F 사용의 지혜에 대한 설명은이 자금 관리 전략의 범위를 벗어납니다. 최적의 디스크를 엄청나게 상세히 묘사하는 인터넷 자원이 풍부합니다.
Optimal-F 공식은 시스템의 거래 내역을 사용하기 때문에 먼저 고려해야 할 첫 번째 문제는 Optimal-F의 결과가 통계적으로 의미가 있기에 충분한 거래가 있기 전에해야할 일입니다. 가장 간단한 솔루션 & # 8211; 여기 채택 된 & # 8211; X 거래가 발생할 때까지 기다린 다음 실제 Optimal-F 값을 사용하는 것입니다. 그런 다음 각 거래 후에 Optimal-F의 가치를 다시 계산합니다.
이 Optimal-F 전략은 $ mintrades와 $ defaultf의 두 변수로 제어됩니다. $ mintrades 값에는 Optimal-F의 실제 값을 사용하기 전에 발생해야하는 거래 수가 포함됩니다. 거래 횟수가 $ mintrades보다 작 으면 $ defaultf 값을 사용하여 위치의 크기를 계산합니다. 이 값은 PositionSize 함수에서 변경할 수 있습니다.
모든 주문은이 머니 관리로 지원되지만, 중지 및 제한 주문의 경우이 머니 관리자는 중지 가격을 전달해야합니다. 계산 된 실제 포지션 크기는 주식에 적합하지만 약간 조정하면 선물이나 외환에 사용할 수 있습니다.
이 자금 관리 내에서 사용되는 Optimal-F의 계산은 대단히 비효율적입니다.
이 포지션 사이징 전략의 논리 :
BuyMarket 이벤트 로직 :
BuyStop 이벤트 로직 :
BuyLimit 이벤트 로직 :
BuyStopLimit 이벤트 논리 :
SellMarket 이벤트 로직 :
SellStop 이벤트 로직 :
SellLimit 이벤트 로직 :
SellStopLimit 이벤트 로직 :
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마진에 대한 외환 거래는 높은 위험을 수반하며 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 높은 레버리지는 당신뿐만 아니라 당신을 도울 수 있습니다. 외환에 투자하기로 결정하기 전에 투자 목표, 경험 수준 및 위험 식욕을 신중하게 고려해야합니다. 초기 투자의 일부 또는 전부를 상실 할 가능성이 있기 때문에 잃을 수없는 돈을 투자해서는 안됩니다. 외환 거래와 관련된 모든 위험에 대해 알고 있어야하며, 의심스러운 점이 있으면 독립적 인 재정 고문에게 조언을 구해야합니다.