Ferramentas de probabilidade para melhor negociação Forex
1 de setembro de 2014 5:00 am 6 comentários Exibições: 957
Para ser bem sucedido, os comerciantes de forex precisam saber a matemática básica de probabilidade. Afinal, é difícil conseguir e manter os ganhos comerciais sem antes ter a capacidade de compreender os números e medi-los.
Muitos comerciantes usam uma combinação de indicadores de caixa preta para desenvolver e implementar regras de negociação. No entanto, a diferença entre um comerciante "bom" e um grande é a sua compreensão das métricas e métodos para calcular o desempenho e ganhos.
Probabilidade e estatísticas são a chave para desenvolver, testar e lucrar com a negociação forex. Ao conhecer algumas ferramentas de probabilidade, é mais fácil para os comerciantes definir metas comerciais em termos matemáticos, criar e operar estratégias de negociação eficaz e avaliar os resultados.
É útil rever os conceitos mais básicos de probabilidade e estatísticas para o forex. Compreendendo a matemática da probabilidade, você saberá a lógica usada por sistemas negociando mecânicos e por côordenadores peritos (EA).
Distribuição normal
A ferramenta mais básica de probabilidade na negociação forex é o conceito de distribuição normal. A maioria dos processos naturais são considerados "normalmente distribuídos".
"Distribuição uniforme" implica que a probabilidade de um número estar em qualquer lugar em um contínuo é aproximadamente igual. Este é o tipo de distribuição que resultaria do espalhamento artificial de objetos tão uniformemente quanto possível através de uma área, com uma quantidade uniforme de espaçamento entre eles.
No entanto, em vez de uma distribuição uniforme, o preço de um par de moedas provavelmente será encontrado dentro de uma determinada área a qualquer momento. Esta é a sua "distribuição normal", e as ferramentas de probabilidade podem mostrar uma aproximação de onde esse preço provavelmente será encontrado.
A distribuição normal oferece aos operadores de forex poder de previsão quanto à probabilidade de que um preço de par de moedas alcance um certo nível durante um determinado período de tempo.
Os computadores usam um gerador de números aleatórios para calcular as médias (médias) dos preços dos forex, a fim de determinar sua distribuição normal.
Se um grande número de preços de amostra forem verificados, a distribuição normal formará a forma de uma curva de sino quando plotada graficamente. Quanto maior o número de amostras, mais suave será a curva.
As regras de médias simples são úteis para os comerciantes, mas as regras da distribuição normal oferecem poder preditivo mais útil. Por exemplo, um comerciante pode calcular que o movimento de preço diário "médio" de um par de forex é, digamos, 50 pips.
No entanto, a distribuição normal também pode dizer ao comerciante a probabilidade de que um determinado movimento diário preço vai cair entre 30 e 50 pips, ou entre 50 e 70 pips.
De acordo com as regras de distribuição normal e desvio padrão, aproximadamente 68% das amostras serão encontradas dentro de um desvio padrão da média (média) e cerca de 95% serão encontradas dentro de dois desvios padrão da média. Finalmente, existe uma probabilidade de 99,7% de que a amostra caia dentro de três desvios padrão da média.
A distribuição normal e funções de desvio padrão em consultores especializados (EA) e sistemas de negociação ajudam os comerciantes de forex a avaliar a probabilidade de que os preços podem mover uma certa quantidade durante um determinado período de tempo.
No entanto, os comerciantes devem ser cautelosos quando se utiliza o conceito de distribuição normal sozinho para fins de gestão de risco. Mesmo que a probabilidade de um evento raro (como uma queda de preço de 50%) possa parecer baixa, fatores de mercado imprevistos podem tornar a possibilidade muito maior do que aparece durante os cálculos de distribuição normal.
A confiabilidade da análise depende da quantidade e da qualidade dos dados
Ao modelar curvas de distribuição normais, a quantidade e qualidade dos dados de preço de entrada é muito importante. Quanto maior o número de amostras, mais suave será a curva. Além disso, para evitar erros de cálculo resultantes de dados insuficientes, é importante que cada cálculo seja baseado em pelo menos trinta amostras.
Assim, para testar uma estratégia de negociação forex através da estimativa dos resultados de negociações amostra, o desenvolvedor do sistema deve analisar pelo menos 30 comércios, a fim de chegar a conclusões estatisticamente confiáveis sobre os parâmetros que estão sendo testados. Da mesma forma, os resultados de um estudo de 500 negócios são mais confiáveis do que aqueles de uma análise de apenas 50 comércios.
Dispersão e Expectativa Matemática para Estimar o Risco
Para os comerciantes forex, as características mais importantes de uma distribuição são a sua expectativa e dispersão matemática. A expectativa matemática para uma série de ofícios é fácil de calcular: Basta somar todos os resultados comerciais e dividir esse valor pelo número de comércios.
Se o sistema de negociação é rentável, então a expectativa matemática é positiva. Se a expectativa matemática é negativa, o sistema está perdendo em média.
A inclinação relativa ou a planicidade da curva de distribuição é mostrada pela medição do spread ou dispersão dos valores de preços dentro da área da expectativa matemática. Tipicamente, a expectativa matemática para qualquer valor distribuído aleatoriamente é descrita como M (X).
Assim, a dispersão pode ser definida como D (X) = M [(X-M (X)] 2.
E, a raiz quadrada de uma dispersão é chamado seu desvio padrão, mostrado em taquigrafia matemática como sigma (σ).
Dispersão e desvio padrão são criticamente importantes para o gerenciamento de risco em sistemas de negociação forex. Quanto maior o valor do desvio padrão, maior será o potencial de redução e maior será o risco. Da mesma forma, quanto menor o valor para o desvio padrão, menor será o abaixamento durante a negociação do sistema.
Por exemplo, abaixo é uma amostra de avaliação de risco para um teste de um sistema de negociação forex:
Número Comercial X (Ganho ou Perda Comercial)
No exemplo acima baseado no número mínimo de trinta negócios para uma amostra adequada, é importante notar que a expectativa matemática é positiva, então a estratégia de negociação forex é realmente rentável.
No entanto, o desvio padrão é alto, então para ganhar cada dólar o comerciante está arriscando uma quantidade muito maior; Este sistema traz riscos significativos.
Aqui está o restante da matemática: Para determinar a expectativa matemática para este grupo de negócios, somar todos os ganhos e perdas dos comércios, em seguida, dividir por 30. Este é o valor médio M (X) para todos os comércios. Nesse caso, ele é igual a um ganho médio de US $ 4,26 por comércio. Até agora, o sistema parece promissor.
Em seguida, para calcular o desvio padrão da dispersão, a média acima de US $ 4,26 é subtraída dos resultados de cada negociação, então é quadrada ea soma de todos esses quadrados é somada. A soma é dividida por 29, que é o número total de negócios menos 1.
Usando a fórmula para a Dispersão de (X) = M [(X-M (X)] 2 dada acima, aqui está uma verificação do cálculo a partir da primeira negociação no nosso exemplo:
Comércio 1: -17,08 - 4,26 = -21,34, e (-21,34) 2 = 455,39
O mesmo cálculo é realizado para cada comércio da série de ensaios. Neste exemplo, a dispersão sobre a série é igual a 9.353,62 e, por definição, sua raiz quadrada é igual ao desvio padrão (σ), que neste caso é de $ 96.71.
Assim, o comerciante do forex vê que o risco para este sistema particular é razoavelmente elevado: A expectativa matemática é certamente positiva, com um lucro médio de $ 4.26 por o comércio, contudo o desvio padrão é elevado quando comparado com esse lucro.
Pode-se ver que o comerciante está arriscando aproximadamente $ 96.71 para cada oportunidade de ganhar $ 4.26 no lucro. Este risco pode ser aceitável, ou o comerciante pode optar por modificar o sistema em busca de menor risco.
Além do risco de um determinado sistema de negociação, os comerciantes de forex também podem usar a distribuição normal eo desvio padrão para calcular a pontuação Z, que indica quantas vezes negociações rentáveis irá ocorrer em relação à perda de comércios.
Durante o processo de desenvolvimento de um sistema de negociação forex vencedor, o comerciante pode querer saber quantos dos negócios rentáveis vistos durante os testes foram "aleatória", e quantas operações consecutivas perdedor deve ser tolerado, a fim de conseguir comércios vencedor.
Por exemplo, vamos supor que o lucro esperado médio de um determinado sistema de negociação forex é quatro vezes menor do que o valor da perda esperada de cada ordem stop-loss disparado durante a negociação deste sistema.
Alguns comerciantes podem assumir que o sistema vai ganhar ao longo do tempo, desde que haja uma média de, pelo menos, um comércio rentável para cada quatro operações perdedoras. No entanto, dependendo da distribuição de vitórias e perdas, durante o mundo real de negociação deste sistema pode retirar demasiado profundamente para recuperar a tempo para o próximo vencedor.
A distribuição normal pode ser usada para gerar um Z-score, às vezes chamado de pontuação padrão, que permite que os comerciantes estimam não apenas a proporção de vitórias para perdas, mas também quantas vitórias / perdas são susceptíveis de ocorrer consecutivamente.
Um Z-score positivo representa um valor acima da média, e um Z-score negativo representa um valor abaixo da média. Para obter esse valor, o operador subtrai a média da população de um valor bruto individual, dividindo a diferença pelo desvio padrão da população.
O cálculo de pontuação padrão básico para um escore bruto designado como x é:
Z = (x - μ) / σ
Onde μ é a média da população e σ é o desvio padrão da população. É importante entender que o cálculo da pontuação Z exige que o comerciante conheça os parâmetros da população, não apenas as características de uma amostra retirada dessa população.
Z representa a distância entre a média da população ea pontuação bruta, expressa em unidades do desvio padrão. Assim, para um sistema de negociação forex:
Z = [N x (R - 0,5) - P] / [(P x (P - N)] / (N - 1)] ½
N é o número total de negócios durante uma série;
R é o número total de séries de negócios vencedores e perdedores;
P é igual a 2 x W x L
W é o número total de negócios vencedores durante uma série
L é o número total de negociações perdedoras durante uma série
As séries individuais podem ser representadas por uma seqüência consecutiva de pontos positivos ou mínimos (por exemplo ++++ ou -). R conta o número de tais séries.
Z pode oferecer uma avaliação de se um sistema de negociação forex está operando no alvo, ou quão longe fora do alvo pode ser.
Igualmente importante, um comerciante pode usar Z-score para determinar se um sistema de negociação contém menos ou mais séries de vencedores e perdedores do que o esperado de uma seqüência aleatória de comércios. Em outras palavras, se os resultados de negócios consecutivos são dependentes uns dos outros .
Se o Z-score é próximo de 0, então a distribuição dos resultados comerciais está perto da distribuição normal. A pontuação de uma seqüência de negócios pode indicar uma dependência entre os resultados dessas operações.
Isso ocorre porque um valor aleatório normal se desviará do valor médio por não mais de três sigma (3 x σ) com uma certeza de 99,7%. Se o valor Z é positivo ou negativo irá informar o comerciante sobre o tipo de dependência: Um valor positivo Z indica que o comércio rentável será seguido por um perdedor.
E, positivo Z indica que o comércio lucrativo será seguido por outro lucrativo, e um perdedor será seguido por outra perda. Esta dependência observada permite que o comerciante forex variar os tamanhos de posição para negócios individuais, a fim de ajudar a gerenciar o risco.
Proporção de Sharpe
A relação de Sharpe, ou a relação da recompensa-à-variabilidade, é uma das ferramentas de probabilidade as mais valiosas para comerciantes do forex. Tal como com os métodos descritos acima, baseia-se na aplicação dos conceitos de distribuição normal e desvio padrão. Dá aos comerciantes um método para verificar o desempenho de um sistema de negociação, ajustando para o risco.
O primeiro passo é calcular os retornos do período de retenção (HPR). Por exemplo, uma negociação que resultou em um lucro de 10% tem uma HPR calculada como 1 + 0,10 = 1,10 enquanto uma negociação que perde 10% é calculada como 1 - 0,10 = 0,90.
Da mesma forma, o HPR pode ser calculado dividindo o montante do saldo pós-negociação pelo valor antes de negociação. O Average Holding Period Returns (AHPR) é então calculado pela soma de todos os retornos do período de detenção individual, dividindo-os pelo número de negócios.
AHPR por si só produz uma média aritmética que não pode estimar corretamente o desempenho de um sistema de negociação forex ao longo do tempo. Em vez disso, a eficiência do investimento de um sistema de negociação pode ser estimada mais de perto usando a relação de Sharpe, que mostra como AHPR menos a taxa livre de risco de retornos de investimento de longo prazo relaciona-se ao desvio padrão do sistema negociando.
Relação de Sharpe = [AHPR - (1 + RFR)] / SD
Quando a AHPR é o retorno médio do período de detenção, RFR é a taxa de retorno livre de risco de investimentos "seguros", tais como taxas de juros bancárias ou taxas de T-bonds de longo prazo, e SD é o desvio padrão.
Como mais de 99% de todos os valores aleatórios cairão dentro de uma distância de ± 3σ em torno do valor médio de M (X) para um determinado sistema de negociação, quanto maior for a Relação de Sharpe, mais eficiente será o sistema de negociação.
Por exemplo, se a Relação de Sharpe para os resultados comerciais normalmente distribuídos for 3, indica que a probabilidade de perda é menor que 1% por comércio, de acordo com a regra 3-sigma.
Os conceitos de distribuição normal, dispersão, Z-score e Sharpe Ratio já estão incorporados nos logaritmos de EAs e sistemas mecânicos de negociação, e sua utilidade é invisível para a maioria dos comerciantes.
Contudo, sabendo como estas ferramentas básicas da probabilidade trabalham, os comerciantes do forex podem ter uma compreensão mais profunda de como os sistemas automatizados executam suas funções, e aumentam assim a probabilidade de ganhar comércios.
Você está usando ferramentas de probabilidade para aumentar suas próprias chances de sucesso?
Eddie Flower de onestepremoved
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