सांख्यिकीय ट्रेडिंग - बढ़त हो रही

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सांख्यिकीय ट्रेडिंग - बढ़त हो रही स्कॉट पर्सिवल द्वारा लिखित सांख्यिकीय ट्रेडिंग व्यापार रिटर्न में सुधार के क्रम में ऐतिहासिक मूल्य डेटा पर सांख्यिकीय उपकरण का उपयोग कर के होते हैं। सांख्यिकीय व्यापार के पीछे विचार यह एक व्यापारी भी एक मामूली सांख्यिकीय बढ़त मिल सकता है, तो ट्रेडों की एक बड़ी संख्या में उम्मीद की वापसी सकारात्मक हो जाएगा। मैं एक कैसीनो के मालिक या एक बीमा कंपनी है कि धार की एक ही तरह के बारे में बात कर रहा हूँ। इस कानून की बड़ी संख्या के आधार पर एक सांख्यिकीय बढ़त है। रूले पहिया के एक विशेष स्पिन एक जीत या नुकसान हो जाएगा अगर कैसीनो पता नहीं है, लेकिन वे 1000 स्पिन के बाद वे बहुत संभावना अमीर हो जाएगा कि पता है। अपनी धार एक उदाहरण के रूप में रूले के खेल का उपयोग कर का वर्णन करने के लिए सरल है। खिलाड़ी किसी भी स्पिन पर जीतने का एक 1/38 मौका है, लेकिन अगर वे जीत केवल 36 बार उनके धन प्राप्त होगा। तो 3800 Spins के लिए, खिलाड़ी $ 3600 उपज औसत पर उनमें से 100 की जीत होगी। लेकिन खिलाड़ी $ 3700 का एक नुकसान के लिए एक डॉलर में एक दूसरे को 3,700 स्पिन खो देंगे। इसलिए घर के लिए औसत ले क्या है? यह हर 3800 Spins के लिए $ 100, या स्पिन प्रति 3 सेंट के तहत एक छोटी सी है। यह इजाफा होता है। और शुद्ध मौका के अन्य सभी कैसीनो के खेल (इन कुछ कौशल शामिल कर सकते हैं जो पोकर या लाठी शामिल नहीं हैं) इस विषय पर बदलाव कर रहे हैं। कैसीनो अमीर हो और जुआरी टूट जाते हैं यही कारण है कि। बीमा कंपनियों को बहुत ज्यादा एक ही तरह से अमीर हो। एक विशेष व्यक्ति इस साल मर जाएगा अगर कंपनी कोई जानकारी नहीं है, लेकिन वे एक दिये प्रोफाइल के साथ 1,000,000 पॉलिसीधारकों के बाहर कई लोगों को इस साल मर जाएगा कि कैसे एक बहुत सटीक विचार है। हम इस साल मरने के लिए 40,000 उम्मीद है, ताकि लोगों के किसी वर्ग की कि सांख्यिकीय मृत्यु दर (अधिक पुरुषों 55, और उदाहरण के लिए मध्यम स्वास्थ्य में धूम्रपान करने वालों) 4% है और कहते हैं। प्रत्येक नीति एक मौत के लिए $ 10000 का भुगतान करती है, तो कंपनी के लाभ में $ 400 मिलियन डॉलर बाहर खोल करने की उम्मीद है। वाह! तो कितना चाहिए उन एक लाख नीतियों तो प्रत्येक वर्ष के लिए प्रीमियम में कंपनी प्रभारी? खैर कैसे के बारे में $ 500 प्रत्येक? यही कारण है कि वेतन, खर्च, मुनाफा और जो कुछ के लिए $ 100,000,000 छोड़ रहा है, कंपनी के एक होने की उम्मीद $ 400,000,000 लाभ भुगतान के लिए राजस्व में $ 500 मिलियन देता है। यही कारण है कि उनके सांख्यिकीय बढ़त है। सांख्यिकीय बढ़त & quot; अब चलो हम एक & quot इस विचार का उपयोग कर सकते हैं कि कुछ मायनों में हम देखते हैं; व्यापार में। व्यापारियों के आँकड़ों के विचारों को लागू करने के लिए कोशिश है कि एक बहुत ही आम रास्ता संभावित लाभ संभावित नुकसान से अधिक है कि इस तरह से ट्रेडों की योजना बना द्वारा होता है। कम घाटे में कटौती और मुनाफे को चलाने के & quot करते हैं; इस क्लासिक & quot; तर्क। आप गलत कर रहे हैं, लेकिन आप ठीक कह रहे हैं, तो 300 $ हासिल करता है, तो आप केवल $ 100 खोने के लिए इतना है कि उदाहरण के लिए यदि आप तो आप ही को भी तोड़ने के लिए समय की 1/4 सही होना है, एक व्यापार की स्थापना की है। (औसत पर) हर चार ट्रेडों के लिए आप तीन बार 100 $ खो देते हैं और (आयोगों की गिनती नहीं) एक धो रहा है, जो $ 300 एक बार, लाभ होगा क्योंकि यही है। और किसी भी numbskull सही समय का एक चौथाई से सही और अधिक हो सकता है? ठीक है। ज़रूर। तो क्यों न हम सब अमीर नहीं हैं? 2004 में कुछ समय के लिए मुद्राओं के कारोबार करने के बाद, मैं क्या समस्या थी समझ से बाहर है। एक कसकर बंद और एक व्यापक लक्ष्य आप गलत एक बहुत बस इसे रोकने के हिट पाने के लिए आसान है क्योंकि बनाने के लिए करते हैं जाएगा। अन्य चरम पर, आप जीत ट्रेडों की एक बहुत के लिए करना तय है कि लगता है, तो आप बहुत विस्तृत बंद हो जाता है और बहुत करीब कीमत लक्ष्य जगह है। ठीक है, अब तुम समय की एक बहुत जीत लेंगे लेकिन मात्रा में छोटा हो जाएगा। और एक हार, असामान्य हालांकि, कई छोटी जीत का सफाया करने के लिए करते हैं जाएगा। व्यापार सेटअप & quot; तो कोई बात नहीं आप & quot पर हैं जहां; स्पेक्ट्रम, विस्तृत बंद हो जाता है और तंग लक्ष्य, तंग बंद हो जाता है और व्यापक लक्ष्य, या बीच में किसी भी संयोजन, सांख्यिकीय यह एक धोने जा रहा है। धार & quot; कोई आंतरिक और quot नहीं है; । किसी भी व्यापार सेटअप योजना, सहित & quot; कम घाटा कम करने और मुनाफा रन दे & quot; पाषंड, मुझे पता है। एक वास्तविक सांख्यिकीय बढ़त हो रही है आप कीमत है जो आप एक सकारात्मक होने की उम्मीद मुनाफा होता है जो ट्रेडों सेट कर सकते हैं कि इस तरह से स्थानांतरित करने के लिए जाता है जो परिस्थितियों में पहचान कर सकते हैं की आवश्यकता है। उम्मीद की वापसी सिर्फ जीत राशि से गुणा जीत का प्रतिशत शून्य नुकसान राशि से गुणा घाटे का प्रतिशत है। एक उदाहरण से इसे स्पष्ट कर देगा। आप हर समय अपने 20 दिन चलती औसत से अधिक अमरीकी डालर / येन दर पार, कीमत अधिक बार यह नीचे ले जाता है की तुलना में ऊपर ले जाने के लिए जाता है पता है कि मान लीजिए। ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर अधिक विस्तार में इस जांच करते हुए, आप यह कभी 10 पिप्स द्वारा बूँदें पहले कीमत 25 पिप्स से बढ़ जाता है कि एक 40% संभावना है कि वहाँ का निर्धारण। यह केवल आधे से भी कम समय होता है, भले ही अब, यह अभी भी आप एक सकारात्मक होने की उम्मीद वापसी के साथ ट्रेडों की स्थापना करने की अनुमति देता है। आप 25 पिप्स में अपने लक्ष्य और 10 पिप्स पर अपने बंद सेट हैं, तो आप 25 पिप्स समय के 40% जीतने के लिए और समय के अन्य 60% के दौरान केवल 10 पिप्स खो देंगे क्योंकि यह है। उम्मीद की वापसी है: (40% x 25 पिप्स) - 6 पिप्स = 4 पिप्स - (60% एक्स 10 पिप्स) 10 पिप्स = औसत पर तो, आप समय के सबसे खो, भले ही व्यापार के प्रति 4 पिप्स इस रणनीति का प्रयोग प्राप्त करने की उम्मीद कर सकते हैं! लेकिन इस पूरे उदाहरण 20 दिन चलती औसत का एक सकारात्मक क्रॉसओवर अपने पक्ष में उम्मीद की वापसी तिरछा करने के लिए जाता है कि ज्ञान पर predicated है कि याद है। यही कारण है कि इस उदाहरण में अपनी बढ़त है।