+
आप एक यादृच्छिक चल नहीं हरा सकता है कि सबूत वित्तीय श्रृंखला यादृच्छिक (और randomness के लिए किस तरह की तस) कर रहे हैं क्या डिग्री करने के लिए काफी अटकलें लगाई जा रही है। मैं अपने सिर पर सवाल कर देते हैं और पूछना चाहता हूँ: क्या आप एक यादृच्छिक चल नहीं हरा सकता का उपयोग करें जो व्यापार रणनीति है कि एक गणितीय सबूत नहीं है (उम्मीद है कि मूल्य हमेशा कोई बहाव संभालने 0 होगा) क्या है? (मैं लेखक कथित एक यादृच्छिक चल हरा करने के लिए तथाकथित "75% शासन" का इस्तेमाल किया है, जहां इस ब्लॉग पोस्ट पाया, लेकिन मैं आप की अनुमति दी कीमतों की एक सीमा थी, तो वह गलत कीमतों और रिटर्न के बीच अंतर। इस पद्धति का ही काम करेगा मिल गया लगता है (उदाहरण के लिए एक श्रृंखला लौटना मतलब है)। एक चर्चा के लिए जैसे यहाँ देखें।) ट्रेडिंग के तरीके: भविष्यवाणी बनाम यादृच्छिक चलना एक 8 दिसंबर, 2014 09:48 और बैल; अटल बिहारी 'बाजार उम्मीद के मुताबिक नहीं हैं, लेकिन सफल व्यापार प्रभावी भविष्यवाणी तंत्र की आवश्यकता नहीं है।' कुछ व्यापारियों ने बाजार कुशल है कि विश्वास करते हैं। दूसरों को यह नहीं है विश्वास। उनमें से कुछ एक्सचेंज ट्रेडेड शेयरों का एक पोर्टफोलियो खरीदने के लिए और बाजार के प्रति समर्पण और दूसरों को आगे बाजार आंदोलनों की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर जटिल शकुन मॉडल साजिश है। दोनों गलत हैं। बाजार पूरी तरह से सक्षम नहीं है: दूसरे शब्दों में, अपने उतार चढ़ाव पूरी तरह यादृच्छिक नहीं हैं। लेकिन यह तो हो रही है, क्योंकि यह सही जरूरी लाभ कमाने मतलब नहीं है उन्हें भविष्यवाणी करने की कोशिश कर कोई मतलब नहीं है। ब्रूस Babcock बाजार के एक महान वर्णन किया: 'सच बाजारों सबसे सामान्य रास्ते में छोड़कर उम्मीद के मुताबिक नहीं हो रहा है। सौभाग्य से, सफल ट्रेडिंग 'प्रभावी भविष्यवाणी तंत्र की आवश्यकता नहीं है। इस पोस्ट में मैं कोशिश करते हैं और आप मूल्य में उतार-चढ़ाव का अनुमान लगाया है और पैसा बनाने के बीच के अंतर को दिखाने के लिए जा रहा हूँ। कुशल बाजार सिद्धांत कीमत में उतार चढ़ाव बिल्कुल यादृच्छिक रहे हैं कि निकलता है। सभी उपलब्ध जानकारी परिसंपत्ति मूल्य में शामिल किया है और किसी भी कीमत में उतार चढ़ाव संपत्ति का उचित मूल्य से संयोग विचलन कर रहे हैं। कोई कम करके आंका या overestimated परिसंपत्तियों और किसी भी प्रयास लंबे समय में 'बाजार' हरा विफल करने के लिए बर्बाद कर रहे हैं करने के लिए कर रहे हैं। कोई मौलिक या तकनीकी विश्लेषण है। सिद्धांत के रक्षकों पूरे शेयर बाजार के सूचकांक खरीदने केवल कुशल व्यापार रणनीति है कि विश्वास करते हैं। मैं इस उलट करने के लिए एक प्रयोग प्रदर्शन करेंगे। हमें एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर का उपयोग विनिमय कोटेशन की एक श्रृंखला उत्पन्न करते हैं। हमारी शून्य संख्या 1000 अंक का एक परिसंपत्ति मूल्य होगा। हर बाद उद्धरण पिछले उद्धरण माइनस -1 से एक से लेकर एक यादृच्छिक संख्या के रूप में गणना की जाएगी। जैसे ही हम 60 ट्रेडों 'के रूप में, वे मिनट के लिए तिथि, समय, खोलने की कीमत, उच्चतम मूल्य, सबसे कम कीमत है, और बंद भाव के साथ एक एक मिनट मोमबत्ती के रूप में तब्दील किया जाएगा। इसलिए हम 50,000 मिनट की लंबाई के साथ विनिमय कोटेशन उत्पन्न करेंगे। प्रयोगात्मक अखंडता को बनाए रखने के लिए हमें एक ही फैशन में 30 'प्रतिभूतियों' उत्पन्न करते हैं। चित्रा 1 हमारी प्रतिभूतियों के लिए मॉडल मूल्य चार्ट को दर्शाता है: चार्ट बेहतर स्पष्टता के लिए 60 मिनट का विवेक करने के लिए लाया गया है। एक भी यादृच्छिक संख्या चार्ट अचानक और कम sloped प्रवृत्ति आंदोलनों के रूप में अच्छी तरह के रूप में ठहराव और विस्फोटक उतार-चढ़ाव का समय है कि देख सकते हैं। अब हमें हमारे परिणामस्वरूप कोटेशन के भीतरी गुण नीचे ड्रिल करते हैं। हमें 15 मिनट कोटेशन की वेतन वृद्धि की गणना करते हैं। उस प्रयोजन के लिए हम पिछले 15 मिनट की पट्टी के बंद भाव से एक 15 मिनट की बार के बंद भाव के अनुपात की गणना। अगले हम परिणामस्वरूप मूल्यों के लघुगणक खोजने के लिए और एक वितरण आरेख बनाएगा: बेहतर स्पष्टता के लिए हम पांच बेतरतीब ढंग से उत्पन्न 'प्रतिभूतियों' के साथ यहां दो विभागों, प्रत्येक का वितरण चित्र है। यह परिणामस्वरूप वितरण आरेख बस के बारे में पूरी तरह से एक सतत यादृच्छिक चर की एक सामान्य वितरण से वर्णन किया गया है कि स्पष्ट है। इसका मतलब मूल्य, मंझला और मोड त्रुटियों की एक सांख्यिकीय सहनीय मार्जिन के साथ, शून्य हैं। इस प्रकार हम हमारे यादृच्छिक चर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है कि निष्कर्ष निकाल सकते हैं। वास्तविक विनिमय कोटेशन से एक सिद्धांत अंतर बाजार चरम मामला है, एक लाप्लास वितरण में, एक विस्तारित घातीय वितरण के द्वारा होती है या कि इस तथ्य है। की अस्थिरता का एक उपाय के रूप में मानक विचलन का उपयोग करने वाले प्रसिद्ध बोलिंगर संकेतक को याद करते हैं। दो विचलनों के भीतर, और 99% - - मूल्यों की 70% की तुलना में थोड़ा कम सामान्य वितरण के मामले में मतलब मूल्य से एक मानक विचलन, के बारे में 95% के भीतर झूठ तीन के भीतर। इसलिए संभावना बहुत तेजी से मानक विचलन का मान बढ़ता है के रूप में कम हो जाती है। आप एक व्यापार की गणितीय प्रत्याशा की गणना करते समय इस सिद्धांत काम में आता है यही कारण है कि। हम कीमत औसत लाइन चलती अपने 15-पट्टी को पार कर के रूप के रूप में जल्द ही एक लंबे स्थिति को खोलने के लिए जा रहे हैं तो। समापन की कीमतों के औसत लाइन हिल 15-पट्टी से चार मानक विचलन की दूरी पर नीचे लाइन पर - हमें दो मानक विचलन और एक रोकने के नुकसान के आदेश की दूरी पर ऊपरी बोलिंगर लाइन पर एक ले-लाभ क्रम निर्धारित करते हैं। हम देख सकते हैं, हमारी उम्मीद संभावित नुकसान हमारे संभावित लाभ से अधिक है। लेकिन एक जीत व्यापार की उम्मीद की संभावना एक खोने व्यापार की संभावना से भी अधिक है। मानक विचलन का मूल्य अधिक है और नुकसान को रोकने के लिए और ले लाभ की लंबाई के बीच अंतर कर रहे हैं, अधिक से अधिक उच्च गणितीय प्रत्याशा और व्यापार से एक बंद लाभ बनाने की संभावना है। की ले-लाभ के लिए एक मानक विचलन, नुकसान को रोकने के लिए पांच विचलन, और मापदंडों का निर्धारण करने के लिए एक मिनट में 100 अवधि खिड़की का उपयोग करता है कि एक व्यापार प्रणाली से परिणाम पर नजर डालते हैं: यह दृष्टिकोण सभी 30 प्रतिभूतियों के लिए लाभ दिखाया गया है! वे सब के सब, वे एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर द्वारा प्रदान किया गया ध्यान में रखते हुए! उनके बारे में एक प्राथमिकताओं कोई तर्क नहीं है, क्योंकि आप संभवतः मूल्य में उतार-चढ़ाव की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं। के परिणामों पर एक करीब नज़र रखना: - व्यापार के प्रति औसत लाभ औसत नुकसान से लगभग चार गुना छोटा होता है; - एक जीत व्यापार का मतलब संभावना एक खोने व्यापार (17%) का मतलब संभावना की तुलना में लगभग 5.5 गुना अधिक है, जो लगभग 83% है। व्यापार प्रणाली सभी 30 टेस्ट में ट्रेडों के लिए सकारात्मक गणितीय संभावना को दर्शाता है यही कारण है कि। मैं बस बाजार आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए कोशिश कर के बिना एक यादृच्छिक चर की सामान्य वितरण के गुणों का इस्तेमाल किया है। आप तुलना के लिए 30 मिनट का कोटेशन के साथ प्रणाली के व्यवहार पर देख सकते हैं: परिणाम समान रूप में अच्छा कर रहे हैं। यादृच्छिक संख्या समारोह सामान्य वितरण की इसी तरह से एक यादृच्छिक मूल्य है। लाभ कमाने की संभावना 84% से अधिक है और औसत नुकसान एक सकारात्मक गणितीय प्रत्याशा में जो परिणाम औसत लाभ की तुलना में तीन गुना अधिक है। आप बिना किसी हिचकिचाहट के इस प्रयोग का उल्लेख कर सकते तो अगली बार किसी ने तुम्हें यादृच्छिक विनिमय कोटेशन पर पैसा नहीं बना सकते कि आपको बताता है। आप शेयर बाजार यादृच्छिक से दूर है, विचार है कि एक बहुत अधिक गणितीय प्रत्याशा के साथ ट्रेडिंग सिस्टम बना सकते हैं। इतना ही नहीं यह ब्रोकरेज फीस के लिए कर देगा, लेकिन यह भी, आप मक्खन के साथ कुछ दैनिक रोटी अर्जित करेंगे। यादृच्छिक चल सूचकांक के साथ व्यापार के लिए एक गाइड विदेशी मुद्रा बाजार में, एक आसान तकनीकी सूचक है। यह विशेष रूप से मूल्य में अंतर पर, कीमतों पर केंद्रित है, और उनके प्रभाव को जब (ऊपर या नीचे की ओर बढ़ रहा है) एक यादृच्छिक प्रविष्टि या एक यादृच्छिक चलने में एक व्यापार के दौरान। यह इसलिए स्टॉक और उनकी कीमतों, और का विश्लेषण शामिल है के बाद से, एक कमजोर या मजबूत प्रवृत्ति के निर्धारण, यह एक लाभदायक विश्लेषण उपकरण किया जा रहा है। विषय में तकनीकी सूचक यादृच्छिक चल सूचकांक कहा जाता है। यादृच्छिक चल सूचकांक के बारे में माइकल Poulos द्वारा शुरू की रैंडम वॉक सूचकांक (या RWI), विदेशी मुद्रा बाजार में अपने प्रवेश में एक शेयर के उद्देश्य की पहचान के लिए बने एक तकनीकी संकेतक है; प्रविष्टि यादृच्छिक था या यह कारण एक व्यापार रणनीति के लिए था? इसका परिणाम एक निर्धारित अवधि के भीतर औसत सच रेंज की गणना के द्वारा, फिर, अंकों की संख्या पर ध्यान केंद्रित कर, पहले से हासिल कर रहे हैं। यह अपनी प्रकृति का निर्धारण करके, आप एक downtrend या एक uptrend पीछा लायक है या नहीं यह तय करने के लिए फिट हैं कि इस प्रकार है। एक व्यापार रणनीति के रूप में यादृच्छिक चल सूचकांक को रोजगार नहीं बल्कि साधारण है; यह बाजार में पहले से ही है एक बार आप एक शेयर पर ध्यान देना। पकड़ है, हालांकि, यकीन कर रहा है डेटा (चाहे कम अवधि या उच्च अवधि के लिए) आप n के लिए प्रदान करेगा और एटीआर सही हैं। 2 अंक के बीच की दूरी एक सीधी रेखा के रूप में भेजा, और कीमतों में सीधी रेखा से दूर हैं, तो यह एक अविश्वसनीय बाजार से पता चलता है, याद है, प्रवृत्ति मजबूत है, इस मूल्य में अंतर यह है कि अधिक से अधिक। ** अभ्यावेदन: अंक के एन = संख्या; एटीआर औसत सच रेंज = कम अवधि के लिए: RWI = [(उच्च एक्स एन) - कम] ÷ [(एटीआर एक्स एन) √n] उच्च अवधि के लिए: RWI = [उच्च - (कम एक्स एन)] ÷ [(एटीआर एक्स एन) √n] सिद्धांत जाता है के रूप में यादृच्छिक चल सूचकांक शेयर की कीमतों की वजह से अपनी स्वतंत्रता के लिए मुख्य रूप से बदल कि सिद्धांत का वर्णन करता है; बेहतर भविष्यवाणियों एक प्रवेश से संबंधित नहीं है कि कारकों की एक श्रृंखला पर भरोसा नहीं द्वारा बनाया जा सकता है। वे लोगों से पहले के समान रुझान है कि बनाए रखने हो सकता है, लेकिन रुझान हमेशा अद्वितीय हैं। पिछले प्रवृत्तियों और किसी विशेष शेयर के इतिहास पर आधारित हैं कि अन्य सिद्धांतों के विपरीत, यह परवाह किए बिना व्यापार व्यवहार के कारण, यह एक निश्चित पथ का नेतृत्व करेंगे कि कहते हैं; यह सभी शेयरों समान वितरण का स्तर है कि तर्क है।