Forex ซื้อขาย น่าจะเป็น คณิตศาสตร์

เทรดดิ้งกับการศึกษาความน่าจะฉันขอแนะนำให้มากแนะนำหลักสูตรการค้าความน่าเชื่อถือของโจฮันเนส มันได้สอนฉันมือแรกสิ่งที่จะต้องใช้เวลาหลายปีของการศึกษาที่จะเข้าใจ ทุกคนที่ต้องการก้าวไปสู่การเป็นผู้ประกอบการค้าแบบเต็มเวลาควรเลือกหลักสูตรนี้ สิ่งที่ดีเกี่ยวกับหลักสูตรคือโยฮันทำตัวเองให้พร้อมสำหรับคำถามทั้งหมดหลังจากเรียนไม่ว่าจะเล็กเพียงใดที่ทำให้ johan ไม่ใช่แค่ครูที่ยอดเยี่ยม แต่เป็นหุ้นส่วนการค้าที่ยอดเยี่ยมฉันแค่อยากจะกล่าวขอบคุณที่สอนฉันให้กลายเป็นผู้ประกอบการที่ทำกำไรได้และ สำหรับระบบที่ยอดเยี่ยมของคุณที่คุณนำเสนอ ตั้งแต่ฉันได้นำหลักสูตรการศึกษาความน่าจะเป็นของคุณฉันได้รับการค้ากำไรกว่าก่อนและหากไม่ได้สำหรับการฝึกอบรมที่ดีและคำแนะนำของฉัน wouldnt สามารถค้ากับความเข้าใจในตลาด ฉันได้ประยุกต์ใช้ระบบการศึกษาความน่าจะเป็นเครื่องมืออื่นเช่น CFD และทำงานได้ดีและเป็นประโยชน์ต่อฉันอย่างมาก ขอบคุณอีกครั้งสำหรับการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยมของคุณ ฉันอยากจะแนะนำหลักสูตรนี้แก่ผู้ที่ยังใหม่กับการค้าขายและใครก็ตามที่ประสงค์จะเปลี่ยนการค้าของพวกเขาให้เป็นอาชีพเต็มเวลา ของหลักสูตรทั้งหมดที่ฉันได้เข้าร่วมและการลงทุนเงินในนี้จะต้องมีการลงทุนที่ดีที่สุดที่ฉันได้ทำต่ออาชีพการค้าของฉัน นี่เป็นหลักสูตรการศึกษาโฟแรกที่เข้าร่วมซึ่งจุดเน้นของหลักสูตรคือการให้ความรู้กับนักเรียนอย่างหมดจด ไม่มีแรงจูงใจที่ซ่อนอยู่ในการสอนและขายระบบการซื้อขายหรือแผนการซื้อขายให้กับคุณเป็นเพียงความต้องการของแท้ในการให้ความรู้แก่นักเรียนคนนั้นในการทำงานของตลาด Forex Johans วิธีการตลาด Forex และการฝึกอบรมทั้งง่ายต่อการเข้าใจและตรงไปตรงประเด็น การศึกษาความน่าจะโดดเด่นเป็นหนึ่งในอัญมณีที่หาได้ยากซึ่งด้วยประโยชน์ในการมองย้อนกลับตอนนี้เราสามารถเห็นได้ว่าการซื้อขายระบบใด ๆ ที่ไม่มีการศึกษานี้เป็นการเสียเงินได้อย่างเต็มที่ โบนัสพิเศษในการเข้าร่วมหลักสูตรนี้คือความสามารถของคุณในการเข้าถึง Johan โดยตรงและไปตามเขาในขณะที่เขาเทรดตลาด การเข้าถึงคนเดียวนี้เป็นสิ่งที่เงินไม่สามารถซื้อได้ แน่นอนมีหลักสูตรออกมีที่คิดค่าบริการให้คุณสามารถเข้าถึงสัญญาณและธุรกิจการค้าของพวกเขา แต่โจฮานไม่เพียงวางการค้าเขายังอธิบายว่าทำไมและสิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับเขาได้ในขณะที่เขาค้าขาย ฉันแค่อยากจะกล่าวขอบคุณอย่างยิ่งสำหรับการสอนทั้งหมดของคุณในหลักสูตรนี้ ฉันได้อ่านหนังสือหลายเล่มและเรียนรู้ทุกประเภท แต่สิ่งนี้ทำให้เข้าใจง่ายมุมมองที่กว้างขึ้น ฉันหวังว่าจะสร้างผลกำไรที่สม่ำเสมอในขณะนี้เป็นครั้งแรก สร้างพื้นฐานความรู้ด้านการวิเคราะห์ทางเทคนิคและความเข้าใจในหลักการเศรษฐกิจ Johan Kriek จะแสดงให้คุณเห็นว่าองค์ประกอบตลาดต่างๆมารวมกันเพื่อช่วยในการกำหนดทิศทางของความน่าจะเป็นที่สูงที่สุดได้อย่างไร ใช้พื้นฐานที่คุณได้เรียนรู้ในระดับที่ 1 และ 2 เพื่อนำการค้าของคุณไปสู่ระดับต่อไป Johan Kriek จะสอนแนวคิดขั้นสูงเกี่ยวกับการศึกษาความน่าจะเป็นรวมถึงวิธีการลดความเสี่ยงในการซื้อขายโดยใช้เทคนิคการจัดการเรื่องการหยุดชะงักและการจัดการเงินแบบต่างๆ สิ่งที่คุณคาดหวังสำหรับการสัมมนาทางเว็บนี้: หัวข้อการวิเคราะห์ทางเทคนิคขั้นสูง: การวิเคราะห์ทางเทคนิคแบบบนลงล่าง, รูปแบบการกลับรายการและการกลับรายการ, รูปแบบเชิงเทียน, ทฤษฎีตัวชี้วัดเชิงเส้นแบบ Dow Jones: ทฤษฎีการเคลื่อนไหวของตลาดหลัก, การเคลื่อนไหวตลาดรอง, การศึกษาความเป็นไปได้ในการเคลื่อนไหวของตลาดรองและบทสรุปของ การจัดการความเสี่ยงและความอ่อนแอของราคาวิธีการจัดการพอร์ตโฟลิโอของคุณเอง: การจัดการด้านการเงิน, จิตวิทยาการค้า, การกำหนดความคาดหวังในการเติบโตที่สมจริง, การวัดความเสี่ยง - การเบิกจ่ายคืออะไร ดัชนีประสิทธิภาพการซื้อขายนอกจากนี้คุณยังจะได้รับ: คุณมีคำถามใด ๆ หากคุณมีข้อสงสัยเกี่ยวกับหลักสูตร Trading with Probability Studies โปรดอย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คลิกที่ปุ่มด้านล่างเพื่อดูข้อมูลติดต่อของเรา Risk Disclaimer: การซื้อขาย Forex มีผลตอบแทนที่มีขนาดใหญ่ แต่ยังมีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น คุณต้องตระหนักถึงความเสี่ยงและยินดีที่จะยอมรับพวกเขาเพื่อที่จะลงทุนในตลาดอัตราแลกเปลี่ยน อย่าค้าขายกับเงินที่คุณไม่สามารถจะเสียได้ นี่ไม่ใช่การชักชวนหรือข้อเสนอพิเศษสำหรับ BuySell forex instruments ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะมีหรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนที่คล้ายคลึงกับที่กล่าวไว้ในเว็บไซต์นี้ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาของระบบการซื้อขายหรือวิธีการใด ๆ ไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงผลการดำเนินงานในอนาคต ข้อมูลทั้งหมดในเว็บไซต์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้นและไม่ได้มีไว้เพื่อให้คำแนะนำทางการเงิน แถลงการณ์เกี่ยวกับผลกำไรหรือรายได้โดยชัดแจ้งหรือโดยนัยมิได้ถือเป็นการรับประกัน การซื้อขายที่แท้จริงของคุณอาจทำให้เกิดการสูญเสียเนื่องจากไม่มีระบบการค้ำประกันใด ๆ คุณยอมรับความรับผิดชอบอย่างเต็มที่สำหรับการดำเนินการการค้ากำไรหรือขาดทุนของคุณและตกลงที่จะถือ eNetGroup Inc. และผู้ค้านักเขียนนักวิเคราะห์และนักพัฒนาในเครือใด ๆ ที่ไม่เป็นอันตรายในทุกวิถีทาง สงวนลิขสิทธิ์. การใช้เว็บไซต์นี้และ / หรือเนื้อหาของเว็บไซต์ถือเป็นการยอมรับข้อจำกัดความรับผิดชอบของเรา การคัดลอก 2006-2017 eNetGroup Inc. ปัญหาเกี่ยวกับไซต์คลิกที่นี่เพื่อติดต่อเราคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญเครื่องมือพิสูจน์ความน่าเชื่อถือสำหรับการเทรดโฟเร็กที่ดีขึ้นเพื่อที่จะประสบความสำเร็จพ่อค้า forex จำเป็นต้องรู้พื้นฐานของคณิตศาสตร์เกี่ยวกับความน่าจะเป็น หลังจากที่ทุกอย่างยากที่จะบรรลุและรักษากำไรการค้าโดยไม่ต้องแรกมีความสามารถในการทำความเข้าใจตัวเลขและวัดพวกเขา ผู้ค้าหลายรายใช้ตัวบ่งชี้กล่องดำผสมกันเพื่อพัฒนาและใช้กฎการซื้อขาย ความแตกต่างระหว่างผู้ค้ารายอื่นและคนดีคือความเข้าใจในเมตริกและวิธีการคำนวณสมรรถนะและผลกำไร ความน่าจะเป็นและสถิติเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาทดสอบและทำกำไรจากการซื้อขาย forex โดยรู้ว่าเครื่องมือที่น่าจะเป็นไม่กี่คนทำให้ผู้ค้าสามารถตั้งเป้าหมายการค้าได้ง่ายขึ้นในแง่คณิตศาสตร์สร้างและใช้กลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพและประเมินผล เป็นประโยชน์ในการทบทวนแนวคิดพื้นฐานที่สุดของความน่าจะเป็นและสถิติสำหรับการซื้อขายแลกเปลี่ยน โดยการทำความเข้าใจคณิตศาสตร์ของความน่าจะเป็นคุณจะรู้ว่าตรรกะที่ใช้โดยระบบการค้าเชิงกลและที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (EA) การกระจายแบบปกติเครื่องมือพื้นฐานที่สุดของความน่าจะเป็นในการซื้อขายแลกเปลี่ยนคือแนวคิดเรื่องการแจกแจงแบบปกติ กระบวนการทางธรรมชาติส่วนใหญ่มีการแจกแจงตามปกติ การกระจายแบบสม่ำเสมอหมายความว่าความน่าจะเป็นของตัวเลขที่อยู่ในที่ใดก็ได้บนความต่อเนื่องนั้นเท่ากับเท่ากัน นี่คือการแจกจ่ายที่เกิดขึ้นจากการแพร่กระจายวัตถุอย่างเทียมโดยเท่า ๆ กันที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในพื้นที่โดยมีระยะห่างระหว่างกันอย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตามแทนที่จะมีการแจกแจงแบบสม่ำเสมอราคาของสกุลเงินจะมีแนวโน้มที่จะพบได้ในบางพื้นที่ในเวลาใดก็ตาม นี่คือการแจกแจงแบบปกติและเครื่องมือความน่าจะเป็นค่าประมาณของราคาที่น่าจะพบ การแจกแจงแบบปกติมีเทรดเดอร์ที่คาดการณ์เกี่ยวกับความเป็นไปได้ว่าราคาของคู่สกุลเงินจะถึงระดับหนึ่งในช่วงเวลาที่กำหนด คอมพิวเตอร์ใช้เครื่องคิดเลขจำนวนสุ่มเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ย (Average) ของราคาอัตราแลกเปลี่ยนเพื่อกำหนดการกระจายตามปกติ ถ้ามีการตรวจสอบราคาตัวอย่างเป็นจำนวนมากการแจกแจงแบบปกติจะสร้างรูปร่างของเส้นโค้งระฆังเมื่อวาดด้วยกราฟ จำนวนตัวอย่างที่มากขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้นเท่านั้น กฎของค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายจะเป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้า แต่กฎของการแจกแจงแบบปกติจะมีอำนาจในการคาดการณ์ที่เป็นประโยชน์มากขึ้น ตัวอย่างเช่นผู้ประกอบการอาจคำนวณว่าการเคลื่อนไหวของราคาเฉลี่ยต่อวันของคู่ค้า forex คือพูด 50 pips อย่างไรก็ตามการกระจายตามปกติยังสามารถบอกให้ผู้ค้าทราบว่าโอกาสที่ราคาในแต่ละวันจะลดลงระหว่าง 30 ถึง 50 จุดหรือระหว่าง 50 ถึง 70 pips ตามกฎการแจกแจงแบบปกติและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประมาณ 68 ตัวอย่างจะอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งค่าเฉลี่ย (average) และประมาณ 95 จะอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 2 ค่า สุดท้ายมีความเป็นไปได้ 99.7 ว่าตัวอย่างจะตกอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3 ค่า การแจกแจงแบบปกติและฟังก์ชันเบี่ยงเบนมาตรฐานในที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (EA) และระบบการซื้อขายช่วยให้ผู้ค้า Forex สามารถประเมินความเป็นไปได้ที่ราคาอาจเคลื่อนไหวไปในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ อย่างไรก็ตามผู้ค้าควรระมัดระวังในการใช้แนวคิดเรื่องการจัดจำหน่ายตามปกติเพื่อวัตถุประสงค์ในการบริหารความเสี่ยง แม้ว่าความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่หาได้ยาก (เช่นการลดราคา 50) อาจดูเหมือนว่าปัจจัยทางการตลาดที่คาดไม่ถึงในระดับต่ำอาจทำให้ความเป็นไปได้สูงกว่าที่ปรากฏในระหว่างการคำนวณการแจกแจงแบบปกติ ความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลเมื่อสร้างแบบจำลองเส้นโค้งการแจกแจงแบบปกติปริมาณและคุณภาพของข้อมูลราคานำเข้ามีความสำคัญมาก จำนวนตัวอย่างที่มากขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้นเท่านั้น นอกจากนี้เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการคำนวณที่เกิดจากข้อมูลไม่เพียงพอความสำคัญในการคำนวณแต่ละครั้งจะต้องเป็นไปตามตัวอย่างอย่างน้อยสามสิบตัวอย่าง ดังนั้นสำหรับการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าโดยประมาณผลจากธุรกิจการค้าตัวอย่างผู้พัฒนาระบบต้องวิเคราะห์ธุรกิจการค้าอย่างน้อย 30 อย่างเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่น่าเชื่อถือทางสถิติเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่ได้รับการทดสอบ ในทำนองเดียวกันผลจากการศึกษาของ 500 ธุรกิจการค้ามีความน่าเชื่อถือมากกว่าจากการวิเคราะห์เพียง 50 ธุรกิจการค้า การกระจายตัวและความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เพื่อประเมินความเสี่ยงสำหรับผู้ค้า forex ลักษณะสำคัญที่สุดของการแจกจ่ายคือความคาดหวังทางคณิตศาสตร์และการกระจายตัว ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์สำหรับชุดของธุรกิจการค้าเป็นเรื่องง่ายในการคำนวณ: เพียงเพิ่มผลการค้าทั้งหมดและแบ่งจำนวนเงินที่ตามจำนวนการค้า ถ้าระบบการค้าเป็นประโยชน์แล้วความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เป็นบวก หากความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เป็นลบระบบจะสูญเสียโดยเฉลี่ย ความสูงชันหรือความเรียบของเส้นโค้งการแจกแจงจะแสดงโดยการวัดการแพร่กระจายหรือการกระจายของราคาในพื้นที่ของความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ โดยทั่วไปแล้วความคาดหวังทางคณิตศาสตร์สำหรับค่าที่กระจายแบบสุ่มจะอธิบายเป็น M (X) ดังนั้นการกระจายตัวสามารถกำหนดเป็น D (X) M (XM (X) 2 และรากของ dispersions square เรียกว่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแสดงในการจดชวเลขทางคณิตศาสตร์เป็น sigma () การกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการจัดการความเสี่ยง ในระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนที่สูงขึ้นค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะสูงกว่าการเบิกจ่ายที่มีศักยภาพและความเสี่ยงสูงกว่าเช่นเดียวกันค่าที่ต่ำกว่าสำหรับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะต่ำกว่าการเบิกจ่ายในขณะที่ซื้อขายระบบ ตัวอย่างด้านล่างเป็นตัวอย่างการประเมินความเสี่ยงสำหรับการทดสอบระบบการซื้อขายแลกเปลี่ยน: Trade Number X (การค้ากำไรหรือขาดทุน) ในตัวอย่างข้างต้นตามจำนวนต่ำสุดของสามสิบการค้าสำหรับตัวอย่างที่เพียงพอสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าทางคณิตศาสตร์ ความคาดหวังเป็นบวกดังนั้นกลยุทธ์การซื้อขาย forex เป็นผลกำไรแน่นอนอย่างไรก็ตามค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงดังนั้นเพื่อที่จะได้รับเงินดอลลาร์ผู้ประกอบการค้าแต่ละคนมีความเสี่ยงเป็นจำนวนมากระบบนี้มีความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญ Heres ส่วนที่เหลือของ th e math: เพื่อคำนวณความคาดหวังทางคณิตศาสตร์สำหรับกลุ่มธุรกิจการค้านี้ให้เพิ่มกำไรและขาดทุนจากการค้าทั้งหมดแล้วหารด้วย 30 นี่คือค่าเฉลี่ย M (X) สำหรับธุรกิจการค้าทั้งหมด ในกรณีนี้จะเท่ากับกำไรเฉลี่ย 4.26 ต่อการค้า จนถึงปัจจุบันระบบมีแนวโน้มดี ถัดไปในการคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแพร่กระจายค่าเฉลี่ยที่สูงกว่า 4.26 จะถูกลบออกจากผลลัพธ์ของการค้าแต่ละครั้งจะมีการเพิ่มกำลังสองและผลรวมของสี่เหลี่ยมทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกัน ผลรวมถูกหารด้วย 29 ซึ่งเป็นจำนวนรวมของการค้าลบ 1 โดยใช้สูตรสำหรับการกระจายตัวของ (X) M (XM (X) 2 ข้างต้นให้เป็นเช็คของการคำนวณจากการค้าครั้งแรกในตัวอย่างของเรา : การค้า 1: -17.08 4.26 -21.34 และ (-21.34) 2 455.39 การคำนวณเช่นเดียวกันสำหรับแต่ละการค้าในชุดทดสอบในตัวอย่างนี้การกระจายตัวของชุดข้อมูลเท่ากับ 9,353.62 และตามความหมายรากที่สองเท่ากับมาตรฐาน deviation () ซึ่งในกรณีนี้คือ 96.71 ดังนั้นผู้ประกอบการค้า forex เห็นว่าความเสี่ยงสำหรับระบบนี้โดยเฉพาะค่อนข้างสูง: ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เป็นบวกแน่นอนโดยมีกำไรเฉลี่ย 4.26 ต่อการค้า แต่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงมากเมื่อ เมื่อเทียบกับผลกำไรที่เห็นได้ชัดว่าผู้ประกอบการค้ามีความเสี่ยงประมาณ 96.71 สำหรับแต่ละโอกาสที่จะได้รับกำไร 4.26 ความเสี่ยงนี้อาจเป็นที่ยอมรับได้หรือผู้ค้าอาจเลือกที่จะปรับเปลี่ยนระบบเพื่อค้นหาความเสี่ยงต่ำกว่าความเสี่ยงของ ระบบการค้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ค้า forex สามารถ ยังใช้การแจกแจงแบบปกติและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานในการคำนวณ Z-score ซึ่งระบุว่าธุรกิจการค้าที่เกิดผลกำไรมักเกิดขึ้นจากความสัมพันธ์กับธุรกิจการค้าที่สูญเสียไป ในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนแบบเทรดผู้ค้าอาจสงสัยว่าธุรกิจการค้าที่ทำกำไรได้เห็นได้อย่างไรระหว่างการทดสอบเป็นแบบสุ่มและจำนวนการซื้อขายที่สูญเสียติดต่อกันหลายครั้งต้องได้รับการยอมรับเพื่อให้บรรลุการค้าที่ชนะ ตัวอย่างเช่นสมมติว่ากำไรเฉลี่ยที่คาดว่าจะได้รับจากระบบการซื้อขายอัตราหนึ่ง ๆ จะน้อยกว่าจำนวนที่คาดว่าจะได้รับจากคำสั่งหยุดขาดทุนที่เกิดขึ้นในขณะที่ซื้อขายระบบนี้ 4 เท่า ผู้ค้าบางรายอาจสันนิษฐานได้ว่าระบบจะชนะในระยะเวลาตราบเท่าที่มีการค้าขายที่ทำกำไรได้อย่างน้อยหนึ่งอย่างสำหรับธุรกิจการค้าที่เสียเงินสี่แห่ง อย่างไรก็ตามขึ้นอยู่กับการกระจายของชัยชนะและความสูญเสียในระหว่างการซื้อขายในโลกแห่งความเป็นจริงระบบนี้อาจดึงลึกมากขึ้นเพื่อกู้คืนในเวลาต่อไปสำหรับผู้ชนะรายต่อไป การแจกแจงแบบปกติสามารถใช้เพื่อสร้างคะแนน Z ซึ่งบางครั้งเรียกว่าคะแนนมาตรฐานซึ่งจะช่วยให้ผู้ค้าสามารถประมาณอัตราส่วนของการชนะในการขาดทุนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงจำนวน winslosses ที่มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นตามลำดับ คะแนน Z บวกแสดงค่าเหนือค่าเฉลี่ยและคะแนน Z เป็นค่าลบแสดงค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ย เพื่อให้ได้ค่านี้พ่อค้าหักลบค่าเฉลี่ยประชากรจากค่าดิบแต่ละอันแล้วแบ่งส่วนต่างออกจากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร การคำนวณคะแนนมาตรฐานพื้นฐานสำหรับคะแนนดิบที่กำหนดให้เป็น x คือ: ประชากรมีความหมายอยู่ที่ใดและเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร สิ่งสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจคือการคำนวณคะแนน Z ต้องให้ผู้ประกอบการค้ารู้จักพารามิเตอร์ของประชากรไม่ใช่เฉพาะลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่างที่นำมาจากประชากรกลุ่มนั้น Z หมายถึงระยะห่างระหว่างค่าเฉลี่ยประชากรและคะแนนดิบโดยแสดงเป็นหน่วยของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ดังนั้นสำหรับระบบการซื้อขายแลกเปลี่ยน: ZN x (R 0.5) P (P x (PN) (N 1) N คือจำนวนรวมของการค้าระหว่างชุด R คือจำนวนรวมของชุดของการชนะและแพ้การค้า P เท่ากับ 2 x x x x คือจำนวนรวมของการซื้อขายที่ชนะในชุด L คือจำนวนรวมของการสูญเสียการเทรดในแต่ละซีรีส์แต่ละชุดสามารถแสดงเป็นลำดับหรือเพิ่มขึ้น minuses (ตัวอย่างเช่นหรือ 8212) R นับจำนวน ชุดดังกล่าว Z สามารถเสนอการประเมินว่าระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนมีการดำเนินงานตามเป้าหมายหรือว่าอาจมีเป้าหมายที่ไกลแค่ไหนนอกจากนี้ผู้ซื้อขายสามารถใช้ Z-score เพื่อพิจารณาว่าระบบการซื้อขายมีจำนวนน้อยกว่าหรือไม่ ชุดของผู้ชนะและผู้แพ้มากกว่าที่คาดไว้จากลำดับแบบสุ่มของ trades8211 ในคำอื่น ๆ ไม่ว่าจะเป็นผลลัพธ์ของการค้าติดต่อกันจะขึ้นอยู่กับแต่ละอื่น ๆ ถ้าคะแนน Z อยู่ใกล้ 0 แล้วการกระจายของผลการค้าอยู่ใกล้กระจายปกติ คะแนนของลำดับการค้าอาจบ่งบอกถึงโฆษณา ความสำคัญระหว่างผลของการค้าเหล่านั้น นี่เป็นเพราะค่าสุ่มปกติจะเบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยโดยไม่เกินสาม sigma (3 x) ด้วยความมั่นใจ 99.7 ไม่ว่าค่า Z จะเป็นบวกหรือลบจะแจ้งให้ผู้ค้าทราบเกี่ยวกับประเภทของการพึ่งพา: ค่า Z บวกระบุว่าการค้าที่ทำกำไรได้จะตามด้วยผู้แพ้ และบวก Z ระบุว่าการค้าที่ทำกำไรได้จะตามมาด้วยผลกำไรอื่นและผู้แพ้จะตามมาด้วยการขาดทุนอื่น การพึ่งพาที่สังเกตได้นี้ช่วยให้ผู้ประกอบการค้า forex เปลี่ยนแปลงขนาดตำแหน่งสำหรับแต่ละธุรกิจการค้าเพื่อช่วยในการจัดการความเสี่ยง Sharpe Ratio อัตราส่วน Sharpe หรืออัตราตอบแทนต่อความแปรปรวนเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่น่าจะเป็นที่น่าสนใจที่สุดสำหรับผู้ค้า forex เช่นเดียวกับวิธีการที่อธิบายไว้ข้างต้นมันขึ้นอยู่กับการใช้แนวคิดของการกระจายปกติและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ช่วยให้ผู้ค้ามีวิธีการตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบการซื้อขายโดยการปรับความเสี่ยง ขั้นตอนแรกคือการคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน (Holding Return Returns: HPR) ตัวอย่างเช่นการค้าที่มีผลกำไร 10 มี HPR คิดเป็น 1 0.10 1.10 ขณะที่การค้าที่สูญเสีย 10 จะถูกคำนวณเป็น 1 0.10 0.90 ในทำนองเดียวกัน HPR สามารถคำนวณได้ด้วยการหารยอดคงเหลือหลังการค้าโดยใช้อัตราก่อนการค้า ผลตอบแทนจากการลงทุนเฉลี่ยของธุรกิจ (AHPR) คำนวณโดยการบวกผลตอบแทนจากการถือครองส่วนบุคคลทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนธุรกิจการค้า AHPR โดยตัวเองจะสร้างค่าเฉลี่ยเลขคณิตซึ่งอาจไม่ถูกต้องประมาณประสิทธิภาพของระบบการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเมื่อเวลาผ่านไป ประสิทธิภาพในการลงทุนของระบบการค้าสามารถประมาณได้โดยใช้ Sharpe Ratio ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AHPR ลบล้างอัตราผลตอบแทนการลงทุนระยะยาวที่ปราศจากความเสี่ยงเกี่ยวข้องกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของระบบการซื้อขายอย่างไร Sharp Ratio AHPR (1 RFR) SD เมื่อ AHPR เป็นผลตอบแทนจากการถือครองเฉลี่ย RFR คืออัตราผลตอบแทนจากการลงทุนที่ปลอดจากความเสี่ยงเช่นอัตราดอกเบี้ยเงินฝากหรืออัตราดอกเบี้ยเงินกู้ยืมระยะยาวและ SD เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เนื่องจากมากกว่า 99 ของค่าสุ่มทั้งหมดจะอยู่ในระยะทาง 3 รอบค่าเฉลี่ยของ M (X) สำหรับระบบการค้าที่ระบุ Sharpe Ratio สูงกว่าระบบการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่นถ้าอัตราส่วน Sharpe สำหรับผลการค้าการแจกจ่ายตามปกติคือ 3 แสดงว่าโอกาสที่จะสูญเสียน้อยกว่า 1 ต่อการค้าตามกฎ 3-sigma แนวคิดเรื่องการแจกแจงการกระจายตัวปกติ Z และ Sharpe Ratio ได้รวมอยู่ใน logarithms ของ EAs และระบบการซื้อขายทางกลและความสามารถในการใช้ประโยชน์เหล่านี้ไม่สามารถมองเห็นได้สำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตามด้วยการทราบว่าเครื่องมือพื้นฐานความน่าจะทำงานได้อย่างไรผู้ค้า forex สามารถมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าระบบอัตโนมัติทำหน้าที่อย่างไรจึงจะเพิ่มความเป็นไปได้ในการชนะการค้า คุณกำลังใช้เครื่องมือความน่าจะเป็นเพื่อเพิ่มโอกาสของคุณเองสำหรับ successFxMath Pip Generator System (FPG) คือโปรแกรมแนะนำแบบจำลองตลอดจนดัชนี Commodity Channel Index (CCI), ดัชนีความแรงสัมพัทธ์ (RSI) และตัวบ่งชี้ Impetus คลิกที่นี่เพื่อดาวน์โหลดเครื่องมือเทรดดิ้งใหม่และยุทธวิธีสำหรับดัชนี Commodity Channel ฟรี (CCI) เป็นเครื่องหมายที่ยืดหยุ่นซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อจดจำรูปแบบใหม่หรือแจ้งเตือนเกี่ยวกับปัญหาร้ายแรง แลมเบิร์ตเริ่มสร้าง CCI เพื่อรับรู้ถึงวัฎจักรเข้าในสินค้าอย่างไรก็ตามสัญญาณอาจมีผลทำให้ดัชนี ETFs หุ้นและการลงทุนอื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยทั่วไป CCI จะดำเนินการตามขั้นตอนค่าใช้จ่ายในปัจจุบันตามระดับค่าใช้จ่ายโดยทั่วไปในช่วงเวลาที่กำหนด CCI เป็นจริงค่อนข้างสูงขึ้นเมื่อค่าใช้จ่ายมีแนวโน้มที่จะมากกว่าของตัวเองโดยทั่วไป CCI เป็นจริงค่อนข้างลดลงเมื่อค่าใช้จ่ายมักจะเป็นมากภายใต้ของตัวเองทั่วไป ด้วยวิธีนี้ CCI อาจถูกใช้เพื่อกำหนดปริมาณที่ซื้อจนเกินไป ดัชนีความแรงสัมพัทธ์ (RSI) เป็นตัวกระตุ้นที่กระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจริงรวมถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการด้านต้นทุน RSI มีการแกว่งตัวอยู่ในระลอกละ 100 และโดยปกติพอ ๆ กับ Wilder RSI จะรับรู้เป็น overbought เมื่อใดก็ตามที่เกินกว่า 70 เท่าและ oversold เมื่อใดก็ตามที่อยู่ใต้สามสิบ ตัวบ่งชี้อาจเกิดขึ้นจากการค้นหาความแตกต่างการเลื่อนที่ไม่ได้เช่นเดียวกับการตัดขวางของศูนย์ RSI อาจถูกใช้เพื่อจดจำรูปแบบโดยรวม แบบสอบถามยอดนิยม: 50 pips วันกลยุทธ์ forex laurentiu damir pdf pip คีย์ตัวบ่งชี้ฟรีดาวน์โหลดคณิตศาสตร์ pips fxmath pips สร้าง pips fxmath pip generator ระบบฟรีดาวน์โหลด FxMath Pip Generator ระบบ FxMath Keltner trader ยอด pips เครื่องกำเนิดไฟฟ้าดาวน์โหลด Fx Math pip เครื่องกำเนิดไฟฟ้าระบบ pipmaker ea