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<後編>資産を最大限に増やすオプティマルFの求め方とは? - 日経225先物トレード日誌

(ヘタすると破産します(^^;) オプティマル f を実際のトレードに応用する前に、 知っておかなければならない重要ポイントがたくさん残っています。 (まだまだ続きそう... ) なお、次の オプティマルf (3) オプティマルfは防御無視の最大攻撃モード に進む場合は、その前に オプティマルf (6) 様々な f 値での運用成績 の方を見ておいて頂ければと。その方が話の流れが理解し易いと思います。 関連記事 オプティマルf (3) オプティマルfは防御無視の最大攻撃モード (2010/09/20) オプティマルf (2) Excelで計算する (2010/09/20) オプティマルf またはケリー基準 または効率的複利運用(1) (2010/09/15)

  1. 知恵を重ねて知的で豊かなライフスタイルを
  2. グラブル - ライブドアブログ
  3. オプティマルfを計算する – Excel編 – Life with FX

知恵を重ねて知的で豊かなライフスタイルを

1刻みで代入して上記式を求めます。 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 1 9 1. 052941 ≒ 1 + 0. 1×(-1×9÷ -17) 18 1. 105882 7 1. 041176 1 1. 005882 10 1. 058823 -5 0. 970588 -3 0. 982352 -17 0. 9 -7 0. 958823 Π 上を全部かけると1. 062409 =1. 052941 × 1. 105882 × ….. × 0. 958823 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 2 9 1. 105882 18 1. 211764 7 1. 082352 1 1, 011764 10 1. 117647 -5 0. 941176 -3 0. 964705 -17 0. 8 -7 0. 知恵を重ねて知的で豊かなライフスタイルを. 958823 Π 上を全部かけると 1. 093231 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 3 9 1. 158823 18 1. 317647 7 1. 123529 1 1. 017647 10 1. 176470 -5 0. 911764 -3 0. 947058 -17 0. 7 -7 0. 876470 Π 上を全部かけると 1. 088113 0. 1刻みで代入し、上表の Π (幾何平均利益^N, 表右側をかけたもの)が上昇から下降に転じている範囲は0. 2

「 エッジ 」とは、突き詰めて解釈すると「 (収益と確率を考慮した)期待値 」のことです。 ▼エッジ(期待値)の計算方法 (利益 × 勝つ確率)+(損失 × 負ける確率) 期待値がプラスであれば、運の要素で一時的に負けることがあっても、回数を重ねるたびに、期待値通りの利益が得られます。 期待値がマイナスということは、運がよく一時的に勝てることがあっても、何度も勝負を重ねていくと、長期的には負けることを意味します。 ケリーの公式はまず第一に「期待値プラスである」ことが前提 です。 オッズとは?

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25 9 1. 132352 18 1. 264705 7 1. 102941 1 1. 014705 10 1. 147058 -5 0. 926470 -3 0. 955882 -17 0. 75 -7 0. 897058 Π 上を全部かけると 1, 095387 = 1. 132352 × 1. 264705 × 1. 102941 … ×0. 897058) トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 23 9 1. 121764 18 1. 243529 7 1. 094705 1 1. 013529 10 1. 135294 -5 0. 932352 -3 0. 959411 -17 0. 77 -7 0. 905294 Π 上を全部かけると 1. 095634 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. グラブル - ライブドアブログ. 24 9 1. 127058 18 1. 254117 7 1. 098823 1 1. 014117 10 1. 141176 -5 0. 929411 -3 0. 957647 -17 0. 76 -7 0. 901176 Π 上を全部かけると 1. 095698 上の表からf=0. 24のとき、上を全部かけると~が最大になることがわかります。そして式が最大の値((1. 095698)^(1/9) =1. 010206)を取ることがわかります。 ですのでこの一連のトレードの オプティマル fは0. 24 になります。 ※もっとプログラムやpythonでいい求め方があるならむしろ教えて下さい。 オプティマルfの使い方 オプティマルfは資産に何%かけるかを示すものと誤解されがちですが、 実際には、 総資産を( 最大損失÷-1 * オプティマルf)で割った答えが枚数や売買単位になります。 上の例だと、 -17 ÷ -0. 24 = 70. 83 となり70. 83ドルあたり1単位をかければいいことになります。 上の表の損益がすべて0. 01lot(1lot=10万ドル)を売買したときの損益であるならば、70. 83ドルあたり0. 01lotをかければいいということになります。 1000ドル 持っているならば、1000 ÷ 70. 83 = 14 つまり 0.

私は臆病だけど欲張りなので、青い線を描く資産カーブで運用したい!! このグラフの損益カーブは、全て同じトレード明細をもとに、複数の資金管理方法のシミュレート結果で作成されています。 損益シミュレーションでは、1年半の複利運用で、10万円が最大500万円強になりました。 これが、オプティマルfの真価。 Excelを使用して、売買システムを複利運用する際に、最終的な資産を最大化する掛け率である、最適固定比率(以後、オプティマルf)の算出が簡単にできるようになる記事。 上記グラフでは、青の線が最終資産が最大となっていて、ジャストこの掛け率を算出します。 比較の為、グラフには一般的な2%リスク運用や、バルサラの破産確率が0.

オプティマルFを計算する – Excel編 – Life With Fx

25の場合、金額換算=-100/-0. 25=400$ となる。つまり、資金400$につき1単位賭ければよいことを示している。 オプティマルfは、常に1単位ずつ賭ける場合のシステムの収益性とリスクのバランスが最もよく取れた賭け率を表すものである。 <スプレッドシートによる幾何平均の求め方> エクセルシートのダウンロード 幾何平均トレード損益 幾何平均損益とは、毎回利益をを再投資し1トレードの1枚当たりの平均損益のことを言う。この値は、枚数が多い時の負けの影響、あるいは枚数が少ない時の勝ちの影響を示すものである。 幾何平均トレード損益は、1トレードの1枚当たりの期待値を金額換算したものである。 オプティマルfのもっと簡単な求め方 エクセルシートのダウンロード ①トレード結果の挿入(最大損失は、自動算出) ②fのテスト値(仮のf値)を挿入 ③f値の増分を変えてTWRの最大値を見つける ④TWRの最大となるf値がオプティマルfである オプティマルfの利点 オプティマルfは短期的にはさほど有効とは言えない。短期で奇跡的な成果を期待してはいけない 。 トレード数が増えるほど、オプティマルfを使ったトレードは、使わない場合との差は拡大するのである。 残された疑問点 正確なオプティマルfを求めるためには、どの位のトレードサンプルが必要なのか? 任意の市場またはシステムのできるだけ長期にわたるトレーディングデータを用いるほど、そのデータから導き出されるオプティマルfの値は将来のオプティマルfの値に等しくなる。 オプティマルfはどの位の頻度で計算しなおせばよいのか? 十分な長さのトレードデータ(30トレード以上)を使って計算したオプティマルfは、著しく大きな利益または損失が生じない限り、トレードを行うたび毎に計算しなくても値が大きく変わることはほとんどない。 <なぜオプティマルfを知る必要があるのか?> ペイオフレシオが2:1の50/50のゲームでは、f=0. オプティマルfを計算する – Excel編 – Life with FX. 5でようやく収支が合う。fが0. 5を上回った場合、破綻するのは時間の問題であることが分かる。 オプティマルfから20%外れた場合、利益が1/10にも及ばないことがある。 オプティマルfは正しい賭け金や正しいレバレッジを知ることができる。 ドローダウンは無意味、重要なのは最大損失 f=1. 00を使ったとすると、最大損失が発生するとたちまち破産してしまう。 独立試行では、損益がどういった順序で発生した時にドローダウンが発生するかは一意てきに決まっていない。 固定比率トレーディングにおけるドローダウンは、一定枚数ベースによるトレーディングとは異なる。 ドローダウンとは極端なケースのことであり、それが何らかの意味のあるベンチマークとして使えるわけではない。なぜなら、独立試行では、ドローダウンが起きた後の確率は、それが起きる前と同じだからである。 ドローダウンのコントロールは不可能である。 一般に、優れたシステムほどfの値は高い。ドローダウンはf値を下回ることは絶対ないので、f値が高いほどドローダウンは大きくなる。オプティマルfは最大の幾何的成長を与えてくれると同時に大きなドローダウンを伴うものなのである。 オプティマルfから外れすぎるとどうなるか?

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