Еще о MaxLoosingStreak и MO_LoosingStreak

Чтобы закрыть тему о максимальной серии убыточных сделок, я решил написать пост, разъясняющий некоторые тонкие моменты.

В разных исследованиях приводилось два варианта формулы:

1) MaxLoosingStreak = LN(1 / nTrades) / LN(1 — ProbWin)

(Здесь, и далее: для краткости в этом посте не раскрываются ипользованые обозначения, см. ссылки на предыдущие посты)

Эта формула, упомянутая у ubertrader подробно расписанная в одном из моих предыдущих постов рассчитывает максимальную длину серии убыточных сделок со степенью достоверности, зависящей от числа проведенных трейдов.


Читать дальше →

Python: формула оценки последовательности убыточных сделок (часть 2)

Как мы выяснили здесь и здесь ubertrader в оригинальном посте-исследовании сравнивал результат формулы для MaxLoosingStreak, которая выдает результат с определенной степенью достоверности, зависящей от числа проведенных трейдов, c AvgStreak (среднее значение всех испытаний Монте-Карло). Т.е. брал среднее значение распределения длины убыточных серий.

Математически это не совсем корректно. И в данном посте мы подкорректируем методологию и скрипт на Python чтобы сравнивалась одна и та же величина, вычисленная по аналитической формуле, и численным методом.

Читать дальше →

Исследуем формулу оценки max loosing streak

Недавно ubertrader написал пост, в котором использовал формулу для оценки максимального количества убыточных сделок подряд на основе вероятности прибыльной сделки и количества трейдов (ProbWin и nTrades). Сама формула выглядит следующим образом:

MaxLoosingStreak = LN(1 / nTrades) / LN(1 — ProbWin)

Где:
  • MaxLoosingStreak — ожидаемая величина максимальной длины серии убыточных сделок (максимальное количество лоссов подряд);
  • nTrades — количество проведенных по системе трейдов;
  • ProbWin — вероятность выигрышной сделки, [0..1). Мы исходим из предпосылки что данная величина является константой,

Читать дальше →