Sqn trading system

Van Tharps Expectativa Máxima e Número de Qualidade do Sistema (SQN) caprica nos fóruns BMT iniciou algumas discussões sobre Van Tharps Max Expectativa e Van Tharps System Quality Number (SQN). Eu estava vagamente familiarizado com esses princípios, por isso aprendi muito nos últimos dias. Os principais por trás das duas fórmulas é interessante, mas eu sou um tipo de carne e batatas cara então eu skimmed que obter uma compreensão básica e, em seguida, mudou-se diretamente para o download para que eu possa adicionar isso a NinjaTrader. Caprica postou dois downloads que são Tipos de Otimizador NinjaTrader, então basicamente agora em vez de otimizar em Lucro Líquido você pode otimizar em Esperança Máxima ou SQN. Eu executei algumas das minhas estratégias de sistema através dos novos tipos de otimizador, e fiquei bastante chocado. Quando você combina esses novos tipos de otimizador com otimizador genético Piershs, você realmente pode elevar sua estratégia backtesting para todas as novas alturas. O link para os downloads de NinjaTrader está incluído no tópico. Eu também recomendo verificar os outros tópicos de Psicologia e Gestão de Dinheiro no fórum BMT, há mais algumas discussões sobre Van Tharps Position Sizing e várias novas discussões sobre gerenciamento de risco. Estou aprendendo muito a cada dia de colegas comerciantes que vieram longe o suficiente ao longo de sua jornada de negociação para pagar a devida atenção à gestão do dinheiro e psicologia. Citação caprica, aqui está uma definição rápida de expectativa máxima: Então o que é expectativa A expectativa é sua porcentagem de lucro por vitória multiplicada pela sua taxa de vitória menos o seu percentual de perda por perda multiplicado pela sua taxa de perda. A expectativa diz o que você pode esperar fazer (ganhar ou perder) por cada dólar arriscado. Casinos ganhar dinheiro, porque a expectativa de cada um dos seus jogos é a seu favor. Jogue por tempo suficiente e você é esperado para perder e eles são esperados para ganhar porque o 8220odds8221 estão a seu favor. Exemplo, você poderia ter 99 comércios perdidos, cada um custando-lhe um dólar. Assim, você seria 99. No entanto, se você tivesse um comércio vencedor de 500, então você teria um payoff líquido de 401 (500 menos 99) 8212despite o fato de que apenas um de seus comércios foi um vencedor e 99 de seus negócios Foram perdedores. E novamente citando caprica, aqui está uma citação sobre o número de qualidade do sistema: A única maneira de qualificar seriamente e otimizar qualquer sistema é através de seu número de qualidade do sistema (SQN). Eu aconselho você a se referir a Van Tharp para referência sobre o assunto. Assumindo um conjunto de N comércios (Ngt30 por ser estatisticamente significativa), SQN é definido como segue: SQN Squareroot (N) Média (do N ProfitampLoss) / Std dev (do N ProfitampLoss). Quanto maior o N, mais oportunidades de negociação você tem. Quanto maior o PampL médio, melhor você é obviamente. Quanto menor o Std dev (PampL), mais regulares são seus resultados e os menores são os drawdowns. Observe aqui que se você otimizar para o maior SQN. Você maximiza de fato o produto Naverage PampL e você minimiza o dev std (PampL) e os drawdowns ao mesmo tempo. Este é exatamente o que todos os bons comerciantes devem estar procurando seu sistema. Aplicação do número da qualidade do sistema No método brandnew do número da qualidade do sistema do ldquoApplying, o SQN Workshoprdquo, estudantes: Explorar como calcular uma contagem do número da qualidade do sistema do systemrsquos. Determine quais tipos gerais de estratégias de dimensionamento de posição podem ser permitidos para determinados intervalos de pontuação SQN, quais estratégias são inadequadas e por quê. Veja como as estratégias de dimensionamento de posições específicas afetam as curvas de equidade com base em diferentes sistemas de pontuação SQN. Para saber mais sobre este workshop, confira nosso vídeo de 3 minutos com o instrutor RJ Hixson. Uma nota de seu instrutor, R. J. Hixson Vários anos atrás, em uma oficina do Instituto Van Tharp em Sydney, um dos alunos falou sobre uma experiência recente. Ele estava trabalhando alguns números de negociação uma noite, quando ele tinha um epdhany ndash ldquoIt estava na posição de dimensionamento strategy. rdquo Ele percebeu que ele poderia alcançar todos os seus objetivos financeiros, aplicando uma posição particular estratégia de dimensionamento para o seu ndash negociação e ele começou a chorar. Ele explicou que não eram lágrimas de alegria, no entanto, eram lágrimas de frustração. Ele compartilhou como ele tinha tido o apoio de sua esposa para os oito anos anteriores, enquanto ele tinha trabalhado muito para melhorar a sua negociação, ou seja, ele estava tentando melhorar os seus sistemas de negociação poucos, mas que o esforço não tinha rendido muito no caminho Do crescimento do capital. Parte de sua realização foi que, se ele tivesse começado sua estratégia de dimensionamento posição muito mais cedo, ele acredita que poderia ter salvo alguns anos. Com esta oficina, esperamos salvar outros comerciantes de alguns anos e algumas lágrimas de frustração. Letrsquos dizer que você tem objetivos de negociação e você tem alguma informação de desempenho do sistema de negociação. Letrsquos ir tão longe como para dizer que você é sólido de rocha nessas áreas de sua negociação, no entanto, você donrsquot realmente sabe como fazer a conexão entre esses dois. Como você faz isso Thatrsquos feito através de sua posição estratégias de dimensionamento. Se você donrsquot ter uma maneira sistemática de saber quanto arriscar em cada comércio em cada sistema que foi maximizado para cumprir seus objectivos ndash, em seguida, pode haver um pedaço crucial de conhecimento ou aplicação em falta. Se você está cumprindo seus objetivos, então não se preocupe. Se você arenrsquot cumprir seus objetivos, então compreensão posição dimensionamento estratégias e saber como aplicá-los para o seu comércio pode ser extremamente benéfico. Você tem algumas opções: Você pode tentar um monte de diferentes posições estratégias de dimensionamento e ver o que você começa. Touro Talvez não tão barato no final e esta abordagem pode demorar muito tempo, mas se você gosta de simplicidade, poderia ser um bom ajuste. Você poderia seguir algumas das diretrizes de gestão de dinheiro que têm circulado por anos. Provavelmente melhor do que usar nada, mas. tu consegues fazer melhor. Você pode comprar ou desenvolver algum software sofisticado para executar um monte de cálculos para você. Touro Grande aproximação para um programador com um menor de matemática. Mas não tanto para o resto de nós Você poderia aprender uma fórmula simples e aplicar isso para resultados eficazes. Bull (Dica - Escolha este por simplicidade, custo, eficácia) Deixe-me perguntar isso. O que você está fazendo em sua negociação No dia-a-dia, o que você está fazendo Executando seus sistemas de negociação Centrando-se em não cometer erros Observando o quadro geral Monitorando o tipo de mercado Refinando suas regras Gerenciando sua psicologia Todas essas são boas tarefas Mdash e eles são completamente necessários para o comércio com sucesso. Como você diria que suas atividades estão ajudando você a atingir seus objetivos Se você não entender como desenvolver e empregar estratégias de dimensionamento de posição eficaz, talvez não tão bem. Por que isso pode ser Porque você pode fazer tudo naquela lista acima, mas sem três elementos-chave, suas chances de alcançar seus objetivos é mínima. Quais são esses três elementos-chave para saber sobre 1. Seus objetivos comerciais. Eles são escritos Eles estão completos Eles dirigem o que você faz 2. Seu desempenho do sistema de negociação. Você tem medidas de desempenho para cada sistema de negociação por tipo de mercado Você seleciona seus sistemas ativos através de algum conjunto de critérios 3. Suas estratégias de dimensionamento de posição. Sua posição estratégias de dimensionamento são os principais condutores para a sua reunião de negociação seus objetivos. Vamos olhar para a idéia por trás da fórmula, as variáveis ​​necessárias, como e por que ele funciona para ajudá-lo a entender o desempenho do seu sistema. Variações de Fórmula SQN Existem duas versões primárias da fórmula SQN. Você vai entender ambos e quando aplicar cada um deles. As duas variações fornecem resultados diferentes cada um dos quais é altamente valioso em situações diferentes. Tipos de R Distribuições Múltiplas Diferentes tipos de sistemas de negociação geram diferentes tipos de R-múltiplas distribuições. O tipo de distribuição afeta a pontuação SQN para o sistema. Você vai aprender como e por que diferentes aspectos dos sistemas de negociação afetam a pontuação SQN, bem como considerar que tipo de distribuições podem alinhar melhor com seus objetivos comerciais. Os benefícios da alta SQN Scoring sistemas de negociação Quando você usa o sistema de negociação com um alto score SQN, você tem mais flexibilidade usando estratégias de dimensionamento de posição para ajudá-lo a atingir seus objetivos. Como e por que isso é assim será coberto em profundidade. SQN - Uma maneira simples de embarcar estratégias eficazes de dimensionamento de posição Compreender como usar o escore SQN para desenvolver estratégias de dimensionamento de posição que se encaixam em diferentes objetivos. Você pode ficar tão complexo como você gosta nesta área, mas a pontuação SQN torna o processo bastante simples. Três grandes categorias de estratégias de dimensionamento de posição Todas as estratégias de dimensionamento de posição não são criadas igualmente. Van classificou três tipos principais e você explorará as diferenças. Qual categoria de usar Você pode achar que uma categoria de estratégias de dimensionamento de posição ajuda você a atingir seus objetivos sobre os outros dois. Você vai examinar as razões para concentrar seus tipos de estratégias versus utilizando dois ou três tipos. Como Aplicar Sete Estratégias de Dimensionamento de Posições Específicas Iremos estudar sete estratégias de dimensionamento de posições específicas e muito úteis em profundidade. Além disso, cada uma destas estratégias tem várias variações a saber sobre o que também irá cobrir em profundidade. Como Calcular Seu Portfólio Máximo Calor O calor da Carteira refere-se ao risco total que você expôs nos mercados através de suas posições abertas. Se você não gerenciar isso, um evento externo que afeta todo o mercado pode acabar com você. Suas estratégias de dimensionamento de posição precisam considerar esse importante elemento. Como perdendo raias afetar sua posição estratégias de dimensionamento Se você está coçando a cabeça sobre por que sua raia de perda teria qualquer efeito sobre a sua estratégia de dimensionamento de posição, você provavelmente não comércio de um sistema que tem longas estrias perdedoras. Mesmo para sistemas com curtos estrias perdedoras, no entanto, o desenvolvimento de estratégias de dimensionamento de sua posição deve explicar este fator. Por que seus Drawdowns são mais importantes do que seus retornos Seu retorno pode torná-lo rico, mas suas retiradas podem levá-lo para fora do jogo. As diferenças entre os objetivos de negociação e os objetivos do sistema Eles fazem coisas diferentes, eles soam diferente, e eles podem ajudar ou dificultar seus esforços se você não entender as diferenças. Estratégias de dimensionamento de posição que reduzem a volatilidade de sua curva de patrimônio Você pode pensar que você não mente volatilidade em seu patrimônio ou você pode saber que incomoda você. De qualquer forma, saber qual o tipo de posição estratégias de dimensionamento poderia atenuar a volatilidade enquanto ainda permitindo o crescimento da equidade seria muito valioso. Minimizar o risco para o seu capital, mas gerar retornos surpreendentes Há uma posição estratégia de dimensionamento em particular que é fácil de entender e implementar o que minimizou o risco para o seu capital inicial, mas também turbocharges seus retornos. É surpreendente que mais pessoas não usá-lo. A Estratégia Martingale De uma forma geral, esta é uma posição estratégia de dimensionamento a ser evitado na negociação. Bem cobrir o porquê e uma exceção muito rara a essa orientação. Alocando dinheiro entre sistemas de negociação Se você sabe que você não vai usar a mesma estratégia de dimensionamento de posição em cada sistema, como então você dividir seu capital entre eles É um simples mesmo dividir melhor Não é provável. Quando ajustar ou mudar posições Estratégias de dimensionamento Claro, se seus objetivos mudam, você ajustaria suas estratégias. Determinando as Estratégias de Dimensionamento de Posição Os alunos trabalharão através de vários exercícios práticos, onde você terá que elaborar estratégias de dimensionamento de posição e ver quão bem aqueles fizeram em relação Objectivos. Aplicando Estratégias de Dimensionamento de Posições Diferentes a um Sistema de Negociação Em exercícios práticos adicionais, você verá como estratégias diferentes geram resultados de equidade de acabamento muito diferentes usando o mesmo sistema. Aplicando a mesma Estratégia de Dimensionamento de Posição em Diferentes Sistemas Você também verá como diferentes sistemas (Com diferentes distribuições R múltiplas) usando a mesma estratégia geram diferentes resultados de equidade final. Simulação de Monte Carlo Aprenda sobre este método de simulação e use uma ferramenta simples para ajudá-lo a executar algumas simulações. Você também vai entender as limitações deste tipo de simulação e se você ainda quer usar a ferramenta para o seu desenvolvimento de estratégia de dimensionamento de posição. Cálculo de sua equidade Muitas estratégias de dimensionamento de posição são construídas sobre o risco de alguma parte da equidade. Se você parar por um momento para pensar sobre isso, no entanto, como você sabe o quanto a equidade que você tem Não é tão simples como pode parecer no início e bem olhar para três maneiras simples de determinar a sua equidade. Maneiras de testar suas regras de sistemas para melhorar a pontuação SQN Uma das perguntas mais comuns que recebemos de pessoas que aprendem sobre a fórmula SQN é: Como posso melhorar meus sistemas? SQN score Bem estudar essa questão e considerar se você deve ou não Investir mais tempo ou esforço nessa busca. Preconceitos psicológicos que inibem estratégias de dimensionamento de posição melhores Por que a maioria das pessoas não aprender sobre ou usar estratégias de dimensionamento de posição melhor Há tendências psicológicas sérias no trabalho em seu subconsciente e bem trazê-los para a luz. Num certo sentido, a alavancagem pode ter um impacto significativo nos resultados de negociação. Em outro sentido, você pode alcançar muitos objetivos de negociação através de estratégias de dimensionamento de posição sem usar (e se preocupar) instrumentos de alta alavancagem. O conceito de número de qualidade do sistema: Cerca de 12 anos atrás, o Dr. Van Tharp estava se preparando para lançar um produto de software destinado a ajudar os comerciantes a desenvolver estratégias de dimensionamento de posição para seus sistemas de negociação. No processo de escrever o manual de instruções, ele começou a entender o desempenho do sistema de uma maneira inteiramente nova. Ele tinha naquele momento estava usando a expectativa ea relação sinal-ruído para avaliar o desempenho do sistema, mas ambos os métodos foram limitados em quão eficazmente eles poderiam ajudar um comerciante chegar a uma boa posição de dimensionamento estratégia ndash bom em que a estratégia iria entregar a Retorna, mas evita as reduções. Ao trabalhar o problema durante um período de meses, surgiram novas idéias e, eventualmente, nasceu uma nova teoria. Van considerou a nova teoria como um método ou forma de medir a qualidade de um sistema de negociação, de modo que ele o chamou de Número de Qualidade do Sistema ou SQN para breve. A pontuação SQN não é terrivelmente complicado ndash qualquer pessoa que passou a matemática do ensino médio e que tem alguma compreensão das estatísticas pode calcular a figura. As implicações da medição, no entanto, são extensas. Estendem na seleção do sistema negociando, melhoria do sistema, objetivos de troca, retornos, abaixamentos, risco por o comércio, risco total, composição, gerência da volatilidade da equidade. Bem, basta ver as áreas de assunto abordadas na seção abaixo para a lista completa. Simplesmente afirmou mdash compreensão de um sistema de negociação sQN scorersquos ajuda comerciantes avaliar que tipos de posição dimensionamento estratégias que poderiam usar. Ele também informa os tipos de estratégias de dimensionamento de posição que devem evitar. Em última análise, esse software foi usado apenas para a investigação em casa e por várias razões comerciais nunca foi lançado como um produto. Em vez de escrever um manual de software como ele começou a fazer, Van escreveu um livro para explicar todos os novos conceitos SQN e tópicos relacionados em ldquoThe Guia definitivo para posicionamento de dimensionamento Strategiesrdquo. Ao entender e aplicar conceitos SQN, os comerciantes realmente donrsquot necessidade de software complexo para desenvolver estratégias de dimensionamento de posição eficaz. Desde que o livro foi publicado, os clientes têm perguntado de vez em quando sobre como os conceitos SQN trabalho e como aplicá-los à sua negociação. Este workshop é o resultado desses pedidos. Enquanto discutimos esta área de assunto em dois outros workshops ao vivo, este novo workshop se concentrará exclusivamente na aplicação das teorias SQN em negociação por dois dias completos. Nossa intenção é que os alunos compreendam os conceitos de SQN em geral, bem como os ajude a aplicar métodos SQN à sua própria negociação para que possam melhor atender aos seus objetivos. O que você fará nestes dois dias Esta é ldquohands-onrdquo workshop sendo mais ldquolaboratoryrdquo do que ldquotheoryrdquo. Você vai gastar cerca de metade do seu tempo de oficina em atividades ou exercícios. A expectativa é que você tenha uma compreensão básica ou intermediária já sobre SQN mais estratégias de dimensionamento de posição e este curso lhe dará a experiência direta para aplicar esses conceitos, a fim de melhorar seus resultados de negociação. Na oficina, você irá: Ouvir palestras - Ainda há algumas coisas para cobrir em profundidade, mas sempre haverá um QampA em andamento. As disciplinas primárias incluem o escore SQN, objetivos de negociação e estratégias de dimensionamento de posições. - Os estudantes da oficina jogarão um de Vanrsquos jogos famosos do saco de mármore. O jogo é uma forma eficaz e divertida de aplicar as suas aprendizagens de dimensionamento de posições. - Para vários estudos de caso e um jogo, você vai trabalhar com outros membros da turma por algumas horas. - Você terá alguns no trabalho do curso para fazer e dever de casa para fazer relativas aos seus objetivos de negociação pessoal e estratégias de dimensionamento de posição. Sobre o seu instrutor R. J. Hixson é um graduado do Vanrsquos Super Trader programa. Ele era um cliente de longa data e ainda um estudante Super Trader quando ele se juntou à equipe da VTI há mais de 7 anos. R. J. Foi instrumental na atualização do guia definitivo para o posicionamento de estratégias de dimensionamento de livros para a segunda edição e desenvolveu o nosso curso de e-learning ldquoIntrodução para posicionamento Strategiesrdquo dimensionamento. RJs paixão sobre Vanrsquos SQN idéias e estratégias de dimensionamento de posição o ajudaram a se tornar um especialista em casa nas áreas. Ele também tem ajudado Van ensinar oficinas de VTI por vários anos e é o instrutor principal para nossa oficina de desenvolvimento de sistemas. Ele criou esta nova oficina com Van para ensiná-lo a aplicar a pontuação SQN e posicionar estratégias de dimensionamento de uma maneira metódica e prática. Esperamos que você possa se juntar a ele em agosto para esta nova oficina emocionante para melhorar sua compreensão sobre esta área crítica para o sucesso comercial. Passar o teste no final do Guia Definitivo com uma pontuação mínima de 85 é altamente encorajado como preparação para este workshop, embora nós não fizemos isso um pré-requisito. Esteja ciente, entretanto, que este é um nível intermediário que os participantes da oficina devem ter um conhecimento de funcionamento de fundamentos de SQN e estratégias de dimensionamento de posição. Os inscritos no Workshop que ainda não estudaram o Guia Definitivo têm acesso a um preço especial no Guia do Guia Definitivo para se prepararem para o workshop antes do tempo. Além disso, haverá um arquivo pdf de 5 a 10 páginas com perguntas para terminar antes do workshop. Uma vez que alguém se inscreveu para a oficina, o arquivo será enviado para eles. Desempenho da Estratégia usando Van Tharp Sistema Qualidade Número (SQN) Estratégia de desempenho usando Van Tharp Número de Qualidade do Sistema (SQN) Ive recentemente ler o livro de Van Tharp - DefinitiveGuidetoPositionSizing e i Acho que é uma grande leitura sobre o tema de determinar a melhor forma de selecionar tamanhos de posição para seus comércios. Tenho uma pergunta no entanto sobre o número de qualidade do sistema Van Tharp usa para determinar se uma estratégia é boa ou não. Basicamente, é uma forma criativa de trabalhar fora se uma estratégia irá executar bem a longo prazo, com base em x montantes de comércios. A premissa por trás disso é que ele relaciona tudo de volta ao quanto você está arriscando em cada comércio, em termos de quotRquot múltiplos (onde quotRquot é o montante arriscado). Você determina seu lucro médio de R sobre todos os comércios, e também o desvio padrão destes negócios. Isto é usado então junto com o número de comércios para trabalhar para fora seu SQN: média de SQN de comércios em termos de múltiplos de R / stddev de r múltiplo comércios sqrt (número de comércios). De Van Tharp, se o seu SQN gt 1.7 você tem um sistema que quotstatisticallyquot deve gerar lucros. Eu tenho pensado sobre este tema há algum tempo, e realmente gosto de como ele vincula as estatísticas para isso, como eu tentei fazer no passado. Em seu livro ele infere um problema com o SQN embora, para quando você tem amostras acima de 100. O problema é que ele infla o resultado SQN, então uma maneira ele sugere para lidar com o problema é apenas definir os comércios 100 quando o seu maior Do que 100. Meu problema, é que eu tenho uma estratégia, testado em um número de diferentes pares FOREX e mais de 3 anos de dados, e acho que a curva de equidade é excelente. Há cerca de 3000 comércios que é um excelente tamanho de amostra. Quando eu ligar os números na fórmula SQN embora (limitando a 100 comércios) o resultado não é bom. Se eu usar os 3000 comércios, o resultado é muito bom. Minha pergunta geral é, o que eu faço nessa situação quando eu tenho 3.000 negócios e quer trabalhar fora o que o SQN é. Meus números funcionam para ser: avg std dev trades sqn 0,26 2,57 100 1,01 0,26 2,57 3149 5,69 Ive anexado a curva de equidade também. Todas as idéias apreciadas. obrigado. Re: Desempenho Estratégico usando Van Tharp System Quality Number (SQN) Busca ASF usando meu nome. Fiz vários posts sobre o livro do Dr. Tharps e seu uso do SQN. Eu gosto do Dr. Tharps trabalhar e recomendar seus livros. Temos correspondido, e ele me mencionou na página 251 do Guia Definitivo. O número de qualidade do sistema é o mesmo que o teste estatístico t de métrica. T-test É útil para determinar se um sistema está funcionando ou quebrado. Infelizmente, o Dr. Tharp dá alguns conselhos pobres sobre o uso de estatísticas e sobre modelagem e simulação em geral. Se você tiver mais de 100 negócios, use todos os dados de todos eles, mas não use um valor de 100 para N. Quando isso for feito, a métrica calculada não é longa e não pode ser interpretada De forma consistente. A métrica do teste t pode ser calculada usando qualquer número de pontos de dados de 2 (o mínimo para calcular o desvio padrão) para milhares ou mais. Em geral, valores de t-teste maiores do que cerca de 2,0 (o valor específico pode ser obtido olhando para uma tabela em um livro de estatísticas. Ele depende do que N é, mas não muito) indicam que os resultados são provavelmente (no nível 5 ) Diferente do aleatório. A métrica do teste t é a razão entre a média e o desvio padrão, multiplicada pela raiz quadrada de N. Nos sistemas de negociação, o desvio padrão é geralmente de 2 a 4 vezes a média. Digamos que a média é 1 eo desvio padrão é 2 para seus resultados de 16 comércios, (N 16). Então t-score (1/2) sqrt (16) que é 2.0. Isso indica que a média é provavelmente maior que 0,0. Eu tenho sido um pouco rápido e solto com a explicação estatística aqui. Desculpas aos puristas. Uma descrição mais completa das técnicas de análise estatística de sistemas de negociação, incluindo como saber se um sistema está funcionando ou quebrado e o que fazer sobre isso, é uma grande parte do meu próximo livro, quotModeling Trading System Performance. quot Deve estar fora Em cerca de 1 de maio de 2017. Além disso, tenha muito cuidado para calcular o SQN usando apenas os resultados de negociação fora da amostra. Os resultados da amostra não têm valor preditivo. O uso de resultados na amostra superestimará o desempenho esperado e subestimará o risco de ruína. Obrigado por ouvir, Howard PolarBear disse: 15 de fevereiro de 2017 10:55 Re: Estratégia de desempenho usando Van Tharp Número de Qualidade do Sistema (SQN) obrigado pela resposta detalhada. Pelo que você está dizendo então, eu estaria correto em assumir que o meu t-score para este conjunto de comércios é 5,69 Isso parece um resultado muito bom. Uma alternativa baseada na outra resposta acima, foi considerar conjuntos de 100 negócios. Se eu olhar para o número SQN através destes conjuntos de 100 comércios, então a média do número SQN, acabo com uma média SVN de apenas 0,9. Claramente algo está errado aqui, e eu não me sinto confiante em minha compreensão do acima para dizer se ou não o sistema que eu tenho vai render um resultado positivo no futuro estatisticamente. O valor da estatística t que compara duas médias, sob o pressuposto de que os desvios-padrão dos dois conjuntos de dados são iguais, é calculado como: n número (sQN) Dos pontos de dados observados. Numerador (média dos n pontos de dados observados - média dos dados de linha de base ou hipóteses) desvio padrão denominador dos n pontos de dados observados computar o quociente, então multiplique esse resultado pela raiz quadrada de n (use n-1 se n é pequeno) . O resultado é a estatística t. Se você tiver um conjunto de dados de linha de base ou hipótese e você quiser testar se a média dos dados observados é diferente da média dos dados de linha de base, coloque essa média no numerador. Caso contrário, para testar se os resultados observados são diferentes do aleatório, ponha 0.0 em para a média dos dados de linha de base. Em seguida, o cálculo para a estatística t torna-se: t (média / stdev) sqrt (n). Usando qualquer valor de t saiu desse cálculo, vá para uma tabela que dê quotthe valores críticos para a estatística t. Ele terá linhas e colunas. Geralmente há uma linha para cada valor de n, começando em 1 e indo até o infinito. Em cerca de linha 30, ele vai mudar de contar por 1 para contar por 5. Em algum lugar ao redor da linha para n 200, a linha seguinte e final será para infinito. Você verá que os valores nas colunas mudam muito rapidamente para valores pequenos de n, mas não muito para valores grandes. Na verdade, você precisa subtrair 1 do número de pontos de dados para obter o n que é usado na tabela - é chamado o número de quotdegrees de liberdade. quot Isso importa para n pequeno, mas torna-se insignificante para n maior que cerca de 30. As colunas contêm cada uma o nível crítico da estatística t para algum nível de confiança. Dependendo se você está testando para quotdifferent thanquot ou quotgreater thanquot, você usará um quotwo-tailedquot ou quotone-tailedquot test. A rápida e suja regra de ouro que eu mencionei foi olhar para a estatística t para ser maior do que cerca de 2,0. Você verá os valores nas colunas são em torno de 2,0 para o nível de confiança de cerca de 0,05. Os números diminuem à medida que n aumenta. Procure a entrada na tabela que representa o teste em que você deseja estabelecer um limite de confiança. Vá para baixo para a linha correspondente a n, em toda a coluna para o número de caudas e nível de confiança. Compare a estatística t que você calculou com esse número. Se o seu número calculado é maior, você tem esse nível de confiança de que os meios são diferentes. A linguagem formal pode ser confusa, então eu digo quotdifferent. quot puristas imediatamente reclamar e eu concordo com eles. O ponto é, dada uma relação de média para desvio padrão para alguns n, você pode calcular uma estatística t. Se você tem essa mesma relação, mas maior n, você ainda pode calcular uma estatística t e será um número maior. Quanto maior a estatística t, maior o nível de confiança. Como o nível de confiança aumenta, você pode pensar que como sendo mais certo de que a média que você mediu é diferente do que 0,0 ou a média de linha de base, o que você usou. Há fórmulas para colocar limites de confiança na média de seus dados observados. Para fazer isso, você pode usar o nível de confiança que você acabou de procurar ou uma tabela da distribuição normal quotstandard. quot Mas isso é para outra postagem. Voltar para a sua pergunta ---- Se você fizer um pequeno número, digamos 10, comércios e têm média de desvio padrão de 0,50, em seguida, continuar e fazer um grande número, digamos 300, e ainda têm a mesma proporção de 0,50. A estatística t será de 1,50 para os 10 pontos de dados. 0,50 sqrt (9). Nove em vez de 10 porque um ponto de dados foi quotused upquot na estimativa do valor da média que foi usado para calcular o desvio padrão. A estatística t será de 8,64 para os 300 pontos de dados. 0,50 sqrt (299). Quando vamos para a tabela de distribuição t, usando a linha para n 9, 1,50 é significativo em torno do nível 80. Normalmente não é um nível suficientemente alto para confiar. Portanto, não concluímos que a média seja diferente de 0,0. Ou seja, poderíamos ter observado os 10 pontos de dados provenientes de uma distribuição aleatória com uma média de 0,0 em cerca de 1 em cada 5 séries de selecionar 10 pontos de dados de uma distribuição normal com uma média de 0,0 eo mesmo desvio padrão que foi calculado. Quando vamos para a tabela de distribuição t usando linha infinita, 8,64 é significativo no nível mais alto mostrado na tabela. Podemos concluir que é extremamente improvável que os 300 pontos de dados provenham de uma distribuição normal com uma média de 0,0. Para uma dada razão de média para desvio padrão, o aumento do número de pontos de dados aumenta nossa confiança na medição da média desses pontos de dados. Se você realmente está recebendo números tão alto, ótimo. Minha cautela é que é extremamente raro. Se os dados utilizados vieram de resultados verdadeiramente fora da amostra, você tem um ótimo sistema e você logo vai ter todos os Melbourne. Se você quiser saber como negociar este sistema para maximizar sua riqueza sem ir à falência, procure o meu novo livro, Modeling Trading System Performance - tudo o que você precisa saber é tudo explicado em detalhes. Ou ligue para mim. Mas uma estatística t alta é geralmente o resultado de um erro (como um futuro vazamento em um sistema comercial) ou repetidos testes / modificações até que a lógica tenha sido ajustado para os dados e os resultados não são mais fora da amostra. Se este for o caso, você terá uma boa idéia em cerca de 10 negócios mais, e sabe com certeza justa em 20 mais - detalhes também em MTSP. Eu provavelmente excedeu minha cota para o dia. Espero que isso ajude, obrigado, Howard Ive recentemente ler o livro de Van Tharp - DefinitiveGuidetoPositionSizing e eu acho que é uma ótima leitura sobre o tema de determinar como melhor selecionar tamanhos de posição para seus comércios. Tenho uma pergunta no entanto sobre o número de qualidade do sistema Van Tharp usa para determinar se uma estratégia é boa ou não. Basicamente, é uma forma criativa de trabalhar fora se uma estratégia irá executar bem a longo prazo, com base em x montantes de comércios. A premissa por trás disso é que ele relaciona tudo de volta ao quanto você está arriscando em cada comércio, em termos de quotRquot múltiplos (onde quotRquot é o montante arriscado). Você determina seu lucro médio de R sobre todos os comércios, e também o desvio padrão destes negócios. Isto é usado então junto com o número de comércios para trabalhar para fora seu SQN: média de SQN dos comércios nos termos de múltiplos de R / stddev do r múltiplo sqrt dos ofícios (número de comércios). De Van Tharp, se o seu SQN gt 1.7 você tem um sistema que quotstatisticallyquot deve gerar lucros. Eu tenho pensado sobre este tema há algum tempo, e realmente gosto de como ele vincula as estatísticas para isso, como eu tentei fazer no passado. Em seu livro ele infere um problema com o SQN embora, para quando você tem amostras acima de 100. O problema é que ele infla o resultado SQN, então uma maneira ele sugere para lidar com o problema é apenas definir os comércios 100 quando o seu maior Do que 100. Meu problema, é que eu tenho uma estratégia, testado em um número de diferentes pares FOREX e mais de 3 anos de dados, e acho que a curva de equidade é excelente. Theres about 3000 trades which is an excellent sample size. When I plug the numbers into the SQN formula though (limiting to 100 trades) the result is no good. If I use the 3000 trades, the result is TOO good. My question overall is, what do I do in this situation when I have 3000 trades and want to work out what the SQN is. My numbers work out to be : avg std dev trades sqn 0.26 2.57 100 1.01 0.26 2.57 3149 5.69 Ive attached the equity curve also. any ideas appreciated. obrigado. A good way to compare models when your trading volume is high is to use the quotnumber of trades per yearquot instead of the fixed number of quot10quot - that way you can then compare apples vs apples from a system perspective and not penalize the system due to frequency. Frequency of trading is probably more valuable that expectancy( assuming its above 0 and stays above 0).