Se trata de un elemento de negociación o un componente que se creó utilizando QuantShare por uno de nuestros miembros. Este artículo puede ser descargado y utilizado por QuantShare Trading Software. Los artículos comerciales son de diferentes tipos. Hay descargadores de datos, indicadores de comercio, sistemas de trading, listas de vigilancia, compuestos / índices. Puede utilizar este artículo y cientos de otros de forma gratuita mediante la descarga de QuantShare. Principales razones por las que debe utilizar QuantShare: Trabaja con los mercados de Estados Unidos e internacionales (stock, forex, opciones, futuros, ETF.) 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Siete Principios Resumen Perfeccionismo, juegos de azar, pérdidas innecesarias, no ser capaz de tirar del triggerhellip. Estos son sólo algunos de los problemas que los comerciantes enfrentan en los mercados todos los días. Lo que nos hace pensar de esta manera y cómo podemos aprender a ser mejores y más rentables comerciantes hellip. read more Todo el mundo está buscando el Santo Grial en los mercados. ¿Cómo encontrar el sistema de comercio ideal, la acción que va a despegar o que un gran ganador con su nombre en él Hay cientos, si no miles, de los sistemas de comercio que funcionan. Pero la mayoría de la gente, después de comprar un sistema de este tipo, no seguirá el sistema o el comercio exactamente como se pretendía. ¿Por qué no hellipread más Riesgo para la mayoría de la gente parece ser un término indefinible basada en el miedo ndash que a menudo se equipara con la probabilidad de perder, o otros podrían pensar estar involucrado en futuros u opciones es ldquorisky. rdquo definición Vanrsquos es muy diferente a lo que muchos La gente piensa hellipread más Posicionamiento es la parte de su sistema de comercio que le dice ldquohow much. rdquo ¿Cuántas acciones o contratos debe tomar por el comercio Pobre posicionamiento de tamaño es la razón detrás de casi cada caso de blowoutshellipread más Uno de los verdaderos secretos de El éxito comercial es pensar en términos de riesgo-recompensa ratios cada vez que tome un comercio. Pregúntese, antes de tomar un comercio, el riesgo de este comercio Y es la recompensa potencial vale la pena el riesgo potencial ¿Qué puedo esperar de mi sistema de comercio para hacer a mí en el hellip a largo plazo. Leer más Después de un número de años investigando la posición Sizingtrade estrategias, el Dr. Van Tharp desarrolló una medida patentada de la calidad de un sistema de comercio que él llama el número de calidad del sistema o SQN. Hellip. más información El mercado no le debe a usted ni a nadie grandes riquezas. El mercado, sin embargo, de vez en cuando molestar a un gran número de personas con ganancias aparentemente fácil (durante las burbujas y otras manías) sólo para quitarlos de nuevo. Si usted es serio sobre ser un buen comerciante, entonces usted necesita acercarse a la práctica de negociar con el mismo nivel de rigor con el que se acercaría a cualquier esfuerzo de alto nivel hellipread moreStrategy Rendimiento utilizando Van Tharp Sistema de calidad de calidad (SQN) Tharp System Quality Number (SQN) He leído recientemente el libro de Van Tharp - DefinitiveGuidetoPositionSizing y creo que es una gran lectura sobre el tema de la determinación de la mejor manera de seleccionar los tamaños de posición para sus operaciones. Tengo una pregunta sin embargo con respecto al número de calidad del sistema Van Tharp utiliza para determinar si una estrategia es buena o no. Básicamente, es una forma creativa de averiguar si una estrategia funcionará bien a largo plazo, sobre la base de x cantidades de operaciones. La premisa detrás de él es que relaciona todo de nuevo a cuánto usted está arriesgando en cada comercio, en términos de quotRquot múltiplos (donde quotRquot es la cantidad arriesgada). Usted determina su beneficio medio de R sobre todos los oficios, y también la desviación estándar de estos oficios. Esto se utiliza junto con el número de operaciones para calcular su SQN: SQN promedio de operaciones en términos de R múltiplos / stddev de r múltiples operaciones sqrt (número de operaciones). De Van Tharp, si su SQN gt 1.7 usted tiene un sistema que quotstatisticallyquot debe generar beneficios. He pensado en este tema desde hace bastante tiempo, y realmente me gusta cómo se relaciona en las estadísticas en esto, como he tratado de hacer en el pasado. En su libro infiere un problema con el SQN aunque, para cuando tienes muestras sobre 100. El problema es que infla el resultado de SQN, así que una manera él sugiere para hacer frente al problema es apenas fijar los comercios 100 cuando su mayor De 100. Mi problema, es que tengo una estrategia, probado en un número de diferentes pares FOREX y más de 3 años de datos, y creo que la curva de equidad es excelente. Hay unos 3000 oficios que es un excelente tamaño de muestra. Cuando enchufo los números en la fórmula de SQN sin embargo (limitando a 100 comercios) el resultado no es bueno. Si uso los 3000 oficios, el resultado es demasiado bueno. Mi pregunta en general es, ¿qué debo hacer en esta situación cuando tengo 3000 operaciones y quiero resolver lo que es el SQN. Mis números resultan ser: avg std dev operaciones sqn 0,26 2,57 100 1,01 0,26 2,57 3149 5,69 Ive adjunta la curva de equidad también. Cualquier idea apreciada. Gracias. Re: Estrategia de rendimiento utilizando Van Tharp System Quality Number (SQN) Buscar ASF utilizando mi nombre. He hecho varios posts sobre el libro del Dr. Tharps y su uso de SQN. Me gusta el trabajo del Dr. Tharps y recomendar sus libros. Nos hemos correspondido, y él me ha mencionado en la página 251 de la Guía Definitiva. El número de calidad del sistema es el mismo que el de la métrica estadística t. Prueba T Es útil para determinar si un sistema funciona o está roto. Desafortunadamente, el Dr. Tharp da algunos malos consejos sobre el uso de las estadísticas y sobre el modelado y la simulación en general. Si usted tiene más de 100 operaciones, utilice por todos los medios los datos de todas ellas, pero no utilice un valor de 100 para N. Cuando se hace esto, la métrica calculada no es un t-score largo y no puede ser interpretada De manera coherente. La métrica de la prueba t puede calcularse usando cualquier número de puntos de datos de 2 (el mínimo para calcular la desviación estándar) a miles o más. En general, los valores de prueba t superiores a 2,0 (el valor específico puede obtenerse mirando una tabla en un libro de estadísticas depende de lo que N es, pero no mucho) indican que los resultados son probablemente (en el nivel 5 ) Diferente de aleatorio. La métrica t-test es la relación entre la media y la desviación estándar, multiplicada por la raíz cuadrada de N. En los sistemas comerciales, la desviación estándar suele ser de 2 a 4 veces la media. Digamos que la media es 1 y la desviación estándar es 2 para los resultados de 16 operaciones, (N 16). Entonces t-score (1/2) sqrt (16) que es 2.0. Esto le indica que la media es probablemente mayor que 0.0. He estado un poco rápido y suelto con la explicación estadística aquí. Disculpas a los puristas. Una descripción más completa de las técnicas para el análisis estadístico de los sistemas de negociación, incluyendo cómo saber si un sistema está funcionando o está roto y qué hacer al respecto, es una gran parte de mi próximo libro, quotModeling Trading System Performance. Por alrededor de 1 de mayo de 2011. También, tenga mucho cuidado de calcular el SQN utilizando sólo fuera de la muestra de los resultados comerciales. Los resultados de la muestra no tienen valor predictivo. El uso de los resultados de la muestra sobreestimará el rendimiento esperado y subestimará el riesgo de la ruina. Gracias por escuchar, Howard PolarBear dijo: 15-Febrero-2011 10:55 Re: Estrategia de rendimiento utilizando Van Tharp número de calidad del sistema (SQN) gracias por la respuesta detallada. De lo que usted está diciendo entonces, ¿estaría en lo correcto al suponer que mi t-score para este conjunto de oficios es 5.69 Esto parece un resultado muy bueno. Una alternativa basada en la otra respuesta anterior, fue considerar conjuntos de 100 operaciones. Si miro el número SQN a través de estos conjuntos de 100 operaciones, entonces el promedio del número SQN, termino con un SVN promedio de sólo 0,9. Claramente algo está mal aquí, y no me siento confiado en mi comprensión de lo anterior para decir si o no el sistema que tengo dará un resultado positivo en el futuro estadísticamente. (SQN) El valor de la estadística t que compara dos medias, bajo el supuesto de que las desviaciones estándar de los dos conjuntos de datos son iguales, se calcula como: n número De los puntos de datos observados. Numerador (media de los n puntos de datos observados - media de la línea de base o hipótesis de los datos) denominador de la desviación estándar de los n puntos de datos observados calcular el cociente, a continuación, multiplique el resultado por la raíz cuadrada de n (use n-1 si n es pequeño) . El resultado es el estadístico t. Si tiene un conjunto de datos basales o hipótesis y desea probar si la media de los datos observados es diferente de la media de los datos de línea de base, ponga esa media en el numerador. De lo contrario, para probar si los resultados observados son diferentes de los aleatorios, poner 0.0 en la media de los datos de línea de base. Entonces el cálculo para el estadístico t se convierte en: t (mean / stdev) sqrt (n). Usando cualquier valor de t salió de ese cálculo, vaya a una tabla que da los valores críticos para el estadístico t. Tendrá filas y columnas. Normalmente hay una fila para cada valor de n, comenzando en 1 y subiendo al infinito. Alrededor de la fila 30, cambiará de contar por 1 a contar por 5. En algún lugar alrededor de la fila para n 200, la fila siguiente y final será para el infinito. Verá que los valores en las columnas cambian muy rápidamente para valores pequeños de n, pero no mucho para valores grandes. En realidad, se necesita restar 1 del número de puntos de datos para obtener el n que se utiliza en la tabla - se llama el número de quotdegrees de freedom. quot Esto importa para n pequeño, pero se vuelve insignificante para n mayor que aproximadamente 30. Las columnas contienen cada una el nivel crítico de la estadística t para un cierto nivel de confianza. Dependiendo de si estás probando por algo diferente que o más alto, usarás una prueba de quotwo-tailedquot o quotone-tailedquot. La rápida y sucia regla de oro que mencioné fue buscar el estadístico t para ser mayor que aproximadamente 2,0. Verá que los valores en las columnas están alrededor de 2,0 para el nivel de confianza de alrededor de 0,05. Los números disminuyen a medida que n aumenta. Busque la entrada en la tabla que representa la prueba en la que desea establecer un límite de confianza. Bajar a la fila correspondiente a n, a través de la columna para el número de colas y el nivel de confianza. Compare la estadística t que ha calculado con ese número. Si su número calculado es mayor, tiene ese nivel de confianza de que los medios son diferentes. El lenguaje formal puede ser confuso, por lo que dicen quotdifferent. quot Los puristas inmediatamente se quejan y estoy de acuerdo con ellos. El punto es, dada una relación de media a desviación estándar para algunos n, se puede calcular una estadística t. Si usted tiene esa misma proporción, pero mayor n, todavía se puede calcular una estadística t y será un número más grande. Cuanto mayor sea el estadístico t, mayor será el nivel de confianza. A medida que el nivel de confianza aumenta, se puede pensar que como más cierto que la media que se mide es diferente de 0,0 o la media de la línea de base, lo que se utiliza. Hay fórmulas para poner límites de confianza en la media de sus datos observados. Para hacer esto, puede usar el nivel de confianza que acaba de buscar o una tabla de la distribución normal normal. Pero eso es para otra publicación. Volver a su pregunta ---- Si usted hace un número pequeño, digamos 10, los oficios y tienen la media a la relación de desviación estándar de 0,50, a continuación, continuar y hacer un gran número, digamos 300, y todavía tienen la misma proporción de 0,50. El estadístico t será de 1.50 para los 10 puntos de datos. 0,50 sqrt (9). Nueve en lugar de 10 debido a que un punto de datos se utilizó en la estimación del valor de la media que se utilizó para calcular la desviación estándar. El estadístico t será de 8.64 para los 300 puntos de datos. 0,50 sqrt (299). Cuando vamos a la tabla de distribución t, usando la fila para n 9, 1,50 es significativo alrededor del nivel 80. Normalmente no es lo suficientemente alto como para confiar. Por lo tanto, no concluimos que la media sea diferente de 0.0. Es decir, podríamos haber observado los 10 puntos de datos procedentes de una distribución aleatoria con una media de 0,0 en aproximadamente 1 de cada 5 series de seleccionar 10 puntos de datos de una distribución normal con una media de 0,0 y la misma desviación estándar que fue calculado. Cuando vamos a la tabla de distribución t usando fila infinita, 8.64 es significativo al nivel más alto mostrado en la tabla. Podemos concluir que es extremadamente improbable que los 300 puntos de datos provienen de una distribución normal con una media de 0,0. Para una proporción dada de la media a la desviación estándar, el aumento del número de puntos de datos aumenta nuestra confianza en la medición de la media de esos puntos de datos. Si usted realmente está consiguiendo números que alto, grande. Mi precaución es que es extremadamente raro. Si los datos utilizados provienen de resultados verdaderamente fuera de la muestra, usted tiene un gran sistema y pronto será dueño de todo Melbourne. Si desea saber cómo cambiar este sistema para maximizar su riqueza sin ir a la bancarrota, busque mi nuevo libro, Modeling Trading System Performance - todo lo que necesita saber es todo explicado en detalle. O llámame. Pero una estadística t alta es normalmente el resultado de un error (como una fuga futura en un sistema comercial) o repetidas pruebas / modificaciones hasta que la lógica se ha ajustado a los datos y los resultados ya no están fuera de la muestra. Si este es el caso, usted tendrá una buena idea en alrededor de 10 más operaciones, y saber con certeza justa en 20 más - los detalles también en MTSP. Probablemente he superado mi cuota para el día. Espero que esto ayude, gracias, Howard Ive recientemente leer el libro de Van Tharp - DefinitiveGuidetoPositionSizing y creo que es una gran lectura sobre el tema de la determinación de la mejor forma de seleccionar los tamaños de posición para sus oficios. Tengo una pregunta sin embargo con respecto al número de calidad del sistema Van Tharp utiliza para determinar si una estrategia es buena o no. Básicamente, es una forma creativa de averiguar si una estrategia funcionará bien a largo plazo, sobre la base de x cantidades de operaciones. La premisa detrás de él es que relaciona todo de nuevo a cuánto usted está arriesgando en cada comercio, en términos de quotRquot múltiplos (donde quotRquot es la cantidad arriesgada). Usted determina su beneficio medio de R sobre todos los oficios, y también la desviación estándar de estos oficios. Esto se utiliza junto con el número de operaciones para calcular su SQN: SQN promedio de operaciones en términos de R múltiplos / stddev de r múltiples operaciones sqrt (número de operaciones). De Van Tharp, si su SQN gt 1.7 usted tiene un sistema que quotstatisticallyquot debe generar beneficios. He pensado en este tema desde hace bastante tiempo, y realmente me gusta cómo se relaciona en las estadísticas en esto, como he tratado de hacer en el pasado. En su libro infiere un problema con el SQN aunque, para cuando tienes muestras sobre 100. El problema es que infla el resultado de SQN, así que una manera él sugiere para hacer frente al problema es apenas fijar los comercios 100 cuando su mayor De 100. Mi problema, es que tengo una estrategia, probado en un número de diferentes pares FOREX y más de 3 años de datos, y creo que la curva de equidad es excelente. Hay unos 3000 oficios que es un excelente tamaño de muestra. Cuando enchufo los números en la fórmula de SQN sin embargo (limitando a 100 comercios) el resultado no es bueno. Si uso los 3000 oficios, el resultado es demasiado bueno. Mi pregunta en general es, ¿qué debo hacer en esta situación cuando tengo 3000 operaciones y quiero resolver lo que es el SQN. Mis números resultan ser: avg std dev operaciones sqn 0,26 2,57 100 1,01 0,26 2,57 3149 5,69 Ive adjunta la curva de equidad también. Cualquier idea apreciada. Gracias. Una buena manera de comparar modelos cuando su volumen de negociación es alto es usar el quotnumber de operaciones por año en lugar de el número fijo de quot10quot - de esa manera usted puede comparar manzanas vs manzanas desde una perspectiva del sistema y no penalizar el sistema debido a la frecuencia . Frecuencia de la negociación es probablemente más valiosa que la esperanza (suponiendo que su superior a 0 y se mantiene por encima de 0).
