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La probabilidad y las estadísticas son la clave para desarrollar, probar y beneficiarse del comercio de divisas. Conociendo algunas herramientas de probabilidad, es más fácil para los comerciantes establecer objetivos comerciales en términos matemáticos, crear y operar estrategias comerciales efectivas y evaluar los resultados. Es útil para revisar los conceptos más básicos de probabilidad y estadísticas para el comercio de divisas. Al comprender la matemática de la probabilidad, conocerá la lógica utilizada por los sistemas de negociación mecánica y los asesores expertos (EA). Distribución normal La herramienta más básica de probabilidad en el comercio de divisas es el concepto de distribución normal. Se dice que la mayoría de los procesos naturales se distribuyen normalmente. La distribución uniforme implica que la probabilidad de que un número esté en cualquier lugar de un continuo es aproximadamente igual. Este es el tipo de distribución que resultaría de la difusión artificial de los objetos tan uniformemente como sea posible a través de un área, con una cantidad uniforme de espaciamiento entre ellos. Sin embargo, en lugar de una distribución uniforme, un precio de pares de divisas probablemente se encontrará dentro de una determinada área en un momento dado. Esta es su distribución normal, y las herramientas de probabilidad pueden mostrar una aproximación de donde es probable que se encuentre ese precio. La distribución normal ofrece a los comerciantes de divisas potencia predictiva con respecto a la probabilidad de que un precio de par de divisas alcance un cierto nivel durante un determinado período de tiempo. Las computadoras usan un generador de números aleatorios para calcular los medios (promedios) de los precios de la divisa para determinar su distribución normal. Si se comprueba un gran número de precios de muestra, la distribución normal formará la forma de una curva de campana cuando se traza gráficamente. Cuanto mayor es el número de muestras, más lisa será la curva. Las reglas de los promedios simples son útiles para los comerciantes, pero las reglas de la distribución normal ofrecen un poder predictivo más útil. Por ejemplo, un comerciante puede calcular que el movimiento promedio diario de un par de divisas es, digamos, 50 pips. Sin embargo, la distribución normal también puede decirle al comerciante la probabilidad de que un determinado movimiento diario de precios se reducirá entre 30 y 50 pips, o entre 50 y 70 pips. De acuerdo con las reglas de distribución normal y desviación estándar, aproximadamente 68 de las muestras se encontrarán dentro de una desviación estándar de la media (media), y alrededor de 95 se encontrarán dentro de dos desviaciones estándar de la media. Finalmente, hay una probabilidad de 99.7 de que la muestra caiga dentro de tres desviaciones estándar de la media. La distribución normal y las funciones de desviación estándar en los asesores expertos (EA) y los sistemas de comercio ayudar a los comerciantes de divisas evaluar la probabilidad de que los precios pueden mover una cierta cantidad durante un período determinado de tiempo. Sin embargo, los comerciantes deben ser cautelosos cuando se utiliza el concepto de distribución normal solo para fines de gestión de riesgos. A pesar de que la probabilidad de un evento raro (como una disminución de los precios de 50) puede parecer baja, factores imprevistos del mercado pueden hacer la posibilidad mucho más alta de lo que parece durante los cálculos de distribución normal. La fiabilidad del análisis depende de la cantidad y la calidad de los datos Cuando se modelan las curvas de distribución normales, la cantidad y la calidad de los datos de precios de los insumos es muy importante. Cuanto mayor es el número de muestras, más lisa será la curva. Además, para evitar errores de cálculo resultantes de datos insuficientes, es importante que cada cálculo se base en al menos treinta muestras. Por lo tanto, para probar una estrategia de comercio de divisas mediante la estimación de los resultados de las operaciones de muestra, el desarrollador del sistema debe analizar al menos 30 operaciones con el fin de llegar a conclusiones estadísticamente fiables con respecto a los parámetros que se están probando. Del mismo modo, los resultados de un estudio de 500 oficios son más confiables que los de un análisis de sólo 50 oficios. Dispersión y expectativa matemática para estimar el riesgo Para los comerciantes de divisas, las características más importantes de una distribución son su expectativa y dispersión matemáticas. La expectativa matemática para una serie de oficios es fácil de calcular: Simplemente sume todos los resultados comerciales y divida esa cantidad por el número de operaciones. Si el sistema de comercio es rentable, entonces la expectativa matemática es positiva. Si la expectativa matemática es negativa, el sistema pierde en promedio. La inclinación relativa o la planitud de la curva de distribución se demuestra midiendo la dispersión o dispersión de los valores de los precios dentro del área de la expectativa matemática. Normalmente, la expectativa matemática de cualquier valor distribuido aleatoriamente se describe como M (X). Por lo tanto, la dispersión se puede definir como D (X) M (XM (X) 2. La dispersión y la desviación estándar son de importancia crítica para la gestión del riesgo En los sistemas de comercio de divisas. Cuanto más alto sea el valor de la desviación estándar, mayor será el potencial de reducción, y mayor será el riesgo. Al mismo modo, cuanto menor sea el valor de la desviación estándar, menor será la reducción mientras se negocia el sistema. Por ejemplo, a continuación se presenta una muestra de evaluación de riesgo para una prueba de un sistema de comercio de divisas: Número comercial X (ganancia o pérdida comercial) En el ejemplo anterior basado en el número mínimo de treinta operaciones para una muestra adecuada, La expectativa es positiva, por lo que la estrategia de comercio de divisas es realmente rentable. Sin embargo, la desviación estándar es alta, por lo que para ganar cada dólar el comerciante está arriesgando una cantidad mucho mayor de este sistema lleva un riesgo significativo. Determinar la expectativa matemática para este grupo de operaciones, sumar todas las ganancias y pérdidas de las operaciones, luego dividir por 30. Este es el valor medio M (X) para todos los oficios. En este caso, es igual a una ganancia promedio de 4,26 por comercio. Hasta ahora, el sistema parece prometedor. A continuación, para calcular la desviación estándar de la dispersión, el promedio anterior de 4.26 se resta de los resultados de cada comercio, luego su cuadrado, y la suma de todos estos cuadrados se suma conjuntamente. La suma se divide por 29, que es el número total de operaciones menos 1. Utilizando la fórmula para la dispersión de (X) M (XM (X) 2 dada anteriormente, heres un cheque del cálculo del primer comercio en nuestro ejemplo : Comercio 1: -17,08 4,26 -21,34 y (-21,34) 2 455,39 El mismo cálculo se realiza para cada operación de la serie de pruebas. En este ejemplo, la dispersión sobre la serie es igual a 9,353.62 y por definición su raíz cuadrada es igual a la norma La desviación (), que en este caso es 96.71 Así, el comerciante de la divisa ve que el riesgo para este sistema particular es bastante alto: La expectativa matemática es de hecho positiva, con un beneficio medio de 4.26 por comercio, sin embargo la desviación estándar es alta cuando En comparación con ese beneficio. Puede verse que el comerciante se arriesga alrededor de 96,71 por cada oportunidad de ganar 4,26 en el beneficio. Este riesgo puede ser aceptable, o el comerciante puede optar por modificar el sistema en busca de menor riesgo. El riesgo de un sistema de comercio en particular, los comerciantes de divisas también pueden utilizar la distribución normal y la desviación estándar para calcular la puntuación Z, que indica la frecuencia con las operaciones rentables se producen en relación con la pérdida de oficios. Durante el proceso de desarrollo de un sistema de compraventa de divisas ganador, el comerciante puede preguntarse cuántos de los oficios rentables vistos durante las pruebas fueron al azar, y cuántas transacciones perdedoras consecutivas deben ser tolerados con el fin de lograr oficios ganadores. Por ejemplo, supongamos que el beneficio esperado promedio de un determinado sistema de compraventa de divisas es cuatro veces menor que la cantidad de pérdidas esperadas de cada orden de stop-loss activada mientras se negocia este sistema. Algunos comerciantes pueden asumir que el sistema ganará con el tiempo, siempre y cuando haya un promedio de al menos un comercio rentable para cada cuatro operaciones perdedoras. Sin embargo, dependiendo de la distribución de las victorias y las pérdidas, durante el comercio en el mundo real este sistema puede recortar demasiado para recuperarse a tiempo para el próximo ganador. La distribución normal puede utilizarse para generar un puntaje Z, a veces denominado puntaje estándar, que permite a los operadores estimar no sólo la proporción de ganancias a pérdidas, sino también cuántas victorias / pérdidas pueden ocurrir consecutivamente. A positive Z-score represents a value above the mean, and a negative Z-score represents a value below the mean. To obtain this value, the trader subtracts the population mean from an individual raw value then divides the difference by the population standard deviation. The basic standard score calculation for a raw score designated as x is: Where is the population mean and is the population standard deviation. Its important to understand that calculating the Z score requires that the trader know the parameters of the population, not merely the characteristics of a sample taken from that population. Z represents the distance between the population mean and the raw score, expressed in units of the standard deviation. So, for a forex trading system: Z N x (R 0.5) P / (P x (P N) / (N 1) N is the total number of trades during a series R is the total number of series of winning and losing trades P equals 2 x W x L W is the total number of winning trades during a series L is the total number of losing trades during a series Individual series can be represented by a consecutive sequence of pluses or minuses (for example or 8212). R counts the number of such series. Z can offer an assessment of whether a forex trading system is operating on-target, or how far off-target it may be. Just as importantly, a trader can use Z-score to determine whether a trading system contains fewer or greater series of winners and losers than expected from a random sequence of trades8211 In other words, whether the outcomes of consecutive trades are dependent upon each other. If the Z-score is near 0, then the distribution of trade results is near the normal distribution. The score of a sequence of trades may indicate a dependency between the results of those trades. This is because a normal random value will deviate from the average value by not more than three sigma (3 x ) with a certainty of 99.7. Whether the Z value is positive or negative will inform the trader about the type of dependence: A positive Z value indicates that the profitable trade will be followed by a loser. And, positive Z indicates that the profitable trade will be followed by another profitable one, and a loser will be followed by another loss. This observed dependency lets the forex trader vary the position sizes for individual trades in order to help manage risk. Sharpe Ratio The Sharpe Ratio, or reward-to-variability ratio, is one of the most valuable probability tools for forex traders. As with the methods described above, it relies on applying the concepts of normal distribution and standard deviation. It gives traders a method to check the performance of a trading system by adjusting for risk. The first step is to calculate the Holding Period Returns (HPR). For example, a trade which resulted in a profit of 10 has a HPR calculated as 1 0.10 1.10 while a trade which loses 10 is calculated as 1 0.10 0.90. Likewise, HPR can be calculated by dividing the after-trade balance amount by the before-trade amount. The Average Holding Period Returns (AHPR) is then calculated by adding up all individual holding-period returns, then dividing by the number of trades. AHPR by itself produces an arithmetic average which may not properly estimate the performance of a forex trading system over time. Instead, a trading systems investment efficiency can be more closely estimated by using the Sharpe Ratio, which shows how AHPR minus the risk-free rate of long-term investment returns relates to the standard deviation of the trading system. Sharpe Ratio AHPR (1 RFR) / SD When AHPR is the average holding period return, RFR is the risk-free rate of return from safe investments such as bank interest rates or long-term T-bond rates, and SD is the standard deviation. Since more than 99 of all random values will fall within a distance of 3 around the mean value of M(X) for a given trading system, the higher the Sharpe Ratio, the more efficient the trading system. For example, if the Sharpe Ratio for normally-distributed trade results is 3, it indicates that the probability of losing is less than 1 per trade, according to the 3-sigma rule. The concepts of normal distribution, dispersion, Z-score and Sharpe Ratio are already incorporated into the logarithms of EAs and mechanical trading systems, and their usefulness is invisible to most traders. Yet, by knowing how these basic probability tools work, forex traders can have a deeper understanding of how automated systems perform their functions, and thereby enhance the probability of winning trades. Are you currently using probability tools to increase your own chance for success Comments Great article. I was looking for exactly this information. Could you clarify how I calculate the R value for a series of winning and losing trades It8217s not quite clear how to do this. You say it8217s the total number of series of winning and losing trades. Does that mean I count the consecutive winners and minus the consecutive losers. So if my system have a maximum of 7 consecutive winning trades and 4 consecutative losing trades then that is a total of 3 or 11 Thanks James Rechard Fleming says I read your blog and want to thank you for giving the trading success key. Which is really helpful for trading mathematical calculation. Thanks, Rechard. I8217m glad you found it useful. 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