Jinsi ya kupima uthabiti wa returns za biashara

Kwa ufupi. Ili kupima uthabiti (consistency) wa returns za biashara yako, panga matokeo katika vipindi sawa kama wiki, kisha angalia nambari nne: sehemu ya vipindi vyenye faida, jinsi matokeo ya vipindi yanavyoyumba kuzunguka wastani wao, ni kiasi gani cha faida jumla kinatoka kwenye kipindi kimoja bora zaidi, na jinsi median inavyolinganishwa na mean. Traders wawili wanaweza kumaliza na faida ileile na kuwa na uthabiti tofauti kabisa, na nambari hizi zinaonyesha tofauti.

Uthabiti wa returns si sawa na kanuni ya consistency ya prop firm

Neno "consistency" hutumiwa kwa mambo mawili tofauti kwenye biashara. Kanuni ya consistency ya prop firm ni sharti la malipo linalowekwa na kampuni, kwa kawaida kikomo cha kiasi cha faida yako kinachoweza kutoka siku yako bora zaidi. Kanuni hiyo imeelezwa katika kanuni ya consistency ya prop firm ni nini.

Makala hii inahusu kitu unachoweza kupima kwenye akaunti yoyote, ikiwemo ya kibinafsi: matokeo yako mwenyewe yanavyosambazwa kwa usawa kwa muda. Inaelezea mchakato wako, si sharti la kampuni. Trader anaweza kupita kikomo cha siku bora cha kampuni na bado akawa na matokeo yanayoendeshwa na wiki moja ya bahati.

Kwa nini faida jumla huficha picha

Faida jumla na faida ya wastani hazisemi lolote kuhusu njia. Wiki nane zinazojumlisha +1,600 zinaweza kuwa wiki nane thabiti, au hasara sita ndogo na ushindi mmoja mkubwa. Rekodi ya kwanza inapendekeza mchakato unaojirudia. Ya pili inaweza kuonyesha trade moja kubwa kupita kiasi ambayo haiwezi kutegemewa tena.

Expectancy inakuambia trade ya wastani ina thamani gani. Uthabiti huuliza swali tofauti: matokeo kuzunguka wastani huo yanasogea kiasi gani kutoka kipindi kimoja hadi kingine? Vyote viwili vinastahili kuwa kwenye ukaguzi, na hakuna kinachochukua nafasi ya kingine.

Hatua ya 1: chagua kipindi na ujenge mfululizo

Kila kitu kilicho hapa chini huanza kutoka orodha ya matokeo ya vipindi. Makundi ya wiki ni chaguo la kawaida la vitendo, kwa sababu siku moja ni kelele zaidi na mwezi hutoa pointi chache mno za data kwa journal nyingi.

1. Chagua urefu mmoja wa kipindi na uubaki nao. Kuchanganya wiki na miezi huvunja kila ulinganisho.
2. Jumlisha matokeo halisi ya kila kipindi baada ya commissions, swaps na ada, kwa sarafu ya akaunti au, bora zaidi, kwa R au kama asilimia ya akaunti.
3. Zingatia ukubwa wa position. Kama ukubwa ulibadilika sana wakati wa sampuli, matokeo ya dola katika vipindi si ya kulinganishwa, kwa hivyo tumia R au asilimia.
4. Kusanya vipindi vya kutosha. Kwa chini ya takriban nane hadi kumi na mbili, kila kipimo kilicho hapa chini husogea sana kipindi kimoja kinapoongezwa. Hii ni kanuni ya kidole gumba, si kizingiti cha takwimu.

Nambari nne zinazopima uthabiti

Mbili kati ya hizi zinastahili kuangaliwa kwa karibu.

Standard deviation ni kipimo cha kawaida cha jinsi mfululizo unavyoyumba. Morningstar inaifafanua kwa returns za mifuko kama kiasi returns zilivyoyumba huko nyuma, ambapo thamani ya juu inamaanisha returns ziliyumba kwa upana zaidi na thamani ya chini inamaanisha zilikuwa thabiti zaidi (faharasa ya Morningstar, standard deviation). Ni pembejeo ileile inayotumika katika Sharpe ratio, kwa hivyo huenda tayari unaifuatilia.

Coefficient of variation huweka mwendo huo kulingana na wastani. NIST inaifafanua kama sample standard deviation ikigawanywa kwa sample mean, na inabainisha kuwa inakuwa nyeti kwa mabadiliko madogo ya mean pale mean inapokuwa karibu na sifuri (marejeo ya NIST Dataplot, coefficient of variation). Kwa trader, hii inamaanisha CV ni ya manufaa kulinganisha vipindi viwili vya biashara yenye faida, na haiaminiki akaunti inapokuwa karibu na break-even au ina wastani hasi.

Mfano uliofanyiwa kazi: faida ileile, uthabiti tofauti

Nambari zilizo hapa chini ni za kielelezo, si data ya traders halisi. Traders wawili kila mmoja anapata +1,600 kwa wiki nane, kwa hivyo kila mmoja ana wastani wa +200 kwa wiki.

Muhimu. Faida jumla sawa haimaanishi ubora sawa wa matokeo. Hukumu rekodi ya biashara kwa jinsi faida ilivyosambazwa kwa muda, si kwa nambari ya mwisho tu.

Sasa vipimo vinne, kwa kutumia sample standard deviation:

Trader A alipoteza katika wiki mbili, lakini kamwe si kwa kiasi kikubwa, na wiki ya wastani inaonekana kama wiki ya kawaida. Trader B ana wastani uleule, lakini wiki ya median ni hasara. Bila wiki ya 3, trader B angekuwa chini kwa 1,000. Huo ndio mtindo wa kutafuta: median inapokuwa chini sana ya mean, vipindi vichache vinabeba matokeo.

Ulinganisho hausemi kuwa trader B hana edge. Unasema kuwa wiki nane za data haziwezi kutenganisha edge na trade moja ya bahati, hali ya kawaida sampuli inapokuwa ndogo. Data zaidi na ukaguzi wa trade ya wiki ya 3 ni hatua zinazofuata.

Jinsi ya kusoma nambari kwa pamoja

Hakuna kipimo kimoja kinachotosha, kwa sababu kila kimoja huficha kitu:

• Sehemu ya juu ya vipindi vyenye faida, sehemu ya juu ya kipindi bora: ushindi mdogo mwingi pamoja na kipindi kimoja kinachotawala. Angalia kama kipindi kinachotawala kilitokana na setup unayoweza kurudia.
• Sehemu ya chini ya vipindi vyenye faida, jumla chanya: ushindi mkubwa chache hulipia hasara nyingi. Hii inaweza kuwa mtindo halali, lakini inahitaji sampuli kubwa zaidi na mtaji wa kutosha kuishi mfululizo wa hasara, kama ilivyoelezwa katika maximum consecutive losses.
• Standard deviation ya chini, mean ya chini: thabiti lakini faida ndogo mno. Gharama zinaweza kufuta edge hapa.
• CV inayoshuka kwa muda: matokeo yanazidi kuwa sawa kulingana na wastani, mwelekeo ambao traders wengi wanaulenga.

Hakuna kati ya nambari hizi kinachotabiri matokeo ya baadaye. Zinaelezea sampuli ya zamani, na masoko na ukubwa wa position hubadilika.

Makosa ya kawaida wakati wa kupima uthabiti

• Kuchanganya urefu wa vipindi: kulinganisha CV ya wiki na ya mwezi hutoa matokeo yasiyo na maana.
• Kupuuza mabadiliko ya ukubwa: hatari kwa kila trade inapoongezeka baada ya kipindi kizuri, vipindi vya baadaye vinaonekana kuwa tete zaidi kwa dola hata kama mchakato haukubadilika. Tumia R au asilimia.
• Kuamini sampuli ndogo mno: vipindi vitatu au vinne vinaweza kuzalisha kipimo chochote unachotaka.
• Kutumia CV karibu na break-even: mean ikiwa karibu na sifuri, uwiano hulipuka. Angalia standard deviation na median badala yake.
• Kukata kipindi kibaya zaidi: kuondoa wiki mbaya ili "kusafisha" data kunashinda madhumuni ya kipimo.

Cha kurekodi ili nambari zijisasishe zenyewe

Journal hufanya vipimo hivi kuwa jambo la kusoma, si kukokotoa upya. Sehemu za manufaa ni matokeo halisi kwa kila trade baada ya gharama, hatari kwa kila trade kwa R, tarehe na akaunti, na lebo ya setup. Kwa hizo, mwonekano wa wiki wa P&L iliyofungwa, kama ule wa trading calendar, hukupa mfululizo wa vipindi moja kwa moja. Kuukagua mara moja kwa mwezi kunaingia kwa kawaida kwenye ukaguzi wa kila mwezi wa biashara: ongeza nambari nne kwenye checklist na uzilinganishe na mwezi uliopita.

Makala hii ni kwa madhumuni ya kielimu tu na si ushauri wa kifedha au uwekezaji. Mifano ni ya kielelezo na haielezei matokeo halisi ya biashara. Biashara, hasa kwa leverage, inaweza kusababisha kupoteza amana yako yote.

Ona matokeo yako ya wiki na ya mwezi kando kwa kando kwenye kalenda ya BitStat, na ufuate jumla kwenye dashibodi ya BitStat.