के यो हराउने अवधि म हाल मेरो रणनीति तल अनुभव गर्दै छु, वा 'आउटलर' घटनाहरू मार्फत खराब नराम्रो?

अप्रिल • रेखाहरू बीच 13840 २०XNUMX२ अवलोकन • 1 टिप्पणी मा हारेको अवधिमा म अहिले मेरो रणनीति तल गर्दै छु, वा 'आउटलर' घटनाहरू मार्फत खराब नराम्रो?

shutterstock_99173453भाग्य एक धेरै विवादास्पद शब्द हो र ट्रेडिंग मा समान रूप बाट विवादित घटना हो। एक विजेता ट्रेडिंग रणनीति बनाउन महिनौं र धेरै मामलाहरूमा वर्ष बितेपछि, अन्तमा यसलाई हाम्रो बुलेट प्रूफ ट्रेडिंग योजनामा ​​प्रतिबद्ध गर्न, हामी मध्ये कसैलाई पनि वास्तवमै यो स्वीकार्नको लागि अप्ठ्यारो हुन्छ कि हाम्रो दीर्घकालीन ट्रेडिंग सफलता भित्र रहेको विशाल तत्व घट्दै छ। भाग्य को साधारण घटनामा।

हामी बजारको कृपामा छौं भनेर स्वीकार गर्न र हामी मध्ये कसैले पनि भविष्यवाणी गर्न सक्दैनौं, कुनै निश्चित डिग्रीको साथ, बजारले के गर्छ भन्ने कुरा हामी सबैलाई बुझ्नको लागि अविश्वसनीय हार्ड अवधारणा हो। हामीलाई निरन्तर लाभदायक बन्नको लागि हाम्रो ट्रेडहरूको एक विशाल प्रतिशत हारेको हुनुपर्दछ भन्ने धारणा स्वीकार्न यो गाह्रो छ। यी दुबै धारणाहरू हुन्, जस्तो कि हामीले पहिले यी स्तम्भहरूमा उल्लेख गरिसकेका छौं, कसरी हामी 'वायर्ड' छौं भन्ने कुराको सहज ज्ञान लिई धेरै उद्योग र परीक्षणहरू हाम्रो उद्योगले हामीलाई दैनिक र साप्ताहिक आधारमा सामना गर्न बाध्य पार्छ।

हामीले हाम्रो सफल ट्रेडिंग रणनीति बनाउन धेरै महिना (वा वर्षहरू) खर्च गरिसकेपछि र हाम्रो ट्रेडिंग प्लानमा अडिग रहनको लागि आत्म-अनुशासनको विकास गर्न समान रूपमा समानुपातिक समय खर्च गरिसकेका छौं, जब यो हाम्रो ट्रेडिंगमा ठूलो चोट लाग्न सक्छ। रणनीति असफल हुन थाल्छ र हामी कि त पुग्न सक्छौं, वा हामी ट्रेडिंग योजनामा ​​राख्यौं ड्रडडाउनको स्तरलाई धम्की दिन थाल्छौं। तर कुन बिन्दुमा हामी हाम्रो योजना र रणनीतिलाई त्याग्छौं त्यसको सामना गर्न गाह्रो प्रस्ताव छ।

हामी कसरी भावनात्मक कदम फिर्ता लिन्छौं, हाम्रो रणनीतिको थप विश्लेषण गर्नको लागि, यसलाई चिह्न लगाउनु अघि वा यसलाई पूर्ण रूपमा त्याग्नु अघि हामी एउटा ठूलो परीक्षा मध्ये एउटा हो जुन हामीले व्यापारीको रूपमा सामना गरिरहेका छौ र धेरै हिसाबले यो 'ट्रेडर लाइफको ट्रायल' ले हामीलाई परिभाषित गर्दछ। व्यापारीको रूपमा। र हाम्रो ट्रेडिंग रणनीतिको पुन: विश्लेषण गर्दा हामी भाग्यले हाम्रो हालको घाटामा कुनै भूमिका खेलेको छ वा छैन भन्ने कुरा पत्ता लगाउन सक्छौं। तर हामी कहाँ हाम्रो भर्खरको ट्रेडिंग ईतिहासमा स for्केतहरू खोज्छौं कि साधारण खराब भाग्यले हाम्रो ट्रेडिंगमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ र त्यो हाम्रो विधि र समग्र ट्रेडिंग रणनीतिमा कुनै खराबी छैन।

आउटलीयर *, उनीहरू ट्रेडिंगको हिसाबले के हुन् र तीनिहरूको स for्केत कहाँ खोज्ने

हाम्रो स्तम्भहरूको नियमित पाठकहरु लाई कटौती हुनेछ हामी शीर्षक "एक चलन अझै तपाईंको साथी हो?" शीर्षक साप्ताहिक लेख प्रकाशित। जुनमा हामी मौलिक पृष्ठभूमि विश्लेषण गर्दछौं जुन वर्तमान हप्ताको उच्च प्रभाव प्रकाशनहरू र नीति निर्णयहरू निर्धारण गर्दछ। यससँग जोडिएको हामी प्राविधिक विश्लेषणको एक धेरै नै आधारभूत फारम ओभरल्याप गर्दछ धेरै जसो धेरै जसो प्राय जसो प्रयोग भैरहेका र सूचकहरूलाई जनाइएको छ। हालसालै ध्यानमा राखिएको कुरा के हो भने हामीले के आउट आउटरहरू गर्छौं भन्नेको असर र उनीहरूले हाम्रो बजारमा पार्ने असरलाई असर गरेका छन।

क्राइमिया क्षेत्रको तनाव शुरू भएपछि विशेष गरी युरोपेली इक्विटी सूचकांक र त्यसपछि युरोमा बेचिएको तनाव सुरु भएपछि युक्रेनमा सबैभन्दा चर्को कुरा भएको छ। समस्याहरू कम भएपछि बजारहरूले प्रकारको पुनःप्राप्ति शुरू गरे। त्यसोभए हामीलाई शंका छ कि (अमेरिकामा आय seasonतुको मौसम शुरू भएदेखि) नास्दाकमा उद्धृत थुप्रै प्रविधि कम्पनीहरूले उनीहरूले गरेको कमाईको तुलनामा विशाल मूल्या actually्कनको योग्य थिए जुन उनीहरूले हाल देखाउँछन्। त्यसो भए हामीले सुधार प्राप्त गरेका छौं तर विगत दुई दिनदेखि युक्रेनका धेरै शहरहरूमा रूसी मित्रराष्ट्र समूह र नवगठित युक्रेनियन सरकारका अधिकारीहरूबीच सशस्त्र द्वन्द्वको रूपमा युक्रेनको डर फेरि देखा पर्‍यो। एक हिंसात्मक निष्कर्ष पुगेको छ।

अब यी सबै भर्खरका मुद्दाहरूलाई एक्लोसेसनमा हेर्दै, वा समूहको रूपमा, धेरै व्यापारीहरूले आफूलाई कहिलेकाँही भेट्टाउनेछन, चाहे उनीहरूले ब्यापारी वा डे ट्रेडरहरू स्विंग गरिरहेका छन् वा होइन, मार्केटको गलत पक्षमा कुनै गल्तीको माध्यमबाट सर्दैनन्। उनीहरूको आफ्नो योजनामा ​​टाँसिएको बाहेक उनीहरूको आफ्नै एकदम स्पष्टसँग हामीले हालसालको गतिविधि उपलब्ध गरायौं सूचीबद्ध गरिएको सूची धेरै व्यापारीहरूको लागि हालका हप्ताहरूमा व्यापार गर्न असम्भव क्षेत्र थियो, विशेष गरी स्विंग ट्रेडरहरूको लागि र त्यो हो कि हामीले सबै थप्नु अघि अन्य आधारभूत मापदण्डहरू जस्तै आधार दर निर्णयहरू, बेरोजगारी र अन्य आर्थिक डाटा तथ्या .्क। यदि हाम्रो पेशा पर्याप्त कठिन थिएन भने हामीले भर्खरका हप्ताहरूमा अतुलनीय जटिल विभिन्न आधारभूत मुद्दाहरूको विभिन्न किसिमका समस्याहरूको सामना गर्नुपर्‍यो, त्यसकारण छक्कलाग्दो कुरा कि हामीमध्ये धेरैले हाम्रो समग्र विधि र ट्रेडिंग रणनीतिमाथि शting्का गरेको कारण केही अस्थायी मैदान हराउनेछौं।

यो अनुमान गर्न असम्भव छ कि कहिले सांख्यिकीय outliers हुन्छ र यो बुझ्न पनि हामी गाह्रो छ कि हामी एक outyer घटना को फायरिंग लाइन मा हुन सक्छ किनकि यो हाम्रो व्यवसाय मा धेरै outliers शुद्ध तथ्या out्क outliers सांख्यिकीविद्हरु र गणितज्ञहरु हुन सक्दैन, पूर्वव्यापीमा, औंल्याउनुहोस्। यसका साथै, हामी हाम्रो तथ्या and्क र गणित विज्ञहरूले पहिचान गर्ने विगतको व्यापार गर्न सक्दैनौं।

तर हामी के गर्न सक्दछौं, जुन हाम्रो अनुभव बढ्दै जान्छ, हाम्रो 'ट्रेडिंग एन्टेनी' समायोजन गर्दछ जब हामी maelstrom outliers बीचमा छौं वा हुन सक्दछ भन्ने बारे सचेत हुन। हामीसँग दुई सरल विकल्पहरू छन्; व्यापार गर्न वा व्यापार गर्न ...

हामी या त आंध्र मार्फत व्यापार गर्दछौं जसले आउटलेटरले निम्त्याउँदैछ, वा श hun्कर डाउन र अफसोस मात्र पछाडि पछाडि पछाडि हामीलाई प्रमाणित हुनेछ जुन सही निर्णय थियो। जहाँसम्म, यो एक स्वाभाविक घटनाको दौरानमा तपाईंको विधि र रणनीतिमाथि प्रश्न गर्नु स्वाभाविकै छ तर कुनै श doubt्का बिना यो गलत समय हुनेछ परिवर्तन गर्न वा पहिलेको सिद्ध पद्धति परिवर्तन गर्न वा रोक्नको लागि। परावर्तनका लागि समय आउनुपर्नेछ जब हामीले पहिचान गर्यौं कि 'सामान्य' ट्रेडिंग अवस्था, वा सामान्य ट्रेडिंग एफएक्स, सूचकांक, वा वस्तुहरूको गतिशील संसारमा हामीले आशा गर्न सक्दछौं, फेरि हाम्रो ट्रेडिंग वातावरणमा फर्कियो।

* Outliers को परिभाषा

तथ्या In्कमा, एक आउटलेटर एक अवलोकन पोइन्ट हो जुन अरू अवलोकनहरू भन्दा टाढा हुन्छ। [१] एक आउटलेटर मापनमा परिवर्तनशीलताका कारण हुन सक्छ वा यसले प्रयोगात्मक त्रुटि संकेत गर्दछ; पछिल्लो कहिलेकाँही डेटा सेटबाट हटाइन्छ। [२]

आउटलीयरहरू कुनै पनि वितरणमा संयोगले देखा पर्न सक्छ, तर तिनीहरू प्राय त या त मापन त्रुटि को सूचक हो वा जनसंख्या एक भारी पुच्छ वितरण छ। पहिलेको अवस्थामा कसैले उनीहरुलाई त्याग्न वा आंकडाको उपयोग गर्न चाहान्छ जुन आउटलीयरहरु लाई कडा लाग्छ, जबकि पछिल्लो केसमा उनीहरु भन्छन कि वितरणको उच्च कर्टोसिस छ र एक सामान्य वितरण मान्ने उपकरण वा अन्तर्ज्ञान प्रयोग गर्न एकदम सतर्क हुनुपर्छ। आउटलीयरहरूको लगातार कारण दुई वितरणको मिश्रण हो, जुन दुई भिन्न उप-जनसंख्या हुनसक्दछ, वा 'सही परीक्षण' बनाम 'मापन त्रुटि' संकेत गर्न सक्दछ; यो मिश्रण मोडलले मॉडल गरेको हो।

डाटाको धेरै ठूलो नमूनाहरूमा, केहि डाटा पोइन्टहरू व्यावहारिक ठानिने भन्दा नमूनाको मतलबबाट टाढा हुन्छन्। यो घटनागत प्रणालीगत त्रुटि वा सिद्धान्तमा त्रुटिहरूको कारण हुन सक्छ सम्भाव्यता वितरणको एक अनुमानित परिवार उत्पन्न, वा यो हुन सक्छ कि केही अवलोकन डाटाको केन्द्रबाट टाढा छ। आउटलेटर पोइन्ट्सले गर्दा दोषपूर्ण डाटा, गलत प्रक्रियाहरू, वा क्षेत्रहरू जहाँ निश्चित सिद्धान्त मान्य नहुन सक्छ। यद्यपि ठूला नमूनाहरूमा, थोरै संख्यामा आउटलेटर्सहरू अपेक्षित हुन्छ (र कुनै विसंगत अवस्थाको कारणले होइन)।

आउटलीयरहरू, अत्यन्त चरम अवलोकनहरू हुन्, नमूना अधिकतम वा नमूना न्यूनतम, वा दुबै समावेश गर्न सक्छन्, तिनीहरू अत्यन्त उच्च वा कम छन् कि निर्भर गर्दै। जहाँसम्म, नमूना अधिकतम र न्यूनतम सधैं आउटलेटर्स हुँदैन किनभने तिनीहरू अन्य अवलोकनबाट असाधारण रूपमा टाढा हुन सक्दैनन्।   
विदेशी मुद्रा डेमो खाता फोरेक्स प्रत्यक्ष खाता तपाईंको खातामा कोष जम्मा गर्नुहोस्

टिप्पणीहरू बन्द छन्।

« »