외환 최대 인출

최대 삭감 (MDD)

'최대 삭감 (MDD)이란 무엇입니까?

최대 손실 (MDD)은 새로운 피크가 달성되기 전에 포트폴리오의 피크에서 트로프까지의 최대 손실입니다. 최대 인하 (MDD)는 특정 기간 동안의 하강 위험을 나타내는 지표입니다. 독립 실행 형 측정 도구로 사용하거나 "Return over Maximum Drawdown"및 Calmar Ratio와 같은 다른 메트릭에 입력으로 사용할 수 있습니다. 최대 회수는 백분율로 표시되며 다음과 같이 계산됩니다.

(Trough 값 - 피크 값) ÷ 피크 값.

깨어 난 '최대 삭감 (MDD)'

최대 삭감이라는 개념을 이해하는 예를 생각해보십시오.

투자 포트폴리오의 초기 가치는 500,000 달러라고 가정합니다. 포트폴리오는 사나운 곰 시장에서 400,000 달러로 급락하기 전에 일정 기간 동안 75 만 달러로 증가합니다. 그런 다음 다시 $ 350,000으로 떨어지기 전에 60 만 달러로 리바운드합니다. 그 후 80 만 달러로 두 배 이상 증가했습니다. 최대 삭감은 무엇입니까?

이 경우 최대 삭감은 = ($ 350,000 - $ 750,000) / $ 750,000 = -53.33 %

다음 사항에 유의하십시오.

$ 750,000의 초기 피크는 MDD 계산에 사용됩니다. 600,000 달러의 중간 피크는 새로운 최고치를 나타내지 않으므로 사용되지 않습니다. 800,000 달러의 새로운 정점은 원래의 삭감이 $ 750,000 정점에서 시작된 이래로도 사용되지 않습니다. MDD 계산은 새로운 최고봉이 작성되기 전에 최저 포트폴리오 가치 (이 경우 350,000 달러)를 고려하며 첫 번째 하락액 만 400,000 달러가 아니라

Forex for Beginners.

상인에 대해 물어보십시오 :

드랍 다운이란 무엇입니까?

도도 내란은 거래 손실의 경우에 손실 될 수있는 계정의 백분율입니다. 그것은 상인의 ​​계좌가 주어진 순간 또는 기간에 가질 것으로 예상 할 수있는 가장 큰 손실의 척도입니다.

(상실의 행진 또는 손실 행진 - 수익이없는 거래가없는 연속적인 손실 기간.)

트레이딩 시스템을 설명 할 때 "drawdown"이라는 용어가 사용되는 것을 볼 수 있습니다. 특정 시스템을 신뢰하기 전에 상인은 거래 시스템의 성능이 일시적으로 악화되는 시장 변화로 인해 손실을 입기 시작할 때 직면 할 수있는 최대 손실이 무엇인지 알고 싶어합니다.

예를 들어 상인이 5,000 달러를주고 나중에 2500 달러를 잃어버린 경우. 이것은 50 % 삭감 일 것입니다.

또 다른 예 : 거래 시스템이 수익성이 80 %라는 것을 들었을 수도 있습니다. 이는 논리적으로 나머지 20 %의 손실이 발생한다는 것을 의미합니다. 상인이 예측할 수없는 것은 이익과 손실의 순서가 무엇인지에 있습니다. 매번 8 회 연속 수익성이 있고 2 회 분실 거래가됩니까? 그것은 10 번 연속 거래가되고 3 번은 수익을 내고 5 번은 패하고 15 번은 수익을 낼 것입니까? 사전에 이야기하는 것은 불가능합니다. 그러나 시스템을 테스트함으로써 상인은 가장 큰 손실 행보 - 가장 큰 손실 행진 - 을 찾아 볼 수 있습니다. 이것은 특정 시스템에 대한 최대 도도라고 불리는 것이며, 이것이 상인이 준비해야하는 것입니다 .

최대 drawdown PLZ의 도움이 필요합니다.

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삭감에 대한 수학적 묘사가 도움이 될 것입니다. 제발,

설명을 요구하는 초보자에게 :

마틴 게일이나 헷지 또는 다른 어떤 거래 시스템을 사용하고 있다고한다면, 그 손실은 해당 전략이나 전문가 고문과 함께받을 수있는 최대 손실을 의미합니다. 따라서 1000 달러를 투자하고 드로우 다운이 25 %라면 250 달러를 잃을 수 있습니다.

외환 축소.

외환 감소는 여러 차례 잃는 포지션의 결과로 발생하는 투자 자본의 감소입니다. 이러한 거래는 수익성있는 거래와 번갈아 나타날 수 있습니다. 삭감의 정의는 자본 곡선의 최고점과 최저점의 차이로 수치 적으로 불립니다. 삭감 위험을 예상하기 위해서 거래자는 인출 계산기를 사용합니다. 드로우 다운 지원에 대해 자세히 살펴 보도록하겠습니다.

이 기법에 따르면, 금융 시장이 당신의 거래와 반대가 아닌쪽으로 이동한다면 당신의 포지션을 증가시켜야합니다. 이 기술은 가격 회전에 기반한 전략에 적합합니다. 초기 가격 움직임은 열린 자세에 반대하지만 가격은 적절한 방향으로 움직이고 상인은 이익으로 거래를 마감합니다. 드로우 다운 지원은 최대 유리한 ​​견학 방법의 정확한 대조입니다. 이 기술은 상인이 시장 반전 및 이익을 가진 거래의 마감을 기다리는 동안 거래되는 계약 수를 증가시킵니다.

시장 운동이 퍼센트로 인용 될 때.

& ndash; 수익성있는 거래 후 거래량의 초기 금액입니다.

p1 및 p2 & ndash; 시장 운동의 초기 및 최종 가격 측정.

X & ndash; 시장 이동이 기준을 충족시키는 경우 기존 위치에 추가 된 거래 계약 수.

k와 k % - 시장 운동의 백분율과 절대 항.

가격 변동이 주요 기준을 충족하는 경우 계약 수를 초기 수 (이미 있음)에 추가합니다. 시장 운동은 백분율과 절대 항의 위치와 반대 방향입니다.

거래 자본 (계정)이 20,000 $에 이르고, 두 계약으로 거래를 시작한다고 가정하고 시장이 그 위치와 반대 방향으로 움직인다면 500 $에 대해 1 계약에 대한 기존 지위를 올리고 싶습니다. 그런 다음 계약 비용이 1 000 $이고 500 $에 대한 귀하의 지위에 대한 그러한 움직임이 발생하면 500 $ 이상의 움직임이있는 경우 2 + 1 = 3 계약으로 거래합니다. 즉, 500 $ + 500 $ = 1000 $이고 2 + 1 + 1 = 4 계약으로 거래하고 있습니다. 귀하의 직위를 닫거나 거래 자본이 계약 금액을 늘리기에 충분할 때까지 계속됩니다.

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인하와 최대도 면책 설명.

따라서 우리는 위험 관리가 장기적으로 우리에게 돈을 안겨줄 것이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 이제 우리는 여러분에게 사물의 다른면을 보여주고 싶습니다.

위험 관리 규칙을 사용하지 않으면 어떻게됩니까?

당신이 10 만 달러가 있고 당신이 5 만 달러를 잃는다 고 가정 해 봅시다. 잃은 계정 중 몇 퍼센트를 잃었습니까?

대답은 50 %입니다.

이것은 상인이 삭감이라고 부르는 것입니다.

이것은 일반적으로 자본의 상대 피크에서 상대 트로프를 뺀 값을 구함으로써 계산됩니다.

거래자는 일반적으로 거래 계정의 일정 비율로이 사실을 기록합니다.

행진을 잃다.

거래에서 우리는 항상 EDGE를 찾고 있습니다. 그것이 상인들이 시스템을 개발하는 전체 이유입니다.

수익성이 70 % 인 거래 시스템은 매우 좋은 장점을 가지고 있습니다. 하지만 귀하의 거래 시스템이 70 %의 수익을 올리고 있기 때문에, 매 100 회 거래 할 때마다 평균 10 회 중 7 회를 이길 수 있습니까?

꼭 그런 것은 아닙니다! 100 개 거래 중 70 개가 승자가 될 것임을 어떻게 알 수 있습니까?

대답은 당신이하지 않는다는 것입니다. 처음 30 개의 트레이드를 잃고 나머지 70 개의 트레이드를 얻을 수 있습니다.

이것이 위험 관리가 중요한 이유입니다. 어떤 시스템을 사용하든 관계없이 결국에는 패배를 당할 것입니다.

포커를 통해 생계를 유지하는 프로 포커 플레이어조차도 끔찍한 패배를 겪지 만 여전히 수익을 내고 있습니다.

그 이유는 좋은 포커 플레이어는 리스크 관리를 연습한다는 것입니다. 왜냐하면 그들은 그들이하는 모든 토너먼트에서 이기지 못한다는 것을 알고 있기 때문입니다.

대신, 그들은 잃어버린 줄무늬에서 살아남을 수 있도록 전체 자금 중 백화점 비율 만 위험합니다.

이것은 당신이 상인으로해야 할 일입니다.

삭감은 거래의 일부입니다.

성공적인 외환 거래자가되는 열쇠는 큰 손실의 기간을 견딜 수있게 해주는 거래 계획이 떠오르고 있다는 것입니다. 거래 계획의 일부에 위험 관리 규칙이 있습니다.

엄격한 금전 관리 규정을 준수하면 카지노가되고 장기적으로 "항상 승리 할 것입니다"라는 것을 기억하십시오.

다음 섹션에서는 적절한 위험 관리를 사용할 때와 그렇지 않을 때 어떤 일이 발생 하는지를 설명 할 것입니다.

귀하의 발전.

어휘는 우리가 해석하고 표현할 수있게합니다. 제한된 어휘를 사용하고 있다면 제한된 미래와 제한된 미래를 보게 될 것입니다. Jim Rohn.

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