PPTFTỷ lệ vượt qua challenge
Không thể biết được tỷ lệ vượt qua challenge — chỉ có thể tính nó theo thống kê của mình. Mô hình chạy giai đoạn bốn nghìn lần rồi cho thấy cái gì cản nhiều hơn: giới hạn ngày, giới hạn tối đa, hay việc không đủ số giao dịch.
Phép tính
Trung vị số giao dịch tới mục tiêu — —. Bốn nghìn lượt chạy cho mỗi bộ dữ liệu vào, bộ sinh số ngẫu nhiên với seed cố định: với cùng tham số thì kết quả luôn như nhau, nếu không thì hai phương án sẽ không so sánh được. Đây là mô hình, không phải dự báo; các giả định được nêu ở dưới.
Thật ra bao nhiêu người vượt qua challenge
Không có thống kê công khai nào được chính các công ty xác nhận. Các trang tổng hợp của ngành prop có công bố các đánh giá: tỷ lệ vượt qua challenge là 5–10 %, ở các chương trình futures một giai đoạn thì cao hơn; còn ít nhất một khoản chi trả thì khoảng một nửa số người đi tới được tài khoản funded là nhận được. Đó là các sàn thương mại, không phải nguồn gốc, nên chỉ nên coi các con số là bậc độ lớn, không coi là dữ kiện.
Phép tính của riêng mình hữu ích hơn mức trung bình của người khác vì một lý do: mức trung bình bao gồm cả những người đã giao dịch với khối lượng mà ở đó giới hạn ngày bị phá ngay ở stop thứ ba. Xác suất của bạn phụ thuộc vào các con số của bạn, và thấy được nó ngay — hãy kéo thanh trượt rủi ro rồi xem phân bố các kết cục thay đổi thế nào.
Phân bố các kết cục cho thấy gì
- Thất bại vì giới hạn ngày chiếm phần lớn
- Khối lượng quá lớn: một chuỗi stop bình thường là đóng cả ngày. Chữa được bằng cách giảm rủi ro mỗi giao dịch, không chữa bằng độ chính xác của điểm vào.
- Thất bại vì giới hạn tối đa chiếm phần lớn
- Khối lượng ở mức vừa phải, nhưng lợi thế thì không đủ: tài khoản trượt xuống chậm. Việc giảm rủi ro ở đây chỉ kéo dài sự trượt xuống.
- Nhiều lần «không đủ số giao dịch»
- Rủi ro quá nhỏ so với mục tiêu này. Xác suất thất bại thì thấp, nhưng bạn cũng không đi tới được mục tiêu — giai đoạn húc phải giới hạn số giao dịch hoặc húc phải thời hạn.
Vì sao mô hình cho ra cao hơn các đánh giá của các trang tổng hợp
Với dữ liệu vào mặc định thì mô hình cho thấy khoảng 43 % vượt qua, còn các trang tổng hợp thì cho 5–10 %. Đó không phải sự trái ngược: các con số trả lời những câu hỏi khác nhau. Mô hình tính điều sẽ xảy ra nếu winrate và R trung bình của bạn thật sự là như vậy và giữ nguyên như vậy suốt cả đường dài. Còn số tổng hợp thì tính tất cả những người đã mua challenge — kể cả những người không có lợi thế nào cả, và những người đã lấy khối lượng gấp đôi mức cho phép.
Có thể kiểm tra điều đó ngay tại đây: hãy đặt rủi ro 2,5 % thay cho 1,5 % — tỷ lệ vượt qua rơi xuống gần một nửa với đúng cùng winrate và R đó. Lợi thế không thay đổi, chỉ khối lượng là thay đổi. Và đó chủ yếu là những gì tạo nên khoảng cách giữa con số của mô hình và mức trung bình của thị trường.
Điều không hiển nhiên: số giao dịch mỗi ngày quyết định giới hạn nào sẽ dừng bạn
- Ít giao dịch mỗi ngày
- Với ba giao dịch thì giới hạn ngày gần như không có tác dụng: các khoản lỗ không kịp tích lại trong cùng một ngày, và thất bại đến từ giới hạn tối đa — bằng sự trượt xuống chậm.
- Nhiều giao dịch mỗi ngày
- Với năm giao dịch trở lên thì bức tranh đảo ngược: giới hạn ngày trở thành nguyên nhân thất bại chính, vì một chuỗi ba-bốn stop gói gọn trong một ngày.
- Làm gì với điều đó
- Đó là một thanh trượt, không phải hằng số: hãy đặt vào số giao dịch thật của bạn. Cùng một chiến lược với cùng thống kê đó lại vượt qua challenge theo những cách khác nhau, tùy vào việc các giao dịch được phân bố theo ngày thế nào.
Các giả định của mô hình
Phép tính trung thực đúng bằng mức mà các giả định của nó là đúng. Chúng thì đơn giản, và cả bốn đều đẩy xác suất lên cao so với thực tế — nghĩa là con số nhận được nên được coi là biên trên.
| Giả định | Trong đời thực thì thế nào |
|---|---|
| Mọi giao dịch đều độc lập | Các chuỗi lỗ dồn thành cụm: thị trường đổi chế độ, và các khoản lỗ đến thành từng nắm |
| R giống nhau ở mọi giao dịch | R thật thì phân tán, và cái đuôi các khoản lỗ lớn thì dày hơn trong mô hình |
| Winrate không đổi | Nó thay đổi cùng với chế độ của thị trường và cùng với trạng thái của bạn |
| Không có trượt giá và không có gap | Stop được khớp tệ hơn giá vào lúc có tin tức và lúc mở phiên |
Vì thế mô hình không trả lời câu hỏi «tôi có vượt qua không». Nó trả lời một câu hỏi khác, hữu ích hơn: giới hạn nào sẽ dừng bạn trước — và phải đổi gì để điều đó thôi là nguyên nhân thất bại chính.
Được tính thế nào
Bài toán này không có công thức giải tích: kết cục phụ thuộc trình tự các giao dịch, không chỉ phụ thuộc thành phần của chúng. Vì thế phép tính đi bằng cách quét — bốn nghìn lần thử được mô phỏng, trong mỗi lần thì các giao dịch đi lần lượt cho tới khi một trong bốn kết cục xảy ra.
| Bước của mô hình | Điều gì xảy ra | Trong ví dụ |
|---|---|---|
| Một giao dịch | với xác suất bằng winrate thì lãi bằng R lần rủi ro, ngược lại thì lỗ bằng một lần rủi ro | 42 % ra +1,5R, 58 % ra −1R |
| Một ngày | số giao dịch đã định đi lần lượt, phần âm của ngày tích lại trong ngày | 5 giao dịch mỗi ngày |
| Kết cục của một lần thử | mục tiêu giai đoạn, giới hạn ngày, giới hạn tối đa, hoặc hết giới hạn số giao dịch | 10 % · 5 % · 10 % · 200 giao dịch |
| Kết quả | tỷ trọng các lần thử kết thúc bằng mỗi kết cục | 43,1 % vượt qua |
Kỳ vọng của một giao dịch được tính riêng và hiển thị trong phán quyết: winrate × R − (1 − winrate). Với winrate 42 % và R trung bình 1,5 thì đó là +0,05 lần rủi ro mỗi giao dịch — có lợi thế, nhưng nó mỏng, và chính vì thế mà kết cục lại phụ thuộc rất mạnh vào các giới hạn.
Vì sao kết quả không thay đổi khi tải lại trang. Bộ sinh số ngẫu nhiên là tất định: cùng những dữ liệu vào thì cho ra cùng một con số. Điều đó được làm có chủ ý — nếu không thì hai người có cùng các con số lại nhận được kết quả khác nhau và không thể đối chiếu chúng.
Cách đọc kết quả
Con số phần trăm tuyệt đối ở đây ít hữu ích hơn phân bố các nguyên nhân thất bại: nó cho thấy cụ thể phải đổi cái gì. Hãy xem trong ba kết cục thất bại thì kết cục nào hay gặp nhất.
Cũng hữu ích khi kiểm tra điều ngược lại: hãy đặt rủi ro 0,5 % rồi xem tỷ lệ vượt qua rơi xuống không phải vì các giới hạn mà vì hết số giao dịch. Có một mức tối ưu về khối lượng, và nó không nằm ở mép của dải giá trị — đó là kết luận ít hiển nhiên nhất của mô hình.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao với cùng những dữ liệu vào thì kết quả không thay đổi?
Bộ sinh số ngẫu nhiên chạy với seed cố định. Điều đó được làm có chủ ý: với sự ngẫu nhiên «thật» thì con số sẽ trôi ở mỗi lần kéo thanh trượt, và sẽ không thể so sánh hai bộ tham số.
Đặt vào winrate và R nào nếu chưa có thống kê?
Không đặt gì cả. Những con số đặt vào «bằng mắt» sẽ cho ra một câu trả lời không thể tin được — mà nó lại trông thuyết phục đúng như một câu trả lời thật. Trước hết là hai trăm giao dịch trong lịch sử của mình, sau đó mới tới mô hình.
Vì sao giảm rủi ro không luôn làm tăng xác suất?
Vì nó tác động theo hai hướng: thất bại vì giới hạn trở nên ít hơn, nhưng bạn lại đi tới mục tiêu giai đoạn chậm hơn và hay húc phải giới hạn số giao dịch hơn. Trên đồ thị thì điều đó thấy được như sự chảy từ «giới hạn ngày» sang «không đủ số giao dịch». Mức tối ưu thường không nằm ở mép.
Mô hình có tính đến số ngày giao dịch tối thiểu không?
Không, cho việc đó thì có kế hoạch theo ngày: ở đó số ngày tối thiểu và consistency rule đặt ra thời hạn của giai đoạn. Còn ở đây thì tính xác suất đi tới được mục tiêu mà không vi phạm các giới hạn sụt giảm.
R trung bình là gì và tính nó thế nào?
Đó là tỷ số giữa giao dịch lãi trung bình và khoản lỗ trung bình, biểu diễn theo đơn vị rủi ro. Bạn cộng tất cả các khoản lãi, chia cho số lượng của chúng, làm tương tự với các khoản lỗ, rồi chia số đầu cho số sau. R = 1,5 có nghĩa là mức dương trung bình lớn hơn mức âm trung bình một lần rưỡi.
Vì sao là bốn nghìn lượt chạy, không phải nhiều hơn?
Vì sau đó thì con số thôi thay đổi trong phạm vi một phần mười phần trăm, mà phép tính thì phải chạy tức thời khi kéo thanh trượt. Nhiều lượt hơn sẽ cho ra cùng con số đó kèm một độ trễ dễ thấy.
Cần bao nhiêu giao dịch trong lịch sử để có thể tin mô hình?
Cỡ hai trăm là tối thiểu. Trên một mẫu nhỏ hơn thì winrate và R trung bình được ước lượng quá thô: một sự dịch chuyển năm điểm phần trăm sẽ làm xác suất vượt qua thay đổi gấp nhiều lần.
Vì sao mô hình không tính đến các chuỗi liên tiếp?
Vì nó coi các giao dịch là độc lập, còn trong đời thực thì chúng dồn thành cụm: thị trường đổi chế độ, và các khoản lỗ đến thành từng nắm. Đó là một trong bốn giả định, và tất cả chúng đều đẩy xác suất lên cao. Con số nhận được là biên trên, không phải một ước lượng.
Có thể dùng mô hình này để so sánh hai sàn không?
Được, và đó là cách dùng chính của nó. Hãy đặt vào thống kê của bạn và các giới hạn của sàn thứ nhất, ghi lại phân bố các kết cục, rồi đặt vào các giới hạn của sàn thứ hai. Seed là cố định, nên khác biệt trong các con số sẽ đến từ điều kiện, không đến từ sự ngẫu nhiên.
Với việc vượt qua thì cái nào quan trọng hơn: winrate hay R?
Tích của chúng. Winrate 40 % với R = 2 cho ra kỳ vọng dương, còn winrate 55 % với R = 0,8 thì cho ra kỳ vọng âm. Vì thế so sánh các chiến lược chỉ theo winrate là vô nghĩa.
Đọc tiếp
