المشاركات الشعبية

اختيار المحرر - 2019

خطر الخراب أو كيف لا تندمج وتداول القرود

ربما سمعت بالفعل الكثير عن مارتينجال ، وشبكات وغيرها من الطرق الرائعة لدمج الودائع الخاصة بك. في الواقع ، هذه أنظمة ، حتى من الناحية النظرية البحتة ، لن تسمح لك بالفوز باستمرار. ومع ذلك ، هناك العديد من التجار ، بما في ذلك من ذوي الخبرة ، الذين يستخدمون الشبكات في حساباتهم. أعتقد أنهم لا يعرفون النظرية؟ بالطبع هم يعلمون ، هناك القليل من السر. وسوف نتحدث عنه اليوم.

والحقيقة هي أن معظم المتداولين من القطاع الخاص لديهم حسابات متواضعة إلى حد ما وغالبا ما يختارون أساليب قوية للغاية لإدارة الأموال. في كثير من الأحيان تؤدي الشبكات والألعاب القتالية إلى خسائر في الإيداع بالكامل ، ولكن ينصح التجار ذوي الخبرة دائمًا بسحب جزء من الأرباح بشكل دوري. وبالتالي ، نحصل على أرباح ثابتة إلى حد ما على أنظمة التداول المدمجة نظريًا. واليوم سنكتشف لماذا يحدث هذا من وجهة نظر رياضية ونتعلم كيفية الحصول على أكثر من هذه "المعجزة".

ما هو احتمال الخراب

هذه "الطريقة الرائعة" لكسب المال على دمج الاستراتيجيات يمكن استخدامها بالكامل مع النهج العلمي ، وهو ما يكفي لتعريف نفسك بمفهوم مثل احتمال الخراب.

مع العلم باحتمالية الخراب لنظام تداول معين باستخدام الطريقة المختارة لإدارة الأموال ، يمكنك أن تحدد بدقة أو إلى حد ما ما إذا كان التاجر سيدمج أم لا. كثير من التجار ، خاصة المبتدئين ، في عجلة من أمرهم دائمًا في مكان ما ، كما لو أن الأسواق ستغلق قريبًا ولن يكون لديهم وقت لبيع الملايين من أجل حياة مريحة. ونتيجة لذلك ، فإن احتمالات الخراب التي تمر بها تمر عبر السقف ، ونتيجة لذلك ، الحساب المدمج التالي.

احتمال الخراب ، أو احتمال الخرابمختصر PORهو الاحتمال الإحصائي بأن النظام التجاري سيؤدي إلى انهيار الحساب قبل الوصول إلى مستوى الدولار ، والذي يعتبر ناجحًا. يتم تحديد الخراب حسب مستوى الحساب عندما يتوقف المتداولون عن التداول. يوضح POR للمتداولين الإمكانية الإحصائية بأن أنظمة التداول الخاصة بهم سوف تتحرك نحو النجاح أو الإفلاس.

يعتقد بعض المؤلفين أن الاهتمام باحتمال الخراب غير مناسب ، لأنه لا يعطي التجار فكرة عن كيفية تحقيق الربح. في هذا المعنى ، هم على حق. بالإضافة إلى ذلك ، يميل احتمال الخراب إلى أن يكون صغيراً في أنظمة تداول الأموال الحقيقية. ومع ذلك ، إذا كانت جميع الجوانب الأخرى متساوية في الأهمية ، فعندئذ ، عند الاختيار بين نظامين تجاريين ، فمن المرجح أن تختار النظام الذي لديه أدنى احتمال للتلف.

في كثير من الأحيان ، تكون أنظمة الأرباح طويلة الأجل معرضة لخطر التلف. نادرا عندما تصل إلى علامة 5 ٪. كقاعدة عامة ، هذه هي أنظمة التداول التي لديها رأس مال كافٍ وجني الأرباح للمتداول. يمكن للمبتدئين في كثير من الأحيان العثور على POR في منطقة 70-100 ٪ ، مما يعني أنه سيتم دمج الحساب بالتأكيد ، حتى لو أخبروك أنهم عثروا في النهاية على نظام تداول محبب. قيمة POR ليست ثابتة وبالنسبة للمتداولين العاديين ، يتم الاحتفاظ بها معظم الوقت في النطاق من 0 إلى 5٪. ولكن إذا رأيت أن هذا المؤشر قد زاد ، فمن المرجح أنك بدأت في المخاطرة أكثر من اللازم. في هذه الحالة ، يكفي تقليل المخاطر في كل معاملة ، ومن ثم يعود احتمال الخراب إلى مستوى مقبول.

يمكنك أن ترى أدناه مخاطر الخراب عند استخدام التوقفات الصعبة. بالنسبة للحساب ، يتم أخذ احتمالية الفوز في كل معاملة ونسبة الربح إلى الخسارة في الاعتبار.

من المهم أن نأخذ في الاعتبار أن نقاط التوقف الحسابية قد تم تحديدها بشكل ثابت ، وأن احتمال تلقي صفقة رابحة لم يتغير في الوقت المناسب ، على الرغم من أن هذا في الواقع ليس كذلك.

صيغة الحساب

سأقدم أبسط صيغة لحساب احتمال الخراب:

حيث q هو احتمال "الفشل" ، تكون الخسارة في كل اختبار فردي هي -1 ؛

p هي احتمال "النجاح" ، حيث يكون الربح في كل اختبار فردي هو +1.

Q (z = 0) هو احتمال الخراب عندما يصبح رأس المال الأولي (z) 0. ثم P (w) = 1 - Q (z = 0) هو احتمال تحقيق الهدف (الزيادة في رأس المال الأولي (z) إلى كميات ث).

كما ترون ، فإنه لا يأخذ في الاعتبار حجم الانتصارات والخسائر. بمعنى أنه لا يمكن تطبيق هذه الصيغة إلا على الأنظمة التي تكون فيها المكافآت دائمًا مساوية للخسائر.

لنلقِ نظرة على مثال. لدينا 100 دولارات ، ونظامنا يعطي 45 ٪ من الصفقات المربحة. ثم q = 0.55 و p = 0.45. نريد معرفة ما هو الاحتمال الذي يمكننا تحقيق ربح 100 ٪ ، أو ربح 100 دولار ، مع هذا النظام.

Q = ((0.55 / 0.45) ^ 200 - (0.55 / 0.45) ^ 100) / ((0.55 / 0.45) ^ 200-1) = 99 ، (9)٪ ، ثم هناك ما يقرب من 100 ٪.

واحتمال النجاح هو P (w = 100) = 1 - Q (z = 0) = 0. يعني احتمال النجاح صفر استنزاف لا لبس فيه للإيداع حتى قبل تحقيق ربح 100٪.

ومع ذلك ، اتضح أنه إذا كان الهدف هو الحصول على دولار واحد فقط ، فإن احتمال النجاح في هذا هو:

P (w = 100) = 1 - Q (z = 0) = 0.818 أو 82٪ تقريبًا.

وفقًا لذلك ، وبغض النظر عن مدى سوء النظام ، فكلما زاد رأس المال الأولي للمتداول ، زادت فرصة الفوز بمبلغ صغير قبل إفلاسه. حتى مع احتمالية النجاح غير المواتية في كل محاولة فردية ، فإن فرص التاجر للفوز بمبلغ صغير قبل إفلاسه يمكن أن تكون كبيرة. وهم أعلى ، كلما زاد رأس المال الأولي.

في هذا الصدد ، تكمن الفائدة في تقييم أكثر تفصيلًا للتغير في احتمال الخراب اعتمادًا على الزيادة التدريجية في المعدل في ظل الظروف المعاكسة (q> p). عند حذف الحسابات الرياضية ، نلاحظ أنه إذا بقي رأس المال الأولي على حاله ، فإن الزيادة التدريجية في السعر تقلل من احتمال الخراب من التاجر المحكوم عليه. تبعا لذلك ، يزداد احتمال الخراب بالنسبة لأولئك الذين يكفل النجاح من خلال التوقعات الرياضية.

يمكن أيضًا صياغة ذلك على النحو التالي: في لعبة متكررة ذات رهان مستمر ، يكون احتمال الخراب ضئيلًا عند اختيار مثل هذا الرهان الذي كان متوافقًا مع مقدار الفوز المطلوب.

على سبيل المثال ، لدينا z = 90 دولارًا ، ونريد الحصول على w = 100 لنفس الاحتمالات q و p.

س = ((0.55 / 0.45) ^ 100 - (0.55 / 0.45) ^ 90) / ((0.55 / 0.45) ^ 100-1) = 0.866 أو 87 ٪ فرصة لفقدان الودائع.

ولكن إذا قمت بزيادة عرض التسعير إلى أقصى قيمة ممكنة (في هذا المثال ، نحتاج إلى 10 دولارات و z = 9 ، w = 10) ، عندئذٍ يمكن أن يتغير هذا التوقع غير المواتي بشكل كبير.

Q = ((0.55 / 0.45) ^ 10 - (0.55 / 0.45) ^ 9) / ((0.55 / 0.45) ^ 10-1) = 0.21

وعلى الرغم من أن التوقعات الرياضية للفوز لا تزال كما هي ، فإن احتمال الخراب سيكون 0.21 فقط ، وسوف يرتفع المكسب إلى 0.79.

كما ترون ، على الرغم من النسب غير المواتية لـ p و q ، فإن المتداول المحكوم عليه لديه فرص كبيرة في الظهور منتصراً في إحدى المحاولات. بالطبع ، لا يمكن حفظ هذا النصر إلا عندما تتاح للمتداول فرصة التقاعد من أرباحه.

يتم الحصول على صيغة أكثر بساطة للاختبارات بعملة معدنية مثالية ، عندما يكون p = q = 50٪:

Q (-z) = 1 - (z / w) ،

حيث (w - z)> 0 هي الكسب "النظيف".

ثم احتمال مثل هذه النتيجة:

P (z) = 1 - Q (-z) = z / w.

إذا قمنا بدراسة اعتماد الدالة Q (z / w) على نسبة المتغيرات z و w وإنشاء رسم بياني ، نجد ما يلي:

بالنسبة للقيمة الثابتة المحددة z (z = const) ، تقل احتمالية الخراب مع تغير قيمة w نحو الاقتراب من z. ويصل احتمال الخراب إلى الحد الأدنى عندما تصبح w و z قابلة للمقارنة (z - w).

عندما تكون p = q ، يصبح احتمال الخراب Q ضئيلًا ، وتصبح العائد P أقصى حد في ظل شرطين. هذا هو الحد الأدنى للهدف الفائز والحد الأقصى للرهان.

على سبيل المثال ، إذا راهنت 0.1 z ، فسنحصل على w = z + 0.1z و Q (-z) = 0.09 ، واحتمال الفوز هو 91٪.

دعنا ننظر إلى مثال آخر. اسمح للاعب برأس مال أولي قدره 3000 دولار. الرهان (stoploss = takeprofit) لكل لعبة هو 300 دولار. ثم لدينا الشروط: z = 3000 و w = 3300. لكن بما أن الكمية 300 دولار تُستخدم كـ "الوحدة التقليدية" ، على مقياس حساب التفاضل والتكامل المستخدم أعلاه ، فهذا يعني أن z = 10 و w = z + 0.1z = 11 ونصل إلى شروط وحلول المثال السابق ، حيث: Q (-z) = 0.09 و P (w) = 0.91.

دعونا الآن نلقي نظرة على مثال مع تثبيت bot-monkey على الحساب. أعتقد أن الجميع مهتمون بهذا المثال بالذات. لدينا 1000 دولار وسنضع خبيرًا على إيداع بمائة دولار. مهمتنا الأساسية هي سحب أول 100٪ من الأرباح ، وبعد ذلك سنكون وحدنا في حالة حدوث مزيد من التفريغ. في هذه الحالة ، z = 100٪ (1000) ، و w = 110٪ - نحتاج إلى تحقيق ربح قدره 10٪ من الإيداع الأولي. ثم يمكننا كتابة هذا: z = 10 ، w = 11. افترض أننا لا نعرف المستقبل وسوف نفترض أنه مع نفس النجاح ، يمكننا أن نخسر رهاننا البالغ 100 دولار ونكسب 100 ٪ منه. هذا ، في المتوسط ​​، في نصف الحالات ، سنقوم بدمج حساباتنا. ثم:

Q (-z) = 1 - (z / w) = 1 - 10/11 = 0.09 ، أو فرصة بنسبة 9 ٪ لفقدان المال. في الوقت نفسه ، تكون فرصة الحصول على 1،000 دولار أمريكي وربح 100 دولار 91٪.

إذا لم نفقد ما لا يقل عن مائة في المائة من الحالات ، فهذا يعني أننا استلمنا كامل وديعة الأمان ولدينا روبوت بمائة لم نعد نشعر بالأسف على خسارتها ، فإن الاحتمال سيكون أعلى بكثير:

Q = ((0.4 / 0.6) ^ 11 - (0.4 / 0.6) ^ 10) / ((0.4 / 0.6) ^ 11-1) = (0.01156 - 0.01734 ) / (0.01156 - 1) = 0.00585 ، أو 0.6٪ خطر الخراب. عندها سيكون احتمال جني الأرباح 99.4٪.

لفهم هذا النهج بشكل أفضل ، دعنا الآن نأخذ رأسمالًا أوليًا بقيمة 400 دولار ، و p = q = 0.5. ثم z = 3 و w = 4:

Q (-z) = 1 - (z / w) = 1 - (3/4) = ¼ = 0.25 ، أو 25٪ فرصة لفقدان جميع الأموال قبل أن نتمكن من سحب مائة. بعد ذلك ، مع وجود احتمال بنسبة 75 ٪ ، سنحصل على 400 دولار مرة أخرى و 100 دولار ستعمل على إيداع مع قرد. ما التالي؟ ثم يمكنك ببساطة جني الأرباح من هذا الحساب ولا تقلق بشأن حقيقة أن الحساب سيدمج على الإطلاق. في الواقع ، في هذه الحالة ، ستبقى وحدك وستكرر الدورة برأس مال أولي قدره 400 دولار.

التوقع الرياضي

كما ترون ، مع نسبة غير مواتية ص

في هذا الصدد ، فإن السؤال الذي يطرح نفسه هو ما هو التوقع الرياضي للنتيجة ، أي متوسط ​​الكسب أثناء تكرار طويل للعبة ، في ظل ظروف نسبة غير مواتية p <q ونسبة مواتية Q (-z) <P (w).

كما يلي من الشروط ، فإن النتيجة النهائية للعبة ("النصر" w أو "الهزيمة" z = 0) هي متغير عشوائي يأخذ إحدى القيمتين: (w-z) أو (-z).

ثم التوقع الرياضي لكسب M لأي ، بما في ذلك تساوي ، q و p:

M = P (w) * (w - z) - Q (z = 0) * (-z) = w x P (w) - z.

ومن أجل q = p:

M = w * (1-Q (z = 0)) - z.

إذا استبدلنا قيم Q (z = 0) في هذه الصيغ ، فسنحصل على:

M (بالنسبة إلى q> p) <0

و

M (q = p) = w X {1 - Q (z = 0)} - z = w X (z / w) - z = 0.

معرفة هذه الحسابات تسمح لك باختيار "الشر الأقل". وبالتالي ، يجب أن تؤخذ القاعدة الهامة التالية في الاعتبار: إذا كان المتداول في ظروف معاكسة p <q وعيّن المهمة على الانتهاء إما بعد فوزه بالمجموع w أو فقدان الحد الأقصى المسموح به z ، ثم لا توجد علاقات Q (-z) <P (w ) لن يغير التوقع الرياضي السلبي للنتيجة.

لذلك ، لا توجد معاملات مع المتغيرات المشار إليها تسمح بالاعتماد على قيمة موجبة للتوقع الرياضي. الأسوأ من ذلك ، حتى الصفر لا يمكن تحقيقه.

وبالتالي ، يمكن أن يكون ترتيب تطبيق طريقة عقلانية لإدارة الحالة على النحو التالي: بالنسبة إلى نسبة معينة p و q ، يتم حساب متغير محدد لنسبة قيم w و z ، يتحقق فيه الحد الأقصى للتوقع ("الشر الأقل"). بالنسبة إلى p و q ، يجدر اختيار نسب المتغيرات w و z التي توفر أفضل توقع رياضي. ومع ذلك ، نتذكر أننا نتحدث عن التوقع الرياضي للنتيجة تحت شرط عدد لا حصر له من الاختبارات.

في هذا الصدد ، من المفيد النظر في تقديرات متوسط ​​مدة اللعبة التي يمكن من خلالها ، وفقًا لنظرية الاحتمالات ، تحقيق الأهداف المحددة مسبقًا. وينبغي أيضا أن تؤخذ هذه المعلمة المدة في الاعتبار في عملية الإدارة.

متوسط ​​المدة

نقدم دون اشتقاق الصيغ الأساسية لتقدير متوسط ​​مدة اللعبة لنسب مختلفة من p و q.

بالنسبة للحالة عندما لا تساوي q p (p> q أو p

دعنا نرجع إلى المثال أعلاه ، حيث يوجد موضع لعبة "غير مؤاتية" مع q = 0.55 و p = 0.45 (z = 90 ، w = 100 "الوحدات التقليدية"). لقد رأينا بالفعل أنه إذا كان كل معدل يساوي "وحدة تقليدية" واحدة ، فإن احتمال الخراب هو Q (z) = 0.866. إذن احتمال الفوز هو P (z) = 0.134.

وفقًا لصيغة حساب متوسط ​​مدة اللعبة ، نتوصل إلى أن توقعها الرياضي سيكون:

D (z / w) = 767 اختبارات.

ومع ذلك ، إذا قمت بزيادة عرض التسعير إلى الحد الأقصى ، مما يجعله يساوي 10 "وحدات تقليدية" ، فإننا نحصل بالتالي على:

Q (z) = 0.210 ، و P (z) = 0.790.

والتوقع الرياضي لمدة اللعبة:

D (z / w) = 11 تجربة.

يمكن صياغة القاعدة المناظرة على النحو التالي: كلما كان التوقع الرياضي أقصر من مدة اللعبة ، كلما زاد احتمال الفوز مع زيادة النسبة "غير المواتية" q> p.

كلما كانت المدة المتوقعة للعبة "غير المواتية" أقصر ، كان ذلك أفضل. يفي هذا الحساب بقانون الأعداد الكبيرة: كلما زاد عدد الاختبارات ، كلما كانت النتائج أقرب إلى التوقع الرياضي لاحتمال "النجاح".

بالنسبة إلى q = p ، هناك صيغة أخرى صالحة لها النموذج:

D (z / w) = z x (w-z).

على الفور ، نلاحظ أن متوسط ​​مدة اللعبة أعلى بكثير مما يخبرنا به "المنطق السليم".

لذلك ، إذا كانت q = p ، ثم باستخدام رأس المال الأولي z = 90 وحدة تقليدية ورغبة اللاعب في رفع هذا المبلغ إلى w = 100:

D (z = 90 / w = 100) = 90 × 10 = 900.

لاحظ أنه بمعدل 10 "وحدات تقليدية" يكون احتمال "النجاح" مرتفعًا جدًا:

P (z = 90 / w = 100) = 90/100 = 0.9.

ومع ذلك ، سوف يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للحصول على نتيجة واحدة أو أخرى (الخراب أو الربح "النظيف" من 10 وحدات).

حتى لو كان اللاعب يفرض مهمة متواضعة مثل "الفوز النهائي" لـ "وحدة تقليدية" واحدة فقط (w = z + 1) ، فإن مدة اللعبة برأس مال z = 90:

D (z = 90 / w = 91) = 90 x 1 = 90.

علاوة على ذلك ، فإن احتمال "النجاح" موات للغاية:

P (z = 90 / w = 91) = 90/91 = 0.99.

دعونا نلاحظ حقيقة أنه على الرغم من الاحتمال الكبير للفوز ، هناك صراع طويل (في المتوسط ​​90 تجربة). وهذا من أجل الحصول على ربح يساوي وحدة واحدة فقط من رأس المال.

ومع ذلك ، من المريح أن "الوحدة التقليدية" لرأس المال يمكن أن تكون مبلغًا كبيرًا من المال "الحي". صحيح ، إذن سيتعين عليك استخدام رأس المال الأولي ، والذي يزيد بمقدار 90 مرة عن الربح.

كما ترون ، من المستحيل تعيين المسار الأكثر ربحية مسبقًا: يعتمد الكثير على ظروف مختلفة.

دعنا نرجع إلى المثال أعلاه ، لكن بصفتنا "وحدة تقليدية" ، نأخذ 300 دولار.

ثم يتم حساب المتغير العشوائي D (w / z) ، مع مراعاة "الوحدة" الجديدة ، بالصيغة:

D (w / z) = (z / 300) x (w - z) / 300.

فكر في المدة المتوقعة للعبة ، بناءً على الأهداف التي يحددها المتداول.

إذا كنت ترغب في الفوز بمبلغ 300 دولار ، أي 10 ٪ من رأس المال الأولي ، نحصل على التقديرات التالية:

- احتمال الفوز:

P (z = 3000 / w = 3300) = z / w = 3000/3300 = 10/11 = 0.91 ؛

- مدة اللعبة:

D (w = 3300 / z = 3000) = (z / 300) x (w - z) / 300 = 10.

قارن هذه النتيجة بشروط أخرى.

إذا كان الهدف هو زيادة رأس المال بنسبة 20٪ بنفس معدل 300 دولار في كل لعبة:

- احتمال الفوز:

P (z = 3000 / w = 3600) = 10/12 = 0.83 ؛

- مدة اللعبة:

D (w = 3600 / z = 3000) = 20.

ل "الإثراء" المزدوج في نفس الظروف:

- احتمال الفوز:

P (z = 3000 / w = 6000) = z / w = 0.5 ؛

- مدة اللعبة:

D (w = 6000 / z = 3000) = 200.

وبالتالي ، تؤكد الحسابات أعلاه مرة أخرى التقديرات التي تم الحصول عليها في وقت سابق: كلما كانت الأهداف أكبر ، قل احتمال تحقيقها.

في هذه الحالة ، تزيد مدة اللعبة بشكل أسرع مما هو مفترض. في المثال أعلاه ، يمكن ملاحظة أن زيادة حجم الهدف من 20 إلى 100٪ (خمس مرات) يزيد من متوسط ​​مدة اللعبة من 20 إلى 200 اختبار (عشر مرات).

تؤدي زيادة هدف الربح ، وكل الأشياء الأخرى متساوية ، إلى انخفاض في احتمال الفوز وزيادة كبيرة بشكل غير متناسب في مدة اللعبة.

وأخيرًا ، دعنا نحسب المدة المتوقعة لمثالنا مع روبوتات القرود المثبتة على الحسابات.لذلك ، لدينا 400 دولار من الإيداع الأولي ونودع 100 دولار في كل مرة في الحساب. احتمالية خسارة كل الأموال مرتفعة جدًا: Q (-z) = 1 - (z / w) = 1 - (3/4) = ¼ = 0.25. D = 3 / (4-3) = 3 ، أي في المتوسط ​​، سيتم تحقيق نتيجة مماثلة لـ 3 رهانات.

الاستنتاجات الرئيسية (لأولئك الذين هم كسولون جدًا في قراءة الصيغ والحسابات)

احتمال الخراب ليس ضروريًا جدًا للمتداولين الذين يستخدمون أنظمة إدارة الأموال التقليدية. إذا قام أحد المتداولين بحساب مخاطر الخراب ، فيمكنك تحديد ما إذا كان يتحمل الكثير من المخاطرة في الوقت الحالي ، وكذلك إذا كان لديه رأس مال ضئيل للغاية لبدء التداول في ظل النظام الجديد.

يمكن الحصول على الفائدة الأكثر أهمية من هذه المعرفة من قبل التجار الذين يتاجرون بمساعدة أنظمة ومستشارين خطرين. يتكون ذلك من حقيقة أنه يمكنك حساب مخاطر الخراب أثناء سلسلة من إطلاق المستشارين الخطرين ، والربح المتوقع من ذلك ، وعدد المحاولات في السلسلة واحتمال الانهيار. بالطبع ، أنا لا أحثك ​​على الإسراع في تثبيت مستشارين خطرين على حساباتك ، ولكن إذا كنت تفعل ذلك بالفعل ، أقترح استخدام نهج علمي أكثر من اللعب في كازينو.

دون الخوض في الصيغ أعلاه ، أود أن أقول بضع كلمات بسيطة حول فوائد حساب احتمال الخراب.

  • لذا ، فإن الحصول على 1000 دولار ومستشار خطير في نصف الحالات على الأقل لا يؤدي إلى استنزاف الودائع الخاصة بك ، ولكن يسمح لك بسحب ربحك الأول بنسبة 100٪ وفي نفس الوقت المخاطرة بمبلغ 100 دولار في المرة الواحدة ، فسوف تقوم بسداد استثمارك باحتمال قدره 91٪. إذا كان المستشار الخاص بك يسمح لك في كثير من الأحيان لكسب المال ، ويزيد الاحتمال إلى ما يقرب من 100 ٪.
  • إذا كان لديك 400 دولار فقط من الأسهم ، وكان المستشار بحاجة إلى ما لا يقل عن 100 دولار في وقت واحد ، في حين أن الرصيد لا يزال 50 إلى 50 ، فسوف تترك بدون أموالك مع احتمال 25 ٪. في نفس الوقت ، إذا كررت هذا الإجراء عدة مرات ، في المتوسط ​​، فستكسب كل واحدة زائد بعد المحاولة الثالثة (على سبيل المثال ، في المرة الأولى التي تخسر فيها 100 و 300 ، في المرة الثانية التي تفوز فيها 100 وتبقى مع نفسك ، المرة الثالثة التي يتم فيها حل كل شيء وكل ما لديك بين يديك ، بالإضافة إلى 100 دولار في الحساب مع المستشار).

استنتاج

إذا كنت لا تعارض العديد من الحسابات الرياضية ، يمكنك ببساطة حساب إستراتيجية لإدارة الأموال للمستشارين الخطرين - رأس المال الأولي ومتوسط ​​عدد المحاولات والتوقع الرياضي لاستراتيجيتك. إذا كانت الصيغ تجعلك تشعر بالملل - فقط استخدم الحسابات التي تم تقديمها في هذه المقالة كأمثلة. كل هذه البيانات والحسابات تؤدي إلى قاعدة واحدة بسيطة للغاية - لإطلاق روبوت خطير بأمان تحتاج إلى أن يكون رأس المال الأولي 10 أضعاف الودائع المطلوبة من قبل مستشار. سيتيح لنا ذلك ضمان الحصول على استثماراتنا مرة أخرى ، وربما البدء في جني الأرباح.

شاهد الفيديو: 2013-08-08 Our Real Job Is Meditation (ديسمبر 2019).

ترك تعليقك