หมวดหมู่
ประสิทธิภาพ
ระดับความยาก
ปานกลาง
ใช้ใน
การประเมิน EAการออกแบบกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยง

ค่าคาดหวัง

จำนวนเงินเฉลี่ยที่คาดว่าจะได้หรือเสียต่อหนึ่งคำสั่ง คำนวณจากอัตราชนะคูณกำไรเฉลี่ย ลบด้วยอัตราแพ้คูณขาดทุนเฉลี่ย ค่าคาดหวังที่เป็นบวกคือเงื่อนไขจำเป็นของกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้

หรือ: Expectancy, ค่าคาดหวังทางคณิตศาสตร์, มูลค่าคาดหวังต่อคำสั่ง

อัปเดต

อธิบายแบบเข้าใจง่าย

คำสั่งหนึ่งคำสั่งมีมูลค่าเฉลี่ยเท่าไร เมื่อชั่งน้ำหนักกำไรและขาดทุนตามความถี่ที่แต่ละอย่างเกิดขึ้นแล้ว ถ้าตัวเลขเป็นบวกแปลว่ากลยุทธ์มีความได้เปรียบ ถ้าเป็นลบ ไม่มีการจัดขนาดสถานะแบบใดเปลี่ยนมันให้เป็นกำไรได้

ทำไมจึงสำคัญ

ค่าคาดหวังคือตัวเลขผลงานเพียงตัวเดียวที่ตอบคำถามซึ่งตัวเลขอื่นทั้งหมดเป็นเพียงตัวแทน นั่นคือกลยุทธ์นี้ทำเงินต่อหนึ่งคำสั่งโดยเฉลี่ยหลังหักต้นทุนหรือไม่ อัตราชนะและอัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนต่างเป็นเพียงครึ่งเดียวของมัน และทั้งคู่ถูกยกมาอ้างโดยไม่มีอีกครึ่งอยู่เป็นประจำ

  • มันคือเส้นผ่านที่อยู่ใต้ตัวชี้วัดอื่นทุกตัว หากไม่มีค่าคาดหวังเป็นบวก ไม่ว่าจะทบต้น จัดขนาดล็อต หรือประกอบพอร์ตอย่างไรก็ไม่เกิดกำไรระยะยาว สิ่งเหล่านั้นเปลี่ยนได้แค่ว่าบัญชีจะไปถึงจุดที่ค่าคาดหวังพามันไปได้เร็วแค่ไหน
  • มันแปลงกลยุทธ์ให้เป็นอัตรา ค่าคาดหวัง 20 ดอลลาร์ต่อคำสั่งบนคำสั่ง 300 รายการต่อปีคือคำพยากรณ์ที่เอาไปเทียบกับความจริงได้ ซึ่งตัวประกอบกำไรทำแบบนั้นไม่ได้
  • มันคือตัวเลขที่ต้นทุนตามจริงทำลายมากที่สุด การเทียบค่าคาดหวังจากแบ็กเทสต์กับของบัญชีจริงจึงเป็นการทดสอบที่ถูกที่สุดว่าแบ็กเทสต์นั้นตั้งราคาต้นทุนอย่างซื่อสัตย์หรือไม่
  • มันไม่สนใจอัตราชนะที่คนใช้เลือกซื้อ ในบรรดา EA สิบสี่ตัวที่เผยแพร่ที่นี่ การเรียงตามอัตราชนะกับการเรียงตามค่าคาดหวังต่อคำสั่งวิ่งสวนทางกัน โดยมีสหสัมพันธ์อันดับ −0.53 อัตราชนะสูงสุดในสิบสี่ตัวคือ 79.66% แต่อยู่อันดับสิบสองในด้านค่าคาดหวัง ส่วนต่ำสุดคือ 31.27% กลับอยู่อันดับสาม อัตราชนะกำหนดว่าเงินเข้ามาบ่อยแค่ไหน ไม่ได้กำหนดว่ามีเงินเท่าไร

คำนวณอย่างไร

ค่าคาดหวัง = (อัตราชนะ × กำไรเฉลี่ย) − (อัตราแพ้ × ขาดทุนเฉลี่ย)
อัตราชนะ
สัดส่วนของคำสั่งที่ปิดแล้วและจบด้วยกำไร ในรูปทศนิยม
กำไรเฉลี่ย
กำไรเฉลี่ยของคำสั่งที่ชนะ หลังหักสเปรดและค่าคอมมิชชัน
ขาดทุนเฉลี่ย
ขาดทุนเฉลี่ยของคำสั่งที่แพ้ นับเป็นจำนวนบวก หลังหักต้นทุน

อัตราแพ้คือ 1 − อัตราชนะ และขาดทุนเฉลี่ยนับเป็นจำนวนบวก การแสดงค่าเป็นพหุคูณของ R แทนที่จะเป็นสกุลเงิน คือวัดกำไรและขาดทุนเฉลี่ยเป็นหน่วยของความเสี่ยงที่รับไว้ ทำให้เทียบกันได้ข้ามขนาดบัญชีและการตั้งค่าล็อต

เท่าไรถือว่าสูงหรือต่ำ

  • ต่ำกว่า 0 ติดลบ — ไม่มีการจัดขนาดสถานะใดกู้คืนได้
  • 0 ถึง 0.05R เป็นบวกแต่ยังอยู่ในส่วนเผื่อต้นทุน — มีแนวโน้มหายไปในบัญชีจริง
  • 0.05R ถึง 0.25R ความได้เปรียบที่ใช้งานได้สำหรับ EA รายย่อยที่ผ่านการทดสอบ
  • สูงกว่า 0.25R แข็งแรง — ก่อนจะเชื่อ ให้ยืนยันว่ามันรอดนอกกลุ่มตัวอย่างด้วย

อ่านคู่กับ

ตัวเลขเดียวอธิบายกลยุทธ์ไม่ได้ ค่าต่อไปนี้เปลี่ยนวิธีอ่านตัวเลขนี้

ตัวอย่าง

กลยุทธ์หนึ่งชนะครึ่งหนึ่งของคำสั่งทั้งหมด ไม้ที่ชนะเฉลี่ย 120 ดอลลาร์ และไม้ที่แพ้เฉลี่ย 80 ดอลลาร์ การชั่งน้ำหนักแต่ละฝั่งตามความถี่ที่มันเกิดขึ้นจะให้มูลค่าของหนึ่งคำสั่ง

อัตราชนะ
50%
กำไรเฉลี่ย
120 ดอลลาร์
ขาดทุนเฉลี่ย
80 ดอลลาร์
ค่าคาดหวังต่อคำสั่ง
+20 ดอลลาร์
ที่ 300 คำสั่งต่อปี ราว 6,000 ดอลลาร์ ก่อนคิดความผันผวน

เงิน 20 ดอลลาร์ก้อนเดียวกันนั้นมาถึงในรูปลำดับยาวของกำไร 120 ดอลลาร์และขาดทุน 80 ดอลลาร์ ไม่เคยมาเป็นการจ่ายครั้งละ 20 ดอลลาร์ ค่าคาดหวังคือค่าเฉลี่ย ไม่ใช่ตารางการจ่าย

การคำนวณ (0.50 × 120) − (0.50 × 80) = 60 − 40 = 20 ดอลลาร์

ผลลัพธ์ มูลค่าคาดหวังต่อคำสั่ง +20 ดอลลาร์

ตีความอย่างไร

ค่าคาดหวังคือคำพยากรณ์ที่สร้างจากค่าประมาณสามตัว ความน่าเชื่อถือของมันเท่ากับความน่าเชื่อถือของตัวที่อ่อนที่สุด จึงต้องตรวจว่าตัวเลขแต่ละตัวมาจากไหน

ช่วงค่า ความหมาย
คำนวณจากแบ็กเทสต์ที่ไม่มีต้นทุนตามจริง สูงเกินจริง สเปรดและค่าคอมมิชชันหักออกจากกำไรเฉลี่ยโดยตรงและบวกเข้ากับขาดทุนเฉลี่ยโดยตรง และผลกระทบจะมากที่สุดตรงที่เป้าหมายเล็กที่สุด
คำนวณเป็นสกุลเงินบนล็อตคงที่ ใช้ได้ แต่เทียบกับกลยุทธ์อื่นที่ทดสอบคนละขนาดไม่ได้ ให้แปลงเป็นพหุคูณของ R เสียก่อน
คำนวณจากคำสั่งหลายร้อยรายการ น่าเชื่อถือพอจะวางแผนได้ เพราะกำไรเฉลี่ยคือค่าที่ต้องใช้จำนวนคำสั่งมากที่สุดกว่าจะนิ่ง
คำนวณใหม่บนข้อมูลนอกกลุ่มตัวอย่าง นี่คือตัวเลขที่ควรใช้ตัดสินใจ การลดลงราวหนึ่งในสามเทียบกับในกลุ่มตัวอย่างถือว่าปกติ แต่ถ้าเครื่องหมายเปลี่ยน แปลว่าความได้เปรียบนั้นถูกดัดขึ้นมา
กู้คืนจากบทสรุปที่เผยแพร่ไว้ ตัวเลขสี่ตัวก็พอ กำไรสุทธิ จำนวนคำสั่ง อัตราชนะ และตัวประกอบกำไร คืนค่ากำไรเฉลี่ยและขาดทุนเฉลี่ยกลับมาได้พอดี ผู้ขายไม่จำเป็นต้องเผยแพร่ค่าตั้งต้นทั้งสามเลย
  • ให้คูณค่าคาดหวังด้วยความถี่การเทรดก่อนเปรียบเทียบกลยุทธ์ ความได้เปรียบ 0.3R ที่หยิบได้ปีละสี่ครั้งเป็นธุรกิจที่เล็กกว่า 0.05R ที่หยิบได้สัปดาห์ละสี่ครั้ง สิบสี่รอบที่นี่เรียงลำดับใหม่ด้วยเหตุนี้พอดี รอบที่อยู่อันดับสิบด้านค่าคาดหวังต่อคำสั่งซึ่งได้ 6.07 USD กลับอยู่อันดับหนึ่งด้านกำไรต่อปีที่ 5,808.25 USD เพราะมันยิงปีละ 956.7 ครั้ง ส่วนรอบที่อยู่อันดับสามต่อคำสั่งซึ่งได้ 16.94 USD ทำได้ 658.44 ต่อปีจาก 38.9 คำสั่ง
  • ให้ตัดคำสั่งที่ชนะใหญ่ที่สุดเพียงรายการเดียวออกแล้วคำนวณใหม่ ถ้าค่าคาดหวังกลายเป็นลบ แปลว่ากำไรเฉลี่ยถูกแบกไว้ด้วยค่าผิดปกติหนึ่งค่า ไม่ใช่ด้วยชุดกฎ
  • กลยุทธ์สแคลป์สูญเสียสัดส่วนค่าคาดหวังจากแบ็กเทสต์มากที่สุดเมื่อเทรดจริง เพราะกำไรเฉลี่ยของมันใกล้เคียงกับต้นทุนไปกลับมากที่สุด กำไรเฉลี่ยที่น้อยที่สุดในสิบสี่รอบที่นี่คือ 10.03 USD ที่ 0.1 ล็อต ส่วนมากที่สุดคือ 217.23 USD และต้นทุนคงที่ต่อคำสั่งกัดรอบแรกแรงกว่ายี่สิบเท่า

สิบสี่รอบที่เผยแพร่ที่นี่ให้ค่าคาดหวังตั้งแต่ 1.84 USD ถึง 20.52 USD ต่อคำสั่ง ทั้งหมดที่ 0.1 ล็อตบนเงินฝาก 10,000 USD ให้อ่านเป็นตัวเลขก่อนหักค่าคอมมิชชัน เพราะไฟล์บันทึกระบุค่าคอมมิชชันเป็น 0 ทั้งสิบสี่รอบ สิ่งที่อยู่ในค่าเฉลี่ยเหล่านั้นจึงมีเพียงสเปรดกับค่าสวอป นอกจากนี้สิบสองในสิบสี่รอบยังเดินบนติ๊กที่โปรแกรมทดสอบสร้างจากแท่ง M1 แทนที่จะเป็นติ๊กจริง และสเปรดที่แท่งเหล่านั้นแบกมาถูกวัดในรอบเดียวเท่านั้น คือ 19.14 จุด

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

เชื่อว่าการจัดขนาดสถานะแก้ค่าคาดหวังติดลบได้

ขนาดเปลี่ยนความผันผวนและความเร็ว แต่ไม่เคยเปลี่ยนเครื่องหมาย กลยุทธ์ที่โดยเฉลี่ยเสียเงินเล็กน้อยต่อคำสั่ง เมื่อเทรดใหญ่ขึ้นก็เสียมากขึ้นตามสัดส่วน การเพิ่มขนาดแบบมาร์ติงเกลเพียงอัดค่าคาดหวังติดลบก้อนเดิมให้กลายเป็นการขาดทุนที่นานๆ ครั้งแต่ก้อนใหญ่ขึ้น

อ่านค่าคาดหวังเป็นผลของคำสั่งถัดไป

มันคือค่าเฉลี่ยระยะยาวบนการแจกแจง ที่อัตราชนะ 40% ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดของคำสั่งถัดไปคือการขาดทุน และบัญชีอาจอยู่ต่ำกว่าจุดเริ่มต้นได้หลายสิบคำสั่งโดยที่ค่าคาดหวังไม่เปลี่ยนเลย

ใช้ค่าเฉลี่ยจากแบ็กเทสต์โดยไม่จำลองต้นทุน

ค่าคาดหวังจากแบ็กเทสต์ที่ 20 ดอลลาร์ต่อคำสั่ง มักกลายเป็น 12 ดอลลาร์ในบัญชีจริงเมื่อใส่สเปรด ค่าคอมมิชชัน และสลิปเพจเข้าไป ช่องว่างนั้นไม่ใช่เรื่องน่าประหลาดใจ มันคือส่วนของการคำนวณที่ถูกละไว้

ปนพหุคูณของ R กับสกุลเงิน

ค่าคาดหวัง 0.2R กับค่าคาดหวัง 20 ดอลลาร์เทียบกันไม่ได้จนกว่าจะรู้ความเสี่ยงต่อคำสั่งที่อยู่เบื้องหลังตัวหลัง ให้เลือกฐานเดียวแล้วระบุให้ชัด

สมมติว่ามี R ให้ใช้เสมอ

R ต้องการความเสี่ยงต่อคำสั่งที่ระบุไว้ แต่หน้าสินค้ามักไม่ระบุอะไรเลย จากสิบสี่รอบที่เผยแพร่ที่นี่ สองรอบไม่เปิดเผยพารามิเตอร์จุดตัดขาดทุนเลย สามรอบตั้งจุดตัดเป็นเปอร์เซ็นต์ของราคา และเก้ารอบตั้งเป็นพิพ นั่นแปลว่าความเสี่ยงเบื้องหลังแต่ละคำสั่งไม่ได้อยู่ในหน่วยเดียวกันด้วยซ้ำทั้งแคตตาล็อก ค่าคาดหวังในรูปสกุลเงินกู้คืนได้ครบทั้งสิบสี่ ส่วนเวอร์ชัน R นั้นทำไม่ได้

อ่านอัตราชนะสูงว่าเป็นความได้เปรียบสูง

สองอย่างนี้แลกกัน ในสิบสี่รอบที่นี่ อัตราส่วนขนาดกำไรต่อขนาดขาดทุนอยู่ระหว่าง 0.33 ถึง 2.92 และมันเคลื่อนสวนทางกับอัตราชนะ รอบที่ชนะ 79.66% รับขาดทุนใหญ่กว่ากำไรของตัวเองสามเท่า ขณะที่รอบที่ชนะ 31.27% เก็บกำไรใหญ่กว่าขาดทุนเกือบสามเท่า สิ่งที่รอดจากการแลกนี้คือค่าคาดหวัง ส่วนอัตราชนะลำพังไม่รอด

คำถามที่พบบ่อย

ผมคำนวณค่าคาดหวังของ EA เองได้ไหม
ได้ จากตัวเลขที่หน้าสินค้าแสดงอยู่แล้ว กำไรสุทธิหารด้วยจำนวนคำสั่งให้ค่าคาดหวังต่อคำสั่งทันที ถ้าจะแยกออกเป็นกำไรเฉลี่ยกับขาดทุนเฉลี่ย ต้องมีอัตราชนะและตัวประกอบกำไรเพิ่ม และสี่ตัวรวมกันคืนค่าเฉลี่ยทั้งสองกลับมาได้พอดี การกู้คืนนี้สร้างกำไรสุทธิที่เผยแพร่ไว้ซ้ำได้ตรงถึงหลักเซนต์ในทั้งสิบสี่รอบที่นี่ ทำแบบนั้นกับรอบเหล่านั้นจะได้ 1.84 USD ถึง 20.52 USD ต่อคำสั่งที่ 0.1 ล็อต
ค่าคาดหวังเท่าไรถือว่าดีสำหรับ EA
เมื่อแสดงเป็นพหุคูณของ R ราว 0.05R ถึง 0.25R ต่อคำสั่งคือช่วงที่ใช้งานได้สำหรับ EA รายย่อยที่ผ่านการทดสอบ หลังใส่ต้นทุนตามจริงแล้ว สิ่งที่สำคัญไม่แพ้ตัวเลขคือความถี่การเทรดที่อยู่เบื้องหลัง เพราะค่าคาดหวังต่อคำสั่งคูณจำนวนคำสั่งต่อปีคือผลตอบแทนจริง
ค่าคาดหวังกับตัวประกอบกำไรเป็นสิ่งเดียวกันหรือไม่
ไม่ใช่ แม้ทั้งคู่จะขยับไปด้วยกัน ตัวประกอบกำไรคืออัตราส่วนของกำไรขั้นต้นรวมต่อขาดทุนขั้นต้นรวม และไม่มีหน่วย ส่วนค่าคาดหวังคือจำนวนเงินเฉลี่ยต่อคำสั่งและมีหน่วยติดมา ค่าคาดหวังบอกว่าคำสั่งหนึ่งมีค่าเท่าไร ซึ่งเป็นสิ่งที่การคำนวณขนาดสถานะและความเสี่ยงล้มละลายต้องใช้
ทำไมค่าคาดหวังในบัญชีจริงของผมจึงต่ำกว่าแบ็กเทสต์
เพราะสเปรด ค่าคอมมิชชัน สลิปเพจ และความหน่วงในการจับคู่คำสั่ง ลดกำไรเฉลี่ยและเพิ่มขาดทุนเฉลี่ยไปพร้อมกัน ผลกระทบนี้ใหญ่ที่สุดตามสัดส่วนในกลยุทธ์ที่ตั้งเป้าหมายเล็ก สแคลป์จึงเสียมากที่สุด ส่วนการตามเทรนด์ที่เป้าหมายกว้างเสียน้อยที่สุด

บทความที่เกี่ยวข้อง