Expectancy는 특정 모델에서 가능한 이익·손실과 그 확률로 구하는 평균 결과입니다. 거래 일지에서는 완료한 거래의 평균으로 추정합니다. 과거 평균은 미래 수익의 약속이 아닙니다.
야나는 결과를 더하고 거래 수로 나눕니다. 이는 그 기록에서 거래마다 얼마의 결과가 나왔는지를 정확히 설명합니다. 미래를 판단하는 데 쓰려면 기록이 앞으로 일어날 일을 충분히 대표한다는 가정이 추가됩니다. OpenStax는 기대값을 가능한 결과에 각각의 확률을 가중한 값으로 설명합니다. NIST는 표본평균이 표본마다 달라진다고 강조합니다. 확률 모델, 실제 일지, 가상 예시는 서로 다릅니다. 계산이 비슷해도 같은 증거가 되지는 않습니다. [1] [5]
야나는 자주 조금 벌다가 가끔 큰 손실로 작은 이익을 모두 잃을 수 있습니다. CME는 승리 빈도에 평균 이익을 곱하고 패배 빈도에 평균 손실 크기를 곱한 값을 뺍니다. 빼는 손실 크기는 양수이므로 마이너스를 한 번 더 붙이지 않습니다. 단위가 같고 모든 결과가 포함되면 합계를 거래 수로 나눈 값과 같습니다. 순손익 영인 거래도 전체 거래 수에 넣습니다. 승리나 패배가 전혀 없으면 빈 그룹의 평균은 계산할 수 없으므로 개별 결과의 합을 직접 쓰면 됩니다. [2]
야나는 나누어 사고 나누어 팝니다. 거래소 기록의 여러 체결을 일지에서는 하나의 거래로 볼 수 있습니다. Coinbase는 부분 체결과 잔여 주문의 유지·취소를 설명합니다. 계산 전에 체결을 묶는 방식과 비용 배분을 정해야 합니다. 열린 잔량은 완료한 승리가 아니며 거절된 주문도 자동으로 결과가 영인 완료 거래가 되지 않습니다. 실행하지 않은 신호와 제외 이유는 따로 기록합니다. 그렇지 않으면 비슷해 보이는 평균도 서로 다른 거래 수로 나눈 값일 수 있습니다. [4]
작은 총이익은 수수료를 내고 나면 사라질 수 있습니다. 각 거래의 비용을 먼저 뺀 뒤 이익·손실·본전으로 분류하세요. Coinbase는 주문장에서 기다리는 주문의 maker 수수료와 기존 주문을 이용하는 taker 수수료를 구분합니다. 해당 상품의 자금 조달비도 포함합니다. 매수·매도 호가 차이나 불리한 체결은 실제 가격에 이미 반영됐을 수 있으니 같은 영향을 다시 빼지 않습니다. 금액 평균을 백분율이나 위험 단위당 결과와 비교하려면 환산 방법도 설명해야 합니다. [3]
야나가 이전 이익의 상당 부분을 잃었어도 일지는 최종적으로 흑자일 수 있습니다. 같은 고정 결과를 재배열하면 합계와 평균은 같지만 과정은 달라집니다. 평균만으로는 이전 최고점에서의 최대 하락, 연패, 필요한 여유자금을 알 수 없습니다. 아래 자체 예시가 이를 보여 줍니다. CME는 개별 거래와 함께 동시 포지션과 계좌 전체 위험도 살핍니다. 거래 크기를 바꾸거나 이익을 재투자한다면 고정 크기 거래의 평균을 단순히 계좌 성장률이라고 할 수 없습니다. [7]
새 결과 하나가 평균을 크게 바꿀 수 있습니다. NIST는 단일 숫자 대신 범위로 정해진 가정 아래 불확실성을 나타내는 구간 추정을 설명합니다. 그 모델에는 관측 수와 결과의 흩어짐이 모두 중요합니다. 하지만 거래가 많다고 전략의 신뢰성이 저절로 증명되지는 않습니다. 같은 사건에 반응하는 거래는 독립 관측이 아닐 수 있습니다. 통계 방법을 적용하기 전에 조건을 확인하세요. 가상 예시에서 실제 전략의 구간을 도출하지 않으며, 평균은 수익 확률이 아닙니다. [5]
성공한 거래만 고르면 야나가 얻는 것은 선택한 승리의 크기이지 전체 방식의 결과가 아닙니다. NFA는 가상 성과가 사후 정보를 이용하며 거래 상대 부족, 불리한 체결, 실제 손실 중 행동을 충분히 반영하지 못할 수 있다고 경고합니다. 규칙, 전체 관찰 기간, 비용, 의도한 거래와 실제 거래의 차이를 보존하세요. 결과를 본 뒤 규칙을 바꾸면 나중에 제시하는 평균의 의미도 달라집니다. 시뮬레이션, 실제 거래, 산술 예시는 구별되어야 합니다. [6]
야나는 거래를 추가하고 무엇이 달라졌는지 보려 합니다. 먼저 거래 정의, 통화, 포함 비용이 같은지 확인합니다. 더 큰 포지션이나 다른 체결은 평균을 움직이지만 비교 가능한 방식은 아닐 수 있습니다. Coinbase 규칙에 따른 체결 기록과 CME의 계좌 위험 관점은 차이를 짚는 데 도움이 됩니다. 과거 평균은 다음 승리를 약속하지 않으며 위험에 노출된 돈을 확인하는 일을 대신하지도 않습니다. Expectancy는 무엇을 계산에 넣었고 왜 앞으로도 그 추정이 맞을지 묻게 합니다. [4] [7]
수익이 난 일지에도 큰 낙폭이 있을 수 있다
더 정확히 이해하려면 이 항목과 함께 다음도 읽어 보세요 Risk-reward Ratio, Slippage, Position Sizing, Backtesting, Risk Management. 다음 항목에서도 이 글을 참조합니다 Risk of Ruin, Kelly Criterion, Trading Journal.
01Expectancy가 양수면 다음 거래에서 이익이 나나요?+
아닙니다. 평균은 개별 거래의 결과가 아닙니다. 과거 일지의 양의 평균도 미래 기대값을 잘 추정하지 못할 수 있습니다.
02승리만 평균 내도 되나요?+
평균 승리 크기는 구할 수 있지만 전체 방식의 평균은 아닙니다. 전체에는 손실과 순손익 영인 결과, 올바른 비용 배분, 사전에 정한 완료 거래의 정의가 필요합니다.