http://img692.imageshack.us/img692/5548/rrrscenarioresults.png
(click URL gambar untuk imej yang lagi besar)Jika kita trading menggunakan risk reward ratio 1:1 atau 2:1 atau 3:1
dan menggunakan teknik compounding grow (geometric growth). Dan menggunakan minimum risk,1%. Chart di atas ialah ilustrasi best case scenario (bcs) bagi setiap ratio 1:1 2:1 dan 3:1 dan satu ilustrasi untuk worse case scenario.
Ratio 1:1 mampu mengubah $100 kepada $267.8 selepas 100 kali trading, ratio 2:1 mampu mengubah $100 kepada $724.5 selepas 100 kali trading. Dan ratio 3:1 mampu mengubah $100 kepada $1921.9 selepas 100 kali trading.
Bagi worse case scenario (wcs) pula. Jika kita set risk minimum 1% (untuk maksimum tiada), bagi 100 kali kegagalan berterusan dalam trading, barulah $100 turun ke $0.
Ringkasan
Jumlah trading = 100
BCS 1:1 = 2.678 = 267.8% = $ 267.8
BCS 2:1 = 7.245 = 724.5% = $ 724.5
BCS 3:1 = 19.219 = 1921.9% = $1921.9
(jika $100 dianggap sebagai starting saiz akaun, paksi-y chart 1 sebagai 100%)
----------------------
Bahagian teorikal strategiCarta diatas cuma untuk menunjukkan
zone keputusan, dan bukannya sebagai plan sebenar dalam trading. Kegunaan zone keptutusan ialah, supaya kita dapat meneliti dimana secara teorikal kita boleh buat yang terbaik, dan dimana secara teorikal kita berada ditempat yang buruk .Jika keadaan dimana,
profit-run-faster-than-risk berlaku, maka strategi trading diatas boleh diterima sebagai strategi trading yang boleh dipakai.
Di atas, best result mendekati 20 atau (2000% grow) dan worse result ialah 1 ke 0 atau -1 (-100% lost). Maka, kadar terbaik profit boleh tumbuh ialah 20 kali lagi cepat banding kadar risk bertambah. Maka dengan itu secara teorikal strategi trading ini boleh diterimapakai.
Dalam trading yang sebenar, ratio bukanlah statik, tapi berubah dari 1:1 hinggalah ke 3:1. Dan jika market membenarkan, kita juga boleh sekali sekala cuba untuk mendapat ratio melebihi 3:1. Tugasan dalam trading ialah untuk mencari ratio yang boleh membantu hit target, dan bukannya dipilih secara suka-suka. Dan dalam trading sebenar juga, kadar kejayaan yang normal cuma sekitar 40/100 ke 60/100 (fenomena biasa normal distribution). Maka kita boleh jangkakan keputusan berlegar sekitar tengah-tengah keputusan terbaik 20 dan terburuk 0, iaitu 10 (atau 1000% growth).
Tapi pengalaman mengajar saya untuk,"hei jangan terlampau teorikal". Sebab dalam trading sebenar, faktor-faktor seperti ketenangan-emosi sangat-sangatlah penting. Tapi ketenangan emosi juga memerlukan kekuatan strategi money management.
Bahagian praktikal strategiUntuk merealisasikan strategi diatas, pengetahuan mengenai kadar purata range harian satu-satu currency pair, sifat-sifat pair tersebut, time-frame entry sangatlah mustahak. Berikut ialah contoh setting saya untuk merealisasikan money management di atas tersebut.
Pilihan Pair = EURUSDSebab = EURUSD kurang spike berbanding currency lain, spread murah dan range tidak terlalu kecil.Purata Range = 120pip average, 170pip max practical target.SL boleh dibuat = 20pip, 25pip dan 30pip.Time Frame entry = TF15 (timeframe besar buat kita gagal mengecilkan SL)Ratio yang boleh di pakaiPlay safe,120pip zone trading dipakai120:20 = 6:1120:30 = 4:1High risk,170pip zone trading dipakai170:20 = 8.5:1170:30 = 5.7:1Atau lagi tepatPlay safe,120pip zone trading dipakai(120-20):20 = 5:1(120-30):30 = 3:1High risk,170pip zone trading dipakai(170-20):20 = 7.5:1(170-30):30 = 4.7:1(ratio kecil, benarkan SL dan TP tinggi kena, ratio besar pula disebaliknya. Pemilihan ratio lagi bersifat subjektif)Walaupun zone trading boleh membenarkan kita untuk memilih lagi banyak pilihan ratio, tapi ratio 3:1 sentiasa dianggap sebagai ratio yang paling optimum. Maka ratio 3:1 dipilih sebagai ratio yang cuba untuk dicari setiap masa (30pip SL, 90pip TP).
Ujian yang patut dibuatSaya belajar the-hard-way pentingnya menguji idea untuk mengesahkan kewujudannya sebelum menerima satu-satu idea. Backtesting ialah apa yang perlu kita buat. Apa yang perlu dibuat dalam backtesting ialah mencari sample-sample signal yang membenarkan ratio 1:1 ke 3:1 dibuat. Secara statistik, saiz sample yang optimum ialah 40 per sample, dan ulang sebanyak mungkin mencari sample-sample. Jika sample-sample cenderung ke arah profit, barulah ujian samada idea trading tersebut boleh dipakai dan disahkan secara statistik. Dan jangan lupa untuk merekod faktor timing dalam sample tersebut seperti, untuk 40sample, berapa lama biasanya masa diperlukan.
#