jobotinvest.com

Win Rate และ RR ในการเทรด FOREX

#ความลับของ %Win Rate และ RR ที่ TRADER ส่วนใหญ่ไม่ทราบ …

1.) การคำนวน Win Rate และ RR ต้องนำค่า Spread มาคำนวนด้วยเสมอ หลายๆครั้งคนจะมองข้ามเรื่องนี้เพราะคิดว่ามันเล็กน้อย แต่จริงๆแล้วมันไม่เล็กน้อยเลย ค่า Spread มีผลมหาศาล

(ค่า Spread คือระยะระหว่าง bid กับ ask เวลาเราเปิด Buy เราจะได้ราคา ask เวลาเปิด Sell เราจะได้ราคา bid, แต่เวลาปิดไม้(SL,TP) ไม้ Buy จะปิดได้ที่ราคา bid ส่วนไม้ Sell จะปิดได้ที่ราคา ask)

สมมุติระบบ1 และระบบ2 มี RR 1:1 เท่ากัน และWin Rate 100% เท่ากัน

ระบบ1 (SL100จุด, TP100จุด)

ระบบ2 (SL1000จุด, TP1000จุด)

ดูเผินๆ ทั้ง 2 ระบบนี้มีระยะ SL และ TP อัตราส่วนเท่ากัน น่าจะมีค่าความน่าจะเป็น(Probability) 50%/50% (อัตรา%ที่จะปิดขาดทุน SL ต่อ กำไร TP)

แต่ถ้านำค่า Spread มาคำนวนด้วย ค่า Probability จะเปลี่ยนไป เช่น Spread+Commission ของ EURUSD = 20จุด

ค่า Probability ระบบ1 จะเท่ากับ 66%/44%

ค่า Probability ระบบ2 จะเท่ากับ 50.5%/49.5%

จะเห็นว่า ระบบ2 ที่มีระยะ TP, SL ที่กว้างกว่า จะมี %Pobbabillity ดีกว่า ส่งผลให้ค่า Win Rate ที่แท้จริง ดีกว่า

▂▂▂▂▂▂▂▂

2.) Win Rateน้อยๆ ดีกว่าWin Rateมากๆนะ อ้าว !

Win Rateน้อยๆ ดีกว่าWin Rateมากๆถ้าความถี่ในการเทรดมากกว่า … จงอย่ายึดติดกับ %Win Rateมากๆ มันไม่ได้มีประโยชน์ขนาดนั้น การเทรดคือการวิ่งมาราธอน ไม่ใช่วิ่งระยะสั้น ฉะนั้นอย่าดูภาพแคบๆ ให้ดูสถิติระนะยาว ยกตัวอย่างเช่น

ระบบ1 Win Rate 100% เทรดด้วย RR 1:1 (SL 100จุด, TP 100จุด, Spread 20จุด) เทรดด้วยขนาด 1 Lot ทุกออร์เดอร์ แต่ใน 1 ปีมีสัญญาณเทรดแค่ 10 ครั้ง คุณจะได้กำไรเท่าไร? คำตอบเท่ากับ +$1,000

ระบบ2 Win Rate แค่ 69% เทรดด้วย RR 1:1 (SL 100จุด, TP 100จุด, Spread 20จุด) เทรดด้วยขนาด 1 Lot ทุกออร์เดอร์ แต่ใน 1 ปีมีสัญญาณเทรดแค่ 100 ครั้ง คุณจะได้กำไรเท่าไร? คำตอบเท่ากับประมาณ +$2,420

จะเห็นว่า ระบบ2 ได้กำไรดีกว่าระบบ1 ! แม้ว่าWin Rateระบบ1 จะสูงกว่า Win Rate ระบบ2 มากก็ตาม เพราะต้องคำนวนความถี่ในการเทรดด้วยครับ

▂▂▂▂▂▂▂▂

3.) เอาให้เป๊ะ การคำนวน Win Rate, RR ต้องนำค่า Swap คูณระยะเวลาวันในการถือออร์เดอร์ และค่า Tickvalue(Money per tick) และค่า Slippage มาคำนวนด้วย

3.1) ค่า Swap มีผลอย่างไร? เช่น

ระบบ1 มีWin Rate100% RR 1:1 (SL 100จุด, TP 100จุด, Spread 20จุด, Lotsize = 1, เทรด 1 ปี, เทรด 100 ครั้ง แต่ละไม้ใช้เวลาถือออร์เดอร์ 7 วัน สมมติEURUSDวันนึงเสียค่าSWAP -$3/lot เท่ากับแต่ละไม้เสียเงิน -$21 คูณ 100ครั้ง = -$2100

ระบบ2 มีWin Rate100% RR 1:1 (SL 100จุด, TP 100จุด, Spread 20จุด, Lotsize = 1, เทรด 1 ปี, เทรด 100 ครั้ง แต่ละไม้ใช้เวลาถือออร์เดอร์ไม่เกิน 1 วัน เท่ากับแต่ละไม้ไม่เสียเงินค่า Swap

ทำให้ระบบ2 มี Win Rate ดีกว่าระบบ1

3.2) Tickvalue ของแต่ละสกุลเงิน ทองคำ หุ้น ไม่เท่ากัน เห็นบางคนคำนวนง่ายๆว่า 1 lot วิ่ง 100จุด = $100 แต่จริงๆไม่ใช่แบบนั้น

EURUSD 1LOT 100จุด = $100

USDJPY 1LOT 100จุด = $74.85

EURGBP 1LOT 100จุด = $123.87

USDCAD 1LOT 100จุด = $74.05

GBPCHF 1LOT 100จุด = $110

AUDNZD 1LOT 100จุด = $62.24

EURAUD 1LOT 100จุด = $66.46

(ค่า Tickvalue มีการเปลี่ยนแปลงทุกนาที ยกเว้นสกุลเงินที่ตัวท้ายเป็นUSDจะไม่เปลี่ยนครับ ขึ้นอยู่กับสกุลเงินของพอร์ตเราด้วยครับ ด้านบนนี้คือตัวอย่างพอร์ตUSD)

3.3) ค่า Slippage อันนี้ก็เหมือนมารร้ายที่คอยขัดขวางความสำเร็จ แอบซุ่มโจมตีเราทุกการเทรด และดับฝันนักเทรดมาหลายคน Slippage เป็นเหตุผลที่ทำให้ผลBacktest และรันจริงได้ผลไม่ตรงกัน และทำให้ผลการรัน EA เทรดในพอร์ต DEMO และพอร์ต REAL ได้ผลไม่ตรงกัน เพราะพอร์ตDEMO(ส่วนใหญ่) ไม่มี Slippage

Slippage เกิดขึ้นเวลาเราเปิดออร์เดอร์แล้วได้ราคาไม่ตรงกับราคาที่เราเปิด เพราะมีการเคลื่อนของราคาขณะที่โบรกเกอร์ส่งคำสั่งไปตลาดครับ

▂▂▂▂▂▂▂▂

4.) 3ข้อด้านบน คือการคำนวนWin Rate, RRในกรณีที่เราเปิดแต่ละไม้ด้วยขนาดLotเท่ากัน แต่ถ้าเราเปิดแต่ละออร์เดอร์ด้วยขนาดLotไม่เท่ากันล่ะ? การคำนวนจะซับซ้อน เพราะเกี่ยวกับค่าความเสี่ยงแต่ละไม้ และSequence การเพิ่มขนาดlotแต่ละไม้ เช่น เพิ่มขนาดlotเมื่อไม้เก่าขาดทุน หรือเพิ่มlotเมื่อไม้เก่าเทรดกำไร เป็นต้น

การคำนวน Win Rate, RR แบบนี้จะต้องเขียน EA บอทเทรดออกมา และ Backtest ใน MT4, MT5 เท่านั้นจึงจะได้ค่าตัวเลขที่ถูกต้องครับ ถ้านั่งเขียนกระดาษหรือกดเครื่องคิดเลข หรือใช้Excel ก็ใช้เวลานานปวดหัวตายเลยครับ

คำนวน Win Rate ได้ที่ Botfarm24.com/winrate

เรียนเพิ่มเติม เรียนสร้างบอทเทรด EA ได้ที่

Jobotinvest.com

สมัครทักChat m.me/jobotinvest


Posted

in

by

Comments

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *