Forex ซื้อขาย น่าจะเป็น ความละเอียด

การค้า 038 การคิดในความน่าจะเป็นการตั้งค่าการค้าที่ 8216Kick คุณใน Chin8217 มีข้อผิดพลาดอย่างหนึ่งที่ฉันเห็นผู้ค้าเริ่มทำอย่างต่อเนื่อง พวกเขารออยู่ที่ข้างสนามเพื่อรอการตั้งค่า รอการตั้งค่าที่ 8216 เตะพวกเขาในคาง 8216 หรือ 8216 เคาะพวกเขาเหนือหัว 8216 ถ้าคุณต้องการที่จะได้รับการเตะในคางหรือเคาะเหนือหัวเพื่อทำหน้าที่บางทีคุณควรพิจารณา MMA ไม่ได้ซื้อขาย ถ้าคุณต้องการทำสิ่งนี้ 8211 จริงๆคุณไม่มีสิ่งพื้นฐานที่สุดในการเป็นผู้ประกอบการค้าที่ประสบความสำเร็จ งานของคุณไม่ใช่นั่งที่ Johnny Bench รอการจัดส่งที่สมบูรณ์แบบ งานของคุณคือการคิดในความน่าจะเป็นที่จะคิดในจำนวนและความคาดหวัง นี่เป็นข้อดีสำหรับการเป็นนักเทรดที่ดีขึ้นโดยการเรียนรู้วิธีการเล่นโป๊กเกอร์ ในโป๊กเกอร์พวกเขามีกฎเกี่ยวกับความคาดหวังในเชิงบวกนี้ โดยพื้นฐานแล้วจะไม่ต้องรอให้มือพลังของคุณมาถึงก่อนที่คุณจะเล่น คุณควรจะจ่ายเงินมือแรงปานกลางของคุณในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมเพราะพวกเขามีความคาดหวังในเชิงบวก แน่ใจได้เลยว่าคุณสามารถรอ AA หรือ AK ได้ก่อนที่คุณจะเข้ามามีส่วนร่วมในหม้อ แต่คุณกำลังเดินหลายมือที่ทำเงินได้ในระยะยาว คุณผ่านมือที่มีความคาดหวังในเชิงบวก หลักคำสอนเกี่ยวกับการรอการตั้งค่าเป็นความผิดพลาดที่ดำเนินการโดยคนที่ไม่ค่อยเข้าใจการซื้อขาย เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้ว่าการซื้อขายไม่ใช่การประกวดแฟชั่น การซื้อขายกำลังคิดถึงความเป็นไปได้และหาการตั้งค่าที่ทำเงินได้มากกว่า 100, 1,000 หรือ 10,000x คุณต้องเข้าใจว่าคุณอาจไม่สามารถสร้างรายได้จากการค้าในขณะนี้หรือแม้แต่รุ่นถัดไป แต่ถ้าทำเงินได้ในระยะยาว (มีความคาดหวังในเชิงบวก) คุณต้องดึงทริกเกอร์ ผู้ค้าเริ่มต้นกับพ่อค้ามืออาชีพผู้ค้าเริ่มต้นทำผิดพลาดในการรอการตั้งค่าที่มีความถูกต้อง 60 หรือ 70 การซื้อขายที่อัตราส่วน 1: 1 หรือ 2: 1 ต่ออัตราส่วนความเสี่ยง แต่คาดเดาว่า 8211 รู้หรือไม่ว่าคุณสามารถมีระบบซึ่งมีความแม่นยำ 35 ข้อซึ่งยังคงทำเงินได้ (และเป็นจำนวนมาก) ตลอดเวลาแม้ว่าการสูญเสียการค้า 65 รายการออกจาก 100 อาจดูน่ากลัวนักซื้อขายมืออาชีพไม่ได้ทำอะไร ข้ามการค้าเหล่านี้ 8211 เพราะพวกเขารู้ว่าพวกเขาสร้างรายได้ นี่คือความแตกต่างระหว่างพ่อค้าเริ่มต้นและมืออาชีพ 8211 ที่พวกเขาคิดว่าน่าจะเป็น พวกเขาสบายด้วยความไม่แน่นอน เพราะพวกเขาเชื่อถือกระบวนการ หากมองไปที่ทางคณิตศาสตร์ถ้าคุณใช้เวลา 100 เทรดที่ความแม่นยำ 35 คุณชนะ 35 และเสีย 65 ตอนนี้ถ้าคุณกำหนดเป้าหมายความเสี่ยงของคุณไว้ 3 เท่า (หมายถึงถ้าคุณเสี่ยง 50 pips คุณกำหนดเป้าหมาย 150 pips แต่ละครั้ง) ระบบนี้จะทำให้ เงิน. แม้ว่าคุณอาจสูญเสียต่อไป 6-7 การค้าทั้งหมดที่คุณต้องทำคือชนะ 3 หรือมากกว่าและ you8217ll ทำเงินมากกว่า 10 ธุรกิจการค้าเหล่านั้น นี่คือความแตกต่างระหว่างผู้ประกอบการมืออาชีพที่เริ่มต้นแอมป์ พวกเขาเข้าใจความเสี่ยงของหลักการทำลายและไม่เป็นห่วงว่าพวกเขาจะชนะการค้าครั้งต่อไปหรือไม่ ผู้ค้าเริ่มต้นลดการเสียเปรียบการค้า 6-7 ครั้งถัดไปในฐานะที่ไม่ดีต่อการซื้อขายโดยรวมของพวกเขาเมื่อทางคณิตศาสตร์คุณยังสามารถทำเงินได้ สิ่งที่แยกผู้ค้าเริ่มต้นจากผู้ค้ามืออาชีพผู้ค้ามืออาชีพไม่กังวลเกี่ยวกับการค้าครั้งต่อไปที่ชนะหรือแพ้ สิ่งที่พวกเขาสนใจคือการทำเงินในระยะยาวและเมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาต้องการที่จะเพิ่มผลกำไรของพวกเขาโดยการเล่นคณิตศาสตร์ 8211 โดยการคิดในความน่าจะเป็น แม้ว่าผู้ค้าเริ่มต้นจะแขวนจิตวิทยาทั้งความเชื่อมั่นและผลการปฏิบัติงานของพวกเขาไว้ในการค้า 8211 ครั้งต่อไปคุณจะต้องมองไปที่ข้อถัดไปว่าเป็นเพียงแค่การโยนฟรีหนึ่งพันรายการในช่วงเวลาที่คุณทำ เม็ดข้าวโพดแบบเดี่ยวของแอ็พพลิเคชันแซนด์แอ็กชันเส้นโค้งส่วนแบ่งที่เป็นบวกลาดของคุณวิธีหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการค้าขายของแต่ละบุคคลคือการดูว่าการค้าขายที่ไม่สำคัญเป็นเรื่องใหญ่เพียงใดในโครงการใหญ่ ๆ ภาพที่ดีสำหรับเรื่องนี้คือ 8211 ถ้าคุณกำลังถือมือที่เต็มไปด้วยทรายที่คุณหยิบขึ้นมาจากชายหาด 8211 ว่าการค้าขายแต่ละครั้งเป็นเหมือนเม็ดทรายเดียว หากคุณใช้การจัดการความเสี่ยงที่เหมาะสมและการคิดในความเป็นไปได้ว่าทรายเม็ดหนึ่งนั้นไม่มีนัยสำคัญเลย ใส่มันทั้งหมดเข้าด้วยกันและมันจะเพิ่มขึ้นเป็นอย่างมาก แต่โดยตัวมันเองจริงๆแล้วมันมีค่าน้อยมาก ตอนนี้ลองนึกดูว่าจะมีส่วนในเชิงบวกขึ้นในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้าโดยมีธุรกิจการค้าหลายร้อยรายการต่อปีภายใต้เข็มขัดของคุณ หนึ่งเม็ดทรายจริงๆไม่มีอะไรในเส้นส่วนของกำไรทั้งหมด It8217s เพียงจุดข้อมูลขนาดเล็กในชุดที่ใหญ่มาก ถ้าคุณสามารถเข้าใจสิ่งนี้ได้ฉันรับประกันหลังจากที่คุณมีประวัติการค้าที่ยาวนานนับร้อยนับพัน ๆ ปีของการค้าภายใต้เข็มขัดของคุณการค้าเพียงเล็กน้อยจะไม่ได้หมายถึงอะไรให้คุณ แต่สิ่งที่สำคัญคือถ้าคุณผ่านการค้าที่มีความคาดหวังในเชิงบวกกับความถูกต้องน้อยกว่าคุณอาจสูญเสียผลกำไรมหาศาลเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้นให้แน่ใจว่าจะปล่อยให้ไปของว่าการค้าต่อไปจะเป็นผู้ชนะหรือแพ้ พยายามที่จะไม่ลงทุนพลังงานมากเกินไปในเรื่องนี้ เริ่มคิดเหมือนมืออาชีพและดึงทริกเกอร์ว่าการตั้งค่าครั้งต่อไปของคุณมีความแม่นยำสูงหรือต่ำ หากกลยุทธ์การกำหนดราคาของคุณมีความคาดหวังในเชิงบวกนั่นคือสิ่งที่คุณต้องรู้ เมื่อคุณทำคุณจะเห็นชิ้นส่วนใหญ่ของปริศนาที่ขาดหายไปเนื่องจาก you8217ve เริ่มคิดเหมือนมืออาชีพและเริ่มคิดถึงความน่าจะเป็น สำเนาลิขสิทธิ์ 2007 - 2017 2ndSkiesForex สงวนลิขสิทธิ์. เงื่อนไขการให้บริการ. นโยบายความเป็นส่วนตัวไม่มีคำแนะนำด้านการเงิน - ข้อมูลเกี่ยวกับ 2ndSkiesForex และจดหมายจาก 2ndSkiesForex หรือผู้รับเหมาและพนักงานของเว็บไซต์มีไว้เพื่อการศึกษาและเพื่อให้ข้อมูลเท่านั้นโดยไม่มีการรับประกันโดยชัดแจ้งหรือโดยนัยใด ๆ รวมทั้งการรับประกันความถูกต้องความครบถ้วนสมบูรณ์หรือ การออกกำลังกายเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะใด ๆ ข้อมูลที่มีอยู่ในหรือจัดหาจากหรือผ่านเว็บไซต์นี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นและไม่ได้เป็นคำแนะนำด้านการเงินคำแนะนำในการลงทุนคำแนะนำด้านการค้าหรือคำแนะนำอื่น ๆ ข้อมูลในเว็บไซต์นี้และจัดเตรียมจากหรือผ่านทางเว็บไซต์นี้เป็นลักษณะทั่วไปและไม่เฉพาะเจาะจงสำหรับคุณผู้ใช้หรือบุคคลอื่น คุณไม่ควรตัดสินใจใด ๆ การเงินการลงทุนการค้าหรืออื่น ๆ ขึ้นอยู่กับข้อมูลใด ๆ ที่นำเสนอบนเว็บไซต์นี้โดยไม่คำนึงถึงความเข้มงวดและการให้คำปรึกษาที่เหมาะสมกับนายหน้าหรือการให้คำปรึกษาทางการเงินที่มีความสามารถ คุณเข้าใจว่าคุณกำลังใช้ข้อมูลใด ๆ และทั้งหมดที่มีอยู่ในหรือผ่านทางไซต์นี้ความเสี่ยงของคุณเอง RISK STATEMENT - การซื้อขายเงินตราต่างประเทศหุ้น futures สินค้าโภคภัณฑ์ดัชนี futures หรือหลักทรัพย์อื่น ๆ มีผลตอบแทนที่เป็นไปได้และยังมีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น การซื้อขายอาจไม่เหมาะสมสำหรับผู้ใช้ทั้งหมดของเว็บไซต์นี้ ทุกคนที่ต้องการลงทุนควรหาคำแนะนำทางการเงินหรือวิชาชีพอิสระของตนเองคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านบัญชีเครื่องมือที่น่าจะเป็นเครื่องมือในการเทรดโฟเร็กที่ดีขึ้นเพื่อที่จะประสบความสำเร็จพ่อค้า forex จำเป็นต้องรู้พื้นฐานความน่าจะเป็นของคณิตศาสตร์ หลังจากที่ทุกอย่างยากที่จะบรรลุและรักษากำไรการค้าโดยไม่ต้องแรกมีความสามารถในการทำความเข้าใจตัวเลขและวัดพวกเขา ผู้ค้าหลายรายใช้ตัวบ่งชี้กล่องดำผสมกันเพื่อพัฒนาและใช้กฎการซื้อขาย ความแตกต่างระหว่างผู้ค้ารายอื่นและคนดีคือความเข้าใจในเมตริกและวิธีการคำนวณสมรรถนะและผลกำไร ความน่าจะเป็นและสถิติเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาทดสอบและทำกำไรจากการซื้อขาย forex โดยรู้ว่าเครื่องมือที่น่าจะเป็นไม่กี่คนทำให้ผู้ค้าสามารถตั้งเป้าหมายการค้าได้ง่ายขึ้นในแง่คณิตศาสตร์สร้างและใช้กลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพและประเมินผล เป็นประโยชน์ในการทบทวนแนวคิดพื้นฐานที่สุดของความน่าจะเป็นและสถิติสำหรับการซื้อขายแลกเปลี่ยน โดยการทำความเข้าใจคณิตศาสตร์ของความน่าจะเป็นคุณจะรู้ว่าตรรกะที่ใช้โดยระบบการค้าเชิงกลและที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (EA) การกระจายแบบปกติเครื่องมือพื้นฐานที่สุดของความน่าจะเป็นในการซื้อขายแลกเปลี่ยนคือแนวคิดเรื่องการแจกแจงแบบปกติ กระบวนการทางธรรมชาติส่วนใหญ่มีการแจกแจงตามปกติ การกระจายแบบสม่ำเสมอหมายความว่าความน่าจะเป็นของตัวเลขที่อยู่ในที่ใดก็ได้บนความต่อเนื่องนั้นเท่ากับเท่ากัน นี่คือการแจกจ่ายที่เกิดขึ้นจากการแพร่กระจายวัตถุอย่างเทียมโดยเท่า ๆ กันที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในพื้นที่โดยมีระยะห่างระหว่างกันอย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตามแทนที่จะมีการแจกแจงแบบสม่ำเสมอราคาของสกุลเงินจะมีแนวโน้มที่จะพบได้ในบางพื้นที่ในเวลาใดก็ตาม นี่คือการแจกแจงแบบปกติและเครื่องมือความน่าจะเป็นค่าประมาณของราคาที่น่าจะพบ การแจกแจงแบบปกติมีเทรดเดอร์ที่คาดการณ์เกี่ยวกับความเป็นไปได้ว่าราคาของคู่สกุลเงินจะถึงระดับหนึ่งในช่วงเวลาที่กำหนด คอมพิวเตอร์ใช้เครื่องคิดเลขจำนวนสุ่มเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ย (Average) ของราคาอัตราแลกเปลี่ยนเพื่อกำหนดการกระจายตามปกติ ถ้ามีการตรวจสอบราคาตัวอย่างเป็นจำนวนมากการแจกแจงแบบปกติจะสร้างรูปร่างของเส้นโค้งระฆังเมื่อวาดด้วยกราฟ จำนวนตัวอย่างที่มากขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้นเท่านั้น กฎของค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายจะเป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้า แต่กฎของการแจกแจงแบบปกติจะมีอำนาจในการคาดการณ์ที่เป็นประโยชน์มากขึ้น ตัวอย่างเช่นผู้ประกอบการอาจคำนวณว่าการเคลื่อนไหวของราคาเฉลี่ยต่อวันของคู่ค้า forex คือพูด 50 pips อย่างไรก็ตามการกระจายตามปกติยังสามารถบอกให้ผู้ค้าทราบว่าโอกาสที่ราคาในแต่ละวันจะลดลงระหว่าง 30 ถึง 50 จุดหรือระหว่าง 50 ถึง 70 pips ตามกฎการแจกแจงแบบปกติและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประมาณ 68 ตัวอย่างจะอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งค่าเฉลี่ย (average) และประมาณ 95 จะอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 2 ค่า สุดท้ายมีความเป็นไปได้ 99.7 ว่าตัวอย่างจะตกอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3 ค่า การแจกแจงแบบปกติและฟังก์ชันเบี่ยงเบนมาตรฐานในที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (EA) และระบบการซื้อขายช่วยให้ผู้ค้า Forex สามารถประเมินความเป็นไปได้ที่ราคาอาจเคลื่อนไหวไปในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ อย่างไรก็ตามผู้ค้าควรระมัดระวังในการใช้แนวคิดเรื่องการจัดจำหน่ายตามปกติเพื่อวัตถุประสงค์ในการบริหารความเสี่ยง แม้ว่าความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่หาได้ยาก (เช่นการลดราคา 50) อาจดูเหมือนว่าปัจจัยทางการตลาดที่คาดไม่ถึงในระดับต่ำอาจทำให้ความเป็นไปได้สูงกว่าที่ปรากฏในระหว่างการคำนวณการแจกแจงแบบปกติ ความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลเมื่อสร้างแบบจำลองเส้นโค้งการแจกแจงแบบปกติปริมาณและคุณภาพของข้อมูลราคานำเข้ามีความสำคัญมาก จำนวนตัวอย่างที่มากขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้นเท่านั้น นอกจากนี้เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการคำนวณที่เกิดจากข้อมูลไม่เพียงพอความสำคัญในการคำนวณแต่ละครั้งจะต้องเป็นไปตามตัวอย่างอย่างน้อยสามสิบตัวอย่าง ดังนั้นสำหรับการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าโดยประมาณผลจากธุรกิจการค้าตัวอย่างผู้พัฒนาระบบต้องวิเคราะห์ธุรกิจการค้าอย่างน้อย 30 อย่างเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่น่าเชื่อถือทางสถิติเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่ได้รับการทดสอบ ในทำนองเดียวกันผลจากการศึกษาของ 500 ธุรกิจการค้ามีความน่าเชื่อถือมากกว่าจากการวิเคราะห์เพียง 50 ธุรกิจการค้า การกระจายตัวและความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เพื่อประเมินความเสี่ยงสำหรับผู้ค้า forex ลักษณะสำคัญที่สุดของการแจกจ่ายคือความคาดหวังทางคณิตศาสตร์และการกระจายตัว ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์สำหรับชุดของธุรกิจการค้าเป็นเรื่องง่ายในการคำนวณ: เพียงเพิ่มผลการค้าทั้งหมดและแบ่งจำนวนเงินที่ตามจำนวนการค้า ถ้าระบบการค้าเป็นประโยชน์แล้วความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เป็นบวก หากความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เป็นลบระบบจะสูญเสียโดยเฉลี่ย ความสูงชันหรือความเรียบของเส้นโค้งการแจกแจงจะแสดงโดยการวัดการแพร่กระจายหรือการกระจายของราคาในพื้นที่ของความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ โดยทั่วไปแล้วความคาดหวังทางคณิตศาสตร์สำหรับค่าที่กระจายแบบสุ่มจะอธิบายเป็น M (X) ดังนั้นการกระจายตัวสามารถกำหนดเป็น D (X) M (XM (X) 2 และรากของ dispersions square เรียกว่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแสดงในการจดชวเลขทางคณิตศาสตร์เป็น sigma () การกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการจัดการความเสี่ยง ในระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนที่สูงขึ้นค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะสูงกว่าการเบิกจ่ายที่มีศักยภาพและความเสี่ยงสูงกว่าเช่นเดียวกันค่าที่ต่ำกว่าสำหรับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะต่ำกว่าการเบิกจ่ายในขณะที่ซื้อขายระบบ ตัวอย่างด้านล่างเป็นตัวอย่างการประเมินความเสี่ยงสำหรับการทดสอบระบบการซื้อขายแลกเปลี่ยน: Trade Number X (การค้ากำไรหรือขาดทุน) ในตัวอย่างข้างต้นตามจำนวนต่ำสุดของสามสิบการค้าสำหรับตัวอย่างที่เพียงพอสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าทางคณิตศาสตร์ ความคาดหวังเป็นบวกดังนั้นกลยุทธ์การซื้อขาย forex เป็นผลกำไรแน่นอนอย่างไรก็ตามค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงดังนั้นเพื่อที่จะได้รับเงินดอลลาร์ผู้ประกอบการค้าแต่ละคนมีความเสี่ยงเป็นจำนวนมากระบบนี้มีความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญ Heres ส่วนที่เหลือของ th e math: เพื่อคำนวณความคาดหวังทางคณิตศาสตร์สำหรับกลุ่มธุรกิจการค้านี้ให้เพิ่มกำไรและขาดทุนจากการค้าทั้งหมดแล้วหารด้วย 30 นี่คือค่าเฉลี่ย M (X) สำหรับธุรกิจการค้าทั้งหมด ในกรณีนี้จะเท่ากับกำไรเฉลี่ย 4.26 ต่อการค้า จนถึงปัจจุบันระบบมีแนวโน้มดี ถัดไปในการคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแพร่กระจายค่าเฉลี่ยที่สูงกว่า 4.26 จะถูกลบออกจากผลลัพธ์ของการค้าแต่ละครั้งจะมีการเพิ่มกำลังสองและผลรวมของสี่เหลี่ยมทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกัน ผลรวมถูกหารด้วย 29 ซึ่งเป็นจำนวนรวมของการค้าลบ 1 โดยใช้สูตรสำหรับการกระจายตัวของ (X) M (XM (X) 2 ข้างต้นให้เป็นเช็คของการคำนวณจากการค้าครั้งแรกในตัวอย่างของเรา : การค้า 1: -17.08 4.26 -21.34 และ (-21.34) 2 455.39 การคำนวณเช่นเดียวกันสำหรับแต่ละการค้าในชุดทดสอบในตัวอย่างนี้การกระจายตัวของชุดข้อมูลเท่ากับ 9,353.62 และตามความหมายรากที่สองเท่ากับมาตรฐาน deviation () ซึ่งในกรณีนี้คือ 96.71 ดังนั้นผู้ประกอบการค้า forex เห็นว่าความเสี่ยงสำหรับระบบนี้โดยเฉพาะค่อนข้างสูง: ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์เป็นบวกแน่นอนโดยมีกำไรเฉลี่ย 4.26 ต่อการค้า แต่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงมากเมื่อ เมื่อเทียบกับผลกำไรที่เห็นได้ชัดว่าผู้ประกอบการค้ามีความเสี่ยงประมาณ 96.71 สำหรับแต่ละโอกาสที่จะได้รับกำไร 4.26 ความเสี่ยงนี้อาจเป็นที่ยอมรับได้หรือผู้ค้าอาจเลือกที่จะปรับเปลี่ยนระบบเพื่อค้นหาความเสี่ยงต่ำกว่าความเสี่ยงของ ระบบการค้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ค้า forex สามารถ ยังใช้การแจกแจงแบบปกติและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานในการคำนวณ Z-score ซึ่งระบุว่าธุรกิจการค้าที่เกิดผลกำไรมักเกิดขึ้นจากความสัมพันธ์กับธุรกิจการค้าที่สูญเสียไป ในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนแบบเทรดผู้ค้าอาจสงสัยว่าธุรกิจการค้าที่ทำกำไรได้เห็นได้อย่างไรระหว่างการทดสอบเป็นแบบสุ่มและจำนวนการซื้อขายที่สูญเสียติดต่อกันหลายครั้งต้องได้รับการยอมรับเพื่อให้บรรลุการค้าที่ชนะ ตัวอย่างเช่นสมมติว่ากำไรเฉลี่ยที่คาดว่าจะได้รับจากระบบการซื้อขายอัตราหนึ่ง ๆ จะน้อยกว่าจำนวนที่คาดว่าจะได้รับจากคำสั่งหยุดขาดทุนที่เกิดขึ้นในขณะที่ซื้อขายระบบนี้ 4 เท่า ผู้ค้าบางรายอาจสันนิษฐานได้ว่าระบบจะชนะในระยะเวลาตราบเท่าที่มีการค้าขายที่ทำกำไรได้อย่างน้อยหนึ่งอย่างสำหรับธุรกิจการค้าที่เสียเงินสี่แห่ง อย่างไรก็ตามขึ้นอยู่กับการกระจายของชัยชนะและความสูญเสียในระหว่างการซื้อขายในโลกแห่งความเป็นจริงระบบนี้อาจดึงลึกมากขึ้นเพื่อกู้คืนในเวลาต่อไปสำหรับผู้ชนะรายต่อไป การแจกแจงแบบปกติสามารถใช้เพื่อสร้างคะแนน Z ซึ่งบางครั้งเรียกว่าคะแนนมาตรฐานซึ่งจะช่วยให้ผู้ค้าสามารถประมาณอัตราส่วนของการชนะในการขาดทุนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงจำนวน winslosses ที่มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นตามลำดับ คะแนน Z บวกแสดงค่าเหนือค่าเฉลี่ยและคะแนน Z เป็นค่าลบแสดงค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ย เพื่อให้ได้ค่านี้พ่อค้าหักลบค่าเฉลี่ยประชากรจากค่าดิบแต่ละอันแล้วแบ่งส่วนต่างออกจากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร การคำนวณคะแนนมาตรฐานพื้นฐานสำหรับคะแนนดิบที่กำหนดให้เป็น x คือ: ประชากรมีความหมายอยู่ที่ใดและเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร สิ่งสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจคือการคำนวณคะแนน Z ต้องให้ผู้ประกอบการค้ารู้จักพารามิเตอร์ของประชากรไม่ใช่เฉพาะลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่างที่นำมาจากประชากรกลุ่มนั้น Z หมายถึงระยะห่างระหว่างค่าเฉลี่ยประชากรและคะแนนดิบโดยแสดงเป็นหน่วยของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ดังนั้นสำหรับระบบการซื้อขายแลกเปลี่ยน: ZN x (R 0.5) P (P x (PN) (N 1) N คือจำนวนรวมของการค้าระหว่างชุด R คือจำนวนรวมของชุดของการชนะและแพ้การค้า P เท่ากับ 2 x x x x คือจำนวนรวมของการซื้อขายที่ชนะในชุด L คือจำนวนรวมของการสูญเสียการเทรดในแต่ละซีรีส์แต่ละชุดสามารถแสดงเป็นลำดับหรือเพิ่มขึ้น minuses (ตัวอย่างเช่นหรือ 8212) R นับจำนวน ชุดดังกล่าว Z สามารถเสนอการประเมินว่าระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนมีการดำเนินงานตามเป้าหมายหรือว่าอาจมีเป้าหมายที่ไกลแค่ไหนนอกจากนี้ผู้ซื้อขายสามารถใช้ Z-score เพื่อพิจารณาว่าระบบการซื้อขายมีจำนวนน้อยกว่าหรือไม่ ชุดของผู้ชนะและผู้แพ้มากกว่าที่คาดไว้จากลำดับแบบสุ่มของ trades8211 ในคำอื่น ๆ ไม่ว่าจะเป็นผลลัพธ์ของการค้าติดต่อกันจะขึ้นอยู่กับแต่ละอื่น ๆ ถ้าคะแนน Z อยู่ใกล้ 0 แล้วการกระจายของผลการค้าอยู่ใกล้กระจายปกติ คะแนนของลำดับการค้าอาจบ่งบอกถึงโฆษณา ความสำคัญระหว่างผลของการค้าเหล่านั้น นี่เป็นเพราะค่าสุ่มปกติจะเบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยโดยไม่เกินสาม sigma (3 x) ด้วยความมั่นใจ 99.7 ไม่ว่าค่า Z จะเป็นบวกหรือลบจะแจ้งให้ผู้ค้าทราบเกี่ยวกับประเภทของการพึ่งพา: ค่า Z บวกระบุว่าการค้าที่ทำกำไรได้จะตามด้วยผู้แพ้ และบวก Z ระบุว่าการค้าที่ทำกำไรได้จะตามมาด้วยผลกำไรอื่นและผู้แพ้จะตามมาด้วยการขาดทุนอื่น การพึ่งพาที่สังเกตได้นี้ช่วยให้ผู้ประกอบการค้า forex เปลี่ยนแปลงขนาดตำแหน่งสำหรับแต่ละธุรกิจการค้าเพื่อช่วยในการจัดการความเสี่ยง Sharpe Ratio อัตราส่วน Sharpe หรืออัตราตอบแทนต่อความแปรปรวนเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่น่าจะเป็นที่น่าสนใจที่สุดสำหรับผู้ค้า forex เช่นเดียวกับวิธีการที่อธิบายไว้ข้างต้นมันขึ้นอยู่กับการใช้แนวคิดของการกระจายปกติและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ช่วยให้ผู้ค้ามีวิธีการตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบการซื้อขายโดยการปรับความเสี่ยง ขั้นตอนแรกคือการคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน (Holding Return Returns: HPR) ตัวอย่างเช่นการค้าที่มีผลกำไร 10 มี HPR คิดเป็น 1 0.10 1.10 ขณะที่การค้าที่สูญเสีย 10 จะถูกคำนวณเป็น 1 0.10 0.90 ในทำนองเดียวกัน HPR สามารถคำนวณได้ด้วยการหารยอดคงเหลือหลังการค้าโดยใช้อัตราก่อนการค้า ผลตอบแทนจากการลงทุนเฉลี่ยของธุรกิจ (AHPR) คำนวณโดยการบวกผลตอบแทนจากการถือครองส่วนบุคคลทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนธุรกิจการค้า AHPR โดยตัวเองจะสร้างค่าเฉลี่ยเลขคณิตซึ่งอาจไม่ถูกต้องประมาณประสิทธิภาพของระบบการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเมื่อเวลาผ่านไป ประสิทธิภาพในการลงทุนของระบบการค้าสามารถประมาณได้โดยใช้ Sharpe Ratio ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AHPR ลบล้างอัตราผลตอบแทนการลงทุนระยะยาวที่ปราศจากความเสี่ยงเกี่ยวข้องกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของระบบการซื้อขายอย่างไร Sharp Ratio AHPR (1 RFR) SD เมื่อ AHPR เป็นผลตอบแทนจากการถือครองเฉลี่ย RFR คืออัตราผลตอบแทนจากการลงทุนที่ปลอดจากความเสี่ยงเช่นอัตราดอกเบี้ยเงินฝากหรืออัตราดอกเบี้ยเงินกู้ยืมระยะยาวและ SD เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เนื่องจากมากกว่า 99 ของค่าสุ่มทั้งหมดจะอยู่ในระยะทาง 3 รอบค่าเฉลี่ยของ M (X) สำหรับระบบการค้าที่ระบุ Sharpe Ratio สูงกว่าระบบการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่นถ้าอัตราส่วน Sharpe สำหรับผลการค้าการแจกจ่ายตามปกติคือ 3 แสดงว่าโอกาสที่จะสูญเสียน้อยกว่า 1 ต่อการค้าตามกฎ 3-sigma แนวคิดเรื่องการแจกแจงการกระจายตัวปกติ Z และ Sharpe Ratio ได้รวมอยู่ใน logarithms ของ EAs และระบบการซื้อขายทางกลและความสามารถในการใช้ประโยชน์เหล่านี้ไม่สามารถมองเห็นได้สำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตามด้วยการทราบว่าเครื่องมือพื้นฐานความน่าจะทำงานได้อย่างไรผู้ค้า forex สามารถมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าระบบอัตโนมัติทำหน้าที่อย่างไรจึงจะเพิ่มความเป็นไปได้ในการชนะการค้า คุณกำลังใช้เครื่องมือความน่าจะเป็นเพื่อเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จของคุณหรือไม่อ่าน 8211 สถิติที่สามารถช่วยในการซื้อขายสถิติเป็นหน่วยทางคณิตศาสตร์ของวิทยาศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บการจัดหมวดหมู่การนำเสนอการตีความและการวิเคราะห์ข้อมูล เสียงที่คุ้นเคยมันควรเพราะนี่คือตลาด forex ทั้งหมดเกี่ยวกับ สถิติ. ตลาด Forex เป็นที่คาดเดาไม่ได้โดยรวม แต่ยังสามารถคาดการณ์ได้ภายใต้เงื่อนไขบางประการ สิ่งที่เป็นจริงสำหรับภาพในระยะยาวอาจไม่เป็นความจริงสำหรับในระยะสั้นและโดยปกติจะเป็นสิ่งที่เป็นไปได้ สถิติคือระเบียบวินัยที่ทำให้เรามีความสำคัญเมื่อเทรด forex นี่ไม่ใช่บทความเกี่ยวกับสถิติ it8217s บทความเกี่ยวกับสถิติที่ว่าจะเป็นประโยชน์ในการซื้อขาย forex และหลักการใดที่ควรคำนึงถึงเสมอในขณะที่ซื้อขาย 1. ความเคลื่อนไหวโดยรวมของตลาดสามารถทำนายได้ แต่ภายใต้สถานการณ์บางอย่างการเคลื่อนไหวบางอย่างสามารถทำนายได้นั่นคือผลกำไรที่เกิดขึ้นอย่างไร แน่นอนว่าเทรดเดอร์ 95 คนสูญเสียเงินของพวกเขา แต่เรื่องนี้เกิดขึ้นเพียงเพราะพวกเขาไม่มีเงื่อนงำในการซื้อขายจริงๆ การซื้อขายเป็นสถิติ 8220 วันนี้ EURUSD จะขึ้น 82221 8211 ซึ่งเป็นข้อความที่ผิดขั้นพื้นฐานไม่ว่าในกรณีใดก็ตาม 8220EURUSD มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในวันนี้ 82228 8211 นี่คือคำแถลงที่ถูกต้อง ใน forex เราไม่ได้เกี่ยวข้องกับ certitudes เราจะเกี่ยวข้องเฉพาะกับ probabilities. 2. ประวัติมีแนวโน้มที่จะทำซ้ำตัวเอง นี่เป็นกฎพื้นฐานที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค ในความเป็นจริงถ้านี้ hadn8217t เป็นจริงไม่มีใครและฉันหมายความว่าไม่มีใครจะได้ทำกำไรจากตลาด forex. แต่โชคดีที่การซื้อขายไม่ใช่การพนันและประวัติศาสตร์มีแนวโน้มที่จะทำซ้ำตัวเอง การทำซ้ำที่ผ่านมา doesn8217t แต่บางแง่มุมของมันซ้ำไปซ้ำแล้วซ้ำเล่า It8217s ขึ้นอยู่กับเราเพื่อจุดพวกเขา 3. ระบบใดสามารถทำกำไรได้ในช่วงเวลาสั้น ๆ แม้ระบบโง่ที่สุดอาจมีผลกำไรมากสำหรับวันหรือสองวัน แต่แน่นอนมันล้มเหลวเข็ญใจในช่วงเวลาอันยาวนาน และตอนนี้เป็นเวลาสำหรับกฎหมายหรือตัวเลขขนาดใหญ่ที่จะอธิบาย ตามคำนิยามของกฎหมายจำนวนมาก 8220 เป็นทฤษฎีบทที่อธิบายถึงผลการดำเนินการการทดสอบเดียวกันเป็นจำนวนครั้ง ตามกฎหมายแล้วค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ที่ได้จากการทดลองเป็นจำนวนมากควรใกล้เคียงกับค่าที่คาดไว้และจะมีแนวโน้มที่จะใกล้มากขึ้นเมื่อมีการทดลองเพิ่มขึ้น 8222 เหรียญหมายความว่าอะไร A เหรียญมีสองด้าน หากคุณโยนเหรียญความน่าจะเป็นของการขึ้นมาของหัวและหางเท่ากับ 12 0.5 50 ถ้าคุณโยนเหรียญ 10 ครั้งสิ่งใดสามารถเกิดขึ้นคุณอาจจะได้ 10 หัวหรือ 10 หางในแถวแม้ว่าความน่าจะโดยรวมคือ 50 เนื่องจากจำนวนการทดลองเพียงสั้นเกินไปและไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แต่ถ้าคุณโยนเหรียญ 10,000 ครั้งสิ่งที่เปลี่ยนแปลง คุณจะได้รับผลที่ใกล้เคียงกับความน่าจะเป็นโดยรวมของ 50 อย่างเช่น 4,999 หัวและ 5,001 หาง กฎหมายของตัวเลขจำนวนมากมีความสำคัญในการวิเคราะห์ระบบอัตราแลกเปลี่ยนอย่างไรประการแรกมันบอกคุณว่าผลลัพธ์ในระยะสั้นนั้นไม่มีความหมายอะไร ระบบที่ไม่ดีใด ๆ สามารถให้ผลิตภัณฑ์ 10, 20 หรือ 50 ชนะต่อเนื่อง แต่ก็รับประกันว่าจะล้มเหลวในระยะยาว ตัวอย่างเช่นสมมติว่า 2 วันไม่มีปัจจัยพื้นฐานเลย เป็นผลให้ตลาดเพิ่มขึ้นและลงโดย 50 pips และระดับความต้านทานไม่ได้หัก หากคุณซื้อเมื่อตลาดแตะที่ระดับล่างและขายเมื่อแตะระดับบนคุณสามารถสร้างผลกำไรที่ดีได้ .. จนกว่าจะมีการเผยแพร่ข่าวผลกระทบสูงครั้งแรก เดียวกันเกิดขึ้นหากแนวโน้มตลาด ให้เทรดดิ้งมีเทรนด์และทำกำไรได้ดี .. จนกว่าแนวโน้มจะสิ้นสุดลง ความทนทานในระยะยาวของระบบต้องผ่านการทดสอบก่อนใช้งาน ระบบที่ดีต้องสามารถอยู่รอดได้ตลอดระยะเวลาที่ไม่มีประโยชน์โดยไม่มีการสูญเสียมากและชนะทุกอย่างกลับบวกมากขึ้นในช่วงระยะเวลาที่ทำกำไรได้ 4. จำนวนธุรกิจการค้าสะท้อนถึงความแข็งแกร่งของระบบ จำนวนการค้าเองไม่เกี่ยวข้องถ้านำออกจากบริบท ตัวอย่างเช่น let8217s กล่าวว่าเรามีระบบที่ทำให้การค้า 1,000 ครั้งต่อปี เป็นระบบที่มีประสิทธิภาพคำตอบคือ 8220we don8217t know8221 ถึงแม้ว่าธุรกิจจำนวน o มีขนาดใหญ่ เพราะในช่วงหนึ่งปีที่ผ่านมาไม่ผ่านทุกด้าน หากทำได้ 13,000 ธุรกิจการค้าในช่วง 13 ปีและยังคงทำกำไรได้ถึง 13 x X แล้วใช่ระบบ it8217s เป็นระบบที่ดี ถ้ามันทำให้การค้า 13,000 ในช่วง 13 ปีโดยไม่ต้องมีกำไรแล้วมันไม่ได้เป็นระบบที่ดี มันมีชีวิตรอดได้ แต่เส้นโค้งของยุค 8217s เหมาะสำหรับตลาดเดียว ถ้ามันทำให้ 3,000 ธุรกิจการค้าในช่วง 13 ปีและยังคงมีกำไร it8217s ยังคงเป็นระบบที่ไม่ดี เพราะเหตุใดเพราะหากไม่ได้ค้าขายในภาวะตลาดที่ไม่รู้จักก็เป็นเส้นโค้งที่พอดีกับด้านการตลาดเดียวเท่านั้น ถ้าทำธุรกิจการค้า 13,000 รายการและมีกำไรเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า (I8217m ไม่ได้กล่าวถึงอะไรเกี่ยวกับการเบิกเงินกู้ที่นี่) หมายความว่าทำเงินได้เป็นเวลา 1 ปีและ X ในช่วง 12 ปีการกระจายผลกำไรไม่เท่ากัน 5. ระบบใดสามารถทำกำไรได้จากการทดสอบย้อนกลับเฉพาะเมื่อมีการเพิ่มกฎมากเท่านั้น การเพิ่มกฎหลายข้อหมายถึงการปรับเส้นโค้งในรูปแบบที่บริสุทธิ์ที่สุดของ it8217s ระบบจะล้มเหลวในการซื้อขายสดเนื่องจากความเกี่ยวข้องทางสถิติจะถูกทำลาย กฎเหล่านี้อาจไม่ถูกต้องสำหรับตลาดในอนาคตแม้ว่าจะใช้งานได้ในอดีตก็ตาม การปรับเส้นโค้งโดยการเพิ่มกฎหลายข้อเป็นเคล็ดลับที่ใช้โดยผู้ค้า EA เชิงพาณิชย์ ฉันสามารถบอกได้ว่าระบบมีเส้นโค้งเต็มเพียงแค่มองที่เส้นโค้งส่วนได้เสีย กฎระยะสั้นที่ don8217t ให้ความรู้สึกในระยะยาวมีการเพิ่มเพียงเพื่อซ่อนงวด drawd0wn (เช่น 8220do ไม่ค้าระหว่าง 12.03.2007 และ 30.04.20078221) ถ้าเส้นโค้งส่วนได้ชี้ตรงขึ้นแล้วมันเป็นสัญญาณแรกของการปรับเส้นโค้งที่ว่าทำไมฉันชอบเส้นโค้งส่วนแบ่งที่ดูน่าเกลียดอย่างเห็นได้ชัดแสดงระยะเวลาเบิกเงินกู้ หลักการและวิธีการทางสถิติเป็นเครื่องมือที่ทรงคุณค่าใน forex ไม่สนใจพวกเขาและพร้อมที่จะล้มเหลว ในบทความต่อไปนี้ผมจะอธิบายสองวิธีทางสถิติที่ใช้มากที่สุดซึ่งจะช่วยในการทดสอบความทนทานของระบบของเรา: Monte Carlo และ Walk Forward แต่ก่อนตัวอย่างที่เป็นประโยชน์อาจช่วยได้ สถิติยังช่วยในการพัฒนาระบบการซื้อขายที่ประสบความสำเร็จ ก่อนที่จะคิดถึงระบบฉันต้องการภาพลักษณ์ที่ชัดเจนในระยะยาว ฉันจำเป็นต้องรู้จำนวนวันต่อวันที่มีการย้ายคู่กัน คู่ที่เลือกสำหรับการศึกษานี้คือ EURUSD การใช้ข้อมูล Alpari UK ในช่วง 13 ปีไม่มีข้อมูลหลุมนี่คือผลการวิจัยของฉัน: ระหว่าง 0 8211 60 pips-gt 311 วันระหว่าง 60 8211 90 pips-gt 850 วันระหว่าง 90 8211 120 pips-gt 847 days ระหว่าง 120 8211 150 pips-gt 586 days Between 150 8211 180 pips-gt 326 วันระหว่าง 180 8211 210 pips-gt 214 days ระหว่าง 210 8211 600 pips-gt 286 วันโดยศึกษาตารางด้านบนฉันสังเกตว่าตลาดมักเคลื่อนระหว่าง 60 และ 150 pips (850 847 586 2280 days out. จากทั้งหมด 3420 วันซึ่งหมายถึง 66) ความคิดแรกที่เข้ามาในใจของฉันคือการค้า pullbacks ตัวอย่างเช่นถ้าแนวโน้มเพิ่มขึ้นฉันรอเฟยเล็ก ๆ แล้วซื้อ EURUSD (คลื่น 2 และ 4 Elliot หวังว่าจะได้รับคลื่น 3 และ 5 โปรดดูบทความเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของตลาดอัตราแลกเปลี่ยน) แต่นานเท่าไหร่ที่คลื่น 2 หรือ 4 ฉัน don8217t รู้ว่าดังนั้นฉันจึงให้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ MT4 เพื่อหาตัวเลือกที่ดีที่สุด ไปที่กฎระยะยาว: เทรนด์ปรับตัวขึ้นเมื่อวันก่อนหน้า (Close1-Open1gt0) และราคาย้อนกลับไปบางส่วนของ High 8211 Low ก่อนหน้านี้ retracement1 (เปอร์เซ็นต์ (High1-Low1)) ไปกฎสั้น: แนวโน้มลดลงในวันก่อนหน้า (Close1-Open1lt0) และราคาย้อนกลับไปบางเปอร์เซ็นต์ของ High 8211 ก่อนหน้าที่ต่ำสุด retracementdownHigh1- (เปอร์เซ็นต์ (High1-Low1)) หยุดการขาดทุนและทำกำไรไม่เกิน 150 pips แต่ละ ใช้เวลา 20 นาทีในการโค้ดระบบนี้และนี่คือผลการทดสอบหลังการขาย (backtest): หลังจาก 30 วินาทีดูเส้นโค้งของส่วนได้เสียแล้วฉันก็ยกเลิกการดำเนินการดังกล่าวตั้งแต่เริ่มแรกเนื่องจากดูเหมือนว่าจะเป็นไปตามเงื่อนไขตลาดเพียงอย่างเดียวเท่านั้นโปรดดูตารางสีเขียวของฉัน ทำงานได้ดีระหว่างปีพ. ศ. 2550-2552 และไม่มากนักในช่วงที่เหลือของปี การเบิกเงินกู้สูงสุดในช่วง 13 ปีคือ 2,000 pips และมีกำไรรวม 10,000 pips 10,00013 769 pips โดยเฉลี่ยต่อปีสำหรับความเสี่ยงสูงสุดของ 2,000 pips ดังนั้นรางวัล: อัตราส่วนความเสี่ยงเป็น 1: 3 ซึ่งค่อนข้างเลวร้ายไม่พูดถึงว่าผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้เป็นสิ่งยืนยันถึงผลการดำเนินงานในอนาคต แต่ประวัติศาสตร์มีแนวโน้มที่จะทำซ้ำตัวเอง ตอนนี้คุณเห็นว่าทำไมสถิติจึงมีประโยชน์เมื่อพูดถึงการซื้อขายแลกเปลี่ยนขอบคุณสำหรับคุณเวลาหากคุณชอบบทความนี้โปรดแชร์ลิงก์ ความรู้และการแบ่งปันเป็นระบบ Zamdolli Tradind Zamolxis สมัครและดาวน์โหลด Zamolxis