परिदृश्य सिम्युलेटर

ट्रेडिंग योजनाओं के लिए इक्विटी कर्व सिम्युलेटर

एक लाभदायक रणनीति अभी भी असहज हारने वाली लकीरें पैदा कर सकती है। यह ब्राउज़र-आधारित सिम्युलेटर आपको वास्तविक पूंजी को जोखिम में डालने से पहले उस सीमा का पता लगाने में मदद करता है।

जीत दर, आर में औसत जीत और हार, प्रति ट्रेड जोखिम, और नमूना आकार बदलें ताकि अंतिम शेष राशि, अपेक्षा और ड्रॉडाउन का एक नियतात्मक उदाहरण देखा जा सके।

इक्विटी कर्व का एक परिदृश्य देखें

इस परिदृश्य में अंतिम बैलेंस
$14451.35
एक्सपेक्टेंसी
0.35R
लागत से पहले प्रति ट्रेड औसत R।
सिम्युलेटेड अधिकतम ड्रॉडाउन
13.1%

यह परिदृश्य रिस्क-ऑफ़-रुइन और क्रम के असर को दिखाने के लिए जीत और हार का एक ही तय, दोहराने योग्य क्रम चलाता है। यह न मोंटे कार्लो सिमुलेशन है, न बैकटेस्ट, और बाज़ार के रिटर्न का अनुमान नहीं लगाता।

केवल शैक्षिक उपयोग के लिए: परिणाम आपके दर्ज किए गए अंकों पर की गई गणना हैं, निवेश सलाह या भविष्यवाणी नहीं।

एक इक्विटी कर्व सिम्युलेटर आपको क्या बता सकता है—और क्या नहीं

एक इक्विटी कर्व प्रत्येक ट्रेड के बाद रणनीति का चालू मूल्य है। सिम्युलेटर आपकी मान्यताओं को एक दोहराए जाने योग्य छद्म-यादृच्छिक अनुक्रम पर लागू करता है ताकि आप देख सकें कि क्रम पथ को कैसे प्रभावित करता है।

यह आकार की बातचीत के लिए और यह समीक्षा करने के लिए उपयोगी है कि क्या हारने की लकीर आपको एक ध्वनि प्रक्रिया को छोड़ने पर मजबूर कर देगी।

यह एक बैकटेस्ट नहीं है। यहां कोई ऐतिहासिक कीमतें, प्रविष्टियां, बाजार शासन, कमीशन या निष्पादन मॉडल नहीं हैं। आउटपुट एक परिदृश्य है, पूर्वानुमान या रिटर्न का वादा नहीं। इसका उपयोग किसी योजना का तनाव-परीक्षण करने के लिए करें, फिर उस योजना को अपने स्वयं के प्रलेखित ट्रेडों के साथ मान्य करें।

कर्व की प्रशंसा करने से पहले अपेक्षा पढ़ें

आर में अपेक्षा = (जीत दर × औसत जीत) - (हार दर × औसत हार)। नकारात्मक अपेक्षा के साथ उच्च समाप्त होने वाला कर्व नमूना अनुक्रम का एक कलाकृति है। सकारात्मक अपेक्षा जोखिम को नहीं हटाती है: 45% जीत दर 2R विजेता और 1R हारने वालों के साथ ध्वनि हो सकती है, फिर भी लंबे समय तक हारने वाले रन का अनुभव कर सकती है।

परिदृश्य को समीक्षा की आदत में बदलें

रूढ़िवादी, आधार और आशावादी मान्यताओं को चलाएं। अधिकतम ड्रॉडाउन रिकॉर्ड करें जिसे आप आर्थिक और मनोवैज्ञानिक रूप से सहन कर सकते हैं। फिर उस सीमा की तुलना एडगेलॉग एनालिटिक्स से करें—आपकी वास्तविक जीत दर, लाभ कारक, ड्रॉडाउन और इक्विटी कर्व—एक सार्थक नमूने के बाद। यदि लाइव पथ परिदृश्य से बाहर आता है, तो रणनीति बदलने से पहले निष्पादन और प्रक्रिया की जांच करें।

सभी इनपुट आपके ब्राउज़र में रहते हैं। यह शैक्षिक कैलकुलेटर वित्तीय सलाह नहीं है और बाजार रिटर्न की भविष्यवाणी नहीं करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qक्या यह मोंटे कार्लो सिमुलेशन है या बैकटेस्ट?

दोनों में से कोई नहीं। यह आपकी मान्यताओं से जीत और हार का एक ही नियतात्मक क्रम बनाता है — मोंटे कार्लो सिमुलेशन की तरह हज़ारों यादृच्छिक रास्ते नहीं — और यह ऐतिहासिक बाजार डेटा को दोबारा नहीं चलाता है।

Qअपेक्षा किसमें मापी जाती है?

अपेक्षा आर में दिखाई जाती है, जहां 1R वह राशि है जिसे आपने एक ट्रेड पर जोखिम लेने की योजना बनाई थी।

Qमुझे ड्रॉडाउन परिणाम का उपयोग कैसे करना चाहिए?

इसे एक उदाहरणात्मक पथ के रूप में मानें। रूढ़िवादी मान्यताओं को चलाएं और उनकी तुलना वास्तविक जर्नल एनालिटिक्स से करें।

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