Влияние минимальной прибыли на стратегию Мартингейла. Часть2


(Продолжение. Начало см. здесь.)



Уменьшение минимальной прибыли


Теперь попробуем уменьшить минимальную прибыль. Пусть она будет не 0.8, а 0.5. Сначала посмотрим, что получится при округлении до целого числа стартовых ставок.


Таблица 9.

Номер сделки Ставки Мартингейла Убытки Мартингейла Прибыли Мартингейла
1 1 0.9 0.8
2 2 2.7 0.7
3 4 6.3 0.5
4 9 14.4 0.9
5 19 31.5 0.8
6 40 67.5 0.5
7 85 144 0.5

Сравнение с таблицей 1 показывает значительное улучшение ситуации. В серии непрерывных убыточных сделок убытки нарастают значительно медленнее.


А вот, что получается без округления.


Таблица 10.

Номер сделки Ставки Мартингейла Убытки Мартингейла Прибыли Мартингейла
1 0.625 0.5625 0.5
2 1.328125 1.7578125 0.5
3 2.822265625 4.2978515625 0.5
4 5.99731445312… 9.69543457031… 0.5
5 12.7442932129… 21.1652984619… 0.5
6 27.0816230774… 45.5387592316… 0.5
7 57.5484490395… 97.3323633671… 0.5

Результат ожидаемый. Нарастание ставок и убытков идет достаточно медленно по сравнению со всеми предыдущими примерами. А стартовая ставка равна всего 0.625 от размера базовой ставки.


(Окончание см. здесь.)


P.S.
По материалам книги "Продвинутый Мартингейл".



Проксима - это продвинутый калькулятор и симулятор стратегий Мартингейла для фондовой биржи, Форекса, бинарных опционов и азартных игр.



------------------

Автор статьи: Евгений Миронов,
автор книг "Формула Келли для Форекса", "Продвинутый Мартингейл", "Математическое ожидание бинарных опционов", и др
Создатель Онлайнового калькулятора на базе нейросети "Прогнозирующая Машина" для прогноза будущих цен,
Создатель Онлайнового калькулятора для анализа и формирования диверсифицированного инвестиционного портфеля из активов мосбиржи
.

Хомячковый рай. Уйти и потеряться:

Комментарии к этой заметке больше не принимаются.




апрель 2015
пн вт ср чт пт сб вс
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30



Нейросеть прогнозирует цены на Форексе





Прогнозы цен с помощью нейросети


Прогнозы цен с помощью нейросети