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Autor Tópico: Probabilidades, MM - Money Management & Capital »» Considerações  (Lida 14938 vezes)

jeab

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Isto coloca-nos outra questão - quando e como se deve retirar o dinheiro ganho.
1 - não retirando, mantendo-o na conta como aumento de capital ?
2 - retirar de modo a manter o mesmo capital inicial?
3 - ir retirando como se de um ordenado fosse?

Jeab,
Isso vai depender das necessidades financeiras de cada um.
Para mim o ponto 2 não faz sentido, pelo faço reinvestimento (1) e ordenado (3).
A repartição entre (1) e (3) depende do exposto na primeira linha.

Mas Balotelli , penso que faz sentido de modo a atingir determinados objectivos.

Por exemplo, se o meu modo de tradar é especulativo e lucrativo, tendo como objectivo viver com esse lucro e investir parte dele.

Por exemplo, inicio o ano com 50K para trading e fecho o ano com 90K. Posso iniciar novo ano com 50K e viver esse ano com os 40K de lucro do ano anterior e se até não os gastar todo, investir o sobrante em algo mais seguro que a especulação.

Faz sentido?

Faz, passando capital que estava exposto a rendimento variável para aplicações de capital fixo.
Acrescenta o ponto 4.
4. Retirar e aplicar excedentes de "trading" em aplicações sem risco.

Plenamente de acordo  :)   
Ganhar dinheiro em especulação, é como ganhar dinheiro trabalhando por conta de outrem e se se consegue poupar, em qualquer dos casos, deve-se investir em algo com pouco risco ( sem risco não existe :)  )  e de preferência que traga um retorno superior à inflação pelo menos.
O Socialismo acaba quando se acaba o dinheiro - Winston Churchill

Toda a vida política portuguesa pós 25 de Abril/74 está monopolizada pelos partidos políticos, liderados por carreiristas ambiciosos, medíocres e de integridade duvidosa.
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Zenith

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Citar
Existe uma experiência descrita por Van K. Tharp no livro Market Wizards http://www.amazon.com/Market-Wizards-Interview-Psychology-Trading/dp/1592802508 que retrata bem o que se pode passar.

Muito resumidamente a experiência consistiu numa simulação de investimento. Foram colocados 50 peças num saco em que 60% das peças tinham escrito - Ganhador sendo uma com o valor de 10Xganhador e 40% das peças escrito - Perdedor, sendo uma de 5XPerdedor.
Como se pode verificar, as probabilidades estão muito a favor do lado Ganhador, bastando para isso que o "investidor" apostasse sempre o mesmo valor, para quando acabasse de retirar do saco as 50 peças, tivesse um capital bastante superior ao inicial.
Mas não foi isso que aconteceu. De uma forma surpreendente , ao jogarem este jogo, apenas 1/3 das pessoas saíram vencedoras enquanto 2/3 perderam capital e mais surpreendente ainda, metade delas foram à ruína.  Porquê?  Porque não investiram quantias iguais, investiram de forma emocional, do género se perdi 3 vezes seguidas à 4ª é Ganhadora por isso vou triplicar o investimento, ou ao contrário, se estou a perder, vou investir menos e se ganhar logo aumento o investimento.


Isso parece que não exclusivo dos leigos.
Comprei à pouco o livro do B. Mandelbrot, "The (mis)behaviour of markets - A fractal view of risk, ruin and reward"

Comecei a ler há pouco e logo na secção inicial apresenta este exemplo

Citar
A striking example is Constant Proportion Debt Obligations (CPDOs) first developed in 2006 by Dutch bank ABN-AMRO.
The CPDOs were billed as a safe way to make money out of the booming market for corporate debt, and offered returns of 2 percentage points above standard, international bank-lending rates.
The investment strategy was toxically simple: when the managers were on a winning streak, they were to close out their positions as soon as they had amassed enough money to pay the promised rate. When they were on a losing streak, they were to raise the bet - on the assumption that, all else being equal, the extra "leverage" would let them recover lost ground when their luck changed.
Incredibly, the early CPDOs earned ultra-safe, AAA credit labels from the debt-rating agencies. But any Las Vegas gambler knows that raising your bet when you're losing isn't a smart idea - it's called chasing losses.

jeab

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Interessante.

A parte emocional do trade é mesmo relevante para a perda dos objectivos. Para isso só há uma arma, penso eu - disciplina, disciplina e mais disciplina :)
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Automek

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Curiosamente vender ganhadores e reforçar perdedores é a estratégia correcta no rebalanceamento de uma gestão passiva.

D. Antunes

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Curiosamente vender ganhadores e reforçar perdedores é a estratégia correcta no rebalanceamento de uma gestão passiva.

De facto e isso é interessante.

Penso que existindo empresas melhor geridas do que outras dá mal resultado reforçar as perdedoras pois muitas são mal geridas.

Já quando consideramos sectores ou países, as coisas são cíclicas e a economia de um país não desaparece. Mesmo que um país entre em default, algumas empresas resistirão nesse país.
“Price is what you pay. Value is what you get.”
“In the short run the market is a voting machine. In the long run, it’s a weighting machine."
Warren Buffett

“O bom senso é a coisa do mundo mais bem distribuída: todos pensamos tê-lo em tal medida que até os mais difíceis de contentar nas outras coisas não costumam desejar mais bom senso do que aquele que têm."
René Descartes

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Ve la se achas isto de interesse JEAB

http://www.investopedia.com/terms/d/dutchbooktheorem.asp

Dutch Book Theorem
AAA |
DEFINITION OF 'DUTCH BOOK THEOREM'
A type of probability theory that postulates that profit opportunities will arise when inconsistent probabilities are assumed in a given context and are in violation of the Bayesian approximation. The assumed probabilities can be rooted in behavioral finance, and will be a direct result of human error in calculating the probability that an event will occur.

INVESTOPEDIA EXPLAINS 'DUTCH BOOK THEOREM'
In other words, the theory states that when an inaccurate assumption is made about the likelihood that an event will occur, a profit opportunity will arise for an intermediary.

For example, assume there is one insurance company and 100 people in a given house insurance market. If the insurance company predicts that the probability that a homeowner will need insurance is 5%, but all homeowners predict that the probability of needing insurance is 10%, then the insurance company can charge more for home insurance. This is because the insurance company knows people will pay more for insurance than what will be needed. The profit comes from the difference between premiums charged for insurance and the costs the insurance company incurs through settling insurance claims.


é uma definição  do investo, nao a mais completa

jeab

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Ve la se achas isto de interesse JEAB

http://www.investopedia.com/terms/d/dutchbooktheorem.asp

Dutch Book Theorem
AAA |
DEFINITION OF 'DUTCH BOOK THEOREM'
A type of probability theory that postulates that profit opportunities will arise when inconsistent probabilities are assumed in a given context and are in violation of the Bayesian approximation. The assumed probabilities can be rooted in behavioral finance, and will be a direct result of human error in calculating the probability that an event will occur.

INVESTOPEDIA EXPLAINS 'DUTCH BOOK THEOREM'
In other words, the theory states that when an inaccurate assumption is made about the likelihood that an event will occur, a profit opportunity will arise for an intermediary.

For example, assume there is one insurance company and 100 people in a given house insurance market. If the insurance company predicts that the probability that a homeowner will need insurance is 5%, but all homeowners predict that the probability of needing insurance is 10%, then the insurance company can charge more for home insurance. This is because the insurance company knows people will pay more for insurance than what will be needed. The profit comes from the difference between premiums charged for insurance and the costs the insurance company incurs through settling insurance claims.


é uma definição  do investo, nao a mais completa


Sim, é interessante. Desconhecia esta teoria.
O Socialismo acaba quando se acaba o dinheiro - Winston Churchill

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http://www.trinity.edu/cbrown/bayesweb/

An Introduction to Bayes' Theorem

Bayes' Theorem is a theorem of probability theory originally stated by the Reverend Thomas Bayes. It can be seen as a way of understanding how the probability that a theory is true is affected by a new piece of evidence. It has been used in a wide variety of contexts, ranging from marine biology to the development of "Bayesian" spam blockers for email systems. In the philosophy of science, it has been used to try to clarify the relationship between theory and evidence. Many insights in the philosophy of science involving confirmation, falsification, the relation between science and pseudosience, and other topics can be made more precise, and sometimes extended or corrected, by using Bayes' Theorem. These pages will introduce the theorem and its use in the philosophy of science.

Begin by having a look at the theorem, displayed below. Then we'll look at the notation and terminology involved.



In this formula, T stands for a theory or hypothesis that we are interested in testing, and E represents a new piece of evidence that seems to confirm or disconfirm the theory. For any proposition S, we will use P(S) to stand for our degree of belief, or "subjective probability," that S is true. In particular, P(T) represents our best estimate of the probability of the theory we are considering, prior to consideration of the new piece of evidence. It is known as the prior probability of T.

What we want to discover is the probability that T is true supposing that our new piece of evidence is true. This is a conditional probability, the probability that one proposition is true provided that another proposition is true. For instance, suppose you draw a card from a deck of 52, without showing it to me. Assuming the deck has been well shuffled, I should believe that the probability that the card is a jack, P(J), is 4/52, or 1/13, since there are four jacks in the deck. But now suppose you tell me that the card is a face card. The probability that the card is a jack, given that it is a face card, is 4/12, or 1/3, since there are 12 face cards in the deck. We represent this conditional probability as P(J|F), meaning the probability that the card is a jack given that it is a face card.

(We don't need to take conditional probability as a primitive notion; we can define it in terms of absolute probabilities: P(A|B) = P(A and B) / P(B), that is, the probability that A and B are both true divided by the probability that B is true.)
Using this idea of conditional probability to express what we want to use Bayes' Theorem to discover, we say that P(T|E), the probability that T is true given that E is true, is the posterior probability of T. The idea is that P(T|E) represents the probability assigned to T after taking into account the new piece of evidence, E. To calculate this we need, in addition to the prior probability P(T), two further conditional probabilities indicating how probable our piece of evidence is depending on whether our theory is or is not true. We can represent these as P(E|T) and P(E|~T), where ~T is the negation of T, i.e. the proposition that T is false.

Automek

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(Re)Encontrei um site bastante antigo que tem um layout horrível, mas são 10 capítulos interessantes para quem quiser começar a entender um pouco mais de MM.
http://members.aon.at/tips/moneyMan6.htm

Counter Retail Trader

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The Black-Scholes world[edit]
The Black–Scholes model assumes that the market consists of at least one risky asset, usually called the stock, and one riskless asset, usually called the money market, cash, or bond.

Now we make assumptions on the assets (which explain their names):

(riskless rate) The rate of return on the riskless asset is constant and thus called the risk-free interest rate.
(random walk) The instantaneous log returns of the stock price is an infinitesimal random walk with drift; more precisely, it is a geometric Brownian motion, and we will assume its drift and volatility is constant (if they are time-varying, we can deduce a suitably modified Black–Scholes formula quite simply, as long as the volatility is not random).
The stock does not pay a dividend.[Notes 1]
Assumptions on the market:

There is no arbitrage opportunity (i.e., there is no way to make a riskless profit).
It is possible to borrow and lend any amount, even fractional, of cash at the riskless rate.
It is possible to buy and sell any amount, even fractional, of the stock (this includes short selling).
The above transactions do not incur any fees or costs (i.e., frictionless market).
With these assumptions holding, suppose there is a derivative security also trading in this market. We specify that this security will have a certain payoff at a specified date in the future, depending on the value(s) taken by the stock up to that date. It is a surprising fact that the derivative's price is completely determined at the current time, even though we do not know what path the stock price will take in the future. For the special case of a European call or put option, Black and Scholes showed that "it is possible to create a hedged position, consisting of a long position in the stock and a short position in the option, whose value will not depend on the price of the stock".[5] Their dynamic hedging strategy led to a partial differential equation which governed the price of the option. Its solution is given by the Black–Scholes formula.

Several of these assumptions of the original model have been removed in subsequent extensions of the model. Modern versions account for dynamic interest rates (Merton, 1976)[citation needed], transaction costs and taxes (Ingersoll, 1976)[citation needed], and dividend payout.[6]

Notation[edit]
Let

S, be the price of the stock, which will sometimes be a random variable and other times a constant (context should make this clear).
V(S, t), the price of a derivative as a function of time and stock price.
C(S, t) the price of a European call option and P(S, t) the price of a European put option.
K, the strike price of the option.
r, the annualized risk-free interest rate, continuously compounded (the force of interest).
\mu, the drift rate of S, annualized.
\sigma, the standard deviation of the stock's returns; this is the square root of the quadratic variation of the stock's log price process.
t, a time in years; we generally use: now=0, expiry=T.
\Pi, the value of a portfolio.
Finally we will use N(x) to denote the standard normal cumulative distribution function,

N(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{x} e^{-\frac{z^2}{2}}\, dz.
N'(x) will denote the standard normal probability density function,

N'(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}}
The Black–Scholes equation[edit]
Main article: Black–Scholes equation

Simulated geometric Brownian motions with parameters from market data
As above, the Black–Scholes equation is a partial differential equation, which describes the price of the option over time. The equation is:

\frac{\partial V}{\partial t} + \frac{1}{2}\sigma^2 S^2 \frac{\partial^2 V}{\partial S^2} + rS\frac{\partial V}{\partial S} - rV = 0
The key financial insight behind the equation is that one can perfectly hedge the option by buying and selling the underlying asset in just the right way and consequently "eliminate risk".[citation needed] This hedge, in turn, implies that there is only one right price for the option, as returned by the Black–Scholes formula (see the next section).

Black-Scholes formula[edit]

A European call valued using the Black-Scholes pricing equation for varying asset price S and time-to-expiry T. In this particular example, the strike price is set to unity.
The Black–Scholes formula calculates the price of European put and call options. This price is consistent with the Black–Scholes equation as above; this follows since the formula can be obtained by solving the equation for the corresponding terminal and boundary conditions.

The value of a call option for a non-dividend-paying underlying stock in terms of the Black–Scholes parameters is:

\begin{align}
  C(S, t) &= N(d_1)S - N(d_2) Ke^{-r(T - t)} \\
     d_1 &= \frac{1}{\sigma\sqrt{T - t}}\left[\ln\left(\frac{S}{K}\right) + \left(r + \frac{\sigma^2}{2}\right)(T - t)\right] \\
     d_2 &= \frac{1}{\sigma\sqrt{T - t}}\left[\ln\left(\frac{S}{K}\right) + \left(r - \frac{\sigma^2}{2}\right)(T - t)\right] \\
         &= d_1 - \sigma\sqrt{T - t}
\end{align}
The price of a corresponding put option based on put–call parity is:

\begin{align}
  P(S, t) &= Ke^{-r(T - t)} - S + C(S, t) \\
          &= N(-d_2) Ke^{-r(T - t)} - N(-d_1) S
\end{align}\,
For both, as above:

N(\cdot) is the cumulative distribution function of the standard normal distribution
T - t is the time to maturity
S is the spot price of the underlying asset
K is the strike price
r is the risk free rate (annual rate, expressed in terms of continuous compounding)
\sigma is the volatility of returns of the underlying asset
Alternative formulation[edit]
Introducing some auxiliary variables allows the formula to be simplified and reformulated in a form that is often more convenient (this is a special case of the Black '76 formula):

\begin{align}
  C(F, \tau) &= D \left( N(d_+) F - N(d_-) K \right) \\
       d_\pm &=
         \frac{1}{\sigma\sqrt{\tau}}\left[\ln\left(\frac{F}{K}\right) \pm \frac{1}{2}\sigma^2\tau\right] \\
       d_\pm &= d_\mp \pm \sigma\sqrt{\tau}
\end{align}
The auxiliary variables are:

\tau = T - t is the time to expiry (remaining time, backwards time)
D = e^{-r\tau} is the discount factor
F = e^{r\tau} S = \frac{S}{D} is the forward price of the underlying asset, and S = DF
with d+ = d1 and d− = d2 to clarify notation.

Given put-call parity, which is expressed in these terms as:

C - P = D(F - K) = S - D K
the price of a put option is:

P(F, \tau) = D \left[ N(-d_-) K - N(-d_+) F \right]
Interpretation[edit]
The Black–Scholes formula can be interpreted fairly handily, with the main subtlety the interpretation of the N(d_\pm) (and a fortiori d_\pm) terms, particularly d_+ and why there are two different terms.[7]

The formula can be interpreted by first decomposing a call option into the difference of two binary options: an asset-or-nothing call minus a cash-or-nothing call (long an asset-or-nothing call, short a cash-or-nothing call). A call option exchanges cash for an asset at expiry, while an asset-or-nothing call just yields the asset (with no cash in exchange) and a cash-or-nothing call just yields cash (with no asset in exchange). The Black–Scholes formula is a difference of two terms, and these two terms equal the value of the binary call options. These binary options are much less frequently traded than vanilla call options, but are easier to analyze.

Thus the formula:

C = D \left[ N(d_+) F - N(d_-) K \right]
breaks up as:

C = D N(d_+) F - D N(d_-) K
where D N(d_+) F is the present value of an asset-or-nothing call and D N(d_-) K is the present value of a cash-or-nothing call. The D factor is for discounting, because the expiration date is in future, and removing it changes present value to future value (value at expiry). Thus N(d_+) ~ F is the future value of an asset-or-nothing call and N(d_-) ~ K is the future value of a cash-or-nothing call. In risk-neutral terms, these are the expected value of the asset and the expected value of the cash in the risk-neutral measure.

The naive, and not quite correct, interpretation of these terms is that N(d_+) F is the probability of the option expiring in the money N(d_+), times the value of the underlying at expiry F, while N(d_-) K is the probability of the option expiring in the money N(d_-), times the value of the cash at expiry K. This is obviously incorrect, as either both binaries expire in the money or both expire out of the money (either cash is exchanged for asset or it is not), but the probabilities N(d_+) and N(d_-) are not equal. In fact, d_\pm can be interpreted as measures of moneyness (in standard deviations) and N(d_\pm) as probabilities of expiring ITM (percent moneyness), in the respective numéraire, as discussed below. Simply put, the interpretation of the cash option, N(d_-) K, is correct, as the value of the cash is independent of movements of the underlying, and thus can be interpreted as a simple product of "probability times value", while the N(d_+) F is more complicated, as the probability of expiring in the money and the value of the asset at expiry are not independent.[7] More precisely, the value of the asset at expiry is variable in terms of cash, but is constant in terms of the asset itself (a fixed quantity of the asset), and thus these quantities are independent if one changes numéraire to the asset rather than cash.

If one uses spot S instead of forward F, in d_\pm instead of the \frac{1}{2}\sigma^2 term there is \left(r \pm \frac{1}{2}\sigma^2\right)\tau, which can be interpreted as a drift factor (in the risk-neutral measure for appropriate numéraire). The use of d− for moneyness rather than the standardized moneyness m = \frac{1}{\sigma\sqrt{\tau}}\ln\left(\frac{F}{K}\right)  – in other words, the reason for the \frac{1}{2}\sigma^2 factor – is due to the difference between the median and mean of the log-normal distribution; it is the same factor as in Itō's lemma applied to geometric Brownian motion. In addition, another way to see that the naive interpretation is incorrect is that replacing N(d+) by N(d−) in the formula yields a negative value for out-of-the-money call options.[7]:6

In detail, the terms N(d_1), N(d_2) are the probabilities of the option expiring in-the-money under the equivalent exponential martingale probability measure (numéraire=stock) and the equivalent martingale probability measure (numéraire=risk free asset), respectively.[7] The risk neutral probability density for the stock price S_T \in (0, \infty) is

p(S, T) = \frac{N^\prime [d_2(S_T)]}{S_T \sigma\sqrt{T}}
where d_2 = d_2(K) is defined as above.

Specifically, N(d_2) is the probability that the call will be exercised provided one assumes that the asset drift is the risk-free rate. N(d_1), however, does not lend itself to a simple probability interpretation. SN(d_1) is correctly interpreted as the present value, using the risk-free interest rate, of the expected asset price at expiration, given that the asset price at expiration is above the exercise price.[8] For related discussion – and graphical representation – see section "Interpretation" under Datar–Mathews method for real option valuation.

The equivalent martingale probability measure is also called the risk-neutral probability measure. Note that both of these are probabilities in a measure theoretic sense, and neither of these is the true probability of expiring in-the-money under the real probability measure. To calculate the probability under the real ("physical") probability measure, additional information is required—the drift term in the physical measure, or equivalently, the market price of risk.

Derivations[edit]
See also: Martingale pricing
A standard derivation for solving the Black–Scholes PDE is given in the article Black-Scholes equation.

The Feynman-Kac formula says that the solution to this type of PDE, when discounted appropriately, is actually a martingale. Thus the option price is the expected value of the discounted payoff of the option. Computing the option price via this expectation is the risk neutrality approach and can be done without knowledge of PDEs.[7] Note the expectation of the option payoff is not done under the real world probability measure, but an artificial risk-neutral measure, which differs from the real world measure. For the underlying logic see section "risk neutral valuation" under Rational pricing as well as section "Derivatives pricing: the Q world" under Mathematical finance; for detail, once again, see Hull.[9]:307–309

Counter Retail Trader

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Portfolio School: Put Things Where They Belong
Posted on June 12, 2015 by Ronald Delegge — No Comments ↓
Contrarian Investing
56013
People do the darndest things. For example, they put their investments in places where they don’t belong.



This is a common problem suffered not just by retail investors, but by experienced professionals who are hired to advise them. In each case, there’s a poor understanding about the basic elements of a well-built portfolio. (In extreme cases, there may be knowledge of these basic elements, but an undisciplined framework or a perverted investment philosophy that prevents proper execution.)

(Audio) Portfolio Report Card for BB’s $1.23 Million Portfolio + 3 Rules for Trading Leveraged ETFs

The figure below illustrates the three key elements of an architecturally sound portfolio: An investment portfolio’s core, it’s non-core, and its margin of safety. Together, these three distinct mini-portfolios are the framework for a person’s total portfolio.

Did you notice how each of these three separate portfolio parts deliberately owns non-overlapping assets? Did you also notice how the core portfolio is the largest circle or largest part of a person’s total portfolio?

3 Elements of Well Built Portfolio

When a non-core asset like an individual stock, currency, or collectible is or is permitted to become the largest asset within a person’s investment portfolio, do you know what happens? They’ve misplaced that asset by putting into a place where it shouldn’t be; inside their core portfolio.

The core part of a person’s portfolio is always the largest part of these mini-portfolios and is divided across the five major asset classes: stocks (NYSEARCA:SPY), bonds (NYSEARCA:BOND), real estate (NYSEARCA:ICF), commodities (NYSEARCA:GSG), and cash (Nasdaq:SWMXX).

Finally, the investment vehicles used to track these five core asset classes should be accurate proxies of the asset classes where they invest, broadly diversified, tax-efficient, and low cost.

Ron DeLegge is the Founder and Chief Portfolio Strategist at ETFguide. He’s personally analyzed and graded more than $100 million in investment portfolios using his Portfolio Report Card grading system which helps people to identify the strengths and weaknesses of their IRA, Roth IRA, and 401(k) plan investments.

jeab

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US500 W

1 - As probabilidades são maiores do próximo rectângulo ser acima deste último ou abaixo?


A) - As probabilidades são claramente acima, mas isto anda tudo numa desgraça que alguma vez tem que rebentar, por isso aposto na descida.

B) -As probabilidades são claramente acima, mas alguma vez vai ter que acabar e se não há crescimento, o mais certo é já não haver mais nenhum rectângulo acima deste último.

C) - As probabilidades são claramente acima, mas isto já vem à tanto tempo que deve fazer aqui um tecto e já não deve subir mais.

D) - Que se lixem as probabilidades, eu quero é que isto caia com força, para ver se muda alguma coisa.


 :D
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1 - As probabilidades são maiores do próximo rectângulo ser acima deste último ou abaixo?


A) - As probabilidades são claramente acima, mas isto anda tudo numa desgraça que alguma vez tem que rebentar, por isso aposto na descida.

B) -As probabilidades são claramente acima, mas alguma vez vai ter que acabar e se não há crescimento, o mais certo é já não haver mais nenhum rectângulo acima deste último.

C) - As probabilidades são claramente acima, mas isto já vem à tanto tempo que deve fazer aqui um tecto e já não deve subir mais.

D) - Que se lixem as probabilidades, eu quero é que isto caia com força, para ver se muda alguma coisa.


 :D

bem, se realmente quisermos ter um raciocínio lógico sobre as probabilidades de entrarmos num trade ganhador, o melhor é abstrairmos de tudo e fixar a atenção no price action, para já nesta fase.

Portanto, do graf apresentado, futuros do ES, time frame Mensal, existe estes factos:

1 -  Após minimos em Março/2009 iniciou uma leg up , rompeu o topo do Range Mensal em que se encontrava, em Julho/2013, ficando numa tendência ascendente de muito longo prazo.

2 - Os retrocessos mais significativos que o preço tem feito,desde que iniciou essa leg up, que continua válida  foram sete.

3 - As probabilidades de vir a acontecer novo máximo do preço é de 7 :1 .

 
« Última modificação: 2015-06-14 17:17:01 por jeab »
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bem, se realmente quisermos ter um raciocínio lógico sobre as probabilidades de entrarmos num trade ganhador, o melhor é abstrairmos de tudo e fixar a atenção no price action, para já nesta fase.

Portanto, do graf apresentado, futuros do ES, time frame Mensal, existe estes factos:

1 -  Após minimos em Março/2009 iniciou uma leg up , rompeu o topo do Range Mensal em que se encontrava, em Julho/2013, ficando numa tendência ascendente de muito longo prazo.

2 - Os retrocessos mais significativos que o preço tem feito,desde que iniciou essa leg up, que continua válida  foram sete.

3 - As probabilidades de vir a acontecer novo máximo do preço é de 7 :1 .
[/quote]


Portanto, estando o preço num oitavo retrocesso, existe 7 vezes mais probabilidades de vir a fazer novo máximo, do que inverter a tendência.
Para tirar partido desta probabilidade, seria executar um trade, com entrada longa, no final do retrocesso do preço.

Para essa questão, final do retrocesso do preço, para uma entrada longa, também podemos servimo-nos das probabilidades de onde isso poderá acontecer, pois já existem 7 retrocessos do preço e podemos colocar a seguinte questão:

- Nos 7 retrocessos, depois de o preço ter finalizado o retrocesso tendo seguidamente feito novos máximos, voltou a fazer um mínimo abaixo do anterior?

 A resposta é sim, fez isso num dos retrocessos e não nos restantes, dando um rácio de 6:1 . Nos restantes retrocessos , o preço depois de fazer mínimos, nunca chegou a voltar a igualar esse preço.
 Por isso, no retrocesso onde o preço de encontra,  as probabilidades de o preço não voltar aos mínimos desse retrocesso é de 6:1


« Última modificação: 2015-06-14 17:49:15 por jeab »
O Socialismo acaba quando se acaba o dinheiro - Winston Churchill

Toda a vida política portuguesa pós 25 de Abril/74 está monopolizada pelos partidos políticos, liderados por carreiristas ambiciosos, medíocres e de integridade duvidosa.
Daí provém a mediocridade nacional!
O verdadeiro homem inteligente é aquele que parece ser um idiota na frente de um idiota que parece ser inteligente!

jeab

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Temos:

 - 7 vezes mais probabilidades do preço vir a fazer novos máximos, após fazer uma consolidação da sua tendência ascendente de longo prazo.

 - 6 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar a fazer mínimos abaixo do anterior.


  Com estes dados, teremos de analisar o price action na presente consolidação de modo a encontrar a provável zona de términos do retrocesso do preço.

Portanto, tendo em consideração isto:

  - 6 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar a fazer mínimos abaixo do anterior.

  o máximo que as probabilidades nos dizem é que o preço pode retroceder até à zona dos mínimos anteriores .

Seria aí o ponto ideal de entrada longa, pois teríamos todas as probabilidades a nosso favor, incluindo um rácio de risco/retorno bastante bom, pois bastar-nos-íamos colocar um stop abaixo dos mínimos anteriores, caso o preço fosse contra as probabilidades.

« Última modificação: 2015-06-14 18:19:34 por jeab »
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Mas e se o preço não voltar a essa zona de mínimos anteriores como já fez em 5 das 6 vezes em que o preço após retroceder e fazer novos máximos não voltou a fazer mínimos abaixo do anterior ?

Temos:

 - 7 vezes mais probabilidades do preço vir a fazer novos máximos, após fazer uma consolidação da sua tendência ascendente de longo prazo.

 - 6 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar a fazer mínimos abaixo do anterior.
 
 - 5 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar aos mínimos anteriores .




Significa, portanto, que o preço provavelmente, já desceu o que tinha a descer e ir fazer novos máximos, conforme as probabilidades.

Sendo assim, então qual o melhor ponto de entrada, de modo a manter as probabilidades do nosso lado?

Será num valor acima dos 2114,30, porque abaixo desse valor as probabilidades do preço ir à zona dos anteriores mínimos é maior.

 
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Mas e se o preço não voltar a essa zona de mínimos anteriores como já fez em 5 das 6 vezes em que o preço após retroceder e fazer novos máximos não voltou a fazer mínimos abaixo do anterior ?

Temos:

 - 7 vezes mais probabilidades do preço vir a fazer novos máximos, após fazer uma consolidação da sua tendência ascendente de longo prazo.

 - 6 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar a fazer mínimos abaixo do anterior.
 
 - 5 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar aos mínimos anteriores .




Significa, portanto, que o preço provavelmente, já desceu o que tinha a descer e ir fazer novos máximos, conforme as probabilidades.

Sendo assim, então qual o melhor ponto de entrada, de modo a manter as probabilidades do nosso lado?

Será num valor acima dos 2114,30, porque abaixo desse valor as probabilidades do preço ir à zona dos anteriores mínimos é maior.

Como o valor de entrada encontra-se perto dos valores máximos que o preço já fez, o rácio perdas/retorno pode ser muito baixo o que tornaria interessante encontrar um método, indicador, o que seja, que nos desse também uma indicação com probabilidades a nosso favor de quando irá terminar a descida de preço actual.

Há quem utilize o nº de contratos de compra/venda para detectar o ponto de inversão do sentido do preço, outros diferença nos volumes, etc. etc.

Eu utilizo os times frames abaixo, de forma a seguir com mais pormenor o price action e entrarei longo, quando o preço ganhar tendência ascendente (contrária ao sentido actual do preço) num desses time frames mais baixo indo subindo de time frame, conforme estes vão confirmando essa tendência e ajustando os stops.

Presentemente, para mim o time frame importante é o de 1H, pois encontra-se em range e em leg down.
Entrarei longo quando tiver indícios de que essa leg down irá terminar, quer dizer, que o preço adquira um sentido ascendente, que seria num valor logo acima dos 2096.10 e colocando um trailing stop logo abaixo dos 2090,00.

Arriscaria assim, uma perda de cerca de 8 pontos para um 1º objectivo de 17 pontos, os 2114,30 , que se ultrapassados seria então o tal valor que entraria inicialmente , conforme descrito anteriormente.

Este rácio de cerca de 2:1 está longe do ideal, mas é na perspectiva de melhorar a entrada com mais probabilidades de inversão do sentido do preço, acima dos 2114,30.
« Última modificação: 2015-06-14 19:52:37 por jeab »
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Zenith

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O maior problem não é calcular probbailidades, que pode ser complicado (especialmente com derivados) mas para os casos mais usuais as ferramentas elementares de teoria das probabilidades serão suficientes. O problema é ter os modelos apropriados, e quanto a isso não foi ainda encontrado o Santo Graal.
A teoria ortodoxa baseia-se nas variações independentes e distribuição Gaussiana, mas dá péssimos resultados na predicção das crises e crashes como se viu em 2008.Tem havido o desenvolvimentos multiplos fixes mas acomodar a teoria ortodoxa à realidade mas parece um procedimento de acrescentar cada vez mais um elemento de complexidade cada vez que se verifica algum desvio. Evoluções fora da linha ortodoxa incluem os metodos cartistas mas parece ser mais uma mistura de arte e técnica enquanto outros advogam o abandono da Gaussianidade e uma modelação fractal mas ainda muito contestada e embrionária.

Depois hé que ver para que é que se pretendem as probilidades:
Predicção dos preços? Sem modelos fiaveis é tarefa impossivel, e possivelmente intuição treinada (na analise de graficos ou fundamental) é mais eficiente do que cálculos rigorosos com modelos errados.
Constituição de portfolio?
Analise de risco?
Os dois ultimos já parecem mais faziveis mesmo com modelos imperfeitos. Mesmo abandonando a hipoteses gaussiana pode-se chegar a estimativas conservadores olhando não para a variância mas para valores extremos.
« Última modificação: 2015-06-14 21:52:24 por Zenith »

jeab

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O maior problem não é calcular probbailidades, que pode ser complicado (especialmente com derivados) mas para os casos mais usuais as ferramentas elementares de teoria das probabilidades serão suficientes. O problema é ter os modelos apropriados, e quanto a isso não foi ainda encontrado o Santo Graal.
A teoria ortodoxa baseia-se nas variações independentes e distribuição Gaussiana, mas dá péssimos resultados na predicção das crises e crashes como se viu em 2008.Tem havido o desenvolvimentos multiplos fixes mas acomodar a teoria ortodoxa à realidade mas parece um procedimento de acrescentar cada vez mais um elemento de complexidade cada vez que se verifica algum desvio. Evoluções fora da linha ortodoxa incluem os metodos cartistas mas parece ser mais uma mistura de arte e técnica enquanto outros advogam o abandono da Gaussianidade e uma modelação fractal mas ainda muito contestada e embrionária.

Depois hé que ver para que é que se pretendem as probilidades:
Predicção dos preços? Sem modelos fiaveis é tarefa impossivel, e possivelmente intuição treinada (na analise de graficos ou fundamental) é mais eficiente do que cálculos rigorosos com modelos errados.
Constituição de portfolio?
Analise de risco?
Os dois ultimos já parecem mais faziveis mesmo com modelos imperfeitos. Mesmo abandonando a hipoteses gaussiana pode-se chegar a estimativas conservadores olhando não para a variância mas para valores extremos.

O que apresentei baseia-se mais na Distribuição binomial do que na Simulação sequencial Gaussiana, penso eu de que.
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Mas e se o preço não voltar a essa zona de mínimos anteriores como já fez em 5 das 6 vezes em que o preço após retroceder e fazer novos máximos não voltou a fazer mínimos abaixo do anterior ?

Temos:

 - 7 vezes mais probabilidades do preço vir a fazer novos máximos, após fazer uma consolidação da sua tendência ascendente de longo prazo.

 - 6 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar a fazer mínimos abaixo do anterior.
 
 - 5 vezes mais probabilidades do preço após retroceder e fazer novos máximos, de não voltar aos mínimos anteriores .




Significa, portanto, que o preço provavelmente, já desceu o que tinha a descer e ir fazer novos máximos, conforme as probabilidades.

Sendo assim, então qual o melhor ponto de entrada, de modo a manter as probabilidades do nosso lado?

Será num valor acima dos 2114,30, porque abaixo desse valor as probabilidades do preço ir à zona dos anteriores mínimos é maior.

Como o valor de entrada encontra-se perto dos valores máximos que o preço já fez, o rácio perdas/retorno pode ser muito baixo o que tornaria interessante encontrar um método, indicador, o que seja, que nos desse também uma indicação com probabilidades a nosso favor de quando irá terminar a descida de preço actual.

Há quem utilize o nº de contratos de compra/venda para detectar o ponto de inversão do sentido do preço, outros diferença nos volumes, etc. etc.

Eu utilizo os times frames abaixo, de forma a seguir com mais pormenor o price action e entrarei longo, quando o preço ganhar tendência ascendente (contrária ao sentido actual do preço) num desses time frames mais baixo indo subindo de time frame, conforme estes vão confirmando essa tendência e ajustando os stops.

Presentemente, para mim o time frame importante é o de 1H, pois encontra-se em range e em leg down.
Entrarei longo quando tiver indícios de que essa leg down irá terminar, quer dizer, que o preço adquira um sentido ascendente,
que seria num valor logo acima dos 2096.10 e colocando um trailing stop logo abaixo dos 2090,00.

Arriscaria assim, uma perda de cerca de 8 pontos para um 1º objectivo de 17 pontos, os 2114,30 , que se ultrapassados seria então o tal valor que entraria inicialmente , conforme descrito anteriormente.

Este rácio de cerca de 2:1 está longe do ideal, mas é na perspectiva de melhorar a entrada com mais probabilidades de inversão do sentido do preço, acima dos 2114,30.

O preço veio fechar o range do 1H à zona da base , onde está a reagir.

Entrada longa com stop abaixo da base do 1H
« Última modificação: 2015-06-15 17:02:23 por jeab »
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