トレーダー A が特定の取引で勝つ確率を計算したいとします。そのトレーダーの履歴データを分析する方法を使用できます。
トレーダー A の履歴取引データを収集します。
成功した取引と失敗した取引の数を決定します。
成功確率を計算します。
P(win) = 成功した取引の数合計取引数P(win) = \frac{\text{成功した取引の数}}{\text{合計取引数}}P(win) = 合計取引数成功した取引の数
詳細な式
仮定:
トレーダー A は 1000 件の取引を行いました。
そのうち 600 件の取引が成功 (勝ち) し、400 件の取引が失敗 (負け) しました。
トレーダー A の成功確率は次のとおりです:
P(win)=6001000=0.6 (または 60%)P(win) = \frac{600}{1000} = 0.6 \text{ (または 60\%)}P(win)=1000600=0.6 (または 60%)
より複雑なモデルへの適用
より複雑な状況をモデル化する場合は、次のようなモデルを適用できます:
複数の取引シナリオをシミュレートするモンテカルロ シミュレーション。
複数の入力要因に基づいて成功確率を予測する回帰分析。