PPTFचैलेंज पास होने का प्रतिशत
चैलेंज पास होने का प्रतिशत जाना नहीं जा सकता — उसे अपने आंकड़ों पर गिना जा सकता है। मॉडल चरण को चार हज़ार बार चलाता है और दिखाता है कि बाधा ज़्यादा बार क्या बनती है: दैनिक लिमिट, अधिकतम या ट्रेडों की कमी।
गणना
लक्ष्य तक ट्रेडों का माध्यिका — —। हर इनपुट सेट पर चार हज़ार रन, तय सीड वाला यादृच्छिक संख्या जनक: एक ही पैरामीटर पर नतीजा हमेशा वही रहता है, वरना दो विकल्पों की तुलना नहीं की जा सकती। यह मॉडल है, भविष्यवाणी नहीं; मान्यताएँ नीचे बताई हैं।
असल में कितने लोग चैलेंज पास करते हैं
ख़ुद फर्मों से पुष्ट सार्वजनिक आंकड़े नहीं हैं। प्रॉप उद्योग के एग्रीगेटर अनुमान छापते हैं: चैलेंज का पास होना 5–10 %, एक-चरण वाले फ़्यूचर्स प्रोग्रामों में ज़्यादा; funded अकाउंट तक पहुँचे हुओं में से लगभग आधे कम से कम एक पेआउट पाते हैं। ये व्यावसायिक प्लैटफ़ॉर्म हैं, मूल स्रोत नहीं, इसलिए आंकड़ों को परिमाण के अंदाज़े के तौर पर रखना चाहिए, तथ्य के तौर पर नहीं।
अपनी गणना किसी और की औसत से एक वजह से ज़्यादा उपयोगी है: औसत में वे भी शामिल हैं, जिन्होंने ऐसे वॉल्यूम से ट्रेड किया कि दैनिक लिमिट तीसरे स्टॉप पर ही टूट गई। आपकी संभावना आपके आंकड़ों पर निर्भर है, और वह तुरंत दिखती है — जोखिम का स्लाइडर हिलाकर देखिए कि नतीजों का बँटवारा कैसे बदलता है।
नतीजों का बँटवारा क्या दिखाता है
- दैनिक लिमिट से नाकामी ज़्यादा है
- वॉल्यूम बहुत बड़ा है: सामान्य स्टॉप की श्रृंखला दिन बंद कर देती है। इलाज प्रति ट्रेड जोखिम घटाना है, प्रवेश की सटीकता नहीं।
- अधिकतम लिमिट से नाकामी ज़्यादा है
- वॉल्यूम मध्यम है, पर बढ़त कम पड़ती है: अकाउंट धीरे-धीरे नीचे सरकता है। जोखिम घटाना यहाँ सिर्फ़ सरकने को खींचेगा।
- «ट्रेडें कम पड़ीं» बहुत है
- इस लक्ष्य के लिए जोखिम बहुत कम है। नाकामी की संभावना नीची है, पर आप लक्ष्य तक भी नहीं पहुँचते — चरण ट्रेडों की लिमिट या अवधि से टकरा जाता है।
मॉडल एग्रीगेटरों के अनुमानों से ज़्यादा क्यों देता है
तयशुदा इनपुट पर मॉडल लगभग 43 % पास होना दिखाता है, जबकि एग्रीगेटर 5–10 % देते हैं। यह विरोध नहीं है: आंकड़े अलग सवालों के जवाब देते हैं। मॉडल गिनता है कि क्या होगा, अगर आपके विनरेट और औसत R सचमुच ऐसे ही हैं और पूरी दूरी पर ऐसे ही रहते हैं। एग्रीगेट चैलेंज खरीदने वाले सबको गिनता है — उन्हें भी जिनके पास बढ़त है ही नहीं, और उन्हें भी जिन्होंने ठीक से दोगुना वॉल्यूम लिया।
इसे यहीं जाँचा जा सकता है: जोखिम 2.5 % रखिए, 1.5 % की जगह — उसी विनरेट और R पर पास होना लगभग आधा गिर जाता है। बढ़त नहीं बदली, सिर्फ़ वॉल्यूम बदला। मॉडल के आंकड़े और बाज़ार की औसत के बीच का फ़र्क़ मुख्य रूप से इसी से बनता है।
जो साफ़ नहीं है: दिन में ट्रेडों की संख्या तय करती है कि कौन सी लिमिट आपको रोकेगी
- दिन में ट्रेडें कम
- तीन ट्रेडों पर दैनिक लिमिट लगभग लगती ही नहीं: घाटे एक दिन के भीतर जमा होने का वक़्त नहीं पाते, और नाकामी अधिकतम लिमिट से आती है — धीरे-धीरे सरकने से।
- दिन में ट्रेडें ज़्यादा
- पाँच और उससे ज़्यादा पर तस्वीर पलट जाती है: दैनिक लिमिट नाकामी की मुख्य वजह बन जाती है, क्योंकि तीन-चार स्टॉप की श्रृंखला एक ही दिन में समा जाती है।
- इसका क्या करें
- यह स्लाइडर है, स्थिरांक नहीं: अपनी असली ट्रेड संख्या डालिए। वही रणनीति उन्हीं आंकड़ों के साथ चैलेंज अलग-अलग तरह से पास करती है, इस पर निर्भर कि ट्रेडें दिनों में कैसे बँटी हैं।
मॉडल की मान्यताएँ
गणना ठीक उतनी ही ईमानदार है, जितनी उसकी मान्यताएँ सही हैं। वे सरल हैं, और चारों वास्तविकता के मुक़ाबले संभावना बढ़ाकर दिखाती हैं — यानी निकले आंकड़े को ऊपरी सीमा मानना चाहिए।
| मान्यता | जीवन में कैसा है |
|---|---|
| सारी ट्रेडें स्वतंत्र हैं | श्रृंखलाएँ गुच्छों में आती हैं: बाज़ार मोड बदलता है, और घाटे झुंड में आते हैं |
| R सारी ट्रेडों पर एक जैसा है | असली R बिखरा हुआ है, और बड़े घाटों की पूँछ मॉडल से मोटी है |
| विनरेट स्थिर है | वह बाज़ार के मोड और आपकी हालत के साथ बदलता है |
| स्लिपेज और गैप नहीं हैं | ख़बरों और खुलने के पल स्टॉप कीमत से बुरा लगता है |
इसलिए मॉडल «मैं पास करूँगा या नहीं» वाले सवाल का जवाब नहीं देता। वह दूसरे, ज़्यादा उपयोगी सवाल का जवाब देता है: कौन सी लिमिट आपको पहले रोकेगी — और क्या बदलें ताकि वह नाकामी की मुख्य वजह न रहे।
कैसे गिना जाता है
इस समस्या का कोई विश्लेषणात्मक सूत्र नहीं है: नतीजा ट्रेडों के क्रम पर निर्भर है, सिर्फ़ उनकी बनावट पर नहीं। इसलिए गणना गिनती से चलती है — चार हज़ार नक़ली प्रयास, जिनमें से हर एक में ट्रेडें एक के बाद एक चलती हैं, जब तक चार में से कोई नतीजा न आ जाए।
| मॉडल का क़दम | क्या होता है | उदाहरण में |
|---|---|---|
| एक ट्रेड | विनरेट जितनी संभावना से जोखिम के R जितना मुनाफ़ा, वरना एक जोखिम जितना घाटा | 42 % पर +1.5R, 58 % पर −1R |
| एक दिन | लगातार तय संख्या में ट्रेडें, दिन का माइनस दिन के भीतर जमा होता है | दिन में 5 ट्रेडें |
| प्रयास का नतीजा | चरण का लक्ष्य, दैनिक लिमिट, अधिकतम लिमिट या ट्रेडों की लिमिट का अंत | 10 % · 5 % · 10 % · 200 ट्रेडें |
| नतीजा | हर नतीजे पर ख़त्म हुए प्रयासों का हिस्सा | 43.1 % पास होते हैं |
एक ट्रेड की अपेक्षा अलग से गिनी जाती है और फ़ैसले में दिखाई जाती है: विनरेट × R − (1 − विनरेट)। 42 % विनरेट और 1.5 औसत R पर यह प्रति ट्रेड जोखिम का +0.05 है — बढ़त है, पर वह पतली है, और ठीक इसीलिए नतीजा लिमिट पर इतना निर्भर है।
पेज दोबारा लोड करने से नतीजा क्यों नहीं बदलता। यादृच्छिक संख्या जनक निर्धारक है: वही इनपुट वही आंकड़ा देते हैं। यह जान-बूझकर किया गया है — वरना एक जैसे आंकड़ों वाले दो लोगों को अलग नतीजे मिलते और वे उन्हें मिला नहीं पाते।
नतीजा कैसे पढ़ें
यहाँ प्रतिशत का निरपेक्ष आंकड़ा नाकामी की वजहों के बँटवारे से कम उपयोगी है: वह दिखाता है कि बदलना ठीक क्या है। देखिए कि नाकामी के तीन नतीजों में से सबसे आम कौन सा है।
उलटा भी जाँचना उपयोगी है: जोखिम 0.5 % रखिए और देखिए कि पास होने की संभावना लिमिट की वजह से नहीं, ट्रेडें ख़त्म होने की वजह से कैसे गिरती है। वॉल्यूम का सबसे अच्छा बिंदु मौजूद है, और वह दायरे के किनारे पर नहीं — यही मॉडल का सबसे कम साफ़ निष्कर्ष है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
एक ही इनपुट पर नतीजा क्यों नहीं बदलता?
यादृच्छिक संख्या जनक तय सीड से चलता है। यह जान-बूझकर किया गया है: «असली» यादृच्छिकता पर आंकड़ा हर बार स्लाइडर हिलाने पर डोलता, और दो पैरामीटर सेटों की तुलना करना नामुमकिन हो जाता।
अगर आंकड़े न हों तो कौन सा विनरेट और R डालें?
कोई नहीं। «अंदाज़े से» डाले गए आंकड़े ऐसा जवाब देते हैं, जिस पर भरोसा नहीं किया जा सकता — और वह असली जवाब जितना ही भरोसेमंद दिखता है। पहले अपने इतिहास की दो सौ ट्रेडें, फिर मॉडल।
जोखिम घटाना हमेशा संभावना क्यों नहीं बढ़ाता?
क्योंकि वह दो तरफ़ काम करता है: लिमिट से नाकामी कम हो जाती है, पर आप चरण के लक्ष्य तक धीरे पहुँचते हैं और ट्रेडों की लिमिट से ज़्यादा बार टकराते हैं। ग्राफ़ पर यह «दैनिक लिमिट» से «ट्रेडें कम पड़ीं» की ओर बहाव जैसा दिखता है। सबसे अच्छा बिंदु आम तौर पर किनारे पर नहीं होता।
क्या मॉडल न्यूनतम ट्रेडिंग दिन गिनता है?
नहीं, इसके लिए दिनों की योजना है: वहाँ न्यूनतम दिन और consistency rule चरण की अवधि तय करते हैं। यहाँ ड्रॉडाउन लिमिट तोड़े बिना लक्ष्य तक पहुँचने की संभावना गिनी जाती है।
औसत R क्या है और उसे कैसे गिनें?
यह औसत मुनाफ़े वाली ट्रेड का औसत घाटे से अनुपात है, जोखिम की इकाइयों में। सारे मुनाफ़े जोड़िए, उनकी संख्या से भाग दीजिए, वही घाटों के लिए कीजिए, और पहले को दूसरे से भाग दीजिए। R = 1.5 का मतलब है कि औसत बढ़त औसत गिरावट से डेढ़ गुना है।
चार हज़ार रन ही क्यों, ज़्यादा क्यों नहीं?
क्योंकि उसके आगे आंकड़ा प्रतिशत के दसवें हिस्से के भीतर बदलना बंद कर देता है, जबकि गणना स्लाइडर हिलाने पर तुरंत चलनी चाहिए। ज़्यादा रन वही आंकड़ा और साफ़ दिखने वाली देरी देते।
मॉडल पर भरोसा करने के लिए इतिहास में कितनी ट्रेडें चाहिए?
कम से कम क़रीब दो सौ। छोटे नमूने पर विनरेट और औसत R बहुत मोटे तौर पर आँके जाते हैं: पाँच प्रतिशत अंक का खिसकाव पास होने की संभावना कई गुना बदल देता है।
मॉडल लगातार श्रृंखलाएँ क्यों नहीं गिनता?
क्योंकि वह ट्रेडों को स्वतंत्र मानता है, जबकि जीवन में वे गुच्छों में आती हैं: बाज़ार मोड बदलता है, और घाटे झुंड में आते हैं। यह चार मान्यताओं में से एक है, और सभी संभावना बढ़ाकर दिखाती हैं। निकला आंकड़ा ऊपरी सीमा है, आकलन नहीं।
क्या इस मॉडल से दो प्लैटफ़ॉर्मों की तुलना की जा सकती है?
हाँ, और यही उसका मुख्य उपयोग है। अपने आंकड़े और पहले प्लैटफ़ॉर्म की लिमिट डालिए, नतीजों का बँटवारा लिख लीजिए, फिर दूसरे की लिमिट डालिए। सीड तय है, इसलिए आंकड़ों का फ़र्क़ शर्तों से आएगा, यादृच्छिकता से नहीं।
पास होने के लिए ज़्यादा अहम क्या है: विनरेट या R?
उनका गुणनफल। विनरेट 40 % R = 2 पर सकारात्मक अपेक्षा देता है, जबकि विनरेट 55 % R = 0.8 पर ऋणात्मक। इसलिए रणनीतियों की तुलना अकेले विनरेट से करना बेमानी है।
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