Money Management คืออะไร — สูตรคำนวณขนาดล็อตที่ถูกต้อง กฎ 1% มาจากไหน และเหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ MM เปลี่ยนความเร็วได้ แต่เปลี่ยนทิศไม่ได้
Money Management (MM) คือกฎที่ตอบคำถามเดียวว่า "ไม้นี้จะเสี่ยงเท่าไร" แล้วแปลงคำตอบนั้นเป็นขนาดล็อต — ไม่ใช่การหาจุดเข้า ไม่ใช่การเลือกคู่เงิน และไม่ใช่กำลังใจ · หน้านี้ให้ทั้งสูตรที่คำนวณตามได้จริง และคำตอบของคำถามที่ถกกันไม่จบในวงเทรดเดอร์ไทยว่า "ถ้า MM ดีพอ กดมั่วก็กำไรได้ไหม" ซึ่งตอบได้ด้วยเลขบรรทัดเดียว — ขนาดล็อตคือการคูณ ไม่ใช่การบวก มันจึงขยายผลลัพธ์ได้ แต่เปลี่ยนเครื่องหมายหน้าผลลัพธ์ไม่ได้ · ที่เหลือของหน้านี้คือการกางตัวเลขว่า แล้ว MM ทำอะไรได้จริง ซึ่งมากกว่าที่คนส่วนใหญ่คิด
Money Management คืออะไร
Money Management คือชุดกฎที่กำหนดว่าแต่ละไม้จะยอมเสียได้เท่าไร แล้วแปลงตัวเลขนั้นเป็นขนาดล็อต คำในภาษาไทยที่ตรงที่สุดคือ "การกำหนดขนาดหน้าตัก" ไม่ใช่ "การบริหารเงิน" แบบการออม เพราะสิ่งที่มันจัดการจริง ๆ คือ ขนาดของความเสียหายต่อครั้ง ไม่ใช่ยอดเงินในบัญชี
เส้นแบ่งที่ควรจำให้ชัดตั้งแต่ต้น เพราะสามคำนี้ถูกใช้ปนกันจนสับสน
| เรื่อง | ตอบคำถามว่า | ถ้าทำผิดจะเกิดอะไร |
|---|---|---|
| Method (วิธีการ) | เข้าตรงไหน ออกตรงไหน | ค่าคาดหวังต่อไม้ติดลบ — ยิ่งเทรดยิ่งเสีย |
| Money Management | ไม้นี้เสี่ยงกี่บาท = กี่ล็อต | ล้างพอร์ตก่อนที่ระบบจะได้แสดงผลระยะยาว |
| Risk Management | ทั้งพอร์ตเสี่ยงพร้อมกันได้เท่าไร | เปิดหลายไม้ที่วิ่งทางเดียวกัน = เสี่ยงจริงหลายเท่าของที่คิด |
สูตรคำนวณขนาดล็อต และข้อผิดพลาด 10 เท่าที่พบบ่อยที่สุด
สูตรมีบรรทัดเดียว และตัวที่คนพลาดกันคือตัวหารตัวสุดท้าย
สำหรับคู่เงินที่ลงท้ายด้วย USD เช่น EURUSD · GBPUSD · AUDUSD → มูลค่าต่อ 1 pip ของ 1.00 ล็อต = 10 ดอลลาร์ ค่านี้คือตัวที่หายไปจากสูตรที่ผิด
ลองแทนค่าตามตัวอย่างที่เจอบ่อยที่สุด — ทุน 1,000 ดอลลาร์ ยอมเสี่ยง 3% สต็อป 500 pip
| ขั้นตอน | แบบที่ผิด (พบบ่อย) | แบบที่ถูก |
|---|---|---|
| ความเสี่ยงเป็นเงิน | 3% × 1,000 = $30 | 3% × 1,000 = $30 |
| ตัวหาร | ใช้ระยะสต็อปอย่างเดียว = 500 | 500 pip × $10 = $5,000 (ขาดทุนต่อ 1.00 ล็อต) |
| ผลลัพธ์ | 30 ÷ 500 = 0.06 ล็อต | 30 ÷ 5,000 = 0.006 ล็อต |
| ถ้าโดนสต็อปจริง เสียเท่าไร | 0.06 × 500 × $10 = −$300 | 0.006 × 500 × $10 = −$30 |
| คิดเป็นกี่ % ของพอร์ต | 30% 🔴 | 3% ✅ |
และตัวอย่างนี้ยังซ่อนอีกเรื่องที่ต้องพูด — ตัวเลขที่ถูก (0.006 ล็อต) ต่ำกว่าล็อตขั้นต่ำของบัญชีมาตรฐานที่ 0.01 แปลว่าโจทย์ข้อนี้ ทำไม่ได้จริง บนบัญชีมาตรฐาน ถ้าใช้ล็อตขั้นต่ำ 0.01 กับสต็อป 500 pip ความเสี่ยงต่ำสุดที่เป็นไปได้คือ 0.01 × 500 × $10 = $50 หรือ 5% ของพอร์ต ไม่ใช่ 3% · ทางออกคือย่นระยะสต็อป เพิ่มทุน หรือใช้บัญชีที่ล็อตย่อยได้ละเอียดกว่า ไม่ใช่ฝืนใส่ตัวเลขในสูตรให้มันออกมาสวย
ตารางล็อตที่ใช้ได้จริง — ทุน $1,000 เสี่ยง 1% ($10)
| ระยะสต็อป | ล็อตตามสูตร | ล็อตที่เปิดได้จริง (ขั้นต่ำ 0.01) | ความเสี่ยงจริง |
|---|---|---|---|
| 20 pip | 0.050 | 0.05 | 1.0% |
| 50 pip | 0.020 | 0.02 | 1.0% |
| 100 pip | 0.010 | 0.01 | 1.0% |
| 200 pip | 0.005 | 0.01 (ปัดขึ้น) | 2.0% |
| 500 pip | 0.002 | 0.01 (ปัดขึ้น) | 5.0% |
🔑 สองแถวล่างคือจุดที่ MM พังเงียบ ๆ — สูตรบอกให้เปิด 0.005 แต่ระบบไม่ยอมให้เปิดต่ำกว่า 0.01 ล็อตขั้นต่ำจึงกลายเป็น "พื้น" ที่ดันความเสี่ยงขึ้นโดยที่คุณไม่ได้สั่ง · ใครที่อยากได้เครื่องมือคำนวณสำเร็จรูปแทนการกดเครื่องคิดเลขทุกไม้ ดูที่ เครื่องคำนวณขนาดล็อต MT4 และถ้ายังไม่แน่ใจว่า "ล็อต" นับยังไง อ่าน Lot คืออะไร ก่อน
Money Management มีกี่แบบ
วิธีกำหนดขนาดไม้ที่ใช้กันจริงมี 5 ตระกูล เรียงจากที่นิ่งที่สุดไปหาที่อันตรายที่สุด
Fixed Lot — ล็อตเท่ากันทุกไม้
เปิด 0.01 ตลอดไม่ว่าพอร์ตจะโตหรือหด · ข้อดี: ง่าย และเก็บสถิติได้สะอาดที่สุดเพราะทุกไม้มีน้ำหนักเท่ากัน · ข้อเสีย: พอร์ตโตแล้วไม่ได้โตตาม และเปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงจะพุ่งขึ้นเองเมื่อพอร์ตหด
Fixed Fractional — เสี่ยงเป็น % เท่ากันทุกไม้
คือที่คนเรียกว่า "กฎ 1%" หรือ "กฎ 2%" · ล็อตคำนวณใหม่ทุกไม้จากทุนปัจจุบัน · ผลข้างเคียงที่เป็นข้อดี: แพ้ติดกันแล้วไม้ถัดไปเล็กลงเอง ทำให้ไม่มีทางล้างพอร์ตด้วยการแพ้ติดกันเพียว ๆ (แต่หดเข้าใกล้ศูนย์ได้)
Fixed Ratio — เพิ่มล็อตทุก ๆ กำไรสะสมที่กำหนด
เช่น เพิ่ม 0.01 ล็อตทุก ๆ กำไรสะสม $200 · โตช้ากว่าแบบ % ตอนพอร์ตเล็ก และโตช้าลงเรื่อย ๆ ตอนพอร์ตใหญ่ · เหมาะกับคนที่อยากให้การเพิ่มขนาดเป็นเรื่องที่ "ต้องหามาก่อน" ไม่ใช่ได้มาฟรีจากการตีมูลค่าใหม่
Kelly / Optimal f — สูตรหาขนาดที่ทุนโตเร็วที่สุด
สูตร f* = (p × (R+1) − 1) ÷ R เมื่อ p คืออัตราชนะ R คืออัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน · เป็นคำตอบที่ถูกทางคณิตศาสตร์ แต่ต้องรู้ p กับ R อย่างแม่นยำ ซึ่งไม่มีใครรู้ (ดูตัวเลขในหัวข้อถัดไปว่าทำไมมันอันตราย)
Martingale / Anti-Martingale
Martingale = แพ้แล้วเพิ่มขนาดไม้ถัดไป · Anti-Martingale = ชนะแล้วค่อยเพิ่ม · แบบแรกทำให้กราฟทุนสวยเกือบตลอดแล้วจบในไม้เดียว แบบหลังคือหลักการเดียวกับข้อ 2 · กริดและระบบ "แก้ไม้" ส่วนใหญ่คือ Martingale ที่เปลี่ยนชื่อเรียก
ทำไม Kelly ถึงเป็นคำตอบที่ถูกแต่ใช้ตรง ๆ ไม่ได้
แทนค่าจริง — ระบบที่ชนะ 45% และ R:R = 1:2 · f* = (0.45 × 3 − 1) ÷ 2 = 0.175 แปลว่าสูตรบอกให้ เสี่ยง 17.5% ต่อไม้ ทีนี้ลองเปลี่ยนแค่ค่า p ที่เราประเมินมา
| อัตราชนะจริง | Kelly บอกให้เสี่ยง | ครึ่ง Kelly | ถ้าเราคิดว่า p = 45% แต่จริง ๆ เป็นค่านี้ |
|---|---|---|---|
| 50% | 25.0% | 12.5% | เสี่ยงน้อยไป — โตช้ากว่าที่ควร |
| 45% | 17.5% | 8.75% | พอดี |
| 40% | 10.0% | 5.0% | เสี่ยงเกินตัวเกือบเท่าตัว |
| 35% | 2.5% | 1.25% | เสี่ยงเกิน 7 เท่า |
| 33.3% | 0% (เสมอตัว) | 0% | ไม่ควรเทรดเลย แต่กำลังเสี่ยง 17.5% |
🔑 ประเมินอัตราชนะพลาดไป 5 จุด ขนาดที่ "เหมาะสม" เปลี่ยนไปเกือบเท่าตัว และการเสี่ยงเกิน Kelly ไม่ได้แค่โตช้าลง แต่ทำให้ค่าคาดหวังของการเติบโตกลับเป็นลบได้ทั้งที่ระบบยังมีเปรียบอยู่ · นี่คือเหตุผลว่าทำไมคนที่ทำจริงถึงใช้เลขเล็ก ๆ ที่ตายตัวอย่าง 1% แทนที่จะไล่หาค่าที่ดีที่สุด — เลขเล็กทนต่อการประเมินผิด
กฎ 1% มาจากไหน และมันซื้ออะไรให้เรา
กฎ 1% ไม่ใช่ตัวเลขศักดิ์สิทธิ์ มันคือคำตอบของคำถามว่า "แพ้ติดกันกี่ไม้ถึงจะยังลุกไหว" ซึ่งคำนวณได้ตรง ๆ · เริ่มจากข้อเท็จจริงที่คนมักประเมินต่ำ — การแพ้ติดกันยาว ๆ ไม่ใช่เรื่องผิดปกติ มันเป็นเรื่องที่ต้องเกิดแน่นอน
| แพ้ติดกันกี่ไม้ | โอกาสเกิดที่จุดใดจุดหนึ่งใน 1,000 ไม้ (ระบบชนะ 45%) |
|---|---|
| 5 ไม้ | ~100% — เกิดแน่นอน เฉลี่ยราว 22 ครั้ง |
| 8 ไม้ | 97.9% |
| 10 ไม้ | 68.2% |
| 12 ไม้ | 29.0% |
| 15 ไม้ | 5.5% |
| 20 ไม้ | 0.28% |
คำนวณแบบตรง ๆ ด้วยลูกโซ่มาร์คอฟบนความยาวของช่วงแพ้ที่กำลังเดินอยู่ แล้วตรวจซ้ำด้วยการจำลอง 40,000–60,000 รอบ ได้ตรงกันทุกแถว · แก้เมื่อ 28 ส.ค. 2026 — ตัวเลขชุดเดิมในหน้านี้ประมาณด้วยหน้าต่างที่ซ้อนกันได้ ซึ่งนับซ้ำและให้ค่าสูงเกินจริงทุกแถว (แถว 10 ไม้เคยเขียนไว้ 91.9%)
อ่านตารางนี้แล้วกลับมาที่คำถามเดิม — ถ้า แพ้ติดกัน 10 ไม้เกิดบ่อยกว่าไม่เกิด — ราวสองในสาม คุณอยากให้มันทำอะไรกับพอร์ตของคุณ นี่คือคำตอบเป็นตัวเลข
| เสี่ยงต่อไม้ | แพ้ติดกัน 10 ไม้ เหลือทุน | แพ้ติดกัน 20 ไม้ เหลือทุน | ต้องทำกำไรกี่ % ถึงเท่าทุน (หลัง 20 ไม้) |
|---|---|---|---|
| 1% | −9.6% | −18.2% | +22.3% |
| 2% | −18.3% | −33.2% | +49.8% |
| 5% | −40.1% | −64.2% | +178.9% |
| 10% | −65.1% | −87.8% | +722.4% |
คำถามที่ถกกันไม่จบ — MM ดีพอ ช่วยระบบที่ติดลบได้ไหม
นี่คือประเด็นที่วนกลับมาในวงเทรดเดอร์ไทยทุกไม่กี่เดือน ฝ่ายหนึ่งบอกว่า "เข้ามั่วยังกำไรได้ ถ้าวางระบบดี" อีกฝ่ายบอกว่า "MM จะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อระบบมีค่าคาดหวังเป็นบวกก่อน" · คำตอบตัดสินได้ด้วยเลขบรรทัดเดียว และฝ่ายหลังถูก
ค่าคาดหวังต่อไม้ (expectancy) วัดเป็นหน่วย R คือ
E = (อัตราชนะ × R:R) − (อัตราแพ้ × 1)
ส่วนขนาดล็อตเข้ามาในสมการแบบนี้ — ผลลัพธ์เป็นเงิน = ขนาดล็อต × E · ขนาดล็อตเป็นจำนวนบวกเสมอ การคูณด้วยจำนวนบวกไม่เปลี่ยนเครื่องหมายของผลลัพธ์ ดังนั้น
แล้ว "กดมั่ว" มีค่าคาดหวังเท่าไรกันแน่
ต้องให้ความเป็นธรรมกับฝ่ายที่บอกว่ากดมั่วก็รอด เพราะ การเข้าแบบสุ่มไม่ได้แปลว่าค่าคาดหวังติดลบโดยอัตโนมัติ ถ้าตั้ง TP กับ SL เท่ากัน โอกาสถึงสองฝั่งจะใกล้เคียงกัน ค่าคาดหวัง ก่อนต้นทุน จึงเกือบเป็นศูนย์พอดี ไม่ใช่ติดลบ · ตัวที่ผลักมันลงใต้ศูนย์คือ สเปรดและค่าคอม ซึ่งจ่ายทุกไม้ ไม่มีข้อยกเว้น
| รายการ | ตัวเลข |
|---|---|
| เข้าแบบสุ่ม TP = SL | 50 pip เท่ากันทั้งสองฝั่ง |
| สเปรด | 1.5 pip |
| ชนะได้จริง / แพ้เสียจริง | +48.5 pip / −51.5 pip |
| ค่าคาดหวังต่อไม้ | (0.5 × 48.5) − (0.5 × 51.5) = −1.5 pip |
| เดิน 1,000 ไม้ | −1,500 pip |
ทีนี้ใส่ MM เข้าไป ด้วยทุนตั้งต้น 1,000 ดอลลาร์ ดูว่าการ "วางระบบดี" ในความหมายของการกำหนดขนาดไม้ ช่วยอะไรได้บ้าง
| ขนาดไม้ | มูลค่าต่อ pip | ผลรวม 1,000 ไม้ | เหลือทุน |
|---|---|---|---|
| 0.01 ล็อต | $0.10 | −$150 | $850 |
| 0.05 ล็อต | $0.50 | −$750 | $250 |
| 0.10 ล็อต | $1.00 | −$1,500 | ล้างพอร์ตก่อนครบ 1,000 ไม้ |
🔑 ไม่มีบรรทัดไหนเป็นบวก · การเข้าแบบสุ่มคือระบบที่ เสมอตัวก่อนต้นทุน และติดลบเท่ากับต้นทุนพอดีหลังต้นทุน — MM ทำได้แค่เลือกว่าจะเสีย 15% หรือเสียหมดพอร์ต · แต่ข้อสังเกตที่แถวแรกให้ก็สำคัญเหมือนกัน: ที่ 0.01 ล็อต บัญชีนี้ยังอยู่ได้ถึงไม้ที่ 1,000 ซึ่งนานพอที่จะดูเหมือนว่ามันใช้ได้ และนั่นคือกับดักตัวจริง
กริดกับมาร์ติงเกล — ทำไมกราฟทุนถึงสวยจนถึงวินาทีสุดท้าย
หลักฐานที่ฝ่าย "กดมั่วก็ได้" มักหยิบมาโชว์คือผลทดสอบย้อนหลังของระบบกริด ซึ่งกราฟทุนสวยจริง เพราะกริดมีอัตราชนะต่อรอบสูงมาก · ปัญหาคือมันแลกด้วยการขาดทุนก้อนใหญ่ที่นาน ๆ มาที และผลทดสอบที่ยังไม่เจอก้อนนั้นจะดูสมบูรณ์แบบเสมอ
ลองตั้งตัวอย่างที่จงใจให้ตัวเลขลงตัว เพื่อให้เห็นกลไก (ไม่ใช่ผลทดสอบของกริดจริง)
| รายการ | ตัวเลข |
|---|---|
| โครงกริด | 10 ชั้น ห่างชั้นละ 20 pip ชั้นละ 0.01 ล็อต |
| รอบที่สำเร็จ | ปิดทั้งชุดได้กำไร +$20 · เกิด 9 ครั้งจาก 10 |
| รอบที่ไม่สำเร็จ | ราคาไหลทางเดียวจนครบชั้น ขาดทุน −$180 · เกิด 1 ครั้งจาก 10 |
| ค่าคาดหวังก่อนต้นทุน | (0.9 × 20) − (0.1 × 180) = 0 พอดี |
| สเปรดที่จ่ายจริง | 10 ไม้ × 1.5 pip × $0.10 = −$1.50 ต่อรอบ |
| ค่าคาดหวังหลังต้นทุน | −$1.50 ต่อรอบ · เดิน 100 รอบ = −$150 |
อัตราชนะ 90% แต่ค่าคาดหวังเป็นศูนย์ — และติดลบทันทีที่ใส่ต้นทุน · สิ่งที่กริดทำจริง ๆ คือ ย้ายการขาดทุนไปกองรวมกันไว้ที่นาน ๆ ครั้ง ไม่ใช่ทำให้มันหายไป ซึ่งทำให้ผลทดสอบสั้น ๆ ดูดีเกินจริงอย่างเป็นระบบ · รายละเอียดเรื่องนี้อยู่ที่ Grid Trading คืออะไร
3M — Mindset, Money Management, Method สัดส่วน 60/30/10 มาจากไหน
ตัวเลข 60% / 30% / 10% ถูกส่งต่อกันมาจนหลายคนเข้าใจว่าเป็นผลการศึกษา · ความจริงคือ ไม่มีงานวิจัยไหนวัดออกมาเป็นตัวเลขชุดนี้ มันเป็นสโลแกนที่ใช้สอนให้จำง่าย ซึ่งไม่ผิดในฐานะเครื่องมือสอน แต่ผิดถ้าเอาไปใช้เป็นน้ำหนักในการตัดสินใจจริง
เหตุผลที่ลึกกว่านั้นคือ สามอย่างนี้ไม่ได้อยู่ในหน่วยเดียวกัน จึงบวกกันเป็น 100% ไม่ได้ตั้งแต่แรก — มันทำงานคนละหน้าที่ในสมการเดียวกัน
| องค์ประกอบ | หน้าที่ในสมการ | ถ้าได้เต็ม 100% แต่ตัวอื่นเป็นศูนย์ |
|---|---|---|
| Method | กำหนด เครื่องหมาย ของค่าคาดหวัง | มีเปรียบแต่ซอยไม้ใหญ่เกิน → ล้างพอร์ตก่อนได้ใช้เปรียบ |
| Money Management | กำหนด ตัวคูณ และโอกาสรอด | เสี่ยงพอดีเป๊ะ แต่ระบบติดลบ → ค่อย ๆ ลงอย่างมีระเบียบ |
| Mindset | กำหนดว่า สองข้อบนถูกทำตามจริงไหม | ใจนิ่งมาก แต่ไม่มีอะไรให้ทำตาม |
🔑 เมื่อสามอย่างคูณกัน การให้น้ำหนักเป็นเปอร์เซ็นต์จึงไม่มีความหมาย — ถ้าตัวใดตัวหนึ่งเป็นศูนย์ ผลรวมเป็นศูนย์ทันทีไม่ว่าอีกสองตัวจะได้เท่าไร · คำถามที่ใช้งานได้จริงจึงไม่ใช่ "อะไรสำคัญกว่ากัน" แต่คือ "ตอนนี้ตัวไหนของผมใกล้ศูนย์ที่สุด" ซึ่งตอบได้จากสมุดบันทึกการเทรด ไม่ใช่จากการถกเถียง
1 ÷ (1 + R:R) คือ 50.0% / 33.3% / 25.0% ส่วนที่เกินมาคือช่องว่างที่สเปรดกิน · วิธีคิดเต็ม ๆ อยู่ที่ Risk Reward Ratio (R:R) คืออะไรMoney Management กับทุน $100 ทำได้จริงไหม
คำถามนี้ถูกค้นบ่อยมาก และคำตอบตรงไปตรงมาคือ ข้อจำกัดไม่ได้อยู่ที่วินัย แต่อยู่ที่ล็อตขั้นต่ำ · ที่ล็อตขั้นต่ำ 0.01 ทุกไม้จะขาดทุน 0.10 ดอลลาร์ต่อ pip เสมอ ดังนั้นทุนยิ่งน้อย ระยะสต็อปที่ยาวที่สุดที่ยังรักษาความเสี่ยง 1% ไว้ได้ก็ยิ่งสั้นลง
| ทุน | เสี่ยง 1% เป็นเงิน | สต็อปยาวสุดที่ทำได้ (0.01 ล็อต) | สเปรด 1.5 pip กินสต็อปไปกี่ % |
|---|---|---|---|
| $100 | $1 | 10 pip | 15.0% |
| $300 | $3 | 30 pip | 5.0% |
| $500 | $5 | 50 pip | 3.0% |
| $1,000 | $10 | 100 pip | 1.5% |
| $2,000 | $20 | 200 pip | 0.75% |
🔑 ที่ทุน $100 คุณถูกบังคับให้ใช้สต็อป 10 pip ซึ่งสเปรดกินไปแล้ว 15% ก่อนราคาจะขยับ — ไม่ใช่เพราะขาดวินัย แต่เพราะไม่มีพื้นที่พอให้ MM ทำงาน · ทางออกที่เป็นเลข ไม่ใช่กำลังใจ มีสามทาง: (1) ยอมรับความเสี่ยงต่อไม้ที่สูงกว่า 1% อย่างรู้ตัวและจดไว้ (2) ใช้บัญชีที่ล็อตย่อยได้ละเอียดกว่า 0.01 (3) เพิ่มทุนก่อนเริ่มนับสถิติจริงจัง · สิ่งที่ไม่ควรทำคือใส่ล็อตใหญ่แล้วบอกตัวเองว่าเป็น MM แบบ "ปรับตามสถานการณ์"
ถ้าอยากดูตัวอย่างสัญญาณที่ระบุจุดเข้า จุดหยุด และเป้าเป็นตัวเลขมาให้ครบ จนคำนวณขนาดล็อตจากสูตรข้างบนได้ทันที ดูได้ที่ alphasigs.net
สรุป
Money Management คือกฎที่แปลง "ยอมเสียได้เท่าไร" ให้เป็นขนาดล็อต โดยมีสูตรเดียวคือ ความเสี่ยงเป็นเงิน หารด้วย (ระยะสต็อป × มูลค่าต่อ pip ของ 1 ล็อต) · ตัวหารตัวหลังคือตัวที่คนลืมบ่อยที่สุด และการลืมมันทำให้ล็อตใหญ่เกินจริง 10 เท่า
สี่อย่างที่ควรจำจากหน้านี้ — (1) MM เป็นตัวคูณ จึงเปลี่ยนความเร็วได้ แต่เปลี่ยนเครื่องหมายของค่าคาดหวังไม่ได้ (2) การเข้าแบบสุ่มเสมอตัวก่อนต้นทุน และติดลบเท่ากับต้นทุนพอดีหลังต้นทุน (3) แพ้ติดกัน 10 ไม้เกิดบ่อยกว่าไม่เกิด คำถามมีแค่ว่าตอนนั้นพอร์ตเหลือเท่าไร (4) 3M ไม่ได้บวกกันเป็น 100% มันคูณกัน ตัวไหนเป็นศูนย์ ผลรวมก็เป็นศูนย์
สิ่งที่ควรทำต่อคือ เปิดสถิติ 100 ไม้ล่าสุดของตัวเอง แล้วคำนวณค่าคาดหวังเป็นหน่วย R ก่อนอย่างอื่นทั้งหมด ถ้าได้ค่าติดลบ การไปปรับ MM จะไม่ช่วยอะไรเลย ต้องกลับไปแก้ที่ Method ก่อน · แต่ถ้าได้ค่าเป็นบวกแล้ว MM คือสิ่งเดียวที่ตัดสินว่าคุณจะอยู่ถึงวันที่ค่าบวกนั้นแสดงผลหรือไม่ · อยากเริ่มจากสัญญาณที่มีจุดหยุดและเป้าเป็นตัวเลขให้ไปคำนวณต่อ ลองดูที่ alphasigs.net
บทความนี้เป็นเนื้อหาให้ความรู้เท่านั้น ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน · ตัวเลขทุกช่องในหน้านี้เป็นการแทนค่าในสูตรมาตรฐาน (ค่าคาดหวัง · ขนาดล็อต · จุดคุ้มทุน 1 ÷ (1 + R:R) · Kelly) ภายใต้สมมติฐานที่ระบุไว้ในแต่ละตาราง ไม่ใช่ผลการทดสอบย้อนหลังของกลยุทธ์ใด ๆ และไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ใด ๆ ทั้งสิ้น · มูลค่าต่อ pip ที่ใช้คำนวณอิงคู่เงินที่ลงท้ายด้วย USD คู่อื่นและทองคำใช้ค่าต่างออกไป ต้องตรวจกับสเปกของโบรกเกอร์เองก่อนเสมอ · การเทรดมีความเสี่ยงที่จะขาดทุน โปรดทดสอบด้วยบัญชีทดลองก่อนเสมอ
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น