Angenommen, Sie möchten die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Händler A bei einem bestimmten Handel gewinnen kann. Sie können die Methode zur Analyse der historischen Daten dieses Händlers verwenden:
Erfassen Sie die historischen Handelsdaten von Händler A.
Bestimmen Sie die Anzahl der erfolgreichen und fehlgeschlagenen Geschäfte.
Berechnen Sie die Erfolgswahrscheinlichkeit:
P(Gewinn)=Anzahl der erfolgreichen GeschäfteGesamtzahl der GeschäfteP(Gewinn) = \frac{\text{Anzahl der erfolgreichen Geschäfte}}{\text{Gesamtzahl der Geschäfte}}P(Gewinn)=Gesamtzahl der GeschäfteAnzahl der erfolgreichen Geschäfte
Detaillierte Formel
Angenommen:
Händler A hat 1000 Geschäfte durchgeführt.
Davon waren 600 Geschäfte erfolgreich (Gewinn) und 400 Geschäfte fehlgeschlagen (Verlust).
Die Erfolgswahrscheinlichkeit von Händler A beträgt:
P(Gewinn)=6001000=0,6 (oder 60 %)P(Gewinn) = \frac{600}{1000} = 0,6 \text{ (oder 60\%)}P(Gewinn)=1000600=0,6 (oder 60 %)
Anwendung auf komplexere Modelle
Wenn Sie eine komplexere Situation modellieren möchten, können Sie Modelle wie die folgenden anwenden:
Monte-Carlo-Simulationen zur Simulation mehrerer Handelsszenarien.
Regressionsanalyse zur Vorhersage der Erfolgswahrscheinlichkeit basierend auf mehreren Eingabefaktoren.