Risposta diretta
Un esempio svolto di Expectancy mostra come calcolare il risultato medio per trade (o decisione) a partire da un piccolo set di input: la probabilità di vincere, la probabilità di perdere e gli importi di payoff per vincite e perdite. La parte “svolta” significa che inserisci davvero i numeri nella formula e mantieni ogni assunzione visibile.
Meccanica: definizione e come funziona il calcolo
Expectancy (spesso indicata con E) è un modo per stimare l’esito medio di lungo periodo di un processo decisionale ripetibile. Un’impostazione comune per una decisione “simile a un trade” è:
- Indica p(win) come la probabilità di una vincita.
- Indica p(loss) come la probabilità di una perdita.
- Indica W come il profitto netto di un trade vincente (dopo i costi).
- Indica L come l’ampiezza della perdita netta di un trade perdente (come numero positivo).
Allora l’Expectancy può essere espressa come:
E = p(win) × W − p(loss) × L
Se stai usando il modello più semplice a due esiti, assumi anche:
- p(win) + p(loss) = 1
Le unità contano. Se W e L sono misurate in “valuta del conto per trade”, allora E è anche in “valuta del conto per trade”. Se usi “pips” o “percent”, allora E sarà in quelle stesse unità.
Evidenza o esempio: scenario numerico svolto e trasparente
Supponi una regola decisionale che porta a soli due esiti: vincita o perdita, con le seguenti assunzioni dichiarate in modo chiaro:
- p(win) = 0.40 (il 40% delle decisioni si conclude con una vincita)
- p(loss) = 0.60 (il 60% si conclude con una perdita)
- W = +2.0 unità (una vincita è +2.0 dopo i costi)
- L = 1.5 unità (una perdita è −1.5; trattiamo L come il valore assoluto 1.5)
Ora calcola:
E = 0.40 × 2.0 − 0.60 × 1.5 E = 0.80 − 0.90 E = −0.10 unità per decisione
Interpretazione (attenzione nella formulazione): con queste assunzioni, l’esito netto medio per decisione è negativo. In particolare, questo non prevede i risultati futuri per qualunque sequenza specifica; riassume ciò che implica il tuo modello quando quegli input sono corretti e stabili.
Per controllare la correttezza dei conti, confronta i pesi:
- Il contributo della vincita è il 40% di +2.0 → +0.8
- Il contributo della perdita è il 60% di −1.5 → −0.9
- Media netta → −0.1
Limiti e rischi: cosa può rendere fuorviante l’Expectancy
Almeno una modalità di fallimento rilevante è che l’expectancy dipende interamente dalla correttezza e stabilità degli input:
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Errori sui costi e sul netting: Se usi profitto/perdita lordi invece dei valori netti (inclusi spread, commissioni, slippage), l’expectancy calcolata può sembrare migliore di quanto non sia davvero.
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Cambiamento delle condizioni di mercato/fornitore: Probabilità e payoff possono variare. Anche se l’expectancy è positiva in un campione, potrebbe non valere quando cambiano le condizioni.
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Selezione dell’esito e dati non rappresentativi: Se il campione usato per stimare p(win) o i payoff è distorto, il calcolo svolto sarà matematicamente corretto ma empiricamente poco affidabile.
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Semplificazione a due esiti: Gli esiti reali possono includere pareggi, esecuzioni parziali o dimensioni di vincita variabili. Un modello “solo vincita/perdita” può nascondere dettagli importanti della distribuzione.
Verifica o prossima domanda
Poiché il calcolo è semplice, puoi verificarlo in modo indipendente:
- Ricalcola E usando i tuoi p(win), W e L dichiarati.
- Verifica che le probabilità sommino a 1 (nel modello a due esiti).
- Controlla che i payoff siano misurati in modo coerente (stesse unità e netti dei costi).
Una domanda pratica successiva è: La tua definizione di “vincita” e “perdita” corrisponde ai risultati netti che puoi misurare davvero (inclusi i costi) e la stima della probabilità si basa su un campione rappresentativo?
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