관측된 실패가 0이라고 위험도 0인 것은 아니다

단순화한 모형을 명시한다

같은 미지의 실패 확률 p를 가진 독립 시행 n개를 생각합니다. 각 시행의 결과는 완전히 관측되어야 합니다. 실패는 사전에 정한 손절이 목표보다 먼저 발생하는 사건일 수 있습니다. 사건을 바꾸면 조사하는 확률도 바뀝니다. 선택 방식, 사건 정의, 관측 기간은 결과를 알기 전에 고정합니다.

이 가정에서 한 시행에 실패가 없을 확률은 1 − p입니다. 독립 시행 n개에서 실패가 하나도 없을 확률은 (1 − p)^n입니다. 실제 거래에 이 모형이 자동으로 적용되지는 않습니다. 공통 시장 충격, 중복 거래 사례, 조건 변화, 사후 승자 선택은 가정을 위반할 수 있습니다.

관측 빈도와 상측 신뢰한계를 구분한다

실패가 없으면 관측 빈도는 0/n = 0입니다. 이 이항 모형의 단측 95% 상측 신뢰한계는 무사건 확률을 0.05와 같게 두고 p를 풀어 구합니다. 상한 p = 1 − 0.05^(1/n)입니다. 관측 빈도가 0이어도 상한은 양수입니다.

95%는 모형 가정 아래 반복 표본에서 이 절차가 참값을 포함하는 비율에 관한 말입니다. 이 한 표본 이후에 고정된 미지의 값이 95% 확률로 상한 아래에 있다는 뜻은 아닙니다. 미래 시장 국면의 보장도 아닙니다. 이 계산은 불확실성 일부를 수량화할 뿐, 편향된 선택 규칙이나 맞지 않는 모형을 고치지 못합니다.

표본 크기 20·60·300 비교

서로 별개인 가상 표본 셋을 비교합니다. 각각 실패가 없고 명시한 모형을 충족한다고 가정합니다. n = 20이면 약 0.139108, 즉 13.91%입니다. n = 60이면 약 4.87%, n = 300이면 상한은 약 0.994%로 낮아집니다. 결과 열의 0은 같지만 모형 아래에서 의미하는 바는 다릅니다.

어느 값도 특정 깃발, 코인, Athenum 전략의 실측 실패 확률이 아닙니다. 가상 표본을 계산한 수치입니다. 실제 거래 일지라면 조건을 충족한 모든 시행을 보관했는지, 결과가 완료되었는지, 사건 정의가 조사하는 거래 결정에 맞는지도 입증해야 합니다.

스크린샷이 많다고 독립 시행도 많은 것은 아니다

같은 수익 거래의 사진 3장은 독립 거래 결과 3개가 아닙니다. 서로 다른 코인 3개도 같은 시장 사건의 영향을 받을 수 있습니다. 이미지 수나 표의 행 수를 그대로 이항 계산의 n으로 쓰지 마세요. 구별되는 시행을 찾고 의존성을 조사하세요. 독립성을 뒷받침할 수 없다면 한계를 명시하고 실제 과정의 확정된 확률처럼 이 계산을 제시하지 않습니다.