這裡，我再談一個我自己評選模組的方法 : Rank(20)
裏頭的20這個參數，是指連續20筆的損益加總，例如我有300筆交易的盈虧損益紀錄，利用Multicharts的PositionProfit這個函數，搭配迴圈、加總、計數，可以行成281筆的連續20筆損益加總的數據


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<div class="draft-block draft--p left">這裡，我再談一個我自己評選模組的方法 : Rank(20)<br>裏頭的20這個參數，是指連續20筆的損益加總，例如我有300筆交易的盈虧損益紀錄，利用Multicharts的PositionProfit這個函數，搭配迴圈、加總、計數，可以行成281筆的連續20筆損益加總的數據</div>
<div class="draft-block draft--p left">利用這個新的財務數據進行兩個比對<br>A. 最近20筆的損益加總，對此全體281筆資料的大小排序位置<br>B. 零，這個數字，對此全體281筆資料的大小排序位置</div>
<div class="draft-block draft--p left">在A的部分，排序位置越前面，表示模組近期表現越好，目前模組失靈的機率比較小，在B的部分，零的排序位置越小，就表示交易20次至少不會虧損的機率，從而可以協助判斷模組實單交易後，是否陷入失靈狀態</div>
<div class="draft-block draft--p left">而聰明的你閱讀至此，利用加總連續的盈虧損益，作為鑑別模組優劣這個概念，背後的邏輯可以昇華為 : 這個模組至少要連續交易多少次，才不會產生負報酬 ?明顯的，次數越少越好、次數越少也更容易偵測模組實單交易後是否失靈</div>

<p>這裡，我再談一個我自己評選模組的方法 : Rank(20)<br>
裏頭的20這個參數，是指連續20筆的損益加總，例如我有300筆交易的盈虧損益紀錄，利用Multicharts的PositionProfit這個函數，搭配迴圈、加總、計數，可以行成281筆的連續20筆損益加總的數據</p>
<p>利用這個新的財務數據進行兩個比對<br>
A. 最近20筆的損益加總，對此全體281筆資料的大小排序位置<br>
B. 零，這個數字，對此全體281筆資料的大小排序位置</p>
<p>在A的部分，排序位置越前面，表示模組近期表現越好，目前模組失靈的機率比較小，在B的部分，零的排序位置越小，就表示交易20次至少不會虧損的機率，從而可以協助判斷模組實單交易後，是否陷入失靈狀態</p>
<p>而聰明的你閱讀至此，利用加總連續的盈虧損益，作為鑑別模組優劣這個概念，背後的邏輯可以昇華為 : 這個模組至少要連續交易多少次，才不會產生負報酬 ?明顯的，次數越少越好、次數越少也更容易偵測模組實單交易後是否失靈</p>

這裡，我再談一個我自己評選模組的方法 : Rank(20)
裏頭的20這個參數，是指連續20筆的損益加總，例如我有300筆交易的盈虧損益紀錄，利用Multicharts的PositionProfit這個函數，搭配迴圈、加總、計數，可以行成281筆的連續20筆損益加總的數據

利用這個新的財務數據進行兩個比對
A. 最近20筆的損益加總，對此全體281筆資料的大小排序位置
B. 零，這個數字，對此全體281筆資料的大小排序位置

在A的部分，排序位置越前面，表示模組近期表現越好，目前模組失靈的機率比較小，在B的部分，零的排序位置越小，就表示交易20次至少不會虧損的機率，從而可以協助判斷模組實單交易後，是否陷入失靈狀態

而聰明的你閱讀至此，利用加總連續的盈虧損益，作為鑑別模組優劣這個概念，背後的邏輯可以昇華為 : 這個模組至少要連續交易多少次，才不會產生負報酬 ?明顯的，次數越少越好、次數越少也更容易偵測模組實單交易後是否失靈

MC模組開發.7

在內建的報表中有一個萬用的鑑別指標，就是 Profit/MDD 這個比例，可以理解為期間累積淨利與淨值最大回落程度的比值，也就是一種風險報酬比例的概念，可以評估濾網條件的有效程度、比較不同的長度參數的優劣。

MC模組開發.8

假設有兩個無風險的交易系統，一個是9天保證賺9%、另外一個是每天保證賺1%，請問要怎麼比較兩個系統的優劣 ?
