Глава 1 Эмпирические методы

А	В	С	D	Е	F	G
(X)	(Y)	(Х-Х)	(Y-Y)	(C*D)	(СЛ2)	(DA2)
1 2	1	1,2	0,3	6,36	1,44	0,09
1	2	0,2	1,3	0,26	0,04	1,69
-1	1	-1,8	0,3	-0,54	3,24	0,09
:3	-1	2,2 '	-1,7	-3,74 ;	4,84	2,89
2	3	U  ,..	*  2,3	2,76Д	Д,44,	5,29
;  ..-1	2	-1,8	1,3	-2,34	3,24	1,69
-2	-1	-2,8	-1,7	4,76	7,84	2,89
-3	-2	-3,8	-2,7	10,26	14,44	7,29
1	-3	0,2	-3,7	-0,74	0,04	13,69
-2	1	^2,8	0,3	-0,84	7,84	0,09
3	-2	2,2	-2,7	-5,94	4,84	7,29
1	3	0,2	"■*■■ 2,3 ■'	0,46	0,04	5,29
1	1	0,2	0,3	0,06	0,04	0,09
2		1,2	°'3 .'.'■:	0,36	1,44	0,09
3	-'VV  .<•'. ■	2,2	1,3	2,86	4,84	1,69
3	3	2,2	■  2,3	,5,06	4,84	5,29
-1	3	-1,8	1 2,3	-4,14	3,24	5,29
2	-1	1,2	-1,7	-2*04	1,44-	2,89
-1	2	-1,8	1,3	'  -2,34	3,34	1,69
3	-1	2,2	-1,7	-3^74	4,«4	2,8*
	3
Х = 0,8	Y=0,7	Всего		0,8	73,2:	68,2

 

Рисунок 1-5 Отдельные результаты 21 сделки, сдвинутые на 1 сделку

Средние значения различаются, потому что вы усредняете только те Х и Y, кото­рые частично перекрывают друг друга, поэтому последнее значение Y (3) не вносит вклад в среднее Y, а первое значение Х (1) не вносит вклад в среднее X. Числитель является суммой всех значений из столбца Е (0,8). Чтобы найти знаменатель, мы извлечем квадратный корень из итогового значения столбца F, то есть 8,555699, затем извлечем квадратный корень из итогового значения столбца G, то есть 8,258329, и перемножим их, что даст в результате 70,65578. Теперь разделим числитель 0,8 на знаменатель 70,65578 и получим 0,011322. Это наш ко­эффициент линейной корреляции г. В данном случае коэффициент линейной корреляции 0,011322 едва ли о чем-то говорит, но для многих торговых систем он может достигать больших значений. Высокая положительная корреляция (по крайней мере, 0,25) говорит о том, что большие выигрыши редко сменяются большими проигрышами, и наоборот. Отрицательные значения коэффициента корреляции (между -0,25 и -0,30) подразумевают, что после больших проигрышей следуют большие выигрыши, и наоборот. Для заданного количества сделок с по­мощью метода, известного как «Трансформация Z Фишера», коэффициент корре­ляции можно преобразовать в доверительный уровень. Эта тема рассматривается в приложении С. Отрицательную корреляцию так же, как и положительную, можно использовать в своих интересах. Например, если обнаружена отрицательная корреляция и система показала большой проигрыш, то в следующей сделке можно ожидать большой выигрыш и таким образом открыть больше контрактов, чем обычно. Если и эта сделка принесет убыток, то он не должен быть очень большим (из-за отрицательной корреляции).

Наконец, при определении зависимости вы должны провести тесты по разным сегментам данных. Для этого разбейте ваши данные на две или более частей. Если вы увидите зависимость в первой части, тогда посмотрите, существует ли эта зави­симость во второй части, и так далее. Это поможет исключить случаи, где появляется кажущаяся зависимость, но фактически ее нет. Использование этих двух инструментов (серийный тест и коэффициент линейной корреляции) поможет ответить на многие вопросы, однако только в том случае, если у вас есть достаточно высокая доверительная граница и/или достаточно высокий коэффициент корреляции. Большую часть времени эти инструменты вряд ли будут вам полезны, так как слишком часто во фьючерсных торговых системах зависимость отсутствует. Если вы получите данные, указывающие на зависимость, то следует обязательно воспользоваться этим обстоятельством в торговле, вернуться и включить новое правило в торговую логику, чтобы использовать

зависимости нет, а она на самом деле есть, то совершим первую ошибку и упустим прибыль. Согласитесь, что лучше упустить прибыль, чем понести реальные убыт­ки. Поэтому, пока не будет убедительного доказательства зависимости, вам лучше исходить из того, что прибыли и убытки в торговле (неважно, по механической системе или нет) не зависят от предыдущих результатов. Здесь, как может пока­заться, существует некий парадокс. Во-первых, если существует зависимость в сделках, то система подоптимальна. Однако о зависимости никогда нельзя го­ворить с полной уверенностью. Если мы будем действовать, как будто зависи­мость есть (когда фактически ее нет), мы совершим более дорогостоящую ошибку, чем если бы действовали, как будто зависимости нет (когда фактически она есть). Допустим, что в системе с историей из 60 сделок на основе серийного теста обнаружена зависимость с доверительным уровнем 95%. Мы хотим, чтобы наша система была оптимальной, поэтому соответствующим образом изменяем ее пра­вила, чтобы использовать замеченную зависимость. Предположим, после этого у нас остается 40 сделок, и зависимости больше нет, в результате, мы приходим к выводу, что правила системы оптимальны. Теперь при 40 сделках мы получаем бо­лее высокое оптимальное f, чем при 60 (более подробно об оптимальном f — далее в этой главе). Если вы будете торговать по этой системе с новыми правилами, ис­пользующими зависимость, применяя более высокое сопутствующее оптимальное f, а зависимости на самом деле нет, то результат будет ближе к 60 сделкам, чем к 40 сделкам, в которых были показаны лучшие результаты. Таким образом, f, которое вы выбрали, будет сдвинуто вправо, что выразится в потерях, которые вы понесете из-за того, что предположили зависимость. Если зависимость присут­ствует, тогда вы будете ближе к пику кривой f, допускающей, что зависимость су­ществует. Если бы вы решили, что зависимости нет, когда фактически она есть, то вы были бы слева от пика кривой f, и ваша система была бы подоптимальной (но вы потеряете меньше, чем если бы были справа от пика).

Короче говоря, ищите зависимость. Если она обнаружится с достаточно высо­кой вероятностью, тогда измените правила системы, чтобы использовать эту за­висимость. В противном случае, при отсутствии убедительного статистического доказательства зависимости, считайте, что ее не существует (и вы понесете мень­шие потери, если фактически зависимость все же существует).

Математическое ожидание

Таким же образом, вам лучше не торговать, пока не будет убедительных доказа­тельств того, что рыночная система, по которой вы собираетесь торговать, при­быльна, то есть пока вы не будете уверены, что рыночная система имеет положи­тельное математическое ожидание. Математическое ожидание является суммой, которую вы можете заработать или проиграть, в среднем, по каждой ставке. На языке азартных игроков это иногда называется «преимуществом игрока» (если оно положительно для игрока) или «преимуществом казино» (если оно отрицательно для игрока):

N

(1.03)    Математическое  ожидание = ^ (Pj * А;),

где  Р = вероятность выигрыша или проигрыша; А = выигранная или проигранная сумма;

N = количество возможных результатов.

Математическое ожидание — это сумма произведений каждого возможного выиг­рыша или проигрыша и вероятности такого выигрыша или проигрыша.

отрицательное. Поэтому до рассмотрения вопросов управления капиталом вы должны найти игру с положительным ожиданием.

Если у вас такой игры нет, тогда никакое управление деньгами в мире не спа­сет вас.1 С другой стороны, если у вас есть положительное ожидание, то можно, посредством правильного управления деньгами, превратить его в функцию экс­поненциального роста. Не имеет значения, насколько мало это положительное ожидание! Другими словами, не имеет значения, насколько прибыльна торговая система на основе 1 контракта. Если у вас есть система, которая выигрывает 10 долларов на контракт в одной сделке (после вычета комиссионных и проскальзывания), можно использовать методы управления капиталом таким образом, чтобы сделать ее более прибыльной, чем систему, которая показывает среднюю прибыль 1000 долларов за сделку (после вычета комиссионных и проскальзывания). Имеет значение не то, насколько прибыльна ваша система была, а то, насколько определенно можно сказать, что система покажет, по крайней мере, минимальную прибыль в будущем. Поэтому наиболее важное приготовление, которое может сделать трейдер, — это убедиться в том, что система покажет положительное математическое ожидание в будущем. Для того чтобы иметь положительное математическое ожидание в будущем, очень важно не ограничивать степени свободы вашей системы. Это достигается не только упразднением или уменьшением количества параметров, подлежащих оптимизации, но также и путем сокращения как можно большего количества правил системы. Каждый параметр, который вы добавляете, каждое правило, ко­торое вы вносите, каждое мельчайшее изменение, которое вы делаете в системе, сокращает число степеней свободы. В идеале, вам нужно построить достаточно примитивную и простую систему, которая постоянно будет приносить небольшую прибыль почти на любом рынке. И снова важно, чтобы вы поняли, — не имеет значения, насколько прибыльна система, пока она прибыльна. Деньги, которые вы заработаете в торговле, будут заработаны посредством эффективного управления деньгами. Торговая система — это просто средство, которое дает вам положительное математическое ожидание, чтобы можно было использовать уп­равление деньгами. Системы, которые работают (показывают, по крайней мере, минимальную прибыль) только на одном или нескольких рынках или имеют раз­личные правила или параметры для различных рынков, вероятнее всего, не будут работать в режиме реального времени достаточно долго. Проблема большинства технически ориентированных трейдеров состоит в том, что они тратят слишком много времени и усилий на оптимизацию различных правил и значений парамет­ров торговой системы. Это дает совершенно противоположные результаты. Вмес­то того, чтобы тратить силы и компьютерное время на увеличение прибылей тор­говой системы, направьте энергию на увеличение уровня надежности получения минимальной прибыли.

Реинвестировать торговые прибыли или нет

Давайте назовем следующую систему «Система А». Она состоит из 2 сделок: пер­вая выигрывает 50%, вторая проигрывает 40%. Если мы не реинвестируем при-

Это правило применимо к торговле только в одной рыночной системе. Когда вы начинаете торговать более чем в одной рыночной системе, то вступаете в иную среду. Например, можно включить рыночную систему с отрицательным математическим ожиданием для одного из рынков и в действительности получить более высокое математическое ожидание, чем просто математическое ожидание группы до включения системы с отрицательным ожиданием! Более того, возможно, что математическое ожидание для группы с включением рыночной системы с отрицательным математическим ожиданием будет выше, чем математическое ожидание любой отдельной рыночной системы! В настоящее время мы рассматриваем только одну рыночную систему, и для того, чтобы методы управления деньгами работали, необходимо иметь положительное математическое ожидание.

Очевидно, что последовательность сделок не влияет на окончательный резуль­тат, неважно, используем мы реинвестирование или нет. Одним из плюсов при торговле на основе реинвестирования является то, что проигрыши обычно сглаживаются. Когда система входит в период проигрышей, за каждой проигрышной сделкой следует сделка с меньшим количеством контрактов.

На первый взгляд кажется, что лучше торговать без реинвестирования, так как в этом случае вероятность выигрыша больше. Однако это неправильное ут­верждение, так как в реальной торговле мы не забираем все прибыли и не по­крываем все наши убытки, добавляя средства на счет. Более того, природа инвестирования или торговли основана на смешивании исходных и полученных в результате торговли средств. Если мы не производим этого смешивания (как в случае отсутствия реинвестирования), то не можем надеется на значительное увеличение капитала.

Если система достаточно эффективна, то прибыли, полученные на основе реинвестирования, будут намного больше прибылей, полученных без инвестирования.

Изменение степени пригодности системы для реинвестирования посредством среднего геометрического.

До настоящего момента мы видели, как систему можно разрушить, благодаря отсутствию стабильности от сделки к сделке. Не означает ли это, что мы должны прекратить торговлю и положить деньги в банк?

Теперь, если мы действительно стремимся к последовательности, рассмотрим банковский депозит, абсолютно стабильный инструмент (по сравнению с торгов­лей), выплачивающий 1 пункт за определенный период. Назовем эту серию сис­темой С. Наша цель — максимизировать прибыли при торговле с реинвестирова­нием. С этой точки зрения наша лучшая реинвестиционная последовательность имеет место при использовании системы В. Как выбрать наилучшую систему при наличии информации только о торговле без реинвестирования? По проценту выигрышных сделок? По общей сумме заработка? По средней сделке? Ответом на эти вопросы будет «нет», так как ответив «да», мы должны торговать по системе А (и именно это решение примет большинство фьючерсных трейдеров). Что если принять решение, исходя из наибольшей стабильности (то есть исходя из наи-

большего отношении средняя сделка / стандартное отклонение или исходя из са­мого низкого стандартного отклонении)? Как насчет самого высокого отношения риск / выигрыш или самого низкого проигрыша? Это тоже не поможет нам с пра­вильным ответом. Если мы будем выбирать систему по этим признакам, то лучше положить деньги в банк и забыть о торговле.

Система В обладает хорошим сочетанием прибыльности и стабильности. Системы А и С не обладают этими качествами. Вот почему система В работает лучше всего при торговле с реинвестированием. Каков наилучший способ измерения этого «хорошего сочетания»? Данную проблему можно решить с помощью среднего геометрического. Это просто корень N-й степени из относительного конечного ка­питала (TWR), где N является количеством периодов (сделок). TWR для этих рас­сматриваемых трех систем будут следующими:

наибольшим средним геометрическим является системой, которая принесет наибольшую прибыль, если торговать на основе реинвестиро-

положительного ожидания при одной попытке, но вы, по крайней мере, минимизируете вероятность проигрыша, совершая только одну попытку. Теперь вернемся к игре с положительным ожиданием. Мы решили в начале этой дискуссии, что в любой сделке количество контрактов, которое открывает трейдер, определяется фактором f (число между 0 и 1), что представляет собой количество контрактов, зависящее как от предполагаемого проигрыша

в следующей сделке, так и от общего баланса счета. Если вы знаете, что обладаете преимуществом при N ставках, но не знаете, какие из этих N будут выигрышами (и на какую сумму), а какие из них будут проигрышами (и на какую сумму), то лучше всего на большом отрезке времени рисковать одной и той же долей вашего счета. Этот метод, основанный на использовании фиксированной доли вашего счета, и является лучшей системой ставок. Если в ваших сделках есть зависимость, где выигрыши порождают выигрыши, а проигрыши порождают проигрыши, или на­оборот, тогда все равно лучше ставить определенную долю вашего общего счета, но эта доля уже не будет фиксированной. В этом случае доля счета должна отражать действие зависимости (если вы не «отпугнули» зависимость от системы, создав системные правила для ее использования).

«Подождите, — скажете вы. — Разве не бесполезны все эти системы ставок? Разве они преодолевают преимущество казино? Они только отдаляют момент полного разорения!» Это абсолютная правда для ситуации с отрицательным математическим ожиданием. Когда ожидание положительное, трейдер/азартный игрок стоит перед вопросом, как наилучшим образом использовать это положительное ожидание.

Торговля оптимальной фиксированной долей

Все, о чем мы говорили выше, подготовило основу для этого раздела. Мы теперь знаем, что перед тем, как обсуждать величину ставок на данном рынке или в сис­теме, надо понять, есть ли у вас положительное математическое ожидание. Мы увидели, что так называемая «хорошая система» (когда математическое ожидание имеет положительное значение) фактически может быть не такой уж и хорошей при реинвестировании доходов, если реинвестировать слишком высокий процент выигрышей по отношению к разбросу результатов системы. Если в действи­тельности есть положительное математическое ожидание, каким бы маленьким оно ни было, используйте его с максимальной отдачей. При независимых испы­таниях это достигается посредством реинвестирования фиксированной доли ва­шего общего счета.1

Как нам найти это оптимальное f? В последние десятилетия азартными игроками использовалось множество систем, самая известная и точная из которых — «Система ставок Келли, являющаяся продолжением математической идеи, выдвинутой в начале 1956 года Джоном Л. Келли младшим.

Из критерия Келли следует, что мы должны использовать фиксированную долю счета (f), которая максимизирует функцию роста G (f):

(1.08)    G(f) = Р * ln(l + В * f) + (1 - Р) * ln(l - f), где   f = оптимальная фиксированная доля; Р = вероятность выигрышной ставки или сделки;

Для процесса зависимых испытаний, как и для процесса независимых испытаний, ставка части вашего общего счета также максимально использует положительное математическое ожидание. Однако при зависимых испытаниях ставки будут меняться; точная доля каждой отдельной ставки будет определяться вероятностями и выигрышами по каждой отдельной ставке.

В = отношение выигранной суммы по выигрышной ставке к проигранной сумме по проигрышной ставке;

1n() = функция натурального логарифма.

Оказывается, что для систем с двумя возможными исходами это оптимальное f можно довольно легко найти с помощью формул Келли.

Формулы Келли

Начиная с конца 1940-х годов, инженеры компании Bell System работали над про­блемой передачи данных по международным линиям. Проблема, стоящая перед ними, заключалась в том, что линии были подвержены случайному, неизбежному «шуму», который мешал передаче данных. Инженерами компании было предло­жено несколько довольно оригинальных решений. Как это ни странно, наблюда­лись большие сходства между проблемой передачи данных и проблемой геомет­рического роста, которая относится к управлению деньгами в азартных играх (так как обе проблемы являются продуктом случайной среды). Так появилась первая формула Келли. Первое уравнение выглядит следующим образом:

(1.09а)    f=2*P-l, или

(1.09б)  f=P-Q,

где  f = оптимальная фиксированная доля;

Р = вероятность выигрышной ставки или сделки;

Q = вероятность проигрыша (1 - Р).

Обе формы уравнения (1.09) эквивалентны.

Уравнения (1.09а) или (1.096) для оптимального f дадут правильный ответ при условии, что выигрыши и проигрыши будут одинаковые по величине. В качестве примера рассмотрим следующий поток ставок: -1,+1,+1,-1,+1.+1.+1,+1,-1

Есть 10 ставок, 6 из них выигрышных, отсюда:

f=(0,6*2)-l =1,2-1=0,2

Если выигрыши и проигрыши не были бы одинакового размера, то эта формула не дала бы правильного ответа. Примером служит бросок монеты в игре «два к одному», где все выигрыши — 2 единицы, а проигрыши — 1 единица.В этом слу­чае формула Келли будет выглядеть следующим образом:

(1.10а)    f=((B + l)*P где t = оптимальная фиксированная доля;

Р = вероятность выигрышной ставки или сделки;

В = отношение выигранной суммы по выигрышной ставке к проигранной сумме по проигрышной ставке.

В нашем примере с броском монеты в игре «два к одному»:

f=((2+l)*0,5-1)/2 =(3*0,5-1)/2 =0,5/2 = 0,25

Эта формула даст правильный ответ для оптимального f при условии, что все вы­игрыши между собой всегда одинаковы и все проигрыши между собой всегда оди­наковы. Если это не так, формула не даст правильного ответа.

Формулы Келли применимы только к результатам, которые имеют распре­деление Бернулли (распределение с двумя возможными исходами). Торговля, к сожалению, не так проста. Применение формул Келли к иному распределению является ошибкой и не даст нам оптимального f. Более подробно о распределении Бернулли рассказано в приложении В.

Поиск оптимального f с помощью среднего геометрического.

В реальной торговле размер проигрышей и выигрышей будут постоянно меняться. Поэтому формулы Келли не могут дать нам правильное оптимальное f. Как корректно с математической точки зрения найти оптимальное f, которое позволит нам определить количество контрактов для торговли? Попытаемся ответить на этот вопрос. Для начала мы должны изменить формулу для поиска HPR, включив в нее f:

HPR = i + f * (-Сделка / Наибольший проигрыш),

где     -Сделка= прибыль или убыток в этой сделке (с противоположным

знаком, чтобы убыток стал положительным числом, а прибыль — отрицательным);

Просмотрев значения/от 0,01 до 1, мы найдем/, которое даст наивысшее TWR. Это значение f позволит получить максимальную прибыль при торговле фикси­рованной долей. Мы можем также сказать, что оптимальное f позволяет получить наивысшее среднее геометрическое. Не имеет значения, что мы ищем: наивысшее TWR или среднее геометрическое, так как обе величины максимальны при одном и том же значении f.

Описанную выше процедуру достаточно легко осуществить с помощью компьютера, перебирая f от 0,01 до 1,00. Как только вы получите TWR, которое меньше предыдущего,  то знайте,  что f,  относящееся к предыдущему TWR,

является оптимальным f, поскольку графики TWR и среднего геометрического имеют один пик. Чтобы облегчить процесс поиска оптимального f диапазоне от 0 до 1, можно использовать разные алгоритмы. Один из самых быстрых способов расчета оптимального f — это метод параболической интерполяции, который детально описан в книге «Формулы управления портфелем».

Мы увидели, что лучшей торговой системой является система с наивысшим средним геометрическим. Для расчета среднего геометрического необходимо знать f. Итак, давайте поэтапно опишем наши действия.

Возьмите историю сделок в данной рыночной системе.

Найдите оптимальное f, просмотрев различные значения f от 0 до 1. Опти­
мальное f соответствует наивысшему значению TWR.

После того, как вы найдете f, возьмите корень N-й степени TWR (N — общее ко­
личество сделок). Это и есть ваше среднее геометрическое для данной рыночной
системы. Теперь можно использовать полученное среднее геометрическое, чтобы
сравнивать эту систему с другими. Значение f подскажет вам, сколькими кон­
трактами торговать в данной рыночной системе. После того, как найдено f, его
можно перевести в денежный эквивалент, разделив наибольший проигрыш на
отрицательное оптимальное/. Например, если наибольший проигрыш равен 100
долларам, а оптимальное f = 0,25, тогда -100 долларов / -0,25 = 400 долларов.
Другими словами, следует ставить 1 единицу на каждые 400 долларов счета. Для
простоты можно все рассчитывать на основе единиц (например одна 5-долларовая
фишка или один фьючерсный контракт, или 100 акций). Количество долларов,
которое следует отвести под каждую единицу, можно рассчитать, разделив ваш
наибольший убыток на отрицательное оптимальное f. Оптимальное f — это
результат равновесия прибыльности системы (на основе 1 единицы) и ее риска (на
основе 1 единицы). Многие думают, что оптимальная фиксированная доля — это
процент счета, который отводится под ваши ставки. Это совершенно неверно.
Должен быть еще один шаг. Оптимальное f само по себе не является процентом
вашего  счета,  который  отводится  под торговлю,  это  делитель  наибольшего
проигрыша. Частным этого деления является величина, на которую надо разделить
общий счет, чтобы выяснить, сколько ставок сделать или сколько контрактов
открыть на рынке.

Необходимо отметить, что залог под открытые позиции не имеет ничего общего с тем, какое математически оптимальное количество контрактов надо открывать. Залог не так важен, поскольку размеры отдельных прибылей и убытков не являются продуктом залоговых средств. Прибыли и убытки зависят от выигрыша и убытка в расчете на одну открытую единицу (один фьючерсный контракт). Для управления деньгами залог не имеет значения, так как размер убытка не ограничивается только залоговыми средствами. Многие ошибочно полагают, что f является линейной функцией, и чем большей суммой рисковать, тем больше можно выиграть, так как по мнению сторонников такого подхода положительное математическое ожидание является зеркальным отражением отрицательного ожидания, то есть если увеличение общего оборота в игре с отрицательным ожиданием в результате приносит более быстрый проигрыш, то увеличение общего оборота в игре с положительным ожиданием в результате принесет более быстрый выигрыш. Это неправильно. В некоторой точке в ситуации с положительным ожиданием дальнейшее увеличение общего оборота работает против вас. Эта точка является функцией как прибыльности системы, так и ее стабильности (то есть ее средним геометрическим), так как вы реинвестируете прибыли обратно в систему. Когда два человека сталкиваются с одной и той же последовательностью благоприятных ставок или сделок, и один использует оптимальное f, а другой использует любую другую систему управления деньгами, математическим фактом является то, что отношение счета держащего пари на

основе оптимального f к счету другого человека будет увеличиваться с течением времени с все более высокой вероятностью. Через бесконечно долгое время держащий пари на основе оптимального f будет иметь бесконечно большее со­стояние, чем его оппонент, использующий любую другую систему управления деньгами, с вероятностью, приближающейся к 1. Более того, если участник пари ставит своей целью достижение определенного капитала, и он стоит перед серией благоприятных ставок или сделок, то ожидаемое время достижения этой цели бу­дет короче с оптимальным f, чем с любой другой системой ставок. Давайте вернемся и рассмотрим последовательность ставок (сделок):

+9, +18, +7,+1, +10, -5, -3, -17, -7

Мы уже знаем, что формула Келли не применима к этой последовательности, так как величины выигрышей и проигрышей отличаются. Ранее в этой главе мы усред­нили выигрыши и проигрыши и использовали эти средние значения в формуле Келли (так ошибочно поступают многие трейдеры). В результате, мы получили значение f= 0,16. Было отмечено, что применение формулы Келли в данном случае некорректно и не дает нам оптимального f. Формула Келли работает только при постоянных выигрышах и проигрышах. Вы не можете усреднить торговые выигрыши и проигрыши и получить истинное оптимальное f, используя формулы Келли. Наибольшее значение TWR при такой последовательности ставок (сделок) достигается при 0,24 (т.е. 1 доллар на каждые 71 доллар на счете). Это оптималь­ный геометрический рост, которого можно достичь при данной последователь­ности ставок (сделок) при торговле фиксированной долей. Давайте посмотрим, как меняется TWR при повторении этой последовательности ставок от 1 до 100 при f = 0,16 и f = 0,24. Мы видим, что использование значения f, которое ошибочно получено из формулы Келли, дало только 37,5% дохода, полученного при оптимальном f = 0,24 после 900 ставок или сделок (100 циклов из серий по 9 сделок). Другими словами, оптимальное f= 0,24, которое только на 0,08 отличается от 0,16 (смещено от оптимального на 50%), принесло почти на 167% прибыли больше, чем f = 0,16 за 900 ставок!

 

Повторы последовательности	Всего ставок или сделок	TWR    5 при f= 0,24	**':   TWR при f = 0,16	Разница в процентах
1	9	1,096	1,085	1
10 40,  >   .	90 360	2,494 38,694	2,261 26,132	9,4 32,5
100	900	9313,312	3490,761	62,5

Давайте повторим эту последовательность сделок еще 11 раз, чтобы в общей сложности получить 999 сделок. Теперь TWR для f=0,16 составляет 8563,302 (даже меньше, чем при f= 0,24 за 900 сделок), а TWR для f==0,24 составляет 25451,045. При 999 сделках эффективность при f= 0,16 составляет только 33,6% от f= 0,24, то есть прибыль при f== 0,24 на 197% больше, чем при f= 0,16! Как видите, использование оптимального f не дает большого преимущества на коротком временном отрезке, но с течением времени оптимальное f оказывает все большее влияние. Дело в том, что при торговле с оптимальным f надо дать программе время, а не ждать чуда на следующий день. Чем больше времени (то есть ставок или сделок) проходит, тем больше становится разница между стратегией оптимального f и любой другой стратегией управления деньгами.

Средняя геометрическая сделка

Трейдеру может быть интересно рассчитать свою среднюю геометрическую сделку (то есть среднюю прибыль, полученную на контракт за сделку), допуская, что прибыли реинвестируются, и торговать можно дробными контрактами. Это и есть математическое ожидание, когда торговля ведется на основе фиксированной доли. В действительности это приблизительный доход системы за сделку при использовании фиксированной доли счета. (На самом деле средняя геометрическая сделка является математическим ожиданием в долларах на контракт за сделку. Вычитая из среднего геометрического единицу, вы получите математическое ожидание. Среднее геометрическое 1,025 соответствует математическому ожида­нию в 2,5% за сделку). Многие трейдеры смотрят только на среднюю сделку ры­ночной системы, чтобы понять, стоит ли торговать по этой системе. Однако при принятии решения следует обращать внимание именно на среднюю геометри­ческую сделку (GAT).

(1.14)  ч  GAT = G * (наибольший проигрыш / -f), где   G = среднее геометрическое -1;

f = оптимальная фиксированная доля.

(Разумеется, наибольший убыток всегда будет отрицательным числом). Допустим, что система имеет среднее геометрическое 1,017238, наибольший про­игрыш составляет 8000 долларов и оптимальное f = 0,31. Наша геометрическая средняя сделка будет равна:

GAT = (1,017238 - 1) * (-$8 000 /-0,31) = 0,017238 * $25 806,45= $444,85

Почему необходимо знать оптимальное f вашей системы

График на рисунке 1-6 еще раз демонстрирует важность использования опти­мального f в торговле фиксированной долей. Вспомните f для игры с броском мо­неты 2:1 (рисунок 1-1).

Давайте увеличим выигрыш с 2 до 5 единиц (рисунок 1-6). В этом случае опти­мальное f = 0,4, то есть ставка в 1 доллар на каждые 2,50 доллара на счете. После 20 последовательностей +5,-1 (40 ставок) ваш счет в 2,50 доллара вырастет до 127,482 доллара, и все благодаря оптимальному f. Теперь посмотрим, что произой­дет, если вы ошибетесь с оптимальным f на 0,2. При значениях f= 0,6 и f= 0,2 вы не заработаете даже десятой части того, что заработаете при 0,4. Эта ситуация (50/50, 5 к 1) имеет математическое ожидание (5 * 0,5) + (1 * (-0,5)) = 2, однако если вы будете делать ставки, используя значение f больше 0,8, то потеряете деньги.

Здесь надо отметить два момента. Первый состоит в том, что когда мы обсуж­даем TWR, то допускаем использование дробных контрактов. Например, вы мо­жете торговать 5,4789 контрактами, если именно это требуется в какой-либо мо­мент. Расчет TWR допускает дробные контракты, чтобы его значение всегда было одинаково для данного набора торговых результатов вне зависимости от их после­довательности. Вы можете усомниться в правильности такого подхода, поскольку при реальной торговле это невыполнимо. В реальной жизни вы не можете торго­вать дробными контрактами. Этот аргумент правильный. Однако мы оставим по­добный расчет TWR, потому что таким образом мы представим средний TWR для всех возможных начальных счетов. Если вы хотите, чтобы размеры всех ставок были целыми числами, тогда становится важна величина начального счета. Однако если бы вы должны были усреднить TWR со всех значений возможных начальных счетов, используя только ставки в целых числах, то достигли бы того же значения TWR, которое мы рассчитали при дробных ставках. Поэтому значение TWR, которое рассчитано здесь, более реально, чем то, которое мы рассчитывали бы при

ставках в целых числах, так как оно представляет огромное количество результатов с различными начальными счетами. Разумеется, чем выше баланс счета, тем ближе будут результаты торговли целыми и дробными контрактами. Пределом здесь является счет с бесконечным капиталом, где ставка в целых чис­лах и дробная ставка в точности равны.

Таким образом, чем ближе вы находитесь к оптимальному f, тем лучше. Также можно сказать, что чем больше счет, тем больше будет эффект от оптимального f. Так как оптимальное f позволяет счету расти с максимально возможной скорос­тью, мы можем заявить, что оптимальное f будет работать все лучше и лучше при увеличении вашего счета.

Графики (рисунки 1-1 и 1-6) имеют несколько других интересных особенностей. Во-первых, ни при какой другой фиксированной доле вы не заработаете больше денег, чем при оптимальном/. Другими словами, в предыдущем примере с игрой 5:1 не стоит ставить, например, 1 доллар на каждые 2 доллара на счете. Вы заработаете больше, если будете ставить 1 доллар на каждые 2,50 доллара на счете. Не стоит рисковать больше, чем позволяет оптимальное/, — это может дорого обойтись.

Очевидно, что чем больше капитализация счета, тем более точно вы сможете придерживаться оптимального f, так как сумма в долларах, требуемая под один контракт, составит меньший процент от общего баланса. Допустим, что оптималь­ное f для данной рыночной системы соответствует 1 контракту на каждые 5000 долларов на счете. Если счет равен 10 000 долларов, то надо будет выиграть (или проиграть) 50% до того момента, когда изменение количества контрактов для текущей торговли станет возможным. Сравните это со счетом в 500 000 долларов, где надо будет регулировать количество контрактов после изменения баланса в 1%. Ясно, что при большом счете можно лучше воспользоваться плюсами, предоставляемыми оптимальным f, чем при меньшем счете. Теоретически оптимальное f допускает, что вы можете торговать бесконечно делимыми частями, чего в реальной жизни не бывает, где наименьшим количеством, которым вы можете торговать, является один контракт. В асимптотическом смысле это не имеет значения. Но в реальной жизни со ставками в целых числах в торговую систему необходимо ввести такой вариант, который потребует настолько малый процент баланса счета, насколько только возможно, особенно для небольших счетов. Помните, что сумма, требуемая для открытия контракта, в реальной

торговле больше первоначальных залоговых требований и суммы, отводимой под контракт оптимальнымf.

Чем чаще вы сможете изменять размер позиций для соответствия оптимально­му f, тем лучше, поэтому имеет смысл торговать на рынках с недорогими кон­трактами. Кукуруза может показаться не таким интересным рынком, как S&P. Од­нако для некоторых трейдеров рынок кукурузы может стать чрезвычайно волную­щим, если они будут открывать на нем несколько сотен контрактов.

Трейдеры, торгующие акциями или форвардными контрактами (например на рынке форекс), имеют огромное преимущество. Так как следует рассчитывать оп­тимальное f из финансовых результатов (P&Ls) на основе 1 контракта (1 единицы), то надо сначала решить, какой будет 1 единица в акциях или в валюте. Например, трейдер с фондового рынка может выбрать в качестве 1 единицы 100 акций. Для определения оптимального Гон будет использовать поток P&L, созданный торгов­лей 100 акциями. Если система торговли потребует использовать 2,39 контракта или единицы, то это будет выполнимо. Таким образом, имея возможность торго­вать дробной частью 1 единицы, вы можете эффективнее воспользоваться преиму­ществом оптимального f. Таким же образом надо поступать и трейдерам с рынка форекс, которые должны сначала решить, каким будет 1 контракт или единица. Для трейдера с рынка форекс 1 единицей может быть, например, один миллион долларов США или один миллион швейцарских франков.

Насколько может быть серьезен проигрыш

Здесь важно отметить, что проигрыш, который может произойти при торговле фиксированной долей (в процентах от вашего счета), исторически может быть такой же, как f. Другими словами, если f равно 0,55, то проигрыш может составить 55% от вашего баланса. Если вы торгуете с оптимальным f, то ваш наибольший проигрыш будет эквивалентен f. Допустим, что f для системы составляет 0,55; при торговле 1 контрактом на каждые 10 000 долларов это означает, что вашим наибольшим убытком будет 5500 долларов. Когда вы встречаете наибольший проигрыш (снова мы говорим о том, что может произойти), можно потерять 5500 долларов по каждому открытому контракту, и если у вас 1 контракт на каждые 10 000 долларов на счете, то в этой точке проигрыш составит 55% вашего баланса. Более того, полоса проигрышей может продолжиться: следующая сделка или серия сделок могут уменьшить счет еще больше. Чем лучше

система, тем выше f. Чем выше f, тем больше возможный проигрыш, так как максимальный проигрыш (в процентах) не меньше f. Парадокс ситуации заклю­чается в том, что если система способна создать достаточно высокое оптимальное f, тогда проигрыш для такой системы также будет достаточно высоким. С одной стороны, оптимальное f позволяет вам получить наибольший геометрический рост, с другой стороны, оно создает для вас ловушку, в которую можно легко попасться. Мы знаем, что если при торговле фиксированной долей использовать опти­мальное f, то можно ожидать значительных проигрышей (в процентах от баланса). Оптимальное f подобно плутонию — оно дает огромную силу, однако и чрез­вычайно опасно. Эти значительные проигрыши — большая проблема, особенно для новичков, потому что торговля на уровне оптимального f создает опасность получить огромный проигрыш быстрее, чем при обычной торговле. Диверсифи­кация может сильно сгладить проигрыш. Плюсом диверсификации является то, что она позволяет делать много попыток (проводить много игр) одновременно, тем самым увеличивая общую прибыль. Справедливости ради следует отметить, что диверсификация, хотя обычно она и является лучшим способом для сглаживания проигрышей, не обязательно уменьшает их и в некоторых случаях может даже увеличить убытки!

Существует ошибочное представление, что проигрышей можно полностью избежать, если провести достаточно эффективную диверсификацию. До некоторой степени верно, что проигрыши можно смягчить посредством эффективной диверсификации, но их никогда нельзя полностью исключить. Не вводите себя в заблуждение. Не имеет значения, насколько хороша применяемая система, не имеет значения, как эффективно вы проводите диверсификацию, вы все равно будете сталкиваться со значительными проигрышами. Причина этого не во взаимной корреляции ваших рыночных систем, поскольку бывают периоды, когда большинство или все рыночные системы портфеля работают против вас, когда, по вашему мнению, этого не должно происходить. Попробуйте найти портфель с пятилетними историческими данными, чтобы все торговые системы работали бы при оптимальном f и при этом максимальный убыток был бы менее 30%! Это будет непросто. Не имеет значения, сколько при этом рыночных систем используется. Если вы хотите все сделать математически правильно, то надо быть готовым к проигрышу от 30 до 95% от баланса счета. Необходима строжайшая дисциплина, и далеко не все могут ее соблюдать.

Как только трейдер отказывается от торговли постоянным количеством кон­трактов, он сталкивается с проблемой, каким количеством торговать. Это проис­ходит всегда независимо от того, признает трейдер данную проблему или нет. Тор­говля постоянным количеством контрактов не является решением, так как таким образом никогда нельзя добиться геометрического роста. Поэтому, нравится вам это или нет, вопрос о том, каким количеством торговать в следующей сделке, будет неизбежен для всех. Простой выбор случайного количества может привести к серьезной ошибке. Оптимальное f является единственным математически верным решением.

Современная теория портфеля

Вспомните ситуацию с оптимальным f и проигрышем рыночной системы. Чем лучше рыночная система, тем выше значение f. Однако если вы торгуете с опти­мальным f, проигрыш (исторически) никогда не может быть меньше f. Вообще го­воря, чем лучше рыночная система, тем больше будут промежуточные проигрыши (в процентах от баланса счета), если торговать при оптимальном f. Таким образом, если вы хотите достичь наибольшего геометрического роста, то должны быть готовы к серьезным проигрышам на своем пути.

Эффективная диверсификация, путем включения в портфель других рыночных систем, является лучшим способом, которым можно смягчить этот проигрыш и преодолеть его, все еще оставаясь близко к пику кривой f (то есть не уменьшая f, скажем, до f/2). Когда одна рыночная система приносит убыток, другая приносит прибыль, тем самым смягчая проигрыш первой. Это также оказывает большое влияние на весь счет. Рыночная система, которая только что испытала проигрыш (и теперь возвращается к хорошей работе), будет иметь не меньше средств, чем до убытка (благодаря тому, что другая рыночная система аннулировала проигрыш). Диверсификация не будет сдерживать прирост системы (наоборот, движение вверх будет быстрее, так как после проигрыша вы не начнете с меньшего числа контрактов), при этом она смягчает понижение баланса (но только до очень ограниченной степени). Можно рассчитать оптимальный портфель, состоящий из различных рыночных систем с соответствующими оптимальными f. Хотя мы не можем быть полностью уверены, что оптимальный в прошлом портфель будет оптимальным и в будущем, это все же более вероятно, чем то, что прошлые оптимальные параметры системы будут оптимальными или приблизительно оптимальными в будущем. В то время как оптимальные параметры системы с течением времени меняются довольно быстро, веса отдельных систем в оптимальном портфеле меняются очень медленно (как и значения оптимальных f).

Вообще, корреляция между рыночными системами достаточно стабильна. Эта новость будет еще более приятна для трейдера, если он уже нашел такой оптимально смешанный портфель.

Модель Марковица

Основные концепции современной теории портфеля изложены в монографии, написанной доктором Гарри Марковицем. Первоначально Марковиц предпо­ложил, что управление портфелем является проблемой структурного, а не индивидуального выбора акций, что обычно практикуется. Марковиц доказывал, что диверсификация эффективна только тогда, когда корреляция между включен­ными в портфель рынками имеет отрицательное значение. Если у нас есть пор­тфель, составленный из одного вида акций, то наилучшая диверсификация дос­тигается в том случае, если мы выберем другой вид акций, которые имеют ми­нимально возможную корреляцию с ценой первой акции. В результате этого, портфель в целом (если он состоит из этих двух видов акций с отрицательной корреляцией) будет иметь меньшую дисперсию, чем любой вид акций, взятый отдельно. Марковиц предположил, что инвесторы действуют рациональным способои и при наличии выбора предпочитают портфель с меньшим риском при равном уровне прибыльности или выбирают портфель с большей прибылью, при одинаковом риске. Далее Марковиц утверждает, что для данного уровня риска есть оптимальный портфель с наивысшей доходностью, и таким же образом для данного уровня доходности есть оптимальный портфель с наименьшим риском. Портфель, доходность которого может быть увеличена без сопутствующего увеличения риска или портфель, риск которого можно уменьшить без сопутствующего уменьшения доходности, согласно Марковицу, неэффективны. Рисунок 1-7 показывает все имеющиеся портфели, рассматриваемые в данном примере. Если у вас портфель С, то лучше заменить его на портфель А, где при­быль такая же, но с меньшим риском, или на портфель В, где вы получите боль­шую прибыль при том же риске. Описывая эту ситуацию, Марковиц ввел понятие «эффективная граница» (efficient frontier). Это набор портфелей, которые находятся в верхней левой части графика, то есть портфели, прибыль которых больше не может быть увеличена без увеличения риска, и риск которых не может быть уменьшен без уменьшения прибыли. Портфели, находящиеся на эффективной границе, называются эффективными портфелями (см. Рисунок 1-8). Портфели, которые находятся вверху справа и внизу слева, в целом недостаточно диверсифицированы по сравнению с другими портфелями. Те же портфели, которые находятся в середине эффективной границы, обычно очень хорошо диверсифицированы. Выбор портфеля инвестором зависит от степени неприятия риска инвестором — иначе говоря, от желания взять на себя риск. В модели Марковица любой портфель, который находится на эффективной границе, является хорошим выбором, но какой именно портфель выберет инвестор — это вопрос личного предпочтения (позднее мы увидим, что есть точное оптимальное расположение портфеля на эффективной границе для всех инвесторов). Модель Марковица первоначально была представлена для портфеля акций, который инвестор будет держать достаточно долго. Поэтому основными входными данными были ожидаемые доходы по акциям (определяется как ожидаемый прирост цены акции плюс дивиденды), ожидаемые дисперсии этих доходов и корреляции доходов между различными акциями. Если бы мы

перенесли эту концепцию на фьючерсы, то было бы разумным (так как по фью­черсам не выплачивают дивидендов) измерять ожидаемое повышение цены, дис­персию и корреляции различных фьючерсов. Возникает вопрос: «Если мы измеряем корреляцию цен, то что произойдет при включении в портфель двух систем с отрицательной корреляцией, работающих на одном и том же рынке?» Допустим, у нас есть системы А и В с отрицательной корреляцией. Когда А в проигрыше, В в выигрыше, и наоборот. Разве это не идеальная диверсификация? Действительно, мы хотим измерить не корреляции цен рынков, на которых работаем, а корреляции изменений ежедневных балансов различных рыночных систем. И все-таки это является сравнением яблок и апельсинов. Скажем, две рыночные системы, корреляции которых мы собираемся измерить, работают на одном и том же рынке, и одна из систем имеет оптимальное f, соответствующее 1 контракту на каждые 2000 долларов на счете, а другая система имеет оптимальное f, соответствующее 1 контракту на каждые 10 000 долларов на счете. Чтобы понять суть торговли  фиксированной долей в  портфеле  из  нескольких систем,  мы

переведем изменения ежедневного баланса для данной рыночной системы в ежедневные HPR. HPR в этом контексте означает, сколько заработано или проиграно в данный день на основе 1 контракта в зависимости от оптимального f для этой системы. Рассмотрим пример. Скажем, рыночная система с оптимальным f в 2000 долларов за день заработала 100 долларов. Тогда HPR для этой рыночной системы составит 1,05. Дневное HPR можно найти следующим образом:

(1.15)    ДневноеНРЯ = (А/В) +1

где     А = сумма в долларах, выигранная или проигранная за этот день;

В = оптимальное f в долларах.

Для рассматриваемых рыночных систем преобразуем дневные выигрыши и про­игрыши в дневные HPR, тогда мы получим значение, не зависящее от количества контрактов. В указанном примере, где дневное HPR составляет 1,05, вы выиграли 5%. Эти 5% не зависят от того, был у вас 1 контракт или 1000 контрактов. Теперь можно сравнивать разные портфели. Мы будем сравнивать все возможные ком­бинации портфелей, начиная с портфелей, состоящих из одной рыночной системы (для каждой рассматриваемой рыночной системы), заканчивая портфелями из N рыночных систем. В качестве примера рассмотрим рыночные системы А, В и С, их комбинации будут выглядеть следующим образом:

Введем понятие КСП (комбинация систем в портфеле). Теперь для каждой КСП рассчитаем совокупное HPR для отдельного дня. Совокупное HPR для данного дня будет суммой HPR каждой рыночной системы для этого дня, умноженных на процентные веса систем. Например, для систем А, В и С мы рассматриваем про­центные веса 10%, 50%, 40% соответственно. Далее допустим, что отдельные HPR для этих рыночных систем в тот день были 0,9, 1,4 и 1,05 соответственно. Тогда совокупное HPR для этого дня будет:

Совокупное HPR = (0,9 * 0,1) + (1,4 * 0,5) + (1,05 * 0,4) = 0,09 + 0,7 + 0,42 =1,21

Теперь нанесем дневные HPR для каждой КСП на ось Y В модели Марковица это соответствует получаемому доходу. На оси Х отложим стандартное отклонение дневных HPR для каждой КСП. В модели Марковица это соответствует риску. Современную теорию портфеля часто называют Теорией Е -V, что соответствует названиям осей. Вертикальную ось часто называют Е — ожидаемая прибыль (expected return), а горизонтальную ось называют V — дисперсия ожидаемой при­были (variance in expected returns). После этого можно найти эффективную границу. Мы включили различные рынки, системы и факторы f и теперь можем

количественно определить лучшие КСП (то есть КСП, которые находятся вдоль эффективной границы).

Стратегия среднего геометрического портфеля

В какой именно точке на эффективной границе вы будете находиться (то есть ка­кова эффективная КСП), является функцией вашего собственного неприятия риска, по крайней мере, в соответствии с моделью Марковица. Однако есть опти­мальная точка на эффективной границе, и с помощью математических методов можно найти эту точку. Если вы выберете КСП с наивысшим средним геометри­ческим HPR, то достигнете оптимальной КСП! Мы можем рассчитать среднее геометрическое из среднего арифметического HPR и стандартного отклонения HPR (обе эти величины у нас уже есть, так как они являются осями Х и Y модели Марковица!) Уравнения (1.16а) и (1.166) дают нам формулу для оценочного сред­него геометрического EGM (estimated geometric mean). Данный расчет очень бли­зок (обычно до четвертого или пятого знака после запятой) к реальному среднему геометрическому, поэтому можно использовать оценочное среднее геометричес­кое вместо реального среднего геометрического.

(1.16а)    EGM = (AHPR Л 2 - SD Л 2) Л (1/2),

(1.166)    EGM = (AHPRA2-V)A(l/2),

где  EGM == оценочное среднее геометрическое;

AHPR = среднее арифметическое HPR, или координата, соответствующая доходу по портфелю;

SD = стандартное отклонение HPR, или  координата, соответствующая риску по

портфелю;

V = дисперсия HPR, равная SD  2. Обе формы уравнения (1.16) эквивалентны.

При КСП с наивысшим средним геометрическим рост стоимости портфеля бу­дет максимальным; более того, данная КСП позволит достичь определенного уровня баланса за минимальное время.

Ежедневные процедуры при использовании оптимальных портфелей

Посмотрим на примере, как применять вышеописанный подход на ежедневной основе. Допустим, что оптимальное КСП соответствует трем различным рыночным системам. Предположим, что процент размещения составляет 10%, 50% и 40%. Если бы вы рассматривали счет в 50 000 долларов, то он был бы «разделен» на три субсчета в 5000, 25 000 и 20 000 долларов для каждой рыночной системы (А, В и С) соответственно. Затем для баланса по субсчету каждой рыночной системы вычислите, сколькими контрактами торговать. Скажем, фактор f дал следующие величины:

Рыночная система А: 1 контракт на $5000 баланса счета. Рыночная система В: 1 контракт на $2500 баланса счета. Рыночная система С: 1 контракт на $2000 баланса счета.

Тогда вы будете торговать 1 контрактом для рыночной системы А ($5000 / $5000), 10 контрактами для рыночной системы В ($25 000 / $2500) и 10 контрактами для рыночной системы С ($20 000 / $2000). Каждый день, когда общий баланс счета изменяется, все субсчета перерассчитываются. Допустим, что счет в 50 000 долларов на следующий день понизился до 45000 долларов. Так как мы каждый день заново перераспределяем средства по субсчетам, то получаем 4500 долларов для рыночной системы А, 22 500 долларов для рыночной системы В, и 18 000 долларов для рыночной системы субсчета С. На следующий день мы будем торговать нулевым количеством контрактов по рыночной системе А ($4500 / $5000 = 0,9, или, так как мы всегда основываемся на целых числах, 0), 9 контрактами для рыночной системы В ($22 500 / $2500), и 9 контрактами для рыночной системы С ($18 000 / $2000). Перерассчитывайте субсчета ежедневно, независимо от того, что вы получили: прибыль или убыток. Помните, субсчета, использованные здесь, являются условной конструкцией.

Есть более простой для понимания способ, дающий те же самые ответы, — де­ление оптимального f рыночной системы на ее процентный вес. Это даст сумму в долларах, на которую мы затем разделим общий баланс счета, чтобы узнать, сколькими контрактами торговать. Так как баланс счета изменяется ежедневно, мы перерассчитываем субсчета также ежедневно для получения нового общего баланса счета. В рассмотренном примере рыночная система А, при значении f в 1 контракт на 5000 долларов баланса счета и процентном весе 10%, соответствует 1 контракту на 50 000 долларов общего баланса счета ($5000 / 0,10). Рыночная система В, при значении IB 1 контракт на 2500 долларов баланса счета и процен­тном весе 50%, соответствует 1 контракту на 5000 долларов общего баланса счета ($2500 / 0,50). Рыночная система С, при значении IB 1 контракт на 2000 долларов баланса счета и процентном весе 40%, соответствует 1 контракту на 5000 долларов общего баланса счета ($2000 / 0,40). Таким образом, если бы у нас было 50 000 долларов на счете, мы бы торговали 1 контрактом в рыночной системе А, 10 контрактами в рыночной системе В и 10 контрактами в рыночной системе С. На следующий день процедура повторяется. Скажем, наш общий баланс счета повысился до 59 000 долларов. В этом случае разделим 59 000 долларов на 50 000 долларов и получим 1,18 (или округляя до целого числа 1), поэтому завтра мы бы торговали 1 контрактом в рыночной системе А, 11 контрактами ($59 000 / $5000 =11,8, что ближе к целому числу 11) в рыночной системе В и 11 контрактами в рыночной системе С. Предположим, в рыночной системе С со вчерашнего дня у нас открыта длинная позиция на 10 контрактов. Нам не следует добавлять сегодня до 11 контрактов. Суммы, которые мы рассчитываем с использованием баланса, рассчитываются только для новь1х позиций. Поэтому завтра (если было открыто 10 контрактов, но мы закрыли позицию, т.е. зафиксировали прибыль) нам следует открыть 11 контрактов, если мы посчитаем это целесообразным. Расчет оптимального портфеля с использованием ежедневных HPR означает, что нам следует входить на рынок и изменять позиции на ежедневной основе, а не от сделки к сделке; но это не обязательно делать, если вы будете торговать по долгосрочной системе, поскольку вам будет невыгодно регулировать размер позиции на ежедневной основе из-за высоких накладных расходов. Вообще говоря, вам следует изменять позиции на ежедневной основе, но в реальной жизни вы можете изменять их от сделки к сделке с малой потерей точности. Применение правильных дневных позиций не является большой проблемой. Вспомните, что при поиске оптимального портфеля мы использовали в качестве вводных данных дневные HPR. Поэтому нам следовало бы изменять размер позиции ежедневно (если бы мы могли изменять каждую позицию по цене, по которой она закрылась вчера). В действительности это становится непрактично, так как издержки на трансакции начинают перевешивать прибыли от ежедневного изменения позиций. С другой стороны, если мы открываем позицию, которую собираемся удерживать

в течение года, нам следует пересматривать ее чаще, чем раз в год (т.е. в конце срока, когда мы откроем другую позицию). Вообще, в подобных долгосрочных системах нам лучше регулировать позицию каждую неделю, а не каждый день. Аргументация здесь такова: потери из-за не совсем правильных дневных позиций могут быть меньше, чем дополнительные издержки по сделкам для ежедневного изменения позиций. Вы должны определить, основываясь на используемой тор­говой стратегии, какие из потерь будут для вас меньше. Какой объем исторических данных необходим для расчета оптимальных портфелей? Этот вопрос можно сформулировать несколько иначе: «Какой объем исторических данных необходим для определения оптимального f данной рыночной системы?» Точного ответа не существует. Вообще, чем больше исторических данных вы используете, тем лучше должен быть результат (то есть оптимальные портфели в будущем будут напоминать нынешние оптимальные портфели, рассчитанные по историческим данным). Однако соотношения изменяются, хотя и медленно. Одна из проблем при использовании данных за слишком большой период времени заключается в том, что возникает тенденция к использованию в портфеле рынков, которые были активны в прошлом. Например, если бы вы создавали портфель в 1983 году на 5 годах прошлых данных, то, вероятнее всего, один из драгоценных металлов оказался бы частью оптимального портфеля. Однако торговые системы по драгоценным металлам работали в большинстве своем очень плохо на протяжении нескольких лет после 1980-1981 годов. Поэтому, как видите, при определении будущего оптимального портфеля между использованием слишком большого количества исторических данных и использованием слишком малого количества данных нужно найти золотую середину. И, наконец, возникает вопрос, как часто следует повторять всю процедуру поиска оптимального портфеля. По большому счету вы должны делать это постоянно. Однако в реальной жизни достаточно тестировать портфель каждые 3 месяца. И даже если производить эту операцию каждые 3 месяца, все еще есть высокая вероятность, что вы придете к тому же составу портфеля или очень сходному с тем, что создали ранее.

Сумма весов систем в портфеле, превышающая 100%

До настоящего момента мы ограничивали сумму процентных весов 100 про­центами. Однако возможно, что сумма процентных размещений для портфеля, который будет иметь наивысший геометрический рост, превысит 100%. Рас­смотрим, например, две рыночные системы, А и В, которые идентичны во всех отношениях, за тем исключением, что у них отрицательная корреляция (R < 0). Допустим, что оптимальное f в долларах для каждой из этих рыночных систем составляет 5000 долларов. Допустим, что оптимальный портфель на основе самого высокого среднего геометрического — это портфель, который размещает 50% в каждую из двух рыночных систем. Это означает, что вам следует торговать 1 контрактом на каждые 10 000 долларов баланса для рыночной системы А, и для системы В. Однако когда есть отрицательная корреляция, можно показать, что оптимальный рост счета в действительности будет достигнут при торговле 1 контрактом для баланса, меньшего 10 000 долларов для рыночной системы А и/или рыночной системы В. Другими словами, когда есть отрицательная корреляция, сумма процентных весов может превышать 100%. Более того, возможно, что процентные размещения в рыночные системы могут по отдельности превысить 100%.

Интересно рассмотреть случай, когда корреляция между двумя рыночными системами приближается к -1,00. В этом случае сумма для финансирования сделок по рыночным системам стремится стать бесконечно малой. Дело в том, что в таком портфеле почти не будет проигрышных дней, так как проигранная в данный день одной  рыночной  системой  сумма  возмещается  суммой,  выигранной  другой

рыночной системой в тот же день. Поэтому с помощью диверсификации возможно получить оптимальный портфель, который размещает меньшую долю f (в долларах) в данную рыночную систему, чем при торговле только в этой рыночной системе. Для этого для каждой рыночной системы вы можете разделить оптимальное f в долларах на количество рыночных систем, в которых работаете. В нашем примере, вместо того чтобы выбрать 5000 долларов в качестве оптимального f для рыночной системы А, нам следует использовать 2500 долларов (разделив 5000 долларов, оптимальное f, на 2, количество рыночных систем, в которых мы собираемся торговать), и таким же образом следует поступить с рыночной системой В. Теперь, когда мы используем данную процедуру для определения оптимального среднего геометрического портфеля, который состоит из 50% для А и 50% для В, это означает, что нам следует торговать 1 контрактом на каждые 5000 долларов на балансе для рыночной системы А ($2500 / 0,5) и аналогично для В. В качестве еще одной рыночной системы вы можете использовать систему беспроцентного вклада. Это активы, не приносящие дохода, с HPR = 1,00 каждый день. Допустим, в нашем предыдущем примере оптимальный рост получен при 50% для системы А и 40% для системы В. Другими словами, следует торговать 1 контрактом на каждые 5000 долларов на балансе для рыночной системы А и 1 контрактом на каждые 6250 долларов для В ($2500 / 0,4). При использовании беспроцентного вклада в качестве другой рыночной системы это была бы одна из комбинаций (оптимальный портфель, который на 10% в деньгах). Если ваш портфель, найденный с помощью этой процедуры, не содержит систему беспроцентного вклада в качестве одной из составляющих, тогда вы должны повысить используемый фактор и разделить оптимальные f в долларах, используемые в качестве вводных данных. Возвращаясь к нашему примеру, допустим, мы использовали беспроцентный вклад и две рыночные системы, А и В. Далее предположим, что наш итоговый оптимальный портфель не содержит систему беспроцентного вклада. Пусть оптимальный портфель оказался на 60% в рыночной системе А, на 40% в рыночной системе В (возможна любая другая процентная комбинация, веса которой в сумме дают 100%) и на 0% в системе беспроцентного вклада. Если бы мы разделили наши оптимальные f в долларах на два, то этого было бы недостаточно. Мы должны разделить их на число, больше 2. Итак, мы вернемся и разделим наши оптимальные f в долларах на 3 или 4, пока не получим оптимальный портфель, который включает систему беспроцентного вклада. Конечно, в реальной жизни это не означает, что мы должны размещать какую-либо часть нашего торгового капитала в беспроцентные вклады. Беспроцентные активы стоит использовать для того, чтобы определить оптимальную сумму средств на 1 контракт в каждой рыночной системе при сравнении нескольких рыночных систем. Вы должны знать, что сумма процентных весов портфеля, при которых достигался наибольший геометрический рост в прошлом, может быть выше 100%. Этого можно достичь, разделив оптимальное f в долларах для каждой рыночной системы на некое целое число (которое обычно является числом рыночных систем), включив беспроцентный вклад (то есть рыночную систему с HPR = 1,00 каждый день) в качестве еще одной рыночной системы. Корреляции различных рыночных систем могут оказать серьезное воздействие на портфель. Важно понимать, что портфель может быть больше, чем сумма его частей (если корреляции его составляющих частей достаточно низки). Также возможно, что портфель будет меньше, чем сумма его частей (если корреляции слишком высоки). Рассмотрим снова игру с броском монеты, где вы выигрываете 2 доллара, когда выпадает лицевая сторона, и проигрываете 1 доллар, когда выпадает обратная сторона. Каждый бросок имеет математическое ожидание (арифметическое) пятьдесят центов. Оптимальное f составляет 0,25, то есть надо ставить 1 доллар на каждые 4 доллара на счете, а среднее геометрическое составляет 1,0607. Теперь рассмотрим вторую игру, где

сумма, которую вы можете выиграть при броске монеты, составляет 0,90 долларов, а сумма, которую вы можете проиграть, — 1,10 долларов. Такая игра имеет отрицательное математическое ожидание -0,10 доллара, таким образом, здесь нет оптимального f и соответственно нет и среднего геометрического. Посмотрим, что произойдет, когда мы будем играть в обе игры одновременно. Если корреляция этих игр равна 1,0 (то есть мы выигрываем при выпадении лицевой стороны, а монеты всегда падают либо на лицевые стороны, либо на обратные стороны), тогда результаты были бы следующими: мы выигрываем 2,90 доллара при выпадении лицевой стороны или проигрываем 2,10 доллара при выпадении обратной. Такая игра имеет математическое ожидание 0,40 доллара, оптимальное f= 0,14 и среднее геометрическое 1,013. Очевидно, что это худший подход к торговле с положительным математическим ожиданием. Теперь допустим, что игры имеют отрицательную корреляцию. То есть, когда монета в игре с положительным математическим ожиданием выпадает на лицевую сторону, мы теряем 1,10 доллара в игре с отрицательным ожиданием, и наоборот. Таким образом, результатом двух игр будет выигрыш 0,90 доллара в одном случае и проигрыш -0,10 доллара в другом случае. Математическое ожидание все еще 0,40 доллара, однако оптимальное f= 0,44, что дает среднее геометрическое 1,67. Вспомните, что среднее геометрическое является фактором роста вашего счета в среднем за одну игру.. Это означает, что в такой игре в среднем можно ожидать выигрыша в 10 раз больше, чем в уже рассмотренной одиночной игре с положительным математическим ожиданием. Однако этот результат получен с помощью игры с положительным математическим ожиданием и ее ком­бинирования с игрой с отрицательным ожиданием. Причина большой разницы в результатах возникает из-за отрицательной корреляции между двумя рыночными системами. Мы рассмотрели пример, когда портфель больше, чем сумма его частей.

Важно помнить, что исторически ваш проигрыш может быть такой же большой, как и процент f (в смысле возможного уменьшения баланса). В действительности вам следует ожидать, что в будущем он будет выше, чем данное значение. Это означает, что комбинация двух рыночных систем, даже если они имеют отрицательную корреляцию, может привести к уменьшению баланса на 44%. Это больше, чем в системе с положительным математическим ожиданием, в которой оптимальное f= 0,25, и поэтому максимальный исторический проигрыш уменьшит баланс только на 25%. Мораль такова: диверсификация, если она произведена правильно, является методом, который повышает прибыли. Она не обязательно уменьшает проигрыши худшего случая, что абсолютно противоречит популярному представлению. Диверсификация смягчает многие мелкие проигрыши, но она не уменьшает проигрыши худшего случая. При оптимальном f максимальные проигрыши могут быть существенно больше, чем думают многие. Поэтому, даже если вы хорошо диверсифицировали портфель, следует быть готовым к значительным уменьшениям баланса. Однако давайте вернемся и посмотрим на результаты, когда коэффициент корреляции между двумя играми равен 0. В такой ситуации, какими бы ни были результаты одного броска, они не влияют на результаты другого броска. Таким образом, есть четыре возможных результата:

 

Игра 1		Игра2		Итого
Результат	Сумма	Результат	Сумма	Результат	Сумма
Выигрыш	$2,0	Выигрыш	$9,0	Выигрыш	$2,90
Выигрыш	$2,0	Проигрыш	-$1,10	Выигрыш	$0,90
Проигрыш	-$1,00	Выигрыш	$0,90	Проигрыш	-$0,10

 

Проигрыш    -$1,00  Проигрыш       -$1,10   Проигрыш       -$2,10

Математическое ожидание равно:

МО = 2,9 * 0,25 + 0,9 * 0,25 - 0,1 * 0,25 - 2,1 * 0,25 = 0,725 + 0,225 - 0,025 - 0,525

=0,4

Математическое ожидание равно 0,40 доллара. Оптимальное f в этой последова­тельности составляет 0,26, или 1 ставка на каждые 8,08 доллара на балансе счета (так как наибольший проигрыш здесь равен -2,10 доллара). Таким образом, мак­симальный исторический проигрыш может быть 26% (примерно такой же, что и в простой игре с положительным математическим ожиданием). Однако в этом примере происходит сглаживание уменьшении баланса. Если бы мы просто рас­сматривали игру с положительным ожиданием, то третья последовательность принесла бы нам максимальный проигрыш. Так как мы комбинируем две системы, третья последовательность более ровная. Это единственный плюс. Среднее геометрическое здесь равно 1,025, то есть скорость роста в два раза меньше, чем при простой игре с положительным математическим ожиданием. Мы делаем 4 ставки (когда могли бы сделать только 2 ставки в простой игре с положительным ожиданием), а больше не зарабатываем:

1,0607^2= 1,12508449 1,025^4= 1,103812891

Очевидно, что при диверсификации вы должны использовать такие рыночные системы, которые имеют самую низкую корреляцию прибылей друг к другу, и же­лательно отрицательную корреляцию. Вы должны понимать, что уменьшение ба­ланса худшего случая едва ли будет смягчено диверсификацией, хотя вы сможете смягчать многие более слабые уменьшения баланса. Наибольшая польза диверси­фикации состоит в улучшении среднего геометрического. Метод поиска оптимального портфеля путем рассмотрения чистых дневных HPR упраздняет необходимость смотреть за тем, сколько сделок в каждой рыночной системе произошло. Использование этого метода позволит вам наблюдать только за средним геометрическим независимо от частоты сделок. Таким образом, среднее геометрическое становится единственной статистической оценкой того, насколько прибыльным является портфель. Главная цель диверсификации — это получение наивысшего среднего геометрического.

Как разброс результатов затрагивает геометрический рост

После того как мы признали тот факт, что, хотим мы того или нет, сознательно или нет, количество для торговли определяется по уровню баланса на счете, можно рассматривать HPR, а не денежные суммы. Таким образом, мы придадим управлению деньгами определенность и точность. Мы сможем проверить наши стратегии управления деньгами, составить правила и сделать определенные выводы. Посмотрим, как связан геометрический рост и разброс результатов (HPR). В этой дискуссии мы для простоты будем использовать пример азартной игры. Рассмотрим две системы: систему А, которая выигрывает 10% времени и имеет отношение выигрыш/проигрыш 28 к 1, и систему В, которая выигрывает 70% времени и имеет отношение выигрыш/проигрыш 1,9 к 1. Наше математическое ожидание на единицу ставки для А равно 1,9, а для В равно 0,4. Поэтому мы мо-

жем сказать, что для каждой единицы ставки система А выиграет, в среднем, в 4,75 раз больше, чем система В. Но давайте рассмотрим торговлю фиксированной долей. Мы можем найти оптимальные f, разделив математическое ожидание на отношение выигрыш/проигрыш. Это даст нам оптимальное f = 0,0678 для А и 0,4 для В. Средние геометрические для каждой системы при соответствующих значениях оптимальных f составят:

А= 1,044176755 В= 1,0857629

Как видите, система В, несмотря на то что ее математическое ожидание примерно в четыре раза меньше, чем системы А, приносит почти в два раза больше за ставку (доходность 8,57629% за ставку, когда вы реинвестируете с оптимальным f), чем система А (которая приносит 4,4176755% за ставку, когда вы реинвестируете с оптимальным f).

 

Система	% Выигрышей	Выигрыш: Проигрыш	МО	f	Среднее геометрическое
А В	10 70	28:1 1,9:1	1,9 0,4	0,0678 0,4	1,0441768 1,0857629

Проигрыш 50% по балансу потребует 100% прибыли для возмещения; 1,044177 в степени Х будет равно 2,0, когда Х приблизительно равно 16,5, то есть для возме­щения 50% проигрыша для системы А потребуется более 16 сделок. Сравним с системой В, где 1,0857629 в степени Х будет равно 2,0, когда Х приблизительно равно 9, то есть для системы В потребуется 9 сделок для возмещения 50% проигрыша.

В чем здесь дело? Не потому ли все это происходит, что система В имеет процент выигрышных сделок выше? Истинная причина, по которой В функционирует лучше А, кроется в разбросе результатов и его влиянии на функцию роста. Большинство трейдеров ошибочно считают, что функция роста TWR задается следующим образом:

(1.17)

где   R = процентная ставка за период (например, 7% = 0,07);

N = количество периодов.

Так как 1 + R то же, что и HPR, большинство ошибочно полагает, что функция роста1 TWR равна:

(1.18)  TWR = HPR^N

Эта функция верна только тогда, когда прибыль (то есть HPR) постоянна, чего в торговле не бывает. Реальная функция роста в торговле (или любой другой среде,

Многие ошибочно используют среднее арифметическое HPR в уравнении HPR ^ N. Как здесь показано, это не даст истинное TWR после N игр. Вы должны использовать геометрическое, а не арифметическое среднее HPR ^ N. Это даст истинное TWR. Если стандартное отклонение HPR равно 0, тогда арифметическое среднее HPR и геометрическое среднее HPR эквивалентны, и не имеет значения, какое из них вы используете.

где HPR не является постоянной) — это произведение всех HPR. Допустим, мы торгуем кофе, наше оптимальное f составляет 1 контракт на каждую 21 000 долларов на балансе счета и прошло 2 сделки, одна из которых принесла убыток 210 долларов, а другая выигрыш 210 долларов. В этом примере HPR равны 0,99 и 1,01 соответственно. Таким образом, TWR равно: TWR=1,01 * 0,99 = 0,9999

При колоколообразном распределении (как почти всегда бывает с распределением прибылей и убытков торговой системы) среднее абсолютное отклонение примерно равно 0,8 стандартного отклонения (в нормальном распределении оно составляет 0,7979). Поэтому мы можем сказать:

требовалось их большее повышение, чтобы достичь того же G. Таким образом, можно утверждать, что чем сильнее вы уменьшаете дисперсию, тем легче дается больший выигрыш. Это экспоненциальная функция, причем в пределе, при нулевой дисперсии, G равно А. Трейдер, который торгует на фиксированной долевой основе, должен максимизировать G, но не обязательно А. При максимизации G надо понимать, что стандартное отклонение SD затрагивает G в той же степени, что и А в соответствии с теоремой Пифагора! Таким образом, когда трейдер уменьшает стандартное отклонение (SD) своих сделок, это эквивалентно повышению арифметического среднего HPR (т.е. А), и наоборот!

Фундаментальное уравнение торговли

Мы можем получить гораздо больше, чем просто понимание того факта, что уменьшение размера проигрышей улучшает конечный результат. Вернемся к уравнению (1.19а):

(1.19а)    Оценочное TWR = ((AHPR А 2 - SD Л 2) Л (1/2)) л N

Подставим А вместо AHPR (среднее арифметическое HPR). Далее, так как (X ^Y) л Z = Х ^ (Y * Z), мы можем еще больше упростить уравнение:

Оценочное TWR = (А Л 2 - SD л 2) л (N/2)

Это последнее уравнение мы назовем фундаментальным уравнением торговли, так как оно описывает, как различные факторы: А, SD и N — влияют на результат торговли. Очевидны несколько фактов. Во-первых, если А меньше или равно единице, тогда при любых значениях двух других переменных, SD и N, наш результат не может быть больше единицы. Если А меньше единицы, то при N, стремящемся к бесконечности, наш результат приближается к нулю. Это означает, что, если А меньше или равно 1 (математическое ожидание меньше или равно нулю, так как математическое ожидание равно А - 1), у нас нет шансов получить прибыль. Фактически, если А меньше 1, то наше разорение — это просто вопрос времени (то есть достаточно большого N).

При условии, что А больше 1, сростом N увеличивается наша прибыль. Например, система показала среднее арифметическое 1,1 и стандартное отклонение 0,25. Таким образом:

Оценочное TWR = (1,1 Л 2 - 0,25 л 2) л (N/2) = (1,21 - 0,0625) л (N/2)

= 1,1475 л (N/2)

В нашем примере, где коэффициент равен 1,1475; 1,1475 ^ (1/2) = 1,071214264. Таким образом, каждая следующая сделка, каждое увеличение N на единицу

соответствует умножению нашего конечного счета на 1,071214264. Отметьте, что это число является средним геометрическим. Каждый раз, когда осуществляется сделка и когда N увеличивается на единицу, коэффициент умножается на среднее геометрическое. В этом и состоит действительная польза диверсификации, выраженная математически фундаментальным уравнением торговли. Диверсификация позволяет вам как бы увеличить N (т.е. количество сделок) за определенный период времени. Есть еще одна важная деталь, которую необходимо отметить при рассмотрении фундаментального уравнения торговли: хорошо, когда вы уменьшаете стандартное отклонение больше, чем арифметическое среднее HPR. Поэтому следует быстро закрывать убыточные позиции (использовать маленький stop-loss). Но уравнение также демонстрирует, что при выборе слишком жесткого стопа вы можете больше потерять. Вас выбьет с рынка из-за слишком большого количества сделок с маленьким проигрышем, которые позднее оказались бы прибыльными, поскольку А уменьшается в большей степени, чем SD. Вместе с тем, и уменьшение больших выигрышных сделок поможет вашей системе, если это уменьшает SD больше, чем уменьшает А. Во многих случаях этого можно достичь путем включения в вашу торговую программу опционов. Позиция по опционам, которая направлена против позиции базового инструмента (покупка опциона или продажа соответствующего опциона), может оказаться весьма полезной. Например, если у вас длинная позиция по какой-либо акции (или товару), покупка пут-опциона (или продажа колл-опциона) может уменьшить ваше SD по совокупной позиции в большей степени, чем уменьшить А. Если вы получаете прибыль по базовому инструменту, то будете в убытке по опциону. При этом убыток опциону лишь незначительно уменьшит общую прибыль. Таким образом, вы уменьшили как ваше SD, так и А. Если вы не получаете прибыль по базовому инструменту, вам надо увеличить А и уменьшить SD. Надо стремиться уменьшить SD в большей степени, чем уменьшить А.

Конечно, издержки на трансакции при такой стратегии довольно значительны, и они всегда должны приниматься в расчет. Чтобы воспользоваться такой стратегией, ваша программа не должна быть ориентирована на очень короткий срок. Все вышесказанное лишь подтверждает, что различные стратегии и различные торговые правила должны рассматриваться сточки зрения фундаментального уравнения торговли. Таким образом, мы можем оценить влияние этих факторов на уровень возможных убытков и понять, что именно необходимо сделать для улучшения системы.

Допустим, в долгосрочной торговой программе была использована выше­упомянутая стратегия покупки пут-опциона совместно с длинной позицией по базовому инструменту, в результате мы получили большее оценочное TWR. Ситуация, когда одновременно открыты длинная позиция по базовому инструменту и позиция по пут-опциону, эквивалентна просто длинной позиции по колл-опциону. В том случае лучше просто купить колл-опцион, так как издержки на трансакции будут существенно ниже1, чем при наличии длинной позиции по базовому инструменту и длинной позиции по пут-опциону. Продемонстрируем это на примере рынка индексов акций в 1987 году. Допустим, мы покупаем базовый инструмент — индекс ОЕХ. Система, которую мы будем использовать, является простым 20-дневным прорывом канала. Каждый день мы рассчитываем самый высокий максимум и самый низкий минимум последних 20 дней. Затем, в течение дня, если рынок повышается и касается верхней точки, мы покупаем. Если цены

Здесь есть еще один плюс, который сразу может быть и не виден. Он состоит в том, что мы заранее знаем проигрыш худшего случая. Учитывая, насколько чувствительно уравнение оптимального f к наибольшему проигрышу, такая стратегия может приблизить нас к пику кривой f и показать, каким может быть наибольший проигрыш. Во-вторых, проблема проигрыша в 3 стандартных отклонениях (или больше) с более высокой вероятностью, чем подразумевает нормальное распределение, будет устранена. Именно гигантские проигрыши более 3 стандартных отклонений разоряют большинство трейдеров. Опционные стратегии могут полностью упразднить такие проигрыши.

идут вниз и касаются низшей точки, мы продаем. Если дневные открытия выше или ниже точек входа в рынок, мы входим при открытии. Такая система подразумевает постоянную торговлю на рынке:

 

Дата	Позиция	Вход	P&L	Полный капитал	Волатильность
870106	Длинная	241,07	0	0	0,1516987
870414	Короткая	276,54	35,47	35,47	0,2082573
870507	Длинная	292,28	-15,74	19,73	0,2182117
870904	Короткая	313,47	21,19	40,92	0,1793583
871001	Длинная	320,67	-7,2	33,72	0,1848783
871012	Короткая	302,81	-17,86	15,86	0,2076074
871221	Длинная	242,94	59,87	75,73	0,3492674

Если определять оптимальное f no этому потоку сделок, мы найдем, что соот­ветствующее среднее геометрическое (фактор роста на нашем счете за игру) равно 1,12445.

Теперь мы возьмем те же сделки, только будем использовать модель оценки фондовых опционов Блэка-Шоулса (подробно об этом будет рассказано в главе 5), и преобразуем входные цены в теоретические цены опционов. Входные данные для ценовой модели будут следующими: историческая волатильность, рассчитанная на основе 20 дней (расчет исторической волатильности также приводится в главе 5), безрисковая ставка 6% и 260,8875 дней (это среднее число рабочих дней в году). Далее мы допустим, что покупаем опционы, когда остается ровно 0,5 года до даты их исполнения (6 месяцев), и что они «при деньгах». Дру­гими словами, существуют цены исполнения, в точности соответствующие цене входа на рынок. Покупка колл-опциона, когда система в длинной позиции по ба­зовому инструменту, и пут-опциона, когда система в короткой позиции по базо­вому инструменту, с учетом параметров упомянутой модели оценки опционов, даст в результате следующий поток сделок:

 

Дата	Позиция	Вход	P&L	Полный	Базовый	Действие
				капитал	инструмент
870106	Длинная	9,623	0	0	241,07	Длинный колл
870414	Фиксация	35,47	25,846	25,846	276,54
870414	Длинная	15,428	0	25,846	276,54	Длинный пут
870507	Фиксация	8,792	-6,637	19,21	292,28
870507	Длинная	17,116	0	19,21	292,28	Длинный колл
870904	Фиксация	21,242	4,126	23,336	313,47
870904	Длинная	14,957	0	23,336	313,47	Длинный пут
871001	Фиксация	10,844	-4,113	19,223	320,67
871001	Длинная	15,797	0	19,223	320,67	Длинный колл
871012	Фиксация	9,374	-6,423	12,8	302,81
871012	Длинная	16,839	0	12,8	302,81	Длинный пут
871221	Фиксация	61,013	44,173	56,974	242,94
871221	Длинная	23	0	56,974	242,94	Длинный колл

 

Если рассчитать оптимальное f по этому потоку сделок, мы придем к выводу, что соответствующее среднее геометрическое (фактор роста на нашем счете за игру) равно 1,2166. Сравните его со средним геометрическим при оптимальном f для базового инструмента 1,12445. Разница огромная. Так как мы получили всего б сделок, то можно возвести каждое среднее геометрическое в 6-ую степень для определения TWR. Это даст TWR по базовому инструменту 2,02 против TWR по опционам 3,24. Преобразуем TWR в процент прибыли от нашего начального счета. Мы получим 102% прибыли при торговле по базовому инструменту и 224% прибыли при торговле опционами. Опционы в рассмотренном случае предпочти­тельнее, что подтверждается фундаментальным уравнением торговли. Длинные позиции по опционам могут быть менее эффективными, чем длинные позиции по базовому инструменту. Чтобы не сделать здесь ошибку, торговые стратегии (а также выбор серии опционов) необходимо рассматривать с точки зрения фундаментального уравнения торговли.

Как видите, фундаментальное уравнение торговли можно использовать для улучшения торговли. Улучшения могут заключаться в изменении жесткости при­казов на закрытие убыточных позиций (stop-loss приказов), в установлении целей и так далее. Эти изменения могут быть вызваны неэффективностью текущей тор­говли, а также неэффективностью торговой методологии.

Надеюсь, вы теперь понимаете, что компьютер неверно используется большин­ством трейдеров. Оптимизация, поиск систем и значений параметров, которые бы заработали больше всего денег на прошлых данных,— по сути пустая трата времени. Вам надо получить систему, которая будет прибыльна в будущем. С помощью грамотного управления капиталом вы сможете «выжать» максимум из системы, которая лишь минимально прибыльна. Прибыльность системы в большей степени определяется управлением капиталом, которое вы применяете к системе, чем самой системой. Вот почему вы должны строить свои системы (или торговые методы, если вы настроены против механических систем), будучи уверенными в том, что они останутся прибыльными (даже если только минимально прибыльными) в будущем. Помните, что этого нельзя достичь путем ограничения степеней свободы системы или метода. При разработке вашей системы или метода помните также о фундаментальном уравнении торговли. Оно будет вести вас в верном направлении в отношении эффективности системы или метода. Когда оно будет использоваться вместе с принципом «неограничения степеней свободы», вы получите метод или систему и сможете применить различные техники управления деньгами. Использование этих методов управления деньгами, будь они эмпирическими, которые описываются в этой главе, или параметрическими (ими мы займемся в главе 3), определит степень прибыльности вашего метода или системы.