Перейти к содержимому

Theme© by Fisana
 

XTrade

Актуальное

Спроси у профи

Заказ советников и роботов

Опытные программисты реализуют ваши идеи в сжатые сроки и по приятной цене, от 10$. Отзывы и подробности

Также на форуме есть тема "Бесплатное написание скриптов", но заказы выполняются редко.

Обучение трейдингу

Бесплатный курс с описание всех ключевых моментов торговли на рынке форекс. После этого курса даже новички добиваются хороших результатов. Добавляйте в закладки.



Информер

<a href="http://www.mt5.com/ru/">Форекс портал</a>


Фотография
- - - - -

К вопросу об управлении капиталом


  • Авторизуйтесь для ответа в теме
Сообщений в теме: 18

#1 OFFLINE   Wizard

Wizard

    Пользователи

  • Свой человек
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 337 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Киев

Отправлено 12 Март 2010 - 03:58

Введение

Процесс торговли условно можно разделить на две относительно независимые части. Первая часть, называемая торговой системой (ТС), выполняет роль анализа текущей ситуации, принятия решения о начале сделки, её типе (покупка\продажа) и моменте завершения сделки. Размеры средств, которые участвуют в каждой сделке, определяются второй частью, называемой системой управления капитала. В данной работе проведена попытка анализа некоторых стратегий ММ в зависимости от изменения их параметров. Для анализа выбран метод имитационного моделирования. Однако в некоторых случаях будут рассматриваться и результаты аналитических решений. Средствами проведения анализа выбраны торговый терминал МТ4 и Excel. Дополнительно используются библиотеки обеспечивающие генерацию псевдослучайных чисел (ГПСЧ) [1], статистические функции [2] и модуль передачи данных из МТ4 в Excel [3].

Изначально предполагается, что любой процесс торговли (ПТ) обладает некоторой степенью неопределенности. Выражается это в том, что характеристики ПТ известны с некоторой степенью достоверности и никогда не известны точно. Хорошим, и наверное самым простым, примером такого ПТ может служить стратегия "случайных ставок". При ней трейдер случайным образом (например, подбрасывая монетку) делает ставку на то, вырастет курс одной валюты относительно другой на определенное количество пунктов или снизится. Процесс образования курсов валют, скорее всего, никак не связан с результатами подбрасывания монетки трейдера. Следовательно, мы имеем ПТ, в котором результаты сделок ни как не связаны друг с другом (бернуллиевы). Кроме того, мы не можем точно знать, как именно выпадет монетка в следующий раз, и угадает ли она движение курсов в будущем. Известно лишь, что совпадение будет примерно в 50 случаях из 100 при достаточно большом количестве попыток. Многие трейдеры уверены, что их торговля отличается от такой. Возможно это и так, но для начала мы рассмотрим именно этот случай. В дальнейшем посмотрим, как ведет себя система, в которой удается угадывать более 50 случаев из 100, и что влияет на результативность таких систем.

Структурно статья построена таким образом, чтобы сначала были рассмотрены наиболее интересные характеристики ММ на "теоретических" примерах. Далее мы попытаемся провести моделирование поведения ММ с данными похожими на условия реальной торговли на ФОРЕКС. При этом хотелось бы отметить, никакая ТС не будет рассматриваться в непосредственном виде. Предполагается, что какая бы ТС не использовалась, она всего лишь обеспечивает нас данными о выигрышах и проигрышах с заданной вероятностью и размерами самих выигрышей и проигрышей. Вопросы, связанные с определением независимости (бернуллиевости) результатов реальных сделок, а так же оценкой стационарности свойств ТС во времени, в данной работе не рассматриваются.

Как уже говорилось, будет использовано моделирование. Процесс моделирования состоит в том, что на основе генерации псевдослучайных чисел с заранее заданными характеристиками устанавливается характер результата очередной ставки, выигрыш или проигрыш. Размер ставки определяется выбранной стратегией ММ. Если произошел проигрыш, то сделанная ставка вычитается из текущего капитала игрока. Если выигрыш, то капитал увеличивается. Моделируется определенное число сделок, по окончанию которых происходит расчет общих результатов. После этого всё повторяется большое количество раз (от нескольких сотен до нескольких сот тысяч), после чего результаты усредняются подходящим для этого образом.

Некоторые базовые понятия и сокращения

В первую очередь хотелось бы сказать об используемом в дальнейших рассуждениях понятии "относительного финального результата" - TWR (Terminal Wealth Relative). Он представляет собой общий доход от серии сделок в виде множителя к начальному капиталу. Т.е. если конечный капитал разделить на начальный, то это и будет TWR. Например, если доход составил 12%, то TWR=1.12. Или если проигрыш составил 18%, то TWR=0.82. Удобство его использования состоит в том, что появляется возможность сравнивать результаты различных ПТ вне зависимости от абсолютной величины начального капитала. Сам термин TWR взят по аналогии с [4], [5], [6].

Следующее, о чем необходимо сказать, - это понятие "выигрыша". Выигрышем будет считаться любой результат, если его значение больше начального. Т.е. выигрыш - это ситуация, когда TWR>1. Соответственно, "проигрышем" будет считаться всё, что не является выигрышем, TWR<=1. Таким образом, случай, когда конечный капитал равен начальному, TWR=1, так же будет входить в понятие проигрыша. Но там, где это будет необходимо, данный случай будет рассматриваться отдельно. Кроме этого, существует понятие "краха", обозначающее такой проигрыш средств, неважно в результате единичной сделки или в результате серии сделок, после которого невозможна дальнейшая торговля. Например, проигрыш всех средств (TWR<=0) или случай наличия средств менее некоторого определенного минимума (залога).

Теперь несколько слов о сокращениях, которые будут использоваться далее. Вероятность выигрыша будет обозначаться символом p. Обычная размерность для неё - доли единицы. То же самое касается вероятности проигрыша, символ q=1- p. Общее число сделок - N, при этом число выигрышных сделок - V, и проигрышных - L. Размер выигрышных сделок в абсолютных величинах будет обозначен символом a, проигрышных сделок - b, при этом отношение размера выигрыша к проигрышу - как k= a/b. Если речь будет идти о размерах выигрышных\проигрышных сделок в долях относительно величины капитала, то обозначения будут соответственно a%, b%. Отношение a% к b% будет k. Отмечу, что величина ставки от капитала будет обозначаться как f.

Вероятность событий, которые мы будем получать по время расчетов, будет обозначать как Prob. Другие обозначения будут вводиться по мере необходимости.

Кроме того принято, что в данной статье не различаются понятия "ставка" и "сделка". И обозначают одно и то же - единичную торговую операцию (ЕТО). Серия таких ЕТО будет называться игрой или торговлей в зависимости от контекста. Хотя многим трейдерам это и не нравится, но термин игра хорошо характеризует те неопределенности, которые возникают во время торговли.

История вопроса и предпосылки

История рассмотрения свойств ТС, основанной на результатах бросков монетки, насчитывает довольно большой промежуток времени. В самом простом виде это была азартная игра, которая называется "орлянка". Игра состоит в том, что два игрока изначально обладают каким-то капиталом. Подбрасывается монетка, и если она выпадает "орлом", то один игрок получает от другого игрока часть его капитала. В обратном случае отдает часть своего капитала. Для математиков это - классическая "задача о разорении игрока". Она довольно хорошо изучена, и известны результаты игр, которые можно ожидать в зависимости от начальных параметров.

Для трейдеров наиболее интересны принципиальные результаты решения "задачи о разорении игрока, играющего против очень богатого соперника". Под очень богатым соперником здесь подразумевается дилинговый центр (ДЦ). Или если вы уверены, что вы действуете не против ДЦ, то считайте своим очень богатым соперником всех участников ФОРЕКС.

В чем суть проблемы в такого рода игре? Мы не будем рассматривать варианты с бесконечно продолжающейся игрой. Никто не играет бесконечно долго, да и выводы там неутешительны. Рассмотрим случай, когда игра конечна и состоит из N сделок. Допустим, что вероятность, с которой вы можете угадывать, - p>0.50, а размер выигрыша и проигрыша равны, a=b. Также допустим, что вы хотите, чтобы ваш выигрыш за N сделок был наибольшим из возможных.

Наилучшая стратегия добиться максимального выигрыша в этой игре состоит в том, чтобы каждый раз ставить максимально возможную ставку, т.е. все средства. Но математически строго доказано, что в этом случае вероятность краха можно вычислить по формуле 1-(pN) и она зависит от N. [7][8] Чем больше N, т.е. количество ставок, тем выше вероятность краха. Следовательно, наименьшая вероятность краха будет при N=1, если играть обязательно. Если играть не обязательно, то самая выигрышная стратегия - вообще не играть, вероятность краха нулевая.

Примечание: обращаю внимание на одно распространенное заблуждение. Многие полагают, что если в игре шансы равны, то их выигрыш примерно нулевой. Это было бы так, если бы они играли против соперника с сопоставимым капиталом.


Применительно к реальному трейдингу это означает, что даже если вы умеете угадывать выигрыш в 2 случаях из 3, но каждый раз заходите всеми своими средствами, то произойдет следующее. Вероятность краха на первой сделке будет равна 1/3 - и это неплохо, но уже к десятой сделке вероятность того, что вы потерпите крах ~0.98.

Таким образом, требование получить максимальную прибыль приводит к абсурдной ситуации - сыграть на все деньги, но всего лишь один раз. Конечно, это не очень привлекательно, так как очевидно, что в вашей игре конечный выигрыш должен быть выше при большем количестве ставок.

Увеличить продолжительность такой игры и при этом снизить вероятность краха можно за счет отказа от требования максимального выигрыша, т.е. отказаться от игры с максимальной ставкой, использовать только часть средств от всего капитала. Если эта часть очень маленькая, то игра может продолжаться очень долго. Это тоже доказано математически. [7][8] Но при этом возникает ситуация, что и окончательный выигрыш будет небольшим. Получается, что большие ставки ведут к увеличению общего выигрыша, но и к увеличению риска проигрыша. Маленькие ставки уменьшают риск, но также уменьшают и выигрыш. Поэтому закономерно встает вопрос о том, какую часть капитала наиболее оптимально (с определенной точки зрения) использовать.

Такова обычная цепь рассуждений и предпосылки. Изучение данного вопроса не стояло на месте. Появилось целое направление, призванное решать данную проблему, которое называется в общем виде "управление капиталом". Существует несколько методов ММ, которые обеспечивают те или иные возможности по удовлетворению требований вероятности краха и размера выигрыша. Все эти методы мы рассмотреть не сможем в виду ограниченности рамок статьи, поэтому остановимся на двух из них: метод, основанный на определении ставок фиксированного размера, и метод ставок фиксированной доли от капитала.

Немного из теории

Если опустить все математические премудрости, то ключевым моментом в ММ является вопрос, который можно сформулировать следующим образом: какова вероятность наступления того или иного события (например, рост капитала вдвое или разорения) через определенное время (например, числа сделок). По существу, это - вопрос о перспективах, поэтому время можно зафиксировать и рассматривать только два параметра - вероятность события и само событие.

Если рассматривать "орлянку" в самом простом её виде, то зная количество ставок N, можно рассчитать некоторые вещи довольно легко. Например, математическое ожидание (МО) дохода за одну ставку (1) или ожидаемый доход за серию ставок (2). Обращаю внимание, что МО в данном случае определяется относительно начального капитала. Это означает, в случае МО>0 - положительное ожидание, и в случае МО<0 ожидается, что каждая ставка в среднем приносит убытки.

4MMfrm01.PNG


Для случая, упомянутого в [9]: p=0.45, q=0.55, a%=0.08, b%=0.05, N=20, результаты будут - MO=0.0085, TWR=1.170. Случай данный интересен тем, что при вероятности выигрыша p<0.5 всё равно получается положительное МО на одну ставку, и, как результат, ожидается выигрыш ~17% к первоначальному капиталу.

Предупреждение: в [9] рассматривается другой метод ММ, поэтому, несмотря на одни и те же исходные данные, результаты будут различаться.


Однако ожидание сродни средней температуре по больнице. Ничего не говорит нам о том, какова вероятность появления тех или иных результатов в зависимости от конкретного числа выигрышных ставок. А без этого трудно оценить риски. Поэтому введем ещё две формулы: для расчета дохода при известном количестве выигрышных ставок (3) и расчета вероятности появления в серии определенного количества выигрышных ставок (4):

4MMfrm02.PNG


Теперь остается посчитать значения для всех V= 0,1,...,N, L=N-V и построить график изменения Prob(V) от TWR(V). Для приводимого ранее случая график будет выглядеть следующим образом. Обращаю внимание, что на графике указаны оси Prob и TWR без индекса (V). Сделано это исключительно для упрощения восприятия.

4MMpic01.PNG


Результаты наших расчетов по формулам (3) и (4) представлены зелеными точками. Интерпретировать график можно следующим образом. Например, вероятность появления среди результатов серии сделок таких, у которых TWR=1.04, составляет 0.162. Чаще всего, с вероятностью 0.177, ожидается появление TWR=1.170. И так далее. Синими точками указаны те же данные, но уже в виде накопленной вероятности. Таким образом, можно сказать, что для наших исходных данных вероятность того, что часть игр будет иметь TWR<=1.00, то есть - проигрыш, составит 0.252. На графике не показаны самые крайние значения. Так ситуация краха, то есть TWR=0.00, имеет Prob=6.4E-06. Максимальный выигрыш TWR=2.60, - Prob=1.2E-07. Это очень маленькие вероятности, тем не менее, в связи с их существованием есть ещё один важный вопрос.

Попробуем продемонстрировать это на следующем примере. Расчеты проведены для условий: p=0.45, q=0.55, a%=0.05, b%=0.05, N=50, результаты представлены на графике.

4MMpic02.PNG


Как мы видим, TWR принимает значения от -1.50 до 3.50. TWR=-1.50 возможен только в том случае, если шла игра при капитале меньше 0.0. То есть формулы, которыми мы воспользовались, не учитывают того, что где-то на промежуточной сделке капитал кончился, и игра не могла продолжаться. Это действительно так, и в связи с этим возникла новая задача, так называемая "задача о поглощении на стенке". В этой задаче учитывается то, что существует некая граница для капитала, при достижении которой игра прекращается. Обычно в самом простейшем виде считается, что граница =0, однако нам гораздо интереснее вариант, когда эта граница может принимать произвольные значения. С некоторыми аспектами аналитического решения данной проблемы можно ознакомиться в [7].

Веер возможностей

Попробуем решить данную задачу численно, во-первых, с помощью итерационных вычислений, во-вторых, с помощью имитационного моделирования на основе стохастических методов (метод Монте-Карло). Для начала обратимся к рисунку и попробуем разобраться в проблеме.

4MMpic03.PNG


На рисунке схематично изображено, как могли бы проходить траектории изменения капитала в течение игры. Условно показано три варианта, хотя их конечно гораздо больше. Предполагается, что для участия в игре допускаются игроки с капиталом более чем, например, 0.3 (залоговые требования). Предположим, что игра пошла по красному сценарию, и в какой-то момент продолжение игры стало невозможно. Произошло поглощение траектории на границе (стенке) - полное разорение, крах, игрок выбывает из игры, в отличие от игр, проходивших как показано зеленым или синим цветов. Таким образом, для того чтобы определить вероятность разорения на определенном шаге серии нужно учесть все возможности краха на предыдущих шагах.

Наиболее простой, наглядный и очень старый метод, с помощью которого можно провести такие расчеты, - это треугольник Паскаля. По своей сути это - рекуррентная процедура, в которой расчет очередного значения выполняется с использованием предыдущих. В немного модифицированном виде вариант такого треугольника показан ниже.

4MMpic04.PNG


Зелеными точками показаны возможные места на графике, через которые может пройти траектория TWR, который в данном случае можно рассчитать по формуле (3). Точки подписаны значениями Prob (числитель) и значениями TWR(знаменатель). Символ z% обозначает граничное значение, при достижении которого происходит поглощение, черная линия. Красная горизонтальная линия проведена по значению z%+b%.

Что означает положение точек относительно красной линии. Если точка расположена выше, то следующий ход возможен. Когда красная линия проходит через точку - это последний шанс на ещё один шаг. Если повезет, то можно играть дальше, - нет, то произойдет поглощение. Точки, попавшие в область между красной и черной линиями, достижимы, но следующий шаг из них невозможен, так как капитала не хватает на очередную ставку. Другими словами, это не полное окончание капитала, но играть дальше нельзя.

Предупреждение: конечно, такое невозможно в случае целочисленных ставок, таких как монетки, но если речь идет, например, о ставке в 0.15 от капитала, то картина именно такая.


4MMpic05.PNG


И ещё один рисунок с результатами расчетов при других граничных условиях. Если сравнивать его с предыдущим, то должна быть заметна разница.

4MMpic06.PNG


Теперь имея такие данные, можно знать вероятность каких либо событий. Например, для рисунка 6 - какова Prob того, что при N=6 TWR=1.4 - ответ 0.234. Или какова Prob того, что при N=6 TWR>1, нужно сложить соответствующие Prob, ответ 0.344. Или какова Prob того, что при N=6 TWR=1.1 - ответ 0. И так далее.

Последний пример из этой серии. С "перекошенными" исходными значениями: p=2/3, q=1/3, a%=0.1, b%=0.2, z%=0.2 - приводится для того, чтобы показать, как меняются Prob и TWR в этом случае. Как видим, вероятность того, что будет выигрышная ставка, в два раза выше проигрыша, но вместе с тем и размер выигрыша в два раза меньше размера проигрыша.

4MMpic07.PNG


При TWR>1, - Prob=0.351. В принципе, это довольно близкое значение Prob к тому случаю, который приведен на рисунке 6. Но видно, что величины TWR, которые могут быть достигнуты за сопоставимое число ставок, гораздо меньше.

Ещё один важный момент, который мы до сих пор не обсуждали. Касается это параметра f, обозначающего долю капитала, задействованного в ставке. Фактически, это та доля капитала, которой рискуют в сделке, т.е. b%. В случае классической "орлянки", когда можно проиграть только счетное количество "монеток", такое выражение как 1/f показывает количество проигрышей подряд, которое ведет к краху. В нашем случае, вообще говоря, параметр 1/f может быть нецелочисленным. В то же время, в условиях неделимости ставок количество ставок не может быть нецелым. Это приводит к тому, что в самом худшем случае, когда продолжение игры невозможно, всё равно может оставаться какая-то часть капитала (и она будет меньше b%). Т.е. эта часть абсолютно безрисковая, её невозможно проиграть. В связи с этим, фактический размер капитала, который участвует в игре, меньше на эту величину. Соответственно, на эту же величину фактический z% больше (см. рис.5). При этом, если z%>0, то f имеет тенденцию к превышению над b%. С учетом всего вышесказанного, фактический f можно вычислить следующим образом:

4MMfrm03.PNG


где символ int обозначает операцию выделения целой части числа. Для примера, приведенного на рис.5, b%=1/5, но фактический f=1/3.

Продолжительность возможностей

Попробуем рассмотреть наши результаты как соответствие между Prob и TWR. В качестве примера было выбрано несколько различных наборов исходных данных. Длина серий одинакова - N=15.

4MMpic08.PNG

Рис. 8


Несколько пояснений, которые помогут разобраться с тем, что и как нанесено на графике. Каждая кривая начинается с "пустой" точки (если смотреть слева на право). Вообще-то говоря, это - условные точки (в некоторых случаях), их не может быть в природе. Но тем не менее они нанесены и обозначают вероятность того, что поглощение произойдет на каком-то из промежуточных шагов. Т.е. это вероятность того, что траектория не достигнет последнего шага. Следующая точка на графике вслед за первой - это уже реальные данные о том, с какой вероятностью на последнем шаге произойдет поглощение с учетом всех предыдущих крахов (с некоторыми оговорками, которые сейчас не принципиальны).

На следующем рисунке продемонстрировано, как меняется вероятность краха в зависимости от длины серии N. Для примера взяты те же самые исходные данные, что и для рисунка 8. Как мы увидим, результаты существенно различаются между собой.

4MMpic09.PNG

Рис.9


Что хотелось бы отметить следующее. Самое главное - с ростом длины серии вероятность краха возрастает. С этим принципиальным моментом в игре с поглощением на стенке ничего нельзя поделать. Однако не всё так плохо, как кажется на первый взгляд. Дело в том, что сама вероятность краха может быть очень небольшой, в зависимости от параметров ТС (см. красную линию). В то же время, если параметры ТС не очень удачные, то крах наступает очень быстро (см. коричневую линию).

Ещё один важный момент, связанный с обсуждаемым вопросом, - это вероятность общего выигрыша. До этого мы рассматривали случай TWR<(z%+b%), теперь настало время посмотреть, как себя ведет вероятность TWR>1 в зависимости от N.

4MMpic10.PNG

Рис.10


Интересно, что в случае, показанном зеленым и черным цветами, мы имеем дело с в общем-то нейтральными стратегиями, т.е. такими, у которых MO=0, и были бы в праве ожидать, что вероятность выигрыша должна быть около 0.5. Однако это не так. И связано это с поглощением на стенке.

Так выглядит вероятность появления возможных TWR на определенном шаге. В данном случае N=50, точно такое же, как и на рисунке 10.

4MMpic11.PNG

Рис.11


Это обычные кривые распределения. Чем они отличаются от традиционной нормальной кривой распределения, - тем, что они несимметричны относительно максимального своего значения и относительно минимального и максимального TWR. Кроме того, некоторые кривые заметно "скошены в бок" и напоминают скорее логнормальные кривые. Ещё один интересный момент: если сравнить рисунки 10 и 11, то видно следующее. При том, что у большинства распределений на рисунке 11 наиболее вероятное значение TWR больше 1, но в то же время вероятность того, что значение TWR будет больше 1 меньше 0.5. Более того, для случаев с MO=0, черная и зеленая линии, максимально вероятная TWR тоже не равна 1, как это могло бы ожидаться. Никакого парадокса в этом нет.

На этом можно закончить краткое рассмотрение некоторых аспектов "задачи о поглощении на стенке". Следующее, что планировалось сделать, это провести стохастическое моделирование и сравнить результаты с полученными ранее для того, чтобы оценить корректность рассуждений и точность моделирования.


Моделирование


В общих чертах алгоритм моделирования следующий. Перед каждым броском "монеты" проверяется состояние капитала. Если капитала недостаточно для продолжения игры, то она заканчивается. Если играть можно, то с помощью ГПСЧ определяется, выигрышная или проигрышная была ставка. В зависимости от этого капитал увеличивается или уменьшается. И так до конца игры. Проводится большое количество игр, результаты усредняются. Это всё, очень просто. Единственная проблема стохастических методов - это их точность. Дело в том, что при использовании этого метода точное решение задачи невозможно, и это доказано математически (см. парадокс де Муавра). Поэтому прежде чем использовать модель в дальнейших расчетах, придется оценить, насколько результаты совпадают с другими.

Сравним два варианта решений для случая: p=0.5, q=0.5, a%=0.2, b%=0.1, z%=0.0. Ниже приведены два рисунка (12 и 13) на которых показано соответствие результатов.

4MMpic12.PNG

Рис.12

4MMpic13.PNG

Рис.13


Зеленым цветом отмечены значения, полученные ранее. Черные точки показывают результаты моделирования. Красным цветом показана ошибка, отношение ожидаемого значения к модельному. Рисунок 12 демонстрирует непосредственно сами значения. Рисунок 13 - это накопленная сумма. Совпадение достаточно неплохое. Уровень ошибок в средней части значений составляет менее 0.5%. На краях диапазона уровень ошибок, конечно, выше. В этом нет ничего страшного, просто это нужно учитывать в дальнейшем. К тому же, нас больше будет интересовать накопленная сумма, а там уровень ошибок гораздо меньше (это свойство кумулятивных кривых, ошибки от разных значений компенсируют друг друга).

Другая особенность результатов моделирования - практически невозможно получить вероятность крайне редких значения. Так, в приведенном примере максимальное TWR=11, при Prob= 8.88E-16, и эти значения не могли быть получены при моделировании.

Еще один пример для демонстрации вышесказанного, но уже при N=250: p=0.5, q=0.5, a%=0.1, b%=0.1, z%=0.0. Никаких дополнительных комментариев не будет.

4MMpic32.PNG

Рис.14

4MMpic15.PNG

Рис.15


Теперь мы можем использовать эту модель как основу для решения более сложной задачи чем та, которую мы рассматривали выше.

Торговые операции

Прежде чем мы продолжим дальнейшее обсуждение, хотелось остановиться на понятиях и формулах. Дело в том, что реальная торговля, на первый взгляд, значительно отличается от рассмотренной выше игры в "орлянку", - учет этого обстоятельства потребует дополнительных усилий при моделировании. Поэтому необходимо сразу же прояснить, с чем же придется иметь дело в дальнейшем. Безусловно, большинство читателей имеет собственные представления об этом. Итак, некоторые понятия и обозначения, которые нам понадобятся.


Примечание: для простоты будут рассматриваться торговые операции пар с "прямой котировкой", такие как EURUSD, GBPUSD. Пары с "обратной котировкой" и кросс-курсы считаются несколько иначе. Для валютных пар с обратной котировкой стоимость пункта меняется в зависимости от текущей котировки. Для кросс-курсов дополнительно учитывается текущая котировка базовой (первой) валюты к доллару США. Кроме того, здесь не используется понятие ASK и BID.


Капитал, который участвует в торговле, назовем Deposit. Нам предоставляется право, используя кредитное плечо Leverage, покупать и продавать контракт определенного размера LotSize. Контракт может быть дробным, поэтому нам понадобится понятие Lots, как характеристика, указывающая на то, каким размером контракта мы оперируем. Соответственно, фактический размер оперируемого лота в базовой валюте будем именовать LotPrice. За право купить или продать мы должны вносить Margin. Если выразить Margin как долю от Deposit, то мы получим параметр Margin%. Совместно с эти мы будем использовать понятие StopOut, которое обозначает минимальную часть Margin, достижение которой приводит к закрытию текущей сделки и принудительному завершению торговли. Таким образом, существует две разные ситуации, когда дальнейшая торговля невозможна (при желаемом размере LotPrice), т.е ситуация краха. Дополнительно был введен ещё один параметр, который условно назван Sigma. По существу это - отношение используемых в торговой операции средств с учетом кредита к размеру всех собственных средств. Отношение оперируемых средств к фактическому капиталу, т.е. аналог кредитного плеча, только отнесенного ко всему Deposit, а не к LotPrice.


4MMfrm04.PNG


Одно из основных понятий, характеризующее процесс торговли, это Quote - текущий обменный курс. Минимальное изменение курса будем называть Tick. Размер минимального изменения курса инструмента - TickPrice, рассматриваемый как часть Deposit - Tick%.

4MMfrm05.PNG


Кроме того, у нас есть ещё несколько параметров, связанных с изменением курса: так называемые TP (TakeProfit) и SL (StopLoss) - изменение курса, при которых происходит фиксация прибыли или убытка. Если выразить эти параметры в валюте, то будем называть их TPprice и SLprice. И, соответственно, выраженные как часть Deposit, назовем TP% и SL%. Также есть различного рода комиссии дилера, такие как Spread, Swap и т.д. Мы не будем рассматривать всё многообразие этих параметров, остановимся только на Spread, который традиционно выражается в пунктах изменения курса. Данные о Swap, если он выражается также в пунктах, достаточно легко учесть в случае необходимости. Если Swap представлен как реальный банковский процент на используемые за счет кредитного плеча заёмные средства, то ситуация несколько сложнее.

4MMfrm06.PNG


Попробуем сравнить полученные нами параметры с теми, которые мы использовали в задаче о "поглощении на стенке". Очевидно, что SL% соответствует b%. Так же как, TP% = a%. Начальный капитал у нас был представлен как TWR=1. В этом случае то же самое, так как наши расчеты строятся на параметрах, выраженных в долях единицы. Использованное граничное значение z%+b% можно условно считать Margin%. Между этими понятиями есть некоторая разница, но она не так принципиальна, если не принимать во внимание существование StopOut. В общем-то, оказалось, что задачи похожи в первом приближении. Позднее мы проверим это утверждение.

Если внимательно посмотреть на формулы (9, 11, 13, 15), то везде в них присутствует параметр Sigma. Как уже упоминалось, это аналог кредитного плеча, и он используется во всех важных формулах. Напрямую от Leverage зависит только Margin%.

4MMpic16.PNG

Рис.16


Корректность расчетов можно проверить на следующем примере. Известно, что при Leverage=100, LotSize=100000, Lots=0.1, Deposit=10000 размер залога составляет 100. Если мы посмотрим на соответствующий график (коричневый), то увидим, что Margin%=0.01, при Deposit=10000 это и есть 100.

Две характерные особенности, которые можно наблюдать на графиках: во-первых, чем больше Sigma, тем выше Margin%. Другими словами, меньше свободных средств которые можно использовать при торговле. Во-вторых, уменьшение Leverage также приводит к увеличению Margin%. Обратимся к рисунку 9, на котором рассмотрены схожие случаи (синяя и зеленая линии). Эти случаи различаются только размером z%. Видно, что с увеличением граничного значения увеличивается вероятность краха при прочих равных условиях.

Так как прямой зависимости между SL% и Leverage нет, то рассмотрим, как этот параметр зависит от Sigma и (SL+Spread).

4MMpic17.PNG

Рис. 17


Увеличение параметра Sigma приводит к увеличению SL%, то есть также приводит к усилению риска краха. Зависимость эта совершенно линейная. Получается, что для того, чтобы уменьшить SL%, необходимо либо снизить (SL+Spread), либо уменьшить Lots, так как другие значения, входящие в Sigma, скорее всего, изменить не удастся.

На этом рассмотрение формул закончим. Несколько слов о том, как проходило моделирование. Процесс этот почти ничем не отличался от того, который был применен ранее. Проводилась проверка на возможность торговли, совершалась покупка по текущему курсу, с помощью ГПСЧ определялось изменение курса, происходила продажа, и вычислялся текущий уровень капитала. Всё это повторялось в цикле много раз. В конце определялись результаты торгов. Никаких особых аналитических форм не использовалось, моделировалось "так как есть". Понятие Tick и связанные с ним, а также Swap, не использовались в виду того, что в них не было необходимости.

Для оценки корректности результатов моделирования использовался пример со следующими основными характеристиками: Deposit=1000, Leverage=100, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=0.0040, SL=0.0040, Spread=0.0002, p=0.5, N=250. Длина серии выбрана такой, потому что это число приблизительно равно количеству рабочих дней в году. Таким образом, если считать что в день происходит одна сделка (внутри дня, поэтому Swap не используется), то результаты будут в годовом исчислении. Применим формулы (9, 13, 15) и получим следующие результаты: TP%=0.038=a%, SL%=0.042=b%, Margin%=0.1 (следовательно, z%=0.058). Проведем стохастическое моделирование и расчеты такие же, как и для рисунка 4.


4MMpic18.PNG

Рис.18


Здесь приведено сравнение расчетов по модели и по формулам. Как видим, результаты расчетов по разным методикам очень хорошо совпали между собой. Это ещё один повод утверждать о том, что процесс торговли мало чем отличается от классической "орлянки" в задаче о "поглощении на стенке".

Несколько кратких комментариев по графику. Самая левая, наименьшая, точка зелено-красной линии указывает на вероятность краха. В данном случае это TWR<= Margin% - 0.375. Вероятность проигрыша, т.е. случай TWR<=1, - 0.795, следовательно вероятность выигрыша - 0.205.

 
 

#2 OFFLINE   Wizard

Wizard

    Пользователи

  • Свой человек
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 337 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Киев

Отправлено 12 Март 2010 - 04:33

ММ - фиксированный размер (FixSize)

Суть этого метода ММ состоит в том, чтобы каждый раз вне зависимости от других факторов использовать в сделках фиксированную часть начального капитала. Фактически, традиционные возможности по управлению размером лота, которые дилеры предоставляют трейдерам, напрямую соответствуют этому методу. Кроме того, этот метод ММ реализуется в игре "орлянка". Так как мы уже рассмотрели основные особенности этого метода раньше, то перейдем непосредственно к вопросу о том, как именно влияют отдельные параметры на характеристики этой системы. Воспользуемся для этого нашей моделью.

В связи с тем, что мы рассматриваем не аналитическое решение, а численное, то единственный метод оценки отклика на изменение входных параметров - это сравнение результатов расчетов. Будем фиксировать данные, менять в каком-то диапазоне один из них и наблюдать, к каким изменениям это приводит.

Вернемся к ситуации, изображенной на рисунке 16. Проведем расчеты при таких параметрах: Deposit=3000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL= { 0.0030, 0.0040, 0.0050, 0.0060}, Spread=0.0002, p=0.5, N=250, Leverage= { 3, 4, 5, 6, 7, 10, 25, 50, 75, 100}.


4MMpic19.PNG

Рис.19


Для большей наглядности результаты расчетов показаны в логарифмическом масштабе. Действительно, уменьшение Leverage ведет к увеличению Margin% (черная линия), а следовательно, к увеличению вероятности краха. Нужно отметить, что взаимосвязь между вероятностью краха и кредитным плечом нелинейная, и наибольшее влияние её ощущается в области малых значений Leverage. Несколько уменьшить негативный эффект от уменьшения Leverage можно уменьшив уровни TP и SL. Однако следует заметить, что при очень небольших Leverage (в нашем случае 4) вероятности краха всё равно остаются высокими. Кроме того, есть ещё одна особенность, которая продемонстрирована на следующем рисунке.

4MMpic20.PNG

Рис.20


Здесь показано, как изменяется вероятность проигрыша в зависимости от изменения Leverage. Как видим, при уменьшении TP и SL происходит увеличение вероятности проигрыша.

Если увеличить капитал, например, до 10000, это приведет к тому, что крах станет невозможен при заданных N=250. Если сравнить рисунки 20 и 21, то видно, что в области Leverage>10 результаты совпадают.

4MMpic21.PNG

Рис.21


Рассмотрим пример, в котором вероятность выигрыша в одной сделке больше, чем вероятность проигрыша, т.е. p>0.50. Проведем расчеты при следующих параметрах: Deposit=3000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL={ 0.0030, 0.0040, 0.0050, 0.0060}, Spread=0.0002, p=0.52, N=250, Leverage={ 3, 4, 5, 6, 7, 10, 25, 50, 75, 100}.

4MMpic22.PNG

Рис.22

4MMpic23.PNG

Рис.23


Если сравнить результаты расчетов с вариантом, показанным на рисунке 19, то видно, что увеличение выигрыша в одной сделке ведет к уменьшению вероятности краха и к уменьшению вероятности проигрыша. Закономерный и ожидаемый результат.

Следующий пример показывает, как меняется вероятность проигрыша от вероятности выигрыша в одной сделке с учетом уровня TP, SL. Данные следующие: Deposit=3000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL={ 0.0020, 0.0030, 0.0040, 0.0050, 0.0060}, Spread=0.0002, p={ 0.48, 0.49, 0.50, 0.51, 0.52, 0.53, 0.54, 0.55, 0.56, 0.57}, N=250, Leverage=100.

Примечание: Пример подобран таким образом, чтобы величина вероятности краха была мала, и её можно было бы не рассматривать. Максимальное значение вероятности краха для наиболее худшего случая составило около 0.04.


4MMpic24.PNG

Рис.24


На что хотелось бы обратить внимание. Первое, и наиболее очевидное, - с увеличением p происходит уменьшение вероятности проигрыша. С другой стороны, к увеличению вероятности проигрыша ведет уменьшение уровней TP и SL. Происходит это из-за того, что существует Spread фиксированной величины. Другой вывод, который можно сделать из этих результатов: торговля с небольшим уровнем целей в каждой сделке в каком-то смысле - рискованное дело.

Пример ниже демонстрирует степень влияния величины Spread на вероятность проигрыша. Основные параметры модели: Deposit=3000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL={ 0.0020, 0.0030, 0.0040, 0.0050, 0.0060}, Spread={ 0.00000, 0.00005, 0.00010, 0.00015, 0.00020, 0.00025, 0.00030, 0.00035, 0.00040, 0.00045}, p=0.55, N=250, Leverage=100.

4MMpic25.PNG

Рис.25


На следующем рисунке показано для данных, приведенных на рисунке 24, соответствие между вероятностью проигрыша и MO сделки, расcчитанное по формуле (1). Вместо значений a% и b% использовались соответствующие значения TP% и SL%.


4MMpic26.PNG

Рис.26


Как видим, увеличение MO сделки ведет к тому, что вероятность проигрыша уменьшается, но не становится нулевой. Это значит, что само по себе положительное MO не гарантирует защиту от проигрыша. Так же как и от краха. Безусловно, бОльшие уровни TP и SL ведут к уменьшению вероятности проигрыша, но в то же время (см. рисунки 19 и 22) это ведет к увеличению вероятности краха.

Другими словами, мы вернулись к тому, о чем утверждалось в начале, когда рассуждали о классической игре в орлянку. Увеличение ставок ведет к увеличению возможного выигрыша (уменьшению вероятности проигрыша) и в то же время ведет к увеличению вероятности краха. К сожалению, ни какого математически обоснованного метода выбора размера сделки, при применении данного метода ММ, не существует. Есть только личные предпочтения, какой уровень краха или проигрыша приемлем в каждом конкретном случае.

Рассмотрим вопрос определение вероятности достижения того или иного уровня TWR во время игры. Основные параметры модели: Deposit=3000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL= 0.0030, Spread=0.0002, p={ 0.48, 0.49, 0.50, 0.51, 0.52}, N=250, Leverage=100.

4MMpic27.PNG

Рис.27


Интерпретировать данные графиков можно следующим образом. Вероятность того, что значение TWR может во время игры снизиться до значения ~0.90 при p=0.48 составляет ~0.93. Для случая p=0.52 составит ~0.68.


4MMpic28.PNG

Рис.28


На этом рисунке показана вероятность того, что уровень TWR увеличится во время игры до определенной величины. Например, вероятность того, что значение TWR может за время игры достигнуть значения ~1.10 при p=0.48 составляет ~0.09. Для случая p=0.52 составит ~0.37. Это вполне логично, когда при увеличении вероятности выигрыша в одной сделке происходит увеличение вероятности достижения определенного уровня.

Теперь несколько слов о Drawdown. Для оценки данного параметра был использован скрипт [10] с небольшими изменениями. Кроме того, в отличие от оригинального скрипта расчет происходит с учетом Spread.

Основные параметры модели: Deposit=3000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL=0.0030, Spread=0.0002, p={ 0.48, 0.49, 0.50, 0.51, 0.52}, N=250, Leverage=100.

4MMpic29.PNG


При заданных начальных параметрах как для рисунка 27 вероятность возникновения Maximal Drawdown % ~0.20 при p=0.48 составляет ~0.85. При p=0.52 составляет ~0.47.

Следующий и последний пример: Deposit=2000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL={ 0.0020, 0.0030, 0.0040, 0.0050, 0.0060}, Spread=0.0002, p=0.50, N=250, Leverage= 100.

4MMpic30.PNG

Рис.30


Одно небольшое пояснение к рисунку 30. Уровень Maximal Drawdown %=0.96 приблизительно соответствует уровню Margin, поэтому на графиках присутствует резкий перелом линий. Как видно, по сравнению со случаем приведенным на рисунке 29 (красная линия) вероятность достижения бОльших Maximal Drawdown % увеличилась.

Прежде чем закончить обсуждение некоторых особенностей ММ фиксированного размера приведем ещё два распределения таких характеристик моделей, как Profit Factor и Expected Payoff.

4MMpic31.PNG

Рис.31

4MMpic32.PNG

Рис.32


Основные параметры модели для рисунков 31 и 32: Deposit=3000, LotSize=100000, Lots=0.1, TP=SL= 0.0030, Spread=0.0002, p={ 0.48, 0.49, 0.50, 0.51, 0.52}, N=250, Leverage=100.

#3 OFFLINE   Wizard

Wizard

    Пользователи

  • Свой человек
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 337 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Киев

Отправлено 13 Март 2010 - 10:46

Так же к этой теме будет полезным посмотреть фильм, в котором рассказывается каким образом можно использовать теорию вероятности в корыстных целях.

BBC: Как заработать миллион без лишних усилий / BBC: Making Millions. The Easy Way (2006) TVRip

254.jpg

Сюжет:
В середине 1990 года, команда американский студентов посетила самое могущественное казино Лас-Вегаса, и вернулась домой с несколькими миллионами долларов. Смекалистые студенты технического вуза в течении месяца, каждые выходные играли в блек джек в казино и выигрывали огромные суммы.
Студенты были из знаменитого на весь мир Массачусетского техногологического института (MIT). Их миллионные выигрыши в казино возобновили застоявшуюся войну между игроками и казино. Так называемая война началась 40 лет назад с профессора математики Эдуарда Торпа. Он понял, что среди других игр в каторые играли в казино, блэк джек самая просчитываемая игра если оценивать её в математическом плане.
В большинстве игр которые проводятся на деньги - рулетка, игры в кости, лотерея - на все эти игры события в прошлом не определяют события в будущем. Но это не относится к такой игре как блэк джек. Фильм расскажет вам какие методы обмана применялись в игре, от технологических до командных.

Скачать

#4 OFFLINE   Neveteran

Neveteran

    Расстрелял целый магазин

  • Пользователи
  • PipPipPipPip
  • 48 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Николаев
  • Интересы:... машинки, девченки, хорошие книжки ...

Отправлено 14 Март 2010 - 13:18

Так же к этой теме будет полезным посмотреть фильм, в котором рассказывается каким образом можно использовать теорию вероятности в корыстных целях.

BBC: Как заработать миллион без лишних усилий / BBC: Making Millions. The Easy Way (2006) TVRip

254.jpg


Отличная ветка .......... :)
Добавлю от себя ..............

Лучшие системы игры жесткие и практичные. Они состоят из небольшого числа элементов. Чем сложнее система, тем большее число ее элементов могут не сработать. Игроки любят оптимизировать свои системы по прошлым данным. К сожалению, ваш брокер не позволит вам играть в прошлом. Рынки изменяются, и параметры, идеальные в прошлом, могут не быть таковыми сегодня. Попробуйте вместо этого деоптимизировать вашу систему. Посмотрите, как она будет работать в неблагоприятных условиях. Практичная система ведет себя хорошо, когда рынок изменяется. В реальной игре она, вероятно, превзойдет глубоко оптимизированную систему.

И, наконец, если вы разработали хорошую систему, не балуйтесь с ней. Разработайте другую, если вам нравится разнообразие. Роберт Причер формулирует это так: "Большинство игроков берут хорошую систему игры и ломают ее, пытаясь сделать совершенной". Если у вас уже есть система игры, то пора установить правила управления капиталом. :)

Чаще всего, нас отбрасывает назад, собственная неуверенность в своих силах.
Neveteran :)
  • zizy это нравится
Мартингейл подарил дуракам - надежду, умным уверенность в себе, а трейдерам геморой.

#5 OFFLINE   SeMI

SeMI

    Администратор

  • Администраторы
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 4 507 сообщений
  • Баланс: 35.7$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Ужгород

Отправлено 21 Июнь 2010 - 11:28

Я сам для себя использую систему рекапитализации!

Весь Депо делю на 10 сделок!

В последствии определяю размер лота!

Если проиграл значит лот буду использовать меньше, если Депо вырос лот соответственно!

Просто и доступно без понтово!

#6 OFFLINE   twin

twin

    Давно в теме

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 3 973 сообщений
  • Баланс: 25.5$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Борисов
  • Интересы:щелкать семечки

Отправлено 29 Август 2010 - 19:40

Миф об управлении капиталом
Статья посвящена критическому анализу некоторых мифов, связанных с управлением капиталом. В частности, мифу об эффективности использования коэффициента прибыли к риску 2:1. В статье также на практике рассматриваются различные техники управления капиталом.

Рынок может находиться только в двух стадиях: в стадии тренда или в стадии консолидационного затухания импульсов. Точно также и теория управления капиталом концентрируется всего-навсего вокруг двух стратегий:

- вы можете либо терпеть многочисленные, но маленькие убытки, пестуя надежду на то, что случайная большая прибыль поможет компенсировать все просадки вашего счета

либо

- вы можете собирать прибыль «по маленькой», рано или поздно сталкиваясь с большим убытком в надежде, что он будет не столь велик, чтобы съесть все заработанное вами.

Конечно же, новички редко ставят вопрос ребром, выбирая одну из двух этих альтернатив. Они просто теряют деньги. Некоторые теряют деньги небольшими дозами в течение длительного периода, тогда как другие ставят на кон все и…проигрывают, не успевая даже научиться, как правильно использовать программное обеспечение для торговли.

Почему новички неизбежно проигрывают? Потому что они торгуют, руководствуясь случайным выбором. Они редко бывают последовательны в своих решениях. Они редко понимают динамику движения цены и, даже, когда они учатся ее понимать, они зачастую неверно понимают принципы технического анализа.

Случайная торговля – самый быстрый путь к сливу депозита на форексе. Множество веток на Интернет-форумах посвящены тому, что можно использовать случайный вход (например, путем подбрасывания монеты) и простую тактику управления капиталом. В частности, рекомендуется рисковать 1 долларом на каждые 2 доллара прибыли. Утверждают, что такая тактика может принести успех. Однако, после нескольких недель использования подобного рода «стратегий» их авторы обнаруживают большую недостачу средств на своем счету, если там вообще что-нибудь остается. Как это ни парадоксально, те, кто практикует случайный вход, на практике доказывают, что поведение рынка не является случайным.

Если бы рынок был случаен, то они играли бы на рынках не хуже, чем профессионалы. Однако, подобно идиоту-счастливчику, который может забить баскетбольный мяч в кольцо с середины площадки на спор, но никогда не выиграет у профессионального игрока, эти новички, всегда оказываются на обочине, когда пробуют случайные тактики, соревнуясь на рынке с профессиональными техническими трейдерами в течение достаточно длительного периода времени.

Утверждение о том, что технический анализ не играет никакой роли, и все решает стратегия управления капиталом, является одним из распространенных мифов на форексе, и представляет из себя полную чушь. Самая лучшая стратегия управления капиталом никогда не превратит вас в успешного трейдера. Однако, нельзя забывать, что она является важным инструментом в работе на рынке. Стратегии управления капиталом уникальны – каждый игрок использует свою. Один из самых пагубных мифов утверждает, что управление капиталом это «священная корова», и что все трейдеры, чтобы достичь успеха, должны использовать одну и ту же тактику. Такие утверждения нельзя назвать иначе, чем бредом. На самом деле, чем дольше трейдер торгует, тем более сложным и творческим становится его подход к этой сфере торговли. Поскольку форекс предоставляет нам беспрецедентную ликвидность и неограниченную возможность подгонки под отдельного игрока, стратегии управления капиталом на форексе многообразны.

Миф о 2 к 1.

Давайте начнем с анализа самой популярной классической техники управления капиталом, о которой пишется в едва ли не каждой книге о трейдинге. В каждой сделке соотношение вознаграждения к прибыли должно быть 2:1. Т.е. вы должны получать 2 пипса прибыли на 1 пипс риск. Такая тактика предполагает, что вы можете принимать верные решения только в 40 % случаев и иметь положительный баланс. На первый взгляд эта идея кажется очень логичной и практичной. Однако, в реальной жизни, бывает очень трудно выжать 2 пипса прибыли на 1 пипс риска. Попробуйте сами и убедитесь. Сначала проанализируйте движение цены на самом маленьком тайм-фрейме, вы увидите, как трудно рисковать 1 пипсом, чтобы выиграть 2.

На самом маленьком временном барьере трейдер сталкивается с разоряющим влиянием спредов. Даже на самом ликвидном финансовом рынке в мире, на паре EUR/USD спред составляет 3 пункта. Таким образом, мы должны сделать 5 пунктов, чтобы заработать 2. Если мы используем технику 2:1, то на самом деле наше соотношение прибыли к риску должно составлять 5:1.

Если мы хотим заработать 20 пипсов при 10 пипсах риска, то это означает, что на самом деле требуется прибыль в 23 пипса при 7 пипсах риска убытков при самом маленьком спреде по парам EUR/USD и USD/JPY. Т.е. трейдер должен получать 3 пункта прибыли на 1 пункт риска, чтобы выполнить требование критерия 2:1.

Наконец, перейдем к долгосрочному временному диапазону. 100 пунктов риска и 200 пунктов цели прибыли дают нам несколько лучшие шансы. Нам нужно заработать 203 пункта прибыли с 97 пунктами риска, чтобы выполнить требование правила 2:1.

А теперь попробуйте ответить на вопрос: всегда ли вы будете ждать прибыли в 100 пунктов, не захотите ли закрыть позицию при получении прибыли 50 пунктов, обращая соотношение награды к риску из 2:1 в 1:1 или даже 1:2. Вы сделаете, то против чего выступают все книжные проповедники трейдинга: зафиксируете прибыль и не дадите ей расти. Однако, попробуйте ответить себе на вопрос честно: не сделаете ли вы так?

Но, представим, что вы человек другого типа. Вы обладаете терпением святого и колоссальной дисциплиной, следуете своим правилам, не отходя от них на шаг. Итак, вы решаете открыть короткую позицию по паре EUR/USD по цене 1.2500. Таким образом, ваш стоп будет находиться на уровне 1.2600, а цель на 1.2300. Рынок идет в вашем направлении. Пара падает до 1.2400, затем до 1.2350 и медленно начинает продвигаться к 1.2300. Около 1.2335 движение замедляется еще больше, затем, евро идет вновь к 1.2350, затем к 1.2375. Вы сохраняете спокойствие. Вы обладаете стальными нервами и верите в правило 2:1. Цена вновь двигается вниз: 1.2350, 1.2335, 1.2320, 1.2310, 1.2305. Ваш ордер вот-вот сработает. Цена приближается к 1.2301, а затем резко откатывается к 1.2350 и 1.2370.

Вы остаетесь спокойным. Цена почти коснулась вашей цели. Она может вернуться к ней снова. Вы не будете делать ту ошибку, которую делают неудачники – сокращать свою прибыль. Вы продолжаете удерживать позицию и руководствуетесь классическими правилами управления капиталом. Конечно же, цена не достигнет в обозримом будущем 1.2300. Вместо этого, с большей долей вероятности, она достигнет 1.2600. В результате ваш опыт дал вам 199 пунктов нереализованной прибыли и 100 пунктов реального убытка.

Добро пожаловать в мир реального трейдинга.

Модифицируем подход.

Как вы думаете, сколько подобного рода «опытов» понадобиться новичку, чтобы он навсегда забыл о чувстве дисциплины и использовании управления капиталом? Надеюсь, вы поняли, что стратегия 2:1 является всего-навсего фантазией, недостижимым идеалом. Вы должны модифицировать эту стратегию, чтобы иметь возможность использовать ее на практике.

Во-первых, когда цена двигается в направлении сделки на количество рискуемых пунктов, трейдеры-профессионалы сдвигают стоп-лосс до уровня безубыточности, чтобы не превратить прибыльную сделку в убыточную. Т.е., в нашем случае, при пробое вниз 1.2400, следовало перенести стоп-лосс на 1.2500.

Однако этот шаг также представляет неприятную дилемму для некоторых трейдеров. Представим, что цена вернулась назад к 1.2500, сработал стоп-лосс, позиция закрыта. Убытков не будет, но не будет и прибыли. В трейдинге нет ничего более психологически тяжелого, чем знать, что вы угадали направление движения, но были вынуждены закрыть позицию без прибыли. Это все равно, что потерять все получку после тяжелой работы. По этой причине многие трейдеры используют шкалирование. По этой тактике половина позиции закрывается, когда прибыль сравнивается с рискуемой суммой. В нашем примере, это означает, что по курсу 1.2400 необходимо было закрыть половину позиции, сдвинуть стоп на уровень безубыточности и удерживать вторую половину позиции.

Этот подход позволяет трейдеру оставаться в позиции столько, сколько это необходимо, и между тем уже иметь деньги в кармане. Закрывая часть позиции по курсу 1.2400, а вторую по курсу 1.2300 мы обеспечиваем соотношение прибыли к риску только в размере 1.5:1. Математически это хуже, чем 2:1. Но трейдинг это не математическая игра, а психологическая. То, что может быть оптимальным вариантом с точки зрения математики, может обратиться катастрофой в психологии. Профессиональные трейдеры прекрасно знают об этом. Они также понимают, что динамика рынка текуча, поэтому редко используют жесткие коэффициенты прибыли к риску. Постоянно наблюдая за рынком, они корректируют свои параметры риска и прибыли в соответствии с рыночной реальностью. Профессиональные трейдеры стремятся не к тому, чтобы следовать математическим коэффициентам прибыли к риску, а к тому, чтобы получать настоящую прибыль.





© Источник: BORIS SCHLOSSBERG, CURRENCY TRADER
© Перевод: kroufr.ru
  • Ira это нравится
ПОКАЗАТЕЛЬНЫЕ торги на демосчете типа ECN---------тактика отрыв-возврат наECNИзображение

#7 OFFLINE   infovirus

infovirus

    Давно в теме

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 3 183 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Мариуполь

Отправлено 29 Август 2010 - 22:08

Я сам для себя использую систему рекапитализации!

Весь Депо делю на 10 сделок!

В последствии определяю размер лота!

Если проиграл значит лот буду использовать меньше, если Депо вырос лот соответственно!

Просто и доступно без понтово!

Сколько хоть депо у тебя живет в днях?)) А то как я пытаюсь сделать 100% в месяц, только по ступенькам опускаюсь вниз, а потом подымаюсь. Зря потратил месяц времени в игры играясь. Максимум 10% от депо (суммарного лота), и все будет отлично. Думаю до 50% прибыли в месяц с такого объема дойду

#8 OFFLINE   SeMI

SeMI

    Администратор

  • Администраторы
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 4 507 сообщений
  • Баланс: 35.7$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Ужгород

Отправлено 30 Август 2010 - 09:49

Сколько хоть депо у тебя живет в днях?)) А то как я пытаюсь сделать 100% в месяц, только по ступенькам опускаюсь вниз, а потом подымаюсь. Зря потратил месяц времени в игры играясь. Максимум 10% от депо (суммарного лота), и все будет отлично. Думаю до 50% прибыли в месяц с такого объема дойду


Депо живет нормально!
Я же так и написал как Вы прокоментировали просто другими словами:
- делю Депо на 10 частей что ровно 10%.
Вот и все.
У меня за этот месяц приблизительно +50%.

#9 OFFLINE   twin

twin

    Давно в теме

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 3 973 сообщений
  • Баланс: 25.5$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Борисов
  • Интересы:щелкать семечки

Отправлено 14 Сентябрь 2010 - 11:47

   компания трейд -компарейшен представляет        выдержки из книги   Джонса Райана-------- Биржевая игра.

а именно--------КАКИЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ОБ УПРАВЛЕНИИ КАПИТАЛОМ ВЕРНЫ, А КАКИЕ НЕТ?



Управление капиталом - это 90% игры. Менеджмент денежными ресурсами - это самый важный аспект в торговле, когда дело доходит до основного момента. Ларри Вилльямс превратил 10.000 долларов в 1.1 миллиона долларов всего за один год. В своей книге "The Definitive Guide to Trading Futures" (T.II) он говорит: "Управление капиталом - это самая важная глава в этой книге**. Действительно, многие успешные трейдеры рассматривают управление капиталом как самый важный инструмент, обеспечивающий полный успех на рынке. Если управление капиталом - столь влиятельный фактор, то важно знать точно, что такое управление капиталом с объективной точки зрения.

На сегодняшний день существует множество более или менее правильных определений управления капиталом. Я хочу дать свое рабочее определение управления капиталом. По ходу изучения книги вы поймете до конца смысл этого определения. И, хотя некоторые трейдеры настаивают на том, что в словаре среди синонимов слова "скучный" вы непременно найдете "управление капиталом", я намерен доказать вам, не только что они ошибаются, но и то, что управление капиталом - это один из самых волнующих элементов торговли.

Есть определения, которые низводят понятие управления капиталом к защитным остановкам, по-другому известным как "стоп-лоссы"1, но трактовка такого рода не используется в нашей книге. Управление капиталом в соответствии с определением, приводимым здесь, ограничивается понятием риска, которому подвергаются ваши средства при совершении сделки. Мы оценим общую сумму средств и с помощью точных математических формул будем вычислять, какой суммой вы можете рискнуть в каждой следующей сделке.

В управлении капиталом различаются две категории: правильное управление капиталом и неправильное управление капиталом. Правильное управление принимает во внимание два фактора: риск и вознаграждение за него. Неправильное рассматривает каждый из факторов по отдельности: либо риск, либо вознаграждение. Правильное управление капиталом учитывает весь доступный спектр возможностей. Неправильное - оценивает только отдельные свойства или характеристики счета, такие как процент прибыльных сделок или соотношение прибыль/потери2. Правильное управление капиталом исключает все факторы, которые не могут быть математически доказаны. При неправильном управлении недоказуемые факторы допускаются. Правильное управление утверждает, что если верно А и Б, то верно и С. Неправильное - утверждает, что если А и Б верно, то С ... лишь иногда. Правильное управление капиталом в отличие от неправильного никогда не диктует, когда входить в рынок или выходить из рынка. Подобные управленческие модели лучше всего определить как управление "торговлей" или "рисками", которое не имеет ничего общего с правильными методами управления капиталом.

Тем не менее некоторые стратегии, похожие на те, которые перечислены в предыдущем параграфе, часто применяются в рамках управления капиталом. Рассмотрим некоторые из них. Например, управление капиталом через защитные остановки просто говорит вам, где выйти из рынка, зафиксировав ваши убытки по сделке. Даже если это имеет отношение к управлению капиталом, то данное понятие лучше охарактеризовать как выход из рынка по "стоп-лоссу" или выходу из рынка по уровню "допустимого риска". Правильное управление капиталом совершенно не касается отдельных моментов входа в рынок или выхода из сделки. Отдавая приказ на остановку, вы определяете, где необходимо выйти из сделки, для каждой конкретной позиции. Управление капиталом и выход по "стопам" - это два абсолютно разных понятия.

Торговый метод, известный как "выстраивание пирамиды", часто путают с управлением капиталом. Трейдер, использующий менеджмент денежными ресурсами, рассматривает всю совокупность имеющихся у него средств и возможностей. С другой стороны, выстраивание пирамиды ограничено конкретной сделкой на определенном рынке безотносительно к состоянию счета в целом. Метод "выстраивания пирамиды" утверждает, что если конкретная сделка рентабельна, то трейдер может добавить позиции, чтобы попытаться воспользоваться движением цены в правильном направлении. Чем далее цена продвинется в направлении сделки, тем больше позиций открывает трейдер, обычно по одной каждый раз. Ситуация, когда метод "выстраивания пирамиды" начинается одним контрактом, затем добавляется еще два на одном ценовом уровне, а затем - на более высоком уровне - еще три и так далее. Обычно если первая сделка заключалась с одним контрактом, то каждая вновь добавляемая позиция включает не более одного контракта. Стратегия добавления позиций не ориентируется на увеличение капитала в целом. Она базируется только на одной позиции. Помимо всего прочего, решение о покупке или продаже дополнительного контракта в такой ситуации основано исключительно на поведении цены.


Еще один метод, широко распространенный в торговой практике, утверждает, что сделки следует заключать после некоторого количества следующих друг за другом ценовых спадов (назовем это количество "X"). Утверждается, что этот метод должен увеличить процент выигрышности торговых систем. Однако математически это недоказуемо. Более того, я математически обоснованно опровергаю представление о том, что с его помощью можно увеличивать процент выигрышных сделок. Результат будет противоположным. Не имеет значения, какой сум- мой придется рискнуть в сделке. Не имеет значения и момент заключения сделки. После Х-количества спадов цены становится понятно только одно: следует или не следует заключать сделку, входить или не входить в торговлю. Вопрос о размере суммы риска при этом нисколько не проясняется.

Помимо Х-падений, существует другая стратегия, помогающая определить, когда следует начать (или приостановить) торговлю. Она связана с использованием внутридневной скользящей средней. В основе этой стратегии - расчет отклонений цены от скользящей средней. Если цена акции падает ниже скользящей средней, то новые сделки не рекомендуются до тех пор, пока цена на акцию снова не пересечет скользящую среднюю снизу вверх. Заметим, эта система тоже не касается вопроса о том, какие суммы можно подвергать риску при совершении сделок. Поэтому она, как и предыдущая, никоим образом не является тем, что я называю "управление капиталом".

Ни стратегия Х-падений, ни метод использования скользящей средней не могут математически подтвердить свое положительное влияние на результаты торговли. В главах, где описываются эти торговые методы, я исследую как преимущества, так и риски, связанные с их применением. Кроме того, я показываю с математической точки зрения, почему вам не стоит всецело полагаться на них.

Принимая во внимание все сказанное выше,  даётся

такое определение термина "управление капиталом": правильное управление капиталом учитывает размеры риска и вознаграждения, а также общую стоимость средств, находящихся на торговом счете. Причем все выводы должны подкрепляться математическими вычислениями. Это узкое определение, и есть только два основных подхода, которые ему соответствуют. Это Фиксированно-Фракционный торговый метод, и Фиксированно- Пропорциональный торговый метод. 
ПОКАЗАТЕЛЬНЫЕ торги на демосчете типа ECN---------тактика отрыв-возврат наECNИзображение

#10 OFFLINE   infovirus

infovirus

    Давно в теме

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 3 183 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Мариуполь

Отправлено 14 Сентябрь 2010 - 14:46

Как-то не вяжется написанный пост выше. Вот например ситуация есть размер депозита 10 000$ сделка 1 лот на 100 пунктов можно ошибиться 9 раз (подряд), но если прогноз верный в 51% случаев, то трейдер будет в плюсе, тогда не понятно почему за основу важности берется короткий стоп и большой тейк профит? Как раз короткий стоп и большой профит изменяют вероятность в пользу отрицательных позиций.

#11 OFFLINE   twin

twin

    Давно в теме

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 3 973 сообщений
  • Баланс: 25.5$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Борисов
  • Интересы:щелкать семечки

Отправлено 14 Сентябрь 2010 - 14:58

Как-то не вяжется написанный пост выше. Вот например ситуация есть размер депозита 10 000$ сделка 1 лот на 100 пунктов можно ошибиться 9 раз (подряд), но если прогноз верный в 51% случаев, то трейдер будет в плюсе, тогда не понятно почему за основу важности берется короткий стоп и большой тейк профит? Как раз короткий стоп и большой профит изменяют вероятность в пользу отрицательных позиций.


и почему Вы мой друг не процитировали эти гадкие,тронувшие нежные нити вашей души строки? :D Вы же прекрасно понимаете,что на счет лоссов написано столько  муры,что я даже подозреваю сделано это-специально...или по глупому недоразумению.Я полностью согласен-ставит близко лосс-убийственно глупо в то время,как длинные профиты (больше даже 100?)не совсем корректно.На то она и статейка чтобы нам думать и решать по своему.
ПОКАЗАТЕЛЬНЫЕ торги на демосчете типа ECN---------тактика отрыв-возврат наECNИзображение

#12 OFFLINE   Alexandr

Alexandr

    Давно в теме

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 1 363 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина

Отправлено 14 Сентябрь 2010 - 20:18

Я сам для себя использую систему рекапитализации!

Весь Депо делю на 10 сделок!

В последствии определяю размер лота!

Если проиграл значит лот буду использовать меньше, если Депо вырос лот соответственно!

Просто и доступно без понтово!


Неплохо, но главное при этом хорошую выдержку иметь, что зачастую в серии неудач у трейдеров не получается.

#13 OFFLINE   infovirus

infovirus

    Давно в теме

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 3 183 сообщений
  • Баланс: 0$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Мариуполь

Отправлено 17 Сентябрь 2010 - 07:12

Неплохо, но главное при этом хорошую выдержку иметь, что зачастую в серии неудач у трейдеров не получается.

А какая тут может быть выдержка, когда трейдер теряет за несколько дней, то, что нажил за несколько месяцев. Именно из-за этого и возникает желание отыграться. Нельзя постоянно наращивать при прибыльных позициях объем сделки. Итог, потеря за короткий срок большей суммы, чем за такой же срок было заработано ранее. Следствие, средства уменьшились, нужно уменьшать торговый объем, а никакого желания нет у трейдера возвращаться на пару месяцев назад, вот и происходит игра в пан или пропал.

#14 OFFLINE   SeMI

SeMI

    Администратор

  • Администраторы
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 4 507 сообщений
  • Баланс: 35.7$
  • Пол:Мужчина
  • Город:Ужгород

Отправлено 13 Февраль 2011 - 19:29

Неплохо, но главное при этом хорошую выдержку иметь, что зачастую в серии неудач у трейдеров не получается.


У меня пока что на данном этапе все пучком. Депо с того времени когда я писал выросло.
Сейчас решил себя чуть больше обезопасить.
Делю депозит на 20 сделок.
20 раз подряд ошибиться нереально!

#15 OFFLINE   Perfomens

Perfomens

    Ветеран форума

  • Профи
  • PipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPipPip
  • 1 396 сообщений
  • Баланс: 0.1$
  • Пол:Мужчина

Отправлено 25 Сентябрь 2015 - 17:24

Управлять капиталом не так просто, нужно понимать куда и сколько распределить, потому что если разбрасываться деньгами налево и направо, то так ни когда не накопишь на приличный депозит. Деньги не только нужны чтобы на них жить, но и для того чтобы на них зарабатывать ещё больше денег.





Количество пользователей, читающих эту тему: 0

0 пользователей, 0 гостей, 0 скрытых пользователей

Copyright © 2016 Your Company Name