Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров

Теперь следует покупать 1 акцию на каждые 5 долларов баланса счета.

Отметьте, что оптимальное f не изменяется с текущей ценой акции. Оно оста­ется на уровне 0,09. Однако f$ меняется постоянно, так как меняется цена акции. Это не означает, что вы должны обязательно изменить позицию, которую уже открыли в этот день, но если бы вы так поступили, то это пошло бы на пользу тор­говле. Например, если вы открываете длинную позицию по какой-либо акции и ее цена падает, количество денег, которое вам следует разместить под 1 единицу (100 акций в этом случае), также уменьшится (если оптимальное f получено из приведенньк данных). Если ваше оптимальное f получено из необработанных данных, то количество де­нег, необходимое для 1 единицы, не уменьшится. В обоих случаях ваш дневной баланс понижается. Использование приведенного оптимального f делает более вероятным, что ежедневное изменение размера позиции пойдет вам на пользу Использование приведенных данных для оптимального f неизбежно влечет за со­бой изменение побочных продуктов[7]. Мы знаем, что и оптимальное f, и среднее геометрическое (и отсюда TWR) изменятся. Средняя арифметическая сделка так­же изменится, потому что все сделки в прошлом должны быть пересчитаны, как если бы они происходили при текущей цене. Таким образом, в нашем предпола­гаемом потоке результатов по 1 акции (+2,-3,+10и-5) мы получим среднюю сделку, равную 1 доллару. Когда мы используем процентные выигрыши и проиг­рыши (+0,1; -0,15; +0,2 и -0,1), то получаем среднюю сделку (в процентах) +0,5. При цене 100 долларов за акцию мы получим среднюю сделку 100 * 0,05, или 5 долларов за сделку. При цене 3 доллара за акцию средняя сделка становится рав­ной 0,15 доллара (3 * 0,05).

Средняя геометрическая сделка также изменится. Вспомните уравнение (1.14) для средней геометрической сделки:

(1.14) GAT = G * (Наибольший проигрыш /-f),

где G = (среднее геометрическое) -1;

f=оптимальная фиксированная доля. (Разумеется, наш наибольший проигрыш всегда является отрицательным числом.)

Это уравнение эквивалентно следующему:

GAT = (среднее геометрическое - 1) * f$

Мы получили новое среднее геометрическое на основе приведенных данных. Переменная f$, которая была постоянной, когда прошлые данные не приводились, теперь изменится, так как она является функцией текущей цены. Таким образом, наша средняя геометрическая сделка меняется, когда меняется цена базового инструмента.

Порог геометрической торговли также должен измениться. Вспомните урав­нение (2.02) для порога геометрической торговли:

где Т = порог геометрической торговли;

ААТ = средняя арифметическая сделка;

GAT =средняя геометрическая сделка;

f= оптимальное f (от 0 до 1). Это уравнение также можно переписать следующим образом:

Т = ААТ/GAT* f$

Наконец, при сведении в единый портфель нескольких рыночных систем мы дол­жны рассчитать ежедневные HPR. Это также функция f$:

(2.12) Дневное HPR = D$ / f$ + 1,

где D$ = долларовое изменение цены 1 единицы по сравнению с прошлым днем, т. е. (закрытие сегодня - закрытие вче­ра) * (доллары за пункт);

f$= текущее оптимальное f в долларах, рассчитанное из уравнения (2.11). Здесь текущей ценой являет­ся закрытие последнего дня.

Предположим, некая акция сегодня вечером закрылась на уровне 99 долла­ров. На прошлой сессии ее цена была 102 доллара. Наибольший процентный про­игрыш равен -15. Если f= 0,09, тогда f$ равно:

f$ =-0,15*102*1/-0,09 =-15,3/-0,09 = 170

Так как мы имеем дело только с одной акцией, цена одного пункта состав­ляет 1 доллар. Мы можем теперь определить сегодняшнее дневное HPR из уравнения (2.12):

(2.12) Дневное HPR = (99 -102) * 1 / 170 + 1 =-3/170+1

= -0,01764705882 + 1 = 0,9823529412

Теперь вернемся к началу нашей дискуссии. При потоке торговых P&L опти­мальное f позволит получить наибольший геометрический рост (при условии, что арифметическое математическое ожидание положительное)'. Мы используем по­ток торговых P&L в качестве образца распределения возможных результатов в следующей сделке. Если привести к текущей цене поток прошлых прибылей и убытков, то мы сможем получить более правдоподобное распределение потенци­альных прибылей и убытков для следующей сделки. Таким образом, нам следует рассчитывать оптимальное f из этого измененного распределения прибылей и убытков. Это не означает, что, используя оптимальное f, рассчитанное на основе приведенных данных, мы выиграем больше. Как видно из следующего примера, все выглядит несколько иначе:

P&L	Процент Цена f$ базового инструмента	Количество акций	Полный капитал
При f= 0,09 (торговля приведенным методом):	$10000
+2	0,1	20	$33,33	300	$10600
-3	-0,15	20	$33,33	318	$9646
+10	0,2	50	$83,33	115,752	$10803,52
-5	-0,1	50	$83,33	129,642	$10155,31