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

Восьмой шаг позволит найти вероятность, ассоциированную (associated) (на­ходящуюся во взаимно однозначном соответствии) с каждой из равноотстоящих точек данных. Эта вероятность определяется уравнением 3.21):

Мы будем использовать уравнение (3.21) без оговорки «если Z < 0, тогда N(Z) = 1 - N(Z)», так как нам надо знать, какова вероятность события, рав­ного или превышающего заданное количество стандартных единиц.

Каждая точка данных имеет стандартное значение, определяемое как па­раметр Z в уравнении (3.21), а также значение, выраженное в долларах или пунктах. Существует еще одна переменная, соответствующая каждой равно­отстоящей точке данных, — ассоциированная вероятность.

Алгоритм расчета

Алгоритм будет продемонстрирован на торговом примере, уже рассмотрен­ном в этой главе. Так как наши 232 сделки выражены в пунктах, нам следует преобразовать их в соответствующие долларовые значения. Какой именно

рынок рассматривается, нам неизвестно, поэтому зададим произвольное значение в 1000 долларов за пункт. Таким образом, средняя сделка 0,330129 преобразуется в 0,330129 * 1000 долларов, или в 330,13 доллара. Стандартное отклонение 1,743232, умноженное на 1000 долларов за пункт, станет равно 1743,23 доллара. Теперь построим матрицу. Сначала мы должны определить диапазон (коли­чество сигма от среднего), в который попадают данные. В нашем примере мы выберем 3 сигма, что означает диапазон от минус 3 сигма до плюс 3 сигма. От­метьте, что следует использовать одинаковое количество сигма слева и справа от среднего. Далее следует определиться с тем, на сколько равноотстоящих точек дан­ных разделить полученный интервал. Выбрав 61, мы получим точку данных на каждой десятой части стандартной единицы. Таким образом, мы зададим стол­бец стандартных значений.

Теперь мы должны определить среднее арифметическое, которое будем ис­пользовать в качестве вводного данного. Мы определим его эмпирически из 232 сделок, в нашем случае оно равно 330,13 доллара. Далее мы найдем стандарт­ное отклонение, которое также определим эмпирически из 232 сделок, оно будет равно 1743,23 доллара. Теперь рассчитаем столбец ассоциированных P&L, то есть определим P&L для каждого стандартного значения. Но до того как определять столбец ассоцииро­ванных P&L, мы должны задать значения для растяжения и сжатия. Так как сей­час мы не собираемся рассматривать сценарии «что если», то возьмем единицу как для растяжения, так и для сжатия.


Среднее арифметическое = 330,13

Стандартное отклонение = 1743,23

Растяжение = 1

Сжатие = 1

С помощью уравнения (3.28) можно рассчитать столбец ассоциированных P&L. Для этого возьмите каждое стандартное значение и подставьте в уравнение (3.28):

(3.29) D = (U * Сжатие) + (S * E * Растяжение),

где D = значение цены, соответствующее значению стандартной единицы;

Е = значение стандартной единицы;

S = стандартное отклонение;

U=среднее арифметическое.

При стандартном значении -3 ассоциированное P&L составляет:

D = (U * Сжатие) + (S * E * Растяжение) = (330,129 * 1) + (1743,232 * (-3) * 1) = 330,129 + (-5229,696) = 330,129 - 5229,696 = -4899,567

Таким образом, ассоциированное P&L при стандартном значении -3 равно -4899,567. Теперь нам надо определить ассоциированное P&L для следующего стандартного значения, которое составляет -2,9, для чего решим то же уравнение (3.29), только на этот раз возьмем Е = -2,9. Теперь определим столбец ассоции­рованной вероятности. Ее можно рассчитать, используя стандартное значение в качестве вводного данного для Z в уравнении (3.21) без оговорки «если Z < О, тогда N(Z) = 1 - N(Z)». При стандартном значении -3 (Z = -3) получаем:

N(Z) = N'(Z) * ((1,330274429 * Y^ 5) - (1,821255978 * Y^ 4) +

+ (1,781477937 * Y ^ 3) - (0,356563782 * Y^ 2 + (0,31938153 * Y))) Если Z < 0, тогда N(Z) = 1 - N(Z), где Y =1/(1+0,2316419 *ABS(Z));

ABS() = функция абсолютного значения;

V N'(Z) = 0,398942 * EXP (- (Z^2/2));

ЕХР() = экспоненциальная функция. Таким образом:

N'(-3) = 0,398942 * EXP (- ((-3)^2/2)) = 0,398942 * ЕХР(- (9/2)) = 0,398942 * EXP (-4,5) =0,398942*0,011109 =0,004431846678 Y = 1 / (1 + 0,2316419 * ABS(-3)) = I/(1+0,2316419*3) =1/(1+ 0,6949257) =1/1,6949257 = 0,5899963639

N(-3) = 0,004431846678 * ((1,330274429 * 0,5899963639 ^ 5) -

- (-1,821255978 * 0,5899963639^ 4) + + (1,781477937 * 0,5899963639^3) -

- (0,356563782 * 0,589996363^ 2) + + (0,31938153 * 0,5899963639)) = 0,004431846678 * ((1,330274429 * 0,07149022693) -

- (1,821255978 * 0,1211706) + (1,781477937 * 0,2053752) -

- (0,356563782 * 0,3480957094) + (0,31938153 * 0,5899963639)) = 0,004431846678 * (0,09510162081- 0,2206826796+ 0,3658713876 -

-0,1241183226 + 0,1884339414) =0,004431846678*0,3046059476 =0,001349966857

Перейти на страницу:

Похожие книги

Управляй своим боссом. Как стать высокоэффективным лидером менеджеру среднего звена
Управляй своим боссом. Как стать высокоэффективным лидером менеджеру среднего звена

Руководителям среднего звена часто приходится влиять на подчиненных, равных по должности коллег и даже на босса, и очень важно, чтобы это влияние вело к позитивным переменам. Здесь нужна инициативность, твердость, настойчивость, умение убеждать и немалый энтузиазм. Джон Бальдони, один из самых влиятельных экспертов по вопросам лидерства, по версии Leadership Gurus International, рассказывает, как обрести качества, присущие высокоэффективным лидерам. Благодаря его советам вы стремительно подниметесь по карьерной лестнице и взлетите к самым вершинам. Книга научит вас мыслить стратегически, мотивировать на инновации, объединять людей вокруг общей цели, развивать способности своих сотрудников, конструктивно критиковать и получать откровенную обратную связь от подчиненных, корректно оспаривать мнение вышестоящих руководителей и добиваться своего, стойко переносить неудачи и обращать свои беды в победы.

Джон Бальдони

Деловая литература