Jump to content

Search the Community

Showing results for tags 'solandr test drive'.



More search options

  • Search By Tags

    Type tags separated by commas.
  • Search By Author

Content Type


Forums

  • General Questions
    • Company news
    • Technical questions
    • Wishes and suggestions
  • Investments
    • PAMM-accounts
    • PAMM-portfolios
    • Coins
  • Trading
    • For begginers
    • Automated trading
    • Analytics
  • Bonuses and Contests
    • Loyalty program Alpari Cashback
    • Special offers and promotions
    • Contests
  • Various
    • Open Communication
    • Advertising
    • Assigning titles

Blogs

There are no results to display.

There are no results to display.


Find results in...

Find results that contain...


Date Created

  • Start

    End


Last Updated

  • Start

    End


Filter by number of...

Found 41 results

  1. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске Все знакомы с утверждением о том, что прибыль пропорциональна риску. Это утверждение кажется достаточно очевидным и на первый взгляд бесспорным, но только лишь до тех пор, пока не начинается более подробное рассмотрение всех обстоятельств. И тогда реальность оказывается таковой, что прямая пропорциональность прибыли от риска не работает даже для случая единственной сделки. Ведь при равном стоплоссе и тейкпрофите последствия для депозита будут разными. Например при убытке в 10% для восстановления прежнего баланса требуется заработать уже 11%, а при убытке в 50% заработок для последующего восстановления равен уже 100%. Таким образом уже на примере лишь только одной единственной сделки очевидно, что относительный (реальный) риск на форексе растёт гораздо быстрее, чем потенциальная прибыль. Поэтому выражение "прибыль пропорциональна риску" следует признать ложным уже изначально. (Конечно же многие могут возразить, что нужно стоплосс всегда ставить в 2 раза меньше тейкпрофита, или что-то ещё в этом роде. Но на этот случай существуют кривые распределения вероятностей случайных событий, которые независимо от вида самого распределения обычно являются симметричными, что говорит о том, что более близкий стоплосс будет иметь более высокую вероятность быть достигнутым по сравнению с тейкпрофитом. И в итоге всё приводится к той же самой ситуации с равными стоплоссом и тейкпрофитом. Некоторая информация по этому вопросу размещена здесь.) Ну а в случае же когда мы имеем дело с длительной последовательностью сделок в дело начинают вмешиваться ещё и всякие статистические закономерности. Например вот некоторые из них: 1. Итоговое отклонение частицы в броуновском движении пропорционально корню квадратному из количества отрезков времени. 2. Закон распределения арксинуса, говорящий о том, что в применении к форексу существует достаточно высокая вероятность существования длительных трендов в абсолютно случайной игре. И при этом не будут нарушены границы допустимого для абсолютно случайной игры. Поэтому, принимая во внимание указанные выше обстоятельства, уже можно сделать вывод о том, что зависимость между риском и итоговой прибылью на торговом счёте никак не может носить пропорциональный характер (иметь линейную зависимость). И эта зависимость является скорее всего какой-то нелинейной функцией, которая вряд ли может быть описана простым аналитическим выражением. Поэтому здесь корректнее было бы говорить о риске и прибыли в рамках статистики. Для рассмотрения данного вопроса о риске и прибыли был доработан скрипт из предыдущей части. В предыдущих частях балансы счетов рассматривались в виде математических функций, которые могли принимать в том числе и отрицательные значения. То есть мы работали не только с бескорыстным брокером с абсолютно идеальным исполнением и без накладных расходов, но и ещё с возможностью торговли в кредит при отрицательном балансе (чтобы оценить весь потенциал обоих систем ММ). Здесь же я поставил граничное условие слива депозита. Если функция баланса становится отрицательной, то дальнейшая торговля на этом счёте прекращается. Для изучения размера получаемой прибыли в скрипт введён такой параметр как отношение итоговой прибыли к первоначальному депозиту для случаев, когда на счёте была получена прибыль. То есть хотелось узнать насколько именно счёт может оказаться успешным с той или иной системой ММ при получении итоговой прибыли на счёте. На диаграммах ниже синим цветом показан график Системы1, а коричневым - Системы2. Сортировка представленных ниже графиков дана по возрастанию прибыльных сделок, начиная от самых убыточных стратегий к самым прибыльным (в рамках рассчитанных). Для каждого соотношения прибыльных/убыточных сделок представлены 3 типа диаграммы: 1. Процент исходов, при котором на каждой из систем была получена прибыль (Отдельный независимый расчёт для каждой системы ММ) 2. Среднее соотношение конечного баланса к начальному только для исходов, на которых была получена прибыль. Случаи, когда на счёте был получен убыток, отбрасываются. 3. Целевая функция итогового вознаграждения, которая равна произведению первых двух диаграмм (отдельно для каждой из систем ММ). Такая же функция использовалась и здесь (коричневая линия). Также на третьей диаграмме (где это применимо) отмечена зелёным цветом точка, которая отмечает границу инвестиционной привлекательности. Это такая точка, слева от которой вероятность получения какой-либо прибыли на счёте больше 50%. Итак на первой серии диаграмм, построенных для соотношения прибыльных и убыточных сделок 49.5/50.5, мы видим практически микроскопические шансы получить какую-либо прибыль для любой системы. И это вполне закономерно, так как соотношение сделок в пользу убыточных. Для абсолютно случайно игры 50/50 уже даже при самом минимальном риске в 0.1% на одну сделку вероятность получения прибыли при любой системе ММ меньше 50%. Это "машет ручкой" закон распределения арксинуса, который говорит о достаточной вероятности длительных трендов при случайной игре, которые успевают в некоторых случаях исчерпать баланс торгового счёта. На второй диаграмме среднего соотношения конечного баланса к начальному для прибыльных исходов по тому же самому закону распределения арксинуса видно, что помимо трендов, сливающих депозит существуют тренды и хорошо его увеличивающие. Для Системы1 наращивание баланса при благоприятном раскладе происходит заметно быстрее, чем для Системы2. Однако далее синяя кривая обрывается ранее, чем коричневая. То есть с ростом риска прибыли нет вообще никакой по причине 100%-ой вероятности получения убытка на счёте с ростом риска на сделку. И правая диаграмма, которая является функцией итогового вознаграждения, это ещё раз подтверждает. Ситуация, когда существует торговая система с положительным математическим ожиданием (МО) 51/49, уже более интересна. И здесь уже при маленьком риске на сделку мы наблюдаем 100%-ую вероятность получить хоть какую-нибудь прибыль на торговом счёте с любой системой манименеджмента. Однако Система1 очень быстро утрачивает способность по реализации положительного МО с ростом риска на сделку. Хотя на средней диаграмме видно, что размер выигрыша на счёте растёт быстрее для Системы1, чем для Системы2. Нужно обратить внимание на сам вид кривой на средней диаграмме для Системы2. Здесь сразу же на ум приходит колоколообразная кривая оптимального F от Ральфа Винса. При данных условиях оптимальное F может быть равно 4.5% от размера текущего депозита. При этом нужно отметить, что согласно правой диаграмме эта точка оптимального F расположена недалеко от точки "инвестиционной привлекательности", которая лежит чуть левее. Точка инвестиционной привлекательности для Системы1 лежит на многие порядки ниже, чем для Системы2, что говорит об очевидном и бесспорном преимуществе Системы2 перед Системой1 при игре c МО 51/49. Комментарии для игры 52/48 аналогичны предыдущим комментариям при следующих отличиях: 1. Система2 расширяет зону 100%-ой вероятности выигрыша заметно быстрее по сравнению с Системой1; 2. Размер выигрышей растёт на многие порядки для обоих систем; 3. Точка оптимального F для Системы2 равна 6.4% на сделку; 4. Точка инвестиционной привлекательности лежит уже справа от точки оптимального F. При дальнейшем увеличении МО торговой системы до 53/47 диапазон 100%-ой вероятности выигрыша для Системы2 продолжает активно расширяться. Это ведёт к росту оптимального F до размера 8.2% на сделку. Также далеко вправо переносится точка инвестиционной привлекательности Системы2 (на диаграмму не поместилась). Что касается точки инвестиционной привлекательности Системы1, то она соответствует риску всего лишь в 2.1% на сделку, что в несколько раз меньше точки инвестиционной привлекательности для Системы2. Согласно представленным диаграммам на благоприятном рынке Система2 позволяет получить большую прибыль, чем Система1 при том же диапазоне инвестиционной привлекательности счёта. Таким образом рассмотрение возможных вариантов торговых систем показало всю неоднозначность изменения прибыли с изменением риска на одну сделку. Исходя из выше представленных диаграмм риск является многофакторным понятием, который не может быть описан каким-то простым аналитическим выражением. И в разговоре о риске и прибыли нужно принимать во внимание вероятность получения прибыли на счёте при том или ином риске на одну сделку. При этом сама возможная прибыль является нелинейной функцией, которая может отличаться самым коренным образом для разных систем ММ. PS: Скрипт, который использовался для расчётов, приложен к статье. Каждая точка, представленная на диаграммах, получена по итогам подбрасывания монетки почти один миллиард раз, что позволяет говорить о статистической достоверности полученных графиков. Продолжение следует... В седьмой части статьи будет представлено понятие "передаточная характеристика системы манименеджмента" и исследован отклик стандартной торговой системы на тестовое воздействие. Будет рассмотрен альтернативный подход к сравнению систем ММ, который поможет понять природу возникновения отличий между системами теми читателями, кому подход с монеткой показался совершенно неубедительным. Solandr Test Drive
  2. Постоянно встречаются высказывания некоторых трейдеров (как правило трейдеров-ручников) о том, что например тейкпрофит нужно всегда ставить в 2 раза больше, чем стоплосс. Тут же находятся те, кто говорят совершенно противоположное. То есть наоборот стоплосс должен быть в 2 раза больше тейкпрофита. Неискушённому в рыночных делах человеку весьма сложно разобраться в том кто из говорящих прав, а кто нет. Поэтому попробуем разобраться с этими широко известными высказываниями с использованием некоторой информации из статистики. Если рассматривать лишь только сами высказывания, то вполне очевидно, что отсутствует упоминание о некоторых условиях, для которых указанные выше рекомендации будут применимы. И таким образом спор со стороны выглядит как спор о том, с какой стороны (тупой или острой) нужно разбивать яйцо. А между тем детали как всегда очень важны! Вполне понятно, что некие соотношения между величиной стоплосса и тейкпрофита закладываются самой торговой системой. Но как всегда здесь встаёт 2 важных вопроса: 1. На основании чего была выбрана конкретная величина тейкпрофита/стоплосса; 2. Как выбиралось соотношение между тейкпрофитом и стоплоссом. Ответы на данные вопросы будем искать для стратегии, в которой тейкпрофит и стоплосс выставляются сразу же при открытии позиции и далее никак не изменяются до закрытия позиции по тейкпрофиту или стоплоссу. Во многих книжках колебание цены на рынке считается нормально распределённым (для простоты анализа). Но на самом деле это далеко не так. Реальное положение дел с распределением рыночной цены заметно сложнее. Согласно Мандельброту оно ближе всего к распределению Леви, то есть занимает некое промежуточное положение между Гауссовым нормальным распределением и степенным распределением Парето. Это обстоятельство для рассмотрения исходного вопроса о стоплоссах и тейкпрофитах оставим в качестве домашнего задания для пытливых умов и пойдём традиционным путём, рассматривая нормальное распределение. Суть это не меняет, а меняет только численные данные. На диаграмме голубым цветом представлено стандартное нормальное распределение (дисперсия и СКО равны 1). Однако как же можно связать картинку нормального распределения с тейкпрофитами и стоплоссами? А связать их можно следующим образом. Представим себе, что цена после открытия позиции меняется каким-то произвольным образом в рамках нормального распределения. То есть с момента открытия позиции цена с заданной вероятностью отклонится на величину X (или же другими словами побывает в разных точках с заданной частотой). Тогда мы можем оценить конечный убыток или прибыль от попадания цены в ту, или иную точку заданное число раз, если бы в этой точке у нас стоял стоплосс или тейкпрофик соответственно. Это делается очень просто. Достаточно перемножить значение отклонения X на количество раз (частоту). Или же, плавно переходя к тому, что у нас изображено на графике, для получения значения итогового убытка или прибыли необходимо перемножить отклонение X на функцию вероятности f(x). Результат данного перемножения отображает коричневая кривая. Что мы видим на ней? На ней видно, что например маленькие отклонения вблизи нуля, несмотря на высокую частоту оказывают совсем небольшое влияние на депозит. Далее с ростом отклонения X, несмотря на уменьшение частоты достижения этих рубежей ценой, происходит рост финансового воздействия на депозит за счёт роста размера отклонения. Максимум воздействия для показанного стандартного нормального распределения достигается при X равном 1, или же равным СКО данного нормального распределения (так называемая точка перегиба графика). Далее финансовое влияние с увеличением отклонения X начинает закономерно убывать в виду уменьшения частоты таких событий. И в итоге при отклонении X > 3 финансовое влияние на депозит исчезает. Из рассмотрения данной диаграммы вполне закономерно появляется предположение о том, что для того, чтобы собрать максимально возможное количество денег для данных колебаний цены необходимо устанавливать тейкпрофит в точку, где финансовое влияние колебаний максимально. То есть точка тейкпрофита X должна быть равна СКО, которое для данного распределения равно 1. С тейкпрофитом определились. Что со стоплоссом? Со стоплоссом немного сложнее. Коричневая кривая при своём движении от нуля и далее обладает глобальным максимумом. Соответственно такая кривая может быть пересечена одним и тем же горизонтальным уровнем дважды для каждой из полуосей абсцисс. Это означает, что существует 2 точки, обладающих идентичным финансовым результатом. И как раз отсюда вытекает что в споре о том, что должно быть больше стоплосс, или же тейкпрофит правы как ни странно ОБЕ СТОРОНЫ! Но разумеется только при условии, что они действительно понимают о чём говорят . А суть того, что они должны понимать нарисована на картинке. То есть если обе стороны поставят тейкпрофит обязательно в точку максимума финансового эффекта, а стоплоссы в одну или другую точку, имеющую идентичный финансовый эффект, то итоговый результат торговли должен оказаться просто одинаковым в плане полученной прибыли. Отличия возможны лишь только в просадках для обоих вариантов стоплоссов. Предположительно для варианта когда стоплосс больше тейкпрофита на счёте случится большая просадка на той же серии убыточных сделок. Рассмотрим несколько численных примеров с графика. Пример 1: (красная пунктирная линия) Тейкпрофит=1, финансовый результат Тейкпрофита=0.24 Стоплосс1=0.3, финансовый результат Стоплосса1=0.11 Стоплосс2=2, финансовый результат Стоплосса2=0.11 При равенстве Стоплосс1=Стоплосс2 финансовое влияние на депозит положительное 0.24-0.11=0.13 При этом обратите особое внимание что Стоплосс1 меньше Тейкпрофита в 3,3 раза, а Соплосс2 наоборот больше Тейкпрофита в 2 раза. Но финансовый результат на депозит будет идентичным! Парадокс. Пример 2: (фиолетовая пунктирная линия) Тейкпрофит=1, финансовый результат Тейкпрофита=0.24 Стоплосс1=0.5, финансовый результат Стоплосса1=0.17 Стоплосс2=1.6, финансовый результат Стоплосса2=0.17 При равенстве Стоплосс1=Стоплосс2 финансовое влияние на депозит положительное 0.24-0.17=0.07 При этом обратите особое внимание что Стоплосс1 меньше Тейкпрофита в 2 раза, а Соплосс2 наоборот больше Тейкпрофита в 1.6 раз. Но финансовый результат на депозит также парадоксально идентичный. Единственное отличие лишь в том, что он стал меньше по сравнению с первым примером. Пример 3: (пример людей, которые "не в теме" и спорят об остроконечности/тупоконечности раскалывания скорлупы яйца) Тейкпрофит=2, финансовый результат Тейкпрофита=0.11 Стоплосс1=1, финансовый результат Стоплосса1=0.24 Финансовый итог получился отрицательным 0.11-0.24=-0.13 То есть человек поставил тейкпрофит в 2 раза больше стоплосса, но поскольку он сделал это "не совсем там", где нужно, то успешно слил депозит. Тейкпрофит=0.5, финансовый результат Тейкпрофита=0.17 Стоплосс2=1, финансовый результат Стоплосса2=0.24 Финансовый итог получился отрицательным 0.17-0.24=-0.07 То есть человек поставил тейкпрофит в 2 раза меньше стоплосса, но поскольку он сделал это "не совсем там", где нужно, то успешно слил депозит. Таким образом в статье представлен метод определения оптимальных размеров тейкпрофита и стоплосса, который показывает важность условий, для которых эти стоплоссы и тейкпрофиты определяются. Статья носит исключительно информационно-разъяснительный характер и не может служить руководством к конкретным торговым действиям в первую очередь в виду отличия реального рыночного распределения от нормального. Solandr Test Drive Продолжение следует...
  3. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске В предыдущих частях статьи был рассмотрен случай использования системы ММ совместно со случайной стратегией. Но в ходе обсуждения полученных результатов управляющий Henadzi предложил рассмотреть ещё и случай работы системы ММ совместно со стратегией с положительным математическим ожиданием (МО), чтобы проверить уместность экстраполяции полученных результатов и на неё также. Этому вопросу и посвящена данная запись. Рассмотрим работу систем ММ для прибыльных и убыточных стратегий, чтобы окончательно разобраться с данным вопросом. Положительное или отрицательное смещение МО стратегии от нулевого значения будем осуществлять просто за счёт изменения соотношения между прибыльными и убыточными сделками, не изменяя остальных параметров сделок. Для анализа стратегий будем использовать последний скрипт из четвёртой части, который производит оценку результатов торговли на счёте, засчитывая победу той или иной системе ММ по самому факту наличия итоговой прибыли. То есть если баланс в конце хоть на копейку оказался больше, чем первоначальный, то системе записывается победа. Таким образом анализ каждой из систем ММ проводится независимо друг от друга. Для удобства работы в модифицированный скрипт добавлена возможность ручного ввода прибыльности стратегии через задание смещения вероятности между прибылями и убытками. При запуске скрипта предлагается ввести проценты, показывающие точку водораздела между прибыльными и убыточными сделками. Смысл значений этого параметра приведён ниже: 0<wins_percent<50 - убыточные стратегии, при этом значения, приближающиеся к 0, соответствуют самым убыточным; wins_percent=50 - случайная стратегия (монетка); 50<wins_percent<100 - прибыльные стратегии, при этом значения, приближающиеся к 100, соответствуют самым прибыльным. Примеры расчёта прибыльности (профит фактора ПФ) для стратегий при разном соотношения прибыльных/убыточных сделок: 40: 40/(100-40)=0.67 49: 49/(100-49)=0.96 50: 50/(100-50)=1 51: 51/(100-51)=1.04 60: 60/(100-60)=1.5 На диаграммах ниже представлены результаты расчётов побед обоих систем при разном смещении между прибыльными и убыточными сделками. Первая цифра обозначает процентное содержание прибыльных, а вторая цифра - убыточных сделок. Синим цветом показан график Системы1, а коричневым - Системы2. Сортировка представленных ниже графиков дана по возрастанию прибыльных сделок, начиная от самых убыточных стратегий к самым прибыльным (в рамках рассчитанных). Желающие могут дополнить эту коллекцию любыми другими графиками, выбрав требуемое соотношение прибыльных/убыточных сделок в скрипте. На обоих приведённых выше диаграммах, построенных для убыточных систем, лидером является Система1, как это было и при случайной стратегии. Для трёх стратегий с положительным МО всё оказалось не так однозначно. Для стратегии 51/49 явным лидером оказалась снова Система1. Однако с ростом МО до 52/48 инициатива перехватывается Системой2, которая оказывается лидером до риска 7.4% на сделку, а затем лидерство снова переходит к Системе1. И уже только при соотношении 53/47 бесспорным лидером в гонке побед оказывается Система2. Три последних рисунка говорят о том, что даже при хорошем положительном МО торговые стратегии, использующие ММ Системы1, при несоблюдении рисков имеют повышенные шансы получить убыток по итогам торговли, в то время как Система2 получит профит практически в 100% случаях. Результаты анализа работы торговых стратегий совместно с системами ММ можно экстраполировать также и на рыночные условия. Тогда результаты работы убыточных стратегий соответствуют торговле в неблагоприятных рыночных условиях, то есть когда используемая стратегия не даёт ожидаемой прибыли. А результаты работы прибыльных стратегий соответствуют "попаданию стратегии в рынок", под который стратегия и рассчитывалась. Таким образом финальный вывод исследования может быть следующим. Система1 является более устойчивой системой ММ в условиях рыночной неопределённости, давая заметно больше шансов счёту выжить по сравнению с Системой2. А Система2 является наилучшим выбором при благоприятных рыночных условиях, когда возникающие просадки не так велики, благодаря пропорциональному уменьшению размера позиций. И при этом возникают достаточно длительные серии прибыльных сделок, способные вытянуть счёт даже при уменьшенной загрузке (правда чуть дольше по времени, чем это делает Система1 с фиксированным по пику доходности лотом). Также ещё раз хотелось бы подчеркнуть, что использование в торговле очень маленького риска, или же торговля допустимо маленьким лотом согласно стратегии имеет самые высокие шансы на получение прибыли от торговли (смотрите начальную точку всех диаграмм), однако размер прибыли при этом будет весьма ограниченным. В целом же повышение риска с целью извлечения повышенной прибыли несёт в себе повышенные шансы получения убытка, который не был ожидаем с точки зрения используемой стратегии. Такой вот дуализм форекса. Solandr Test Drive
  4. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске Ранее было проведено сравнение двух систем манименеджмента (ММ), исходя исключительно из математического смысла. То есть сравнивался итоговый баланс обоих систем ММ и победа засчитывалась той системе, у которой он был формально больше. При этом не принималось во внимание само значение итогового баланса победителя. То есть "победитель" мог иметь итоговый баланс счёта, слитый чуть меньше, чем у "проигравшего" соперника. Цель настоящей статьи сравнить две системы ММ с точки зрения получения именно прибыли от инвестиций. Теперь победителем будем считать ту систему, баланс которой не просто больше конкурента, а ещё и больше первоначально вложенного капитала. Для анализа воспользуемся скриптом constant_lot_06_STATISTICS_balance_diff_risk_1.mq4. По сравнению со скриптом из второй части в скрипт добавлено условие проверки итогового баланса по отношению к первоначальному. А также добавлен счётчик суммы побед Системы1 и Системы2 в общей совокупности всех исходов. Это нужно для анализа шансов на победу у обоих систем ММ в зависимости от задаваемого риска (в смысле определения правил расчёта лота для обоих систем ММ, приведённых в третьем абзаце первой части). В таблице 1 представлены результаты расчётов. При этом проценты в столбцах обоих систем показывают вклад данной системы ММ в общее количество побед (получение прибыли от инвестиций). В последнем столбце указана сумма побед обоих систем ММ среди всех исходов (в процентах). По данным таблицы 1 построена диаграмма, на которой представлен вклад Системы1 в общую сумму побед в зависимости от задаваемого риска. Так сказать победы Системы1 крупным планом. Также по данным таблицы 1 построена обобщённая диаграмма, на которой представлены следующие данные: Синий - Суммарные победы обоих систем ММ среди всех исходов; Красный - Победы только Системы1; Зелёный - Победы только Системы2. Превосходство Системы1 над Системой2 в плане получения прибыли от инвестиций теперь не может вызывать каких-либо сомнений. Здесь нужно лишь только прокомментировать саму форму графика суммарных побед. Вероятность получения прибыли убывает с ростом риска, закладываемого на каждую сделку. При рассмотрении обобщённой диаграммы невольно создаётся ощущение о наличии какого-то аномального перекоса в агрессивности между системами, который никем не ожидался и не может быть просто так легко воспринят. Поэтому необходимо проверить следующий вопрос. Что получится, если увеличить агрессивность Системы2 и сравнить её с прежней Системой1? Для рассмотрения этого вопроса я использовал скрипты constant_lot_06_STATISTICS_balance_diff_risk_2.mq4 и constant_lot_06_STATISTICS_balance_diff_risk_3.mq4, в которых просто установил двойной и тройной риск для Системы2 с той целью, чтобы Система2 попыталась догнать, а возможно даже и перегнать лидирующую Систему1. Результаты работы этих двух скриптов представлены в таблицах 2 и 3 выше. В какой-то мере действительно увеличение риска для Системы2 несколько улучшило её положение на самом минимальном риске (смотрите первую строчку в таблицах 1-3) и она немного потеснила Систему1. Но однако на следующих уровнях риска Система2 экстремально ухудшила своё положение, в большинстве случаев не имея вообще побед (прибыли от инвестиций) на всём диапазоне риска (смотрите нули Системы2 в таблице 3). Хорошо, догнать, а тем более перегнать Систему1 оказалось невозможным для Системы2. Но однако Система1 формально является более агрессивной в виду фиксации лота по максимуму доходности, и соответственно несёт повышенные риски полного слива депозита на неблагоприятном рынке. Поэтому возникает вполне закономерный вопрос инвестора о "синице в руке" при упущенном журавле в небе. Пускай Система2 не может из-за своей осторожности превзойти "экстремально-агрессивную" Систему1, то может быть она сможет просто показать какую-то пускай даже весьма скромную, но всё же доходность? И это свойство являлось бы тогда золотой серединой для оптимального инвестирования с умеренными рисками и защитой депозита от быстрого слива. Но так ли это на самом деле? Скрипт constant_lot_07_STATISTICS_balance_end.mq4 производит анализ данного предположения. Таблица ниже приводит количество превышений итогового баланса для обоих систем ММ при различном риске по отношению ко всей совокупности попыток. То есть в данном случае расчёт побед для каждой из систем ММ производится просто по факту превышений итогового баланса над начальным независимо для каждой системы. На диаграмме отчётливо видно, что несмотря на свою меньшую агрессивность Система2 имеет ГОРАЗДО МЕНЬШИЕ ШАНСЫ НА ПОЛУЧЕНИЕ ИТОГОВОЙ ПРИБЫЛЬ ПРИ ЛЮБОМ РИСКЕ по сравнению с Системой1. Данный график наглядно показывает, что классическая система ММ (процент от текущего баланса) существенно уменьшает возможности получения прибыли даже на тех счетах, стратегии которых отличаются от случайных. В этом как раз и состоит фундаментальное обоснование того, почему даже у идеального и бескорыстного брокера Система2 менее выгодна, чем Система1 в плане получения прибыли от инвестиций. У традиционных брокеров в виду наличия накладных расходов шансы на получение прибыли обоими системами ММ ещё меньше. Таким образом бескорыстный брокер/поставщик ликвидности даже если будет на свои собственные средства стоять против клиента, обеспечивая идеальнейшее исполнение всех заявок клиентов, в долговременной перспективе всегда будет иметь средства "на икру с маслом". Что некоторым образом подтверждает статистика успешности счетов клиентов с течением времени. На всякий случай перепечатал картинку, взятую из той статьи, здесь: Не правда ли график успешности клиентских счетов с течением времени напоминает графики побед систем манименеджмента, приведённые выше? Возможно они достаточно близким образом моделируют результат использования случайных стратегий на форексе. А ведь в подавляющем большинстве случаев это действительно так. Наиболее близки к случайным стратегиям стратегии ручной торговли "с применением головы на основе анализа текущей рыночной ситуации". Также иногда встречаются ещё такие необычные случайные стратегии как принятие торговых решений командой сотоварищей-трейдеров (якобы усреднённое коллективное решение всегда лучше принятого отдельным индивидуумом). Итоговый вывод, который можно сделать по уже рассмотренному материалу, следующий. При любом риске, кроме самого минимального, обе системы ММ неизбежно ухудшают прибыльность стратегии, используемой на торговом счёте. При этом классическая Система2 (процент от текущего баланса) уменьшает возможную прибыль гораздо сильнее, чем Система1 (фиксация лота по пику доходности). Нужно отметить, что причины уменьшения вероятности получения прибыли у обоих систем различны. У Системы1 при росте риска происходит более глубокая просадка (слив), из которой невозможно выбраться уже никакими способами. А у Системы2 даже во время умеренной просадки резко уменьшается размер рабочего лота, что существенно затрудняет её возврат на пик доходности. И поэтому кроме как на "возврат сдачи от инвестиций" инвесторам больше не на что надеяться при применении на счёте Системы2 совместно со случайной стратегией. Исходя из вышеизложенного наилучшей системой ММ, рекомендуемой для применения в торговле, может являться торговля по стратегии с маленьким риском, или с постоянным небольшим лотом, который не ухудшает результаты работы стратегии. В таком случае получаемый результат зависит исключительно от самой используемой стратегии. Поэтому управляющие ПАММ счетами, обладающими неслучайными стратегиями, должны обеспечивать себе зарплату исходя из суммы привлечённых в управление средств инвесторов, а не за счёт погони за процентами доходности (с соответствующим увеличением риска на сделку), на которые идёт основной вал инвесторов. Как показано выше, даже самый незначительный рост риска на сделку в размере единиц процентов создаёт очень сильную дополнительную нагрузку на стратегию, которая обеспечивает прибыль, что в долгосрочной перспективе (в данном исследовании 32000 сделки) повышает вероятность получения убытка по результатам инвестиций. Но на самом деле всё не так печально, как это выглядит согласно расчётам. Дело в том, что расчёт брался для истории торговли размером в 32000 сделок. Однако совсем не так много реальных счетов совершают такое большое количество сделок до завершения своей работы. Если рассматривать счёт, на котором было совершено всего лишь 100 сделок, прежде чем он прекратил своё существование, то степень влияния, которое успела за столь короткий срок оказать система ММ, уменьшается примерно на квадратный корень из отношения между 32000 расчётными и реально совершёнными сделками на счёте. Например для счёта со 100 сделками получаем: Квадратный корень из (32000/100)=17.9. Если например со стандартных 50% выигрыши системы ММ упали до 2.5% по итогам 32000 сделок, то на счёте со 100 сделками выигрыши системы успеют упасть всего лишь только до 50%-(50%-2.5%)/17.9=47.3%, что выглядит уже не так страшно, как после 32000 сделок. Таким образом можно сделать вывод о том, что для краткоживущих счетов та или иная выбранная система ММ просто не успевает оказать какое-либо существенное влияние, а всё определяется в основном лишь только используемой стратегией торговли. То есть если счёт был полностью слит по итогам 100 сделок, то тип выбранной системы ММ здесь точно ни причём, а слив вызван либо совершенно неподходящей стратегией для сложившихся рыночных условий, либо (что является наиболее вероятным) повышенным риском на одну сделку. Для это достаточно просто ещё раз посмотреть на последний рисунок, показывающий статистически гарантированное уменьшение вероятности выигрыша с ростом риска на сделку. Но для счетов с длинной историей, счёт сделок которой исчисляется несколькими тысячами, выбор той или иной системы ММ является не такой уж тривиальной задачей. И лучше если управляющий делает выбор системы ММ, основываясь на статистических расчётах, а не на софистически-логических мифах. То есть управляющий должен иметь чёткое представление о своих шансах на победу при применение той или иной системы ММ "напёрсточного" типа (системы ММ, понижающей вероятность выигрыша). Иными словами управляющий должен хотя бы попытаться не быть обычным "пушечным мясом" на рынке форекс. Solandr Test Drive
  5. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске В ходе дискуссии по обсуждению статьи, посвящённой сравнению двух систем манименеджмента, управляющий Henadzi сделал предположение о том, что раз Система2 является более устойчивой в плане сохранения капитала во время просадки, то при равнозначных просадках (сериях неудачных сделок), заложенных по результатам бэктестов обоих систем манименеджмента, можно на Системе2 значительно увеличить риск на одну сделку и таким образом превзойти Систему1 на благоприятном рынке. Оригинал сообщения ниже: Ну что же, предположение действительно логически вполне обоснованное. И в самом деле визуально на картинках Части 1 видно, что глубина просадки Системы2 заметно меньше на неблагоприятном периоде. Таким образом мы можем повысить риск на одну сделку для Системы2, сравняв величину просадки до сравнимой величины с Системой1, но при этом на благоприятном рынке Система2 будет обладать увеличенной лотностью позиций по сравнению с Системой1 и соответственно должна получить гарантированное преимущество над Системой1 по итоговой прибыли. Однако логика является, как правило, плохим советником в вопросах, касающихся торговли на форексе. Лучшим советником в данной области является всё же статистика. Поэтому опять станем кидать монетку с помощью слегка откорректированного скрипта. Скрипт не слишком отличается от скрипта из Части 2. Отличие состоит лишь в том, что на Системе2 установлен удвоенный риск на одну сделку по сравнению с Системой1. Ниже приведена таблица с результатами расчётов, а также график побед Системы1 над Системой2. Как это ни странно наблюдать, но график является практически копией графика из Части 2. Однако здесь есть небольшое отличие. При риске на одну сделку в размере 0.1% для Системы1 и удвоенного риска в 0.2% для Системы2, как это ни парадоксально звучит, но Система1 существенно переигрывает Систему2, хотя как минимум ожидалось обратное согласно предположению Henadzi. Объяснение такого феномена может состоять в том, что Система2 в виду повышенного риска вгоняет себя гораздо глубже в просадку на неблагоприятном рынке, и далее имеет больше сложностей с выходом из неё на последующем благоприятном периоде. Хотя во всём остальном диапазоне риска Система2 статистически достоверно обыгрывает Систему1. Здесь также нужно особо отметить, что увеличение риска на одну сделку в Системе2 в 2 раза не оказывает какого-либо существенного влияния на статистику выигрышей, хотя исходя из логических предположений увеличение риска на сделку в Системе2 должно давать ощутимое преимущество в выигрышах над Системой1. Но этого не наблюдается вопреки логике! Поэтому каждое логическое предположение о форексе должно самым тщательным образом проверяться статистикой. Софистика и форекс - есть вещи несовместные. Solandr Test Drive Продолжение следует...
  6. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске Чтобы дать ответ на поставленный вопрос нужно просто продолжать кидать монетку. Но только уже не 32 тысячи раз, а например 1 миллиард (во как!). Нам самим такое количество бросков в ручную осилить никак невозможно, поэтому будем делать это программно с помощью другого скрипта constant_lot_04_STATISTICS.mq4. Что делает этот скрип? Он генерит 30 тысяч таких же картинок, что представлены в Части 1. В общей сложности получается 960 миллионов бросков монетки. Далее он сравнивает текущие балансы двух систем и подсчитывает сколько раз победила одна система, а сколько раз другая. То есть в итоге получается почти 1 миллиард отсчётов для сравнения двух систем. В случае, если системы имеют равное количество побед, то в итоге каждая из систем имеет по 50% от всего количества сравнений. Но это ещё не всё. Скрипт проводит данный анализ ещё и для разного риска, закладываемого на сделку. В таблице ниже приведены результаты расчёта, а на диаграмме представлен график побед Системы1 в зависимости от процентного риска на одну сделку. По представленным статистически значимым данным видно, что при риске на одну сделку менее 0.3% Система1 имеет некоторое очень небольшое, но всё же преимущество над Системой2. При риске более 0.3% на одну сделку Система2 является бесспорным лидером. И чем больший риск на одну сделку закладывается, тем более очевидным становится преимущество Системы2 над Системой1. Очевидно, что заработок на рынке напрямую связан с размером допустимого риска, который трейдер на себя берёт. Больший риск - большая прибыль. И это аксиома. Понятно, что закладывая риск на сделку в 0.3% и в 3% можно получить совершенно различный результат как по доходности, так и по просадке. Тогда возникает резонный вопрос почему такие известные управляющие как Asmodeux и Petrov Ivan используют в своей торговле именно Систему1, а не Систему2, которая статистически достоверно выигрывает у Системы1 практически при любом риске? А всё дело оказывается в том, что стратегия, имеющая положительное математическое ожидание, сдвигает показанную на графике кривую вверх, таким образом расширяя зону риска, при котором Система1 переигрывает Систему2. В качестве примера смотрите рисунок ниже. На нём зона риска, где Система1 выигрывает у Системы2 расширена от 0,3% до 1%. Таким образом данные управляющие получают прибыль там, где все остальные трейдеры, использующие Систему2, лишь только "ожидают благоприятного рынка", находясь в просадке. В качестве иллюстрации последнего предложения используйте первые 7 картинок Части 1. К сожалению, не могу строго доказать это своё предположение по сдвигу кривой вверх, так как не располагаю точными данными об алгоритмах стратегий, используемых управляющими. Единственная информация, которая доступна от них по данному вопросу заключается в том, что Petrov Ivan может закладывать 10%-ый риск на сделку от последнего максимума доходности, а Asmodeux 5% (на старой версии роботов), но при этом количество одновременно открытых позиций может быть больше одной. Поэтому могу сделать предположение, что алгоритмы, положенные в основу их стратегий, способны отодвигать кривую вверх ещё сильнее, чем это представлено на рисунке выше. В приложении к статье находятся оба скрипта, которые использовались для расчётов. Вы можете найти ошибку в моих скриптах, или же просто самостоятельно убедиться в том, что Система1 обыгрывает Систему2 при риске меньшем 0,3% на сделку просто с помощью монетки на Вашем компьютере, используя Ваш программный генератор псевдослучайных чисел. Solandr Test Drive Продолжение следует...
  7. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске На просторах форума время от времени возникают споры по вопросам использования той, или иной системы манименеджмента (ММ). Споры обычно перерастают в религиозные войны, в которых обе стороны не хотят воспринимать доводы оппонентов. Хотелось бы сделать некоторое краткое резюме о возможностях и недостатках той или иной системы ММ хотя бы для того, чтобы обе стороны спора находились в одной системе измерения и оперировали идентичными понятиями. Речь в обзоре пойдёт о двух системах, одна из которых Система1 рассчитывает рабочий лот по абсолютному максимуму баланса счёта, а другая Система2 рассчитывает рабочий лот по текущему балансу счёта. Второй системой пользуется абсолютное большинство трейдеров и именно такая система считается де-факто стандартом в индустрии биржевой торговли. Попробуем оценить особенности обеих систем. А поможет нам в этом монетка, которую мы будем подбрасывать и записывать в обе системы либо прибыль, либо убыток. Для каждой отдельно взятой системы размер прибыли равен размеру убытка в абсолютных деньгах. Только разумеется размер прибыли/убытка для каждой из систем будет рассчитываться по своим правилам, указанным выше. (Примечание: в расчётах не принимаются во внимание всевозможные накладные расходы, существующие на реальном рынке. Будем работать с бескорыстным брокером, не имеющим спреда, проскальзываний, реквот и задержек в исполненнии торговых заявок .) Бросать монетку будем, разумеется, не мы, а скрипт constant_lot_02_PICTURE.mq4. Как он работает? Суть работы скрипта незамысловата. С помощью программного генератора псевдослучайной последовательности, входящего в комплект поставки терминала МТ4, происходит выбор результата текущего броска монетки (прибыль/убыток). Результат записывается на 2 разных счёта, управляемых разными системами ММ. Текущее состояние баланса обоих счетов записывается в файл constant_lot_vs_percent.csv для последующего анализа в Excel. Общее количество подбрасываний монетки 32000. (Данное значение выбрано исходя из ограничения Excel по отрисовке диаграмм.) Любители подбрасывать монетку конечно же знают, что этого количества бросков просто безумно мало для каких-либо более-менее достоверных выводов. Поэтому приведённые ниже картинки являются всего лишь иллюстративным материалом для наглядного объяснения того, что может вообще получаться в результате таких развлечений с монеткой. На картинках ниже синим цветом обозначена Система1, а коричневым Система2. Итак, на приведённом выше рисунке присутствует некоторый неожиданный артефакт в виде дивергенции доходности между разными системами. Мы видим, что Система1, несмотря на гораздо более глубокую просадку, по сравнению с Системой2, в итоге смогла заработать заметную прибыль для своих инвесторов в то время как инвесторы Системы2 по итогам работы находятся в просадке. На первой половине графика Система1 в некоторых случаях имела преимущество перед Системой2. Однако по итогам работы Система1 ушла в глубокий минус, показав что Система2 при неблагоприятном стечении обстоятельств надёжно защищает инвесторов от крупных потерь. Данный рисунок повторно демонстрирует существующую дивергенцию доходности между системами (см. угол между прямыми линиями). На благоприятном рынке Система1 показала неоспоримое преимущество перед Системой2. Наблюдается уже традиционная дивергенция в доходности между системами. Хотя в итоге на неблагоприятном рынке Система1 показала большую просадку по сравнению с Системой2, которая лучше защищает инвесторов от больших потерь. Комментарий аналогичен комментарию предыдущего рисунка Комментарий аналогичен комментарию предыдущего рисунка Красивый слив Системы1 в первой половине и работа по восстановлению баланса счёта во второй. Очередная дивергенция доходностей. Итак наглядные иллюстрации того, как может выглядеть работа двух систем ММ при абсолютно случайном управлении счётом, представлены. Неправда ли на картинках выше можно разглядеть работу некоторых управляющих ПАММ сервиса? Какие выводы можно сделать на основании изложенного выше графического материала? Вывода всего лишь два: 1. Система1 показывает лучший результат работы на благоприятном рынке, зарабатывая для инвесторов хорошие деньги; 2. Система2 показывает лучший результат на неблагоприятном рынке, защищая инвесторов от крупных потерь. Однако представленные выше выводы - это выводы качественного, или же иными словами "болтологического" характера. Они не дают трейдеру информации о выборе той или иной системы для своего счёта. То есть ссылаться на данные выводы - это всего лишь только подливать масло в огонь религиозной войны разных систем ММ. Так на что же тогда решиться управляющему при выборе той или иной системы ММ? Много прибыли и сильный слив как в Системе1? Или же маленькая прибыль Системы2, но слива красивого на ней не произойдёт и что-нибудь в итоге всё равно останется "на сдачу" от инвестиций для инвесторов? Solandr Test Drive Продолжение следует...
  8. Обнаружил интересную статью про монетку. Решил разместить ссылку на неё здесь, чтобы не потерялась. И другим людям возможно будет полезно ознакомиться с ней, так как разговор в ней идёт о главном - о рынке: http://karapuz-blog.blogspot.de/2012/11/595.html PS (24.08.2014): К сожалению блог автора был закрыт. Возможно он слишком много писал о политике в своеобразной манере. Но тем не менее у меня на компьютере оказалась копия его статьи, которую я и размещаю здесь в виде архива. Solandr Test Drive
  9. Понравились некоторые мысли в книге Б.Мандельброт и Р.Хадсон. "(Не)послушные рынки. Фрактальная революция в финансах". Решил записать здесь для будущих ссылок на эту запись. Рынки обманчивы «Пузыри» - это драматические явления рынка, но склонность рынков обманывать и запутывать – обычное дело. Вспомним чартистов (специалистов по анализу рыночных диаграмм), пытающихся обнаружить рыночные закономерности. Сложность методов колеблется в широких пределах. Некоторые – всего лишь «прикидка на глазок»: структура индекса или ценовой диаграммы похожи на ту, какая встречалась раньше, поэтому очевидно, что и в этот раз диаграмма будет такой же. Другие утонченнее. Самым известным примером служит «Волна Эллиота». Уроженец Канзаса Ральф Нельсон Эллиот был бухгалтером. Большую часть своей профессиональной карьеры он посвятил реорганизации железных дорог и государственных финансов в Центральной Америке. Во время тяжелой и продолжительной болезни он разработал новую методологию диаграмм. Психология инвестора, предполагал Эллиот, движется волнами оптимизма и пессимизма, и эти волны можно постоянно видеть на фондовом рынке в разное время и в разных временных масштабах. Его теории привлекли внимание научной общественности в 1930-х годах, когда он верно предсказал несколько рыночных событий, а в 80-х годах интерес к этим теориям возобновился. Но «волновое прогнозирование» - очень ненадежное дело. Это искусство, для которого субъективное суждение чартистов значит больше, чем объективный и повторяемый вердикт цифр. Его результаты, как и у многих вариантов технического анализа, далеко неоднозначны. Людям хочется видеть в окружающем мире знакомые структуры и закономерности. По ним развивалось человечество. Мы произошли от приматов, умевших обнаружить хищника в лесу и пищу в саванне. Это умение столь важно для нас, что мы применяем его повсюду, часто необоснованно. Находим закономерности там, где их нет. Между двумя мировыми войнами советский статистик Евгений Слуцкий показал, что даже броуновское движение (например, совокупные результаты подбрасывания монеты) может выглядеть неслучайным и упорядоченным. Глаз самопроизвольно разлагает его на восходящие и нисходящие циклы, а затем на еще меньшие циклы, наложенные на большие. Если добавить больше данные, появится больше циклов. Конечно, эти циклы не настоящие, а лишь кажущиеся. Они представляют собой просто наложение случайных изменений. Если даже заведомо случайный процесс кажется нам упорядоченным, то насколько больше закономерностей (повторяющихся структур) мы увидим в ценовых рядах? Как говорилось выше, долгосрочная зависимость цен создает своеобразную тенденцию в данных – не к какому-то определенному уровню цены, а к ценовым изменениям определенного размера или направления. Эти изменения могут быть направлены в одну сторону и тогда они усиливают друг друга; однажды начавшийся тренд не прерывается, а продолжается. Но изменения также могут быть направлены встречно; однажды начавшийся тренд через некоторое время может изменится на противоположный. Однонаправленные изменения, особенно с экспонентой H, близкой к 0.75, интереснее, и именно такие обычно встречаются во многих рядах финансовых и экономических данных. В ходе наших с Уоллесом исследований в конце 60-х годов мы генерировали такие данные с помощью абсолютно случайных операций. Тем не менее, все они имели вид длинного и медленного цикла, состоявшего из 3-х частей разного направления. По верх этих длинных волн располагались подобные им меньшие и более многочисленные циклы. Рассмотрев меньший участок последовательности, мы вновь видели три волны, каждая на треть короче всего участка. Одна из более противоречивых теорий глобального экономического цикла показывает такой же тройной ритм. В 1925 году русский экономист Николай Дмитриевич Кондратьев постулировал существование «длинных волн» роста и спада экономики в основных странах запада. Каждая волна в среднем длится 54 года; первая началась 1780-е годы, а третья, как прогнозировал Кондратьев, должна была закончиться в 1940 – е годы. Со времен Второй мировой войны экономисты спорят: то ли начался четвертый цикл, то ли русский ученый просто ошибся. Не мне судить, но я знаю, что даже по чистой случайности можно в собранных за полтораста лет данных легко увидеть трех волновую структуру длительностью в 50 лет. А то, что мы приписываем этому явлению экономическое содержание, больше говорит о том, как работает наш разум, чем о подлинном механизме производства и экономического роста. Долгосрочная зависимость столь обманчива, что ей нашлось место в инструментарии лучших баснописцев нашего времени о Голливуде. Я разработал на основе броуновского движения дробные подделки, позволяющие быстро получать кажущуюся реальными ландшафты. Пример горного массива представлен на рисунке. Это Альпы? Лунные горы? В действительности это всего лишь результат работы компьютера, запрограммированного Г.Ф.Воссом. Впервые появившаяся в книге Mandelbrot 1982, эта диаграмма заложила стандарт компьютерной графики. Здесь полное отсутствие геофизики, только подходящий случайный процесс и фрактальность. Суть та же, что и в фрактальных финансах - для получения убедительных структур достаточной одной только случайности. Эти горы очень легко принять за подлинные Гималаи. На самом деле они – продукт компьютерного моделирования, основанного на абсолютно случайном процессе. Не нужно обладать богатым воображением, чтобы понять, как в случайных финансовых данных могут появится ложные упорядоченные структуры. Этим я не хочу сказать, что ценовые диаграммы бессмысленны или что все цены меняются только по прихоти судьбы. Однако нужно помнить: при изучении ценовых диаграмм следует опасаться поспешных выводов о том, будто ими управляет «невидимая рука рынка» Адама Смита. Лишь отважный инвестор решится предсказать определенный уровень цены, полагаясь исключительно на упорядоченную структуру, якобы выявленную на диаграммах. Solandr Test Drive
  10. Всё никак не перестаю удивляться как могут люди, интересующиеся темой форекса уже несколько лет, до сих пор не понимать разницу между плечом и риском?! Часто чуть ли не основной причиной слива ПАММ счетов с инвесторскими деньгами они считают "экстремальное" плечо 1:500, любезно предоставляемое компанией Альпари в настоящее время. Такие "знатоки" форекса считают плечо 1:500 кошмарным кошмаром, а плечо 1:10 просто пределом мечтаний "грамотного инвестора". Хотя очевидно же, что сначала с ПАММ сервиса исчезнет большинство управляющих и инвесторов, и уже только потом оставшиеся откинутся во всеобщую нирвану при плече 1:10. Попробую дать некоторые разъяснения "на пальцах" для людей, которые ещё не стали "законченными гуру" и сохраняют желание в чём-то разбираться, а не просто бездумно тыкать в кнопки клавиатуры раньше, чем мысль пройдёт все контролирующие инстанции мозга владельца пальцев. Итак что же всё-таки мешает плохому танцору танцевать, или переводя на нормальный форексный язык - трейдеру торговать? Попробуем разобраться. В представлении известных "форекс-гуру" трейдеру успешно торговать мешает риск, обусловленный экстремальным плечом, установленным на торговом счёте. Дабы не разводить многочисленные словесные баталии мешает/не мешает просто возьмём да и просчитаем основные риски, имеющиеся на торговых счетах с разными плечами. Тем более, что формулы для расчёта очень просты и понятны подавляющему большинству людей далёких от математики. Из Азбуки торговли валютами известно, что плечо показывает во сколько раз меньше средств требуется для открытия позиции. Средства, необходимые для открытия позиции, называются маржой. Без плеча стоимость одного лота EURUSD составляет 100 000 EUR или $135 000 по курсу 1,3500. Если брокер даёт плечо 500, то сумма средств, необходимых для открытия позиции, уменьшается в 500 раз и составляет всего лишь $270. С плечом 1:10 на счёте потребуется иметь уже $13500, чтобы открыть точно такую же позицию в 1 лот, как на счёте с плечом 1:500 всего лишь за $270. При этом прибыль, или убыток в 1000 пунктов (в пятизнаке) для одинаковой позиции в 1 лот абсолютно одинаков при любом плече и составляет $1000 как на счёте с плечом 1:10, так и на счёте с плечом 1:500. И самый любопытный момент, о котором "форекс-гуру" возможно даже никогда и не задумывались - это срабатывание стопаута на счетах с разными плечами при прочих равных условиях. Формула для этого расчёта несколько витиевата и приведена здесь для желающих копнуть в предмет поглубже. Итоговые значения дальности до стопаута в пунктах получаются следующие. При плече 1:500 открытая позиция в 1 лот должна получить убыток в 13446 пунктов прежде, чем случится стопаут (автоматическое закрытие позиции брокером). Для счёта с плечом 1:10 при тех же условиях достаточно всего лишь 10800 пунктов. То есть стопаут для счёта с плечом 1:500 расположен в 1,245 раз дальше, чем на счёте с плечом 1:10! Предвижу после всего вышенаписанного победный вопрос от "форекс-гуру", убийственный с его точки зрения. Ну так а что остаётся на счёте после того как случился этот самый стопаут? Правильно на счёте с плечом 1:500 останется всего лишь $54, а на счёте с плечом 1:10 останется аж целых $2700, на которые может быть даже и торгануть можно! Но на этот факт можно ответить следующим образом. Ну так а кто мешает трейдеру заранее предусмотреть соответствующий стоп сразу же при открытии позиции на счёте с плечом 1:500? Если трейдер выставит стоп на те же самые 10800 пунктов в пятизнаке, то при проходе цены против позиции на 10800 пунктов на счёте с плечом 1:500 позиция закроется по стопу, а на счёте с плечом 1:10 позиция закроется по стопауту. Как говорится почувствуйте разницу - устанавливать свой стоп для позиции и управлять счётом при плече 1:500, или же возложить обязанность по установке стопов на брокера через стопаут при плече 1:10. В общем сами подумайте над тем что именно мешает танцевать плохому танцору и торговать трейдеру. Solandr Test Drive
  11. Часть 1 Часть 2 (эта запись) Вероятностное соотношение для интервальной доходности показывает соотношение количества точек, лежащих слева и справа от текущей точки на гистограмме интервальной доходности. Для удобства восприятия показатель выражается в процентах. Зачем он нужен? Он нужен для того, чтобы быстро оценить текущую ситуацию, в которой находится интервальная доходность ПАММ счёта в текущий момент времени, и понять каковы шансы на уменьшение или увеличение её значения. Пример1 Вероятностное соотношение для интервальной доходности показывает -10%/+90%. Это означает, что вероятность уменьшения интервальной доходности составляет 10%, а вероятность того, что она будет в ближайшем будущем расти составляет 90%. С точки зрения инвестора, полагаясь на то, что статистические характеристики ПАММ счёта сохранят свои параметры в обозримом будущем, данный момент времени является достаточно хорошей точкой для входа или доливки в ПАММ счёт. Пример 2 Вероятностное соотношение для интервальной доходности показывает -85%/+15%. Это значит что потенциал уменьшения интервальной доходности равен 85%, а продолжения её роста 15%. Для желающих выйти из ПАММ счёта настаёт подходящий момент времени. Принимая во внимание некоторые дополнительные данные (например вот эти) инвестор подбирает момент для выхода из ПАММ счёта. Пример 3 Вероятностное соотношение интервальной доходности -50%/+50%. Вероятности уменьшения и роста интервальной доходности равны. Инвестор не предпринимает никаких активных действий и наблюдает за дальнейшим развитием событий на ПАММ счёте. Ниже приведены гистограммы интервальной доходности для трёх счетов, представленных в первой части. В Excel файлах, приложенных к статье, приведён расчёт гистограмм. На диаграммах зелёным цветом отмечена точка 10% на интегральной кривой. Эта точка соответствует вероятностному соотношению -10%/+90%. Для разных ПАММ счетов значение интервальной доходности для этой точки будет разным. 1. Alfonsofont (MA_Trender) При значении интервальной доходности равном +2% существует 10%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет уменьшаться в ближайшем будущем, и 90%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет расти. 2. avp555 (hermes_x2) При значении интервальной доходности равном -26% существует 10%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет уменьшаться в ближайшем будущем, и 90%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет расти. 3. Petrov_Ivan (USD) При значении интервальной доходности равном -8% существует 10%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет уменьшаться в ближайшем будущем, и 90%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет расти. В случае реализации данного производного показателя в мониторинге ПАММ счетов отображение самой гистрограммы не является обязательным дабы не перегружать инвесторов излишней графической информацией. Вполне достаточно просто выводить само рассчитанное текущее значение вероятностного соотношения для интервальной доходности. Solandr Test Drive
  12. Реклама - двигатель торговли. Этот всем известный факт доказательств не требует. Попробуем разобраться с влиянием данного факта на ПАММ сервис Альпари. Что может являться рекламой какого-либо ПАММ счёта? Ниже приведён перечень, который может являться рекламой: 1. Звёздный рейтинг Альпари; 2. Активность управляющего на форуме; 3. Сарафанное радио - рекомендации от инвесторов на форуме и в блогах. Для второго и третьего пункта провести какую-либо объективную оценку не представляется возможным хотя бы в виду предвзятости личных предпочтений того, кто захочет дать такую оценку. Поэтому какой-то более-менее обоснованной оценке поддаётся лишь степень влияния звёздного рейтинга Альпари на успешность счёта. Успешность счёта будем определять исключительно с точки зрения управляющего, для которого наиболее важен объём средств в управлении нежели проценты, которые он может зарабатывать для инвесторов. Поясню на следующем примере. Управляющий, под управлением которого находится 0,5 млн USD на каждый 1% прибыли увеличивает объём денежных средств счёта на 5000 USD. Управляющему с 500 USD на счету для того чтобы увеличить объём денежных средств счёта на 5000 USD потребуется показать доходность уже в 1000% за тот же самый период времени. Вполне очевидно неравенство в плане конечного результата для управляющих, имеющих сильно различающиеся объёмы средств в управлении, независимо от степени гениальности используемых торговых систем. Становится вполне понятной бессмысленность работы управляющих с маленькими депозитами, по крайней мере на тот момент пока депозит не вырос до более-менее ощутимых средств в управлении. Так каким же образом можно провести оценку степени влияния звёздного рейтинга Альпари на успешность счёта с точки зрения управляющего? Из возможных вариантов решения наиболее простым представляется следующий. Нужно сравнить несколько счетов, работающих по одной и той же торговой системе, и попытаться выявить зависимость успешности счёта от его положения в рейтинге. Таким образом, используя практически идентичные счета в плане основных торговых показателей, мы пытаемся исключить по максимуму влияние других факторов на успешность ПАММ счёта и оставить наиболее значимый фактор - влияние звёздного рейтинга Альпари. Действительно, визуально графики доходности рассматриваемых ниже в таблице ПАММ счетов имеют очень высокую степень корреляции, но различаются по прибыльности. Разумеется первым в голову может прийти предположение о том, что инвесторы оценят доходность счетов за последние 3-6 месяцев и сделают выбор в пользу счетов, показавших наибольшую прибыль на заданном интервале времени. Следом также можно вспомнить рекомендации самого управляющего о необходимости равномерного распределения средств по консервативным и агрессивным счетам с целью сглаживания просадок на счетах инвесторов. Однако забегая вперёд нужно сразу сказать, что оба этих предположения оказывают на счета заметно меньшее влияние, чем положение ПАММ счёта в рейтинге. Итак, в таблице, представленной ниже, зелёным цветом выделены счета, которые большую часть июня находились в ТОП-20 рейтинга Альпари (во второй его половине). При сортировке по росту средств в управлении за июнь видно, что все топовые ПАММ счета оказались в самом верху таблицы. Правда между ними ещё вклинился и счёт Alfonsofont (Trend_Tracker_RUR), который в ТОП-20 не находился. Объяснение этого факта может быть достаточно простым. У данного управляющего просто существует некоторый дефицит рублёвых счетов, в результате чего выбор у рублёвых инвесторов несколько ограничен. Соответственно рост средств на рублёвых счетах может происходить более быстрыми темпами по сравнении с долларовыми счетами при прочих равных условиях. Внизу таблицы находятся аутсайдеры по росту денежных средств, которые показали даже отток инвесторских средств со счетов за июнь месяц, хотя доходность счетов как лидеров, так и аутсайдеров в июне месяце вполне сравнима (болтанка вокруг нулевых значений). В трёх последующих таблицах показана сортировка счетов по прибыльности за 1, 3 и 6 месяцев. Из таблиц видно, что все счета меняют свою позицию в списке в зависимости от сортировки, но двое из трёх лидеров из ТОП-20, относящиеся к консервативным счетам, стабильно находятся во второй половине отсортированного по доходности списка. А один из топовых лидеров агрессивный счёт Alfonsofont (Live fast, die young) чаще всего замыкает первую половину отсортированного списка с агрессивными счетами. Таким образом с точки зрения здравого смысла инвестора представленные здесь счета из ТОП-20 не являются какими-то исключительными счетами по сравнению с остальными в плане получения доходности с тем, чтобы инвесторы делали акцент на инвестирование именно в эти счета. И следовательно на инвестиции именно в эти счета главным образом повлияло расположение данных счетов в ТОП-20 рейтинга Альпари. Если приведённый выше пример влияния рейтинга Альпари на решения инвесторов кому-то кажется недостаточно убедительным, то приведу ещё один весьма колоритный пример. Речь пойдёт о счёте Katja Sambuka (MiniSpread) Что в нём такого интересного? На конец марта действительно абсолютно ничего! Управляющий за полгода, прошедших со дня публикации ПАММ счёта, совершил всего лишь 2 долгоиграющих сделки с небольшой загрузкой депозита. И вероятнее всего сделки всё это время провисели без каких-либо стопов. Но видимо ПАММ счёт был опубликован под счастливой звездой и к своему полугодовому юбилею успел показать относительно неплохую доходность в размере 235,67% (по мониторингу) при относительно приемлемой просадке в 45.91% (01.02.2013). Данных показателей оказалось вполне достаточно, чтобы согласно правилам расчёта рейтинга занять одно из лидирующих мест в общем рейтинге Alpari. Управляющий счёта Katja Sambuka (MiniSpread) сравнил показатели своего ПАММ счёта с конкурентами из звёздного рейтинга. И будучи довольно смышлённым человеком (я его за это уважаю!) быстро смекнул какую выгоду может ему принести попадание его ПАММ счёта в лидеры звёздного рейтинга. Поэтому ровно через неделю после полугодового юбилея ПАММ счёта он оплачивает место в звёздном рейтинге Альпари посредством увеличения капитала управляющего до 3000 USD. Далее "сушит вёсла" посредством открытия на счёте третьей сделки с загрузкой депозита в 4 раза меньшей, чем была загрузка депозита для предыдущей сделки, которая была второй по счёту за полгода. А затем просто спокойно ждёт когда звёздный рейтинг Альпари накидает ему денег доверчивых начинающих инвесторов, которых кстати оказалось ни много, ни мало, а целых 500 (пятьсот!) человек. И каковы же оказались результаты смекалки и находчивости управляющего в течении первого месяца после попадания счёта в звёздный рейтинг Альпари? А попал счёт кстати сразу на второе место, уступив лидерство в звёздном рейтинге лишь только известному опытному управляющему AVP. Счёт устойчиво находился на втором месте большую часть апреля. По данному поводу неоднократно высказывались возражения со стороны посетителей форума. В частности AntFX просил Альпари убрать этот счёт из лидеров вручную, но получил отказ, поскольку формально параметры этого ПАММ счёта указывали именно на второе место звёздного рейтинга Альпари. Ниже приведены результаты 1 месяца нахождения ПАММ счёта на втором месте звёздного рейтинга Альпари: Нетрудно заметить, что в счёт, показавший за месяц прирост доходности всего лишь в 1,4% были проведены инвестиции, увеличившие средства в управлении в 6,4 раза. Иначе как инвесторским безумием случившийся факт назвать нельзя! А причиной этому является звёздный рейтинг Альпари. Я не смог найти каких-либо других более-менее объяснимых причин данного исторического события. Но тем не менее с удовольствием выслушаю объяснения от апрельских инвесторов этого счёта. Возможно эти объяснения смогут приоткрыть ещё какие-нибудь любопытные факты в психологии инвестором ПАММ счетов. Заключение По результатам анализа двух представленных примеров с достаточным на то основанием можно сделать вывод о существенном влиянии звёздного рейтинга Альпари на инвестиционные решения клиентов компании. В связи с этим Альпари несёт как минимум моральную ответственность перед инвесторами, о которой в настоящий момент времени возможно и не догадывается. И стандартный ответ о том, что "доходность, показанная в прошлом, не может являться гарантией доходности в будущем" в данном случае не является каким-либо адекватным оправданием сложившейся ситуации. Поэтому для устранения дополнительных обязательств компании перед инвесторами я предлагаю упразднить звёздный рейтинг Альпари в кратчайшие сроки, а ПАММ счета в списке должны отображаться в соответствии с порядковым номером, присвоенным каждому счёту при его открытии с сортировкой от самого старого счёта к самому новому. При реализации данного предложения каждый инвестор будет строить свои собственные рейтинги, основываясь на своём понимании качественных ПАММ счетов, используя широкий набор фильтров, разработанных компанией Альпари. При таком раскладе никаких претензий к компании Альпари по поводу рекламирования тех или иных ПАММ счетов (заслуженно или не заслуженно) предъявить уже будет невозможно в виду отсутствия самого объекта для претензий. Solandr Test Drive
  13. Часть 1 (эта запись) Часть 2 Если посмотреть на традиционный график доходности ПАММ счёта, то можно предположить, что это некая функция. А как известно из математики - царицы наук, функции обладают целым рядом параметров, позволяющих находить различия между ними. Например такой параметр как производная характеризует скорость изменения функции в данной точке. Если провести аналогии в инвестиционном бизнесе, то в грубом виде это изменение доходности за интервал времени. На основании этого возникли некоторые предложения по введению так называемых производных показателей ПАММ счёта, которые могут представить инвесторам дополнительную информацию о различиях между ПАММ счетами. Возможно мои предложения заинтересуют компанию Альпари в плане их внедрения в мониторинг ПАММ счетов. Интервальная доходность - это разница в доходности счёта между текущим днём и заданным интервалом времени в прошлом. Доходность счёта рассчитывается по цене пая. В качестве интервала предлагаю взять 23 торговых дня, примерно соответствующих календарному месяцу. В мониторинге ПАММ счетов этот параметр уже есть. Называется "Доходность за 1 месяц". График интервальной доходности показывает как менялась интервальная доходность на счёте с течением времени. На нём отчётливо видны периоды когда счёт разгонялся, работая с повышенной загрузкой. Очевидно что построение графика начинается лишь с того момента, когда срок существования счёта превысил интервал времени, на основании которого производится расчёт. При внедрении данного графика в мониторинг ПАММ счетов желательно представить пользователям возможность менять значение расчётного интервала времени, используя например такую линейку значений: 23 торговых дня (1 календарный месяц), 69 торговых дней (3 календарных месяца), 138 торговых дней (календарных полгода). Средняя интервальная доходность является средним арифметическим графика интервальной доходности. Даёт правильное представление о реальном заработке, который был возможен на данном счёте на расчётном периоде времени. Данный показатель отлично фильтрует фантастические проценты прибыли, присутствующие на традиционном графике доходности, и показывает какая реальная доходность счёта скрывается за тысячами процентов прибыли, нарисованными на традиционном графике доходности. Интервальная просадочность представляет информацию о процентном содержании количества убыточных интервалов времени на графике интервальной доходности. Показатель меняется в диапазоне от 0 до 100 процентов. Меньшее значение показателя соответствует более стабильному счёту. Ниже приводятся производные показатели и диаграммы для некоторых популярных ПАММ счетов (файлы xls приложены к записи): Alfonsofont (MA_Trender) avp555 (hermes_x2) Petrov_Ivan (USD) На диаграммах по оси слева отложены значения интервальной доходности (%). По оси справа - это данные традиционного мониторинга доходности ПАММ счетов (%). Выбор расположения осей был сознательно сделан таким образом, поскольку для инвестора, принимающего решение об инвестициях в тот или иной счёт, более важны показатели интервальной доходности, а не итоговое значение доходности ПАММ счёта. 1. Диаграмма Alfonsofont (MA_Trender) Средняя интервальная доходность=19,25% Интервальная просадочность=7,37% 2. Диаграмма avp555 (hermes_x2) Средняя интервальная доходность=21,37% Интервальная просадочность=32,15% 3. Диаграмма Petrov_Ivan (USD) Средняя интервальная доходность=6,66% Интервальная просадочность=25,97% Привожу пример одной из возможных трактовок представленных производных показателей (первый поверхностный взгляд на цифры). В перспективе каждый инвестор на основе имеющегося опыта инвестирования сможет выработать свои собственные правила, позволяющие делать выводы по производным показателям ПАММ счёта. Например можно вырезать разгон счёта, оценивать не всё время существования ПАММ счёта как это делается здесь, а какие-то интересующие периоды и т.д. и т.п. Итак наименьшую интервальную просадочность имеет счёт Alfonsofont (MA_Trender). Это говорит о том, что у инвесторов данного ПАММ счёта, было меньше вероятности увидеть по окончанию расчётного интервала убыток на своём инвестиционном счету (7,37%). То есть им пришлось испытать меньше стресса при инвестировании по сравнению с двумя другими ПАММ счетами. Среди представленных 3-х счетов наиболее часто видели убыток инвесторы счёта avp555 (hermes_x2) (32,15%). Несмотря на кажущуюся более высокую итоговую прибыль счёта avp555 (hermes_x2) по сравнению со счётом Alfonsofont (MA_Trender) средние интервальные доходности счетов примерно одинаковы. То есть в среднем инвесторы обоих счетов смогли заработать примерно одинаковую прибыль на сопоставимых интервалах времени, несмотря на большую разницу в итоговой прибыли обоих счетов (6728% у avp555 (hermes_x2) против 800% у Alfonsofont (MA_Trender)). С первого взгляда данное утверждение - парадокс (ведь невооружённым взглядом видны большие всплески интервальной доходности на счёте avp555 (hermes_x2)). Однако парадокс рассеивается как дым, если вспомнить про фундаментальное уравнение торговли, приведённое Ральфом Винсом в книге "Математика управления капиталом". Уравнение выглядит следующим образом: Здесь AHPR - среднее арифметическое HPR; HPR - это "прибыль за период удержания позиции" (holding period returns); TWR - это "относительный конечный капитал" (Terminal Wealth Relative); SD - стандартное отклонение HPR; N - количество сделок. (Для ПАММ счёта нужно поменять сделки на расчётные интервалы, соответственно откорректировав смысл остальных переменных.) Проводя грубый анализ счетов avp555 (hermes_x2) и Alfonsofont (MA_Trender) на основании представленного уравнения можно сделать следующие выводы. Несмотря на большие всплески HPR для счёта avp555 (hermes_x2), мы наблюдаем также и повышенные колебания счёта SD, выражающиеся в том числе и в повышенной просадочности счёта (см. выше). Поэтому с точки зрения среднего финансового результата для инвестора эти 2 счёта вполне сопоставимы. А итоговая разница финансового результата определяется главным образом разностью в длительности существования счетов (параметр N в уравнении). Ещё одно полезное свойство производных показателей ПАММ счёта. На графике интервальной доходности невооружённым взглядом даже начинающий инвестор сможет увидеть разгон. График Alfonsofont (MA_Trender) является хорошим примером этого. Если смотреть на стандартный график доходности, то нужно очень сильно приглядываться к графику чтобы определить разгон счёта в начале особенно с ростом длительности существования счёта. А на графике интервальной доходности всё отлично видно. В принципе управляющий не скрывает от своих инвесторов это обстоятельство, поскольку необходимость разгона обусловлено не желанием жахнуть вначале, а исключительно техническими особенностями работы стратегии, которая ограничена снизу минимальным размером объёма позиции. Поэтому пока размер средств в управлении не достиг величины в 6000 USD советник работал с повышенной загрузкой депозита, что и было выявлено графиком интервальной доходности. Ещё один любопытный момент, который показывают производные показатели ПАММ счёта. Счета Alfonsofont (MA_Trender) и Petrov_Ivan (USD) имеют схожую итоговую доходность. Поэтому неопытный инвестор может сделать ошибочное предположение о том, что и заработок на них окажется примерно одинаковым (особенно если ещё не подумает и о сроке существования счетов). Однако средняя интервальная доходность сразу покажет отличие одного счёта от другого, а оно достигает 2,9 раза (19,25% / 6,66%=2,9)! Хотелось бы ещё раз подчеркнуть полезное свойство производных показателей ПАММ счёта в плане нахождения отличий в прибыльности между счетами. Традиционная доходность счёта за заданный период содержит информацию лишь о двух точках - начале и конце функции доходности. Производный показатель средняя интервальная доходность определяется на основании информации о всех точках, принадлежащих функции доходности. Поэтому только исходя из увеличения объёма анализируемой информации можно сделать вывод о том, что использование производных показателей ПАММ счёта может представить более достоверный результат по сравнению с использованием традиционных методов оценки доходности ПАММ счетов. Solandr Test Drive
  14. ...Так уж бывает. Так уж выходит. Кто-то теряет, а кто-то находит... Решил ради интереса оценить финансовый результат одного на первый взгляд совершенно провального ПАММ-счёта (см. график мониторинга ниже). Цель расчёта попытаться понять почему подобные ПАММ-счета возникают один за другим как грибы после дождя? И есть ли в этом какой-либо смысл, если итог как правило известен заранее всем инвесторам, проявляющим интерес к своим инвестициям? На графике загрузки депозита мы видим, что большая позиция, приведшая к просадке счёта, была закрыта 30.05.2013. Другими словами в этот день была "зафиксирована кочерга". Теперь жизнь на счёте начинается "с чистого листа". И действительно на следующий день 31.05.2013 на мониторинге видны позиции, открытые небольшим объёмом. Проведём расчёт финансовых результатов на день "фиксации кочерги" 30.05.2013. Расчёт проведён в упрощённом виде и не учитывает дополнительную прибыль от средств инвесторов, которые были внесены на ПАММ-счёт в течение торгового интервала. Поэтому можно утверждать, что итоговый результат для управляющего в этом расчёте сознательно занижен. Суть расчёта показать лишь порядок полученной управляющим прибыли. В расчёте приняты следующие допущения, предельно его упрощающие: 1. Управляющий при открытии счёта вносит капитал управляющего, равный 3350 USD. И считаем что больше никаких дополнительных инвестиций управляющий не делает, то есть не несёт никаких дополнительных финансовых рисков. 2. Инвесторы вносят дополнительную сумму только в день начала торгового интервала и больше никаких дополнительных доливок в течение торгового интервала не производят. В приложенном Excel файле выполнен расчёт в соответствии с принятыми допущениями. Согласно расчёту получается, что управляющий получил неплохую прибыль, в то время как инвесторы получили приличный убыток. Порядок соотношения показателей прибыли/убытка следующий. Инвесторы потеряли 7,5 долларов на каждый доллар, заработанный управляющим на расчётном интервале. (При более точном расчёте соотношение будет немного меньшим). Кто виноват и что делать? Этот весьма популярный во все времена вопрос не обошёл стороной и развивающийся семимильными шагами ПАММ-сервис. Вопрос, связанный с попыткой оградить средства инвесторов от вложения в ПАММ-счета, находящиеся под управлением "токсичных" стратегий, таких как мартин-сетка-усреднение-пересидка, давно волнует инвесторов и поднимается практически ежедневно на страницах форума. Однако в большинстве случаев он сводится лишь к бесконечному обсуждению полицейско-административных методов воздействия на управляющих, таких как "борьба с клоноводством", требование полной идентификации личности управляющего и т.д. и т.п. Хотя очевидно, что решение финансовой проблемы нужно также искать именно в финансовой области, но совсем не в полицейско-административной. В чём состоит проблема в настоящий момент времени? А проблема состоит всего лишь навсего в игре в одни ворота. То есть за ВСЁ платят инвесторы, а риск управляющего ограничивается всего лишь капиталом управляющего, обычно небольшим по сравнению с объёмом средств в управлении. И приведённый выше расчёт наглядно это продемонстрировал. Согласно расчёту управляющий смог вернуть свои первоначальные затраты на капитал управляющего в течение 3-4 месяцев работы ПАММ-счёта. Далее по формальному признаку риск управляющего был равен нулю! Именно поэтому он сохранял глубокое спокойствие глядя на то, как депозит быстро таял на протяжении 10 дней, прекрасно понимая чем может закончиться удержание большой позиции без стопов. А вот чтобы подобных моментов было меньше нужно всего-навсего поставить ворота ещё и на стороне управляющего. То есть организовать классический футбол с двумя равноценными командами, а не тренировку вратаря-инвестора, как это сейчас происходит на ПАММ-сервисе. Или другими словами капитан-управляющий должен управлять пассажирским судном, находясь на самом судне, а не управляя кораблём дистанционно с берега. Как это реализовать в работе ПАММ-сервиса? Здесь могут быть разные варианты реализации, но суть должна сохраняться одна - управляющий не должен уходить с прибылью с убыточного счёта. То есть нужно сделать так, чтобы расчёт, приведённый выше, остался бы только в прошлом, а в светлом будущем такие фокусы были бы уже невозможны. Вот один из возможных вариантов реализации игры в двое ворот: 1. На торговом интервале инвесторы получили прибыль и отдали вознаграждение управляющему согласно оферте (как это делается и сейчас). 2. На торговом интервале инвесторы получили убыток. Управляющий компенсирует часть убытка из суммы средств, заработанных на счёте ранее (если управляющий вознаграждения ещё не заработал, то он ничего возвращать не должен). Списание средств со счёта управляющего происходит в автоматическом режиме в ролловер расчёта торгового интервала. Важное условие: Сумма списанных средств со счёта управляющего за все убыточные интервалы не может превышать суммарное вознаграждение, полученное за все прибыльные интервалы. Пример расчёта Управляющий ранее заработал вознаграждение на счёте в размере 1000 USD. Инвесторы понесли убыток за прошедший торговый интервал в размере 20%. Со счёта управляющего списывается 200 USD и распределяется между инвесторами пропорционально убытку, выраженному в денежных средствах. То есть если у нас есть 2 инвестора, один из которых имеет убыток в -500 USD, а другой -1500 USD на завершившемся торговом интервале, то в ролловер расчёта торгового интервала с лицевого или торгового счёта управляющего на инвестиционный счёт первого инвестора поступит 50 USD, а на счёт второго 150 USD. Очевидно, что время расчёта торгового интервала у всех инвесторов разное. Тогда расчёт производится по приведённой выше схеме, но перевод денег на счёт осуществляется лишь тому инвестору, время расчёта которого подошло. Для остальных инвесторов процедура расчёта производится в своё время по соответствующим данным. 3. Доходность счёта по мониторингу находится на отрицательной стороне несколько торговых интервалов и управляющий заработал некоторое вознаграждение. Если случился стопаут и счёт ликвидирован, то заработанное вознаграждение управляющего делится между инвесторами пропорционально полученному убытку в денежном выражении. 4. Доходность счёта по мониторингу стала отрицательной (пересекла линию 0% сверху вниз). Если управляющий имел к этому моменту времени какое-либо заработанное вознаграждение при нахождении доходности на положительной стороне, то это его вознаграждение делится между инвесторами пропорционально полученному в этот момент убытку, выраженному в денежном выражении. Средства поступают на счета инвесторов в ближайший ролловер, не дожидаясь окончания торгового интервала. И теперь самое главное. Для обеспечения описанных выше автоматических возмещений убытков управляющий должен иметь некоторое количество средств на своём неторговом счёте, либо достаточное количество свободных средств на ПАММ-счёте (при инвестировании в самого себя). В случае отсутствия необходимых средств и как следствие невозможности произвести расчёт с инвесторами все открытые на счёте позиции автоматически закрываются по рынку, торговля запрещается. Управляющему даётся 5-ти дневный срок для пополнения своего неторгового счёта для завершения расчётов с инвесторами. В случае отказа выполнить данные обязательства без запроса о продлении срока ещё на 5 дней ПАММ-счёт ликвидируется. Остатки средств возвращаются инвесторам, а управляющий попадает в чёрный список, который публикуется на сайте Альпари. Предварительно управляющий даёт своё согласие на публикацию своих ФИО в чёрном списке Альпари в случае неисполнения обязательств по возмещению убытка инвесторам. Введение таких правил на ПАММ-сервисе сделает абсолютно бессмысленным применение токсичных технологий управления счётом, так как управляющий в случае получения убытка/слива счёта так же как и инвесторы остаётся ни с чем. Но в случае нормальной и успешной работы счёта он будет получать честно заработанные деньги за хорошо сделанную работу. Как это отразится на бизнесе компании Альпари? Многие управляющие - любители быстрой наживы уйдут к конкурентам и количество открываемых ПАММ-счетов сократится минимум наполовину. Но сами инвесторы, увидев такое нововведение и ощутив его на практике, станут больше доверять компании, вложат ещё больше денег в управляющих, которые согласны стабильно работать в таких условиях. Если компания Альпари внедрит это у себя первой, то она тем самым сделает сильный маркетинговый ход на рынке ПАММ-сервиса, оставив далеко позади своих конкурентов. А поскольку данная идея не нова и давно витает в воздухе в том или ином виде, то можно сказать, что время - это реальные деньги. Кто из компаний успеет внедрить такое у себя первым - тот и будет следующим лидером на рынке ПАММ-услуг. UPDATE от 13.09.2014 Сервис PAMMIN предоставляет данные о потерях и прибылях инвесторов, таким образом избавляя от проведения оценочных расчётов вручную, пример которых приведён в данной статье. AntFX в своей статье "Почему мартингейл на паммах - это пирамида и жульничество" показал пример использования данных возможностей для анализа ПАММ счетов разного типа. Его статья является отличным продолжением темы осознанного злоупотребления ПАММ сервисом Альпари некоторыми управляющими. Solandr Test Drive
  15. Всвязи с неоднократно поднимаемыми вопросами, связанными с измене нием текущего спреда, причём в худшую для трейдеров сторону, а также наличием существенных проскальзываний при исполнении отложенн ых ордеров, возникает вполне естественная потребность заранее оценить влияние этого фактора на торговую систему. Трейдер, имея результаты такого моделирования, может сделать выводы о целесообразности использования той или иной торговой системы на данной торговой площадке. Как правило торговая система - это последовательность сделок, совершаемая в соответствии с определёнными правилами. У сложных торговых систем сделки могут быть взаимозависимыми. К примеру последующие сделки могут зависеть от результатов предыдущих сделок. Например в случае просадки последующие сделки могут иметь изменённый уровень взятия прибыли по сравнению с обычными условиями, когда просадка отсутствует. Соответственно изменение спреда в худшую сторону может не только "откусить" часть прибыли у каждой конкретной сделки, но ещё и изменить саму последовательность сделок. А это уже может грозить поломкой самого алгоритма торговой стратегии. Поэтому нередко можно наблюдать ситуацию когда запуск одного и того же эксперта на демо и на реале может приводить к диаметрально противоположным результатам. Причиной этого явления наряду с простым уменьшением прибыли каждой отдельной сделки может являться и поломка самого алгоритма торговой стратегии, вызванная время от времени расширяющимся спредом на реальном счёте. Поэтому трейдер прежде чем ставить эксперта на реальный счёт должен заранее смоделировать ситуацию с расширенным спредом, дабы знать чем обернётся для счёта расширение спреда до того или иного значения. Иными словами трейдер должен знать так называемый запас торговой системы по спреду. Как его можно определить? Очевидно, что наиболее простой способ это сделать - это прогнать бэктесты в тестере стратегий MetaTrader4 при разном значении спреда. У MetaTrader4 отсутствуют штатные средства изменения спреда в тестере стратегий, поэтому для этих целей нужно воспользоваться программой сторонних производителей, например MT4i Spread Co ntroller v2. Данная программа является бесплатной. Но для её загрузки необходимо пройти простую стандартную регистрацию на сайте. Архив MT4iSpreadControllerSetup.zip содержит инструкцию и инсталлятор, который записывает требуемые файлы в директорию, куда проинсталлирован MetaTrader4. После запуска терминала необходимо запустить скрипт MT4i - Spread Controller v2 на любом инструменте, на любом таймфрейме. Это действие активирует Spread Controller до тех пор пока терминал не будет перезагружен. При запуске теста стратегии в появившемся окне нужно указать требуемый спред, своп и комиссию (при необходимости). По умолчанию данные параметры берутся из терминала. По окончании теста можно запускать тестер ещё требуемое количество раз, задавая каждый раз новое значение спреда, и получая очередной результат работы стратегии. В качестве примера ниже приводятся результаты тестов некой стратегии, полученные при спреде 5, 50, 75 и 100 поинтов в пятизнаке на инструменте EURUSD на периоде истории с 1999 по 2013 год. Возможные комиссии в тестах не учитываются. При идеальном значении спреда, равном 5 поинтов в пятизнаке, мы получаем довольно оптимистичную картинку тестов, приведённую ниже. Максимальная просадка не превышает 8000 USD. При более жёстком спреде (50 поинтов), который бывает на выходе новостей, мы получаем уже более скромную картинку. Видно что итоговая прибыль упала примерно в 2 раза по сравнению с идеальным вариантом спреда, представленным выше. А также во второй половине графика доходности присутствует достаточно длительная просадка счёта сроком более двух лет и размером примерно 17000 USD, что уже говорит о том, что баланс счёта на протяжении этих самых двух лет должен быть достаточным, чтобы выдержать такую просадку. Спред в 75 поинтов качественно не сильно меняет предыдущую картинку. Меняются в основном её численные параметры. Итоговая прибыль становится ещё меньше и увеличивается величина максимальной просадки до 20000 USD, что в свою очередь выдвигает более жёсткие требования к размеру средств на счёте для того, чтобы счёт смог дожить до лучших времён. При значении спреда, равном 100 поинтов, стратегия полностью сливает депозит уже в 2002 году, несмотря на то, что на первой половине графика (на протяжении более года!) система показывает некоторую доходность. Анализируя изменения, представленные на предыдущих двух графиках, можно сделать предположение о том, что счёту просто напросто не хватило средств дожить до лучших времён и первая случившаяся просадка превысила депозит, размер которого в максимуме достигал 19000 USD. Таким образом на основе проведённого моделирования можно сделать вывод о том, что при определении запаса торговой системы по спреду необходимо также учитывать и максимальную просадку, полученную при данном спреде, так как она определяет выживаемость счёта при заданных торговых условиях. Каждый трейдер, использующий автоторговлю, должен знать эти параметры и производить постоянный мониторинг актуального спреда на торговой платформе. В случае если средний спред превышает запас торговой системы по спреду и депозиту её применение при данных условиях теряет какой-либо смысл. Solandr Test Drive
  16. Как правило управляющие на вопрос инвесторов о выборе наилучшего момента входа в ПАММ счёт дают самые разнообразные и порой противоречивые советы. Наиболее часто можно услышать рекомендацию входить в любой момент времени, если речь идёт о долговременных инвестициях, и не морочить себе голову этим вопросом. В свою очередь сами инвесторы тоже располагают своим набором рекомендаций, например такими как входить в счёт на обновлении максимума (счёт таким образом подтверждает свою дееспособность генерить деньги для инвесторов), или же входить на некотором разумном откате от последнего пика доходности (купить то же самое, но просто подешевле). Google содержит массу информации по субъективному определению оптимальных точек входа на основе графического анализа поведения ПАММ счёта. Желающие могут ознакомиться с ней здесь. Так кто же всё-таки прав в этом вопросе? Когда же лучше всего входить в ПАММ, чтобы при прочих равных условиях получить максимальную прибыль от своих инвестиций? Очевидно что каждое мнение имеет место быть, но только с учётом поговорки "что русскому хорошо, то немцу - смерть". Всё дело в том, что каждая из используемых торговых стратегий заточена под определённые условия рынка. И соответственно в один и тот же торговый день разные стратегии могут давать не просто различный, но часто ещё и противоположный результат. Данная запись имеет цель показать возможность существования объективной оценки оптимального момента для входа в ПАММ счёт на основе существующих статистических данных о его доходности. Оценка производится на основании предположения о существовании зависимости доходности ПАММ счёта от дня недели. Каким простым способом можно провести оценку наилучшего времени для входа? Очевидно, что единственными объективными входными данными для требуемого расчёта могут быть лишь статистические данные о его доходности. Чем счёт старее, тем более достоверной будет получаемая оценка. Только при этом нужно сделать оговорку, что данный расчёт имеет смысл только для тех ПАММ счетов, на которых торговля на всём протяжении его существования велась по одному и тому же жестко заданному алгоритму. Лучше всего если это была автоторговля с помощью экспертов, которые принимают однотипные решения в соответствующих рыночных условиях. Ниже приводятся примеры расчётов для двух достаточно зрелых счетов: Первый счёт - Alfonsofont (MA_Trender). Известно что на данном счёте ведётся торговля экспертом по алгоритму, суть которого не менялась на протяжении всего времени существования счёта. Второй счёт - крупнейший ПАММ счёт Petrov_Ivan (USD). Судя по графику доходности и загрузки данный счёт на протяжении всего своего времени существования придерживается одной и той же стратегии, хотя торговля и осуществляется вручную. Методика расчёта: 1. Делаем экспорт данных доходности ПАММ счёта в xls файл. 2. В полученном xls файле добавляем справа колонки: "Цена пая", "Дневная доходность", "День недели", "Прирост". Колонка "Прирост" содержит в себе доходность, рассчитываемую по цене пая, за период от текущего дня до последнего такого же дня недели в конце имеющихся данных. То есть если текущий день вторник, то рассчитывается прибыль между текущим днём и последним вторником, имеющемся в данных. При этом данные обрезаны с начала и с конца таким образом, чтобы количество каждого из дней недели было одинаковым. Исключительно для удобства подсчёта данные начинаются понедельником и оканчиваются пятницей (по желанию это можно варьировать, соблюдая принцип равенства количества каждого из дней недели). 3. Добавляем фильтр в заголовок таблицы и поочерёдно выбираем дни недели. 4. Полученные в итоге результаты (средняя дневная доходность и суммарный прирост) записываем на вкладке Results. 5. Строим результирующие диаграммы и делаем выводы. Результаты расчёта для счёта Alfonsofont (MA_Trender) представлены ниже. На диаграмме средней дневной доходности видно, что наименее доходным для данного ПАММ счёта является понедельник и самым доходным днём является среда. Диаграмма суммарного прироста оказалась почти зеркальной к диаграмме средней дневной доходности. Такую картинку можно объяснить следующим образом. Понедельник является самым малодоходным днём и скорее всего это вызвано наличием повышенного количества просадок счёта, произошедших именно в этот день. Поэтому люди, вошедшие по окончанию понедельника с достаточной вероятностью входили на просадке счёта. В результате чего итоговый прирост их капитала теоретически мог оказаться на 6,2% больше по сравнению с людьми, которые входили бы в ПАММ счёт только по итогам среды, чаще других дней попадающей на пик доходности счёта. Рассуждая аналогичным образом относительно наиболее удачного дня для выхода из ПАММ счёта, можно сделать предположение, что окончание среды является наиболее удачным днём с точки зрения данного расчёта. Рассмотрим результаты расчёта для второго счёта Petrov_Ivan (USD). Невооружённым взглядом видны кардинальные отличия результатов расчёта данного ПАММ счёта от предыдущего, что как минимум говорит о принципиальном различии используемых стратегий. Отсутствие какой-либо значимой корреляции между диаграммами дневной доходности и суммарным приростом скорее всего говорит о том, что большинство сделок имеют достаточно длительную продолжительность сроком более одного дня. Поэтому при выборе дней для выхода и входа следует рассматривать только диаграмму суммарной доходности, при условии что управляющий использует автоматическую корректировку открытых позиций на своём ПАММ счёте. Иначе предлагаемая методика входа работать будет менее эффективно при росте вводимой суммы до величин, которые могут заметно менять объём средств в управлении. Согласно диаграмме суммарного прироста наиболее удачное время для входа - это окончание вторника и время для выхода - это окончание пятницы. Разница в суммарном приросте между этими днями составляет 16,8%. Вывод В данной записи приведена одна из возможных методик определения наиболее оптимальных дней для совершения операций по вводу/выводу средств, которая может перевести споры о времени входа в ПАММ счёт из качественной голословной области в количественную предметную. Буду рад услышать вопросы и сообщения о замеченных ошибках в расчёте. Excel файлы прилагаются. Solandr Test Drive
×