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.

Calendars

  • Календарь сообщества

Find results in...

Find results that contain...


Date Created

  • Start

    End


Last Updated

  • Start

    End


Filter by number of...

Found 41 results

  1. solandr

    Test Drive в рейтинге PAMMIN

    Счёт Test Drive занимает второе место в рейтинге PAMMIN среди счетов с низким риском и пятое место среди всех имеющихся счетов, независимо от риска. (Кликните на картинки для просмотра картинки в нормальном формате)
  2. Я бы скорее всего охарактеризовал бы текущую ситуацию как "ментальный идиотизм". Миллионы людей по всему миру вкладывают миллиарды в уравнение слива денег на Форексе takeprofit=1/(1-stoploss)-1 и рассуждают про МО, которое "никуда не денется". Хотя на самом деле денется и ещё как! Вы вообще знакомы с процессом разработки торговых стратегий - неважно каких ручных или автоматических? По сути в большинстве случаев процесс сводится к следующему: 1. Возьмём вот эту кривулину, сравним её с другой кривулиной и примем торговое решение. 2. Размер тейка и стопа определим по прогонам в тестере (это в лучшем случае), или полазим с линейкой по графикам насколько у нас хватит на это терпения (это в худшем). При этом сами кривулины построены на основе единичной реализации стохастического процесса пускай даже за 15 лет. При выходе системы на неизвестную новую реализацию стохастического процесса люди наблюдают генерацию случайных сделок в неизбежно БОЛЬШЕЙ степени, чем это предполагалось самой торговой идеей из-за НЕИЗБЕЖНОЙ подгонки под кривую (есть даже специально разработанные методики расчёта будущего поведения торговой системы по известным результатам тестов - можете у Роберта Пардо "Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера" почитать о них). А на увеличенных периодах генерации случайных сделок их тут как тут поджидает асимметрия влияния прибылей/убытков. Вот вы как человек, имеющий высшее образование, могли бы сказать какой вид должна была бы принять кривая на этом графике, если бы не было бы никакого эффекта асимметричного слива, а МО всех торговых стратегий была бы постоянной? Правильно, не слишком долго думая, вы бы ответили, что при постоянном МО (возможно даже немного положительном) и присутствии накладных расходов в виде спреда и проскальзываний на графике должна была бы быть нисходящая ПРЯМАЯ линия, при этом не слишком резко наклонённая к низу. Конечно же в первый год наклон может быть чуть сильнее (пока происходит сходимость статистики), но далее небольшая крейсерская скорость по уменьшению счетов за счёт непредвиденных событий типа швейцарского франка в январе 2015 года. А как там может быть иначе-то? МО стратегий постоянен, накладные расходы (спред+проскальзывания) постоянны, почти все счета, где накладные больше МО стратегии успешно и весело слились в первый же год торговли и остались счета с постоянным устоявшимся соотношением между ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМ ПОСТОЯННЫМ МО стратегий и ПОСТОЯННЫМИ накладными расходами. Но в реальности же мы наблюдаем резкоспадающую кривую, которую невозможно объяснить только исходя из "слива по спреду"! Правильно? Или я что-то опять не то сказал, что в очередной раз взорвало мозг трейдера? Смотрите сами. За 1 год количество успешных счетов уменьшилось в 4,5 раза, за 2 года - в 20 раз, а за 3 года - УЖЕ в 333 раза. Что это по вашему какой-то специальный ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ скоростной слив на трёхлетних счетах и весьма умеренный на годовых? Трейдеры в последний год все резко поумнели что ли (и сразу эдак в 25 раз)? Так что ли? Но если начать объяснять эту кривую с помощью уравнения слива денег на форексе, то всё прекрасно укладывается в это объяснение. И именно ему я и посвящу свою следующую статью. Как и обещал в разговоре с Rihter-ом, приведённом в комментариях к предыдущей статье, представляю объяснение кривой успешности торговых счетов с точки зрения уравнения слива денег на форексе при использовании пропорционального лота. Уравнение торговли при использовании пропорционального лота При использовании в торговли манименеджмента, при котором размер позиции рассчитывается исключительно на основе процента от текущего баланса, уравнение торговли может быть представлено в следующем виде: Здесь Balanceнач и Balanceитог - балансы в начале и в конце торговли, stoplossi и takeprofitk - убытки и прибыли полученные от торговли на каждом ордере, убыточном (i) и прибыльном (k) соответственно, nsl и ntp - количество убыточных и прибыльных ордеров. Рассмотрим случайную торговлю, при котором количество прибыльных сделок равно количеству убыточных и размер стоплосса каждого ордера равен размеру тейкпрофита. Проведём следующие замены nsl=ntp=n stoploss=takeprofit=risk Тогда уравнение приобретёт следующий вид: Balanceнач*((1-risk)^n)*((1+risk)^n)=Balanceитог И далее после преобразований: Balanceнач*((1-risk^2)^n)=Balanceитог По мнению людей, занимающихся торговлей на рынке с помощью пропорционального лота, матожидание абсолютно случайной торговли при указанных граничных условиях (прибыльные/убыточные сделки=50/50 и тейкпрофит=стоплоссу) должно быть равно нулю. То есть иными словами значение баланса в начале и в конце торговли должно остатья неизменным Balanceнач=Balanceитог. А такое возможно только лишь при условии, что выполняется соотношение (1-risk^2)^n=1 Не трудно догадаться, что данное уравнение будет верным только при значении risk=0 (отсутствие торговли). При значениях risk>0 (любая торговля) левая половина уравнения будет всегда <1. То есть иными словами данное уравнение показывает уменьшение итогового баланса при росте риска. Математически уравнение слива денег на рынке форекс можно записать следующим образом (1-risk^2)^n<1 при risk>0 Переходя на понятный человеческий язык это означает, что при использовании пропорционального лота на участках случайной торговли будет происходить неизбежное уменьшение баланса счёта. Скорость уменьшения баланса имеет степенную зависимость от риска сделки. Диаграмма успешности торговых счетов в зависимости от времени торговли На диаграмме ниже коричневой линией представлено процентное соотношение прибыльных торговых счетов в зависимости от времени, прошедшего с момента первой сделки. Данные представлены одной из брокерских компаний на основе анализа торговли своих клиентов. Синей линией на диаграмме показана предполагаемая зависимость успешности торговых счетов, которая была бы в реальности, если бы во внимание принималось только соотношение между матожиданием торговых стратегий и накладными расходами (спред+проскальзывания) и никаких других факторов, резко загибающих эту кривую, не существовало бы. Логика построения данной линии следующая. В течение первого полугода-года торговли стратегии с матожиданием ниже накладных расходов ушли бы в минус и выпали бы из подсчётов. Далее постоянное соотношение между стратегиями, имеющими положительное матожидание, превышающее накладные расходы удерживало бы количество успешных счетов в некотором диапазоне. Показанное на диаграмме умеренное уменьшение количества прибыльных счетов могло бы происходить за счёт каких-то неординарных событий на рынке типа волатильности швейцарского франка в январе 2015 года, когда многие брокеры например не смогли обеспечить качественное исполнение торговых заявок своих клиентов. Разумеется эта линия не была бы абсолютно прямой, как показано на диаграмме, а флуктуировала бы вокруг умеренного тренда на понижение. В суровой реальности же мы наблюдаем не синюю линию, а коричневую. Широко распространено мнение, что рынок - это случайный процесс и поэтому заработать на нём невозможно. И приведённая диаграмма является исключительно сильным подтверждающим фактом этого утверждения. Попробуем объяснить вид коричневой кривой, используя рассуждения, приведённые выше. Сделаем следующие допущения: 1.Торговля на рынке форекс усреднённого трейдера носит случайный характер с параметрами, приведёнными выше. 2. Усреднённый трейдер использует манименеджмент пропорционального лота в своей торговле. 3. Существует прямая зависимость между итоговым балансом при случайной торговле и успешными счетами, процентное соотношение которых представлено на диаграмме. Попробуем приложить уравнение слива денег на рынке форекс к точкам коричневой кривой. Делать мы это будем через определение необходимого риска на сделку для достижения заданного процентного соотношения успешных счетов. Поскольку у нас отсутствует статистика по частоте торговли усреднённого трейдера, то проведём расчёты для разной скорости торговли, охватывающей наиболее вероятный диапазон, в котором действительно находится скорость торговли усреднённого трейдера : 1) ~3,3 сделки в месяц 2) ~16,7 сделок в месяц 3) ~41,7 сделок в месяц При этом будем использовать следующее уравнение (1-risk^2)^n=result Здесь result - это процентное соотношение прибыльных счетов, взятое с диаграммы. Тогда для расчётного риска на сделку получаем risk=(1-result^(1/n))^(1/2) Именно это значение мы посчитаем, внесём в таблицу и далее проведём анализ разброса расчётного значения риска по отношению к среднему значению в разных точках графика. Все расчёты таблиц представлены в файле. По таблицам видно, что чем реже происходит торговля, тем больший риск необходимо закладывать в сделку, чтобы достичь заданного процентного соотношения успешных счетов. Или же альтернативная трактовка. При большем риске счёт сливается при меньшем количестве сделок на случайной торговле. При маленьком значении риска требуется совершить гораздо большее количество сделок для достижения того же самого результата по уменьшению баланса торгового счёта. При этом зависимость квадратичная. Например при уменьшении риска в 5 раз, количество сделок, чтобы прийти к тому же самому результату понадобится в 5^2=25 раз больше. Максимальное отклонение расчётного риска на сделку от среднего значения составляет 7,3%. Это можно считать вполне допустимым в качестве косвенного доказательства того, что коричневая кривая на диаграмме может быть описана представленным в данной статье уравнением слива денег на рынке Форекс.
  3. Данная статья продолжает серию статей, посвящённую безграмотному использованию пропорционального лота в торговле на Форекс, которое имеет самое широкое раcпространение, являясь одним из главных факторов, приводящих к получению незапланированно низких и даже отрицательных результатов торговли. Рассмотрим торговую систему, имеющую равное количество прибыльных и убыточных сделок. При этом каждая сделка имеет одинаковый размер прибыли и убытка. При торговле фиксированным лотом в результате мы получим баланс счёта, равный первоначальному значению, что является вполне закономерным и понятным без лишних доказательств. Однако если мы будем использовать манименеджмент, предполагающий пропорциональное изменение объёма позиции, то результат по итогам торговли окажется отрицательным, то есть первоначальный баланс счёта уменьшится из-за асимметричного влияния прибылей/убытков. Уменьшение баланса будет зависеть от риска, то есть от размера прибыли/убытка каждой сделки, которые у нас по условиям одинаковы. Ниже приведены таблица и диаграмма, показывающие зависимость конечного баланса счёта от размера закладываемого в каждую сделку риска. В таблице приведены данные для 20/200/2000 сделок. В таблице исключительно с целью наглядности указано время торговли из расчёта 1 сделка в день. При другой частоте торговли время будет другим. Расчётный файл прикреплён к статье. На диаграмме отчётливо виден тренд понижения итогового баланса счёта с ростом риска на сделку и при увеличении количества самих сделок (20->200->2000). Зададимся вопросом о том, что нужно сделать, чтобы итоговый баланс при торговле пропорциональным лотом был равен первоначальному? Очевидно, что для этого нужно повысить эффективность торговли, компенсировав асимметричность влияния убытков. Это можно сделать либо посредством улучшения соотношения между прибыльными и убыточными сделками, либо увеличивая размер прибыли на каждой сделке, сохранив при этом равенство в соотношении между прибыльными и убыточными сделками. Мы рассмотрим только второй вариант, который более прост в расчётах и более нагляден особенно для неподготовленного трейдера. Запишем формулу перемножения прибыльных и убыточных сделок, предполагая, что итоговый баланс счёта не изменился: (1-stoploss)^n*(1+takeprofit)^n=1. Здесь n - количество сделок. По условиям прибыльных и убыточных сделок одинаковое количество, поэтому степень для прибыльных и убыточных сделок одна и та же. Отсюда takeprofit=1/(1-stoploss)-1. Результат расчёта по этой формуле записан в столбец "Необходимая прибыль на каждый ордер для сохранения депозита". Отношение полученного значения takeprofit к риску на сделку является ничем иным как профит фактором стратегии, который компенсирует асимметричность влияния прибылей/убытков. Указанное значение профит фактора идёт на компенсацию убытка, вызванного использованием пропорционального лота. Поэтому реальная стратегия должна иметь профит фактор не ниже указанного значения для того, чтобы обеспечить итоговую прибыль. При этом нужно понимать, что итоговое неизбежное уменьшение профит фактора стратегии, вызванное издержками по компенсации асимметрии влияния прибылей/убытков, будет увеличивать волатильность самой кривой доходности счёта. Этот момент редко принимается трейдерами во внимание, приводя в итоге к неверной мысли о том, что "стратегия сломалась". Хотя объективным фактором, который увеличил волатильность доходности являлся куммулятивный эффект от количества сделок. Более наглядно он продемонстрирован в виде кривых на диаграмме, показывающих например что точка падения первоначального депозита наполовину требует всё меньшего риска при росте количества сделок. В таблице эта точка закрашена розовым цветом. Пример информации, которая может быть получена из таблицы. Если торговать случайным образом с матожиданием равным нулю (например торговая система попадает в неблагоприятную полосу рыночных условий), и с использованием пропорционального лота, то в течении месяца можно уполовинить первоначальный депозит при риске на сделку в 26%, в течении года при риске в 9% на сделку, а в течение 10 лет при риске всего лишь в 3% на сделку. Именно данным фактом объясняется почему такое огромное количество ЧРЕЗВЫЧАЙНО успешных счетов существует в первые месяцы торговли и почему они исчезают с годами. Корень проблемы лежит в непонимании всех особенностей влияния асимметрии прибылей/убытков. На благоприятных торговых условиях счета взлетают в ТОП рейтинга, но потом при несовпадении торговых условий с торговым алгоритмом начинает работать асимметрия во всей своей красоте, уменьшая размер депозита. Причём степень уменьшения депозита зависит от количества сделок в соответствии с представленными в данной статье расчётами. В результате чего с течением времени возникают то тут то там сообщения про "система сломалась", хотя если попросить трейдера представить результаты тестирования с фиксированным лотом в тестере МТ4, то там всё выглядит не так уж и драматично. И в лучшем случае в моменты времени, когда трейдер объявляет о поломке системы, происходит просто период случайной торговли с матожиданием, равным нулю минус накладные расходы, который нужно просто-напросто терпеливо переждать, чтобы дождаться следующего цикла благоприятных рыночных условий чтобы продолжить получать прибыль с помощью стратегии, которая якобы уже "навсегда сломалась". Представленная выше информация никоим образом не запрещает использование пропорционального лота в торговле. Она лишь только разъясняет особенности и опасности его применения. Если же трейдер знает как с этими опасностями бороться, или по крайней мере знает о их существовании, то может что-то предпринять для их минимизации. Например: 1. Прекратить торговлю на время; 2. Уменьшить размер лота до минимального с целью мониторинга совпадения торговых условий с торговым алгоритмом; 3. Использовать специальный манименеджмент, например торговлю по оптимальному F, которая имеет свойства быстрого роста прибыли, что является актуальным для компенсации "асимметричных просадок". Solandr Test Drive
  4. Мульон раз уже объяснял для чего нужны стопы. Попробую ещё разок в виде отдельной записи блога. Вот представим себе ситуацию. Трейдер открылся и ждёт достижения цены целевого уровня профита при этом не выставив стопа. Но цена по какой-то неведомой трейдеру причине не пошла в направление профита, а пошла в обратную сторону. И идёт она и идёт всё в минус. А трейдер в этот момент надеется, что она всё-таки если и не до профита, то хотя бы в точку открытия должна прийти, чтобы закрыться в ноль? Цена это ведь практически случайный процесс, который ходит туда-сюда-обратно практически на одинаковую величину (почти как монетка)?! Так ведь? Так вот данная ситуация имеет 2 основных проблемы. Первая всем известна. Может просто не хватить депозита для поддержания убыточной позиции. Ну этот вопрос ещё как-то может быть решён например через открытие микроскопического объёма сделки, ну или просто квартиру продать и вложить средства от её продажи в депозит. То есть эта проблема вполне решаема и некоторые способы её решения я уже указал. Но существует вторая ГОРАЗДО БОЛЕЕ серьёзная проблема, о которой никто не знает (ну или знает, но упорно молчит) и которая может не иметь решения на том периоде времени, который нам вообще интересен. И проблема эта является фундаментальной. Суть проблемы состоит в том, что математическое ожидание времени возврата в исходную точку на хорошо изученных блужданиях Бернулли равно бесконечности. То есть используя тактику трейдера по ожиданию возврата цены на интересующий его уровень и решив при этом первую проблему с поддерживающим депозитом, трейдеру просто напросто может не хватить всей его жизни для того, чтобы дождаться когда цена вернётся туда, куда ему нужно. Можете посмотреть любые ценовые графики и увидите места, где цена побывала всего только один лишь раз и никто не может сказать вернётся ли она туда когда-нибудь ещё разок или нет. Если же трейдер при открытии сделки сразу же ставит жёсткий стоп, то он автоматически решает описанную выше вторую проблему с бесконечным временем ожидания. И это время становится строго лимитированным и просто гарантированно попадает в интересующий нас период времени. Вот где-то так. Solandr Test Drive
  5. "Защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета Ответы на вопросы по "защитной" стратегии инвестирования в ПАММ счета "Защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета (эта статья) Данная статья является продолжением разговора, начатого в приведённом выше комментарии. Итак подготовлен Excel файл, в котором в жёлтом поле можно менять процент прибыли, идущий на увеличение постоянной суммы на инвестиционном счету. Назовём его "капитализацией". Ниже приведены картинки из этого файлика, получающиеся при разном проценте капитализации для двух счетов адептов пропорционального лота. Первый счёт - это Henadzy и его незабвенный "Абсолютный трейдинг" (кстати рекомендую почитать объёмную ветку того счёта, а также блог управляющего - будет весело!). А второй счёт - это известный по начальной статье счёт Melady VictoryUSD. Рассмотрим то, что получилось для разных процентов капитализации на двух счетах. Вы можете самостоятельно ввести исходные данные любого другого ПАММ счёта в столбец "B", проведя дальнейшие соответствующие несложные манипуляции с ячейками, чтобы получить такие же графики. При капитализации в 0% мы получаем просто "защитную" стратегию, аналогичную первоначальной статье. А при капитализации >0% у нас будет "защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета. На первом счёте при отсутствии капитализации (0%) мы наблюдаем следующую картинку. Примерно до середины графика сумма средств инвестиционного и лицевого счёта превышала первоначальный инвестиционный капитал в 100$. При этом сам ПАММ счёт к середине графика уже имел абсолютную просадку в -50%. Далее ПАММ счёт продолжил своё планомерное сдувание и инвестору для поддержания постоянства инвестиционного капитала пришлось бы уже привлекать кредитные средства. Тем не менее в районе 603 точки на графике кредитные средства в последний раз оказались равны нулю, то есть инвестор всё ещё был "при своих". И это при том, что просадка ПАММ счёта составляла -72,19%! До достижения крайней 603 точки инвестору требовались кредитные средства менее 29$. Для достаточно "медленных" инвесторов, которым и при достижения 603 точки всё ещё было не ясно во что они "вступили", пришлось бы в максимуме использовать ещё 123,03$ кредитных средств до печального конца счёта. И на момент ликвидации счёта общие потери инвестора оказались бы равны -110,79$ (это остаток по кредитным средствам на дату ликвидации ПАММ счёта). При капитализации в 5% видно, что сумма инвестиционного счёта постепенно растёт после каждой удачной сделки. Однако поскольку сам ПАММ счёт "не тянет", а планомерно идёт вниз, то кредитные средства инвестору понадобились бы гораздо раньше и в большем объёме по сравнению с отсутствием капитализации. Последний момент времени, когда кредит был равен нулю, пришёлся на 398 точку на графике. При этом сумма на инвестиционном счету составляла 158,29$, а ПАММ счёт находился в абсолютной просадке -33,03%. "Медленные" инвесторы до момента ликвидации ПАММ счёта должны были бы располагать ещё 424,91$ кредитных средств. И на момент ликвидации счёта в общей сумме они потеряли бы -424,91$. Жёсткая капитализация в 10%. Последней точкой на графике, когда инвестор ещё "оставался при своих", стала ещё ближе, чем в предыдущий раз. Это точка 361 на графике. При этом на инвестиционном счету было 224,59$, а доходность ПАММ счёта была чуть ниже нуля -1,46%! То есть получается, что когда ПАММ счёт вернулся в исходную точку инвестор смог заработать +124,59% прибыли. Далее всё пошло по нисходящей и "медленные" инвесторы на конец ликвидации ПАММ счёта имели бы чистый убыток в размере 1146,69$. Благодаря благоприятным рыночным условиям второй ПАММ счёт сделал почти 6000% доходности на первой трети своего существования. И для данного периода очевидно, что использование пропорционального лота оказалось бесспорным благом. Для того, чтобы разместить все графики на одной диаграмме пришлось использовать 2 шкалы. Левая фиолетовая ось показывает доходность ПАММ счёта по мониторингу Альпари, а правая ось показывает значения всех остальных кривых. Защитная стратегия для второго ПАММ счёта (капитализация 0%). На всём протяжении времени до текущего момента необходимости в использовании кредитных средств не было, исключая лишь только самое начало торговли на счёте. После получения доходности на благоприятном отрезке времени в первой трети графика средства лицевого счёта инвестора осуществляли колебания вокруг некоего уровня. То есть налицо генерация случайных сделок. И с точки зрения построения торговых систем - это является корректным поведением работоспособной торговой системы. Поэтому совсем не исключено, что в случае наступления благоприятных торговых условий счёт ещё может рвануть вверх. Если даже и не по мониторингу Альпари, то с точки зрения "защитной" инвестиционной стратегии точно. На диаграмме видно, что в последней трети графика защитная стратегия позволила даже обновить максимум доходности, достигнутый в первой трети графика. В пике в последней трети графика инвестор кратковременно имел +662,22% прибыли. Капитализация 5%. Постоянная сумма на инвестиционном счету планомерно росла. Кредитные средства инвестору понадобились только лишь в самом конце после 513 точки, когда абсолютная просадка счёта составила -25,39%. В принципе получается весьма солидно для "защитно-реинвестиционной" стратегии, учитывая тот факт, что в пике ПАММ счёт показывал доходность в +5748,45% и соответственно ПАММ счёт совершил падение в 5773,84% абсолютных процента по мониторингу! В последний раз инвестор "был при своих" на 542 точке при абсолютной просадке ПАММ счёта в -32,79%. В пике инвестор имел доходность в +1135,25%. Видно, что пик в последней трети диаграммы заметно выше пика доходности из первой трети. Здесь своё влияние оказала накопленная постоянная сумма на инвестиционном счёте. Капитализация 10%. Здесь мы видим ожидаемо ещё большее значение правого пика доходности, который позволил бы инвестору потенциально зафиксировать прибыль в размере +2408,32%. Но однако кредитные средства инвестору понадобились бы ещё до его наступления - уже на 338 точке (исключая небольшой кредит в самом начале). Заключение Таким образом на основании детально разобранных примеров видно, что "защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета представляет инвестору повышенные шансы на сохранение своего инвестиционного капитала, а "защитно-реинвестиционная" даёт ещё и возможность получить дополнительную прибыль благодаря капитализации части прибыли на инвестиционном счету. Однако применение данных стратегий инвестирования несёт в себе опасность привлечения дополнительных инвестиционных средств, что потенциально увеличивает возможный риск инвестора. Критерием применения предлагаемой "защитно-реинвестиционной" стратегии инвестирования в ПАММ счета является использование управляющим пропорционального лота на всём протяжении существования счёта. А точнее использование советника-корректора позиций от Игонтера. Если же управляющий выбирает лот исходя ещё из каких-то условий, кроме как средств в управлении, то данные стратегии могут оказаться неэффективными. Опять-таки предлагаемая стратегия - это всего лишь только инструмент, дающий защиту в той или иной степени, но никак не делающий убыточную торговую стратегию прибыльной. Помните об этом принимая решение о её применении в своей инвестиционной деятельности! Solandr Test Drive
  6. 1. "Защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета 2. Ответы на вопросы по "защитной" стратегии инвестирования в ПАММ счета (эта статья) 3. "Защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета Моя предыдущая статья вызвала интерес со стороны инвесторов. И это было вполне ожидаемо, поскольку в статье была предложена стратегия инвестирования в ПАММ счета, позволяющая инвестору самостоятельно компенсировать недостаточную информированность управляющего ПАММ счёта о существовании эффекта асимметричного влияния прибылей/убытков на торговый результат. В комментариях к статье были заданы вопросы, которые в итоге сводятся к вопросу о том что будет, если счёт с самого начала уйдёт в минус и сколько средств инвестору придётся дополнительно внести на счёт, чтобы продолжить работу по "защитной" стратегии инвестирования? Я пообещал сделать Excel файл для моделирования такой ситуации и обещанный Excel файл прикреплён к данной статье. В файле есть несколько листов с расчётными данными для разных размеров просадок (-99%,-75%,-50%), в которые счёт скатывается с самого первого дня своего существования. Также есть лист с названием -99% БЫСТРО. Данный лист демонстрирует наличие зависимости финансового результата от скорости изменения показателей доходности ПАММ счёта. На листе -99% БЫСТРО скорость падения доходности составляет 10% в день по мониторингу доходности ПАММ счёта в то время как на всех остальных листах скорость падения составляет только 1% в день по мониторингу доходности ПАММ счёта. И как видно на первых двух нижеприведённых графиках финансовый результат различается просто в разы. И это вполне ожидаемо, учитывая нелинейность событий вблизи минимума доходности ПАММ счёта, а также свойства самой стратегии. Я постарался дать достаточно подробные названия каждой кривой. Но всё-таки необходимо пояснить значение красной кривой, имеющей название "Остаток по кредиту на конец дня". В то время, когда по итогам дня на лицевом счёте инвестора образовался минус, инвестор должен внести деньги на лицевой счёт. Размер средств, которые ПАММ счёт "задолжал" сверх изначально вложенного капитала подвержен изменению с течением времени. Я условно назвал их кредитом. Красная линия показывает текущий "долг" ПАММ счёта. Понятно, что когда счёт падает инвестор продолжает вносить деньги, а когда счёт восстанавливается потребность в кредите уменьшается и в итоге кредит может быть возвращён за счёт прибыли, полученной на инвестиционном счёте. Исключительно в целях удобства расчёт данных приведён для начального инвестиционного капитала в 100$. Для требуемых вам расчётов можно указать любой другой начальный инвестиционный капитал в ячейке D2 и данные будут пересчитаны а также перерисованы на диаграмме. Над каждой диаграммой приведен максимальный размер кредита. Как раз именно ответ на данный вопрос и интересовал инвесторов. Solandr Test Drive
  7. 1. "Защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета (эта статья) 2. Ответы на вопросы по "защитной" стратегии инвестирования в ПАММ счета 3. "Защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета 1. Асимметричное влияние прибылей и убытков на торговый счёт Возьмём 2 сделки, одна из которых принесла +50% прибыли, а вторая -50% убытка. Если арифметически сложить проценты прибыли и убытка, то получим 0. То есть итоговая сумма денег не изменится и составит 100% от начального баланса. Но однако в торговле на рынке в подавляющем большинстве случаев используется объём сделки, пропорциональный депозиту. В результате чего оба результата сделок нужно перемножить, чтобы узнать итоговый баланс депозита. Тогда (100%+50%)*(100%-50%)=75%. То есть итоговый баланс стал на 25% меньше первоначального. На этом простом примере видно существование некоторой асимметрии в степени влияния формально равных размеров прибыли и убытка на итоговый финансовый результат. И, к сожалению, очень часто именно он является главной причиной слива счетов, работающих на пропорциональном лоте. Разумеется на слив счетов также оказывают влияние и накладные расходы (спред+проскальзывания), но часто асимметричное влияние прибылей и убытков вносит заметно большую лепту. Во многих случаях так называемая "поломка торговой системы" - это ничто иное, как результат разрушающего воздействия асимметричного влияния прибылей/убытков на торговую систему, переставшую быть эффективной (генерящую случайные сделки). В таких случаях принято ошибочно считать, что если торговая система начала сливать депозит, то её матожидание непременно стало отрицательным. На самом же деле отрицательным матожидание делает асимметричность влияния прибылей/убытков на обычном случайном процессе, а не сам торговый алгоритм, поскольку торговая система, имеющая действительно отрицательное матожидание, превращается в прибыльную при смене направления сделок на противоположное. Ниже приведён наглядный пример такой ситуации. На верхней картинке представлен результат тестирования стратегии при постоянном лоте, а на нижней картинке при пропорциональном. На верхней картинке отчётливо видно, что в левой половине графика торговая система даёт прибыль, что говорит о положительном матожидании системы. А на правой половине торговая система перестала быть эффективной и мы видим набор случайных сделок, дающих прибыль в районе нуля. На нижней картинке мы видим достаточно неожиданный для новичков результат. Левая половина графика также как и на верхней картинке говорит о наличии у торговой системы положительного матожидания. Но вот правая половина графика для подавляющего большинства народа, связанного с торговлей и инвестициями на форексе, является чуть ли не откровением! Как раз на этой правой половине делаются заключения о "поломке торговой системы" и управляющие отправляются искать новые торговый идеи, а инвесторы новых управляющих. И всё только лишь потому, что ни те ни другие не знают или не понимают асимметрии влияния прибылей/убытков на торговлю. Управляющие, оттестировав новую торговую идею в тестере на постоянном лоте и прикрутив к ПАММ счёту всем известный корректор позиций от Игонтера, через какое-то время приходят к тем же самым результатам. Точно также как и инвесторы, перешедшие к другому управляющему, который также может не понимать данного явления. Круг замкнулся! Инвесторы теряют деньги, а управ инвесторов. Так как же разорвать этот порочный круг? Что же нужно делать инвесторам? Ответ во второй части ниже. 2. Защитная стратегия инвестирования в ПАММ счета Из более подробного анализа приведённых выше диаграмм можно сделать 2 важных вывода: 1. Максимум достигнутой прибыль при использовании постоянного лота оказывается всегда меньше максимума доходности счёта с пропорциональным лотом на участке торговли, где торговая система показывает положительное матожидание. И этот разрыв может составлять разы! 2. Итоговая прибыль при постоянном лоте всегда оказывается больше, чем при пропорциональном лоте после нахождения системы некоторое время на участке где она неэффективна (генерит случайные сделки). И этот разрыв тоже может составлять разы! При долгосрочном инвестировании на первом месте стоит задача сохранения имеющегося капитала и уже вторым пунктом идёт его приумножение. Поэтому с этой точки зрения счета, работающие с постоянным лотом, имеют очевидное преимущество перед счетами на пропорциональном лоте. Но как быть инвестору в условиях полного отсутствия информации о торговой системе, которую использует управляющий (конечно же в случае если она у него вообще есть и он не занимается просто ручным творчеством по текущему настроению)? Выходом в такой ситуации для инвестора может быть использование так называемой "защитной" стратегии инвестирования. Суть стратегии состоит в приведении ПАММ счёта, торгующего с использованием пропорционального лота (а таких здесь большинство), к ПАММ счёту, торгующему с постоянным лотом. Таким образом инвестор, соглашаясь с недополучением потенциально возможной прибыли, защищает уже заработанную на данном ПАММ счёте прибыль в случае когда торговая система попала на неблагоприятный торговый участок и перестала генерить прибыль, а асимметрия влияния прибылей/убытков стала стремительно уменьшать депозит ПАММ счёта. Для того чтобы сделать такое "преобразование" ПАММ счета от инвестора требуется поддержание постоянства вложенного капитала на начало каждого временного интервала. В качестве временного интервала можно например использовать 1 сутки. Или выбрать какие-либо иные варианты, например неделя, в зависимости от жизненного уклада инвестора и его желания тратить своё время на операции по регулировке своих инвестиционных средств на ПАММ счёте. Например инвестор решил инвестировать в ПАММ счёт $1000. Далее в случае получения прибыли по итогам торгового дня в $100 он выводит её, оставляя на ПАММ счёте снова $1000. Если же случился убыток в $100, то он должен своевременно внести на ПАММ счёт $100, чтобы сумма на счёте на начало следующего временного интервала была снова $1000. Видно, что ничего сложного в этом нет, и с данными расчётами по поддержанию постоянства инвестиционной суммы справится даже школьник. Главное это строгая регулярность корректировок в соответствии с выбранным временным интервалом. Нерегулярность корректировок может исказить желаемый эффект как в лучшую, так и в худшую стороны. Ниже на картинках приведены примеры результатов инвестирования в ПАММ счета по "защитной" стратегии. А в xls файлах приведены расчёты. Первая картинка - это счёт AVP555, вторая - Melady, а третья - Cherepaha Shortila. Левая диаграмма приведена для временного интервала корректировки в 1 день, а правая для интервала корректировки в 1 неделю. Синим цветом показана доходность ПАММ счёта по мониторингу Альпари (левая шкала, %). Красным цветом показано состояние средств инвестора, использующего "защитную" стратегию инвестирования (правая шкала, %). Средства инвестора распределены на личном счету и на инвестиционном счету. На ПАММ счёте в начале очередного торгового дня инвестиционная сумма неизменна и составляет $1000. Для ПАММ счёта AVP555 максимальная доходность доходила до 11 550% в то время как на "защитной" стратегии инвестирования только до 800%. Разрыв более 14 раз. Но зато на текущий момент доходность ПАММ счёта AVP555 составляет 465,7% в то время как инвестор имеет 450% (паритет итоговых доходностей ПАММ счёта и "защитной стратегии", но только инвестор здесь обошёлся без приёма валидола в отличие от ПАММ счёта). При этом стоит отметить, что когда ПАММ счёт AVP555 после своего пика упал в 2 раза изменения денег инвестора не превысили 5%. То есть инвестор, посмотрев на столь катастрофичное падение доходности ПАММ счёта, располагал заметно большим временем, чтобы прекратить инвестиции в данный ПАММ счёт и подыскать что-то более перспективное по сравнению с обычными инвесторами, которые в панике выпрыгивали со счёта, теряя всё заработанное за столь долгое время. ПАММ счёт Melady в своей первой трети показал положительное матожидание. Соответственно инвестор, работающий по "защитной" стратегии, также получал прибыль. Правда в максимуме она была примерно в 10 раз меньше, чем максимальная прибыль ПАММ счёта. Далее в центральной части графика система стала генерить случайные сделки и прибыль инвестора за вторую треть была близкой к нулю в то время как сам ПАММ счёт за то же самое время получил просадку в -80%. В последней трети графика присутствует кратковременный всплеск положительного матожидания, который позволил инвестору даже обновить максимум доходности его счёта. В то время как сам ПАММ счёт не имел и близко никакой возможности по обновлению максимума своей доходности. В итоге ПАММ счёт имеет доходность -47,7%, а инвестор от работы с данным ПАММ счётом получил около 400% прибыли. Результат достаточно впечатляющий. 400% прибыли за 2 года инвестиций, особенно учитывая то обстоятельство, что сам ПАММ счёт практически полностью слился - это звучит просто фантастично! То есть в данном примере выбранная стратегия не только защитила саму инвестиционную сумму денег, но и принесла весьма весомую прибыль. ПАММ счёт Cherepaha Shortila в виду своего размашистого движения около некоего уровня является ещё одним показательным примером, когда инвестор имеет возможность что-то заработать на счёте, с использованием "защитной" стратегии инвестирования. Для данного счёта нет столь драматичного разрыва между максимальной доходностью ПАММ счёта и счёта инвестора как это видно по двум предыдущим ПАММ счетам. И я бы как инвестор покинул бы данный счёт, когда доходность на ПАММ счёте обновила бы минимум в правой трети графика, заработав при этом около 200% прибыли на счёте, который был практически полностью слит (-67,5%). PS: В данной статье под постоянным лотом на ПАММ счёте подразумевается управление капиталом, рассчитывающее размер лота пропорционально количеству инвестиционных паёв, что по достигаемому эффекту эквивалентно понятию "постоянный лот" в тестере МТ4. Solandr Test Drive
  8. solandr

    Формула Убера

    Управляющий DIMtrade привёл любопытную форумулу Убера для расчёта максимальной серии убыточных сделок при известном количестве сделок и проценту выигрышных сделок по ней: MaxLS = LN(1 / Trades) / LN(1 — Win%) Здесь MaxLS - непрерывная последовательность убыточных сделок, Trades - общее количество сделок, Win% - соотношение выигрышей (0...1). Формула дает ответ с достоверностью 1-(1/Trades). Проверим по этой формуле данные, полученные в предыдущей статье для серии в 10 млрд сделок. В таблице приведены полученные результаты моделирования с помощью монетки (синий цвет), а также результат расчёта по формуле Убера (красный цвет). Рассматривая полученные результаты можно сделать вывод о весьма неплохом совпадении результатов моделирования с помощью монетки с результатами расчёта по формуле Убера. Возможно несовершенство генератора псевдослучайных последовательностей, встроенного в язык MQL4, ведёт к более изломанной кривой, которая в идеале и будет стремиться к кривой, полученной на основании формулы Убера. Solandr Test Drive
  9. Критерий Бартелса оценки случайности последовательности описан на скриншоте ниже. (Источник: Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006, - 816 с.) На основании вышеописанного критерия Бартелса был написан скрипт, позволяющий проводить оценку случайности для последовательностей, генерируемых встроенным генератором псевдослучайных чисел. В виду ограничения по допустимой длине массива в 2 млн значений в текущей версии языка MQL4 общая случайная последовательность длиною в 1 млрд. значений была разбита на 500 отдельных последовательностей, каждая из которых составила 2 млн. значений. Далее была проведена оценка каждой такой последовательности по критерию Бартелса. По таблице для значения А л ь ф а=0,01 при 2 млн значений последовательности B_альфа=0,6261. Для того, чтобы последовательность согласно критерию Бартелса считалась случайной необходимо, чтобы выполнялось условие: 2-B_альфа<B<2+B_альфа 1,3739<B<2,6261 Согласно расчётам, произведённым скриптом, среднее значение M(В)=1,9999. При этом минимальное и максимальное значение B составило B_min=1,9957 и B_max=2,0041. Таким образом все значения B удовлетворяют критерию Бартелся. То есть последовательность, генерируемую встроенным генератором псевдослучайных чисел, можно считать случайной. Если для проверки вместо случайной последовательности взять функцию синуса от индекса массива (скрипт здесь), то получим следующие цифры: M(В)=0,9578 B_min=0,9578 B_max=0,9578 Все значения B не удовлетворяют критерию Бартелса 1,3739<B<2,6261. Таким образом функция синуса от индекса массива не является случайной. Solandr Test Drive
  10. По итогам обсуждения статьи о максимальной теоретически возможной просадке у многих инвесторов и заинтересованных лиц возникло смешанное чувство неполноты информации о полученном значении максимальной просадки для счёта Solandr (Test Drive). И это вполне понятно, поскольку нет указания о степени применимости указанной максимальной просадки к оценке риска ПАММ счёта. То есть непонятно должна ли эта просадка случиться в следующем месяце, или же её вероятность наступления исчезающе мала так же как и шансы увидеть результаты 1 миллиарда сделок в реальности? Чтобы ответить на возникшие вопросы был написан скрипт, производящий подсчёт уровня просадки после каждой сделки (все входные данные оставлены прежними, что и для предыдущих расчётов). Весь диапазон максимальный просадки был разбит на интервалы по 50 USD. После совершения каждой сделки определялся размер текущей просадки. Счётчик для интервала, в который эта просадка попадала, увеличивался на единицу. По итогам подсчёта 1 миллиарда сделок было найдено, что 68,64% сделок пришлось на время нахождения системы в просадке разной величины. Далее находилось соотношение количества сделок из разных интервалов просадки по отношению именно к количеству этих "просадочных" сделок, указанных выше, а не к 1 миллиарду. Результат представлен на гистограмме частот распределения просадки по интервалам ниже. Для более детального рассмотрения хвоста диаграммы ниже приведёно значение десятичного логарифма предыдущего графика. Далее уже в Excel был рассчитан график распределения вероятности, показанный ниже. Рядом с графиком приведена таблица численных значений наиболее характерных точек. Значения из таблицы нужно нужно читать следующим образом: Вариант 1: 99% всего времени нахождения счёта в просадке размер просадки не будет превышать 300 USD. Вариант 2: С вероятностью в 99% просадка на счёте не превысит 300 USD. Ещё один пример: Вариант 1: 99,99% всего времени нахождения счёта в просадке размер просадки не будет превышать 600 USD. Вариант 2: С вероятностью в 99,99% просадка на счёте не превысит 600 USD. Насколько приведённые выше цифры соответствуют допустимому значению риска определяется каждым инвестором индивидуально. Со своей стороны хочу ещё раз напомнить, что рекомендуемый стартовый депозит составляет 1000 USD. Риск ПАММ счёта полностью соответствует этому условию. Также на ПАММ счёте используется манименеджмент аля "фиксированный лот в тестере МТ4". Это означает, что по мере роста доходности риск получения полного уничтожения счёта будет уменьшаться. PS: Не знаю насколько представленная выше информация позволит инвесторам счёта Solandr (Test Drive) спать ночью более спокойно, но тем не менее счёл нужным её представить. Solandr Test Drive
  11. В статье посвящённой максимальной просадке ПАММ счёта оценка просадки производилась для системы, у которой средний убыток был равен средней прибыли. И далее для применения полученных результатов к реальным торговым системам полученные значения просадки просто умножались на средний убыток системы. Но как показали дальнейшие проверки получаемых результатов замечание управляющего Asmodeux о влиянии несимметричности средней прибыли среднему убытку оказалось вполне справедливыми. И простое перемножение среднего убытка на значения из таблицы не является корректным действием. Поэтому данная статья вносит необходимые исправления в результаты расчётов предыдущей статьи. В скрипт из предыдущей статьи добавлена возможность устанавливать размер средней прибыли и среднего убытка (Скрипт 1). Результат работы скрипта при average profit trade=21,11 USD и loss trade=-38,80 USD представлен в таблице и рядом на диаграмме. В виду огромных численных значений теоретически возможной просадки, получающихся при торговле близкой к случайной (50/50), значения просадки по оси ординат отложены в масштабе десятичного логарифма (синяя кривая). Также на диаграмму нанесены значения максимальных последовательностей проигрышей (коричневая кривая). Нужно отметить, что сам вид кривой теоретически возможной просадки оказался достаточно неожиданным. При заданном соотношении средней прибыльной сделки к убыточной как 21,11/-38,80 можно наблюдать просадку являющейся с точки зрения депозита фактически бесконечной при значениях вероятности прибыльных сделок менее 65%. После преодоления рубежа в 65% по прибыльным сделкам происходит резкое стремительное уменьшение теоретически возможной просадки до вполне допустимых размеров. (Если быть более точным, то точка перегиба графика находится в точке 64,76%/35,24% в соответствии с пропорцией между средней прибыльной и убыточной сделкой.) Отдельно необходимо отметить нелинейность соотношения между максимальной последовательностью проигрышей и теоретически возможной просадкой. Данный результат может являться хорошим дополнением к ранее полученным результатам исследования нелинейности риска. Для удобства применения в практических целях подготовлен отдельный Скрипт 2. Он делает расчёт для одного заданного значения вероятности успешных сделок. Данный скрипт является универсальным инструментом для оценки теоретически возможной просадки по результатам тестового прогона в тестере МТ4. Инвесторы могут использовать данный скрипт для принятия инвестиционных решений запросив у управляющего данные о среднем размере прибыли и убытка, а также процента прибыльных сделок. Пример применения данного скрипта для оценки теоретически возможной просадки для ПАММ счёта Solandr (Test Drive): Исходные данные из тестов МТ4: Average profit trade=21,11 USD Average loss trade=-38,80 USD Profit trades (% of total) = 73,95% Результат расчёта скрипта: Теоретически возможная просадка на участке истории в 1 млрд. сделок равна -1513 USD. При использовании манименеджмента аля "фиксированный лот в тестере МТ4" при параметрах риска как на тестах данное значение соответствует прибыли ПАММ счёта в 51,3% по мониторингу Альпари. Пока что на сегодняшний день 12.12.2014 на данном ПАММ счёте зафиксирована доходность в 47%. После превышения доходности на ПАММ счёте значения 51,3% и сохранения таких же статистических параметров, которые показала стратегия в тестах, возникновение теоретически возможной просадки будет иметь всё меньше и меньше шансов по уничтожении ПАММ счёта. Solandr Test Drive
  12. В результате обсуждения статей 1 и 2 с управляющим Asmodeux возникла необходимость в написании новой статьи, которая призвана ответить на возникшие вопросы. Предыдущие статьи рассматривают влияние лишь разовой непрерывной просадки на ПАММ счёт. Но в реальности возможна последовательная комбинация непрерывных просадок в перемешку с небольшими выигрышными сериями. И результат такой комбинации может оказать гораздо более негативное влияние, нежели разовая непрерывная просадка. Поэтому для решения поставленного вопроса о величине возможной максимальной просадки ПАММ счёта был написан скрипт. Ниже приведена таблица и диаграмма, являющаяся аналогом таблицы и диаграммы из статьи, посвящённой максимальным значениям непрерывных последовательностей сделок, с дополнением максимальной абсолютной просадки. Максимальная абсолютная просадка выражена в количестве стоплоссов. Если принять что убыток для сделки равны 1, то значение максимальной абсолютной просадки ПАММ счёта можно напрямую брать в таблице. Для использования на реальных ПАММ счетах для определения максимальной абсолютной просадки необходимо значение из таблицы умножить либо на среднее значение убыточной сделки, определённое для всех убыточных сделок, либо во втором варианте определённое из максимальной непрерывной серии проигрышей. Рассмотрим изменение значения максимальной абсолютной просадки при изменении вероятности прибыльных сделок. При случайном блуждании (50/50) максимальная абсолютная просадка составила 30137 стоплоссов. Столь огромное число говорит о том, что скорее всего никакого депозита не хватит на противостояние ПАММ счёта такой максимальной абсолютной просадке. Далее по мере увеличения вероятности прибыльных сделок происходит резкое уменьшение максимальной абсолютной просадки. Например при 55/45 максимальная абсолютна просадка составляет уже всего 89 стоплоссов. И далее с ростом успешности торговли максимальная абсолютная просадка, начиная примерно с 85/15 полностью совпадает с максимальной непрерывной последовательностью проигрышей. Проведём расчёт максимальной абсолютной просадки для ПАММ счёта Solandr (Test Drive). Вариант 1. По среднему стоплоссу для всех убыточных сделок. 1. Profit trades (% of total) = 73,95%, Loss trades (% of total) = 26,05% 2. Everage loss trade = -38,80 3. Максимальная абсолютная просадка=20 при соотношении прибыльных/убыточных сделок 75/25 4. Максимальная теоретически возможная просадка ПАММ счёта: 20*(-38,80) =-776 Вариант 2. По максимальной непрерывной серии проигрышей 1. Profit trades (% of total) = 73,95%, Loss trades (% of total) = 26,05% 2. Maximal consecutive losses (loss in money) = 5 (-151,27) 3. Максимальная абсолютная просадка=20 при соотношении прибыльных/убыточных сделок 75/25 4. Максимальная теоретически возможная просадка ПАММ счёта: 20* (-151,27/5)=-605 Объединяя результат, полученный в предыдущей статье, с результатами данной статьи получаем набор из нескольких оценок просадок для ПАММ счёта Solandr (Test Drive): Максимальная просадка по результатам тестов в МТ4 за период 2000-2014 год (EURUSD, спред 35) = -176,39 USD Просадка по максимальной непрерывной серии проигрышей = -453,81 USD Максимальная абсолютная просадка на основе среднего стоплосса для всех убыточных сделок = -776 USD Максимальная абсолютная просадка на основе максимальной непрерывной серии проигрышей = -605 USD Минимальный рекомендованный размер депозита при выбранном в тестах МТ4 риске равен 1000 USD, что является значением, превышающем все полученные значения возможной просадки. То есть при использовании стратегии управления капиталом на основе риска, пропорционального количеству паёв (аналог фиксированного лота в тестере МТ4), ПАММ счёт теоретически может преодолеть максимальную просадку даже в начале своей работы. Видно, что самую скромную просадку показывает тестер МТ4 в виду ограниченности истории тестирования. А самая большая просадка ПАММ счёта равна максимальной абсолютной просадке на основе среднего стоплосса для всех убыточных сделок. Причём разница между этими значениями для данного ПАММ счёта составила 4,4 раза(!!!). Таким образом можно сделать вывод о том, что нельзя принимать значение максимальной просадки стратегии из тестера МТ4 за основу оценки риска инвестиций в ПАММ счёт. В данной статье показано, что просадка тестера МТ4 может расходиться с возможным теоретическим значением в несколько раз. При этом формально стратегия не будет считаться "поломанной", поскольку будет сохраняться прежнее статистическое соотношение между прибыльными и убыточными сделками, полученное в тестере МТ4. Solandr Test Drive
  13. Многих инвесторов и управляющих интересует вопрос о том насколько сильно может просесть счёт при неблагоприятных рыночных условиях. В лучшем случае ответом на него является представление управляющим отчёта о тестировании стратегии в тестере МТ4. В отчёте присутствует такой параметр Maximal Drawdown, который и считается формальным ответом на поставленный вопрос. Но вот действительно ли это так? То есть может ли полученный ответ быть тем самым уровнем падения, на который стоит ориентироваться инвесторам и управляющему? Если объективно смотреть на результаты тестирования, то ни у кого не вызывает сомнение факт ограниченности участка тестирования, что приводит к нереализации всех возможных торговых ситуаций, вообще возможных для данной торговой системы. И в реальности у нас имеется значение максимальной просадки лишь для заданного участка тестирования торговой стратегии. То есть уровень максимальной просадки, показанный в тестере, ни в коем случае не может служить ориентиром для принятия инвестиционных решений в виду ограниченности участка тестирования. Так что же в таком случае делать? Как быть? Ведь какой-то ответ на вопрос о максимальной просадке нужно иметь? Часто управляющие говорят, что например заложили на счёт двойной запас по максимальной просадке и на этом вопрос считается закрытым. С моей точки зрения существует более корректный ответ на вопрос о теоретически возможной максимальной просадке ПАММ-счёта, который также не может абсолютно точно назвать уровень возможной просадки в будущем, но по крайней мере даёт информацию о теоретически возможном значении уровня просадки на основе доступных статистических данных о торговой системе. Для получения одного из возможных сценариев, которые могут произойти на счёте в будущем, можно использовать информацию о максимально возможной непрерывной последовательности сделок, в данном случае убыточных. В статье приведена таблица максимальных непрерывных последовательностей сделок, рассчитанная для разного соотношения между прибыльными и убыточными сделками. Тогда алгоритм поиска максимальной теоретически возможной просадки ПАММ счёта выглядит следующим образом: 1. Находим соотношение прибыльных и убыточных сделок из отчёта тестера МТ4 - Profit trades (% of total) и Loss trades (% of total); 2. Находим значение максимального последовательного убытка - Maximal consecutive losses (loss in money); 3. По таблице из статьи находим ближайшее значение максимальной последовательности проигрышей, соответствующее соотношению прибыльных и убыточных сделок из тестера МТ4; 4. Через простую пропорцию определяем значение максимальной теоретически возможной просадки ПАММ счёта. Ниже приведён пример расчёта согласно приведённому алгоритму для результатов тестирования стратегии, работающей на ПАММ счёте solandr (Test Drive) 1. Profit trades (% of total) = 73,95%, Loss trades (% of total) = 26,05% 2. Maximal consecutive losses (loss in money) = 5 (-151,27) 3. Максимальная последовательность проигрышей=15 при соотношении прибыльных/убыточных сделок 75/25 4. Максимальная теоретически возможная просадка ПАММ счёта: 15* (-151,27/5)=453,81 Таким образом мы получаем значение максимальной теоретически возможной просадки в 453,81 USD, которая может случиться на счёте при длительной непрерывной последовательности убытков. При этом система гарантированно НЕ БУДЕТ считаться поломанной. Сравнивая значение максимальной просадки счёта из отчёта тестера Maximal drawdown=176,39 с максимальной теоретически возможной просадкой в 453,81 USD приходит удивление о глубоком заблуждении управляющих, оценивающих риск своих торговых систем лишь только по ограниченному участку истории даже в случае использования всей доступной истории/ Solandr Test Drive
  14. Прошло 425 дней тестирования стратегии. Результаты тестирования внушают некий осторожный оптимизм. Решил открыть оферту и начать приём инвестиций. Приглашаются 10 долларовые инвесторы для обкатки ролловеров. На свои деньги тестирование ролловеров уже проводилось, но всякое может случиться в новом деле. Читаем декларацию ПАММ счёта и делаем осторожные тестовые инвестиции. Solandr Test Drive
  15. solandr

    Почти по К.Марксу

    Отвечал в теме "Обсуждение ПАММ-счетов и управляющих" и решил дабы картинка не затерялась сохранить её отдельно в блоге. На картинке приведено соотношение между тейкпрофитом и стоплоссом для торговой системы, работающей на этом ПАММ счёте для интервала с 2000 года по текущий момент времени. Картинка наглядно демонстрирует нестационарность этого соотношения. Отмечу, что эта картинка "одна из", так как у торговой системы несколько параметров. Но именно эта картинка наиболее проста для понимания. Очевидно, что оптимизировав параметры советника для 2003 года, когда соотношение тейк/стоп было в районе 0.35 и затем начав торговать в 2008 году, когда это же соотношение было уже 0.6, существует достаточная вероятность сильно удивиться результатам торговли. И как правило в такие моменты времени на сцену выходит мем "Система сломалась" и управляющий перечёркивает все наработки, сделанные им до этого момента времени, и пускается в поиски чего-то, что пока ещё "не сломалось" (раз, два). Хотя на приведённой выше картинке видно, что так называемый "слом системы" мог быть вызван рыночной нестационарностью, которая просто сместила ранее определённое в тестере (или визуально) соотношение между тейком и стоплоссом для торговой системы. В реальности же "система", если действительно является Системой, то есть набором выявленных статистически значимых правил, позволяющих извлекать выгоду от маржинальной торговли, не может "сломаться". На разных временных участках возможен лишь разный размер извлекаемой с её помощью прибыли, но тут уже ничего не поделаешь по вполне объективным причинам в рамках данной Системы. Хотя я и не исключаю дальнейшее развитие этого вопроса в рамках нескольких разных систем, используемых советником одновременно. В связи с вышесказанным поиск оптимальных параметров в тестере МТ4, равно как и рассмотрение графиков кривой доходности в рейтингах ПАММ счетов является практически бессмысленным занятием, если рассматриваемая торговая система имеет жёстко заданные неизменяемые параметры, которые не адаптируются самим советником к нестационарным рыночным условиям. Из этого автоматически вытекает преимущество автоторговли над ручной. При автоматической торговле нестационарность рыночных условий можно отслеживать и учитывать в торговом алгоритме перед каждой новой сделкой, в то время как вручную это сделать просто невозможно в виду большого объёма расчётов, которые необходимо производить ежедневно (на калькуляторе от этого кнопки могут поломаться). И такие расчёты (или как минимум визуальный анализ) управляющему волей-неволей приходится делать лишь только тогда, когда к нему в гости приходит мем "Система сломалась". (Привет труженикам ручной торговли !) Solandr Test Drive
  16. В статье "Оптимизация стратегий на основе минимизации ошибки управления ПАММ счётом" говорится о важности вида кривой доходности для инвестиционной привлекательности ПАММ счёта для инвесторов. Наиболее рациональный способ достижения такого вида кривой состоит в подборе параметров советника, соответствующих наиболее прямолинейному виду кривой доходности. И как уже было сказано для оптимизации параметров необходимо использовать коэффициент корреляции линейной регрессии. Поскольку штатных средств, рассчитывающий данный параметр, в тестере МТ4 нет, то было предложено вместо коэффициента корреляции линейной регрессии применять фактор восстановления в классическом его определении, как отношение полученной прибыли к просадке. Было показано, что такая замена позволяет в некоторой степени улучшить прямолинейность графика кривой доходности. Физический смысл коэффициента корреляции линейной регрессии состоит в том, что он показывает степень универсальности выбранных параметров для всех участков тестирования. Иными словами можно например провести оптимизацию советника на основе критерия максимизации итогового баланса, но в итоге выйдет так, что на разных участках рост доходности будет сильно отличаться друг от друга. То есть весьма удачный участок будет сменяться не совсем удачным. В применимости к ПАММ сервису смена удачного участка не совсем удачным может активировать в сознании инвестора мем "система сломалась" с принятием соответствующего инвестиционного решения. В случае же выбора параметров советника по линейной регрессии разброс в размерах доходности разных участков будет менее выраженным. И поскольку никто не знает какой участок выпадет на ближайший инвестиционный период, то будет меньше разочарований инвесторов и соответственно меньше поспешных бегств инвесторов с ПАММ счёта. В случае оптимизации советника по линейной регрессии, а не по итоговому балансу в подавляющем большинстве случаев итоговый баланс окажется заметно меньшим. Соответственно математическое ожидание (МО) стратегии также упадёт. И здесь уже каждый управ должен самостоятельно принять решение о выборе в пользу итогового баланса и максимума МО, либо в угоду инвесторам выбирать красивую плавную кривую графика доходности, которая нравится инвесторам. К радости разработчиков торговых систем не так давно появилась возможность воспользоваться библиотекой численного анализа ALGLIB, которая была адаптирована для применения в МТ4 build 555 и выше. Наряду с массой полезных математических функций анализа данных библиотека содержит и необходимую нам функцию расчёта LR Correlation и LR Standard Error. Библиотеку ALGLIB можно скачать с сайта разработчиков терминала. Копия библиотеки приложена к данной статье (на всякий случай). Для работы нужно распаковать архив в папку: каталог_данных_терминала. Шаблон, на примере которого можно использовать библиотеку для расчёта LR Correlation и LR Standard Error, находится в файле Template_for_LR_optimization.mq4. Шаблон показывает код, который нужно внести в оптимизируемый советник. Некоторые моменты, на которые следует обратить внимание при переносе шаблона в оптимизируемый эксперт: 1. Вставка инклюдников #include <Math\Alglib\alglib.mqh>#include <Arrays\ArrayDouble.mqh> 2. В файл optimization_results.txt записываются следующие данные: write_result=FileWrite(handle_optimization_results,DoubleToStr(optimization_parameter,2),DoubleToStr(LR_correlation,4),DoubleToStr(LR_standard_error,4),DoubleToStr(LR_correlation/LR_standard_error,4)); а) необходимо вместо optimization_parameter вписать тот параметр, который будет оптимизироваться в тестере МТ4. Но это не принципиально и необходимо лишь для удобства последующего чтения результатов; б) значение LR Correlation; в) значение LR Standard Error; г) целевая функция LR_correlation/LR_standard_error. Она просто объединяет параметры LR Correlation и LR Standard Error в целевую функцию, что даёт некое удобство при оптимизации. 3. Вид файла optimization_results.txt 4. Файл optimization_results.txt анализируется в Excel на предмет максимизации целевой функции LR_correlation/LR_standard_error. Solandr Test Drive
  17. Старая добрая статья, показывающая пример статистического направления разработки торговых систем. Привожу ссылку для тех, кто её возможно ещё не читал, но кому она поможет в изысканиях. http://articles.mql4.com/ru/634 Solandr Test Drive
  18. Кидаем монетку и подсчитываем значения непрерывных последовательностей сделок Представим себе такую ситуацию. Сидит трейдер и делает сделки вручную. Сделки разные получаются: убыточные, прибыльные. А потом вдруг раз и "попёрло" - 30 сделок подряд и все в плюс! Как относиться к такому результату? Что это? Действительно ли трейдер выявил какую-то рыночную закономерность (вдруг это Грааль?), или может просто повезло - случайная последовательность удачных сделок, которая как началась, так и бесследно закончится? То есть что должен делать трейдер, воспользовавшись моментом? Запрограммировать стратегию, дабы проверить свою последовательность сделок на истории, затратив на это определённое количество времени, или же овчинка выделки не стоит? (Лично я считаю, что программировать нужно ВСЕ идеи, приходящие в голову, но в данном случае это к теме статьи не относится ) Попробуем с этим разобраться традиционным методом подбрасывая монетку. Бросков будет много и делать это за нас будет простой скрипт. Суть скрипта состоит в том, что он генерит прибыльные и отрицательные сделки на основании встроенного генератора случайных чисел. При этом он может это делать для разного соотношения между прибыльными и убыточными сделками. Скрипт делает по 10 млрд бросков монетки для получения статистически значимых (и повторяемых) оценок. Далее он находит самую длинную серию положительных и отрицательных сделок. Результат его работы сведён в таблицу ниже, а также представлен в виде диаграммы для наглядности. На графике видны заметные ступеньки, вызванные ограничениями встроенного генератора случайных чисел. Но для понимая сути вопроса его имеющихся возможностей вполне достаточно. Желающие могут перепроверить то же самое с использованием физического генератора случайных чисел, например с помощью этого. Возможно ступеньки станут чуть поменьше, но характер самой кривой останется прежним. Исходя из данной таблицы видно, что если трейдер получил не более 28 прибыльных сделок подряд, то это может случиться даже абсолютно случайно! Вы ведь не будете утверждать, что монетка, которая выбрасывает ровное количество прибыльных и убыточных сделок может быть неслучайным процессом? Кстати близко к теме можно вспомнить про весьма многодетные семьи, в которых дети одни только девочки, или одни только мальчики. При этом начинаются всякие спекуляции и объяснения по поводу того почему так могло произойти. Но как видно по результатам работы данного скрипта такое положение дел может быть просто абсолютным совпадением, которое ни с чем не связано. Если трейдеру удалось получить например 34 прибыльные сделки подряд, то с точки зрения статистики, которую здесь представляет монетка, такое возможно уже только лишь при наличии некоего имеющего места быть вероятностного смещения между выигрышами и проигрышами в соотношении 55/45. Такое событие УЖЕ вышло за рамки некоего абсолютно случайного процесса и возможно имеет смысл трейдеру самому или с помощью программиста присмотреться к тем действиям, которые если он выполнял системно, возможно запрограммировать и посмотреть на истории. Вдруг можно будет торговлю автоматизировать, облегчив тем самым свой труд в той или иной степени? Кстати полученные данные согласуются с широко распространённым мнением о том, что меньше 30 сделок для анализа лучше и не брать. Сейчас это ещё раз продемонстрировала монетка. Написанное выше совершенно никоим образом не является обязательным условием для наличия какой-то неслучайности в торговых действиях трейдера! Это всего лишь инструмент предназначенный для грубой первичной оценки работы трейдера в условиях отсутствия каких-либо иных дополнительных сведений на предмет возможного случайного везения, пускай весьма редкого, но всё же возможного. Переменный размер позиции или взаимосвязанные цепочки сделок Существуют стратегии, в которых нужно добавлять к уже открытой позиции дополнительные, чтобы усреднить цену совокупной сделки. Как это может повлиять на общие наши расчёты? Ведь в торговом отчёте мы видим просто общее число всех сделок? Рассуждая логически можно поступить следующим образом: 1) Объединить всю цепочку сделок для одного общего входа и выхода из рынка, и далее рассматривать эту цепочку как одну объединённую сделку. 2) Принимая во внимание, что каждый торговый вход в рынок может повлечь за собою цепочку дальнейших сделок можно рассмотреть 3 варианта дальнейших действий: a) Разделить общее количество полученных сделок на допустимое количество сделок в цепочке согласно торговой стратегии; б) Если допустимое количество сделок в цепочке неизвестно, то можно посмотреть максимальное предположительное число сделок в цепочке, которое имело место быть (по разнице в загрузке ПАММ счёта в минимуме и в максимуме); в) Принять максимальное число торговых сделок в цепочке равным максимально возможному для данного торгового счёта в случае, если происходит игра без стопов и такое теоретически возможно согласно стратегии. Для упрощения расчётов для пунктов б) и в) каждую сделку в цепочке будем считать одинаковым объёмом, который равен минимальному объёму, присутствующему на графике использования кредитного плеча ПАММ-счёта. Тогда получается, что длительные последовательности непрерывных выигрышей с точки зрения завершённости торговых циклов могут быть в несколько раз короче, уменьшая таким образом "вероятность неслучайности", основанной на реально выявленной рыночной закономерности. Solandr Test Drive
  19. Стратегия Diamond Test является базовым алгоритмом, на основании которого впоследствии был разработан вариант специально предназначенный для работы на ПАММ счетах - Test Drive. Алгоритм Diamond Test отличается от Test Drive более рваным графиком загрузки счёта, так как количество одновременно открытых позиций может изменяться в гораздо более широких пределах, нежели на счёте Test Drive. Также в нём отсутствует блок статистического анализа, который в Test Drive позволяет решать те же самые задачи, но с более ровным графиком загрузки, что очень нравится инвесторам, поскольку мало кто понимает разницу между загрузкой счёта и риском. Тесты Diamond Test приведены в этой статье. Общая суть алгоритма обоих систем представлена в этой заметке. То есть на флете обе системы сливают, а на крупных движениях наливают (конечно же если ловят движения). Оригинальная самая старая версия Diamond Test работает уже более года в риал-тайм режиме на демо счетах Standard и ECN. К сожалению из-за 3-недельного отсутствия подключения к демо счёту Standard (я был в отпуске) счёт был автоматически ликвидирован на стороне Альпари. Поэтому в дальнейшем мониторинг по счёту Standard обновляться не будет. Однако счёт ECN почему-то избежал автоматической ликвидации и работа на нём продолжается, то есть мониторинг будет обновляться. Сразу отмечу, что согласно продолжительным наблюдениям результаты на Standard были заметно лучше, чем на ECN, который как правило предоставляет более грубые условия исполнения заявок. Но как видно по мониторингу древняя версия Diamond Test без какого-либо контроля спреда и проскальзываний недавно смогла выйти из годовой просадки даже на счетах ECN. При этом версия на Standard начала выход из просадки на 3 месяца раньше. Торговая система Diamond Test также принимала участие в конкурсе Virtual Reality в 2013 году: 2 round 3 round 4 round Правда из-за малой продолжительности конкурса (каждый тур 3 месяца), а также в виду отсутствия переноса открытых отложенных ордеров на следующий тур какого-то особого результата показать не успела. Но тем не менее возможно и этот факт будет кому-то интересен. Diamond Test является гораздо более рисковой системой по сравнению с Test Drive. Если сравнивать максимальную просадку обоих систем (см. таблицы здесь и здесь), то на спреде 35 максимальная просадка у Diamond Test в 3,4 раза больше, чем у Test Drive для заданных в тестах условиях (лотность и спред). Solandr Test Drive
  20. Вопросы об использовании кредитного плеча (ИКП) при управлении ПАММ счётом постоянно обсуждаются на форуме. Одни считают, что нужно торговать используя лишь маленькое кредитное плечо, то есть открывать позиции маленьким объёмом средств. Другие говорят, что нужно "добавлять газку", если уже умеешь уверенно управлять автомобилем. Простому инвестору очень сложно разобраться в том кто из управляющих прав, а кто нет в данном вопросе. На самом деле понять инвестору кто прав, а кто нет поможет рассмотрение ПАММ счетов через анализ эффективности использования кредитного плеча (ЭИКП). ЭИКП показывает сколько процентов прибыли заработал управляющий на каждую единицу использованного кредитного плеча. При этом для расчёта берётся текущая доходность ПАММ счёта и максимальное значение реально использованного кредитного плеча за всё время существования счёта. Формула: ЭИКП=Прибыль% / max(ИКП) Смысл данного параметра состоит в том, что он показывает зрелость ПАММ счёта, или другими словами демонстрирует мастерство управляющего. ПАММ счёт, показавший доходность в 100% при максимальном использованном кредитном плече равном 100 имеет ЭИКП=1%. А ПАММ счёт при той же доходности, но с максимальным использованным кредитным плечом равном 20 покажет ЭИКП=5%. То есть эффективность управления счётом будет в 5 раз выше по сравнению с первым вариантом. На основании данной информации инвестору будет проще делать предварительный беглый анализ ПАММ счетов, отсеивая разного рода разгонщиков и ракетчиков, рисующих проценты с помощью большого ИКП. Ниже приведён пример фильтрации рейтинга на основе ЭИКП. В первой таблице представлены данные, взятые из сегодняшнего рейтинга. А во второй таблице ПАММ счета отсортированы по ЭИКП (последний столбец). Анализируя полученный результат можно сделать следующий вывод. Сортировка по ЭИКП выделила в качестве лидера популярного управляющего Petrov_Ivan, показывающего относительно стабильный результат на протяжении уже нескольких лет. Вместе с этим в текущем рейтинге рядом с известным ПАММ счётом Petrov_Ivan USD с ЭИКП=34,64% находится малоизвестный счёт will hunting с ЭИКП=3,31%. То есть текущий рейтинг по умолчанию рассматривает оба эти счёта как примерно одинаковые, вводя тем самым в заблуждение инвесторов. Хотелось бы чтобы Альпари представила возможность инвесторам сортировать ПАММ счета по параметру ЭИКП. Solandr Test Drive
  21. Согласно статистике заработок на Форекс невозможен в принципе, так как по данным одного из форекс брокеров вероятность остаться как минимум "при своих" составляет 0,3% на интервале торговли в 3 года. В лучшем случае возможно некоторое везение на непродолжительном отрезке времени. И данный вывод вполне очевиден. Однако является ли он ЕДИНСТВЕННЫМ из всех возможных выводов? В данной статье рассматривается альтернативный вывод, который не лежит на поверхности, как озвученный выше, но основан на личном 10-летнем опыте изучения рынка Форекс. Рассмотрим более подробно причины, которые обеспечивают указанную выше абсолютно бесперспективную статистику Форекс. Во-первых, это агрессивный манименеджмент, который сдувает депозит на неблагоприятном для стратегии рынке. Причём уже всего лишь несколько процентов риска на сделку способно сильно подорвать баланс, хотя большинство трейдеров такой риск считают вполне консервативным. Более подробно об особенностях понятия "риск" изложено здесь. Для устранения или же по крайней мере минимизации данного фактора наиболее целесообразно использование фиксированного лота на всём промежутке времени торговли на счёте. При этом с ростом заработка происходит автоматическое снижение волатильности и доходности счёта, защищая таким образом уже заработанные средства. То есть при фиксированном лоте с ростом общей доходности счёта, происходит снижение вероятности потерять всё (разумеется при соответствующем уменьшении и размера дальнейшего заработка). В применении к ПАММ счетам имеет смысл использовать так называемый каскадный манименеджмент системы ПАММ счетов, который подразумевает последовательное открытие новых ПАММ счетов с фиксированным лотом, когда на предыдущем ПАММ счёте заработано 100% прибыли и т.д. (Более подробно схему работы каскадного манименеджмента ПАММ счетов планирую описать в будущем). При этом инвестор имеет самые широкие возможности для определения риска своих инвестиций, распределяя свои инвестиции по каскаду ПАММ счетов, работающих фиксированным одинаковым лотом, но имеющим разный риск. Дополнительное удобство для "забывчивых" инвесторов состоит в том, что если счёту уже удалось заработать например 100-200%, то дальше можно меньше волноваться за судьбу свои инвестиций и реже отслеживать динамику ПАММ счёта. То есть в идеале с течением времени каждый рискованный ПАММ счёт из каскада должен превратиться в банковский депозит по своей доходности. И инвестор должен иметь возможность самостоятельно определять требуемую ему доходность (в идеале от доходности банковского депозита и например до 100-200% в год). При снижении доходности ПАММ счёта до доходности банковского депозита и ниже ПАММ счёт должен быть ликвидирован с возвратом денег инвесторам. Особенно актуально снижение доходности с ростом размера заработка может выглядеть в свете необходимости своевременного выхода из казино, о чём говорится здесь. Во-вторых, от взора трейдеров ускользает такой на первый взгляд кажущийся несущественным фактор как качество исполнения самих торговых заявок (переменный спред, наличие проскальзываний). В результате чего в реальности так получается, что трейдер работает совсем не по той торговой системе, которую разработал и детально оценил, а совершенно по другой, возможно имеющей совершенно другие параметры риска. Более подробно этот вопрос рассмотрен в отдельной статье. В-третьих, в подавляющем большинстве случаев анализ рынка делается в предположении о том, что цены на рынке (а вернее их изменение) описываются законом нормального распределения. Из этого мы имеем принципиально неверную оценку рыночного риска в плане классических рыночных параметров. А также делаем заключение о возможности применения торговых систем, основанных на мартингейле. Как результат мы получаем ситуацию, когда трейдер говорит, что "такого никогда не было на истории". Ниже на диаграммах приведено нормальное распределение в логарифмических координатах по оси Y. Оно из себя представляет параболу с загнутыми вниз осями. Рядом приведены реальные значения изменения цены баров М1 на EURUSD за последние 14 лет, построенные также в логарифмических координатах по оси Y. Разница между обеими диаграммами видна невооружённым взглядом. Тяжёлые пологие хвосты, имеющие место в реальности, как раз и ломают системы, основанные на мартингейле, приводя к кочерге и удивлению управляющего "такого никогда не было на истории". Ниже приведена диаграмма, взятая из книги Б.Мандельброт и Р.Хадсон "(Не)послушные рынки. Фрактальная революция в финансах". На диаграмме представлено сравнение экспериментального распределения, полученного для М1 индекса S&P500 (кружки) с устойчивым распределением Леви (пологая кривая) и нормальным распределением Гаусса (парабола). Построение приведено в логарифмических координатах по оси Y. Форма экспериментального распределения индекса S&P500 по своей сути похожа на изменения баров М1 EURUSD. В-четвёртых, это оптимизация торговой стратегии на основе единичных реализаций стохастического процесса, известная в народе как "подгонка под кривую". Что она из себя представляет? Берётся некоторый графический индикатор, например "скользящая средняя", и накладывается на график цены. И далее по относительному положению между ценой и скользящей средней делается вывод о необходимости войти или выйти из рынка. Этот подход имеет фундаментальную ошибку, состоящую в предположении о том, что ЛЮБОЕ изменение цены является во-первых абсолютно неслучайным, а во-вторых содержит в себе прогноз на дальнейшее изменение цен. Но это совсем не так, по крайней мере это не так в той степени, в которой можно было бы рассчитывать на заработок. И как одна из веских причин, подтверждающих последнее утверждение, является закон распределения арксинуса, говорящий о существовании достаточно длительных периодов однонаправленного изменения цены даже при подбрасывании монетки, которые как раз и оказываются в тестере стратегий терминала МТ4. И на основании которых делается ошибочное заключение о возможности использовании такого подхода в торговле. В качестве некоторой иллюстрации можно использовать картинку ниже. Если рассмотреть участки цены, отмеченные горизонтальным овалом, то очевидно, что данные участки являются отдельными реализациями некоего стохастического процесса и вряд ли могут нести в себе какую-либо прогнозную информацию о дальнейшем движении цены. Но тем не менее на основании таких вот отдельных реализаций стохастического процесса в тестере стратегий МТ4 многие управляющие пытаются подобрать параметры своих торговых систем. На приведённой картинке таймфрейм достаточно мелкий, но и на более крупных таймфреймах картинка ничем принципиально не отличается. И если на мелком таймфрейме подобные отдельные реализации стохастического процесса могут рассматриваться трейдерами как "рыночный шум" и не учитываться при принятии торговых решений, то подобные флуктуации цены на более крупных таймфреймах рассматриваются управляющими как информация, способная содержать в себе прогноз дальнейшего поведения цены. Между тем рассмотрение представленной выше картинки невольно наталкивает на аналогию между поведением рыночной цены и атомарной моделью Нильса Бора. Суть атомарной модели состоит в следующем. Электроны в атоме могут двигаться только по определенным (стационарным) орбитам, находясь на которых они не излучают, а излучение или поглощение происходит только в момент перехода с одной орбиты на другую. Перефразируя эту модель в применении к Форекс можем получить следующее описание. Цена может двигаться только вокруг определённых уровней, около которых трейдеры обычно не зарабатывают и не теряют денег. Потеря и заработок денег происходит в моменты времени, когда цена делает переход с одного уровня на другой. Часто, хотя и не всегда, переход цены между уровнями приходится на период выхода новостей. И именно поэтому новости сами по себе притягивают пристальное внимание трейдеров, так как существует понимание того факта, что на новостях деньги реально делаются и теряются. Поэтому если Вы слышите, что кто-то говорит "не торгуйте на новостях" (это ключевая фраза), то можете смело пропустить мимо ушей всё, что говорит этот человек о Форекс, так как в торговле он вообще ничего не понимает. Зная атомарную модель рынка, возникает вопрос о её реализации в торговой стратегии. Реализация должна основываться на определении и анализе свойств стохастического процесса на отдельных участках. Например если посмотреть на участки цены, обведённые горизонтальным овалом и сравнить их с участками, обведёнными вертикальными овалами, то очевидна существенная разница между хождениями цены вокруг определённых уровней и переходами цены между уровнями. Колебания цены вокруг определённых уровней характеризуются большим количеством баров небольшого размера в ограниченном диапазоне, а переход цены между уровнями отмечен малым количеством баров большого размера, которые определяют прохождение ценой достаточно большого расстояния. Что может дать нам описанная выше информация об отличительных особенностях двух принципиально разных участков движения цены? На основании представленной информации мы можем сделать следующие выводы. Участок колебания цены вокруг определённого уровня может быть идентифицирован с достаточно высокой степенью точности в виду своей достаточной временной продолжительности, в то время как участок перехода цены между уровнями в виду своей кратковременности часто может быть идентифицирован лишь на уровнях, которые больше всего подходят уже для выхода из рынка нежели для входа в него. Тогда получаем достаточно простую схему реализации торговой стратегии, построенной на атомарной модели рынка: 1. Определяем участок колебания цены вокруг определённого уровня, другими словами находим горизонтальный канал хождения цены. При этом горизонтальный канал должен быть статистически подтверждённым - это ключ торговой системы. 2. Выставляем стоповые отложенные ордера на границах канала. 3. В момент перехода цены между уровнями происходит выход цены из канала и открытие позиций по направлению движения цены. 4. Выход из рынка происходит в момент времени, когда советник идентифицировал наличие перехода между уровнями. Факт перехода определяется на основании статистического анализа стохастического процесса. При некоторых настройках советника факт перехода подтверждается в то время, когда цена уже успела пройти большую часть всего запланированного движения, полный размер которого мы заранее абсолютно точно знать не можем, но можем определить наиболее вероятностное его значение по предыдущей истории. Этот самый момент времени как раз и является статистически наилучшим для выхода из позиций. Да-да, многие узнали схему под названием "пробой горизонтального канала". Именно эта схема по своей сути наиболее точно соответствует атомарной модели рынка, изложенной выше. Дополнительным подтверждением перспективности данной схемы работы на рынке служит реальное рыночное распределение изменения цены, показанное выше. То остроконечное распределение с тяжёлыми пологими хвостами говорит о том, что переходы цены между уровнями происходят гораздо чаще, чем должны были бы происходить при нормальном распределении. Таким образом в статье представлена наиболее адекватная рынку атомарная модель, которая подтверждается реальным распределением изменений рыночных цен. Данная модель противопоставляется традиционной устоявшейся рыночной модели "тренд-флет". Показано, что рыночная модель "тренд-флет" может быть построена на абсолютно случайной основе, определяемой законом распределения арксинуса, говорящем о достаточной вероятности продолжительных однонаправленных изменений цены. Как итоговый результат трейдеры получают систему, которая успешно работает только при подгонке на исторических данных в тестере стратегий, но не может заработать денег в реальной жизни. Solandr Test Drive
  22. Продолжение. Начало здесь. Недооценка влияния проскальзываний на торговую систему является весьма распространённым явлением. Одним из вариантов уменьшения влияния проскальзываний на торговлю является уменьшение величины стоплосса. Широкое распространение получило мнение о том, что размер этой корректировки должен быть равен величине проскальзывания, дабы сохранить прежний риск на сделку. Но так ли это на самом деле? Действительно ли уменьшение стоплосса на размер проскальзывания сохраняет прежний риск? Попробуем разобраться более детально, используя разработанную модель системы, у которой результат сделок распределён по нормальному закону. На диаграмме ниже представлена коричневая кривая финансового результата сделок. Более подробно о ней в описании модели. Что мы видим на рисунке? На рисунке представлены две коричневых кривых. Сплошной линией обозначена оригинальная кривая финансового результата сделок, которая существует при отсутствии проскальзываний. А пунктиром обозначена кривая, которая возникает в случае возникновения проскальзывания в какой-то конкретной сделке. Зелёными точками обозначены тейкпрофиты, а красными стоплоссы. При этом TP - начальный (планируемый) тейкпрофит сделки, TP1 - тейкпрофит сделки после возникновения проскальзывания, SL - начальный (планируемый) стоплосс, SL1 - стоплосс после возникновения проскальзывания. d - проскальзывание. Легенда построения графика состоит в следующем. При открытии позиции рыночным или отложенным ордером торговая система задаёт текпрофит X(TP) и стоплосс X(SL). На открытии происходит скольжение, которое обозначается величиной d по оси X. Из-за этого происходит уменьшение реального значения тейкпрофита (точка X(TP1)) и увеличение размера стоплосса (точка X(SL1)). С точки зрения кривой финансового результата происходит следующее действие. Поскольку мы знаем, что максимум финансового результата для стратегии остался в прежней точке, относительно которой изначально планировалось войти в рынок, тоесть он никуда не ушёл, то новая кривая финансового результата, построенная относительно реальной точки открытия со скольжением смещается влево и вниз, и показана пунктирной линией. При этом соответственно проекция точки SL1 на "подскользнувшейся" кривой финансового результата показана точкой SL2. Что означают такие преобразования для самой торговли? В цифрах они означают следующее. При скольжении ордера на величину d, которая составила 17% к величине тейкпрофита X(TP) и 50% к величине стоплосса X(SL) произошло уменьшение финансового результата Y(TP1)-Y(SL2) к величине планируемого Y(TP)-Y(SL) в 5,8 раз. Или другими словами сделка с указанным скольжением будет иметь всего лишь 17% эффективности по отношению к планируемой изначально. Теперь посмотрим как ведёт себя финансовая эффективность стратегии при подтягивании стоплосса на величину проскальзывания - метод, которым пользуются некоторые управляющие. Подтягивание стоплосса вслед за проскальзыванием (точка SL3) эквивалентно фиксации стоплосса по координате X для обоих кривых, то есть X(SL3)=X(SL1). При этом согласно графическим построениям уменьшение финансовой эффективности Y(TP1)-Y(SL3) к величине планируемой Y(TP)-Y(SL) произойдёт лишь только в 2 раза. То есть такой метод коррекции стоплосса, как подтягивание на величину проскальзывания, для приведённого выше случая эффективен лишь только на 50%. И в данном примере нельзя говорить о том, что риск (а значит эффективность стратегии) осталась на прежнем уровне. Так что же теперь делать? Наиболее рациональным представляется поиск такой точки на "подскольнувшейся" кривой, которая сможет обеспечить планируемую финансовую эффективность сделки. И эта точка SL4. Для неё выполняется равенство планируемой и скорректированной финансовой эффективности. Как можно эту точку найти? Для этого нужно применить немного математики, представленной формулами ниже. (1) описывает нормальное распределение. (2) описывает кривую финансового результата. (3) формулирует условие равенства планируемой и полученной финансовой эффективности. В (4) подставлены начальные и итоговые значения тейкпрофитов и стоплоссов. (5) - это вид предыдущей формулы после сокращений множителей. В (6) подставлено значение проскальзывания d и величина c, на которую нужно уменьшить размер стоплосса для выполнения равенства планируемой и итоговой финансовой эффективности. (7) - итоговое выражение преобразований. В этом выражении известными являются все величины, кроме величины необходимой коррекции с, которую необходимо найти. Вид итогового выражения не позволяет явно выделить требуемую величину коррекции c. Поэтому для её нахождения необходимо использовать численный метод перебора значений величины c пока выражение (7) не станет равным нулю. Solandr Test Drive
  23. Продолжение. Начало здесь. Хотелось бы ещё раз подчеркнуть важность фактора восстановления (ФВ) как оптимизируемого параметра. Согласно первой части статьи многие читатели, ознакомившись с результатами тестирования двух вариантов настроек одной и той же торговой системы, могут сказать, что хотя рекомендации по использованию Зелёной системы для управления ПАММ счётом имеют вполне резонные основания, но для управления личным счётом наиболее выгодно использование Синей системы, поскольку итоговая прибыль Синей системы почти в 2 раза выше Зелёной, да и просадка Синей системы оказала "вполне терпимой". Однако это мнение является абсолютно ОШИБОЧНЫМ! И вот почему. Физический смысл, заложенный в параметр ФВ, состоит в определении теоретически возможной прибыли, которую можно было бы получить, зная величину максимальной просадки и отношения между прибылью и максимальной просадкой. Здесь под теоретически возможной прибылью подразумевается прибыль, которая могла бы быть получена в случае отсутствия необходимости учёта маржинальных требований по поддержанию открытых позиций. Таблица ниже помогает понять приведённое выше определение. В последнем столбце таблицы приведено значение теоретически возможной прибыли для обоих систем. Видно, что теоретически возможная прибыль выше у Зелёной системы, так как она имеет более высокий ФВ, чем Синяя. Иными словами можно сказать следующее. Зная что Зелёная система имеет максимальную просадку в $186 мы теоретически могли бы использовать в качестве начального депозита именно эту сумму денег, получив в итоге прибыль в $2752, что составляет 1481% от первоначально вложенного капитала. Для Синей системы мы должны были бы представить начальный капитал минимум в $746 для того, чтобы получить в итоге доходность в $5214, или же 699% от начального капитала. Поскольку приведённые выше результаты тестов были сделаны для фиксированного лота, то при торговле фиксированной долей от депозита преимущество Зелёной системы над Синей окажется гораздо более внушительным. Таким образом ещё раз продемонстрировано преимущество использования стратегий (или их модификаций), обладающих более высоким значением ФВ. Solandr Test Drive
  24. Ещё одна рекомендация по тестированию в МТ4. При тестировании необходимо устанавливать спред для EURUSD минимум 35 пипсов даже для случая когда ДЦ предлагает средний спред менее 10 пипсов. И вот почему это необходимо делать. Как известно все ДЦ соревнуются между собой в плане создания лучших условий для исполнения ордеров. В большинстве случаев это связано лишь с улучшением декларативных условий исполнения таких как номинальный и минимальный спред. И в большинстве случаев по началу торговли спред действительно соответствует рекламной заявке. Но далее возможны самые разнообразные ситуации, которые уже не соответствуют рекламной заявке: 1) Например ДЦ может индивидуально поднять спред в 2-3 раза "просто так". В некоторых случаях при обращении внимания ДЦ на этот факт они могут опять вернуть спред на рекламный, извинившись за "технический сбой", или просто сославшись на выход новостей, в радиусе пары суток вокруг которых "спред такой и должен быть". Но поскольку это повторяется строго регулярно, то здесь уже можно говорить о некой преднамеренной закономерности со стороны ДЦ. 2) Второй более красивый (можно сказать изящный) вариант - это проскальзывания, которые могут абсолютно отсутствовать на маленьких счетах даже при торговле на новостях, но по мере роста депозита до более-менее интересных сумм становиться вполне "нормальным" явлением, которое можно "объяснить" стократно в самых разнообразных вариациях. И на любой вопрос клиента у любого ДЦ всегда в запасе столько ответов, сколько подарков в мешке у Деда Мороза. Возникает вполне резонный вопрос о том зачем ДЦ это делает, то есть "зачем он пилит сук, на котором сидит"? Ведь мы же работаем на безлимитном мировом рынке форекс с практически неисчерпаемой ликвидностью? Формально это наверное так, но только согласно вот этим расчётам более-менее прибыльная стратегия с МО всего лишь 52/48 легко вынимает ВСЕ МИРОВЫЕ деньги в течение всего лишь нескольких лет (геометрическая прогрессия однако)! То есть этой стратегии по идее должны будут достаться и деньги ДЦ и деньги неведомых поставщиков ликвидности и ВСЕ ОСТАЛЬНЫЕ деньги также. Но такого конечно же ДЦ со своими доблестными поставщиками ликвидности никак позволить не может! И соответственно такие стабильные стратегии постоянно отслеживаются и счета, на которых они работают, признаются "токсичными" и регулярно "пропалываются". Делается это через недекларируемое ухудшение торговых условий, которые ломают всю стратегию. И когда стратегия сломана и счёт слит управляющему уже просто поздно что-либо делать, так как "всё было согласно регламенту". Всё, что может сделать управляющий, - это всего лишь только своевременно распознать, что счёт уже "на прополке", и вовремя вывести деньги из ДЦ. В этом плане разница между крупным и мелким ДЦ состоит в размере заработка трейдера, который для ДЦ будет критичным. Для крупного ДЦ это может быть например несколько сот тысяч, а мелкому и несколько тысяч долларов может создать большую проблему с бизнесом. Таким образом спред в 35 пипсов в тестере МТ4 для EURUSD - это в терминах системы ПВО является просто дальними РЛС, которые заблаговременно оповещают об авианалёте на защищаемый объект, давая таким образом управляющему некие минимальные шансы на то, что он успеет выйти из данного форекс-казино с тем, что пока ещё осталось на счету, для того чтобы попытаться разуть следующий ДЦ, который пока не в курсе с кем он по неосторожности связался. Solandr Test Drive
  25. Управление ПАММ счётом накладывает некоторые дополнительные требования по выбору параметров стратегии, используемой для управления счётом. Вполне очевидно, что кроме итоговой доходности инвесторов в первую очередь интересует способ её достижения, то есть вид кривой доходности на всём протяжении существования счёта. Согласно наблюдениям каждая серьёзная просадка на счёте заметно уменьшает количество желающих продолжать инвестиции в такой счёт даже при том, что управляющему удаётся до поры до времени успешно из неё выбираться. В итоге, несмотря на рост доходности счёта, управляющий получает меньшее вознаграждение из-за оттока инвесторов, которые не хотят простить управляющему ошибки в управлении их средствами. Поэтому при выборе параметров стратегии для управления именно ПАММ счётом необходимо самым серьёзным образом отнестись к виду кривой доходности пускай даже в ущерб самой доходности, так как от этого зависит итоговый заработок управляющего. А кривая доходности, наиболее предпочитаемая инвесторами, является просто прямой линией из левого нижнего угла в правый верхний угол графика. Таким образом при отборе параметров стратегии во время оптимизации нужно найти такие параметры, которые приближают результаты торговли к прямой линии. Поскольку просто невозможно проводить визуальное сравнение всего множества получаемых графиков доходности торговой системы с прямой линией во время оптимизации, то для этого можно использовать некое численное значение, которое определяет визуальную разницу между графиком доходности торговой системы и прямой линией. И такая величина называется коэффициентом корреляции линейной регрессии (LR correlation). Вот её определение, взятое отсюда: В новом торговом терминале МТ5 этот параметр присутствует в отчёте о тестировании и можно создать критерий оптимизации для того, чтобы использовать LR correlation для выбора оптимальных параметров. Примеры приведены в этой статье: http://www.mql5.com/ru/articles/286 Но в МТ4, который является де факто стандартом в Форекс индустрии частных клиентов, таких возможностей нет. Но проблему решать как-то нужно. Поэтому ниже предлагается простой вариант решения проблемы по отбору параметров стратегии, дающих наиболее прямой график доходности стратегии. В основе метода лежит расчёт фактора восстановления в классическом его определении, как отношение полученной прибыли к просадке. Обе величины обязательно должны иметь одинаковую размерность, либо деньги, либо проценты. Ниже в примере обе величины берутся в долларах, так как тестер МТ4 в таблице результатов оптимизации показывает именно эти величины. Данный метод наиболее эффективен для постоянного лота, независящего от размера депозита, дабы исключить влияние используемой системы манименеджмента. Разумеется коэффициент корреляции линейной регрессии и фактор восстановления - это разные параметры для оценки кривой доходности стратегии, и методы их расчёта отличаются коренным образом. Однако оба этих параметра при росте значения говорят об уменьшении ошибки управления счётом. Поэтому исходя из многочисленных наблюдений можно отметить, что в подавляющем большинстве случаев рост фактора восстановления происходит одновременно с ростом коэффициента корреляции линейной регрессии. И для проведения экспресс анализа области наиболее оптимальных параметров применение фактора восстановления является вполне уместным. Итак ниже в таблице показаны результаты оптимизации некоего параметра koefSX в диапазоне 0.1-3.6 с шагом 0.1. Таблица получена простым копированием данных из тестера МТ4 в Excel. Последний столбец - это вычисление фактора восстановления. Для этого необходимо разделить значения столбца Profit на значения столбца Drawdown $. На диаграмме ниже построены столбцы Profit (синий), Drawdown $ (коричневый) и Proft/Drawdown $ (зелёный). Левая шкала предназначена для первых двух столбцов, а правая для последнего столбца. На диаграмме синей и зелёной точкой отмечены максимумы кривых прибыли и фактора восстановления соответственно. Как правило начинающий трейдер находит максимум кривой прибыли (синяя точка) и ставит на свой счёт стратегию с максимально прибыльными параметрами. Но является ли его выбор наиболее оптимальным для управления именно ПАММ счётом? На этот вопрос можно получить ответ рассматривая следующие три графика. На первом графике представлена кривая доходности в зелёной точке - максимуме фактора восстановления. На втором - в синей точке для максимума прибыли. А на третьем графике обе этих кривых доходности наложены друг на друга. При этом более яркой линией показана кривая для максимума фактора восстановления, а более бледной кривая для максимума прибыли. Что можно сказать о последней диаграмме? Если показать оба графика до красного овала одному и тому же инвестору без значений правой шкалы прибыли, то он решит, что счета практически ничем не отличаются и проинвестирует в оба счёта равную сумму денег. Но если показать оба графика в полном объёме, включая и область красного овала, то инвестор может сделать вывод, что случилась "поломка" синей стратегии и лучше "посидеть на заборе", наблюдая что будет дальше. При просмотре доходности зелёной стратегии у инвестора не может возникнуть никакого чувства внутреннего беспокойства. И ни один инвестор в этот момент времени не станет принимать решения о срочном выводе средств, обеспечивая таким образом личный заработок управляющего от управления ПАММ счётом. Если провести численное сравнение синей и зелёной точек на графике результатов тестирования, то видно, что в зелёной точке прибыли получается примерно в 2 раза меньше, чем в синей, а в синей наоборот фактор восстановления в 2 раза меньше, чем в зелёной. И поскольку заработок управляющего в большей степени зависит от суммы, привлечённой в управлении, нежели от конкретно показанной доходности, то имеет смысл пожертвовать доходностью ради увеличения объёма инвестиций, тем более что нередки случаи когда на ПАММ счёте с красивой кривой рост инвестиций в течение месяца мог составлять и 100% при показанной доходности за то же самое время всего лишь в 10%. Solandr Test Drive Продолжение следует...
×