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. 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
  2. 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
  3. 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
  4. Понравились некоторые мысли в книге Б.Мандельброт и Р.Хадсон. "(Не)послушные рынки. Фрактальная революция в финансах". Решил записать здесь для будущих ссылок на эту запись. Рынки обманчивы «Пузыри» - это драматические явления рынка, но склонность рынков обманывать и запутывать – обычное дело. Вспомним чартистов (специалистов по анализу рыночных диаграмм), пытающихся обнаружить рыночные закономерности. Сложность методов колеблется в широких пределах. Некоторые – всего лишь «прикидка на глазок»: структура индекса или ценовой диаграммы похожи на ту, какая встречалась раньше, поэтому очевидно, что и в этот раз диаграмма будет такой же. Другие утонченнее. Самым известным примером служит «Волна Эллиота». Уроженец Канзаса Ральф Нельсон Эллиот был бухгалтером. Большую часть своей профессиональной карьеры он посвятил реорганизации железных дорог и государственных финансов в Центральной Америке. Во время тяжелой и продолжительной болезни он разработал новую методологию диаграмм. Психология инвестора, предполагал Эллиот, движется волнами оптимизма и пессимизма, и эти волны можно постоянно видеть на фондовом рынке в разное время и в разных временных масштабах. Его теории привлекли внимание научной общественности в 1930-х годах, когда он верно предсказал несколько рыночных событий, а в 80-х годах интерес к этим теориям возобновился. Но «волновое прогнозирование» - очень ненадежное дело. Это искусство, для которого субъективное суждение чартистов значит больше, чем объективный и повторяемый вердикт цифр. Его результаты, как и у многих вариантов технического анализа, далеко неоднозначны. Людям хочется видеть в окружающем мире знакомые структуры и закономерности. По ним развивалось человечество. Мы произошли от приматов, умевших обнаружить хищника в лесу и пищу в саванне. Это умение столь важно для нас, что мы применяем его повсюду, часто необоснованно. Находим закономерности там, где их нет. Между двумя мировыми войнами советский статистик Евгений Слуцкий показал, что даже броуновское движение (например, совокупные результаты подбрасывания монеты) может выглядеть неслучайным и упорядоченным. Глаз самопроизвольно разлагает его на восходящие и нисходящие циклы, а затем на еще меньшие циклы, наложенные на большие. Если добавить больше данные, появится больше циклов. Конечно, эти циклы не настоящие, а лишь кажущиеся. Они представляют собой просто наложение случайных изменений. Если даже заведомо случайный процесс кажется нам упорядоченным, то насколько больше закономерностей (повторяющихся структур) мы увидим в ценовых рядах? Как говорилось выше, долгосрочная зависимость цен создает своеобразную тенденцию в данных – не к какому-то определенному уровню цены, а к ценовым изменениям определенного размера или направления. Эти изменения могут быть направлены в одну сторону и тогда они усиливают друг друга; однажды начавшийся тренд не прерывается, а продолжается. Но изменения также могут быть направлены встречно; однажды начавшийся тренд через некоторое время может изменится на противоположный. Однонаправленные изменения, особенно с экспонентой H, близкой к 0.75, интереснее, и именно такие обычно встречаются во многих рядах финансовых и экономических данных. В ходе наших с Уоллесом исследований в конце 60-х годов мы генерировали такие данные с помощью абсолютно случайных операций. Тем не менее, все они имели вид длинного и медленного цикла, состоявшего из 3-х частей разного направления. По верх этих длинных волн располагались подобные им меньшие и более многочисленные циклы. Рассмотрев меньший участок последовательности, мы вновь видели три волны, каждая на треть короче всего участка. Одна из более противоречивых теорий глобального экономического цикла показывает такой же тройной ритм. В 1925 году русский экономист Николай Дмитриевич Кондратьев постулировал существование «длинных волн» роста и спада экономики в основных странах запада. Каждая волна в среднем длится 54 года; первая началась 1780-е годы, а третья, как прогнозировал Кондратьев, должна была закончиться в 1940 – е годы. Со времен Второй мировой войны экономисты спорят: то ли начался четвертый цикл, то ли русский ученый просто ошибся. Не мне судить, но я знаю, что даже по чистой случайности можно в собранных за полтораста лет данных легко увидеть трех волновую структуру длительностью в 50 лет. А то, что мы приписываем этому явлению экономическое содержание, больше говорит о том, как работает наш разум, чем о подлинном механизме производства и экономического роста. Долгосрочная зависимость столь обманчива, что ей нашлось место в инструментарии лучших баснописцев нашего времени о Голливуде. Я разработал на основе броуновского движения дробные подделки, позволяющие быстро получать кажущуюся реальными ландшафты. Пример горного массива представлен на рисунке. Это Альпы? Лунные горы? В действительности это всего лишь результат работы компьютера, запрограммированного Г.Ф.Воссом. Впервые появившаяся в книге Mandelbrot 1982, эта диаграмма заложила стандарт компьютерной графики. Здесь полное отсутствие геофизики, только подходящий случайный процесс и фрактальность. Суть та же, что и в фрактальных финансах - для получения убедительных структур достаточной одной только случайности. Эти горы очень легко принять за подлинные Гималаи. На самом деле они – продукт компьютерного моделирования, основанного на абсолютно случайном процессе. Не нужно обладать богатым воображением, чтобы понять, как в случайных финансовых данных могут появится ложные упорядоченные структуры. Этим я не хочу сказать, что ценовые диаграммы бессмысленны или что все цены меняются только по прихоти судьбы. Однако нужно помнить: при изучении ценовых диаграмм следует опасаться поспешных выводов о том, будто ими управляет «невидимая рука рынка» Адама Смита. Лишь отважный инвестор решится предсказать определенный уровень цены, полагаясь исключительно на упорядоченную структуру, якобы выявленную на диаграммах. Solandr Test Drive
  5. Как правило управляющие на вопрос инвесторов о выборе наилучшего момента входа в ПАММ счёт дают самые разнообразные и порой противоречивые советы. Наиболее часто можно услышать рекомендацию входить в любой момент времени, если речь идёт о долговременных инвестициях, и не морочить себе голову этим вопросом. В свою очередь сами инвесторы тоже располагают своим набором рекомендаций, например такими как входить в счёт на обновлении максимума (счёт таким образом подтверждает свою дееспособность генерить деньги для инвесторов), или же входить на некотором разумном откате от последнего пика доходности (купить то же самое, но просто подешевле). Google содержит массу информации по субъективному определению оптимальных точек входа на основе графического анализа поведения ПАММ счёта. Желающие могут ознакомиться с ней здесь. Так кто же всё-таки прав в этом вопросе? Когда же лучше всего входить в ПАММ, чтобы при прочих равных условиях получить максимальную прибыль от своих инвестиций? Очевидно что каждое мнение имеет место быть, но только с учётом поговорки "что русскому хорошо, то немцу - смерть". Всё дело в том, что каждая из используемых торговых стратегий заточена под определённые условия рынка. И соответственно в один и тот же торговый день разные стратегии могут давать не просто различный, но часто ещё и противоположный результат. Данная запись имеет цель показать возможность существования объективной оценки оптимального момента для входа в ПАММ счёт на основе существующих статистических данных о его доходности. Оценка производится на основании предположения о существовании зависимости доходности ПАММ счёта от дня недели. Каким простым способом можно провести оценку наилучшего времени для входа? Очевидно, что единственными объективными входными данными для требуемого расчёта могут быть лишь статистические данные о его доходности. Чем счёт старее, тем более достоверной будет получаемая оценка. Только при этом нужно сделать оговорку, что данный расчёт имеет смысл только для тех ПАММ счетов, на которых торговля на всём протяжении его существования велась по одному и тому же жестко заданному алгоритму. Лучше всего если это была автоторговля с помощью экспертов, которые принимают однотипные решения в соответствующих рыночных условиях. Ниже приводятся примеры расчётов для двух достаточно зрелых счетов: Первый счёт - Alfonsofont (MA_Trender). Известно что на данном счёте ведётся торговля экспертом по алгоритму, суть которого не менялась на протяжении всего времени существования счёта. Второй счёт - крупнейший ПАММ счёт Petrov_Ivan (USD). Судя по графику доходности и загрузки данный счёт на протяжении всего своего времени существования придерживается одной и той же стратегии, хотя торговля и осуществляется вручную. Методика расчёта: 1. Делаем экспорт данных доходности ПАММ счёта в xls файл. 2. В полученном xls файле добавляем справа колонки: "Цена пая", "Дневная доходность", "День недели", "Прирост". Колонка "Прирост" содержит в себе доходность, рассчитываемую по цене пая, за период от текущего дня до последнего такого же дня недели в конце имеющихся данных. То есть если текущий день вторник, то рассчитывается прибыль между текущим днём и последним вторником, имеющемся в данных. При этом данные обрезаны с начала и с конца таким образом, чтобы количество каждого из дней недели было одинаковым. Исключительно для удобства подсчёта данные начинаются понедельником и оканчиваются пятницей (по желанию это можно варьировать, соблюдая принцип равенства количества каждого из дней недели). 3. Добавляем фильтр в заголовок таблицы и поочерёдно выбираем дни недели. 4. Полученные в итоге результаты (средняя дневная доходность и суммарный прирост) записываем на вкладке Results. 5. Строим результирующие диаграммы и делаем выводы. Результаты расчёта для счёта Alfonsofont (MA_Trender) представлены ниже. На диаграмме средней дневной доходности видно, что наименее доходным для данного ПАММ счёта является понедельник и самым доходным днём является среда. Диаграмма суммарного прироста оказалась почти зеркальной к диаграмме средней дневной доходности. Такую картинку можно объяснить следующим образом. Понедельник является самым малодоходным днём и скорее всего это вызвано наличием повышенного количества просадок счёта, произошедших именно в этот день. Поэтому люди, вошедшие по окончанию понедельника с достаточной вероятностью входили на просадке счёта. В результате чего итоговый прирост их капитала теоретически мог оказаться на 6,2% больше по сравнению с людьми, которые входили бы в ПАММ счёт только по итогам среды, чаще других дней попадающей на пик доходности счёта. Рассуждая аналогичным образом относительно наиболее удачного дня для выхода из ПАММ счёта, можно сделать предположение, что окончание среды является наиболее удачным днём с точки зрения данного расчёта. Рассмотрим результаты расчёта для второго счёта Petrov_Ivan (USD). Невооружённым взглядом видны кардинальные отличия результатов расчёта данного ПАММ счёта от предыдущего, что как минимум говорит о принципиальном различии используемых стратегий. Отсутствие какой-либо значимой корреляции между диаграммами дневной доходности и суммарным приростом скорее всего говорит о том, что большинство сделок имеют достаточно длительную продолжительность сроком более одного дня. Поэтому при выборе дней для выхода и входа следует рассматривать только диаграмму суммарной доходности, при условии что управляющий использует автоматическую корректировку открытых позиций на своём ПАММ счёте. Иначе предлагаемая методика входа работать будет менее эффективно при росте вводимой суммы до величин, которые могут заметно менять объём средств в управлении. Согласно диаграмме суммарного прироста наиболее удачное время для входа - это окончание вторника и время для выхода - это окончание пятницы. Разница в суммарном приросте между этими днями составляет 16,8%. Вывод В данной записи приведена одна из возможных методик определения наиболее оптимальных дней для совершения операций по вводу/выводу средств, которая может перевести споры о времени входа в ПАММ счёт из качественной голословной области в количественную предметную. Буду рад услышать вопросы и сообщения о замеченных ошибках в расчёте. Excel файлы прилагаются. Solandr Test Drive
  6. 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
  7. 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
  8. Постоянно встречаются высказывания некоторых трейдеров (как правило трейдеров-ручников) о том, что например тейкпрофит нужно всегда ставить в 2 раза больше, чем стоплосс. Тут же находятся те, кто говорят совершенно противоположное. То есть наоборот стоплосс должен быть в 2 раза больше тейкпрофита. Неискушённому в рыночных делах человеку весьма сложно разобраться в том кто из говорящих прав, а кто нет. Поэтому попробуем разобраться с этими широко известными высказываниями с использованием некоторой информации из статистики. Если рассматривать лишь только сами высказывания, то вполне очевидно, что отсутствует упоминание о некоторых условиях, для которых указанные выше рекомендации будут применимы. И таким образом спор со стороны выглядит как спор о том, с какой стороны (тупой или острой) нужно разбивать яйцо. А между тем детали как всегда очень важны! Вполне понятно, что некие соотношения между величиной стоплосса и тейкпрофита закладываются самой торговой системой. Но как всегда здесь встаёт 2 важных вопроса: 1. На основании чего была выбрана конкретная величина тейкпрофита/стоплосса; 2. Как выбиралось соотношение между тейкпрофитом и стоплоссом. Ответы на данные вопросы будем искать для стратегии, в которой тейкпрофит и стоплосс выставляются сразу же при открытии позиции и далее никак не изменяются до закрытия позиции по тейкпрофиту или стоплоссу. Во многих книжках колебание цены на рынке считается нормально распределённым (для простоты анализа). Но на самом деле это далеко не так. Реальное положение дел с распределением рыночной цены заметно сложнее. Согласно Мандельброту оно ближе всего к распределению Леви, то есть занимает некое промежуточное положение между Гауссовым нормальным распределением и степенным распределением Парето. Это обстоятельство для рассмотрения исходного вопроса о стоплоссах и тейкпрофитах оставим в качестве домашнего задания для пытливых умов и пойдём традиционным путём, рассматривая нормальное распределение. Суть это не меняет, а меняет только численные данные. На диаграмме голубым цветом представлено стандартное нормальное распределение (дисперсия и СКО равны 1). Однако как же можно связать картинку нормального распределения с тейкпрофитами и стоплоссами? А связать их можно следующим образом. Представим себе, что цена после открытия позиции меняется каким-то произвольным образом в рамках нормального распределения. То есть с момента открытия позиции цена с заданной вероятностью отклонится на величину X (или же другими словами побывает в разных точках с заданной частотой). Тогда мы можем оценить конечный убыток или прибыль от попадания цены в ту, или иную точку заданное число раз, если бы в этой точке у нас стоял стоплосс или тейкпрофик соответственно. Это делается очень просто. Достаточно перемножить значение отклонения X на количество раз (частоту). Или же, плавно переходя к тому, что у нас изображено на графике, для получения значения итогового убытка или прибыли необходимо перемножить отклонение X на функцию вероятности f(x). Результат данного перемножения отображает коричневая кривая. Что мы видим на ней? На ней видно, что например маленькие отклонения вблизи нуля, несмотря на высокую частоту оказывают совсем небольшое влияние на депозит. Далее с ростом отклонения X, несмотря на уменьшение частоты достижения этих рубежей ценой, происходит рост финансового воздействия на депозит за счёт роста размера отклонения. Максимум воздействия для показанного стандартного нормального распределения достигается при X равном 1, или же равным СКО данного нормального распределения (так называемая точка перегиба графика). Далее финансовое влияние с увеличением отклонения X начинает закономерно убывать в виду уменьшения частоты таких событий. И в итоге при отклонении X > 3 финансовое влияние на депозит исчезает. Из рассмотрения данной диаграммы вполне закономерно появляется предположение о том, что для того, чтобы собрать максимально возможное количество денег для данных колебаний цены необходимо устанавливать тейкпрофит в точку, где финансовое влияние колебаний максимально. То есть точка тейкпрофита X должна быть равна СКО, которое для данного распределения равно 1. С тейкпрофитом определились. Что со стоплоссом? Со стоплоссом немного сложнее. Коричневая кривая при своём движении от нуля и далее обладает глобальным максимумом. Соответственно такая кривая может быть пересечена одним и тем же горизонтальным уровнем дважды для каждой из полуосей абсцисс. Это означает, что существует 2 точки, обладающих идентичным финансовым результатом. И как раз отсюда вытекает что в споре о том, что должно быть больше стоплосс, или же тейкпрофит правы как ни странно ОБЕ СТОРОНЫ! Но разумеется только при условии, что они действительно понимают о чём говорят . А суть того, что они должны понимать нарисована на картинке. То есть если обе стороны поставят тейкпрофит обязательно в точку максимума финансового эффекта, а стоплоссы в одну или другую точку, имеющую идентичный финансовый эффект, то итоговый результат торговли должен оказаться просто одинаковым в плане полученной прибыли. Отличия возможны лишь только в просадках для обоих вариантов стоплоссов. Предположительно для варианта когда стоплосс больше тейкпрофита на счёте случится большая просадка на той же серии убыточных сделок. Рассмотрим несколько численных примеров с графика. Пример 1: (красная пунктирная линия) Тейкпрофит=1, финансовый результат Тейкпрофита=0.24 Стоплосс1=0.3, финансовый результат Стоплосса1=0.11 Стоплосс2=2, финансовый результат Стоплосса2=0.11 При равенстве Стоплосс1=Стоплосс2 финансовое влияние на депозит положительное 0.24-0.11=0.13 При этом обратите особое внимание что Стоплосс1 меньше Тейкпрофита в 3,3 раза, а Соплосс2 наоборот больше Тейкпрофита в 2 раза. Но финансовый результат на депозит будет идентичным! Парадокс. Пример 2: (фиолетовая пунктирная линия) Тейкпрофит=1, финансовый результат Тейкпрофита=0.24 Стоплосс1=0.5, финансовый результат Стоплосса1=0.17 Стоплосс2=1.6, финансовый результат Стоплосса2=0.17 При равенстве Стоплосс1=Стоплосс2 финансовое влияние на депозит положительное 0.24-0.17=0.07 При этом обратите особое внимание что Стоплосс1 меньше Тейкпрофита в 2 раза, а Соплосс2 наоборот больше Тейкпрофита в 1.6 раз. Но финансовый результат на депозит также парадоксально идентичный. Единственное отличие лишь в том, что он стал меньше по сравнению с первым примером. Пример 3: (пример людей, которые "не в теме" и спорят об остроконечности/тупоконечности раскалывания скорлупы яйца) Тейкпрофит=2, финансовый результат Тейкпрофита=0.11 Стоплосс1=1, финансовый результат Стоплосса1=0.24 Финансовый итог получился отрицательным 0.11-0.24=-0.13 То есть человек поставил тейкпрофит в 2 раза больше стоплосса, но поскольку он сделал это "не совсем там", где нужно, то успешно слил депозит. Тейкпрофит=0.5, финансовый результат Тейкпрофита=0.17 Стоплосс2=1, финансовый результат Стоплосса2=0.24 Финансовый итог получился отрицательным 0.17-0.24=-0.07 То есть человек поставил тейкпрофит в 2 раза меньше стоплосса, но поскольку он сделал это "не совсем там", где нужно, то успешно слил депозит. Таким образом в статье представлен метод определения оптимальных размеров тейкпрофита и стоплосса, который показывает важность условий, для которых эти стоплоссы и тейкпрофиты определяются. Статья носит исключительно информационно-разъяснительный характер и не может служить руководством к конкретным торговым действиям в первую очередь в виду отличия реального рыночного распределения от нормального. Solandr Test Drive Продолжение следует...
  9. 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
  10. 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...
  11. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске В предыдущих частях статьи был рассмотрен случай использования системы ММ совместно со случайной стратегией. Но в ходе обсуждения полученных результатов управляющий Henadzi предложил рассмотреть ещё и случай работы системы ММ совместно со стратегией с положительным математическим ожиданием (МО), чтобы проверить уместность экстраполяции полученных результатов и на неё также. Этому вопросу и посвящена данная запись. Рассмотрим работу систем ММ для прибыльных и убыточных стратегий, чтобы окончательно разобраться с данным вопросом. Положительное или отрицательное смещение МО стратегии от нулевого значения будем осуществлять просто за счёт изменения соотношения между прибыльными и убыточными сделками, не изменяя остальных параметров сделок. Для анализа стратегий будем использовать последний скрипт из четвёртой части, который производит оценку результатов торговли на счёте, засчитывая победу той или иной системе ММ по самому факту наличия итоговой прибыли. То есть если баланс в конце хоть на копейку оказался больше, чем первоначальный, то системе записывается победа. Таким образом анализ каждой из систем ММ проводится независимо друг от друга. Для удобства работы в модифицированный скрипт добавлена возможность ручного ввода прибыльности стратегии через задание смещения вероятности между прибылями и убытками. При запуске скрипта предлагается ввести проценты, показывающие точку водораздела между прибыльными и убыточными сделками. Смысл значений этого параметра приведён ниже: 0<wins_percent<50 - убыточные стратегии, при этом значения, приближающиеся к 0, соответствуют самым убыточным; wins_percent=50 - случайная стратегия (монетка); 50<wins_percent<100 - прибыльные стратегии, при этом значения, приближающиеся к 100, соответствуют самым прибыльным. Примеры расчёта прибыльности (профит фактора ПФ) для стратегий при разном соотношения прибыльных/убыточных сделок: 40: 40/(100-40)=0.67 49: 49/(100-49)=0.96 50: 50/(100-50)=1 51: 51/(100-51)=1.04 60: 60/(100-60)=1.5 На диаграммах ниже представлены результаты расчётов побед обоих систем при разном смещении между прибыльными и убыточными сделками. Первая цифра обозначает процентное содержание прибыльных, а вторая цифра - убыточных сделок. Синим цветом показан график Системы1, а коричневым - Системы2. Сортировка представленных ниже графиков дана по возрастанию прибыльных сделок, начиная от самых убыточных стратегий к самым прибыльным (в рамках рассчитанных). Желающие могут дополнить эту коллекцию любыми другими графиками, выбрав требуемое соотношение прибыльных/убыточных сделок в скрипте. На обоих приведённых выше диаграммах, построенных для убыточных систем, лидером является Система1, как это было и при случайной стратегии. Для трёх стратегий с положительным МО всё оказалось не так однозначно. Для стратегии 51/49 явным лидером оказалась снова Система1. Однако с ростом МО до 52/48 инициатива перехватывается Системой2, которая оказывается лидером до риска 7.4% на сделку, а затем лидерство снова переходит к Системе1. И уже только при соотношении 53/47 бесспорным лидером в гонке побед оказывается Система2. Три последних рисунка говорят о том, что даже при хорошем положительном МО торговые стратегии, использующие ММ Системы1, при несоблюдении рисков имеют повышенные шансы получить убыток по итогам торговли, в то время как Система2 получит профит практически в 100% случаях. Результаты анализа работы торговых стратегий совместно с системами ММ можно экстраполировать также и на рыночные условия. Тогда результаты работы убыточных стратегий соответствуют торговле в неблагоприятных рыночных условиях, то есть когда используемая стратегия не даёт ожидаемой прибыли. А результаты работы прибыльных стратегий соответствуют "попаданию стратегии в рынок", под который стратегия и рассчитывалась. Таким образом финальный вывод исследования может быть следующим. Система1 является более устойчивой системой ММ в условиях рыночной неопределённости, давая заметно больше шансов счёту выжить по сравнению с Системой2. А Система2 является наилучшим выбором при благоприятных рыночных условиях, когда возникающие просадки не так велики, благодаря пропорциональному уменьшению размера позиций. И при этом возникают достаточно длительные серии прибыльных сделок, способные вытянуть счёт даже при уменьшенной загрузке (правда чуть дольше по времени, чем это делает Система1 с фиксированным по пику доходности лотом). Также ещё раз хотелось бы подчеркнуть, что использование в торговле очень маленького риска, или же торговля допустимо маленьким лотом согласно стратегии имеет самые высокие шансы на получение прибыли от торговли (смотрите начальную точку всех диаграмм), однако размер прибыли при этом будет весьма ограниченным. В целом же повышение риска с целью извлечения повышенной прибыли несёт в себе повышенные шансы получения убытка, который не был ожидаем с точки зрения используемой стратегии. Такой вот дуализм форекса. Solandr Test Drive
  12. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске В ходе дискуссии по обсуждению статьи, посвящённой сравнению двух систем манименеджмента, управляющий Henadzi сделал предположение о том, что раз Система2 является более устойчивой в плане сохранения капитала во время просадки, то при равнозначных просадках (сериях неудачных сделок), заложенных по результатам бэктестов обоих систем манименеджмента, можно на Системе2 значительно увеличить риск на одну сделку и таким образом превзойти Систему1 на благоприятном рынке. Оригинал сообщения ниже: Ну что же, предположение действительно логически вполне обоснованное. И в самом деле визуально на картинках Части 1 видно, что глубина просадки Системы2 заметно меньше на неблагоприятном периоде. Таким образом мы можем повысить риск на одну сделку для Системы2, сравняв величину просадки до сравнимой величины с Системой1, но при этом на благоприятном рынке Система2 будет обладать увеличенной лотностью позиций по сравнению с Системой1 и соответственно должна получить гарантированное преимущество над Системой1 по итоговой прибыли. Однако логика является, как правило, плохим советником в вопросах, касающихся торговли на форексе. Лучшим советником в данной области является всё же статистика. Поэтому опять станем кидать монетку с помощью слегка откорректированного скрипта. Скрипт не слишком отличается от скрипта из Части 2. Отличие состоит лишь в том, что на Системе2 установлен удвоенный риск на одну сделку по сравнению с Системой1. Ниже приведена таблица с результатами расчётов, а также график побед Системы1 над Системой2. Как это ни странно наблюдать, но график является практически копией графика из Части 2. Однако здесь есть небольшое отличие. При риске на одну сделку в размере 0.1% для Системы1 и удвоенного риска в 0.2% для Системы2, как это ни парадоксально звучит, но Система1 существенно переигрывает Систему2, хотя как минимум ожидалось обратное согласно предположению Henadzi. Объяснение такого феномена может состоять в том, что Система2 в виду повышенного риска вгоняет себя гораздо глубже в просадку на неблагоприятном рынке, и далее имеет больше сложностей с выходом из неё на последующем благоприятном периоде. Хотя во всём остальном диапазоне риска Система2 статистически достоверно обыгрывает Систему1. Здесь также нужно особо отметить, что увеличение риска на одну сделку в Системе2 в 2 раза не оказывает какого-либо существенного влияния на статистику выигрышей, хотя исходя из логических предположений увеличение риска на сделку в Системе2 должно давать ощутимое преимущество в выигрышах над Системой1. Но этого не наблюдается вопреки логике! Поэтому каждое логическое предположение о форексе должно самым тщательным образом проверяться статистикой. Софистика и форекс - есть вещи несовместные. Solandr Test Drive Продолжение следует...
  13. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске На просторах форума время от времени возникают споры по вопросам использования той, или иной системы манименеджмента (ММ). Споры обычно перерастают в религиозные войны, в которых обе стороны не хотят воспринимать доводы оппонентов. Хотелось бы сделать некоторое краткое резюме о возможностях и недостатках той или иной системы ММ хотя бы для того, чтобы обе стороны спора находились в одной системе измерения и оперировали идентичными понятиями. Речь в обзоре пойдёт о двух системах, одна из которых Система1 рассчитывает рабочий лот по абсолютному максимуму баланса счёта, а другая Система2 рассчитывает рабочий лот по текущему балансу счёта. Второй системой пользуется абсолютное большинство трейдеров и именно такая система считается де-факто стандартом в индустрии биржевой торговли. Попробуем оценить особенности обеих систем. А поможет нам в этом монетка, которую мы будем подбрасывать и записывать в обе системы либо прибыль, либо убыток. Для каждой отдельно взятой системы размер прибыли равен размеру убытка в абсолютных деньгах. Только разумеется размер прибыли/убытка для каждой из систем будет рассчитываться по своим правилам, указанным выше. (Примечание: в расчётах не принимаются во внимание всевозможные накладные расходы, существующие на реальном рынке. Будем работать с бескорыстным брокером, не имеющим спреда, проскальзываний, реквот и задержек в исполненнии торговых заявок .) Бросать монетку будем, разумеется, не мы, а скрипт constant_lot_02_PICTURE.mq4. Как он работает? Суть работы скрипта незамысловата. С помощью программного генератора псевдослучайной последовательности, входящего в комплект поставки терминала МТ4, происходит выбор результата текущего броска монетки (прибыль/убыток). Результат записывается на 2 разных счёта, управляемых разными системами ММ. Текущее состояние баланса обоих счетов записывается в файл constant_lot_vs_percent.csv для последующего анализа в Excel. Общее количество подбрасываний монетки 32000. (Данное значение выбрано исходя из ограничения Excel по отрисовке диаграмм.) Любители подбрасывать монетку конечно же знают, что этого количества бросков просто безумно мало для каких-либо более-менее достоверных выводов. Поэтому приведённые ниже картинки являются всего лишь иллюстративным материалом для наглядного объяснения того, что может вообще получаться в результате таких развлечений с монеткой. На картинках ниже синим цветом обозначена Система1, а коричневым Система2. Итак, на приведённом выше рисунке присутствует некоторый неожиданный артефакт в виде дивергенции доходности между разными системами. Мы видим, что Система1, несмотря на гораздо более глубокую просадку, по сравнению с Системой2, в итоге смогла заработать заметную прибыль для своих инвесторов в то время как инвесторы Системы2 по итогам работы находятся в просадке. На первой половине графика Система1 в некоторых случаях имела преимущество перед Системой2. Однако по итогам работы Система1 ушла в глубокий минус, показав что Система2 при неблагоприятном стечении обстоятельств надёжно защищает инвесторов от крупных потерь. Данный рисунок повторно демонстрирует существующую дивергенцию доходности между системами (см. угол между прямыми линиями). На благоприятном рынке Система1 показала неоспоримое преимущество перед Системой2. Наблюдается уже традиционная дивергенция в доходности между системами. Хотя в итоге на неблагоприятном рынке Система1 показала большую просадку по сравнению с Системой2, которая лучше защищает инвесторов от больших потерь. Комментарий аналогичен комментарию предыдущего рисунка Комментарий аналогичен комментарию предыдущего рисунка Красивый слив Системы1 в первой половине и работа по восстановлению баланса счёта во второй. Очередная дивергенция доходностей. Итак наглядные иллюстрации того, как может выглядеть работа двух систем ММ при абсолютно случайном управлении счётом, представлены. Неправда ли на картинках выше можно разглядеть работу некоторых управляющих ПАММ сервиса? Какие выводы можно сделать на основании изложенного выше графического материала? Вывода всего лишь два: 1. Система1 показывает лучший результат работы на благоприятном рынке, зарабатывая для инвесторов хорошие деньги; 2. Система2 показывает лучший результат на неблагоприятном рынке, защищая инвесторов от крупных потерь. Однако представленные выше выводы - это выводы качественного, или же иными словами "болтологического" характера. Они не дают трейдеру информации о выборе той или иной системы для своего счёта. То есть ссылаться на данные выводы - это всего лишь только подливать масло в огонь религиозной войны разных систем ММ. Так на что же тогда решиться управляющему при выборе той или иной системы ММ? Много прибыли и сильный слив как в Системе1? Или же маленькая прибыль Системы2, но слива красивого на ней не произойдёт и что-нибудь в итоге всё равно останется "на сдачу" от инвестиций для инвесторов? Solandr Test Drive Продолжение следует...
  14. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске Чтобы дать ответ на поставленный вопрос нужно просто продолжать кидать монетку. Но только уже не 32 тысячи раз, а например 1 миллиард (во как!). Нам самим такое количество бросков в ручную осилить никак невозможно, поэтому будем делать это программно с помощью другого скрипта constant_lot_04_STATISTICS.mq4. Что делает этот скрип? Он генерит 30 тысяч таких же картинок, что представлены в Части 1. В общей сложности получается 960 миллионов бросков монетки. Далее он сравнивает текущие балансы двух систем и подсчитывает сколько раз победила одна система, а сколько раз другая. То есть в итоге получается почти 1 миллиард отсчётов для сравнения двух систем. В случае, если системы имеют равное количество побед, то в итоге каждая из систем имеет по 50% от всего количества сравнений. Но это ещё не всё. Скрипт проводит данный анализ ещё и для разного риска, закладываемого на сделку. В таблице ниже приведены результаты расчёта, а на диаграмме представлен график побед Системы1 в зависимости от процентного риска на одну сделку. По представленным статистически значимым данным видно, что при риске на одну сделку менее 0.3% Система1 имеет некоторое очень небольшое, но всё же преимущество над Системой2. При риске более 0.3% на одну сделку Система2 является бесспорным лидером. И чем больший риск на одну сделку закладывается, тем более очевидным становится преимущество Системы2 над Системой1. Очевидно, что заработок на рынке напрямую связан с размером допустимого риска, который трейдер на себя берёт. Больший риск - большая прибыль. И это аксиома. Понятно, что закладывая риск на сделку в 0.3% и в 3% можно получить совершенно различный результат как по доходности, так и по просадке. Тогда возникает резонный вопрос почему такие известные управляющие как Asmodeux и Petrov Ivan используют в своей торговле именно Систему1, а не Систему2, которая статистически достоверно выигрывает у Системы1 практически при любом риске? А всё дело оказывается в том, что стратегия, имеющая положительное математическое ожидание, сдвигает показанную на графике кривую вверх, таким образом расширяя зону риска, при котором Система1 переигрывает Систему2. В качестве примера смотрите рисунок ниже. На нём зона риска, где Система1 выигрывает у Системы2 расширена от 0,3% до 1%. Таким образом данные управляющие получают прибыль там, где все остальные трейдеры, использующие Систему2, лишь только "ожидают благоприятного рынка", находясь в просадке. В качестве иллюстрации последнего предложения используйте первые 7 картинок Части 1. К сожалению, не могу строго доказать это своё предположение по сдвигу кривой вверх, так как не располагаю точными данными об алгоритмах стратегий, используемых управляющими. Единственная информация, которая доступна от них по данному вопросу заключается в том, что Petrov Ivan может закладывать 10%-ый риск на сделку от последнего максимума доходности, а Asmodeux 5% (на старой версии роботов), но при этом количество одновременно открытых позиций может быть больше одной. Поэтому могу сделать предположение, что алгоритмы, положенные в основу их стратегий, способны отодвигать кривую вверх ещё сильнее, чем это представлено на рисунке выше. В приложении к статье находятся оба скрипта, которые использовались для расчётов. Вы можете найти ошибку в моих скриптах, или же просто самостоятельно убедиться в том, что Система1 обыгрывает Систему2 при риске меньшем 0,3% на сделку просто с помощью монетки на Вашем компьютере, используя Ваш программный генератор псевдослучайных чисел. Solandr Test Drive Продолжение следует...
  15. ...Так уж бывает. Так уж выходит. Кто-то теряет, а кто-то находит... Решил ради интереса оценить финансовый результат одного на первый взгляд совершенно провального ПАММ-счёта (см. график мониторинга ниже). Цель расчёта попытаться понять почему подобные ПАММ-счета возникают один за другим как грибы после дождя? И есть ли в этом какой-либо смысл, если итог как правило известен заранее всем инвесторам, проявляющим интерес к своим инвестициям? На графике загрузки депозита мы видим, что большая позиция, приведшая к просадке счёта, была закрыта 30.05.2013. Другими словами в этот день была "зафиксирована кочерга". Теперь жизнь на счёте начинается "с чистого листа". И действительно на следующий день 31.05.2013 на мониторинге видны позиции, открытые небольшим объёмом. Проведём расчёт финансовых результатов на день "фиксации кочерги" 30.05.2013. Расчёт проведён в упрощённом виде и не учитывает дополнительную прибыль от средств инвесторов, которые были внесены на ПАММ-счёт в течение торгового интервала. Поэтому можно утверждать, что итоговый результат для управляющего в этом расчёте сознательно занижен. Суть расчёта показать лишь порядок полученной управляющим прибыли. В расчёте приняты следующие допущения, предельно его упрощающие: 1. Управляющий при открытии счёта вносит капитал управляющего, равный 3350 USD. И считаем что больше никаких дополнительных инвестиций управляющий не делает, то есть не несёт никаких дополнительных финансовых рисков. 2. Инвесторы вносят дополнительную сумму только в день начала торгового интервала и больше никаких дополнительных доливок в течение торгового интервала не производят. В приложенном Excel файле выполнен расчёт в соответствии с принятыми допущениями. Согласно расчёту получается, что управляющий получил неплохую прибыль, в то время как инвесторы получили приличный убыток. Порядок соотношения показателей прибыли/убытка следующий. Инвесторы потеряли 7,5 долларов на каждый доллар, заработанный управляющим на расчётном интервале. (При более точном расчёте соотношение будет немного меньшим). Кто виноват и что делать? Этот весьма популярный во все времена вопрос не обошёл стороной и развивающийся семимильными шагами ПАММ-сервис. Вопрос, связанный с попыткой оградить средства инвесторов от вложения в ПАММ-счета, находящиеся под управлением "токсичных" стратегий, таких как мартин-сетка-усреднение-пересидка, давно волнует инвесторов и поднимается практически ежедневно на страницах форума. Однако в большинстве случаев он сводится лишь к бесконечному обсуждению полицейско-административных методов воздействия на управляющих, таких как "борьба с клоноводством", требование полной идентификации личности управляющего и т.д. и т.п. Хотя очевидно, что решение финансовой проблемы нужно также искать именно в финансовой области, но совсем не в полицейско-административной. В чём состоит проблема в настоящий момент времени? А проблема состоит всего лишь навсего в игре в одни ворота. То есть за ВСЁ платят инвесторы, а риск управляющего ограничивается всего лишь капиталом управляющего, обычно небольшим по сравнению с объёмом средств в управлении. И приведённый выше расчёт наглядно это продемонстрировал. Согласно расчёту управляющий смог вернуть свои первоначальные затраты на капитал управляющего в течение 3-4 месяцев работы ПАММ-счёта. Далее по формальному признаку риск управляющего был равен нулю! Именно поэтому он сохранял глубокое спокойствие глядя на то, как депозит быстро таял на протяжении 10 дней, прекрасно понимая чем может закончиться удержание большой позиции без стопов. А вот чтобы подобных моментов было меньше нужно всего-навсего поставить ворота ещё и на стороне управляющего. То есть организовать классический футбол с двумя равноценными командами, а не тренировку вратаря-инвестора, как это сейчас происходит на ПАММ-сервисе. Или другими словами капитан-управляющий должен управлять пассажирским судном, находясь на самом судне, а не управляя кораблём дистанционно с берега. Как это реализовать в работе ПАММ-сервиса? Здесь могут быть разные варианты реализации, но суть должна сохраняться одна - управляющий не должен уходить с прибылью с убыточного счёта. То есть нужно сделать так, чтобы расчёт, приведённый выше, остался бы только в прошлом, а в светлом будущем такие фокусы были бы уже невозможны. Вот один из возможных вариантов реализации игры в двое ворот: 1. На торговом интервале инвесторы получили прибыль и отдали вознаграждение управляющему согласно оферте (как это делается и сейчас). 2. На торговом интервале инвесторы получили убыток. Управляющий компенсирует часть убытка из суммы средств, заработанных на счёте ранее (если управляющий вознаграждения ещё не заработал, то он ничего возвращать не должен). Списание средств со счёта управляющего происходит в автоматическом режиме в ролловер расчёта торгового интервала. Важное условие: Сумма списанных средств со счёта управляющего за все убыточные интервалы не может превышать суммарное вознаграждение, полученное за все прибыльные интервалы. Пример расчёта Управляющий ранее заработал вознаграждение на счёте в размере 1000 USD. Инвесторы понесли убыток за прошедший торговый интервал в размере 20%. Со счёта управляющего списывается 200 USD и распределяется между инвесторами пропорционально убытку, выраженному в денежных средствах. То есть если у нас есть 2 инвестора, один из которых имеет убыток в -500 USD, а другой -1500 USD на завершившемся торговом интервале, то в ролловер расчёта торгового интервала с лицевого или торгового счёта управляющего на инвестиционный счёт первого инвестора поступит 50 USD, а на счёт второго 150 USD. Очевидно, что время расчёта торгового интервала у всех инвесторов разное. Тогда расчёт производится по приведённой выше схеме, но перевод денег на счёт осуществляется лишь тому инвестору, время расчёта которого подошло. Для остальных инвесторов процедура расчёта производится в своё время по соответствующим данным. 3. Доходность счёта по мониторингу находится на отрицательной стороне несколько торговых интервалов и управляющий заработал некоторое вознаграждение. Если случился стопаут и счёт ликвидирован, то заработанное вознаграждение управляющего делится между инвесторами пропорционально полученному убытку в денежном выражении. 4. Доходность счёта по мониторингу стала отрицательной (пересекла линию 0% сверху вниз). Если управляющий имел к этому моменту времени какое-либо заработанное вознаграждение при нахождении доходности на положительной стороне, то это его вознаграждение делится между инвесторами пропорционально полученному в этот момент убытку, выраженному в денежном выражении. Средства поступают на счета инвесторов в ближайший ролловер, не дожидаясь окончания торгового интервала. И теперь самое главное. Для обеспечения описанных выше автоматических возмещений убытков управляющий должен иметь некоторое количество средств на своём неторговом счёте, либо достаточное количество свободных средств на ПАММ-счёте (при инвестировании в самого себя). В случае отсутствия необходимых средств и как следствие невозможности произвести расчёт с инвесторами все открытые на счёте позиции автоматически закрываются по рынку, торговля запрещается. Управляющему даётся 5-ти дневный срок для пополнения своего неторгового счёта для завершения расчётов с инвесторами. В случае отказа выполнить данные обязательства без запроса о продлении срока ещё на 5 дней ПАММ-счёт ликвидируется. Остатки средств возвращаются инвесторам, а управляющий попадает в чёрный список, который публикуется на сайте Альпари. Предварительно управляющий даёт своё согласие на публикацию своих ФИО в чёрном списке Альпари в случае неисполнения обязательств по возмещению убытка инвесторам. Введение таких правил на ПАММ-сервисе сделает абсолютно бессмысленным применение токсичных технологий управления счётом, так как управляющий в случае получения убытка/слива счёта так же как и инвесторы остаётся ни с чем. Но в случае нормальной и успешной работы счёта он будет получать честно заработанные деньги за хорошо сделанную работу. Как это отразится на бизнесе компании Альпари? Многие управляющие - любители быстрой наживы уйдут к конкурентам и количество открываемых ПАММ-счетов сократится минимум наполовину. Но сами инвесторы, увидев такое нововведение и ощутив его на практике, станут больше доверять компании, вложат ещё больше денег в управляющих, которые согласны стабильно работать в таких условиях. Если компания Альпари внедрит это у себя первой, то она тем самым сделает сильный маркетинговый ход на рынке ПАММ-сервиса, оставив далеко позади своих конкурентов. А поскольку данная идея не нова и давно витает в воздухе в том или ином виде, то можно сказать, что время - это реальные деньги. Кто из компаний успеет внедрить такое у себя первым - тот и будет следующим лидером на рынке ПАММ-услуг. UPDATE от 13.09.2014 Сервис PAMMIN предоставляет данные о потерях и прибылях инвесторов, таким образом избавляя от проведения оценочных расчётов вручную, пример которых приведён в данной статье. AntFX в своей статье "Почему мартингейл на паммах - это пирамида и жульничество" показал пример использования данных возможностей для анализа ПАММ счетов разного типа. Его статья является отличным продолжением темы осознанного злоупотребления ПАММ сервисом Альпари некоторыми управляющими. Solandr Test Drive
  16. Всвязи с неоднократно поднимаемыми вопросами, связанными с измене нием текущего спреда, причём в худшую для трейдеров сторону, а также наличием существенных проскальзываний при исполнении отложенн ых ордеров, возникает вполне естественная потребность заранее оценить влияние этого фактора на торговую систему. Трейдер, имея результаты такого моделирования, может сделать выводы о целесообразности использования той или иной торговой системы на данной торговой площадке. Как правило торговая система - это последовательность сделок, совершаемая в соответствии с определёнными правилами. У сложных торговых систем сделки могут быть взаимозависимыми. К примеру последующие сделки могут зависеть от результатов предыдущих сделок. Например в случае просадки последующие сделки могут иметь изменённый уровень взятия прибыли по сравнению с обычными условиями, когда просадка отсутствует. Соответственно изменение спреда в худшую сторону может не только "откусить" часть прибыли у каждой конкретной сделки, но ещё и изменить саму последовательность сделок. А это уже может грозить поломкой самого алгоритма торговой стратегии. Поэтому нередко можно наблюдать ситуацию когда запуск одного и того же эксперта на демо и на реале может приводить к диаметрально противоположным результатам. Причиной этого явления наряду с простым уменьшением прибыли каждой отдельной сделки может являться и поломка самого алгоритма торговой стратегии, вызванная время от времени расширяющимся спредом на реальном счёте. Поэтому трейдер прежде чем ставить эксперта на реальный счёт должен заранее смоделировать ситуацию с расширенным спредом, дабы знать чем обернётся для счёта расширение спреда до того или иного значения. Иными словами трейдер должен знать так называемый запас торговой системы по спреду. Как его можно определить? Очевидно, что наиболее простой способ это сделать - это прогнать бэктесты в тестере стратегий MetaTrader4 при разном значении спреда. У MetaTrader4 отсутствуют штатные средства изменения спреда в тестере стратегий, поэтому для этих целей нужно воспользоваться программой сторонних производителей, например MT4i Spread Co ntroller v2. Данная программа является бесплатной. Но для её загрузки необходимо пройти простую стандартную регистрацию на сайте. Архив MT4iSpreadControllerSetup.zip содержит инструкцию и инсталлятор, который записывает требуемые файлы в директорию, куда проинсталлирован MetaTrader4. После запуска терминала необходимо запустить скрипт MT4i - Spread Controller v2 на любом инструменте, на любом таймфрейме. Это действие активирует Spread Controller до тех пор пока терминал не будет перезагружен. При запуске теста стратегии в появившемся окне нужно указать требуемый спред, своп и комиссию (при необходимости). По умолчанию данные параметры берутся из терминала. По окончании теста можно запускать тестер ещё требуемое количество раз, задавая каждый раз новое значение спреда, и получая очередной результат работы стратегии. В качестве примера ниже приводятся результаты тестов некой стратегии, полученные при спреде 5, 50, 75 и 100 поинтов в пятизнаке на инструменте EURUSD на периоде истории с 1999 по 2013 год. Возможные комиссии в тестах не учитываются. При идеальном значении спреда, равном 5 поинтов в пятизнаке, мы получаем довольно оптимистичную картинку тестов, приведённую ниже. Максимальная просадка не превышает 8000 USD. При более жёстком спреде (50 поинтов), который бывает на выходе новостей, мы получаем уже более скромную картинку. Видно что итоговая прибыль упала примерно в 2 раза по сравнению с идеальным вариантом спреда, представленным выше. А также во второй половине графика доходности присутствует достаточно длительная просадка счёта сроком более двух лет и размером примерно 17000 USD, что уже говорит о том, что баланс счёта на протяжении этих самых двух лет должен быть достаточным, чтобы выдержать такую просадку. Спред в 75 поинтов качественно не сильно меняет предыдущую картинку. Меняются в основном её численные параметры. Итоговая прибыль становится ещё меньше и увеличивается величина максимальной просадки до 20000 USD, что в свою очередь выдвигает более жёсткие требования к размеру средств на счёте для того, чтобы счёт смог дожить до лучших времён. При значении спреда, равном 100 поинтов, стратегия полностью сливает депозит уже в 2002 году, несмотря на то, что на первой половине графика (на протяжении более года!) система показывает некоторую доходность. Анализируя изменения, представленные на предыдущих двух графиках, можно сделать предположение о том, что счёту просто напросто не хватило средств дожить до лучших времён и первая случившаяся просадка превысила депозит, размер которого в максимуме достигал 19000 USD. Таким образом на основе проведённого моделирования можно сделать вывод о том, что при определении запаса торговой системы по спреду необходимо также учитывать и максимальную просадку, полученную при данном спреде, так как она определяет выживаемость счёта при заданных торговых условиях. Каждый трейдер, использующий автоторговлю, должен знать эти параметры и производить постоянный мониторинг актуального спреда на торговой платформе. В случае если средний спред превышает запас торговой системы по спреду и депозиту её применение при данных условиях теряет какой-либо смысл. Solandr Test Drive
×