Jump to content

Search the Community

Showing results for tags 'манименеджмент'.



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
    • Structured Products
    • Coins
  • Trading
    • For begginers
    • Automated trading
    • Analytics
  • Bonuses and Contests
    • Loyalty program Alpari Cashback
    • Special offers and promotions
    • Contests
  • Various
    • Open Communication
    • Advertising
    • Assigning titles

Blogs

There are no results to display.

There are no results to display.


Find results in...

Find results that contain...


Date Created

  • Start

    End


Last Updated

  • Start

    End


Filter by number of...

Found 9 results

  1. Усреднение как часть стратегии может быть не токсичным, если стоит жесткое ограничение на число усреднений и/или макс нагрузку на депозит, которая не превышает оптимального исторического риска. Как ММ бесконтрольное усреднение токсично всегда. То же самое и с мартином в принципе
  2. Каждый год профессор Макс Базерман продает студентам MBA из Harvard Business School двадцатидолларовую купюру намного выше номинала. Его рекорд – продажа $20 за $204. А делает он это следующим образом: Он показывает купюру всей аудитории и сообщает, что отдаст $20 человеку, который даст за нее больше всего денег. Правда, есть небольшое условие: человек, шедший сразу за победителем, должен будет отдать профессору ту сумму, которую он был готов отдать за $20. Чтобы было понятно: Допустим два самых высоких бида были $15 и $16. Победитель получает $20 в обмен на $16, а второй человек должен будет отдать профессору $15. Таковы условия. Торги начинаются с одного доллара и быстро достигают $12-$16. В этот момент большинство студентов выпадают из аукциона, и остаются только два человека с самыми высокими предложениями. Медленно, но уверенно аукцион подходит к цифре $20. Понятно, что выиграть уже невозможно, однако проиграть тоже не хочется, ибо проигравший не только ничего не получит – он еще вынужден будет заплатить профессору номинал своего последнего бида. Как только аукцион переходит рубеж в $21, аудитория взрывается смехом. Студенты MBA, вроде не такие глупые, умные люди, готовы выплатить за двадцатидолларовую купюру выше номинала. Действительно, комично и очень точно описывает поведение держателей степени MBA. Однако, аукцион продолжается и быстро доходит до 50 долларов, затем до ста, вплоть до $204 – рекорд Базермана за свою преподавательскую карьеру. Кстати, во время тренингов профессор проделывает тот же трюк с топ-менеджерами и CEO крупных компаний – и всегда продает $20 выше номинала (полученные деньги тратятся на благотворительность). Почему люди неизменно платят за двадцать долларов больше денег, и что пытается показать профессор? У человека, особенно в бизнесе, есть слабое место – loss aversion или боязнь потери. Многочисленные эксперименты показывают, что человек себя ведет крайне нерационально и даже неадекватно, когда начинает терять деньги. Поначалу все студенты считают, что у них есть возможность получить халявные деньги. Ведь они не дураки и не станут платить больше двадцати баксов за двадцатидолларовую купюру. Однако как только торги доходят до $12-$16, второй человек понимает, что ему грозит серьезная потеря, поэтому он начинает бидить больше, чем собирался, пока аукцион не доходит до $21. На этом этапе оба участники потеряют деньги. Но кто-то потеряет всего доллар, а кто-то двадцать. Чтобы минимизировать потери, каждый человек старается стать победителем. Однако эта гонка приводит только к тому, что оба участника аукциона теряют все больше и больше денег, пока размер потерь не достигает такой суммы, что глубже копать яму просто не имеет смысла. © Давняя байка
  3. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске Ранее было проведено сравнение двух систем манименеджмента (ММ), исходя исключительно из математического смысла. То есть сравнивался итоговый баланс обоих систем ММ и победа засчитывалась той системе, у которой он был формально больше. При этом не принималось во внимание само значение итогового баланса победителя. То есть "победитель" мог иметь итоговый баланс счёта, слитый чуть меньше, чем у "проигравшего" соперника. Цель настоящей статьи сравнить две системы ММ с точки зрения получения именно прибыли от инвестиций. Теперь победителем будем считать ту систему, баланс которой не просто больше конкурента, а ещё и больше первоначально вложенного капитала. Для анализа воспользуемся скриптом constant_lot_06_STATISTICS_balance_diff_risk_1.mq4. По сравнению со скриптом из второй части в скрипт добавлено условие проверки итогового баланса по отношению к первоначальному. А также добавлен счётчик суммы побед Системы1 и Системы2 в общей совокупности всех исходов. Это нужно для анализа шансов на победу у обоих систем ММ в зависимости от задаваемого риска (в смысле определения правил расчёта лота для обоих систем ММ, приведённых в третьем абзаце первой части). В таблице 1 представлены результаты расчётов. При этом проценты в столбцах обоих систем показывают вклад данной системы ММ в общее количество побед (получение прибыли от инвестиций). В последнем столбце указана сумма побед обоих систем ММ среди всех исходов (в процентах). По данным таблицы 1 построена диаграмма, на которой представлен вклад Системы1 в общую сумму побед в зависимости от задаваемого риска. Так сказать победы Системы1 крупным планом. Также по данным таблицы 1 построена обобщённая диаграмма, на которой представлены следующие данные: Синий - Суммарные победы обоих систем ММ среди всех исходов; Красный - Победы только Системы1; Зелёный - Победы только Системы2. Превосходство Системы1 над Системой2 в плане получения прибыли от инвестиций теперь не может вызывать каких-либо сомнений. Здесь нужно лишь только прокомментировать саму форму графика суммарных побед. Вероятность получения прибыли убывает с ростом риска, закладываемого на каждую сделку. При рассмотрении обобщённой диаграммы невольно создаётся ощущение о наличии какого-то аномального перекоса в агрессивности между системами, который никем не ожидался и не может быть просто так легко воспринят. Поэтому необходимо проверить следующий вопрос. Что получится, если увеличить агрессивность Системы2 и сравнить её с прежней Системой1? Для рассмотрения этого вопроса я использовал скрипты constant_lot_06_STATISTICS_balance_diff_risk_2.mq4 и constant_lot_06_STATISTICS_balance_diff_risk_3.mq4, в которых просто установил двойной и тройной риск для Системы2 с той целью, чтобы Система2 попыталась догнать, а возможно даже и перегнать лидирующую Систему1. Результаты работы этих двух скриптов представлены в таблицах 2 и 3 выше. В какой-то мере действительно увеличение риска для Системы2 несколько улучшило её положение на самом минимальном риске (смотрите первую строчку в таблицах 1-3) и она немного потеснила Систему1. Но однако на следующих уровнях риска Система2 экстремально ухудшила своё положение, в большинстве случаев не имея вообще побед (прибыли от инвестиций) на всём диапазоне риска (смотрите нули Системы2 в таблице 3). Хорошо, догнать, а тем более перегнать Систему1 оказалось невозможным для Системы2. Но однако Система1 формально является более агрессивной в виду фиксации лота по максимуму доходности, и соответственно несёт повышенные риски полного слива депозита на неблагоприятном рынке. Поэтому возникает вполне закономерный вопрос инвестора о "синице в руке" при упущенном журавле в небе. Пускай Система2 не может из-за своей осторожности превзойти "экстремально-агрессивную" Систему1, то может быть она сможет просто показать какую-то пускай даже весьма скромную, но всё же доходность? И это свойство являлось бы тогда золотой серединой для оптимального инвестирования с умеренными рисками и защитой депозита от быстрого слива. Но так ли это на самом деле? Скрипт constant_lot_07_STATISTICS_balance_end.mq4 производит анализ данного предположения. Таблица ниже приводит количество превышений итогового баланса для обоих систем ММ при различном риске по отношению ко всей совокупности попыток. То есть в данном случае расчёт побед для каждой из систем ММ производится просто по факту превышений итогового баланса над начальным независимо для каждой системы. На диаграмме отчётливо видно, что несмотря на свою меньшую агрессивность Система2 имеет ГОРАЗДО МЕНЬШИЕ ШАНСЫ НА ПОЛУЧЕНИЕ ИТОГОВОЙ ПРИБЫЛЬ ПРИ ЛЮБОМ РИСКЕ по сравнению с Системой1. Данный график наглядно показывает, что классическая система ММ (процент от текущего баланса) существенно уменьшает возможности получения прибыли даже на тех счетах, стратегии которых отличаются от случайных. В этом как раз и состоит фундаментальное обоснование того, почему даже у идеального и бескорыстного брокера Система2 менее выгодна, чем Система1 в плане получения прибыли от инвестиций. У традиционных брокеров в виду наличия накладных расходов шансы на получение прибыли обоими системами ММ ещё меньше. Таким образом бескорыстный брокер/поставщик ликвидности даже если будет на свои собственные средства стоять против клиента, обеспечивая идеальнейшее исполнение всех заявок клиентов, в долговременной перспективе всегда будет иметь средства "на икру с маслом". Что некоторым образом подтверждает статистика успешности счетов клиентов с течением времени. На всякий случай перепечатал картинку, взятую из той статьи, здесь: Не правда ли график успешности клиентских счетов с течением времени напоминает графики побед систем манименеджмента, приведённые выше? Возможно они достаточно близким образом моделируют результат использования случайных стратегий на форексе. А ведь в подавляющем большинстве случаев это действительно так. Наиболее близки к случайным стратегиям стратегии ручной торговли "с применением головы на основе анализа текущей рыночной ситуации". Также иногда встречаются ещё такие необычные случайные стратегии как принятие торговых решений командой сотоварищей-трейдеров (якобы усреднённое коллективное решение всегда лучше принятого отдельным индивидуумом). Итоговый вывод, который можно сделать по уже рассмотренному материалу, следующий. При любом риске, кроме самого минимального, обе системы ММ неизбежно ухудшают прибыльность стратегии, используемой на торговом счёте. При этом классическая Система2 (процент от текущего баланса) уменьшает возможную прибыль гораздо сильнее, чем Система1 (фиксация лота по пику доходности). Нужно отметить, что причины уменьшения вероятности получения прибыли у обоих систем различны. У Системы1 при росте риска происходит более глубокая просадка (слив), из которой невозможно выбраться уже никакими способами. А у Системы2 даже во время умеренной просадки резко уменьшается размер рабочего лота, что существенно затрудняет её возврат на пик доходности. И поэтому кроме как на "возврат сдачи от инвестиций" инвесторам больше не на что надеяться при применении на счёте Системы2 совместно со случайной стратегией. Исходя из вышеизложенного наилучшей системой ММ, рекомендуемой для применения в торговле, может являться торговля по стратегии с маленьким риском, или с постоянным небольшим лотом, который не ухудшает результаты работы стратегии. В таком случае получаемый результат зависит исключительно от самой используемой стратегии. Поэтому управляющие ПАММ счетами, обладающими неслучайными стратегиями, должны обеспечивать себе зарплату исходя из суммы привлечённых в управление средств инвесторов, а не за счёт погони за процентами доходности (с соответствующим увеличением риска на сделку), на которые идёт основной вал инвесторов. Как показано выше, даже самый незначительный рост риска на сделку в размере единиц процентов создаёт очень сильную дополнительную нагрузку на стратегию, которая обеспечивает прибыль, что в долгосрочной перспективе (в данном исследовании 32000 сделки) повышает вероятность получения убытка по результатам инвестиций. Но на самом деле всё не так печально, как это выглядит согласно расчётам. Дело в том, что расчёт брался для истории торговли размером в 32000 сделок. Однако совсем не так много реальных счетов совершают такое большое количество сделок до завершения своей работы. Если рассматривать счёт, на котором было совершено всего лишь 100 сделок, прежде чем он прекратил своё существование, то степень влияния, которое успела за столь короткий срок оказать система ММ, уменьшается примерно на квадратный корень из отношения между 32000 расчётными и реально совершёнными сделками на счёте. Например для счёта со 100 сделками получаем: Квадратный корень из (32000/100)=17.9. Если например со стандартных 50% выигрыши системы ММ упали до 2.5% по итогам 32000 сделок, то на счёте со 100 сделками выигрыши системы успеют упасть всего лишь только до 50%-(50%-2.5%)/17.9=47.3%, что выглядит уже не так страшно, как после 32000 сделок. Таким образом можно сделать вывод о том, что для краткоживущих счетов та или иная выбранная система ММ просто не успевает оказать какое-либо существенное влияние, а всё определяется в основном лишь только используемой стратегией торговли. То есть если счёт был полностью слит по итогам 100 сделок, то тип выбранной системы ММ здесь точно ни причём, а слив вызван либо совершенно неподходящей стратегией для сложившихся рыночных условий, либо (что является наиболее вероятным) повышенным риском на одну сделку. Для это достаточно просто ещё раз посмотреть на последний рисунок, показывающий статистически гарантированное уменьшение вероятности выигрыша с ростом риска на сделку. Но для счетов с длинной историей, счёт сделок которой исчисляется несколькими тысячами, выбор той или иной системы ММ является не такой уж тривиальной задачей. И лучше если управляющий делает выбор системы ММ, основываясь на статистических расчётах, а не на софистически-логических мифах. То есть управляющий должен иметь чёткое представление о своих шансах на победу при применение той или иной системы ММ "напёрсточного" типа (системы ММ, понижающей вероятность выигрыша). Иными словами управляющий должен хотя бы попытаться не быть обычным "пушечным мясом" на рынке форекс. Solandr Test Drive
  4. Мани менеджмент(ММ) Справка: Кредитное плечо ВООБЩЕ – это отношение торгуемого объема к объему собственных средств трейдера Опытный Юзер торгует с Кредитным плечом 1 к 10, имея депозит 10 000 долларов, открывается объемом 100 000 (1,00 лота). 10 000 долларов- 100 000 (1,00 лот) 1 000 долларов - 10 000 (0,10 лота) 100 долларов - 100 (0,01 лота). Самоуверенный Юзер торгует с Кредитным плечом 1 к 1, имея депозит 10 000 долларов, открывается объемом 10 000 (0,10 лота). 10 000 долларов - 10 000 (0,10 лота) 1 000 долларов - 1 000 (0,01 лота) 100 долларов - 100 (0,001 лота) Неуверенный в своих возможностях Юзер должен использовать Кредитное плечо 10 к 1, имея депозит 10 000 долларов, открываться объемом 1 000 (0,01 лота). 10 000 долларов - 1 000 (0,01 лота) 1 000 долларов - 100 (0,001 лота) 100 долларов - 10 (0,0001 лота). Объем позиции менее 0,01 можно найти на Центовом счете. Душу и тело трейдера будут терзать два противоположных Зверя. Первый зверь, это Скука, он начнет "грызть" Трейдера в тот момент, когда он примет решение о торговле с Кредитным плечо 10 к 1, ведь действительно, Трейдер в этом случае тратит время, а отдача маленькая. Сколько заработаешь, используя объем 0,01 лота при балансе счета 10 000 долларов? А вот с другой стороны Трейдера поджидает Страх, страх потери депозита. Он возникнет при использовании Кредитного плеча 1 к 10. При депозите 10 000 торговать объемом 100 000 (1,00 лот), это на грани фола, любая ошибка, и все, прощайте деньги. Тут необходимо найти "Золотую середину", баланс между Страхом и Скукой... Начать с минимального риска, и ориентируясь на Комфорт/Дискомфорт понемногу увеличивать кредитное плечо, ища состояние Комфорта
  5. 1. Монетка 2. Статистика 3. Разный риск систем ММ 4. Прибыль от инвестиций 5. Стратегии с положительным МО 6. О риске Все знакомы с утверждением о том, что прибыль пропорциональна риску. Это утверждение кажется достаточно очевидным и на первый взгляд бесспорным, но только лишь до тех пор, пока не начинается более подробное рассмотрение всех обстоятельств. И тогда реальность оказывается таковой, что прямая пропорциональность прибыли от риска не работает даже для случая единственной сделки. Ведь при равном стоплоссе и тейкпрофите последствия для депозита будут разными. Например при убытке в 10% для восстановления прежнего баланса требуется заработать уже 11%, а при убытке в 50% заработок для последующего восстановления равен уже 100%. Таким образом уже на примере лишь только одной единственной сделки очевидно, что относительный (реальный) риск на форексе растёт гораздо быстрее, чем потенциальная прибыль. Поэтому выражение "прибыль пропорциональна риску" следует признать ложным уже изначально. (Конечно же многие могут возразить, что нужно стоплосс всегда ставить в 2 раза меньше тейкпрофита, или что-то ещё в этом роде. Но на этот случай существуют кривые распределения вероятностей случайных событий, которые независимо от вида самого распределения обычно являются симметричными, что говорит о том, что более близкий стоплосс будет иметь более высокую вероятность быть достигнутым по сравнению с тейкпрофитом. И в итоге всё приводится к той же самой ситуации с равными стоплоссом и тейкпрофитом. Некоторая информация по этому вопросу размещена здесь.) Ну а в случае же когда мы имеем дело с длительной последовательностью сделок в дело начинают вмешиваться ещё и всякие статистические закономерности. Например вот некоторые из них: 1. Итоговое отклонение частицы в броуновском движении пропорционально корню квадратному из количества отрезков времени. 2. Закон распределения арксинуса, говорящий о том, что в применении к форексу существует достаточно высокая вероятность существования длительных трендов в абсолютно случайной игре. И при этом не будут нарушены границы допустимого для абсолютно случайной игры. Поэтому, принимая во внимание указанные выше обстоятельства, уже можно сделать вывод о том, что зависимость между риском и итоговой прибылью на торговом счёте никак не может носить пропорциональный характер (иметь линейную зависимость). И эта зависимость является скорее всего какой-то нелинейной функцией, которая вряд ли может быть описана простым аналитическим выражением. Поэтому здесь корректнее было бы говорить о риске и прибыли в рамках статистики. Для рассмотрения данного вопроса о риске и прибыли был доработан скрипт из предыдущей части. В предыдущих частях балансы счетов рассматривались в виде математических функций, которые могли принимать в том числе и отрицательные значения. То есть мы работали не только с бескорыстным брокером с абсолютно идеальным исполнением и без накладных расходов, но и ещё с возможностью торговли в кредит при отрицательном балансе (чтобы оценить весь потенциал обоих систем ММ). Здесь же я поставил граничное условие слива депозита. Если функция баланса становится отрицательной, то дальнейшая торговля на этом счёте прекращается. Для изучения размера получаемой прибыли в скрипт введён такой параметр как отношение итоговой прибыли к первоначальному депозиту для случаев, когда на счёте была получена прибыль. То есть хотелось узнать насколько именно счёт может оказаться успешным с той или иной системой ММ при получении итоговой прибыли на счёте. На диаграммах ниже синим цветом показан график Системы1, а коричневым - Системы2. Сортировка представленных ниже графиков дана по возрастанию прибыльных сделок, начиная от самых убыточных стратегий к самым прибыльным (в рамках рассчитанных). Для каждого соотношения прибыльных/убыточных сделок представлены 3 типа диаграммы: 1. Процент исходов, при котором на каждой из систем была получена прибыль (Отдельный независимый расчёт для каждой системы ММ) 2. Среднее соотношение конечного баланса к начальному только для исходов, на которых была получена прибыль. Случаи, когда на счёте был получен убыток, отбрасываются. 3. Целевая функция итогового вознаграждения, которая равна произведению первых двух диаграмм (отдельно для каждой из систем ММ). Такая же функция использовалась и здесь (коричневая линия). Также на третьей диаграмме (где это применимо) отмечена зелёным цветом точка, которая отмечает границу инвестиционной привлекательности. Это такая точка, слева от которой вероятность получения какой-либо прибыли на счёте больше 50%. Итак на первой серии диаграмм, построенных для соотношения прибыльных и убыточных сделок 49.5/50.5, мы видим практически микроскопические шансы получить какую-либо прибыль для любой системы. И это вполне закономерно, так как соотношение сделок в пользу убыточных. Для абсолютно случайно игры 50/50 уже даже при самом минимальном риске в 0.1% на одну сделку вероятность получения прибыли при любой системе ММ меньше 50%. Это "машет ручкой" закон распределения арксинуса, который говорит о достаточной вероятности длительных трендов при случайной игре, которые успевают в некоторых случаях исчерпать баланс торгового счёта. На второй диаграмме среднего соотношения конечного баланса к начальному для прибыльных исходов по тому же самому закону распределения арксинуса видно, что помимо трендов, сливающих депозит существуют тренды и хорошо его увеличивающие. Для Системы1 наращивание баланса при благоприятном раскладе происходит заметно быстрее, чем для Системы2. Однако далее синяя кривая обрывается ранее, чем коричневая. То есть с ростом риска прибыли нет вообще никакой по причине 100%-ой вероятности получения убытка на счёте с ростом риска на сделку. И правая диаграмма, которая является функцией итогового вознаграждения, это ещё раз подтверждает. Ситуация, когда существует торговая система с положительным математическим ожиданием (МО) 51/49, уже более интересна. И здесь уже при маленьком риске на сделку мы наблюдаем 100%-ую вероятность получить хоть какую-нибудь прибыль на торговом счёте с любой системой манименеджмента. Однако Система1 очень быстро утрачивает способность по реализации положительного МО с ростом риска на сделку. Хотя на средней диаграмме видно, что размер выигрыша на счёте растёт быстрее для Системы1, чем для Системы2. Нужно обратить внимание на сам вид кривой на средней диаграмме для Системы2. Здесь сразу же на ум приходит колоколообразная кривая оптимального F от Ральфа Винса. При данных условиях оптимальное F может быть равно 4.5% от размера текущего депозита. При этом нужно отметить, что согласно правой диаграмме эта точка оптимального F расположена недалеко от точки "инвестиционной привлекательности", которая лежит чуть левее. Точка инвестиционной привлекательности для Системы1 лежит на многие порядки ниже, чем для Системы2, что говорит об очевидном и бесспорном преимуществе Системы2 перед Системой1 при игре c МО 51/49. Комментарии для игры 52/48 аналогичны предыдущим комментариям при следующих отличиях: 1. Система2 расширяет зону 100%-ой вероятности выигрыша заметно быстрее по сравнению с Системой1; 2. Размер выигрышей растёт на многие порядки для обоих систем; 3. Точка оптимального F для Системы2 равна 6.4% на сделку; 4. Точка инвестиционной привлекательности лежит уже справа от точки оптимального F. При дальнейшем увеличении МО торговой системы до 53/47 диапазон 100%-ой вероятности выигрыша для Системы2 продолжает активно расширяться. Это ведёт к росту оптимального F до размера 8.2% на сделку. Также далеко вправо переносится точка инвестиционной привлекательности Системы2 (на диаграмму не поместилась). Что касается точки инвестиционной привлекательности Системы1, то она соответствует риску всего лишь в 2.1% на сделку, что в несколько раз меньше точки инвестиционной привлекательности для Системы2. Согласно представленным диаграммам на благоприятном рынке Система2 позволяет получить большую прибыль, чем Система1 при том же диапазоне инвестиционной привлекательности счёта. Таким образом рассмотрение возможных вариантов торговых систем показало всю неоднозначность изменения прибыли с изменением риска на одну сделку. Исходя из выше представленных диаграмм риск является многофакторным понятием, который не может быть описан каким-то простым аналитическим выражением. И в разговоре о риске и прибыли нужно принимать во внимание вероятность получения прибыли на счёте при том или ином риске на одну сделку. При этом сама возможная прибыль является нелинейной функцией, которая может отличаться самым коренным образом для разных систем ММ. PS: Скрипт, который использовался для расчётов, приложен к статье. Каждая точка, представленная на диаграммах, получена по итогам подбрасывания монетки почти один миллиард раз, что позволяет говорить о статистической достоверности полученных графиков. Продолжение следует... В седьмой части статьи будет представлено понятие "передаточная характеристика системы манименеджмента" и исследован отклик стандартной торговой системы на тестовое воздействие. Будет рассмотрен альтернативный подход к сравнению систем ММ, который поможет понять природу возникновения отличий между системами теми читателями, кому подход с монеткой показался совершенно неубедительным. Solandr Test Drive
  6. 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
  7. 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...
  8. 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...
  9. 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...
×