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
    • 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 41 results

  1. Часть 1 (эта запись) Часть 2 Если посмотреть на традиционный график доходности ПАММ счёта, то можно предположить, что это некая функция. А как известно из математики - царицы наук, функции обладают целым рядом параметров, позволяющих находить различия между ними. Например такой параметр как производная характеризует скорость изменения функции в данной точке. Если провести аналогии в инвестиционном бизнесе, то в грубом виде это изменение доходности за интервал времени. На основании этого возникли некоторые предложения по введению так называемых производных показателей ПАММ счёта, которые могут представить инвесторам дополнительную информацию о различиях между ПАММ счетами. Возможно мои предложения заинтересуют компанию Альпари в плане их внедрения в мониторинг ПАММ счетов. Интервальная доходность - это разница в доходности счёта между текущим днём и заданным интервалом времени в прошлом. Доходность счёта рассчитывается по цене пая. В качестве интервала предлагаю взять 23 торговых дня, примерно соответствующих календарному месяцу. В мониторинге ПАММ счетов этот параметр уже есть. Называется "Доходность за 1 месяц". График интервальной доходности показывает как менялась интервальная доходность на счёте с течением времени. На нём отчётливо видны периоды когда счёт разгонялся, работая с повышенной загрузкой. Очевидно что построение графика начинается лишь с того момента, когда срок существования счёта превысил интервал времени, на основании которого производится расчёт. При внедрении данного графика в мониторинг ПАММ счетов желательно представить пользователям возможность менять значение расчётного интервала времени, используя например такую линейку значений: 23 торговых дня (1 календарный месяц), 69 торговых дней (3 календарных месяца), 138 торговых дней (календарных полгода). Средняя интервальная доходность является средним арифметическим графика интервальной доходности. Даёт правильное представление о реальном заработке, который был возможен на данном счёте на расчётном периоде времени. Данный показатель отлично фильтрует фантастические проценты прибыли, присутствующие на традиционном графике доходности, и показывает какая реальная доходность счёта скрывается за тысячами процентов прибыли, нарисованными на традиционном графике доходности. Интервальная просадочность представляет информацию о процентном содержании количества убыточных интервалов времени на графике интервальной доходности. Показатель меняется в диапазоне от 0 до 100 процентов. Меньшее значение показателя соответствует более стабильному счёту. Ниже приводятся производные показатели и диаграммы для некоторых популярных ПАММ счетов (файлы xls приложены к записи): Alfonsofont (MA_Trender) avp555 (hermes_x2) Petrov_Ivan (USD) На диаграммах по оси слева отложены значения интервальной доходности (%). По оси справа - это данные традиционного мониторинга доходности ПАММ счетов (%). Выбор расположения осей был сознательно сделан таким образом, поскольку для инвестора, принимающего решение об инвестициях в тот или иной счёт, более важны показатели интервальной доходности, а не итоговое значение доходности ПАММ счёта. 1. Диаграмма Alfonsofont (MA_Trender) Средняя интервальная доходность=19,25% Интервальная просадочность=7,37% 2. Диаграмма avp555 (hermes_x2) Средняя интервальная доходность=21,37% Интервальная просадочность=32,15% 3. Диаграмма Petrov_Ivan (USD) Средняя интервальная доходность=6,66% Интервальная просадочность=25,97% Привожу пример одной из возможных трактовок представленных производных показателей (первый поверхностный взгляд на цифры). В перспективе каждый инвестор на основе имеющегося опыта инвестирования сможет выработать свои собственные правила, позволяющие делать выводы по производным показателям ПАММ счёта. Например можно вырезать разгон счёта, оценивать не всё время существования ПАММ счёта как это делается здесь, а какие-то интересующие периоды и т.д. и т.п. Итак наименьшую интервальную просадочность имеет счёт Alfonsofont (MA_Trender). Это говорит о том, что у инвесторов данного ПАММ счёта, было меньше вероятности увидеть по окончанию расчётного интервала убыток на своём инвестиционном счету (7,37%). То есть им пришлось испытать меньше стресса при инвестировании по сравнению с двумя другими ПАММ счетами. Среди представленных 3-х счетов наиболее часто видели убыток инвесторы счёта avp555 (hermes_x2) (32,15%). Несмотря на кажущуюся более высокую итоговую прибыль счёта avp555 (hermes_x2) по сравнению со счётом Alfonsofont (MA_Trender) средние интервальные доходности счетов примерно одинаковы. То есть в среднем инвесторы обоих счетов смогли заработать примерно одинаковую прибыль на сопоставимых интервалах времени, несмотря на большую разницу в итоговой прибыли обоих счетов (6728% у avp555 (hermes_x2) против 800% у Alfonsofont (MA_Trender)). С первого взгляда данное утверждение - парадокс (ведь невооружённым взглядом видны большие всплески интервальной доходности на счёте avp555 (hermes_x2)). Однако парадокс рассеивается как дым, если вспомнить про фундаментальное уравнение торговли, приведённое Ральфом Винсом в книге "Математика управления капиталом". Уравнение выглядит следующим образом: Здесь AHPR - среднее арифметическое HPR; HPR - это "прибыль за период удержания позиции" (holding period returns); TWR - это "относительный конечный капитал" (Terminal Wealth Relative); SD - стандартное отклонение HPR; N - количество сделок. (Для ПАММ счёта нужно поменять сделки на расчётные интервалы, соответственно откорректировав смысл остальных переменных.) Проводя грубый анализ счетов avp555 (hermes_x2) и Alfonsofont (MA_Trender) на основании представленного уравнения можно сделать следующие выводы. Несмотря на большие всплески HPR для счёта avp555 (hermes_x2), мы наблюдаем также и повышенные колебания счёта SD, выражающиеся в том числе и в повышенной просадочности счёта (см. выше). Поэтому с точки зрения среднего финансового результата для инвестора эти 2 счёта вполне сопоставимы. А итоговая разница финансового результата определяется главным образом разностью в длительности существования счетов (параметр N в уравнении). Ещё одно полезное свойство производных показателей ПАММ счёта. На графике интервальной доходности невооружённым взглядом даже начинающий инвестор сможет увидеть разгон. График Alfonsofont (MA_Trender) является хорошим примером этого. Если смотреть на стандартный график доходности, то нужно очень сильно приглядываться к графику чтобы определить разгон счёта в начале особенно с ростом длительности существования счёта. А на графике интервальной доходности всё отлично видно. В принципе управляющий не скрывает от своих инвесторов это обстоятельство, поскольку необходимость разгона обусловлено не желанием жахнуть вначале, а исключительно техническими особенностями работы стратегии, которая ограничена снизу минимальным размером объёма позиции. Поэтому пока размер средств в управлении не достиг величины в 6000 USD советник работал с повышенной загрузкой депозита, что и было выявлено графиком интервальной доходности. Ещё один любопытный момент, который показывают производные показатели ПАММ счёта. Счета Alfonsofont (MA_Trender) и Petrov_Ivan (USD) имеют схожую итоговую доходность. Поэтому неопытный инвестор может сделать ошибочное предположение о том, что и заработок на них окажется примерно одинаковым (особенно если ещё не подумает и о сроке существования счетов). Однако средняя интервальная доходность сразу покажет отличие одного счёта от другого, а оно достигает 2,9 раза (19,25% / 6,66%=2,9)! Хотелось бы ещё раз подчеркнуть полезное свойство производных показателей ПАММ счёта в плане нахождения отличий в прибыльности между счетами. Традиционная доходность счёта за заданный период содержит информацию лишь о двух точках - начале и конце функции доходности. Производный показатель средняя интервальная доходность определяется на основании информации о всех точках, принадлежащих функции доходности. Поэтому только исходя из увеличения объёма анализируемой информации можно сделать вывод о том, что использование производных показателей ПАММ счёта может представить более достоверный результат по сравнению с использованием традиционных методов оценки доходности ПАММ счетов. Solandr Test Drive
  2. solandr

    Почти по К.Марксу

    Отвечал в теме "Обсуждение ПАММ-счетов и управляющих" и решил дабы картинка не затерялась сохранить её отдельно в блоге. На картинке приведено соотношение между тейкпрофитом и стоплоссом для торговой системы, работающей на этом ПАММ счёте для интервала с 2000 года по текущий момент времени. Картинка наглядно демонстрирует нестационарность этого соотношения. Отмечу, что эта картинка "одна из", так как у торговой системы несколько параметров. Но именно эта картинка наиболее проста для понимания. Очевидно, что оптимизировав параметры советника для 2003 года, когда соотношение тейк/стоп было в районе 0.35 и затем начав торговать в 2008 году, когда это же соотношение было уже 0.6, существует достаточная вероятность сильно удивиться результатам торговли. И как правило в такие моменты времени на сцену выходит мем "Система сломалась" и управляющий перечёркивает все наработки, сделанные им до этого момента времени, и пускается в поиски чего-то, что пока ещё "не сломалось" (раз, два). Хотя на приведённой выше картинке видно, что так называемый "слом системы" мог быть вызван рыночной нестационарностью, которая просто сместила ранее определённое в тестере (или визуально) соотношение между тейком и стоплоссом для торговой системы. В реальности же "система", если действительно является Системой, то есть набором выявленных статистически значимых правил, позволяющих извлекать выгоду от маржинальной торговли, не может "сломаться". На разных временных участках возможен лишь разный размер извлекаемой с её помощью прибыли, но тут уже ничего не поделаешь по вполне объективным причинам в рамках данной Системы. Хотя я и не исключаю дальнейшее развитие этого вопроса в рамках нескольких разных систем, используемых советником одновременно. В связи с вышесказанным поиск оптимальных параметров в тестере МТ4, равно как и рассмотрение графиков кривой доходности в рейтингах ПАММ счетов является практически бессмысленным занятием, если рассматриваемая торговая система имеет жёстко заданные неизменяемые параметры, которые не адаптируются самим советником к нестационарным рыночным условиям. Из этого автоматически вытекает преимущество автоторговли над ручной. При автоматической торговле нестационарность рыночных условий можно отслеживать и учитывать в торговом алгоритме перед каждой новой сделкой, в то время как вручную это сделать просто невозможно в виду большого объёма расчётов, которые необходимо производить ежедневно (на калькуляторе от этого кнопки могут поломаться). И такие расчёты (или как минимум визуальный анализ) управляющему волей-неволей приходится делать лишь только тогда, когда к нему в гости приходит мем "Система сломалась". (Привет труженикам ручной торговли !) Solandr Test Drive
  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. Мульон раз уже объяснял для чего нужны стопы. Попробую ещё разок в виде отдельной записи блога. Вот представим себе ситуацию. Трейдер открылся и ждёт достижения цены целевого уровня профита при этом не выставив стопа. Но цена по какой-то неведомой трейдеру причине не пошла в направление профита, а пошла в обратную сторону. И идёт она и идёт всё в минус. А трейдер в этот момент надеется, что она всё-таки если и не до профита, то хотя бы в точку открытия должна прийти, чтобы закрыться в ноль? Цена это ведь практически случайный процесс, который ходит туда-сюда-обратно практически на одинаковую величину (почти как монетка)?! Так ведь? Так вот данная ситуация имеет 2 основных проблемы. Первая всем известна. Может просто не хватить депозита для поддержания убыточной позиции. Ну этот вопрос ещё как-то может быть решён например через открытие микроскопического объёма сделки, ну или просто квартиру продать и вложить средства от её продажи в депозит. То есть эта проблема вполне решаема и некоторые способы её решения я уже указал. Но существует вторая ГОРАЗДО БОЛЕЕ серьёзная проблема, о которой никто не знает (ну или знает, но упорно молчит) и которая может не иметь решения на том периоде времени, который нам вообще интересен. И проблема эта является фундаментальной. Суть проблемы состоит в том, что математическое ожидание времени возврата в исходную точку на хорошо изученных блужданиях Бернулли равно бесконечности. То есть используя тактику трейдера по ожиданию возврата цены на интересующий его уровень и решив при этом первую проблему с поддерживающим депозитом, трейдеру просто напросто может не хватить всей его жизни для того, чтобы дождаться когда цена вернётся туда, куда ему нужно. Можете посмотреть любые ценовые графики и увидите места, где цена побывала всего только один лишь раз и никто не может сказать вернётся ли она туда когда-нибудь ещё разок или нет. Если же трейдер при открытии сделки сразу же ставит жёсткий стоп, то он автоматически решает описанную выше вторую проблему с бесконечным временем ожидания. И это время становится строго лимитированным и просто гарантированно попадает в интересующий нас период времени. Вот где-то так. Solandr Test Drive
  5. Часть 1 Часть 2 (эта запись) Вероятностное соотношение для интервальной доходности показывает соотношение количества точек, лежащих слева и справа от текущей точки на гистограмме интервальной доходности. Для удобства восприятия показатель выражается в процентах. Зачем он нужен? Он нужен для того, чтобы быстро оценить текущую ситуацию, в которой находится интервальная доходность ПАММ счёта в текущий момент времени, и понять каковы шансы на уменьшение или увеличение её значения. Пример1 Вероятностное соотношение для интервальной доходности показывает -10%/+90%. Это означает, что вероятность уменьшения интервальной доходности составляет 10%, а вероятность того, что она будет в ближайшем будущем расти составляет 90%. С точки зрения инвестора, полагаясь на то, что статистические характеристики ПАММ счёта сохранят свои параметры в обозримом будущем, данный момент времени является достаточно хорошей точкой для входа или доливки в ПАММ счёт. Пример 2 Вероятностное соотношение для интервальной доходности показывает -85%/+15%. Это значит что потенциал уменьшения интервальной доходности равен 85%, а продолжения её роста 15%. Для желающих выйти из ПАММ счёта настаёт подходящий момент времени. Принимая во внимание некоторые дополнительные данные (например вот эти) инвестор подбирает момент для выхода из ПАММ счёта. Пример 3 Вероятностное соотношение интервальной доходности -50%/+50%. Вероятности уменьшения и роста интервальной доходности равны. Инвестор не предпринимает никаких активных действий и наблюдает за дальнейшим развитием событий на ПАММ счёте. Ниже приведены гистограммы интервальной доходности для трёх счетов, представленных в первой части. В Excel файлах, приложенных к статье, приведён расчёт гистограмм. На диаграммах зелёным цветом отмечена точка 10% на интегральной кривой. Эта точка соответствует вероятностному соотношению -10%/+90%. Для разных ПАММ счетов значение интервальной доходности для этой точки будет разным. 1. Alfonsofont (MA_Trender) При значении интервальной доходности равном +2% существует 10%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет уменьшаться в ближайшем будущем, и 90%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет расти. 2. avp555 (hermes_x2) При значении интервальной доходности равном -26% существует 10%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет уменьшаться в ближайшем будущем, и 90%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет расти. 3. Petrov_Ivan (USD) При значении интервальной доходности равном -8% существует 10%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет уменьшаться в ближайшем будущем, и 90%-ая вероятность того, что интервальная доходность будет расти. В случае реализации данного производного показателя в мониторинге ПАММ счетов отображение самой гистрограммы не является обязательным дабы не перегружать инвесторов излишней графической информацией. Вполне достаточно просто выводить само рассчитанное текущее значение вероятностного соотношения для интервальной доходности. Solandr Test Drive
  6. Я бы скорее всего охарактеризовал бы текущую ситуацию как "ментальный идиотизм". Миллионы людей по всему миру вкладывают миллиарды в уравнение слива денег на Форексе takeprofit=1/(1-stoploss)-1 и рассуждают про МО, которое "никуда не денется". Хотя на самом деле денется и ещё как! Вы вообще знакомы с процессом разработки торговых стратегий - неважно каких ручных или автоматических? По сути в большинстве случаев процесс сводится к следующему: 1. Возьмём вот эту кривулину, сравним её с другой кривулиной и примем торговое решение. 2. Размер тейка и стопа определим по прогонам в тестере (это в лучшем случае), или полазим с линейкой по графикам насколько у нас хватит на это терпения (это в худшем). При этом сами кривулины построены на основе единичной реализации стохастического процесса пускай даже за 15 лет. При выходе системы на неизвестную новую реализацию стохастического процесса люди наблюдают генерацию случайных сделок в неизбежно БОЛЬШЕЙ степени, чем это предполагалось самой торговой идеей из-за НЕИЗБЕЖНОЙ подгонки под кривую (есть даже специально разработанные методики расчёта будущего поведения торговой системы по известным результатам тестов - можете у Роберта Пардо "Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера" почитать о них). А на увеличенных периодах генерации случайных сделок их тут как тут поджидает асимметрия влияния прибылей/убытков. Вот вы как человек, имеющий высшее образование, могли бы сказать какой вид должна была бы принять кривая на этом графике, если бы не было бы никакого эффекта асимметричного слива, а МО всех торговых стратегий была бы постоянной? Правильно, не слишком долго думая, вы бы ответили, что при постоянном МО (возможно даже немного положительном) и присутствии накладных расходов в виде спреда и проскальзываний на графике должна была бы быть нисходящая ПРЯМАЯ линия, при этом не слишком резко наклонённая к низу. Конечно же в первый год наклон может быть чуть сильнее (пока происходит сходимость статистики), но далее небольшая крейсерская скорость по уменьшению счетов за счёт непредвиденных событий типа швейцарского франка в январе 2015 года. А как там может быть иначе-то? МО стратегий постоянен, накладные расходы (спред+проскальзывания) постоянны, почти все счета, где накладные больше МО стратегии успешно и весело слились в первый же год торговли и остались счета с постоянным устоявшимся соотношением между ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМ ПОСТОЯННЫМ МО стратегий и ПОСТОЯННЫМИ накладными расходами. Но в реальности же мы наблюдаем резкоспадающую кривую, которую невозможно объяснить только исходя из "слива по спреду"! Правильно? Или я что-то опять не то сказал, что в очередной раз взорвало мозг трейдера? Смотрите сами. За 1 год количество успешных счетов уменьшилось в 4,5 раза, за 2 года - в 20 раз, а за 3 года - УЖЕ в 333 раза. Что это по вашему какой-то специальный ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ скоростной слив на трёхлетних счетах и весьма умеренный на годовых? Трейдеры в последний год все резко поумнели что ли (и сразу эдак в 25 раз)? Так что ли? Но если начать объяснять эту кривую с помощью уравнения слива денег на форексе, то всё прекрасно укладывается в это объяснение. И именно ему я и посвящу свою следующую статью. Как и обещал в разговоре с Rihter-ом, приведённом в комментариях к предыдущей статье, представляю объяснение кривой успешности торговых счетов с точки зрения уравнения слива денег на форексе при использовании пропорционального лота. Уравнение торговли при использовании пропорционального лота При использовании в торговли манименеджмента, при котором размер позиции рассчитывается исключительно на основе процента от текущего баланса, уравнение торговли может быть представлено в следующем виде: Здесь Balanceнач и Balanceитог - балансы в начале и в конце торговли, stoplossi и takeprofitk - убытки и прибыли полученные от торговли на каждом ордере, убыточном (i) и прибыльном (k) соответственно, nsl и ntp - количество убыточных и прибыльных ордеров. Рассмотрим случайную торговлю, при котором количество прибыльных сделок равно количеству убыточных и размер стоплосса каждого ордера равен размеру тейкпрофита. Проведём следующие замены nsl=ntp=n stoploss=takeprofit=risk Тогда уравнение приобретёт следующий вид: Balanceнач*((1-risk)^n)*((1+risk)^n)=Balanceитог И далее после преобразований: Balanceнач*((1-risk^2)^n)=Balanceитог По мнению людей, занимающихся торговлей на рынке с помощью пропорционального лота, матожидание абсолютно случайной торговли при указанных граничных условиях (прибыльные/убыточные сделки=50/50 и тейкпрофит=стоплоссу) должно быть равно нулю. То есть иными словами значение баланса в начале и в конце торговли должно остатья неизменным Balanceнач=Balanceитог. А такое возможно только лишь при условии, что выполняется соотношение (1-risk^2)^n=1 Не трудно догадаться, что данное уравнение будет верным только при значении risk=0 (отсутствие торговли). При значениях risk>0 (любая торговля) левая половина уравнения будет всегда <1. То есть иными словами данное уравнение показывает уменьшение итогового баланса при росте риска. Математически уравнение слива денег на рынке форекс можно записать следующим образом (1-risk^2)^n<1 при risk>0 Переходя на понятный человеческий язык это означает, что при использовании пропорционального лота на участках случайной торговли будет происходить неизбежное уменьшение баланса счёта. Скорость уменьшения баланса имеет степенную зависимость от риска сделки. Диаграмма успешности торговых счетов в зависимости от времени торговли На диаграмме ниже коричневой линией представлено процентное соотношение прибыльных торговых счетов в зависимости от времени, прошедшего с момента первой сделки. Данные представлены одной из брокерских компаний на основе анализа торговли своих клиентов. Синей линией на диаграмме показана предполагаемая зависимость успешности торговых счетов, которая была бы в реальности, если бы во внимание принималось только соотношение между матожиданием торговых стратегий и накладными расходами (спред+проскальзывания) и никаких других факторов, резко загибающих эту кривую, не существовало бы. Логика построения данной линии следующая. В течение первого полугода-года торговли стратегии с матожиданием ниже накладных расходов ушли бы в минус и выпали бы из подсчётов. Далее постоянное соотношение между стратегиями, имеющими положительное матожидание, превышающее накладные расходы удерживало бы количество успешных счетов в некотором диапазоне. Показанное на диаграмме умеренное уменьшение количества прибыльных счетов могло бы происходить за счёт каких-то неординарных событий на рынке типа волатильности швейцарского франка в январе 2015 года, когда многие брокеры например не смогли обеспечить качественное исполнение торговых заявок своих клиентов. Разумеется эта линия не была бы абсолютно прямой, как показано на диаграмме, а флуктуировала бы вокруг умеренного тренда на понижение. В суровой реальности же мы наблюдаем не синюю линию, а коричневую. Широко распространено мнение, что рынок - это случайный процесс и поэтому заработать на нём невозможно. И приведённая диаграмма является исключительно сильным подтверждающим фактом этого утверждения. Попробуем объяснить вид коричневой кривой, используя рассуждения, приведённые выше. Сделаем следующие допущения: 1.Торговля на рынке форекс усреднённого трейдера носит случайный характер с параметрами, приведёнными выше. 2. Усреднённый трейдер использует манименеджмент пропорционального лота в своей торговле. 3. Существует прямая зависимость между итоговым балансом при случайной торговле и успешными счетами, процентное соотношение которых представлено на диаграмме. Попробуем приложить уравнение слива денег на рынке форекс к точкам коричневой кривой. Делать мы это будем через определение необходимого риска на сделку для достижения заданного процентного соотношения успешных счетов. Поскольку у нас отсутствует статистика по частоте торговли усреднённого трейдера, то проведём расчёты для разной скорости торговли, охватывающей наиболее вероятный диапазон, в котором действительно находится скорость торговли усреднённого трейдера : 1) ~3,3 сделки в месяц 2) ~16,7 сделок в месяц 3) ~41,7 сделок в месяц При этом будем использовать следующее уравнение (1-risk^2)^n=result Здесь result - это процентное соотношение прибыльных счетов, взятое с диаграммы. Тогда для расчётного риска на сделку получаем risk=(1-result^(1/n))^(1/2) Именно это значение мы посчитаем, внесём в таблицу и далее проведём анализ разброса расчётного значения риска по отношению к среднему значению в разных точках графика. Все расчёты таблиц представлены в файле. По таблицам видно, что чем реже происходит торговля, тем больший риск необходимо закладывать в сделку, чтобы достичь заданного процентного соотношения успешных счетов. Или же альтернативная трактовка. При большем риске счёт сливается при меньшем количестве сделок на случайной торговле. При маленьком значении риска требуется совершить гораздо большее количество сделок для достижения того же самого результата по уменьшению баланса торгового счёта. При этом зависимость квадратичная. Например при уменьшении риска в 5 раз, количество сделок, чтобы прийти к тому же самому результату понадобится в 5^2=25 раз больше. Максимальное отклонение расчётного риска на сделку от среднего значения составляет 7,3%. Это можно считать вполне допустимым в качестве косвенного доказательства того, что коричневая кривая на диаграмме может быть описана представленным в данной статье уравнением слива денег на рынке Форекс.
  7. Всё никак не перестаю удивляться как могут люди, интересующиеся темой форекса уже несколько лет, до сих пор не понимать разницу между плечом и риском?! Часто чуть ли не основной причиной слива ПАММ счетов с инвесторскими деньгами они считают "экстремальное" плечо 1:500, любезно предоставляемое компанией Альпари в настоящее время. Такие "знатоки" форекса считают плечо 1:500 кошмарным кошмаром, а плечо 1:10 просто пределом мечтаний "грамотного инвестора". Хотя очевидно же, что сначала с ПАММ сервиса исчезнет большинство управляющих и инвесторов, и уже только потом оставшиеся откинутся во всеобщую нирвану при плече 1:10. Попробую дать некоторые разъяснения "на пальцах" для людей, которые ещё не стали "законченными гуру" и сохраняют желание в чём-то разбираться, а не просто бездумно тыкать в кнопки клавиатуры раньше, чем мысль пройдёт все контролирующие инстанции мозга владельца пальцев. Итак что же всё-таки мешает плохому танцору танцевать, или переводя на нормальный форексный язык - трейдеру торговать? Попробуем разобраться. В представлении известных "форекс-гуру" трейдеру успешно торговать мешает риск, обусловленный экстремальным плечом, установленным на торговом счёте. Дабы не разводить многочисленные словесные баталии мешает/не мешает просто возьмём да и просчитаем основные риски, имеющиеся на торговых счетах с разными плечами. Тем более, что формулы для расчёта очень просты и понятны подавляющему большинству людей далёких от математики. Из Азбуки торговли валютами известно, что плечо показывает во сколько раз меньше средств требуется для открытия позиции. Средства, необходимые для открытия позиции, называются маржой. Без плеча стоимость одного лота EURUSD составляет 100 000 EUR или $135 000 по курсу 1,3500. Если брокер даёт плечо 500, то сумма средств, необходимых для открытия позиции, уменьшается в 500 раз и составляет всего лишь $270. С плечом 1:10 на счёте потребуется иметь уже $13500, чтобы открыть точно такую же позицию в 1 лот, как на счёте с плечом 1:500 всего лишь за $270. При этом прибыль, или убыток в 1000 пунктов (в пятизнаке) для одинаковой позиции в 1 лот абсолютно одинаков при любом плече и составляет $1000 как на счёте с плечом 1:10, так и на счёте с плечом 1:500. И самый любопытный момент, о котором "форекс-гуру" возможно даже никогда и не задумывались - это срабатывание стопаута на счетах с разными плечами при прочих равных условиях. Формула для этого расчёта несколько витиевата и приведена здесь для желающих копнуть в предмет поглубже. Итоговые значения дальности до стопаута в пунктах получаются следующие. При плече 1:500 открытая позиция в 1 лот должна получить убыток в 13446 пунктов прежде, чем случится стопаут (автоматическое закрытие позиции брокером). Для счёта с плечом 1:10 при тех же условиях достаточно всего лишь 10800 пунктов. То есть стопаут для счёта с плечом 1:500 расположен в 1,245 раз дальше, чем на счёте с плечом 1:10! Предвижу после всего вышенаписанного победный вопрос от "форекс-гуру", убийственный с его точки зрения. Ну так а что остаётся на счёте после того как случился этот самый стопаут? Правильно на счёте с плечом 1:500 останется всего лишь $54, а на счёте с плечом 1:10 останется аж целых $2700, на которые может быть даже и торгануть можно! Но на этот факт можно ответить следующим образом. Ну так а кто мешает трейдеру заранее предусмотреть соответствующий стоп сразу же при открытии позиции на счёте с плечом 1:500? Если трейдер выставит стоп на те же самые 10800 пунктов в пятизнаке, то при проходе цены против позиции на 10800 пунктов на счёте с плечом 1:500 позиция закроется по стопу, а на счёте с плечом 1:10 позиция закроется по стопауту. Как говорится почувствуйте разницу - устанавливать свой стоп для позиции и управлять счётом при плече 1:500, или же возложить обязанность по установке стопов на брокера через стопаут при плече 1:10. В общем сами подумайте над тем что именно мешает танцевать плохому танцору и торговать трейдеру. Solandr Test Drive
  8. solandr

    Test Drive в рейтинге PAMMIN

    Счёт Test Drive занимает второе место в рейтинге PAMMIN среди счетов с низким риском и пятое место среди всех имеющихся счетов, независимо от риска. (Кликните на картинки для просмотра картинки в нормальном формате)
  9. Данная статья продолжает серию статей, посвящённую безграмотному использованию пропорционального лота в торговле на Форекс, которое имеет самое широкое раcпространение, являясь одним из главных факторов, приводящих к получению незапланированно низких и даже отрицательных результатов торговли. Рассмотрим торговую систему, имеющую равное количество прибыльных и убыточных сделок. При этом каждая сделка имеет одинаковый размер прибыли и убытка. При торговле фиксированным лотом в результате мы получим баланс счёта, равный первоначальному значению, что является вполне закономерным и понятным без лишних доказательств. Однако если мы будем использовать манименеджмент, предполагающий пропорциональное изменение объёма позиции, то результат по итогам торговли окажется отрицательным, то есть первоначальный баланс счёта уменьшится из-за асимметричного влияния прибылей/убытков. Уменьшение баланса будет зависеть от риска, то есть от размера прибыли/убытка каждой сделки, которые у нас по условиям одинаковы. Ниже приведены таблица и диаграмма, показывающие зависимость конечного баланса счёта от размера закладываемого в каждую сделку риска. В таблице приведены данные для 20/200/2000 сделок. В таблице исключительно с целью наглядности указано время торговли из расчёта 1 сделка в день. При другой частоте торговли время будет другим. Расчётный файл прикреплён к статье. На диаграмме отчётливо виден тренд понижения итогового баланса счёта с ростом риска на сделку и при увеличении количества самих сделок (20->200->2000). Зададимся вопросом о том, что нужно сделать, чтобы итоговый баланс при торговле пропорциональным лотом был равен первоначальному? Очевидно, что для этого нужно повысить эффективность торговли, компенсировав асимметричность влияния убытков. Это можно сделать либо посредством улучшения соотношения между прибыльными и убыточными сделками, либо увеличивая размер прибыли на каждой сделке, сохранив при этом равенство в соотношении между прибыльными и убыточными сделками. Мы рассмотрим только второй вариант, который более прост в расчётах и более нагляден особенно для неподготовленного трейдера. Запишем формулу перемножения прибыльных и убыточных сделок, предполагая, что итоговый баланс счёта не изменился: (1-stoploss)^n*(1+takeprofit)^n=1. Здесь n - количество сделок. По условиям прибыльных и убыточных сделок одинаковое количество, поэтому степень для прибыльных и убыточных сделок одна и та же. Отсюда takeprofit=1/(1-stoploss)-1. Результат расчёта по этой формуле записан в столбец "Необходимая прибыль на каждый ордер для сохранения депозита". Отношение полученного значения takeprofit к риску на сделку является ничем иным как профит фактором стратегии, который компенсирует асимметричность влияния прибылей/убытков. Указанное значение профит фактора идёт на компенсацию убытка, вызванного использованием пропорционального лота. Поэтому реальная стратегия должна иметь профит фактор не ниже указанного значения для того, чтобы обеспечить итоговую прибыль. При этом нужно понимать, что итоговое неизбежное уменьшение профит фактора стратегии, вызванное издержками по компенсации асимметрии влияния прибылей/убытков, будет увеличивать волатильность самой кривой доходности счёта. Этот момент редко принимается трейдерами во внимание, приводя в итоге к неверной мысли о том, что "стратегия сломалась". Хотя объективным фактором, который увеличил волатильность доходности являлся куммулятивный эффект от количества сделок. Более наглядно он продемонстрирован в виде кривых на диаграмме, показывающих например что точка падения первоначального депозита наполовину требует всё меньшего риска при росте количества сделок. В таблице эта точка закрашена розовым цветом. Пример информации, которая может быть получена из таблицы. Если торговать случайным образом с матожиданием равным нулю (например торговая система попадает в неблагоприятную полосу рыночных условий), и с использованием пропорционального лота, то в течении месяца можно уполовинить первоначальный депозит при риске на сделку в 26%, в течении года при риске в 9% на сделку, а в течение 10 лет при риске всего лишь в 3% на сделку. Именно данным фактом объясняется почему такое огромное количество ЧРЕЗВЫЧАЙНО успешных счетов существует в первые месяцы торговли и почему они исчезают с годами. Корень проблемы лежит в непонимании всех особенностей влияния асимметрии прибылей/убытков. На благоприятных торговых условиях счета взлетают в ТОП рейтинга, но потом при несовпадении торговых условий с торговым алгоритмом начинает работать асимметрия во всей своей красоте, уменьшая размер депозита. Причём степень уменьшения депозита зависит от количества сделок в соответствии с представленными в данной статье расчётами. В результате чего с течением времени возникают то тут то там сообщения про "система сломалась", хотя если попросить трейдера представить результаты тестирования с фиксированным лотом в тестере МТ4, то там всё выглядит не так уж и драматично. И в лучшем случае в моменты времени, когда трейдер объявляет о поломке системы, происходит просто период случайной торговли с матожиданием, равным нулю минус накладные расходы, который нужно просто-напросто терпеливо переждать, чтобы дождаться следующего цикла благоприятных рыночных условий чтобы продолжить получать прибыль с помощью стратегии, которая якобы уже "навсегда сломалась". Представленная выше информация никоим образом не запрещает использование пропорционального лота в торговле. Она лишь только разъясняет особенности и опасности его применения. Если же трейдер знает как с этими опасностями бороться, или по крайней мере знает о их существовании, то может что-то предпринять для их минимизации. Например: 1. Прекратить торговлю на время; 2. Уменьшить размер лота до минимального с целью мониторинга совпадения торговых условий с торговым алгоритмом; 3. Использовать специальный манименеджмент, например торговлю по оптимальному F, которая имеет свойства быстрого роста прибыли, что является актуальным для компенсации "асимметричных просадок". Solandr Test Drive
  10. "Защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета Ответы на вопросы по "защитной" стратегии инвестирования в ПАММ счета "Защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета (эта статья) Данная статья является продолжением разговора, начатого в приведённом выше комментарии. Итак подготовлен Excel файл, в котором в жёлтом поле можно менять процент прибыли, идущий на увеличение постоянной суммы на инвестиционном счету. Назовём его "капитализацией". Ниже приведены картинки из этого файлика, получающиеся при разном проценте капитализации для двух счетов адептов пропорционального лота. Первый счёт - это Henadzy и его незабвенный "Абсолютный трейдинг" (кстати рекомендую почитать объёмную ветку того счёта, а также блог управляющего - будет весело!). А второй счёт - это известный по начальной статье счёт Melady VictoryUSD. Рассмотрим то, что получилось для разных процентов капитализации на двух счетах. Вы можете самостоятельно ввести исходные данные любого другого ПАММ счёта в столбец "B", проведя дальнейшие соответствующие несложные манипуляции с ячейками, чтобы получить такие же графики. При капитализации в 0% мы получаем просто "защитную" стратегию, аналогичную первоначальной статье. А при капитализации >0% у нас будет "защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета. На первом счёте при отсутствии капитализации (0%) мы наблюдаем следующую картинку. Примерно до середины графика сумма средств инвестиционного и лицевого счёта превышала первоначальный инвестиционный капитал в 100$. При этом сам ПАММ счёт к середине графика уже имел абсолютную просадку в -50%. Далее ПАММ счёт продолжил своё планомерное сдувание и инвестору для поддержания постоянства инвестиционного капитала пришлось бы уже привлекать кредитные средства. Тем не менее в районе 603 точки на графике кредитные средства в последний раз оказались равны нулю, то есть инвестор всё ещё был "при своих". И это при том, что просадка ПАММ счёта составляла -72,19%! До достижения крайней 603 точки инвестору требовались кредитные средства менее 29$. Для достаточно "медленных" инвесторов, которым и при достижения 603 точки всё ещё было не ясно во что они "вступили", пришлось бы в максимуме использовать ещё 123,03$ кредитных средств до печального конца счёта. И на момент ликвидации счёта общие потери инвестора оказались бы равны -110,79$ (это остаток по кредитным средствам на дату ликвидации ПАММ счёта). При капитализации в 5% видно, что сумма инвестиционного счёта постепенно растёт после каждой удачной сделки. Однако поскольку сам ПАММ счёт "не тянет", а планомерно идёт вниз, то кредитные средства инвестору понадобились бы гораздо раньше и в большем объёме по сравнению с отсутствием капитализации. Последний момент времени, когда кредит был равен нулю, пришёлся на 398 точку на графике. При этом сумма на инвестиционном счету составляла 158,29$, а ПАММ счёт находился в абсолютной просадке -33,03%. "Медленные" инвесторы до момента ликвидации ПАММ счёта должны были бы располагать ещё 424,91$ кредитных средств. И на момент ликвидации счёта в общей сумме они потеряли бы -424,91$. Жёсткая капитализация в 10%. Последней точкой на графике, когда инвестор ещё "оставался при своих", стала ещё ближе, чем в предыдущий раз. Это точка 361 на графике. При этом на инвестиционном счету было 224,59$, а доходность ПАММ счёта была чуть ниже нуля -1,46%! То есть получается, что когда ПАММ счёт вернулся в исходную точку инвестор смог заработать +124,59% прибыли. Далее всё пошло по нисходящей и "медленные" инвесторы на конец ликвидации ПАММ счёта имели бы чистый убыток в размере 1146,69$. Благодаря благоприятным рыночным условиям второй ПАММ счёт сделал почти 6000% доходности на первой трети своего существования. И для данного периода очевидно, что использование пропорционального лота оказалось бесспорным благом. Для того, чтобы разместить все графики на одной диаграмме пришлось использовать 2 шкалы. Левая фиолетовая ось показывает доходность ПАММ счёта по мониторингу Альпари, а правая ось показывает значения всех остальных кривых. Защитная стратегия для второго ПАММ счёта (капитализация 0%). На всём протяжении времени до текущего момента необходимости в использовании кредитных средств не было, исключая лишь только самое начало торговли на счёте. После получения доходности на благоприятном отрезке времени в первой трети графика средства лицевого счёта инвестора осуществляли колебания вокруг некоего уровня. То есть налицо генерация случайных сделок. И с точки зрения построения торговых систем - это является корректным поведением работоспособной торговой системы. Поэтому совсем не исключено, что в случае наступления благоприятных торговых условий счёт ещё может рвануть вверх. Если даже и не по мониторингу Альпари, то с точки зрения "защитной" инвестиционной стратегии точно. На диаграмме видно, что в последней трети графика защитная стратегия позволила даже обновить максимум доходности, достигнутый в первой трети графика. В пике в последней трети графика инвестор кратковременно имел +662,22% прибыли. Капитализация 5%. Постоянная сумма на инвестиционном счету планомерно росла. Кредитные средства инвестору понадобились только лишь в самом конце после 513 точки, когда абсолютная просадка счёта составила -25,39%. В принципе получается весьма солидно для "защитно-реинвестиционной" стратегии, учитывая тот факт, что в пике ПАММ счёт показывал доходность в +5748,45% и соответственно ПАММ счёт совершил падение в 5773,84% абсолютных процента по мониторингу! В последний раз инвестор "был при своих" на 542 точке при абсолютной просадке ПАММ счёта в -32,79%. В пике инвестор имел доходность в +1135,25%. Видно, что пик в последней трети диаграммы заметно выше пика доходности из первой трети. Здесь своё влияние оказала накопленная постоянная сумма на инвестиционном счёте. Капитализация 10%. Здесь мы видим ожидаемо ещё большее значение правого пика доходности, который позволил бы инвестору потенциально зафиксировать прибыль в размере +2408,32%. Но однако кредитные средства инвестору понадобились бы ещё до его наступления - уже на 338 точке (исключая небольшой кредит в самом начале). Заключение Таким образом на основании детально разобранных примеров видно, что "защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета представляет инвестору повышенные шансы на сохранение своего инвестиционного капитала, а "защитно-реинвестиционная" даёт ещё и возможность получить дополнительную прибыль благодаря капитализации части прибыли на инвестиционном счету. Однако применение данных стратегий инвестирования несёт в себе опасность привлечения дополнительных инвестиционных средств, что потенциально увеличивает возможный риск инвестора. Критерием применения предлагаемой "защитно-реинвестиционной" стратегии инвестирования в ПАММ счета является использование управляющим пропорционального лота на всём протяжении существования счёта. А точнее использование советника-корректора позиций от Игонтера. Если же управляющий выбирает лот исходя ещё из каких-то условий, кроме как средств в управлении, то данные стратегии могут оказаться неэффективными. Опять-таки предлагаемая стратегия - это всего лишь только инструмент, дающий защиту в той или иной степени, но никак не делающий убыточную торговую стратегию прибыльной. Помните об этом принимая решение о её применении в своей инвестиционной деятельности! Solandr Test Drive
  11. 1. "Защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета (эта статья) 2. Ответы на вопросы по "защитной" стратегии инвестирования в ПАММ счета 3. "Защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета 1. Асимметричное влияние прибылей и убытков на торговый счёт Возьмём 2 сделки, одна из которых принесла +50% прибыли, а вторая -50% убытка. Если арифметически сложить проценты прибыли и убытка, то получим 0. То есть итоговая сумма денег не изменится и составит 100% от начального баланса. Но однако в торговле на рынке в подавляющем большинстве случаев используется объём сделки, пропорциональный депозиту. В результате чего оба результата сделок нужно перемножить, чтобы узнать итоговый баланс депозита. Тогда (100%+50%)*(100%-50%)=75%. То есть итоговый баланс стал на 25% меньше первоначального. На этом простом примере видно существование некоторой асимметрии в степени влияния формально равных размеров прибыли и убытка на итоговый финансовый результат. И, к сожалению, очень часто именно он является главной причиной слива счетов, работающих на пропорциональном лоте. Разумеется на слив счетов также оказывают влияние и накладные расходы (спред+проскальзывания), но часто асимметричное влияние прибылей и убытков вносит заметно большую лепту. Во многих случаях так называемая "поломка торговой системы" - это ничто иное, как результат разрушающего воздействия асимметричного влияния прибылей/убытков на торговую систему, переставшую быть эффективной (генерящую случайные сделки). В таких случаях принято ошибочно считать, что если торговая система начала сливать депозит, то её матожидание непременно стало отрицательным. На самом же деле отрицательным матожидание делает асимметричность влияния прибылей/убытков на обычном случайном процессе, а не сам торговый алгоритм, поскольку торговая система, имеющая действительно отрицательное матожидание, превращается в прибыльную при смене направления сделок на противоположное. Ниже приведён наглядный пример такой ситуации. На верхней картинке представлен результат тестирования стратегии при постоянном лоте, а на нижней картинке при пропорциональном. На верхней картинке отчётливо видно, что в левой половине графика торговая система даёт прибыль, что говорит о положительном матожидании системы. А на правой половине торговая система перестала быть эффективной и мы видим набор случайных сделок, дающих прибыль в районе нуля. На нижней картинке мы видим достаточно неожиданный для новичков результат. Левая половина графика также как и на верхней картинке говорит о наличии у торговой системы положительного матожидания. Но вот правая половина графика для подавляющего большинства народа, связанного с торговлей и инвестициями на форексе, является чуть ли не откровением! Как раз на этой правой половине делаются заключения о "поломке торговой системы" и управляющие отправляются искать новые торговый идеи, а инвесторы новых управляющих. И всё только лишь потому, что ни те ни другие не знают или не понимают асимметрии влияния прибылей/убытков на торговлю. Управляющие, оттестировав новую торговую идею в тестере на постоянном лоте и прикрутив к ПАММ счёту всем известный корректор позиций от Игонтера, через какое-то время приходят к тем же самым результатам. Точно также как и инвесторы, перешедшие к другому управляющему, который также может не понимать данного явления. Круг замкнулся! Инвесторы теряют деньги, а управ инвесторов. Так как же разорвать этот порочный круг? Что же нужно делать инвесторам? Ответ во второй части ниже. 2. Защитная стратегия инвестирования в ПАММ счета Из более подробного анализа приведённых выше диаграмм можно сделать 2 важных вывода: 1. Максимум достигнутой прибыль при использовании постоянного лота оказывается всегда меньше максимума доходности счёта с пропорциональным лотом на участке торговли, где торговая система показывает положительное матожидание. И этот разрыв может составлять разы! 2. Итоговая прибыль при постоянном лоте всегда оказывается больше, чем при пропорциональном лоте после нахождения системы некоторое время на участке где она неэффективна (генерит случайные сделки). И этот разрыв тоже может составлять разы! При долгосрочном инвестировании на первом месте стоит задача сохранения имеющегося капитала и уже вторым пунктом идёт его приумножение. Поэтому с этой точки зрения счета, работающие с постоянным лотом, имеют очевидное преимущество перед счетами на пропорциональном лоте. Но как быть инвестору в условиях полного отсутствия информации о торговой системе, которую использует управляющий (конечно же в случае если она у него вообще есть и он не занимается просто ручным творчеством по текущему настроению)? Выходом в такой ситуации для инвестора может быть использование так называемой "защитной" стратегии инвестирования. Суть стратегии состоит в приведении ПАММ счёта, торгующего с использованием пропорционального лота (а таких здесь большинство), к ПАММ счёту, торгующему с постоянным лотом. Таким образом инвестор, соглашаясь с недополучением потенциально возможной прибыли, защищает уже заработанную на данном ПАММ счёте прибыль в случае когда торговая система попала на неблагоприятный торговый участок и перестала генерить прибыль, а асимметрия влияния прибылей/убытков стала стремительно уменьшать депозит ПАММ счёта. Для того чтобы сделать такое "преобразование" ПАММ счета от инвестора требуется поддержание постоянства вложенного капитала на начало каждого временного интервала. В качестве временного интервала можно например использовать 1 сутки. Или выбрать какие-либо иные варианты, например неделя, в зависимости от жизненного уклада инвестора и его желания тратить своё время на операции по регулировке своих инвестиционных средств на ПАММ счёте. Например инвестор решил инвестировать в ПАММ счёт $1000. Далее в случае получения прибыли по итогам торгового дня в $100 он выводит её, оставляя на ПАММ счёте снова $1000. Если же случился убыток в $100, то он должен своевременно внести на ПАММ счёт $100, чтобы сумма на счёте на начало следующего временного интервала была снова $1000. Видно, что ничего сложного в этом нет, и с данными расчётами по поддержанию постоянства инвестиционной суммы справится даже школьник. Главное это строгая регулярность корректировок в соответствии с выбранным временным интервалом. Нерегулярность корректировок может исказить желаемый эффект как в лучшую, так и в худшую стороны. Ниже на картинках приведены примеры результатов инвестирования в ПАММ счета по "защитной" стратегии. А в xls файлах приведены расчёты. Первая картинка - это счёт AVP555, вторая - Melady, а третья - Cherepaha Shortila. Левая диаграмма приведена для временного интервала корректировки в 1 день, а правая для интервала корректировки в 1 неделю. Синим цветом показана доходность ПАММ счёта по мониторингу Альпари (левая шкала, %). Красным цветом показано состояние средств инвестора, использующего "защитную" стратегию инвестирования (правая шкала, %). Средства инвестора распределены на личном счету и на инвестиционном счету. На ПАММ счёте в начале очередного торгового дня инвестиционная сумма неизменна и составляет $1000. Для ПАММ счёта AVP555 максимальная доходность доходила до 11 550% в то время как на "защитной" стратегии инвестирования только до 800%. Разрыв более 14 раз. Но зато на текущий момент доходность ПАММ счёта AVP555 составляет 465,7% в то время как инвестор имеет 450% (паритет итоговых доходностей ПАММ счёта и "защитной стратегии", но только инвестор здесь обошёлся без приёма валидола в отличие от ПАММ счёта). При этом стоит отметить, что когда ПАММ счёт AVP555 после своего пика упал в 2 раза изменения денег инвестора не превысили 5%. То есть инвестор, посмотрев на столь катастрофичное падение доходности ПАММ счёта, располагал заметно большим временем, чтобы прекратить инвестиции в данный ПАММ счёт и подыскать что-то более перспективное по сравнению с обычными инвесторами, которые в панике выпрыгивали со счёта, теряя всё заработанное за столь долгое время. ПАММ счёт Melady в своей первой трети показал положительное матожидание. Соответственно инвестор, работающий по "защитной" стратегии, также получал прибыль. Правда в максимуме она была примерно в 10 раз меньше, чем максимальная прибыль ПАММ счёта. Далее в центральной части графика система стала генерить случайные сделки и прибыль инвестора за вторую треть была близкой к нулю в то время как сам ПАММ счёт за то же самое время получил просадку в -80%. В последней трети графика присутствует кратковременный всплеск положительного матожидания, который позволил инвестору даже обновить максимум доходности его счёта. В то время как сам ПАММ счёт не имел и близко никакой возможности по обновлению максимума своей доходности. В итоге ПАММ счёт имеет доходность -47,7%, а инвестор от работы с данным ПАММ счётом получил около 400% прибыли. Результат достаточно впечатляющий. 400% прибыли за 2 года инвестиций, особенно учитывая то обстоятельство, что сам ПАММ счёт практически полностью слился - это звучит просто фантастично! То есть в данном примере выбранная стратегия не только защитила саму инвестиционную сумму денег, но и принесла весьма весомую прибыль. ПАММ счёт Cherepaha Shortila в виду своего размашистого движения около некоего уровня является ещё одним показательным примером, когда инвестор имеет возможность что-то заработать на счёте, с использованием "защитной" стратегии инвестирования. Для данного счёта нет столь драматичного разрыва между максимальной доходностью ПАММ счёта и счёта инвестора как это видно по двум предыдущим ПАММ счетам. И я бы как инвестор покинул бы данный счёт, когда доходность на ПАММ счёте обновила бы минимум в правой трети графика, заработав при этом около 200% прибыли на счёте, который был практически полностью слит (-67,5%). PS: В данной статье под постоянным лотом на ПАММ счёте подразумевается управление капиталом, рассчитывающее размер лота пропорционально количеству инвестиционных паёв, что по достигаемому эффекту эквивалентно понятию "постоянный лот" в тестере МТ4. Solandr Test Drive
  12. 1. "Защитная" стратегия инвестирования в ПАММ счета 2. Ответы на вопросы по "защитной" стратегии инвестирования в ПАММ счета (эта статья) 3. "Защитно-реинвестиционная" стратегия инвестирования в ПАММ счета Моя предыдущая статья вызвала интерес со стороны инвесторов. И это было вполне ожидаемо, поскольку в статье была предложена стратегия инвестирования в ПАММ счета, позволяющая инвестору самостоятельно компенсировать недостаточную информированность управляющего ПАММ счёта о существовании эффекта асимметричного влияния прибылей/убытков на торговый результат. В комментариях к статье были заданы вопросы, которые в итоге сводятся к вопросу о том что будет, если счёт с самого начала уйдёт в минус и сколько средств инвестору придётся дополнительно внести на счёт, чтобы продолжить работу по "защитной" стратегии инвестирования? Я пообещал сделать Excel файл для моделирования такой ситуации и обещанный Excel файл прикреплён к данной статье. В файле есть несколько листов с расчётными данными для разных размеров просадок (-99%,-75%,-50%), в которые счёт скатывается с самого первого дня своего существования. Также есть лист с названием -99% БЫСТРО. Данный лист демонстрирует наличие зависимости финансового результата от скорости изменения показателей доходности ПАММ счёта. На листе -99% БЫСТРО скорость падения доходности составляет 10% в день по мониторингу доходности ПАММ счёта в то время как на всех остальных листах скорость падения составляет только 1% в день по мониторингу доходности ПАММ счёта. И как видно на первых двух нижеприведённых графиках финансовый результат различается просто в разы. И это вполне ожидаемо, учитывая нелинейность событий вблизи минимума доходности ПАММ счёта, а также свойства самой стратегии. Я постарался дать достаточно подробные названия каждой кривой. Но всё-таки необходимо пояснить значение красной кривой, имеющей название "Остаток по кредиту на конец дня". В то время, когда по итогам дня на лицевом счёте инвестора образовался минус, инвестор должен внести деньги на лицевой счёт. Размер средств, которые ПАММ счёт "задолжал" сверх изначально вложенного капитала подвержен изменению с течением времени. Я условно назвал их кредитом. Красная линия показывает текущий "долг" ПАММ счёта. Понятно, что когда счёт падает инвестор продолжает вносить деньги, а когда счёт восстанавливается потребность в кредите уменьшается и в итоге кредит может быть возвращён за счёт прибыли, полученной на инвестиционном счёте. Исключительно в целях удобства расчёт данных приведён для начального инвестиционного капитала в 100$. Для требуемых вам расчётов можно указать любой другой начальный инвестиционный капитал в ячейке D2 и данные будут пересчитаны а также перерисованы на диаграмме. Над каждой диаграммой приведен максимальный размер кредита. Как раз именно ответ на данный вопрос и интересовал инвесторов. Solandr Test Drive
  13. Согласно статистике заработок на Форекс невозможен в принципе, так как по данным одного из форекс брокеров вероятность остаться как минимум "при своих" составляет 0,3% на интервале торговли в 3 года. В лучшем случае возможно некоторое везение на непродолжительном отрезке времени. И данный вывод вполне очевиден. Однако является ли он ЕДИНСТВЕННЫМ из всех возможных выводов? В данной статье рассматривается альтернативный вывод, который не лежит на поверхности, как озвученный выше, но основан на личном 10-летнем опыте изучения рынка Форекс. Рассмотрим более подробно причины, которые обеспечивают указанную выше абсолютно бесперспективную статистику Форекс. Во-первых, это агрессивный манименеджмент, который сдувает депозит на неблагоприятном для стратегии рынке. Причём уже всего лишь несколько процентов риска на сделку способно сильно подорвать баланс, хотя большинство трейдеров такой риск считают вполне консервативным. Более подробно об особенностях понятия "риск" изложено здесь. Для устранения или же по крайней мере минимизации данного фактора наиболее целесообразно использование фиксированного лота на всём промежутке времени торговли на счёте. При этом с ростом заработка происходит автоматическое снижение волатильности и доходности счёта, защищая таким образом уже заработанные средства. То есть при фиксированном лоте с ростом общей доходности счёта, происходит снижение вероятности потерять всё (разумеется при соответствующем уменьшении и размера дальнейшего заработка). В применении к ПАММ счетам имеет смысл использовать так называемый каскадный манименеджмент системы ПАММ счетов, который подразумевает последовательное открытие новых ПАММ счетов с фиксированным лотом, когда на предыдущем ПАММ счёте заработано 100% прибыли и т.д. (Более подробно схему работы каскадного манименеджмента ПАММ счетов планирую описать в будущем). При этом инвестор имеет самые широкие возможности для определения риска своих инвестиций, распределяя свои инвестиции по каскаду ПАММ счетов, работающих фиксированным одинаковым лотом, но имеющим разный риск. Дополнительное удобство для "забывчивых" инвесторов состоит в том, что если счёту уже удалось заработать например 100-200%, то дальше можно меньше волноваться за судьбу свои инвестиций и реже отслеживать динамику ПАММ счёта. То есть в идеале с течением времени каждый рискованный ПАММ счёт из каскада должен превратиться в банковский депозит по своей доходности. И инвестор должен иметь возможность самостоятельно определять требуемую ему доходность (в идеале от доходности банковского депозита и например до 100-200% в год). При снижении доходности ПАММ счёта до доходности банковского депозита и ниже ПАММ счёт должен быть ликвидирован с возвратом денег инвесторам. Особенно актуально снижение доходности с ростом размера заработка может выглядеть в свете необходимости своевременного выхода из казино, о чём говорится здесь. Во-вторых, от взора трейдеров ускользает такой на первый взгляд кажущийся несущественным фактор как качество исполнения самих торговых заявок (переменный спред, наличие проскальзываний). В результате чего в реальности так получается, что трейдер работает совсем не по той торговой системе, которую разработал и детально оценил, а совершенно по другой, возможно имеющей совершенно другие параметры риска. Более подробно этот вопрос рассмотрен в отдельной статье. В-третьих, в подавляющем большинстве случаев анализ рынка делается в предположении о том, что цены на рынке (а вернее их изменение) описываются законом нормального распределения. Из этого мы имеем принципиально неверную оценку рыночного риска в плане классических рыночных параметров. А также делаем заключение о возможности применения торговых систем, основанных на мартингейле. Как результат мы получаем ситуацию, когда трейдер говорит, что "такого никогда не было на истории". Ниже на диаграммах приведено нормальное распределение в логарифмических координатах по оси Y. Оно из себя представляет параболу с загнутыми вниз осями. Рядом приведены реальные значения изменения цены баров М1 на EURUSD за последние 14 лет, построенные также в логарифмических координатах по оси Y. Разница между обеими диаграммами видна невооружённым взглядом. Тяжёлые пологие хвосты, имеющие место в реальности, как раз и ломают системы, основанные на мартингейле, приводя к кочерге и удивлению управляющего "такого никогда не было на истории". Ниже приведена диаграмма, взятая из книги Б.Мандельброт и Р.Хадсон "(Не)послушные рынки. Фрактальная революция в финансах". На диаграмме представлено сравнение экспериментального распределения, полученного для М1 индекса S&P500 (кружки) с устойчивым распределением Леви (пологая кривая) и нормальным распределением Гаусса (парабола). Построение приведено в логарифмических координатах по оси Y. Форма экспериментального распределения индекса S&P500 по своей сути похожа на изменения баров М1 EURUSD. В-четвёртых, это оптимизация торговой стратегии на основе единичных реализаций стохастического процесса, известная в народе как "подгонка под кривую". Что она из себя представляет? Берётся некоторый графический индикатор, например "скользящая средняя", и накладывается на график цены. И далее по относительному положению между ценой и скользящей средней делается вывод о необходимости войти или выйти из рынка. Этот подход имеет фундаментальную ошибку, состоящую в предположении о том, что ЛЮБОЕ изменение цены является во-первых абсолютно неслучайным, а во-вторых содержит в себе прогноз на дальнейшее изменение цен. Но это совсем не так, по крайней мере это не так в той степени, в которой можно было бы рассчитывать на заработок. И как одна из веских причин, подтверждающих последнее утверждение, является закон распределения арксинуса, говорящий о существовании достаточно длительных периодов однонаправленного изменения цены даже при подбрасывании монетки, которые как раз и оказываются в тестере стратегий терминала МТ4. И на основании которых делается ошибочное заключение о возможности использовании такого подхода в торговле. В качестве некоторой иллюстрации можно использовать картинку ниже. Если рассмотреть участки цены, отмеченные горизонтальным овалом, то очевидно, что данные участки являются отдельными реализациями некоего стохастического процесса и вряд ли могут нести в себе какую-либо прогнозную информацию о дальнейшем движении цены. Но тем не менее на основании таких вот отдельных реализаций стохастического процесса в тестере стратегий МТ4 многие управляющие пытаются подобрать параметры своих торговых систем. На приведённой картинке таймфрейм достаточно мелкий, но и на более крупных таймфреймах картинка ничем принципиально не отличается. И если на мелком таймфрейме подобные отдельные реализации стохастического процесса могут рассматриваться трейдерами как "рыночный шум" и не учитываться при принятии торговых решений, то подобные флуктуации цены на более крупных таймфреймах рассматриваются управляющими как информация, способная содержать в себе прогноз дальнейшего поведения цены. Между тем рассмотрение представленной выше картинки невольно наталкивает на аналогию между поведением рыночной цены и атомарной моделью Нильса Бора. Суть атомарной модели состоит в следующем. Электроны в атоме могут двигаться только по определенным (стационарным) орбитам, находясь на которых они не излучают, а излучение или поглощение происходит только в момент перехода с одной орбиты на другую. Перефразируя эту модель в применении к Форекс можем получить следующее описание. Цена может двигаться только вокруг определённых уровней, около которых трейдеры обычно не зарабатывают и не теряют денег. Потеря и заработок денег происходит в моменты времени, когда цена делает переход с одного уровня на другой. Часто, хотя и не всегда, переход цены между уровнями приходится на период выхода новостей. И именно поэтому новости сами по себе притягивают пристальное внимание трейдеров, так как существует понимание того факта, что на новостях деньги реально делаются и теряются. Поэтому если Вы слышите, что кто-то говорит "не торгуйте на новостях" (это ключевая фраза), то можете смело пропустить мимо ушей всё, что говорит этот человек о Форекс, так как в торговле он вообще ничего не понимает. Зная атомарную модель рынка, возникает вопрос о её реализации в торговой стратегии. Реализация должна основываться на определении и анализе свойств стохастического процесса на отдельных участках. Например если посмотреть на участки цены, обведённые горизонтальным овалом и сравнить их с участками, обведёнными вертикальными овалами, то очевидна существенная разница между хождениями цены вокруг определённых уровней и переходами цены между уровнями. Колебания цены вокруг определённых уровней характеризуются большим количеством баров небольшого размера в ограниченном диапазоне, а переход цены между уровнями отмечен малым количеством баров большого размера, которые определяют прохождение ценой достаточно большого расстояния. Что может дать нам описанная выше информация об отличительных особенностях двух принципиально разных участков движения цены? На основании представленной информации мы можем сделать следующие выводы. Участок колебания цены вокруг определённого уровня может быть идентифицирован с достаточно высокой степенью точности в виду своей достаточной временной продолжительности, в то время как участок перехода цены между уровнями в виду своей кратковременности часто может быть идентифицирован лишь на уровнях, которые больше всего подходят уже для выхода из рынка нежели для входа в него. Тогда получаем достаточно простую схему реализации торговой стратегии, построенной на атомарной модели рынка: 1. Определяем участок колебания цены вокруг определённого уровня, другими словами находим горизонтальный канал хождения цены. При этом горизонтальный канал должен быть статистически подтверждённым - это ключ торговой системы. 2. Выставляем стоповые отложенные ордера на границах канала. 3. В момент перехода цены между уровнями происходит выход цены из канала и открытие позиций по направлению движения цены. 4. Выход из рынка происходит в момент времени, когда советник идентифицировал наличие перехода между уровнями. Факт перехода определяется на основании статистического анализа стохастического процесса. При некоторых настройках советника факт перехода подтверждается в то время, когда цена уже успела пройти большую часть всего запланированного движения, полный размер которого мы заранее абсолютно точно знать не можем, но можем определить наиболее вероятностное его значение по предыдущей истории. Этот самый момент времени как раз и является статистически наилучшим для выхода из позиций. Да-да, многие узнали схему под названием "пробой горизонтального канала". Именно эта схема по своей сути наиболее точно соответствует атомарной модели рынка, изложенной выше. Дополнительным подтверждением перспективности данной схемы работы на рынке служит реальное рыночное распределение изменения цены, показанное выше. То остроконечное распределение с тяжёлыми пологими хвостами говорит о том, что переходы цены между уровнями происходят гораздо чаще, чем должны были бы происходить при нормальном распределении. Таким образом в статье представлена наиболее адекватная рынку атомарная модель, которая подтверждается реальным распределением изменений рыночных цен. Данная модель противопоставляется традиционной устоявшейся рыночной модели "тренд-флет". Показано, что рыночная модель "тренд-флет" может быть построена на абсолютно случайной основе, определяемой законом распределения арксинуса, говорящем о достаточной вероятности продолжительных однонаправленных изменений цены. Как итоговый результат трейдеры получают систему, которая успешно работает только при подгонке на исторических данных в тестере стратегий, но не может заработать денег в реальной жизни. Solandr Test Drive
  14. Реклама - двигатель торговли. Этот всем известный факт доказательств не требует. Попробуем разобраться с влиянием данного факта на ПАММ сервис Альпари. Что может являться рекламой какого-либо ПАММ счёта? Ниже приведён перечень, который может являться рекламой: 1. Звёздный рейтинг Альпари; 2. Активность управляющего на форуме; 3. Сарафанное радио - рекомендации от инвесторов на форуме и в блогах. Для второго и третьего пункта провести какую-либо объективную оценку не представляется возможным хотя бы в виду предвзятости личных предпочтений того, кто захочет дать такую оценку. Поэтому какой-то более-менее обоснованной оценке поддаётся лишь степень влияния звёздного рейтинга Альпари на успешность счёта. Успешность счёта будем определять исключительно с точки зрения управляющего, для которого наиболее важен объём средств в управлении нежели проценты, которые он может зарабатывать для инвесторов. Поясню на следующем примере. Управляющий, под управлением которого находится 0,5 млн USD на каждый 1% прибыли увеличивает объём денежных средств счёта на 5000 USD. Управляющему с 500 USD на счету для того чтобы увеличить объём денежных средств счёта на 5000 USD потребуется показать доходность уже в 1000% за тот же самый период времени. Вполне очевидно неравенство в плане конечного результата для управляющих, имеющих сильно различающиеся объёмы средств в управлении, независимо от степени гениальности используемых торговых систем. Становится вполне понятной бессмысленность работы управляющих с маленькими депозитами, по крайней мере на тот момент пока депозит не вырос до более-менее ощутимых средств в управлении. Так каким же образом можно провести оценку степени влияния звёздного рейтинга Альпари на успешность счёта с точки зрения управляющего? Из возможных вариантов решения наиболее простым представляется следующий. Нужно сравнить несколько счетов, работающих по одной и той же торговой системе, и попытаться выявить зависимость успешности счёта от его положения в рейтинге. Таким образом, используя практически идентичные счета в плане основных торговых показателей, мы пытаемся исключить по максимуму влияние других факторов на успешность ПАММ счёта и оставить наиболее значимый фактор - влияние звёздного рейтинга Альпари. Действительно, визуально графики доходности рассматриваемых ниже в таблице ПАММ счетов имеют очень высокую степень корреляции, но различаются по прибыльности. Разумеется первым в голову может прийти предположение о том, что инвесторы оценят доходность счетов за последние 3-6 месяцев и сделают выбор в пользу счетов, показавших наибольшую прибыль на заданном интервале времени. Следом также можно вспомнить рекомендации самого управляющего о необходимости равномерного распределения средств по консервативным и агрессивным счетам с целью сглаживания просадок на счетах инвесторов. Однако забегая вперёд нужно сразу сказать, что оба этих предположения оказывают на счета заметно меньшее влияние, чем положение ПАММ счёта в рейтинге. Итак, в таблице, представленной ниже, зелёным цветом выделены счета, которые большую часть июня находились в ТОП-20 рейтинга Альпари (во второй его половине). При сортировке по росту средств в управлении за июнь видно, что все топовые ПАММ счета оказались в самом верху таблицы. Правда между ними ещё вклинился и счёт Alfonsofont (Trend_Tracker_RUR), который в ТОП-20 не находился. Объяснение этого факта может быть достаточно простым. У данного управляющего просто существует некоторый дефицит рублёвых счетов, в результате чего выбор у рублёвых инвесторов несколько ограничен. Соответственно рост средств на рублёвых счетах может происходить более быстрыми темпами по сравнении с долларовыми счетами при прочих равных условиях. Внизу таблицы находятся аутсайдеры по росту денежных средств, которые показали даже отток инвесторских средств со счетов за июнь месяц, хотя доходность счетов как лидеров, так и аутсайдеров в июне месяце вполне сравнима (болтанка вокруг нулевых значений). В трёх последующих таблицах показана сортировка счетов по прибыльности за 1, 3 и 6 месяцев. Из таблиц видно, что все счета меняют свою позицию в списке в зависимости от сортировки, но двое из трёх лидеров из ТОП-20, относящиеся к консервативным счетам, стабильно находятся во второй половине отсортированного по доходности списка. А один из топовых лидеров агрессивный счёт Alfonsofont (Live fast, die young) чаще всего замыкает первую половину отсортированного списка с агрессивными счетами. Таким образом с точки зрения здравого смысла инвестора представленные здесь счета из ТОП-20 не являются какими-то исключительными счетами по сравнению с остальными в плане получения доходности с тем, чтобы инвесторы делали акцент на инвестирование именно в эти счета. И следовательно на инвестиции именно в эти счета главным образом повлияло расположение данных счетов в ТОП-20 рейтинга Альпари. Если приведённый выше пример влияния рейтинга Альпари на решения инвесторов кому-то кажется недостаточно убедительным, то приведу ещё один весьма колоритный пример. Речь пойдёт о счёте Katja Sambuka (MiniSpread) Что в нём такого интересного? На конец марта действительно абсолютно ничего! Управляющий за полгода, прошедших со дня публикации ПАММ счёта, совершил всего лишь 2 долгоиграющих сделки с небольшой загрузкой депозита. И вероятнее всего сделки всё это время провисели без каких-либо стопов. Но видимо ПАММ счёт был опубликован под счастливой звездой и к своему полугодовому юбилею успел показать относительно неплохую доходность в размере 235,67% (по мониторингу) при относительно приемлемой просадке в 45.91% (01.02.2013). Данных показателей оказалось вполне достаточно, чтобы согласно правилам расчёта рейтинга занять одно из лидирующих мест в общем рейтинге Alpari. Управляющий счёта Katja Sambuka (MiniSpread) сравнил показатели своего ПАММ счёта с конкурентами из звёздного рейтинга. И будучи довольно смышлённым человеком (я его за это уважаю!) быстро смекнул какую выгоду может ему принести попадание его ПАММ счёта в лидеры звёздного рейтинга. Поэтому ровно через неделю после полугодового юбилея ПАММ счёта он оплачивает место в звёздном рейтинге Альпари посредством увеличения капитала управляющего до 3000 USD. Далее "сушит вёсла" посредством открытия на счёте третьей сделки с загрузкой депозита в 4 раза меньшей, чем была загрузка депозита для предыдущей сделки, которая была второй по счёту за полгода. А затем просто спокойно ждёт когда звёздный рейтинг Альпари накидает ему денег доверчивых начинающих инвесторов, которых кстати оказалось ни много, ни мало, а целых 500 (пятьсот!) человек. И каковы же оказались результаты смекалки и находчивости управляющего в течении первого месяца после попадания счёта в звёздный рейтинг Альпари? А попал счёт кстати сразу на второе место, уступив лидерство в звёздном рейтинге лишь только известному опытному управляющему AVP. Счёт устойчиво находился на втором месте большую часть апреля. По данному поводу неоднократно высказывались возражения со стороны посетителей форума. В частности AntFX просил Альпари убрать этот счёт из лидеров вручную, но получил отказ, поскольку формально параметры этого ПАММ счёта указывали именно на второе место звёздного рейтинга Альпари. Ниже приведены результаты 1 месяца нахождения ПАММ счёта на втором месте звёздного рейтинга Альпари: Нетрудно заметить, что в счёт, показавший за месяц прирост доходности всего лишь в 1,4% были проведены инвестиции, увеличившие средства в управлении в 6,4 раза. Иначе как инвесторским безумием случившийся факт назвать нельзя! А причиной этому является звёздный рейтинг Альпари. Я не смог найти каких-либо других более-менее объяснимых причин данного исторического события. Но тем не менее с удовольствием выслушаю объяснения от апрельских инвесторов этого счёта. Возможно эти объяснения смогут приоткрыть ещё какие-нибудь любопытные факты в психологии инвестором ПАММ счетов. Заключение По результатам анализа двух представленных примеров с достаточным на то основанием можно сделать вывод о существенном влиянии звёздного рейтинга Альпари на инвестиционные решения клиентов компании. В связи с этим Альпари несёт как минимум моральную ответственность перед инвесторами, о которой в настоящий момент времени возможно и не догадывается. И стандартный ответ о том, что "доходность, показанная в прошлом, не может являться гарантией доходности в будущем" в данном случае не является каким-либо адекватным оправданием сложившейся ситуации. Поэтому для устранения дополнительных обязательств компании перед инвесторами я предлагаю упразднить звёздный рейтинг Альпари в кратчайшие сроки, а ПАММ счета в списке должны отображаться в соответствии с порядковым номером, присвоенным каждому счёту при его открытии с сортировкой от самого старого счёта к самому новому. При реализации данного предложения каждый инвестор будет строить свои собственные рейтинги, основываясь на своём понимании качественных ПАММ счетов, используя широкий набор фильтров, разработанных компанией Альпари. При таком раскладе никаких претензий к компании Альпари по поводу рекламирования тех или иных ПАММ счетов (заслуженно или не заслуженно) предъявить уже будет невозможно в виду отсутствия самого объекта для претензий. Solandr Test Drive
  15. Критерий Бартелса оценки случайности последовательности описан на скриншоте ниже. (Источник: Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006, - 816 с.) На основании вышеописанного критерия Бартелса был написан скрипт, позволяющий проводить оценку случайности для последовательностей, генерируемых встроенным генератором псевдослучайных чисел. В виду ограничения по допустимой длине массива в 2 млн значений в текущей версии языка MQL4 общая случайная последовательность длиною в 1 млрд. значений была разбита на 500 отдельных последовательностей, каждая из которых составила 2 млн. значений. Далее была проведена оценка каждой такой последовательности по критерию Бартелса. По таблице для значения А л ь ф а=0,01 при 2 млн значений последовательности B_альфа=0,6261. Для того, чтобы последовательность согласно критерию Бартелса считалась случайной необходимо, чтобы выполнялось условие: 2-B_альфа<B<2+B_альфа 1,3739<B<2,6261 Согласно расчётам, произведённым скриптом, среднее значение M(В)=1,9999. При этом минимальное и максимальное значение B составило B_min=1,9957 и B_max=2,0041. Таким образом все значения B удовлетворяют критерию Бартелся. То есть последовательность, генерируемую встроенным генератором псевдослучайных чисел, можно считать случайной. Если для проверки вместо случайной последовательности взять функцию синуса от индекса массива (скрипт здесь), то получим следующие цифры: M(В)=0,9578 B_min=0,9578 B_max=0,9578 Все значения B не удовлетворяют критерию Бартелса 1,3739<B<2,6261. Таким образом функция синуса от индекса массива не является случайной. Solandr Test Drive
  16. solandr

    Формула Убера

    Управляющий DIMtrade привёл любопытную форумулу Убера для расчёта максимальной серии убыточных сделок при известном количестве сделок и проценту выигрышных сделок по ней: MaxLS = LN(1 / Trades) / LN(1 — Win%) Здесь MaxLS - непрерывная последовательность убыточных сделок, Trades - общее количество сделок, Win% - соотношение выигрышей (0...1). Формула дает ответ с достоверностью 1-(1/Trades). Проверим по этой формуле данные, полученные в предыдущей статье для серии в 10 млрд сделок. В таблице приведены полученные результаты моделирования с помощью монетки (синий цвет), а также результат расчёта по формуле Убера (красный цвет). Рассматривая полученные результаты можно сделать вывод о весьма неплохом совпадении результатов моделирования с помощью монетки с результатами расчёта по формуле Убера. Возможно несовершенство генератора псевдослучайных последовательностей, встроенного в язык MQL4, ведёт к более изломанной кривой, которая в идеале и будет стремиться к кривой, полученной на основании формулы Убера. Solandr Test Drive
  17. Кидаем монетку и подсчитываем значения непрерывных последовательностей сделок Представим себе такую ситуацию. Сидит трейдер и делает сделки вручную. Сделки разные получаются: убыточные, прибыльные. А потом вдруг раз и "попёрло" - 30 сделок подряд и все в плюс! Как относиться к такому результату? Что это? Действительно ли трейдер выявил какую-то рыночную закономерность (вдруг это Грааль?), или может просто повезло - случайная последовательность удачных сделок, которая как началась, так и бесследно закончится? То есть что должен делать трейдер, воспользовавшись моментом? Запрограммировать стратегию, дабы проверить свою последовательность сделок на истории, затратив на это определённое количество времени, или же овчинка выделки не стоит? (Лично я считаю, что программировать нужно ВСЕ идеи, приходящие в голову, но в данном случае это к теме статьи не относится ) Попробуем с этим разобраться традиционным методом подбрасывая монетку. Бросков будет много и делать это за нас будет простой скрипт. Суть скрипта состоит в том, что он генерит прибыльные и отрицательные сделки на основании встроенного генератора случайных чисел. При этом он может это делать для разного соотношения между прибыльными и убыточными сделками. Скрипт делает по 10 млрд бросков монетки для получения статистически значимых (и повторяемых) оценок. Далее он находит самую длинную серию положительных и отрицательных сделок. Результат его работы сведён в таблицу ниже, а также представлен в виде диаграммы для наглядности. На графике видны заметные ступеньки, вызванные ограничениями встроенного генератора случайных чисел. Но для понимая сути вопроса его имеющихся возможностей вполне достаточно. Желающие могут перепроверить то же самое с использованием физического генератора случайных чисел, например с помощью этого. Возможно ступеньки станут чуть поменьше, но характер самой кривой останется прежним. Исходя из данной таблицы видно, что если трейдер получил не более 28 прибыльных сделок подряд, то это может случиться даже абсолютно случайно! Вы ведь не будете утверждать, что монетка, которая выбрасывает ровное количество прибыльных и убыточных сделок может быть неслучайным процессом? Кстати близко к теме можно вспомнить про весьма многодетные семьи, в которых дети одни только девочки, или одни только мальчики. При этом начинаются всякие спекуляции и объяснения по поводу того почему так могло произойти. Но как видно по результатам работы данного скрипта такое положение дел может быть просто абсолютным совпадением, которое ни с чем не связано. Если трейдеру удалось получить например 34 прибыльные сделки подряд, то с точки зрения статистики, которую здесь представляет монетка, такое возможно уже только лишь при наличии некоего имеющего места быть вероятностного смещения между выигрышами и проигрышами в соотношении 55/45. Такое событие УЖЕ вышло за рамки некоего абсолютно случайного процесса и возможно имеет смысл трейдеру самому или с помощью программиста присмотреться к тем действиям, которые если он выполнял системно, возможно запрограммировать и посмотреть на истории. Вдруг можно будет торговлю автоматизировать, облегчив тем самым свой труд в той или иной степени? Кстати полученные данные согласуются с широко распространённым мнением о том, что меньше 30 сделок для анализа лучше и не брать. Сейчас это ещё раз продемонстрировала монетка. Написанное выше совершенно никоим образом не является обязательным условием для наличия какой-то неслучайности в торговых действиях трейдера! Это всего лишь инструмент предназначенный для грубой первичной оценки работы трейдера в условиях отсутствия каких-либо иных дополнительных сведений на предмет возможного случайного везения, пускай весьма редкого, но всё же возможного. Переменный размер позиции или взаимосвязанные цепочки сделок Существуют стратегии, в которых нужно добавлять к уже открытой позиции дополнительные, чтобы усреднить цену совокупной сделки. Как это может повлиять на общие наши расчёты? Ведь в торговом отчёте мы видим просто общее число всех сделок? Рассуждая логически можно поступить следующим образом: 1) Объединить всю цепочку сделок для одного общего входа и выхода из рынка, и далее рассматривать эту цепочку как одну объединённую сделку. 2) Принимая во внимание, что каждый торговый вход в рынок может повлечь за собою цепочку дальнейших сделок можно рассмотреть 3 варианта дальнейших действий: a) Разделить общее количество полученных сделок на допустимое количество сделок в цепочке согласно торговой стратегии; б) Если допустимое количество сделок в цепочке неизвестно, то можно посмотреть максимальное предположительное число сделок в цепочке, которое имело место быть (по разнице в загрузке ПАММ счёта в минимуме и в максимуме); в) Принять максимальное число торговых сделок в цепочке равным максимально возможному для данного торгового счёта в случае, если происходит игра без стопов и такое теоретически возможно согласно стратегии. Для упрощения расчётов для пунктов б) и в) каждую сделку в цепочке будем считать одинаковым объёмом, который равен минимальному объёму, присутствующему на графике использования кредитного плеча ПАММ-счёта. Тогда получается, что длительные последовательности непрерывных выигрышей с точки зрения завершённости торговых циклов могут быть в несколько раз короче, уменьшая таким образом "вероятность неслучайности", основанной на реально выявленной рыночной закономерности. Solandr Test Drive
  18. Обнаружил интересную статью про монетку. Решил разместить ссылку на неё здесь, чтобы не потерялась. И другим людям возможно будет полезно ознакомиться с ней, так как разговор в ней идёт о главном - о рынке: http://karapuz-blog.blogspot.de/2012/11/595.html PS (24.08.2014): К сожалению блог автора был закрыт. Возможно он слишком много писал о политике в своеобразной манере. Но тем не менее у меня на компьютере оказалась копия его статьи, которую я и размещаю здесь в виде архива. Solandr Test Drive
  19. По итогам обсуждения статьи о максимальной теоретически возможной просадке у многих инвесторов и заинтересованных лиц возникло смешанное чувство неполноты информации о полученном значении максимальной просадки для счёта Solandr (Test Drive). И это вполне понятно, поскольку нет указания о степени применимости указанной максимальной просадки к оценке риска ПАММ счёта. То есть непонятно должна ли эта просадка случиться в следующем месяце, или же её вероятность наступления исчезающе мала так же как и шансы увидеть результаты 1 миллиарда сделок в реальности? Чтобы ответить на возникшие вопросы был написан скрипт, производящий подсчёт уровня просадки после каждой сделки (все входные данные оставлены прежними, что и для предыдущих расчётов). Весь диапазон максимальный просадки был разбит на интервалы по 50 USD. После совершения каждой сделки определялся размер текущей просадки. Счётчик для интервала, в который эта просадка попадала, увеличивался на единицу. По итогам подсчёта 1 миллиарда сделок было найдено, что 68,64% сделок пришлось на время нахождения системы в просадке разной величины. Далее находилось соотношение количества сделок из разных интервалов просадки по отношению именно к количеству этих "просадочных" сделок, указанных выше, а не к 1 миллиарду. Результат представлен на гистограмме частот распределения просадки по интервалам ниже. Для более детального рассмотрения хвоста диаграммы ниже приведёно значение десятичного логарифма предыдущего графика. Далее уже в Excel был рассчитан график распределения вероятности, показанный ниже. Рядом с графиком приведена таблица численных значений наиболее характерных точек. Значения из таблицы нужно нужно читать следующим образом: Вариант 1: 99% всего времени нахождения счёта в просадке размер просадки не будет превышать 300 USD. Вариант 2: С вероятностью в 99% просадка на счёте не превысит 300 USD. Ещё один пример: Вариант 1: 99,99% всего времени нахождения счёта в просадке размер просадки не будет превышать 600 USD. Вариант 2: С вероятностью в 99,99% просадка на счёте не превысит 600 USD. Насколько приведённые выше цифры соответствуют допустимому значению риска определяется каждым инвестором индивидуально. Со своей стороны хочу ещё раз напомнить, что рекомендуемый стартовый депозит составляет 1000 USD. Риск ПАММ счёта полностью соответствует этому условию. Также на ПАММ счёте используется манименеджмент аля "фиксированный лот в тестере МТ4". Это означает, что по мере роста доходности риск получения полного уничтожения счёта будет уменьшаться. PS: Не знаю насколько представленная выше информация позволит инвесторам счёта Solandr (Test Drive) спать ночью более спокойно, но тем не менее счёл нужным её представить. Solandr Test Drive
  20. В статье посвящённой максимальной просадке ПАММ счёта оценка просадки производилась для системы, у которой средний убыток был равен средней прибыли. И далее для применения полученных результатов к реальным торговым системам полученные значения просадки просто умножались на средний убыток системы. Но как показали дальнейшие проверки получаемых результатов замечание управляющего Asmodeux о влиянии несимметричности средней прибыли среднему убытку оказалось вполне справедливыми. И простое перемножение среднего убытка на значения из таблицы не является корректным действием. Поэтому данная статья вносит необходимые исправления в результаты расчётов предыдущей статьи. В скрипт из предыдущей статьи добавлена возможность устанавливать размер средней прибыли и среднего убытка (Скрипт 1). Результат работы скрипта при average profit trade=21,11 USD и loss trade=-38,80 USD представлен в таблице и рядом на диаграмме. В виду огромных численных значений теоретически возможной просадки, получающихся при торговле близкой к случайной (50/50), значения просадки по оси ординат отложены в масштабе десятичного логарифма (синяя кривая). Также на диаграмму нанесены значения максимальных последовательностей проигрышей (коричневая кривая). Нужно отметить, что сам вид кривой теоретически возможной просадки оказался достаточно неожиданным. При заданном соотношении средней прибыльной сделки к убыточной как 21,11/-38,80 можно наблюдать просадку являющейся с точки зрения депозита фактически бесконечной при значениях вероятности прибыльных сделок менее 65%. После преодоления рубежа в 65% по прибыльным сделкам происходит резкое стремительное уменьшение теоретически возможной просадки до вполне допустимых размеров. (Если быть более точным, то точка перегиба графика находится в точке 64,76%/35,24% в соответствии с пропорцией между средней прибыльной и убыточной сделкой.) Отдельно необходимо отметить нелинейность соотношения между максимальной последовательностью проигрышей и теоретически возможной просадкой. Данный результат может являться хорошим дополнением к ранее полученным результатам исследования нелинейности риска. Для удобства применения в практических целях подготовлен отдельный Скрипт 2. Он делает расчёт для одного заданного значения вероятности успешных сделок. Данный скрипт является универсальным инструментом для оценки теоретически возможной просадки по результатам тестового прогона в тестере МТ4. Инвесторы могут использовать данный скрипт для принятия инвестиционных решений запросив у управляющего данные о среднем размере прибыли и убытка, а также процента прибыльных сделок. Пример применения данного скрипта для оценки теоретически возможной просадки для ПАММ счёта Solandr (Test Drive): Исходные данные из тестов МТ4: Average profit trade=21,11 USD Average loss trade=-38,80 USD Profit trades (% of total) = 73,95% Результат расчёта скрипта: Теоретически возможная просадка на участке истории в 1 млрд. сделок равна -1513 USD. При использовании манименеджмента аля "фиксированный лот в тестере МТ4" при параметрах риска как на тестах данное значение соответствует прибыли ПАММ счёта в 51,3% по мониторингу Альпари. Пока что на сегодняшний день 12.12.2014 на данном ПАММ счёте зафиксирована доходность в 47%. После превышения доходности на ПАММ счёте значения 51,3% и сохранения таких же статистических параметров, которые показала стратегия в тестах, возникновение теоретически возможной просадки будет иметь всё меньше и меньше шансов по уничтожении ПАММ счёта. Solandr Test Drive
  21. В результате обсуждения статей 1 и 2 с управляющим Asmodeux возникла необходимость в написании новой статьи, которая призвана ответить на возникшие вопросы. Предыдущие статьи рассматривают влияние лишь разовой непрерывной просадки на ПАММ счёт. Но в реальности возможна последовательная комбинация непрерывных просадок в перемешку с небольшими выигрышными сериями. И результат такой комбинации может оказать гораздо более негативное влияние, нежели разовая непрерывная просадка. Поэтому для решения поставленного вопроса о величине возможной максимальной просадки ПАММ счёта был написан скрипт. Ниже приведена таблица и диаграмма, являющаяся аналогом таблицы и диаграммы из статьи, посвящённой максимальным значениям непрерывных последовательностей сделок, с дополнением максимальной абсолютной просадки. Максимальная абсолютная просадка выражена в количестве стоплоссов. Если принять что убыток для сделки равны 1, то значение максимальной абсолютной просадки ПАММ счёта можно напрямую брать в таблице. Для использования на реальных ПАММ счетах для определения максимальной абсолютной просадки необходимо значение из таблицы умножить либо на среднее значение убыточной сделки, определённое для всех убыточных сделок, либо во втором варианте определённое из максимальной непрерывной серии проигрышей. Рассмотрим изменение значения максимальной абсолютной просадки при изменении вероятности прибыльных сделок. При случайном блуждании (50/50) максимальная абсолютная просадка составила 30137 стоплоссов. Столь огромное число говорит о том, что скорее всего никакого депозита не хватит на противостояние ПАММ счёта такой максимальной абсолютной просадке. Далее по мере увеличения вероятности прибыльных сделок происходит резкое уменьшение максимальной абсолютной просадки. Например при 55/45 максимальная абсолютна просадка составляет уже всего 89 стоплоссов. И далее с ростом успешности торговли максимальная абсолютная просадка, начиная примерно с 85/15 полностью совпадает с максимальной непрерывной последовательностью проигрышей. Проведём расчёт максимальной абсолютной просадки для ПАММ счёта Solandr (Test Drive). Вариант 1. По среднему стоплоссу для всех убыточных сделок. 1. Profit trades (% of total) = 73,95%, Loss trades (% of total) = 26,05% 2. Everage loss trade = -38,80 3. Максимальная абсолютная просадка=20 при соотношении прибыльных/убыточных сделок 75/25 4. Максимальная теоретически возможная просадка ПАММ счёта: 20*(-38,80) =-776 Вариант 2. По максимальной непрерывной серии проигрышей 1. Profit trades (% of total) = 73,95%, Loss trades (% of total) = 26,05% 2. Maximal consecutive losses (loss in money) = 5 (-151,27) 3. Максимальная абсолютная просадка=20 при соотношении прибыльных/убыточных сделок 75/25 4. Максимальная теоретически возможная просадка ПАММ счёта: 20* (-151,27/5)=-605 Объединяя результат, полученный в предыдущей статье, с результатами данной статьи получаем набор из нескольких оценок просадок для ПАММ счёта Solandr (Test Drive): Максимальная просадка по результатам тестов в МТ4 за период 2000-2014 год (EURUSD, спред 35) = -176,39 USD Просадка по максимальной непрерывной серии проигрышей = -453,81 USD Максимальная абсолютная просадка на основе среднего стоплосса для всех убыточных сделок = -776 USD Максимальная абсолютная просадка на основе максимальной непрерывной серии проигрышей = -605 USD Минимальный рекомендованный размер депозита при выбранном в тестах МТ4 риске равен 1000 USD, что является значением, превышающем все полученные значения возможной просадки. То есть при использовании стратегии управления капиталом на основе риска, пропорционального количеству паёв (аналог фиксированного лота в тестере МТ4), ПАММ счёт теоретически может преодолеть максимальную просадку даже в начале своей работы. Видно, что самую скромную просадку показывает тестер МТ4 в виду ограниченности истории тестирования. А самая большая просадка ПАММ счёта равна максимальной абсолютной просадке на основе среднего стоплосса для всех убыточных сделок. Причём разница между этими значениями для данного ПАММ счёта составила 4,4 раза(!!!). Таким образом можно сделать вывод о том, что нельзя принимать значение максимальной просадки стратегии из тестера МТ4 за основу оценки риска инвестиций в ПАММ счёт. В данной статье показано, что просадка тестера МТ4 может расходиться с возможным теоретическим значением в несколько раз. При этом формально стратегия не будет считаться "поломанной", поскольку будет сохраняться прежнее статистическое соотношение между прибыльными и убыточными сделками, полученное в тестере МТ4. Solandr Test Drive
  22. Многих инвесторов и управляющих интересует вопрос о том насколько сильно может просесть счёт при неблагоприятных рыночных условиях. В лучшем случае ответом на него является представление управляющим отчёта о тестировании стратегии в тестере МТ4. В отчёте присутствует такой параметр Maximal Drawdown, который и считается формальным ответом на поставленный вопрос. Но вот действительно ли это так? То есть может ли полученный ответ быть тем самым уровнем падения, на который стоит ориентироваться инвесторам и управляющему? Если объективно смотреть на результаты тестирования, то ни у кого не вызывает сомнение факт ограниченности участка тестирования, что приводит к нереализации всех возможных торговых ситуаций, вообще возможных для данной торговой системы. И в реальности у нас имеется значение максимальной просадки лишь для заданного участка тестирования торговой стратегии. То есть уровень максимальной просадки, показанный в тестере, ни в коем случае не может служить ориентиром для принятия инвестиционных решений в виду ограниченности участка тестирования. Так что же в таком случае делать? Как быть? Ведь какой-то ответ на вопрос о максимальной просадке нужно иметь? Часто управляющие говорят, что например заложили на счёт двойной запас по максимальной просадке и на этом вопрос считается закрытым. С моей точки зрения существует более корректный ответ на вопрос о теоретически возможной максимальной просадке ПАММ-счёта, который также не может абсолютно точно назвать уровень возможной просадки в будущем, но по крайней мере даёт информацию о теоретически возможном значении уровня просадки на основе доступных статистических данных о торговой системе. Для получения одного из возможных сценариев, которые могут произойти на счёте в будущем, можно использовать информацию о максимально возможной непрерывной последовательности сделок, в данном случае убыточных. В статье приведена таблица максимальных непрерывных последовательностей сделок, рассчитанная для разного соотношения между прибыльными и убыточными сделками. Тогда алгоритм поиска максимальной теоретически возможной просадки ПАММ счёта выглядит следующим образом: 1. Находим соотношение прибыльных и убыточных сделок из отчёта тестера МТ4 - Profit trades (% of total) и Loss trades (% of total); 2. Находим значение максимального последовательного убытка - Maximal consecutive losses (loss in money); 3. По таблице из статьи находим ближайшее значение максимальной последовательности проигрышей, соответствующее соотношению прибыльных и убыточных сделок из тестера МТ4; 4. Через простую пропорцию определяем значение максимальной теоретически возможной просадки ПАММ счёта. Ниже приведён пример расчёта согласно приведённому алгоритму для результатов тестирования стратегии, работающей на ПАММ счёте solandr (Test Drive) 1. Profit trades (% of total) = 73,95%, Loss trades (% of total) = 26,05% 2. Maximal consecutive losses (loss in money) = 5 (-151,27) 3. Максимальная последовательность проигрышей=15 при соотношении прибыльных/убыточных сделок 75/25 4. Максимальная теоретически возможная просадка ПАММ счёта: 15* (-151,27/5)=453,81 Таким образом мы получаем значение максимальной теоретически возможной просадки в 453,81 USD, которая может случиться на счёте при длительной непрерывной последовательности убытков. При этом система гарантированно НЕ БУДЕТ считаться поломанной. Сравнивая значение максимальной просадки счёта из отчёта тестера Maximal drawdown=176,39 с максимальной теоретически возможной просадкой в 453,81 USD приходит удивление о глубоком заблуждении управляющих, оценивающих риск своих торговых систем лишь только по ограниченному участку истории даже в случае использования всей доступной истории/ Solandr Test Drive
  23. Прошло 425 дней тестирования стратегии. Результаты тестирования внушают некий осторожный оптимизм. Решил открыть оферту и начать приём инвестиций. Приглашаются 10 долларовые инвесторы для обкатки ролловеров. На свои деньги тестирование ролловеров уже проводилось, но всякое может случиться в новом деле. Читаем декларацию ПАММ счёта и делаем осторожные тестовые инвестиции. Solandr Test Drive
  24. В статье "Оптимизация стратегий на основе минимизации ошибки управления ПАММ счётом" говорится о важности вида кривой доходности для инвестиционной привлекательности ПАММ счёта для инвесторов. Наиболее рациональный способ достижения такого вида кривой состоит в подборе параметров советника, соответствующих наиболее прямолинейному виду кривой доходности. И как уже было сказано для оптимизации параметров необходимо использовать коэффициент корреляции линейной регрессии. Поскольку штатных средств, рассчитывающий данный параметр, в тестере МТ4 нет, то было предложено вместо коэффициента корреляции линейной регрессии применять фактор восстановления в классическом его определении, как отношение полученной прибыли к просадке. Было показано, что такая замена позволяет в некоторой степени улучшить прямолинейность графика кривой доходности. Физический смысл коэффициента корреляции линейной регрессии состоит в том, что он показывает степень универсальности выбранных параметров для всех участков тестирования. Иными словами можно например провести оптимизацию советника на основе критерия максимизации итогового баланса, но в итоге выйдет так, что на разных участках рост доходности будет сильно отличаться друг от друга. То есть весьма удачный участок будет сменяться не совсем удачным. В применимости к ПАММ сервису смена удачного участка не совсем удачным может активировать в сознании инвестора мем "система сломалась" с принятием соответствующего инвестиционного решения. В случае же выбора параметров советника по линейной регрессии разброс в размерах доходности разных участков будет менее выраженным. И поскольку никто не знает какой участок выпадет на ближайший инвестиционный период, то будет меньше разочарований инвесторов и соответственно меньше поспешных бегств инвесторов с ПАММ счёта. В случае оптимизации советника по линейной регрессии, а не по итоговому балансу в подавляющем большинстве случаев итоговый баланс окажется заметно меньшим. Соответственно математическое ожидание (МО) стратегии также упадёт. И здесь уже каждый управ должен самостоятельно принять решение о выборе в пользу итогового баланса и максимума МО, либо в угоду инвесторам выбирать красивую плавную кривую графика доходности, которая нравится инвесторам. К радости разработчиков торговых систем не так давно появилась возможность воспользоваться библиотекой численного анализа ALGLIB, которая была адаптирована для применения в МТ4 build 555 и выше. Наряду с массой полезных математических функций анализа данных библиотека содержит и необходимую нам функцию расчёта LR Correlation и LR Standard Error. Библиотеку ALGLIB можно скачать с сайта разработчиков терминала. Копия библиотеки приложена к данной статье (на всякий случай). Для работы нужно распаковать архив в папку: каталог_данных_терминала. Шаблон, на примере которого можно использовать библиотеку для расчёта LR Correlation и LR Standard Error, находится в файле Template_for_LR_optimization.mq4. Шаблон показывает код, который нужно внести в оптимизируемый советник. Некоторые моменты, на которые следует обратить внимание при переносе шаблона в оптимизируемый эксперт: 1. Вставка инклюдников #include <Math\Alglib\alglib.mqh>#include <Arrays\ArrayDouble.mqh> 2. В файл optimization_results.txt записываются следующие данные: write_result=FileWrite(handle_optimization_results,DoubleToStr(optimization_parameter,2),DoubleToStr(LR_correlation,4),DoubleToStr(LR_standard_error,4),DoubleToStr(LR_correlation/LR_standard_error,4)); а) необходимо вместо optimization_parameter вписать тот параметр, который будет оптимизироваться в тестере МТ4. Но это не принципиально и необходимо лишь для удобства последующего чтения результатов; б) значение LR Correlation; в) значение LR Standard Error; г) целевая функция LR_correlation/LR_standard_error. Она просто объединяет параметры LR Correlation и LR Standard Error в целевую функцию, что даёт некое удобство при оптимизации. 3. Вид файла optimization_results.txt 4. Файл optimization_results.txt анализируется в Excel на предмет максимизации целевой функции LR_correlation/LR_standard_error. Solandr Test Drive
  25. 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
×