Стратегия 4. Безопасная стратегия распределения

из "Биржевые стратегии игры без риска "

Как бы хороша ни была ваша торговая система, падение цен по открытым вами позициям все равно не обойдет вас стороной. В этой связи мы предупреждаем в любом случае не следует позволять убыткам превысить сумму, составляющую 1% от ваших активов. Соответственно в любой момент вы не должны подвергаться риску, превышающему этот уровень. Для многих даже 1% может быть слишком высокой ставкой, особенно если вы делаете первые шаги в сфере инвестиций. [c.304]
Когда эти данные были вновь подсчитаны, исходя из допустимого уровня риска не в один, а в два процента, результаты удвоились. Портфель потяжелел уже на 111%, но принял на себя апрельское падение в размере 8%. Стратегия с двумя процентами риска принесла в итоге 83,5% прибыли. При применении этой более опасной стратегии мы получили три убыточных месяца вместо двух. (Данная стратегия более опасна тем, что, вкладывая большую сумму в каждый вид акций, мы получаем, таким образом, более волатиль-ный портфель.) Помните, что эта прибыль была достигнута в период одного из самых сильных бычьих рынков в истории — и даже при том, что все позиции были в конце концов закрыты с помощью аварийного выхода с минимальными потерями, все же вряд ли стоит рассчитывать на то, что нечто подобное повторится в ближайшем будущем. Никогда не увеличивайте риск до 2%, если хотите следовать безопасной стратегии. [c.306]
Какой эффект дает данная стратегия при применении ее к нашему примерному списку акций Оксфордского клуба на все том же промежутке времени с 1999-го по 2000 год Помесячные результаты представлены в таблице 14.5. Теперь портфель за 14 месяцев увеличился на 160%. Апрельское падение составило 7,3%, что меньше, чем при использовании стратегии с 2%-ным риском. А ведь перед самым крахом в акции было вложено практически 100% активов. Однако даже при таком уровне инвестиционного риска в момент крушения портфель потерял только 7,3% своей стоимости. К 15 апреля риск того, что накопленная прибыль исчезнет в пасти медвежьего рынка, составлял приблизительно только 25%. А к маю наши активы уже на 100% состояли из наличных, потеряв на падении 10% от своего пикового объема, достигнутого в марте. [c.308]
Вы знаете, что наша программа умеет играть в шарики и что мы использовали в качестве примера расчет по 10 тыс. возможных вариантов, скомпоновав результаты расчетов в таблицу. Вы можете, например, вычислить ожидание системы, составляющее 0,8/ , но далеко не каждый вариант развития событий в игре будет соответствовать этому показателю. Фактически, было бы даже интересно определить, какой процент от возможных исходов игры, включающей 30 сделок, будет иметь положительное ожидание. Ведь памятуя о том, что в некоторых случаях игра заканчивается с 80%-ными потерями, можно не сомневаться, что какая-то часть возможных вариантов развития событий в игре будет приносить убытки. Мы также можем выразить через показатель R величину максимально возможного проигрыша. Другими словами, мы можем рассчитать, по результатам скольких из 10 000 возможных исходов игры мы будем нести потери и какова величина этих потерь. [c.310]
Первый статистический вывод состоит в том, что игра имеет 82,5% шансов на победу по результатам 30 сделок. Это означает, что при данных условиях, совершая в день по 30 сделок, игрок заканчивал бы с прибылью каждые четыре из пяти дней (80% времени). Превосходная система, не так ли Совершая по 30 сделок в месяц, можно получать прибыль по результатам каждых четырех из пяти месяцев. Хороший результат. А тот, кто совершает 30 сделок в год, будет в прибыли каждые четыре из пяти лет, что совсем не плохо. [c.310]
Предупрежденный — вооружен. Без этого предупреждения вы могли быть обескуражены столь длинной серией поражений, но знание того, что данное событие может произойти, уменьшает негативное психологическое воздействие. Я играл в эту игру на своих семинарах приблизительно 150 раз с различными группами людей. Я видел серию из 24, и даже из 30 потерь подряд. Игра с 24 потерями подряд в итоге завершилась с прибылью, но вот игра с серией из 30 потерь подряд закончилась полным крушением. [c.311]
Теперь давайте посмотрим, насколько большие потери, выраженные через показатель R, можно понести, используя безопасные позиции во время длинных проигрышных серий. Расчеты приведены в таблице 14.7. Левая колонка показывает размер совокупных потерь, выраженных в количестве R, а правая — вероятность возникновения такой же или еще большей потери. [c.311]
Моделирование показало, что по 10 тыс. вариантов среднее падение составило 14,6/ , а максимальное — 60/ . [c.312]
Стратег я уст и ающая размер позиции, используется, когда все другие решения вами уже приняты. Например, вы могли бы решить купить акции XYZ с установкой стоп-лосса на 25% ниже цены входа. Тем самым вы определили цену входа и условия аварийного выхода, но ничего не сказали о размере открываемой позиции. Здесь должна включиться такая, например, стратегия определения размера позиции, которая не позволит рисковать более чем 1°о активов вашего портфеля. [c.313]
В стратегии распределения активов решения о факте покупки и о размере покупки представлены как два в одном . Предположим, например, вы думаете что портфель какого-то конкретного инвестиционного фонда наилучшим образом соответствует вашим представлениям о перспективах рынка. Вы думаете, что акции представленного в этом портфеле сектора рынка добьются большего успеха, чем рынок в целом, и желаете поучаствовать именно в этом празднике жизни. Если бы вы стали рисковать на этом вложении только одним процентом активов, это было бы слишком мало для обеспечения действительно хорошего праздника. Данный уровень вложений не адекватен принципам стратегии распределения активов. [c.313]

Вернуться к основной статье