В том случае, если вариационная маржа положительная, она будет внесена продавцом на счет покупателя, если вариационная маржа отрицательная, то покупатель вносит ее на счет продавца. Таким образом, и выигрыш, и проигрыш по фьючерсным сделкам определяются сразу. В отличие от фьючерсных по форвардным контрактам оплата производится только один раз, в определенный день по контракту. [c.366]
Когда Морис Кендалл предположил, что изменение цен на акции принимает вид случайного блуждания, он подразумевал, что изменения цен так же независимы друг от друга, как и выигрыши и проигрыши в нашей игре. [c.313]
Исходы последовательных сделок независимы друг от друга, то есть выигрыши и проигрыши чередуются случайным образом. В этом случае мы имеем нулевую корреляцию между результатами сделок. [c.216]
Помните, что рынок всегда прав и всегда отличный учитель. Он всегда скажет вам точно, что вы были не правы, когда вы проигрываете, а также покажет вам, что нужно делать, чтобы исправить свои ошибки. Нет выигрышей и проигрышей, есть только выигрыши и изучение. [c.124]
Наука Хаоса предоставила нам самый мощный и передовой инструмент за последние две с половиной тысячи лет. К сожалению, сам термин Хаос имеет значение "комплексный, сложный для понимания, объемный", в то время как на самом деле он обозначает совершенно противоположное. Хаос - это не беспорядок, а скорее, значительно более высокая форма порядка. Чтобы понять эту новую науку, просто замените термин "Хаос" выражением "НОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ". Давайте исследуем повнимательнее, как это связано с выигрышами и проигрышами. Всякий раз, когда мы сталкиваемся с новой информацией (Хаосом), у нас есть выбор между двумя вариантами. Вариант, который мы почти всегда выбираем, состоит в том, чтобы привести новую информацию в соответствие со старыми хорошо знакомыми реалиями "Не похоже ли это на...." или "Это напоминает мне...". Это естественная реакция - соотнесение нового с привычным. Мы пытаемся "организовать" новую информацию, чтобы придать ей знакомое значение и определение. Более привычный характер новой информации заставляет нас думать, что мы чувствуем меньше риска и больше предсказуемости. Чем больше мы чувствуем, что контролируем ситуацию, тем меньше мы боимся. Это ключ к разгадке. Мы принудительно организуем новую поступающую информацию, чтобы оградить себя от страха. "Не знаю, куда катится эта современная молодежь, мы никогда не были такими". Перевод "Эта новая информация, поступающая от этого молодого поколения, не укладывается в мои старые категории, и это по-настоящему путает меня". [c.141]
У нас, спекулянтов, не такая легкая жизнь. Размеры наших выигрышей и проигрышей постоянно меняются. Иногда мы получаем большие выигрыши, иногда — крошечные. Наши убытки подчиняются той же самой фигуре их размер случаен. Рисунок 13.3 показывает торговлю сделка-за-сделкой , по используемой мною системе, поэтому вы можете видеть нерегулярность выигрышей и проигрышей. [c.204]
Заметки для себя о выигрышах и проигрышах. [c.223]
Когда в случае с колодой карт мы проводим отбор без замещения, можно путем проверки определить, существует ли зависимость. Для определенных событий (таких, как поток прибыли и убытков по сделкам), где зависимость не может быть определена путем проверки, мы будем использовать серийный тест. Серийный тест подскажет нам, имеет ли наша система больше (или меньше) периодов последовательных выигрышей и проигрышей, чем случайное распределение. [c.16]
Чистая прибыль составляет +7. Общее число сделок 12, поэтому N = 12. Теперь нас интересует не то, насколько велики выигрыши и проигрыши, а то, сколько было выигрышей и проигрышей, а также серий. Поэтому мы можем переделать наш ряд сделок в простую последовательность плюсов и минусов. Отметьте, что сделка с нулевой прибылью считается проигрышем. Таким образом [c.17]
Серийный тест подскажет вам, содержит ли ваша последовательность выигрышей и проигрышей больше или меньше полос (серий выигрышей или проигрышей), чем можно было бы ожидать от действительно случайной последовательности, в которой нет зависимости между испытаниями. Так как в нашем случае мы находимся на уровне относительно низкой доверительной границы, то можно допустить, что между сделками в этой последовательности нет зависимости. [c.18]
Очень редко система демонстрирует доверительную границу свыше 95,45%, чаще всего она менее 90%. Даже если вы найдете систему с доверительной границей от 90 до 95,45, это не будет золотым самородком. Чтобы убедиться в зависимости, на которой можно хорошо заработать, вам нужно как минимум 95,45%. Пока зависимость находится на приемлемой доверительной границе, вы можете изменить систему, чтобы улучшить торговые решения, даже если вы не понимаете основной причины зависимости. Если вы узнаете причину, то сможете оценить, когда зависимость действовала, а когда нет, а также когда можно ожидать изменение степени зависимости. До настоящего момента мы смотрели на зависимость только с точки зрения того, была ли последняя сделка выигрышем или проигрышем. Теперь мы попытаемся определить, есть ли в последовательности выигрышей и проигрышей зависимость или нет. Серийный тест на наличие зависимости автоматически принимает в расчет процент выигрышей и проигрышей. Однако серийный тест по периодам выигрышей и проигрышей учитывает последовательность выигрышей и проигрышей, но не их размер. Для того чтобы получить истинную независимость, не только сама последовательность выигрышей и проигрышей должна быть независимой, но и размеры выигрышей и проигрышей в последовательности также должны быть независимыми. Выигрыши и проигрыши могут быть независимыми, однако их [c.18]
Уравнения (1.09а) или (1.096) для оптимального f дадут правильный ответ при условии, что выигрыши и проигрыши будут одинаковые по величине. В качестве примера рассмотрим следующий поток ставок -1, +1, +1, -1, +1, +1, -И,.4-1, -1 [c.33]
Если выигрыши и проигрыши не были бы одинакового размера, то эта формула не дала бы правильного ответа. Примером служит бросок монеты в игре два к одному , где все выигрыши — 2 единицы, а проигрыши — 1 единица.В этом случае формула Келли будет выглядеть следующим образом [c.33]
Мы уже знаем, что формула Келли не применима к этой последовательности, так как величины выигрышей и проигрышей отличаются. Ранее в этой главе мы усреднили выигрыши и проигрыши и использовали эти средние значения в формуле Келли (так ошибочно поступают многие трейдеры). В результате, мы получили значение f= 0,16. Было отмечено, что применение формулы Келли в данном случае некорректно и не дает нам оптимального Формула Келли работает только при постоянных выигрышах и проигрышах. Вы не можете усреднить торговые выигрыши и проигрыши и получить истинное оптимальное f, используя формулы Келли. Наибольшее значение TWR при такой последовательности ставок (сделок) достигается при 0,24 (т.е. 1 доллар на каждые 71 доллар на счете). Это оптимальный геометрический рост, которого можно достичь при данной последовательности ставок (сделок) при торговле фиксированной долей. Давайте посмотрим, как меняется TWR при повторении этой последовательности ставок от 1 до 100 при f = 0,16 и f = 0,24. Мы видим, что использование значения f, которое ошибочно получено из формулы Келли, дало только 37,5% дохода, полученного при оптимальном f = 0,24 после 900 ставок или сделок (100 циклов из серий по 9 сделок). Другими словами, оптимальное f= 0,24, которое только на 0,08 отличается от 0,16 (смещено от оптимального на 50%), принесло почти на 167% прибыли больше, чем f = 0,16 за 900 ставок [c.36]
Для рассматриваемых рыночных систем преобразуем дневные выигрыши и проигрыши в дневные HPR, тогда мы получим значение, не зависящее от количества контрактов. В указанном примере, где дневное HPR составляет 1,05, вы выиграли 5%. Эти 5% не зависят от того, был у вас 1 контракт или 1000 контрактов. Теперь можно сравнивать разные портфели. Мы будем сравнивать все возможные комбинации портфелей, начиная с портфелей, состоящих из одной рыночной системы (для каждой рассматриваемой рыночной системы), заканчивая портфелями из N рыночных систем. В качестве примера рассмотрим рыночные системы А, В и С, их комбинации будут выглядеть следующим образом [c.43]
Формулы преобразования необработанных торговых P L в процент выигрыша и проигрыша для длинных и коротких позиций следующие [c.73]
Таким образом, для наших 4 гипотетических сделок мы получим следующий поток процентных выигрышей и проигрышей (с точки зрения длинных позиций) [c.73]
Мы назовем этот новый поток преобразованных P L приведенными данными, так как при торговле они приводятся к цене базового инструмента. Чтобы учесть комиссионные и проскальзывание, вы должны уменьшить цену выхода в уравнении (2.10а) на сумму комиссионных и проскальзывания. Таким же образом вам следует увеличить цену выхода в (2.106). Если вы используете (2.10в), то должны вычесть сумму комиссионных и проскальзывания (в пунктах) из числителя (P L в пунктах). Затем мы определим оптимальное f по этим процентным выигрышам и проигрышам. Оптимальное f будет равно 0,09. Преобразуем это оптимальное f= 0,09 в денежный эквивалент, основываясь на текущей цене акции, с помощью формулы [c.73]
Уравнения риска разорения, хотя они напрямую и не упомянуты в этой книге, должны также изменяться при использовании приведенных данных. Вообще в качестве вводных данных для уравнений риска разорения используют необработанные данные P L. Однако когда вы используете приведенные данные, новый поток процентных выигрышей и проигрышей должен умножаться на текущую цену базового инструмента, и далее надо использовать именно этот получившийся поток. Таким образом, при текущей цене инструмента 100 долларов поток процентных выигрышей и проигрышей 0,1 -0,15 0,2 -0,1 преобразуется в поток 10 -15 20 -10. Этот новый поток и следует использовать для уравнений риска разорения. [c.74]
Уравнения с (2. 10а) по (2. 10в) дают разные ответы в зависимости от того, какая была открыта позиция длинная или короткая. Например, если акция куплена за 80, а продана за 100, выигрыш составит 25%. Однако если акция продана по 100, а закрыта по 80, то выигрыш составит только 20%. В обоих случаях позицию открыли по 80 и закрыли по 100. Таким образом, последовательность — хронология трансакций — должна приниматься во внимание. Так как хронология трансакций затрагивает распределение процентных выигрышей и проигрышей, мы допускаем, что будущая хронология скорее всего будет подобна прошлой. Конечно, мы можем игнорировать хронологию сделок (используя 2.10в для длинных позиций и цену выхода в знаменателе 2.10в для коротких позиций), но это означало бы уменьшение информации в исторических данных. Более того, риск торговли является функцией хронологии торговли, и этот факт мы были бы вынуждены игнорировать. [c.76]
Любая из формул [1.04] будет удовлетворять критерию Келли, или, как я говорю, рассчитывают оптимальное /, независимо от того, равны или нет величины выигрыша и проигрыша. В формуле [1.03] величины выигрыша и проигрыша должны быть равны. [c.49]
В дальнейшем для простоты будем использовать примеры из азартных игр. Рассмотрим две системы систему А, которая выигрывает 10% сделок с выплатой двадцать восемь-к-одному , и систему В, выигрывающую 70% сделок с выплатой один-к-одному . Наше математическое ожидание на единицу ставки для системы А равно 1,9 и для системы В — 0,4. Следовательно, мы можем сказать, что на каждую единицу ставки система А будет приносить в среднем в 4,75 раза больше, чем система В. Но давайте взглянем на это с позиций торговли фиксированной долей счета. Мы можем найти наши оптимальные /, деля математические ожидания на отношения цен выигрыша и проигрыша (по формуле [1.04Ь]). Это дает оптимальное / для А — 0,0678 и для В — 0,4. Средние геометрические для каждой из систем при их оптимальных / будут равны [c.54]
Ориентироваться на максимальное арифметическое математическое ожидание нужно лишь тогда, когда вы намерены сделать последнюю ставку и прекратить игру. Однако почти всегда мы продолжаем ее, и деньги, которыми мы рискуем сегодня, завтра же снова будут поставлены на кон. При этом предыдущие выигрыши и проигрыши влияют на то, чем мы в состоянии рискнуть сегодня. В этой ситуации мы заинтересованы в максимальном росте нашего капитала в долгосрочной перспективе и нам следует ориентироваться на большее среднее геометрическое. Даже если сценарии, которые появятся завтра, будут отличаться от сегодняшних, мы все равно максимизируем эффективность наших решений, если всегда будем отдавать предпочтение большему среднему геометрическому. То же самое происходит при выборке без замещения или при игре в очко. От сдачи к сдаче вероятности меняются, как меняется и оптимальная доля счета, которую следует ставить на кон. Однако, постоянно ставя на следующий кон оптимальную долю для текущей сдачи, мы максимизируем наш долгосрочный рост. Помните, что для максимизации долгосрочного роста мы должны исходить из того, что текущий расклад будет бесконечно повторяться в будущем. Другими словами, мы должны рассматривать каждое отдельное событие, как если бы мы ставили на него бесконечное количество раз, если хотим максимизировать рост за много розыгрышей с различными раскладами. [c.84]
Однако не надо забывать, что хотя цены акций в среднем растут, но акции каждой отдельной компании вполне могут и падать. Существуют сотни примеров, когда акции, стоившие десятки долларов, падали до нескольких центов. Если просмотреть графики зависимости цен акций различных компаний от времени, то может сложиться впечатление, что на коротком промежутке времени (месяцы или год) движение цен совершенно случайно. Что произойдет с акциями завтра, не зависит от того, что было с ними сегодня, вчера и т.д. Вероятности падения или роста цены на следующий день представляются практически равными. Если это так, то поведение цены акций — это случайный процесс, и игра на бирже мало отличается от игры в казино полный хаос и все решает случай. К тому же, покупая акции, вы платите комиссионные брокеру и дополнительно теряете деньги на разнице цен покупки и продажи. В таком случае, даже если вероятность выигрыша и проигрыша одинакова, то в среднем вы проиграете за счет указанных затрат. [c.47]
Трейдеры могут использовать математические формулы в двух ситуациях. Первая ситуация, когда все суммы выигрышей равны так же, как и суммы проигрышей. Однако суммы выигрышей могут отличаться от сумм проигрышей так же, как и между собой. Другой случай, когда формулы могут быть полезны, - подсчет средних выигрышей и проигрышей. Очевидно, что вероятностное выражение применяется к историческим данным о проигрышах и выигрышах и не может использоваться в прогнозировании. Есть выражение, которое позволяет оценить ситуацию, когда суммы выигрышей и проигрышей могут принимать бесконечные количественные значения. Это выражение бесполезно для целей торговли, поскольку оно применяется к историческим данным о выигрышах/проигрышах. Вероятностное значение соотношения выигравших ставок к проигравшим в любой конкретной системе (либо стратегии) является лишь оценочной величиной. А оценка при этом строится на статистических данных. Поэтому, прежде чем подставлять в выражение какие-либо данные, необходимо собрать статистику. В результате такого положения вещей мы будем использовать данное выражение и просто измерять силу и надежность статистических данных. При подбрасывании монет мы уже знаем вероятные в будущем варианты, которые существуют вне зависимости от прошлых исходов любого количества падений монеты. В реальном мире торговли мы не имеем подобной информации. [c.24]
В действительности вам нужно провести 16 убыточных сделок подряд, прежде чем ваша ставка упадет до минимального уровня в 1 доллар. Чем больше счет превышает 100 долларов, тем более продолжительной должна быть цепь убыточных сделок, чтобы вывести вас из игры. После 30 сделок, в которых количество выигрышей и проигрышей одинаково, величина счета будет составлять приблизительно 780 долларов, и тогда для того, чтобы вывести вас из игры, потребуется 23 подряд убыточные сделки. Поэтому нет причин переживать о возможной потере 16 убыточных сделок подряд - явление почти невероятное. Однако лучше сравнивать апельсины с яблоками, чем игру в подбрасывание монеты с торговлей. Подбрасывание монеты и торговля похожи не более чем картошка и мандарины. Здесь сравнений быть не может. Торговля совершенно непредсказуема, несмотря на все показатели, которые можно вычислить на основе имеющейся статистики. Не поймите меня превратно, но с помощью логики мы можем всего лишь сделать определенные выводы относительно разумных ожиданий и вероятностей. Никакое математическое выражение не может нам гарантировать, что из "х"-количества сделок 50% будут прибыльными, а остальные 50 принесут убытки. А если соотношение не будет ровно 50/50, что, как правило и происходит в реальности Торговые стратегии формируются на основе логики и в значительной степени рыночной статистики. Поведение рынка меняется. То, что вчера представлялось благоприятным, сегодня может стать опасным. Поэтому смешно думать, что доля риска в сценарии с подбрасыванием монеты может быть перенесена на торговлю, вне зависимости оттого, связана ли она с акциями, опционами или фьючерсами. [c.78]
Высокая ставка снижения имеет несколько недостатков. Приходится пожертвовать определенными преимуществами. Самый серьезный недостаток заключается в том, что ставка снижения усиливает отрицательный эффект асимметричного действия рычага. Возможность компенсации убытков уменьшается прямо пропорционально скорости снижения риска. Если все выигрыши и проигрыши составляют 1.000 долларов на контракт, сделки заключаются с 10 контрактами и число [c.103]
Технические аналитики, как правило, занимаются преобразованиями исходных данных, чтобы различными манипуляциями найти "волшебный" ключ к тайнам рынка - некий "чудо-индикатор". Разве преобразованные данные лучше первоначальных Первичным индикатором рынка должна быть цена - единственная объективная и фундаментальная характеристика поведения рынка, непосредственно влияющая на ваши финансовые результаты. Не имеют никакого значения, каковы были сигналы индикаторов или мысли аналитика - финансовые результаты определяются тем, "что делал рынок ". Играя на повышение, вы выигрываете, если цены повышаются, и проигрываете, если цены понижаются. Выигрыши и проигрыши не зависят от показаний всех прочих индикаторов. [c.18]
Рассмотрим три различных итога реального трейдинга. В первом случае торговая модель приносит фантастические неожиданные прибыли. Во втором случае она начинает с последовательности проигрышей. В третьем случае модель дает серию мелких выигрышей и проигрышей. [c.191]
В третьем случае представьте, что торговая система генерирует серию небольших выигрышей и проигрышей, принося после месяца торговли небольшой чистый убыток или прибыль. Этот тип медленного кровотечения может оказаться для трейдера почти таким же испытанием, как более быстрая серия проигрышей. Трейдеры не знают, насколько они терпеливы. Такой торговый профиль необходимо сравнить с тестовым профилем. Если такой медленный период типичен для тестового профиля, то требуется терпение. Если во время тестирования таких периодов ни разу не возникало, то это предупреждение либо о значительном изменении условий, либо о слабости данной торговой системы. [c.193]
Пусть два шахматиста выигрывают с вероятностью р, а, значит, проигрывают с вероятностью (1-р). При этом один шахматист — эмоциональный игрок, т.е. после очередного выигрыша вероятность выигрыша следующей партии чуть-чуть увеличивается и равняется р+эпсилон, а после проигрыша вероятность последующего проигрыша тоже увеличивается на такую же величину эпсилон. Другой шахматист хладнокровен и неэмоционален, поэтому вероятность выигрыша и проигрыша у него не изменяется, оставаясь всегда постоянной величиной. Вопрос какой шахматист окажется более результативным [c.176]
Так как, будучи дэйтрейдером, вы работаете дома, то вам необходимо учитывать, что на рынке существуют торговцы, превосходящие вас в скорости. У этих людей быстрее исполняются ордера, они имеют лучший доступ к информации о движении рынка, а потому, по сравнению с ними, вы находитесь в менее выгодном положении тогда, когда лишь секунды определяют разницу между выигрышем и проигрышем в сделке. Чтобы зарабатывать на жизнь в этой игре, вы должны применять такие торговые стратегии, которые аннулируют их преимущество во времени. [c.45]
Установлено, что на вторичном рынке акций существуют механизмы выигрыша и проигрыша. При этом опытный, крупный, владеющий инсайдерской информацией спекулянт просто благодаря своему статусу автоматически включается в механизм выигрыша. Мелкий, неопытный инвестор, начиная торговать, по определению, априори, включается в механизм проигрыша. Вторичный рынок акций в основном существует за счёт капитала мелких и средних игроков, которые постоянно пополняют ряды участников торговли. [c.167]
Сначала рассмотрим азартного инвестора. Если данный инвестор столкнется с честной игрой , он предпочтет принять участие в данном проекте. Кроме того, крупные игры являются более привлекательными, чем мелкие. Это объясняется тем, что он получает больше удовольствия от выигрыша, чем разочарования от проигрыша. Так как вероятности выигрыша и проигрыша равны, то азартный инвестор предпочтет принять участие в игре. Это означает, что при выборе из двух портфелей, имеющих одинаковую доходность, азартный инвестор выберет тот, у которого больше стандартное отклонение. [c.190]
Достижение оптимальной вероятности результата состоит в том, что из возможных решений выбирается то, при котором вероятность результата является приемлемой для инвестора. На практике применение правила оптимальной вероятности результата обычно сочетается с использованием правила оптимальной колеблемости результата, сущность последнего заключается в том, что из возможных решений выбирается то, при котором вероятности выигрыша и проигрыша для одного и того же рискового вложения капитала имеют наименьший разрыв. [c.112]
Как уже указывалось, колеблемость показателей выражается их дисперсией, средним квадратичным отклонением и коэффициентом вариации. Сущность правила оптимальной колеблемости результата заключается в том, что из возможных решений выбирается то, при котором вероятности выигрыша и проигрыша для одного и того же рискового вложения капитала имеют небольшой разрыв, т. е. наименьшую величину дисперсии, среднего квадратичного отклонения,вариации. [c.470]
В каждой ситуации руководитель взвешивает возможный выигрыш и проигрыш (исход, после решения). Если вероятность и величина выигрыша велики, скорее всего будет принято решение, случаях, когда опасность потерь значительная, предпочтительнее решение, обещающее минимал различные варианты решения просчитываются, сравниваются между собой по многим параметр имеющим количественного выражения. [c.132]
Цель серийного теста — найти счет Z для периодов выигрышей и проигрышей в системной торговлее. Счет Z означает, на сколько стандартных отклонений вы удалены от среднего значения распределения. Таким образом, счет Z = 2,00 означает, что вы на 2,00 стандартных отклонения удалились от среднего значения (ожидание случайного распределения периодов выигрышей и проигрышей). [c.16]
Есть другой, и, может быть, лучший способ определения зависимости между размерами выигрышей и проигрышей. Этот метод позволяет рассмотреть размеры выигрышей и проигрышей с совершенно другой стороны, и когда он используется вместе с серийным f тестом, то взаимосвязь сделок измеряется с большей глубиной. Для количественной оценки зависимости или независимости данный метод использует коэффициент линейной корреляции г, который иногда называют пирсоновским г. Посмотрите на рисунок 1-2. Па нем изображены две абсолютно коррелированные последовательности. Мы называем это положительной корреляцией. [c.19]
На этом примере ясно показано, почему данный показатель называется пессимистическим. Он исходит из предположения, что торговая система не будет выигрывать в реальном времени так часто, как при тестировании, а нести убытки в реальном времени будет чаще, чем при тестировании. PROM отражает эти пессимистические допущения посредством корректировки чистой прибыли на стандартную ошибку. А раз так, он является более консервативным показателем. Его ценность также в том, что он включает число выигрышей и проигрышей. [c.95]
На рис. 20.4 (ж) представлены выигрыши и потери инвестора, который не использует опционы, а покупает базисную акцию (за 100) в тот же момент времени, когда другие лица покупают или продают опционы, и продает акцию в момент истечения опциона. Если предположить, что в этот период времени дивиденды отсутствуют, то результат будет представлен сплошной линией9. Аналогично, на рис. 20.4 (з) представлены выигрыши и проигрыши инвестора, который прибегает к короткой продаже акции в начальный момент и выкупает ее на дату истечения. [c.650]
Вы ведете записи ваших действий Плохие записи - верный признак игрока и неудачника. У хорошего бизнесмена и записи хорошие. Ваш архив должен отражать дату и цену при каждом входе на рынок и уходе с него, разницу цен, комиссионные, уровни остановки (Prote tive Stops), изменения этих уровней, причины более раннего или запоздалого входа на рынок и обстоятельства ухода с него, обстоятельства помешавшие уходу, максимальные выигрыши и проигрыши при достижении уровня остановки и прочие необходимые данные. [c.21]