РАЛЬФ РАЛЬФ ВИНС - Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров

• Название: Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров
• Автор: РАЛЬФ РАЛЬФ ВИНС
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2007
• ISBN: ISBN 978-5-9614-0610-8

---

Мы можем сказать, что повышение А^ 2 оказывает на G то же воздей­ствие, что и аналогичное понижение величины (1,25 * М) ^ 2.

Чтобы понять это, рассмотрим изменение А от 1,1 до 1,2:

А SD М G А^2 SD ^ 2 = (1, 25 * М)^ 2 1,1 0,1 0,08 1,095445 1,21 0,01 1,2 0,4899 0,39192 1,095445 1.44 0.24 0,23 = 0,23

Когда A=l,l,ToSD=0,l. Когда А = 1,2, то, чтобы получить эквивалентное G, SD должно быть равно 0,4899, согласно уравнению (1.27). Так как М = = 0,8 * SD,ToM=0,3919. Если мы возведем в квадрат значения А и SD и рассчитаем раз­ность, то получим 0,23 в соответствии с уравнением (1.29). Рассмотрим следующую таблицу:

А SD М G А^2 SD ^ 2 = (1,25 * М) ^ 2 1,1 0,25 0,2 1,071214 1, 21 0,0625 1,2 0,5408 0,4327 1,071214 1, 44 0.2925 0, 23 = 0,23

Отметьте, что в предыдущем примере, где мы начали с меньших значений разбро­са (SD или М), требовалось их большее повышение, чтобы достичь того же G. Таким образом, можно утверждать, что чем сильнее вы уменьшаете дисперсию, тем легче дается больший выигрыш. Это экспоненциальная функция, причем в пределе, при ну­левой дисперсии, G равно А. Трейдер, который торгует на фиксированной долевой ос­нове, должен максимизировать G, но не обязательно А. При максимизации G надо понимать, что стандартное отклонение SD затрагивает G в той же степени, что и А в соответствии с теоремой Пифагора! Таким образом, когда трейдер уменьшает стан­дартное отклонение (SD) своих сделок, это эквивалентно повышению арифметичес­кого среднего HPR (т.е. А), и наоборот!

Фундаментальное уравнение торговли

Мы можем получить гораздо больше, чем просто понимание того факта, что уменьшение размера проигрышей улучшает конечный результат. Вернемся к уравнению (1.19а):

Подставим А вместо AHPR (среднее арифметическое HPR). Далее, так как (X ^Y) ^ Z = Х ^ (Y * Z), мы можем еще больше упростить уравнение:

Это последнее уравнение мы назовем фундаментальным уравнением торговли, так как оно описывает, как различные факторы: А, SD и N — влияют на ре­зультат торговли. Очевидны несколько фактов. Во-первых, если А меньше или равно единице, тогда при любых значениях двух других переменных, SD и N, наш результат не может быть больше единицы. Если А меньше единицы, то при N, стремящемся к бесконечности, наш результат приближается к нулю. Это означает, что, если А меньше или равно 1 (математическое ожидание меньше или равно нулю, так как математическое ожидание равно А - 1), у нас нет шансов получить прибыль. Фак­тически, если А меньше 1, то наше разорение — это просто вопрос времени (то есть достаточно большого N).

При условии, что А больше 1, сростом N увеличивается наша прибыль. На­пример, система показала среднее арифметическое 1,1 и стандартное отклоне­ние 0,25. Таким образом:

В нашем примере, где коэффициент равен 1,1475; 1,1475 ^ (1/2) = 1,071214264. Таким образом, каждая следующая сделка, каждое увеличение N на единицу

соответствует умножению нашего конечного счета на 1,071214264. Отметьте, что это число является средним геометрическим. Каждый раз, когда осуществляется сдел­ка и когда N увеличивается на единицу, коэффициент умножается на среднее гео­метрическое. В этом и состоит действительная польза диверсификации, выражен­ная математически фундаментальным уравнением торговли. Диверсификация по­зволяет вам как бы увеличить N (т.е. количество сделок) за определенный период времени. Есть еще одна важная деталь, которую необходимо отметить при рассмот­рении фундаментального уравнения торговли: хорошо, когда вы уменьшаете стандартное отклонение больше, чем арифметическое среднее HPR. Поэтому следует быстро закрывать убыточные позиции (использовать маленький stop-loss). Но уравнение также демонстрирует, что при выборе слишком жесткого стопа вы можете больше потерять. Вас выбьет с рынка из-за слишком большо­го количества сделок с маленьким проигрышем, которые позднее оказались бы прибыльными, поскольку А уменьшается в большей степени, чем SD. Вместе с тем, и уменьшение больших выигрышных сделок поможет ва­шей системе, если это уменьшает SD больше, чем уменьшает А. Во многих случаях этого можно достичь путем включения в вашу торговую программу опционов. Позиция по опционам, которая направлена против позиции базо­вого инструмента (покупка опциона или продажа соответствующего опцио­на), может оказаться весьма полезной. Например, если у вас длинная пози­ция по какой-либо акции (или товару), покупка пут-опциона (или продажа колл-опциона) может уменьшить ваше SD по совокупной позиции в боль­шей степени, чем уменьшить А. Если вы получаете прибыль по базовому инстру­менту, то будете в убытке по опциону. При этом убыток опциону лишь незначи­тельно уменьшит общую прибыль. Таким образом, вы уменьшили как ваше SD, так и А. Если вы не получаете прибыль по базовому инструменту, вам надо увели­чить А и уменьшить SD. Надо стремиться уменьшить SD в большей степени, чем уменьшить А.

Конечно, издержки на трансакции при такой стратегии довольно значи­тельны, и они всегда должны приниматься в расчет. Чтобы воспользоваться такой стратегией, ваша программа не должна быть ориентирована на очень короткий срок. Все вышесказанное лишь подтверждает, что различные стра­тегии и различные торговые правила должны рассматриваться сточки зре­ния фундаментального уравнения торговли. Таким образом, мы можем оце­нить влияние этих факторов на уровень возможных убытков и понять, что именно необходимо сделать для улучшения системы.

Допустим, в долгосрочной торговой программе была использована выше­упомянутая стратегия покупки пут-опциона совместно с длинной позицией по базовому инструменту, в результате мы получили большее оценочное TWR. Ситуа­ция, когда одновременно открыты длинная позиция по базовому инструменту и по­зиция по пут-опциону, эквивалентна просто длинной позиции по колл-опциону. В том случае лучше просто купить колл-опцион, так как издержки на трансакции будут существенно ниже[4], чем при наличии длинной позиции по базовому инструмен­ту и длинной позиции по пут-опциону. Продемонстрируем это на примере рынка индексов акций в 1987 году. Допустим, мы покупаем базовый инструмент — индекс ОЕХ. Система, кото­рую мы будем использовать, является простым 20-дневным прорывом кана­ла. Каждый день мы рассчитываем самый высокий максимум и самый низ­кий минимум последних 20 дней. Затем, в течение дня, если рынок повыша­ется и касается верхней точки, мы покупаем. Если цены идут вниз и касаются низшей точки, мы продаем. Если дневные открытия выше или ниже точек входа в рынок, мы входим при открытии. Такая система подразумевает по­стоянную торговлю на рынке:

Дата Позиция Вход P&L Полный капитал Волатильность 870106 Длинная 241,07 0 0 0,1516987 870414 Короткая 276,54 35,47 35,47 0,2082573 870507 Длинная 292,28 -15,74 19,73 0,2182117 870904 Короткая 313,47 21,19 40,92 0,1793583 871001 Длинная 320,67 -7,2 33,72 0,1848783 871012 Короткая 302,81 -17,86 15,86 0,2076074 871221 Длинная 242,94 59,87 75,73 0,3492674

Если определять оптимальное f no этому потоку сделок, мы найдем, что соот­ветствующее среднее геометрическое (фактор роста на нашем счете за игру) равно 1,12445.

Теперь мы возьмем те же сделки, только будем использовать модель оценки фондовых опционов Блэка-Шоулса (подробно об этом будет рассказано в главе 5), и преобразуем входные цены в теоретические цены опционов. Входные данные для ценовой модели будут следующими: историческая волатильность, рассчитанная на основе 20 дней (расчет исторической волатильности также приводится в главе 5), безрисковая ставка 6% и 260,8875 дней (это среднее число ра­бочих дней в году). Далее мы допустим, что покупаем опционы, когда остается ровно 0,5 года до даты их исполнения (6 месяцев), и что они «при деньгах». Дру­гими словами, существуют цены исполнения, в точности соответствующие цене входа на рынок. Покупка колл-опциона, когда система в длинной позиции по ба­зовому инструменту, и пут-опциона, когда система в короткой позиции по базо­вому инструменту, с учетом параметров упомянутой модели оценки опционов, даст в результате следующий поток сделок: