Тема: SWT-метод. Теория. Элементы ММ

Риски и объемы.

Риски

Для повышения эффективности использования средств, размещенных на депозите торгового счета, риск совокупной позиции по всем торгуемым инструментам оценивается с учетом предположения о слабой корреляции рынков по отдельным ваолютам, формирующим инструменты портфеля. Слабая корреляция рынков предполагает, что совокупный риск по портфелю инструментов меньше суммы рисков по отдельным составляющим портфеля в корень квадратный из количества валют, составляющих торгуемые инструменты.
Формула, разработанная для расчета размера риска на сделку в зависимости от набора и свойств торгуемых инструментов, имеет следующий вид:

f1.png,

где
R - средний риск одной сделки;
K – размер рискового капитала;
N - максимальное количество инструментов в портфеле;
M - количество торгуемых рынков со слабой корреляцией;
p – допустимая просадка рискового капитала K за один портфельный трейд.

В частности, p=0.3 означает, что допускаемое значение размера просадки (точнее, математическое ожидание размера просадки) при портфельной торговле составляет 30% рискового капитала на N отдельных сделок по портфелю инструментов.

Например, пусть в формировании инструментов портфеля участвует 8 различных валют: AUD, CAD, CHF, EUR, GBP, JPY, NZD, USD, т.е. M=8, которые образуют 28 различных валютных пар (торговых инструментов). Хотя вклад их в объем операций на рынках и в общую волатильность портфеля различный, но в этом приближении будем считать его одинаковым.
Примем количество используемых инструментов N=20, p=0.3, тогда для депозита в 100000$ с полным использованием торгового капитала в качестве рискового получим оценку риска на сделку в размере R=4243.
С ростом баланса счета риски на сделку будут увеличиваться, с уменьшением (если получены убытки) – уменьшатся.

Риски и объемы.

Объемы

Следующая задача - оценка объема позиции – решается очень просто. Объем позиции рассчитывается по формуле:

f2.png,

где
V – объем позиции в лотах;
R – величина риска на сделку;
SL – размер ордера стоп-лосс в тиках;
C – цена тика в валюте депозита.

В частности, пусть планируется сделка по EURUSD с ордером стоп-лосс на расстоянии 85пп. Цена тика 10$ и при риске на сделку 4243$ из приведенной формулы можно получить V=4,99 лота.

Отметим, что приведенный подход косвенно решает задачу учета волатильности инструментов, так как для более волатильных инструментов размер ордера стоп-лосс в тиках будет больше, а объем позиции соответственно меньше.

Таковы основные детали нашего подхода к управлению рисками в торговле.

Риски и объемы.

Некоторые заключительные замечания.

1. Ограничение размера рискового капитала.
В случае ограничения размера риска, например, 20% от депозита, размер рискового капитала будет 20000, а объемы, соответственно в 5 раз меньше, и т.д.

2. Ограничение риска на сделку.
Приведенные формулы хорошо работают в условиях применимости выборочной статистики, т.е. когда количество планируемых сделок больше некоторых минимальных величин и погрешности выборочной статистики невелики. В противном случае мы можем столкнуться с неприятными сюрпризами из-за случайного характера одного отдельно взятого события, например, одной сделки.
Особенно наглядно это видно на примере работы по одному инструменту. Один инструмент - это результат взаимодействия двух рынков. Например, если взять рынки американского доллара USD и евро EUR, то мы получим инструмент EURUSD. Поскольку количество рынков М в приведенной выше формуле два, то размер рискового капитала в расчетной формуле будет увеличен в корень квадратный из 2 раз, несмотря на то, что фактически мы торгуем по одному инструменту. Это обстоятельство в дополнение к случайному характеру одной отдельно взятой сделки еще больше повышает рискованность торговли при малом количестве инструментов.
Устранить отмеченные недостатки можно двумя способами (или их комбинацией):
- распределять расчетный риск на количество сделок не менее некоторого минимального значения Nmin, независмо от того, одновременно или нет будут производиться эти сделки;
- ввести ограничения по максимальному размеру риска на одну сделку в доле (процентах) от размера рискового (торгового) капитала, например, не более 15%. В этом случае, при депозите 10000$ и размере рискового капитала 30%, максимальный уровень риска на одну сделку будет не более 450$.

Резюме.

Разработанный алгоритм ММ в конечном его виде имеет следующие характерные особенности:
- стандартизация рисков по инструментам, благодаря которой независимо от того, чем мы торгуем, риск на позицию примерно одинаков;
- учет хеджирования при диверсификации портфеля, что повышает эффективность использования торгового капитала;
- распределение риска на серию сделок независимо от количества торгуемых инструментов, что исключает фатальные последствия даже при грубой ошибке в конкретной позиции;
- корректировка рисков с использованием формулы Келли на основании реальной истории конкретного торгового счета.

Отметим, что, как и все методы ММ, метод описанный в настоящей ветке, не привязан к конкретной торговой стратегии и определяет только риски торговли в зависмости от ее результатов. Так что независимо от того, как и чем вы торгуете, вы можете использовать наши формулы в своей деятельности, а антикризисные свойства метода позволят вам сберечь и приумножить ваш торговый капитал.

Ниже будут опубликованы фрагменты переписки в системе ЛС по вопросам реализации SWT-метода.
Вопросы на мой взгляд достаточно интересные. Корреспондент из участников нашего форума пожелал остаться анонимным.

Сообщение от ...

Николай, здравствуйте!

Недавно наткнулся на пауке на Вашу методику SWT-trading. Метод понравился, у самого есть подобные мысли. Разрешите задать вопрос по цифровым фильтрам. Я сам по образованию физик, но немного из другой области, полупроводники, потому цифровая фильтрация мне в целом понятна, а вот в деталях я плаваю.
Собственно вопрос такой, как правильно построить систему ортогональных полосовых фильтров? Если мы возьмем полосовые фильтры с идеальной АЧХ, то это будут «прямоугольники» и они будут ортогональны. Но это в идеале. А если практически, то, я так понимаю, можно использовать быстрое Фурье с окно, скажем, Хемминга. Например, в матлабе берем функцию fir1(n, [Wn1 Wn2]), которая синтезирует полосовой КИХ фильтр порядка n, с полосой частот пропускания Wn1-Wn2. При таком подходе как правильно выбрать порядок? Если я правильно понимаю, чем выше порядок фильтра, тем ближе его АЧХ к идеальной, но тем больше задержка фильтра…

Буду очень признателен, если Вы поможете с этим вопросом.

С уважением,
К.

С БПФ и окнами заморачиваться не стоит, также как и с другими типами КИХ-фильров. Громоздко и не очень эффективно.
Достаточно использовать простейшие рекурсивные фильтры. Общую картину поведения трендов они дадут, а больше и не надо. Погрешность из-за неортогональности имеет чисто академическое значение и практически не сказывается на результатах анализа рынка. Хаос все равно нельзя упорядочить и все оценки очень приблизительны. Даже если вы добьетесь идеала в реализации фильтров, это не даст особого эффекта из-за самой природы процесса, описывающего рынок.

Сообщение от ...

Спасибо большое за ответ!

Я сам начал с использования полосовых фильтров Батерворта 2-го порядка для разбиения сигнала на тренды. Потом наткнулся на Ваш подход SWT, и вопрос про ортогональность возник после этой ветки форума http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?...page=0&fpart=4, где Вы показываете, что увеличение ортогональности ведет к качественно лучшей картинке в плане сигналов для открытия позиций. Т.е. я правильно понимаю, что ортогональность важна, но не настолько, чтобы быть ключевым моментом? Главное, чтобы после декомпозиции исходного сигнала на составляющие после полосовой фильтрации можно было восстановить сигнал обратно, так?

Если вы правильно оценили ситуацию и направление торговли, то погрешность определения точки входа не является существенной.
Если неправильно, то тем более.

Сообщение от ...

>>Если вы правильно оценили ситуацию и направление торговли, то погрешность определения точки входа не >>является существенной. Если неправильно, то тем более.
Не соглашусь, точность определения точки входа влияет на риск в сделке и величину средней убыточной сделки. Большая средняя убыточная сделка может хорошую изначально стратегию привести в итоге к сливу....

Это потому что вы считаете, что поймали господа бога за бороду.
На самом деле это не так, любая наша конструкция - это некоторая модель, через которую мы рассматриваем рынок, не более того. Ее (конструкции) цель - не предсказать поведение рынка, что невозможно, а дать нам правила поведения в той или иной ситуации. Что касается поведения рынка - оно может быть самым произвольным.
А относительно стопа - риски в любой конструкции регулируются тремя параметрами - точкой входа, точкой выхода с убытком и объемом. Если точка входа и точка выхода у вас определены, регулируйте объемом.

Сообщение от ...

...
Можно еще один практический вопрос. Допустим я хочу построить пять полосовых фильтров, берем полосовые БИХ фильтры Батерворта, разбиваем частотный диапазон на пять равных полос. Рассмотрим два соседних по частоте фильтра: как правильно выбирать граничные частоты полос? Нужно чтобы они не пересекались, например [0.2-0.4] и [0.4-0.6]? Или нужно оставить определенный зазор (скажем, [0.2-0.39] и [0.41-0.6]), т.к. у реальных фильтров переходная область среза по частоте имеет конечную ширину?

Учтите, что пять равных полос в рамках метода - это 5 равных полос в логарифмической шкале частот, т.е. берется равенство относительных полос пропускания (в статьях об этом сказано).
Что касается сопряжения полос фильтров, то ничего не могу посоветовать. Я использовал другой критерий - сумма волн должна давать график цены, т.е. должно выполняться условие принципа декомпозиции. А что там получилось с уровнями пересечения даже не знаю. По моему близко к стандартным значениям, принимаемым в теории фильтров для определения полосы пропускания фильтра, т.е. по уровню половинной мощности для квадрата модуля АЧХ, или по уровню 0.707 для модуля АЧХ.



P.S. Вы утонете в несущественных деталях, пытаясь детально повторить сделанное мною. Да это и не нужно.
Берите за основу идею и делайте свою реализацию, не пытаясь воспроизвести в деталях мои технические разработки. Они тоже несовершенны и страдают многими недостатками.
А основа - это принцип декомпозиции и иерархия трендов.

Удачи.

Сообщение от ...

Николай, добрый день,
Большое спасибо за развернутый ответ, многое прояснилось. Я вчера еще раз перечитал Вашу статью про стохастические тренды и понял, в чем я ошибался раньше: основной критерий построения набора фильтров – возможность восстановить сингал после декомпозиции, т.е. «сумма волн должна давать график цены». Я до этого в некоем произвольном порядке разбивал спектр на полосы и строил фильтры. Вчера сделал скрипт в матлабе, перепробовал все доступные БИХ фильтры, получил хороший результат только для фильтров Батерворта 1-го порядка. Пробовал КИХ фильтры, но для них нужен большой порядок и они дают большую задержку. Ну это первый блин, возможно потому и комом. Двигаемся дальше.
Цели повторить полностью Вашу систему нет, меня заинтересовала идея, т.к. она схожа с моей. Если в двух словах, то пытаемся сесть на хвост большому инвестору на большом таймфрейме, который создает тренд, ища точки входа и выхода на меньшем таймфрейме.

С уважением,
К.

Удачи.....

Сообщение от ...

Николай, добрый день,
Разрешите обратиться к Вам за помощью по одной теме. Вы используете в методе SWT полосовые фильтры с равномерным разбиением частотного диапазона в логарифмической шкале. Я правильно понимаю, что это связано с тем, что исходный сигнал имеет свойства фликкер-шума (его спектр 1/f), а логарифмическая шкала даёт равные по средней амплитуде волны трендов на выходе фильтров?
Собственно вопрос возник из практической области. Если брать валюту, то соотношение между полосами кратное 5 очень логично. А что делать в случае с фьючерсами или акциями, где торговая сессия значительно короче? Например, для фьючерса на индекс РТС, где торговая сессия длится примерно 14 часов, я взял следующие периоды 589, 167, 47, 13, 3.7 (кратные 3.5) на 5 минутном таймфрейме, что примерно соответствует естественным периодам – неделя, день, 4 часа, 1 час.
Но подобное соотношение трудно будет получить для акций ММВБ, где торговая сессия – 9 часов. Возникает вопрос, насколько критично равномерное разбиением частотного диапазона в логарифмической шкале и можно ли отойти от этого принципа?

Вы правы, в случае торговых сессий с разрывом возникает проблема сопряжения волн на графиках разного масштаба. Но если работать на одном графике, то проблем нет.

В случае, если рынок имеет торговые сессии с разрывами внутри дня в качестве базового графика для анализа долгосрочных трендов нужно брать первый непрерывный, т.е. это будет график дневного масштаба. При преходе к недельному проблем нет, но в случае графиков с интервалом меньше одного дня возникнут проблемы с сопряжением волн на графиках разного масштаба.

Другой вариант, работать на графиках малого масштаба, игнорируя долгосрочные тенденции.

В заключение отмечу, что разделение графика цены на волны может быть произведено самым произвольным образом, главное чтобы максимально близко удовлетворялось требование принципа декомпозиции: график равен сумме волн. И чтобы вам удобно было работать с вашим разбиением. Один мой знакомый использовал разбиение периодов для анализа с кратностью 1.618. Индикаторов правда многовато при этом получается.
Вариант диапазонов, кратных 5, это частный случай. Мне просто так было удобнее, да и проще придать волнам физический смысл: дневные циклы, недельные, месячные, полугодовые - все они примерно кратны пятерке по длительности.