Промышленный лизинг Промышленный лизинг  Методички 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 [ 55 ] 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129

же пока не убедитесь, что редко совершаете психологические ошибки (см. гл. 11 и 13). Когда вы добьетесь этого, то можете подняться вплоть до 1% риска в сделке.

Рассмотрим еще пять примеров, в которых вы должны определить, каким должен быть размер позиции. Предположим, в каждом случае на счете есть $100 ООО. Вы будете рисковать У2% этого счета, или $500. Исходя из данного 1 R определите, сколько акций вы будете покупать.

1. Вы скальпируете TXN по 68,125; 1 R = 12,5 цента.

2. Вы инерционно торгуете HLIT, покупая по 141,375 со стопом в 3/8 пункта.

3. Вы торгуете AMZN по 68 со стопом в 2,375 пункта.

4. Вы торгуете JDSU по 288,875 со стопом в 6,5 пункта.

5. Вы торгуете IBM по 98,5 со стопом в У16 пункта.

Вычислите размер позиции в каждом примере. Имеются ли случаи, где позиция слишком велика , даже несмотря на то, что вы рискуете только 0,5% своего счета? Укажите минимум две причины, по которым позиция может оказаться слишком большой несмотря на то, что вы рискуете всего лишь малой толикой своего счета. Ответы даны в конце главы.

Имитация системы: определение возможностей

Заполнив ведомость сделок, похожую на те, что показаны в табл. 5-1 и 5-3, можно получить распределение кратных R, и это поможет вам провести имитацию вашей системы, используя различные стратегии размера позиции. Вы можете проводить имитацию несколькими способами.

Простейший из них - определить распределение кратных R и изготовить мешок шаров с таким же распределением. Затем, наугад вытягивая шары (и отправляя их обратно в мешок), вы сможете получить представление о том, как будет выглядеть торговля по вашей системе. Например, у вас система с ожиданием более 1,0, которая верна примерно в 35% случаев. Когда вы сымитируете ее, то увидите, что даже при 10-15 проигрышах подряд вы сможете получить хороший доход просто потому, что 16 сделка даст выигрыш в 30 R, который целиком перекроет все убытки. Это-нужно знать, чтобы торговать по этой системе.



Кстати, корпорация НТМ разработала пятиуровневую компьютерную игру*, цель которой - постичь важность ожидания и размера позиции. Последний уровень игры позволяет вам вводить собственное распределение кратных R и имитировать систему.

Вторым способом имитации вашей системы являются автоматические компьютерные симуляции. Вы можете построить такой имитатор с помощью Excel, что позволит вам проводить 500 имитаций по 50 сделок каждая с различными стратегиями размера позиции. Польза таких имитаций очевидна: сравнение разных стратегий размера позиции поможет определить средний доход и покажет, как может уменьшиться счет и за счет чего. Результаты могут быть очень интересными. Однако компьютерные симуляции не создают столь реального ощущения сделки, как имитации с шарами.

Чтобы помочь вам понять важность размера позиции и способов проведения имитаций, мы выполнили некоторые из них, используя данные табл. 5-1 (41 скальпирующая сделка по методике, рекомендованной в гл. 9). Не забудьте, что среди этих сделок есть убытки в 4 R, отражающие либо психологические ошибки (такие, как неисполненный стоп ), либо крупные непредвиденные движения рынка.

Сначала мы провели 5000 имитаций по 50 сделок в каждой с указанным распределением кратных R. Мы обнаружили, что вероятность положительного ожидания составляла 0,885. Иными словами, если бы 50 сделок отражали неделю торговли, то 90% недель были бы выигрышными.

Затем мы провели 200 имитаций по 40 сделок в каждой с пятью различными алгоритмами размера позиции, предполагающими от 0,1 до 1% риска. По условию, трейдер делал по 40 сделок в неделю, имея на счете $100 ООО.

Табл. 6-1 показывает результаты этой имитации. Обратите внимание, что 0,25%-ный риск на одну сделку, который лучше всего отражает методы торговли одного из авторов, дает в среднем 4% дохода в неделю, или 16% в месяц. При большем риске можно иметь гораздо более высокие прибыли, однако высоким риском, достигающим 1%, очень трудно управлять с помощью плотных стопов , в чем вы убедитесь, посмотрев ответы на задачи в конце данной главы. Заметьте также, что ключом к указанным доходам являются ожидание (т.е. удержание убытков на уровне 1 R) и размер позиции.

Табл. 6-2 показывает, что может произойти за месяц. Она показывает результаты 200 имитаций по 150 сделок в каждой. Посмотрите вниматель-

Эту игру можно заказать, позвонив по телефону 919-852-3994.



Таблица 6-1.

200 имитаций по 40 сделок

со скальпирующим распределением кратных R

0,196 риска

0,2596 риска

0,596 риска

0,7596 риска

1,096 риска

Средний

конечный капитал, $

101,866

104,020

107,848

112,822

118,416

Вероятность уменьшения счета на 2%, %

Вероятность закончить

по крайней мере без убытков, %

Вероятность 10%-ной прибыли, %

Минимальный конечный капитал, $

98,293

95,747

91,553

84,072

83,367

Средний процент прибыли

11,5

18,4

Минимальный процент прибыли

-1,7

-4,3

-8,4

-12,6

-16,6

Таблица 6-2.

200 имитаций по 150 сделок

со скальпирующим распределением кратных R

0,196 риска

0,2596 риска

0,596 риска

0,7596 риска

1,096 риска

Средний

конечный капитал, $

106499

116270

134770

155870

183622

Вероятность уменьшения счета на 2%, %

Вероятность закончить

по крайней мере без убытков, %

Вероятность 10%-ной прибыли, %

Минимальный конечный капитал, $

96892

92292

84863

77656

70789

Средний процент прибыли

16,3

34,8

55,9

83,6

Минимальный процент прибыли

-3,1

-7,7

-15,2

-22,3

-29,2

но: если предположить, что вы сможете выдержать распределение скальпирующей системы и риск в 0,25% вашего счета на одну сделку, то ваш среднемесячный доход составит около 16%. Иными словами, перед вами 80%-ная вероятность получать как минимум 10%-ный месячный доход. Как ни странно, эти результаты вполне реальны, поскольку исходные данные включали несколько крупных убытков, вызванных психологическими ошибками.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 [ 55 ] 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129