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 ПТМ 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(41скальпирующая 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 $100 000.

Табл. 6-1 показывает результаты згой имитации. Обратите внимание, чтоО,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.

Таблица 6-1. 200 имитаций по 40 сделок со скальпирующим распределением кратных R

	0.1% риска	0,25% риска	0.5% риска	0.75% риска	1.0% риска
Средний конечный капитал, $	101.866	104,020	107.848	112.822	118.416
Вероятность уменьшения счета на 2%, %	0	3	7	9	12
Вероятность закончить по крайней мере без убытков. %	89	88	88	91	87
Вероятность 10%-ной прибыли, %	0	4	32	56	65
Минимальный конечный капитал, $	98.293	95.747	91,553	84,072	83,367
Средний процент прибыли	1.9	4,0	7,8	11.5	18,4
Минимальный процент прибыли	-1.7	-4,3	-8,4	-12,6	-16,6

Содержание раздела