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