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Das war ein Versehen. Sie müssen nur den Prozentsatz der Einlage auswählen, bei dem die maximal akzeptablen Ergebnisse erzielt werden.
Dieser Prozentsatz sollte auf der Grundlage der bekannten Parameter des Systems ohne MM gewählt werden. Es ist ja nicht so, dass ich einen Nobelpreis gewinnen möchte. Zumindest diese einfache Variante.
Das ist kein Versehen.
Angenommen, Sie vergleichen Ihren Ansatz mit meinem, dann vergleichen Sie einen gierigen Algorithmus mit einer genaueren Optimierungsheuristik.
Wenn Sie die oben genannten Parameter in die Zielfunktion aufnehmen, erhöht sich der Gewinn.
Es wird interessant sein, Ihr Modell unter dem Gesichtspunkt der linearen Programmierung zu betrachten.
Das war eine Überreaktion. Sie müssen nur den Prozentsatz der Einzahlung finden, der die besten Ergebnisse bringt.
Sie sollten es auf der Grundlage der bekannten Parameter des Systems auswählen, wenn es ohne MM funktioniert. Es ist ja nicht so, dass ich einen Nobelpreis gewinnen möchte. Zumindest in dieser einfachen Variante.
Und lassen Sie uns versuchen, ein optimales MM-Schema zu implementieren.
Ich habe einmal etwas Ähnliches in Ezhovs Ableitung des Funktionals für NS gesehen.
Wir haben also einen relativen Kursanstieg x=dS/S für die Zeit des Haltens einer offenen Position und den relativen Aktienanstieg dK/K=Lever*x, wobei Lever der Hebel ist.
Im nächsten Schritt wird das Eigenkapital erhöht: K[1]=K[0]*(1+p*|x|*Lever), wobei 1/2+p die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Kursrichtung von TS richtig vorhergesagt wird. Der Gewinn nach der Zeit t ist K[t]/K[0]=(1+p*|x|*Lever)^t. Wenn man den rechten und linken Teil der Identität logarithmiert und alle Takes in "gut" und "schlecht" unterteilt, erhält man den durchschnittlichen Gewinn (Klammern <> bezeichnen das Verfahren der Mittelwertbildung über eine bestimmte große Stichprobe)
<ln(K[t]/K[0])>=t*<(1/2+p)*ln(1+|x|*Lever)+(1/2-p)*ln(1-|x|*Lever)>
Die rechte Seite dieses Ausdrucks ist die Funktion, die wir im Hinblick auf den Hebelwert von Lever maximieren müssen.Wir differenzieren diesen Ausdruck durch Lever und setzen ihn mit Null gleich, um seinen optimalen Wert in Abhängigkeit vom Durchschnittswert des Prozentsatzes der richtigen Vorhersagen p und x=dS/S(im Wesentlichen die Volatilität der Bestechungsgelder) zu finden.
Lever=2p/<|x|> oder unter Berücksichtigung der Form der Verteilungsdichtefunktion (z. B. erhöhen dicke Schwänze in der Bestechungsverteilung das Risiko):
Hebel=2p/<|x|>, wobei a=<|x|>^2/<x^2> =0,8 für die Gaußsche Verteilung und 0,25 für die exponentielle Verteilung (die für Forex wahrscheinlicher ist).
Der daraus resultierende Wert der Hebelwirkung, wird die meisten maximale Rendite für einen bestimmten TS von allen möglichen. Jede Erhöhung oder Verringerung des Hebels führt zu einer negativen Veränderung der Gewinnrate. Das ist das optimale MM!
Für einen MT mit einem Prozentsatz richtig erratener Ziffern von 50+1% und dS=50 Punkten (durchschnittliche Größe des Gewinns pro Transaktion) ergibt sich beispielsweise die folgende Grafik für die durchschnittliche Gewinnrate K[i]/K[i-1] pro Transaktion als Funktion des Handelshebels:
D.h. die optimale Hebelwirkung ist 4, wenn wir 51 von 100 Einträgen auf dem Markt sind. Bei einem höheren Prozentsatz richtig erratener Einträge wird der optimale Hebel größer sein.
All dies gilt für ein Instrument. Wenn wir das Ergebnis für das Portfolio mit mehreren Währungen anwenden wollen, müssen wir die Handelsgeschichte für jedes der Instrumente separat haben und den Grad seiner Kapitalisierung umgekehrt proportional zu seinen Renditen in Geld wählen. Auf diese Weise kann der Einfluss jedes einzelnen Instruments auf das Portfolio ausgeglichen und die individuellen Drawdowns jedes Instruments geglättet werden.
Ich möchte Sie daran erinnern, dass das Risiko des Portfolios mit der Wurzel aus der Anzahl der darin enthaltenen Instrumente abnimmt. Daher kann die Kapitalisierung (Hebelwirkung) jedes Instruments proportional erhöht werden (im Vergleich zum optimalen Wert), während das Gesamtrisiko gleich bleibt. Dadurch erhöht sich die Rendite des gesamten Portfolios bei gleicher Einlage im Vergleich zur Arbeit mit einem Instrument.
zu TheXpert
Скажем так, если сравнить Ваш подход с моим, получится сравнение жадного алгоритма с более точной эвристикой при оптимизации. Вынос вышеупомянутых параметров в целевую функцию позволит увеличить прибыль.
Soweit ich weiß, wollen Sie eigentlich eine empirische "Gewinnformel" erhalten, indem Sie die ganze Vielfalt der Abhängigkeiten in die Zielfunktion "stopfen". Oder man kann sie auf diese Weise erhalten. Am Ende ersetzen Sie einfach die Eingabewerte und erhalten eine Art "optimale" Lösung. Das ist auch nicht schlecht, aber die Ansätze sind auf der konzeptionellen Ebene immer noch sehr unterschiedlich, und die Existenz einer solchen Formel ist für mich immer noch fraglich.
Es wird interessant sein, Ihr Modell in Bezug auf die lineare Programmierung zu sehen.
Ja, ich denke, ich werde sie bald veröffentlichen. Aber ich bezweifle, dass es auf Anhieb klappen wird. Also, schimpfen Sie nicht mit mir, ich lerne gerade alle möglichen wissenschaftlichen Weisheiten und Tricks. :о)
zu Neutron
Interessante Informationen, ich nehme mir Zeit zum Nachdenken, und ich muss mich für das Geschäft beeilen :o(
All dies gilt für ein einziges Instrument. Um das Ergebnis für ein Portfolio mit mehreren Währungen zu verallgemeinern, sollte man für jedes Instrument eine eigene Handelsgeschichte haben und den Grad seiner Kapitalisierung umgekehrt proportional zu seiner Rendite in Geldäquivalent wählen. Auf diese Weise kann der Einfluss jedes einzelnen Instruments auf das Portfolio ausgeglichen und die individuellen Drawdowns jedes einzelnen Instruments geglättet werden.
Es gibt auch einen Portfolio-Analysator :) .
So können wir den optimalen Grad der Kapitalisierung für das Portfolio finden. Und dann wird er einfach proportional auf die Paare verteilt, so dass sich der gesamte Kapitalisierungsgrad des Portfolios ergibt.
Es ist keine exakte Lösung, aber es wird funktionieren, denke ich.
zu TheXpert
Soweit ich weiß, wollen Sie eigentlich eine empirische "Gewinnformel" erhalten, indem Sie alle möglichen Abhängigkeiten in die Zielfunktion "hineinpauken". Oder man kann sie auf diese Weise erhalten. Am Ende ersetzen Sie einfach die Eingabewerte und erhalten eine Art "optimale" Lösung. Es ist auch nicht schlecht, aber die Ansätze sind auf konzeptioneller Ebene grundverschieden, und das Vorhandensein einer solchen Formel ist für mich immer noch fragwürdig.
Nein :)
Aber, um den Vergleich fortzusetzen, ein gieriger Algorithmus braucht eine halbe Stunde zum Schreiben, während exakte Heuristiken... Es ist eine Frage des Glücks, bevor Ihr Gehirn kocht.
Und was hält die geschätzte Gemeinschaft von Ralph Vince's Buch "A New Approach to Money Management". Struktur der Vermögensallokation zwischen verschiedenen Anlageinstrumenten"?
Da der Begriff des Portfolios nicht unbedingt an verschiedene Währungspaare gebunden ist, habe ich
Bei der Portfolioanalyse bin ich wie folgt vorgegangen.
1. Ich habe N Handelsstrategien ausgewählt und Experten für M Währungen vorbereitet.
2) Optimiert sie auf die Geschichte, um die Rendite mit Drawdown Prozentsatz <50% zu maximieren
3. In jeden EA wurde ein Code eingefügt, der jeden Tag im Strategietester in eine csv-Datei gespeichert wurde:
wobei LastBallance der maximale Saldo ist, den der Sachverständige zum Zeitpunkt der Speicherung der Daten erreicht hat.
4. Als Ergebnis erhielt ich N*M Dateien
5. Ich habe alles in Excel geladen und die Gewinne (Verluste) für jeden Tag berechnet.
6. Berechneter Maximalwert der relativen Gewinne und Verluste für jede Strategie in % für den gesamten Testzeitraum
7. Berechnung des maximalen relativen Gewinns und Verlusts für ein Portfolio aus mehreren Strategien in Prozent für den gesamten Testzeitraum
In diesem Stadium habe ich das Portfolio selbst zusammengestellt.
Ich bin folgendermaßen vorgegangen:
- nahm eine Strategie
- die Tage mit dem größten Drawdown finden
- nachgesehen, welche Strategie an diesem Tag zumindest einen kleinen Gewinn erzielt hat
- dann habe ich die Daten von zwei Strategien für jeden Tag addiert
- die nächste Strategie hinzugefügt
Im Ergebnis konnte ich nachweisen, dass der Portfoliohandel die Gesamtausfälle verringern und die Renditekurve glätten kann.
(viele Leute denken aus irgendeinem Grund, dass der Portfoliohandel obligatorisch ist, um die Rentabilität zu erhöhen).
Für die Zukunft plane ich, ein Programm (wahrscheinlich ein Skript) zu schreiben, das automatisch ein Portfolio auswählt
Ohne Excel zu verwenden.
an Anubis
Ich freue mich, dass ich helfen konnte. Ich hatte nur keine Zeit, eine weitere Besonderheit zu klären. Eine Erhöhung der Ordnung des Modells führt in der Regel zu einer Erhöhung des Fehlers. Aber angesichts der Art und Weise, wie diese Modelle Vorhersagen treffen, sowie der Unmöglichkeit, sie bei Preisreihen eindeutig zu identifizieren, können wir uns mit solchen Details nicht befassen.
Ich werde es mir ansehen! Ich stoße regelmäßig auf Leistungsprobleme bei der Verwendung von hohen Aufträgen, ich habe Angst zu denken, was als nächstes passieren wird -)
Ich mache mir keine allzu großen Sorgen um die Genauigkeit, es ist noch zu früh.
Es wäre sehr interessant, ich hatte ähnliche Gedanken, aber bis jetzt habe ich nicht genug Erfahrung, ich bin herumspielen mit Algorithmen....
ps: Was ist ein gesperrter Bereich? Können Normalsterbliche dort hineingehen? =)
...viele Menschen glauben, dass der Handel mit Portfolios zwangsläufig zu höheren Renditen führt.
Nicht wahr?
Nehmen wir zur Verdeutlichung an, wir haben einen profitablen TS und mehrere nicht korrelierte Instrumente, deren Renditen gleich sind oder durch unterschiedliche Kapitalisierung ausgeglichen werden. Betrachten wir den Fall eines einzelnen Instruments. Die Einkommenskurve (RC) kann durch eine gerade Linie dargestellt werden, die nach der Methode der kleinsten Quadrate durch sie gezogen wird. Dann ist der Ertrag von TC proportional zur Steigung der Tangente der Geraden und die Risiken sind proportional zum dimensionslosen Wert, der dem Verhältnis der Standardabweichung der QD-Punkte von dieser Geraden zum Betrag des in dieses Instrument investierten Kapitals entspricht. Nehmen wir an, dass nach dem gewählten MM das Risikoniveau von R% für uns akzeptabel ist.
Nun teilen wir unser Kapital, das mit einem Instrument gehandelt wurde, in n gleiche Teile durch die Anzahl aller Instrumente. Dann sinkt die Rendite für jedes Instrument n-mal , die Risiken bleiben gleich und sind nicht miteinander korreliert. Für ein solches Portfolio ist die Gesamtrendite additiv und gleich der Kapitalisierungsrendite einer einzelnen Position, und die Standardabweichungen von QD für jedes Instrument addieren sich als Zufallsvariablen und sind in erster Näherung gleich der Quadratwurzel der Summe ihrer Quadrate, was für das Gesamtrisiko die Schätzung R%/SQRT(n) ergibt (siehe obige Definition des Risikos). Laut MM können wir jedoch Risiken von mindestens R% eingehen , was es uns ermöglicht, die Kapitalisierung des Portfolios gegenüber dem ursprünglichen SQRT(n) -Mal zu erhöhen! Die Rendite wiederum ist proportional zur Kapitalisierung der Position, daher kann man sagen, dass durch die Aufteilung des Kapitals auf n nicht korrelierte Instrumente die Rendite der Gesamtposition als Wurzel aus dem n-fachen steigt, ohne das Risiko zu erhöhen.
Das war in der Tat erforderlich, um zu beweisen. Natürlich ist es auch wahr, dass wir das Risiko des Portfolios verringern, wenn wir seine Kapitalisierung nicht erhöhen, und man kann formal argumentieren, dass der Portfoliohandel die Rendite nicht erhöhen muss... aber das sind im Wesentlichen zwei Seiten derselben Medaille.
Oben sehen Sie die Entwicklung des Eigenkapitals eines Portfolios, das aus 100 und 10 Instrumenten besteht (blaue Linie) und eines der darin enthaltenen Instrumente (rot). Da die Rendite gleich ist, kann man sehen, dass die Risiken mit zunehmender Anzahl der Instrumente abnehmen.