Subsistema "Gestión de Activos" - página 5
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Eso fue un descuido. Sólo hay que seleccionar el porcentaje del depósito con el que se obtienen los máximos resultados aceptables.
Este porcentaje debe elegirse en función de los parámetros conocidos del sistema sin MM. No es que quiera ganar un Premio Nobel. Al menos esta simple variante.
No lo decía en serio.
Digamos que si comparas tu enfoque con el mío, estás comparando un algoritmo codicioso con una heurística de optimización más precisa.
Si se introducen los parámetros mencionados en la función objetivo, aumentará el beneficio.
Será interesante examinar su modelo en términos de programación lineal.
Eso fue una reacción exagerada. Lo único que hay que hacer es encontrar el porcentaje del depósito que da los mejores resultados.
Debe elegirlo en función de los parámetros conocidos del sistema cuando funciona sin MM. No es que quiera ganar un Premio Nobel. Al menos en esta sencilla variante.
Y tratemos de aplicar un esquema óptimo de gestión de la movilidad.
Una vez vi algo similar en la derivación de Ezhov del funcional para NS.
Así pues, tenemos un incremento relativo del precio x=dS/S para el tiempo de mantenimiento de una posición abierta y el incremento relativo del capital dK/K=Lever*x donde Lever es el apalancamiento.
A continuación, el incremento de la equidad en el siguiente paso: K[1]=K[0]*(1+p*|x|*Lever), donde 1/2+p es la probabilidad de que la dirección del precio sea predicha correctamente por la TS. El beneficio después del tiempo t será K[t]/K[0]=(1+p*|x|*Lever)^t. Logaritmizando las partes derecha e izquierda de la identidad y dividiendo todas las tomas en "buenas" y "malas", obtenemos el beneficio medio (los corchetes <> denotan el procedimiento de promediar el valor sobre una determinada muestra grande)
<ln(K[t]/K[0])>=t*<(1/2+p)*ln(1+|x|*Lever)+(1/2-p)*ln(1-|x|*Lever)>
En realidad, el lado derecho de esta expresión es el funcional que tenemos que maximizar con respecto al valor de palanca de Lever .Diferenciemos esta expresión por Lever e igualémosla a cero para encontrar su valor óptimo en función del valor medio del porcentaje de predicciones correctas p y x=dS/S(básicamente la volatilidad de los sobornos).
Palanca=2p/<|x|> o teniendo en cuenta la forma de la función de densidad de la distribución (por ejemplo, las colas gruesas en la distribución del soborno aumentan los riesgos):
Palanca=2p/<|x|>, donde a=<|x|>^2/<x^2> =0,8 para la distribución gaussiana y 0,25 para la exponencial (que es más probable para Forex).
El valor resultante del apalancamiento, dará el mayor rendimiento máximo para un TS particular de todos los posibles. Cualquier aumento o disminución de la palanca cambiará la tasa de beneficio hacia el lado negativo. ¡Este es el MM óptimo!
Por ejemplo, para una MT con un porcentaje de dígitos acertados del 50+1% y dS=50 puntos (tamaño medio de la toma por transacción) obtenemos el siguiente gráfico para la tasa de beneficio media K[i]/K[i-1] por una transacción en función del apalancamiento de la operación:
Es decir, el apalancamiento óptimo es 4 si estamos en el mercado 51 veces de cada 100 entradas. Para un mayor porcentaje de entradas adivinadas correctamente, la palanca óptima será mayor.
Todo esto es cierto para un instrumento. Si queremos aplicar el resultado obtenido para la cartera multidivisa, necesitamos tener el historial de operaciones de cada uno de los instrumentos por separado y seleccionar el grado de su capitalización inversamente proporcional a sus rendimientos en términos monetarios. Permitirá igualar la influencia de cada instrumento por separado en la cartera y suavizar las caídas individuales de cada uno de ellos.
Permítanme recordarles que el riesgo de la cartera disminuye como la raíz del número de instrumentos que la componen, por lo que la capitalización (Lever) de cada instrumento puede aumentar proporcionalmente (en relación con el óptimo), mientras que el riesgo total sigue siendo el mismo. Esto aumentará el rendimiento de la cartera en su conjunto con el mismo depósito en comparación con el trabajo con un solo instrumento.
a 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.
Por lo que tengo entendido, en realidad se quiere obtener una "fórmula de beneficio" empírica, "metiendo" toda la variedad de dependencias en la función objetivo. O puedes conseguirlo razonando de esta manera. Al final, sólo hay que sustituir los valores de entrada y obtener una especie de solución "óptima". Esto tampoco es malo, pero los enfoques siguen siendo significativamente diferentes a nivel conceptual, y la existencia de tal fórmula sigue siendo cuestionable para mí.
Será interesante ver su modelo en términos de programación lineal.
Sí, creo que lo publicaré pronto. Pero dudo que se haga bien de una vez. Así que no me regañes, sólo estoy aprendiendo todo tipo de sabiduría y trucos científicos. :о)
a Neutrón
Interesante información, me tomo tiempo para reflexionar, y tengo que apresurarme por el negocio :o(
Todo esto es cierto para un solo instrumento. Para generalizar el resultado obtenido para una cartera multidivisa, habría que tener el historial de negociación de cada instrumento por separado y elegir el grado de su capitalización inversamente proporcional a su rendimiento en equivalente monetario. Permitirá igualar la influencia de cada instrumento individual en la cartera y suavizar las caídas individuales de cada uno de ellos.
También hay un analizador de carteras :) .
Así podemos encontrar el grado óptimo de capitalización para la cartera. Y luego simplemente se distribuye proporcionalmente entre los pares para obtener el grado de capitalización total de la cartera.
No es una solución precisa, pero funcionará, imho.
a TheXpert
Por lo que tengo entendido, en realidad se quiere obtener una "fórmula de beneficio" empírica "metiendo" todo tipo de dependencias en la función objetivo. O puedes conseguirlo razonando de esta manera. Al final, sólo hay que sustituir los valores de entrada y obtener una especie de solución "óptima". Tampoco está mal, pero los enfoques son esencialmente diferentes a nivel conceptual, y la presencia de dicha fórmula sigue siendo cuestionable para mí.
No :)
Pero para seguir con la comparación, un algoritmo codicioso tarda media hora en escribirse, mientras que la heurística exacta... Es cuestión de suerte que te hierva el cerebro.
Y qué opina la estimada comunidad del libro de Ralph Vince "Un nuevo enfoque de la gestión del dinero". Estructura de asignación de activos entre diferentes instrumentos de inversión"?
Dado que la noción de cartera no está necesariamente vinculada a diferentes pares de divisas, yo
He enfocado el análisis de la cartera de la siguiente manera.
1. Seleccioné N estrategias de negociación y preparé expertos para M divisas.
2) Los optimizó en el historial para maximizar el rendimiento con un porcentaje de detracción <50%.
3. Inserta en cada EA un código, que se guarda cada día en el probador de estrategias en un archivo csv:
donde LastBallance es el saldo máximo alcanzado por el experto en el momento de guardar los datos.
4. Como resultado obtuve N*M archivos
5. Lo cargué todo en Excel, calculé las ganancias (pérdidas) de cada día
6. Valor máximo calculado de las pérdidas y ganancias relativas de cada estrategia en % para todo el período de prueba
7. Calculado el máximo de ingresos y pérdidas relativas de una cartera de varias estrategias en % para todo el periodo de pruebas
En esta etapa construí la cartera yo mismo.
Procedí de la siguiente manera:
- tomó una estrategia
- encontrar los días con la mayor reducción
- buscó qué estrategia tuvo al menos un pequeño beneficio en este día
- luego sumé los datos de dos estrategias para cada día
- ha añadido la siguiente estrategia
El resultado es que la negociación de la cartera puede reducir la caída total y suavizar la curva de rendimiento.
(mucha gente piensa, por alguna razón, que la negociación de la cartera es obligatoria para aumentar la rentabilidad).
En el futuro planeo escribir un programa (muy probablemente un script) que automáticamente escoja una cartera
Sin usar Excel.
a anubis
Me alegro de haber podido ayudar. Sólo que no tuve tiempo de aclarar una peculiaridad más. El aumento del orden del modelo conduce, por regla general, a un aumento del error. Pero teniendo en cuenta la forma en que estos modelos predicen, así como la imposibilidad de identificarlos claramente en las series de precios, no podemos molestarnos con tales detalles.
Lo investigaré. Periódicamente me encuentro con problemas de rendimiento cuando utilizo órdenes altas, me da miedo pensar en lo que pasará después -)
No me preocupa demasiado la precisión, es demasiado pronto.
Sería muy interesante, tenía pensamientos similares, pero hasta ahora no tengo suficiente experiencia, estoy jugando con algoritmos....
ps: ¿Qué es una sección restringida? ¿Pueden entrar los mortales comunes? =)
...mucha gente, por alguna razón, piensa que el comercio de carteras está destinado a aumentar la rentabilidad.
¿No es así?
Supongamos, para mayor claridad, que tenemos una TS rentable y varios instrumentos no correlacionados, cuyos rendimientos son iguales o están igualados por la diferente capitalización. Consideremos el caso de un solo instrumento. La curva de ingresos (RC) puede representarse como una línea recta trazada a través de ella mediante el método de los mínimos cuadrados. Entonces los ingresos de TC son proporcionales a la pendiente tangente de la recta y los riesgos son proporcionales al valor adimensional igual a la relación entre la desviación estándar de los puntos QD de esta recta y el importe del capital invertido en este instrumento. Supongamos que, según el MM elegido, el nivel de riesgo del R% es aceptable para nosotros.
Ahora dividamos nuestro capital negociado en un instrumento en n partes iguales por el número de todos los instrumentos. Entonces la rentabilidad de cada instrumento disminuirá n veces, los riesgos seguirán siendo los mismos y no estarán correlacionados entre sí. Para una cartera de este tipo, el rendimiento total será aditivo e igual al rendimiento de la capitalización de una sola posición, y las desviaciones estándar de QD para cada instrumento se sumarán como variables aleatorias, y en primera aproximación igual a la raíz cuadrada de la suma de sus cuadrados, lo que para el riesgo agregado dará la estimación R%/SQRT(n) (véase la definición de riesgo anterior). Pero, según MM, podemos asumir riesgos de al menos R%, lo que nos permite aumentar la capitalización de la cartera por encima del SQRT(n) original. La rentabilidad, a su vez, es proporcional a la capitalización de la posición, por lo que se puede afirmar que dividiendo el capital entre n instrumentos no correlacionados aumentamos la rentabilidad de la posición agregada como la raíz de n veces sin aumentar el riesgo.
Lo que sí era necesario probar. Por supuesto, también es cierto que al no aumentar la capitalización de la cartera disminuiremos su riesgo y se puede argumentar formalmente que la negociación de la cartera no tiene por qué aumentar la rentabilidad... pero son esencialmente dos caras de la misma moneda.
Arriba puede ver el crecimiento de la renta variable de una cartera compuesta por 100 y 10 instrumentos (línea azul) y uno de los instrumentos incluidos en ella (rojo). Como el rendimiento es igual, se puede ver que los riesgos disminuyen a medida que aumenta el número de instrumentos.