Sous-système "Gestion des actifs" - page 5
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C'était un oubli. Il vous suffit de sélectionner le pourcentage du dépôt à partir duquel vous obtenez les résultats maximaux acceptables.
Ce pourcentage doit être choisi sur la base des paramètres connus du système sans MM. Ce n'est pas comme si je voulais gagner un prix Nobel. Au moins cette variante simple.
Ce n'est pas un oubli.
Disons que si vous comparez votre approche à la mienne, vous comparez un algorithme gourmand à une heuristique d'optimisation plus précise.
L'introduction des paramètres susmentionnés dans la fonction cible augmentera le bénéfice.
Il sera intéressant de voir votre modèle en termes de programmation linéaire.
C'était une réaction excessive. Tout ce que vous avez à faire est de trouver le pourcentage du dépôt qui donne les meilleurs résultats.
Vous devez le choisir en fonction des paramètres connus du système lorsqu'il fonctionne sans MM. Ce n'est pas comme si je voulais gagner un prix Nobel. Du moins dans cette variante simple.
Et essayons de mettre en œuvre un schéma MM optimal.
J'ai vu une fois quelque chose de similaire dans la dérivation d'Ezhov de la fonctionnelle pour NS.
Ainsi, nous avons un incrément de prix relatif x=dS/S pour le temps de maintien d'une position ouverte et l'incrément d'équité relative dK/K=Lever*x où Lever est l'effet de levier.
Puis l'augmentation des fonds propres à l'étape suivante : K[1]=K[0]*(1+p*|x|*Lever), où 1/2+p est la probabilité que la direction du prix soit correctement prédite par TS. Le bénéfice après le temps t sera K[t]/K[0]=(1+p*|x|*Lever)^t. En logarithmisant les parties droite et gauche de l'identité et en divisant toutes les prises en "bonnes" et "mauvaises", nous obtenons le bénéfice moyen (les parenthèses <> indiquent la procédure de calcul de la moyenne de la valeur sur un certain grand échantillon).
<ln(K[t]/K[0])>=t*<(1/2+p)*ln(1+|x|*Lever)+(1/2-p)*ln(1-|x|*Lever)>
En fait, le côté droit de cette expression est la fonction que nous devons maximiser par rapport à la valeur de levier de Lever .Différentions cette expression par Lever et égalisons-la à zéro pour trouver sa valeur optimale en fonction de la valeur moyenne du pourcentage de prédictions correctes p et de x=dS/S(essentiellement la volatilité des pots-de-vin).
Levier=2p/<|x|> ou en tenant compte de la forme de la fonction de densité de distribution (par exemple, les queues épaisses dans la distribution des pots-de-vin augmentent les risques) :
Levier=2p/<|x|>, où a=<|x|>^2/<x^2> =0,8 pour la distribution gaussienne et 0,25 pour la distribution exponentielle (qui est plus probable pour le Forex).
La valeur de l'effet de levier qui en résulte donnera le meilleur rendement possible pour un TS particulier. Toute augmentation ou diminution du levier fera passer le taux de profit du côté négatif. C'est le MM optimal !
Par exemple, pour un MT avec le pourcentage de chiffres correctement devinés 50+1% et dS=50 points (taille moyenne de la prise par transaction), nous obtenons le graphique suivant pour le taux de profit moyen K[i]/K[i-1] par une transaction en fonction du levier de négociation :
Par exemple, l'effet de levier optimal est de 4 si nous sommes sur le marché 51 fois sur 100 entrées. Pour un pourcentage plus élevé d'entrées correctement devinées, le levier optimal sera plus grand.
Tout cela est vrai pour un seul instrument. Si nous voulons appliquer le résultat obtenu pour le portefeuille multidevises, nous devons disposer de l'historique des transactions pour chacun des instruments séparément et choisir le degré de sa capitalisation inversement proportionnel à ses rendements en termes monétaires. Cela permettra d'égaliser l'influence de chaque instrument distinct sur le portefeuille et de lisser les baisses individuelles de chacun d'eux.
Je vous rappelle que le risque d'un portefeuille diminue comme la racine du nombre d'instruments qui le composent, donc la capitalisation (Lever) de chaque instrument peut être augmentée proportionnellement (par rapport à l'optimal), alors que le risque total reste le même. Cela permettra d'augmenter le rendement de l'ensemble du portefeuille avec le même dépôt par rapport au travail avec un seul instrument.
à 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.
D'après ce que je comprends, vous voulez en fait obtenir une "formule de profit" empirique, en "bourrant" toute la variété des dépendances dans la fonction cible. Ou vous pouvez l'obtenir en raisonnant de cette façon. Au final, il suffit de substituer les valeurs d'entrée pour obtenir une sorte de solution "optimale". Ce n'est pas mal non plus, mais les approches restent sensiblement différentes au niveau conceptuel, et l'existence d'une telle formule reste pour moi discutable.
Il sera intéressant de voir votre modèle en termes de programmation linéaire.
Oui, je pense que je vais le poster bientôt. Mais je doute que ce soit bien d'un seul coup. Donc, ne me grondez pas, j'apprends juste toutes sortes de sagesse et d'astuces scientifiques. :о)
à Neutron
Des informations intéressantes, je prends le temps de réfléchir, et je dois me dépêcher pour les affaires :o(
Tout ceci est vrai pour un seul instrument. Afin de généraliser le résultat obtenu pour un portefeuille multi-devises, il faut disposer de l'historique des transactions pour chaque instrument séparément et choisir le degré de sa capitalisation inversement proportionnel à son rendement en équivalent monétaire. Cela permettra d'équilibrer l'influence de chaque instrument individuel sur le portefeuille et de lisser les baisses individuelles de chacun d'entre eux.
Il existe également un analyseur de portefeuille :) .
Nous pouvons donc trouver le degré optimal de capitalisation pour le portefeuille. Et ensuite, il est simplement réparti proportionnellement entre les paires de manière à obtenir le degré de capitalisation total du portefeuille.
Ce n'est pas une solution précise, mais elle fonctionnera, je pense.
à TheXpert
D'après ce que je comprends, vous voulez en fait obtenir une "formule de profit" empirique en "entassant" toutes sortes de dépendances dans la fonction cible. Ou vous pouvez l'obtenir en raisonnant de cette façon. Au final, il suffit de substituer les valeurs d'entrée pour obtenir une sorte de solution "optimale". Ce n'est pas mauvais non plus, mais les approches sont tout de même essentiellement différentes sur le plan conceptuel, et la présence d'une telle formule est toujours discutable pour moi.
Non :)
Mais pour poursuivre la comparaison, un algorithme avide prend une demi-heure à écrire, alors que les heuristiques exactes... C'est une question de chance avant que ton cerveau ne se mette à bouillir.
Et que pense l'estimée communauté du livre de Ralph Vince "A New Approach to Money Management". Structure de l'allocation d'actifs entre différents instruments d'investissement" ?
Comme la notion de portefeuille n'est pas nécessairement liée à différentes paires de devises, je
J'ai abordé l'analyse de portefeuille de la manière suivante.
1. J'ai sélectionné N stratégies de trading et préparé des experts pour M devises.
2) Les optimiser sur l'historique pour maximiser le rendement avec un pourcentage de prélèvement <50%.
3. Insertion dans chaque EA d'un code, qui était sauvegardé chaque jour dans le testeur de stratégie dans un fichier csv :
où LastBallance est le solde maximal atteint par l'expert au moment de l'enregistrement des données.
4. Le résultat est que j'ai obtenu N*M fichiers
5. J'ai chargé le tout dans Excel, j'ai calculé les profits (pertes) pour chaque jour.
6. Calcul de la valeur maximale des pertes et profits relatifs pour chaque stratégie en % pour toute la période de test.
7. Calcul du revenu et de la perte relatifs maximums pour un portefeuille de plusieurs stratégies en % pour toute la période de test.
À ce stade, j'ai construit le portefeuille moi-même.
J'ai agi comme suit :
- a adopté une stratégie
- trouver les jours avec le plus gros drawdown
- recherché quelle stratégie a eu au moins un petit bénéfice ce jour-là
- puis j'ai additionné les données de deux stratégies pour chaque jour
- a ajouté la stratégie suivante
En conséquence, j'ai obtenu la preuve que le trading de portefeuille peut réduire le drawdown total et lisser la courbe de rendement.
(beaucoup de gens pensent, pour une raison ou une autre, que le trading de portefeuille est obligatoire pour augmenter la rentabilité).
À l'avenir, je prévois d'écrire un programme (probablement un script) qui choisira automatiquement un portefeuille.
Sans utiliser Excel.
à anubis
Content d'avoir pu aider. Seulement, je n'ai pas eu le temps de préciser une autre particularité. L'augmentation de l'ordre du modèle entraîne, en règle générale, une augmentation de l'erreur. Mais compte tenu de la manière dont ces modèles prédisent, ainsi que de l'impossibilité de les identifier clairement au niveau des séries de prix, nous ne pouvons nous embarrasser de tels détails.
Je vais trouver une solution ! Je rencontre périodiquement des problèmes de performance lorsque j'utilise des commandes élevées, j'ai peur de penser à ce qui va se passer ensuite ;-)
Je ne m'inquiète pas trop de la précision, il est trop tôt.
Ce serait très intéressant, j'ai eu des pensées similaires, mais pour l'instant je n'ai pas assez d'expérience, je m'amuse avec les algorithmes.....
ps : Qu'est-ce qu'une section à accès restreint ? Le commun des mortels peut-il y accéder ? =)
...pour une raison ou une autre, beaucoup de gens pensent que le trading de portefeuille va forcément augmenter les rendements.
N'est-ce pas ?
Supposons, pour plus de clarté, que nous ayons un TS rentable et plusieurs instruments non corrélés, dont les rendements sont égaux ou égalisés par une capitalisation différente. Considérons le cas d'un seul instrument. La courbe des revenus (CR) peut être représentée par une ligne droite qui la traverse en utilisant la méthode des moindres carrés. Alors le revenu de TC est proportionnel à la pente tangente de la ligne droite et les risques sont proportionnels à la valeur sans dimension égale au rapport entre l'écart-type des points QD de cette ligne droite et le montant du capital investi dans cet instrument. Supposons que, selon le MM choisi, le niveau de risque de R% soit acceptable pour nous.
Divisez maintenant notre capital qui a été négocié sur un instrument en n parties égales par le nombre de tous les instruments. Alors le rendement de chaque instrument diminuera n fois, les risques resteront les mêmes et ne seront pas corrélés entre eux. Pour un tel portefeuille, le rendement total sera additif et égal au rendement de capitalisation d'une seule position, et les écarts types de QD pour chaque instrument s'additionneront comme des variables aléatoires, et en première approximation seront égaux à la racine carrée de la somme de leurs carrés, ce qui pour le risque global donnera l'estimation R%/SQRT(n) (voir la définition du risque ci-dessus). Mais, selon MM, nous pouvons assumer des risques d'au moins R%, ce qui nous permet d'augmenter la capitalisation du portefeuille par rapport à l'original SQRT(n) fois ! Le rendement, à son tour, est proportionnel à la capitalisation de la position, on peut donc affirmer qu'en divisant le capital entre n instruments non corrélés, on augmente le rendement de la position globale comme la racine de n fois sans augmenter le risque.
Ce qu'il fallait effectivement prouver. Bien sûr, il est également vrai qu'en n'augmentant pas la capitalisation du portefeuille, nous diminuerons son risque et l'on peut formellement argumenter que le trading de portefeuille ne doit pas augmenter le rendement... mais ce sont essentiellement les deux faces d'une même pièce.
Ci-dessus, vous pouvez voir la croissance des fonds propres d'un portefeuille composé de 100 et 10 instruments (ligne bleue) et d'un des instruments qu'il contient (rouge). Le rendement étant égal, on peut constater que les risques diminuent à mesure que le nombre d'instruments augmente.