Аллокация капитала между алгоритмическими системами

Здравствуйте!


 


В добавлении к блогу http://www.h2t.ru/blog/1142.html публикую следующую статью с целью показать возможность объединения стратегий различного принципа работы в один портфель с  примером простого расчета объема позиций. Как я уже писал ранее, алгоритмы все направленного типа, т.е зарабатывают за счет движения из точки А в точку B.


                На примере возьмем 2 алгоритма,  работающих на разных инструментах (RI и SI) и по различному принципу (Ri контренд и Si тренд). Алгоритм на Ri идентифицирует ложный выброс цены вблизи эктремума и при определенном паттерне  делает сделку в шорт, с неким временем удержании в позиции. Алгоритм на СИ является трендовым (в связи с трендовостью данного инструмента). В заданное временное окно мониторится важный уровень (идентифицируется по определенному алгоритму) и при прорыве вход в лонг, позиция ведется трейлинг стопом.


Оба алгоритма реализованы на C# под ТСлаб, хорошая библиотека позволяет реализовать достаточно логически емкие алгоритмы с минимальным количестовом строк кодинга (100-200).


Эквити и параметры алгоритмов приведены ниже. На Ri имеет период чисто рыночной торговли с 02.12 на SI c 01.12г. Параметры обеих алгоритмов укладываются в тестовый интервал, хотя конец 12г алгоритмы показывают флэтовую динамику на общем стагнирующем рынке.


 
 


Что касается самого главного — правильной аллокации капитала м/у алгоритмами.


Расчет пропорции: Ri стоит 160000п=96000р. Si=31000р. Средняя амплитуда цен по Ri (Max-Min)  составляет 1800р.По Si 300р. Следовательно на 1к Ri эквивалент  1800/300 6 к Si. Расчеты упрощены, можно делать пересчет на каждый день. Но как показывает практика точность при компиляции алгоритмов не дает преимущество, т.к частота и время сделок разное, но в долгосрочном плане общая эквити гораздо стабильнее, нежели в отдельности по алгоритмам.


Как видно из параметров системы Ri Доходность=79000п=47000р, Доходность/Макс просадка =13. %Win 60, PF=1.88.


Параметры Si (приведенные к 1к Ri, т.е умноженные на 6)  Доходность=72000р. Доходность/Макс просадка =15. %Win53, PF=2.


Т.е алгоритм на Si имеет более качественны параметры, коэффициент корреляции м/у алгоритмами по дневным приращениям составляет -0,1, т.е алгоритмы имеют разброс по времени прибыльных/убыточных сделок, идеальный вариант что б на всем временном интервале стабильно корреляция составляла бы ниже -0,5.


Т.к алгоритмы основаны на разных принципах и имеют различное кол-во сделок в день, то объединение будем проводить по дневным интервалам. Т. е результат по одному алгоритму за 1 день прибавляем результат по другому за 1 день. Это легко позволяет сделать терминал ТсЛаб (экспорт сделок в эксель).


Пример объединения приведен ниже.

 


 


Для удобства расчета определим что суммарно системы имеют 1 объема, и удельный вес каждой системы имеет 0,4 Ri и 0,6 Si. Т.к Si более устойчив.


Далее расчет кол-ва контрактов относительно заданной сумме и максимальной просадки систем.


От объединения 2х систем на 1к имеем просадку 12500р за весь период, возьмем коэффициент запаса 3 по просадке (т.к в будущем она возможно обновится и составит 12500*3=37500). Это с учетом 0,4 и 0,6 коэффициентов. Допустим возьмем сумму 1000000р с максимальным допустимым риском 10% (100000р). 100000/37500=3к. 3*0,4=1к Ri и 3*0,6=2к Si. Таким образом получаем для максимальной просадки в 100000р объем 1к Ri и 2*6=12к Si.


Ниже приведена общая эквити от заданного максимального риска.
 


 


Как видно параметры от объединения низкокоррелированных систем гораздо выше. Доходность за 3 года составила 800000р, 80%, при заданной макс просадке 100000р. Фактическая же составила гораздо ниже. За 12г (период чисто рыночной торговли, без изменения параметров) составила 200000р. Что очень не плохой результат, главное стабильный.


Для более эффективного использования капитала будем использовать гарантийное обеспечение плюс тройной запас по просадке. Т.е ГО=3*10000=30000р, Запас по просадке 3*12500=37500, т.е для торговли достаточно 30000+37500=67500р. Т.е за 12г доходность составила 296%. Остальные средства можно поместить в облигации, либо на банковский депозит.
 


Данная статья показывает как при помощи качественных алгоритмов с низкой корреляцией можно добиваться вполне стабильных результатов. Основная сложность это создание качественных алгоритмов, которые в не благоприятные для нее фазы рынка не будут превышать критичные уровни просадки.


Я как разработчик алгоритмических систем и программист  выкладываю свои алгоритмы с высокой емкостью на ресурсе http://algolaba.com/on/, так же помогу реализовать ваши идеи, если вашу торговую систему можно формализовать 100%
Вопросы на почту vanilov83@mail.ru Сергей! 







1 комментарий

avatar
Сергей, хорошо бы перенести твои посты в блог «алготрейдинг», чтобы они были более доступны

Добавить комментарий