Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Насколько важен процент прибыльных сделок системы?



В торговых системах, которые авторы нашли и использовали, величина процента прибыльных сделок системы не была главным фактором при выборе из числа прочих систем. Есть системы, имеющие 65% прибыльных сделок от числа всех сделок и в тоже время такую же доходность и убытки в ходе торговли, как и система с только 35% прибыльных сделок. В определенном смысле, выбор системы с большим количеством прибыльных сделок из числа прочих систем при равных прочих параметрах - это вопрос вкуса. Некоторые люди любят торговать систему, дающую большое количество прибыльных сделок, другие предпочитают ловить редкие крупные выигрыши.
Многие трейдеры обращают внимание на процент выигрышных сделок. Они считают, что чем чаще система выигрывает, тем больше она приносит денег. В некотором смысле это так - но только в некотором. Подобное заключение можно делать только после тщательного анализа системы. На основании личного опыта авторов можно утверждать, что большинство торговых систем, которые разрабатываются трейдерами, будут выигрывать примерно в половине случаев. Более того, у многих профессиональных управляющих активами системы приносят прибыль только в 35% случаев. Что удивительно - многие трейдеры знают, что профессионалы используют системы с низким числом прибыльных сделок, но их глаза выскакивают из орбит, а рот наполняется слюной, когда они слышат о системах, выигрывающих в 85% случаев. Истина, однако, заключается в том. что прибыльность системы не связана прямо с тем, как часто она выигрывает.
Хотя частота прибыльных сделок не является основным фактором отбора торговой системы, однако она может оказывать существенное влияние на результаты системы. Часто эта величина может дать трейдерам дополнительную информацию о вероятности получения в итоге торговли не дохода, а убытка. В этом смысле оценка потенциальной убыточности системы очень полезна. Рассмотрим торговую систему, которая имеет 50% прибыльных сделок. Таблица внизу отражает возможный результат после 10 сделок:

Количесво прибыльных сделок Количесво убыточных сделок Вероятность
0.10%
1.00%
4.40%
11.70%
20.50%
24.60%
20.50%
11.70%
4.40%
1.00%
0.10%

Очевидно, что при торговле системы с 50% прибыльных сделок трейдер имеет 17.2% вероятность получения в серии из 10 сделок семи и более убыточных сделок. (Это число получается после сложения выделенных жирным шрифтом цифр.) Этот уровень безопасности может быть неприемлим для ряда трейдеров, особенно торгующих капитал ограниченного размера. Другой способ интерпретации этих цифр состоит в том, что в 17.2% случаев система с 50% прибыльных сделок ведет себя как система с 30% прибыльных сделок. (В действительности, еще более строго говоря, существует 75.4% вероятность того, что система с 50% прибыльных сделок после 10 сделок покажет результат не совпадающий с этой 50% вероятностью). В этом смысле становится очень тяжело верить в процент выигрышных сделок любой торговой системы.
Другим аспектом величины процента выигрышных сделок системы является ее влияние на периоды худшего поведения системы. Со статистической точки зрения, процент прибыльных сделок системы влияет на максимальное ожидаемое количество последовательных убыточных сделок. Последняя величина может иметь важное значение для трейдера, поскольку часто связана с периодами максимальных убытков системы. Для того, чтобы дать читателям представление о том, какое количество убыточных сделок подряд можно ожидать, рассмотрим таблицу.

 

Процент выигрышей

 

Кол-во убыточных сделок подряд 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%
80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00%
64.00% 49.00% 36.00% 25.00% 16.00% 9.00% 4.00%
51.20% 34.30% 21.60% 12.50% 6.40% 2.70% 0.80%
40.96% 24.01% 12.96% 6.25% 2.56% 0.81% 0.16%
32.77% 16.81% 7.78% 3.13% 1.02% 0.24% 0.03%
26.21% 11.76% 4.67% 1.56% 0.41% 0.07% 0.01%
20.97% 8.24% 2.80% 0.78% 0.16% 0.02% 0.00%
16.78% 5.76% 1.68% 0.39% 0.07% 0.01% 0.00%
13.42% 4.04% 1.01% 0.20% 0.03% 0.00% 0.00%
10.74% 2.82% 0.60% 0.10% 0.01% 0.00% 0.00%
8.59% 1.98% 0.36% 0.05% 0.00% 0.00% 0.00%
6.87% 1.38% 0.22% 0.02% 0.00% 0.00% 0.00%
5.50% 0.97% 0.13% 0.01% 0.00% 0.00% 0.00%
4.40% 0.68% 0.08% 0.01% 0.00% 0.00% 0.00%
3.52% 0.47% 0.05% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%

Для примера, если трейдер имеет 50% систему, то для серии из трех сделок он имеет 12.5% вероятность получения трех убыточных сделок. Эта таблица иллюстрирует, как процент выигрышных сделок может влиять на период максимальных убытков системы.
Учитывая все вышесказанное, данная таблица более полезна для психики трейдера, нежели для его счета. Для трейдеров очень важно иметь реалистические представления о возможном худшем поведении системы. Часто во время таких периодов трейдеры чувствуют, что их система "рассыпалась". К сожалению, именно во время периода такого "рассыпания" многие трейдеры отказываются от своих хороших торговых систем.
Итак, насколько важной величиной является процент выигрышей системы? С одной стороны, она может помочь трейдерам выработать реалистические ожидания в отношении производительности торговой системы. С другой стороны, доходность систем только частично связана с количеством выигрышных сделок. Истина, как это часто бывает, лежит посередине.

Z-счет и доверительные интервалы.

Изучение процентных соотношений выигрышных и убыточных сделок является только частью работы, которую необходимо проделать перед тем, как начать реальную торговлю. Этот анализ предполагает, что результаты сделок не зависят друг от друга. Хороший пример такой взаимной независимости результатов - бросание монеты. Вероятность выпадения решки всегда 50%, вне зависимости от того, что выпало в прошлый раз. Для независимых событий прошлый результат не оказывает влияния на вероятность последующего события.
На рынке, однако, может существовать зависимость между сделками, когда исход текущей сделки зависит от результата предыдущей сделки. Например, убыток, полученный для длинной позиции может влиять на вероятность получения прибыли в будущем. Хорошим примером такого рода ситуации является карточная игра. После того, как карта сыграна, она убирается из игры и, таким образом, изменяет вероятность выпадения следующих карт. В тоже время, следующая карта все равно выпадает случайным образом. Таким образом, за карточным столом причудливым образом сочетается как случайный характер игры, так и зависимость от уже произошедших действий. Раз такого рода зависимости существуют, значит их можно использовать в торговле для получения дополнительных шансов на прибыль.
Трейдер может иметь систему в которой выигрыши и проигрыши идут "полосами". Или, наоборот, трейдер может обнаружить, что после выигрыша обычно следует проигрыш, а за проигрышем - выигрыш. Также можно обнаружить зависимости в отношении прибыльности сделок. Например, после крупного выигрыша идет незначительный выигрыш, или размер выигрышей идет "полосами".
Z-счет - это статистическая величина, позволяющая трейдерам анализировать зависимость между сделками. Z-счет рассчитывается путем сравнения количества серий в наборе сделок относительно количества серий, которое можно было бы ожидать при статистической независимости результатов текущей сделки от прошедших сделок. Это число затем обычно пересчитывается в другую величину, называемую Confidence limit (доверительные интервалы). Доверительные интервалы имеют размерность в процентах, например "90%." Следует учитывать тот факт, что использование этой величины в таком виде может привести к некоторым недоразумениям. Обычно, в классической статистике, величина доверительных интервалы в 90% является вполне значимой, однако не для данного случая. Причина в том, что для того, чтобы сделать вывод о наличии статистически значимого отклонения частоты встречаемости серий в данном наборе сделок от независимого распределения, доверительные интервалы должны превышать 94%. Можно делать некоторые предположения о наличии отклонения в частоте серий в случае, если доверительные интервалы находятся в интервале значений 90-94%, однако скорее всего в этом диапазоне наблюдается некая статистическая анамалия, а не реально существующая и возможная для использования зависимость.
Для рассчета Z-счета и доверительных интервалы надо иметь не менее 30 сделок в истории системы. Это связано с тем, что вычисления зависят от стандартного отклонения системы. Доверительные интервалы - это количество статистически ожидаемых наблюдений при X стандартном отклонении. Например, одно стандартное отклонение представляет собой область, в которую попадает 68% всех наблюдений. Если Z-счет равен единице, то доверительные интервалы будут равны 68%.

Для вычисления Z-счета необходимо решить следующее уравнение:

Z SCORE = ( N * (R - 0.5) - X)/((X*(X - N))/(N -1))^(1/2)

Где:
N = общее количество сделок
X = 2* общее кол-во прибыльных сделок * общее кол-во убыточных сделок
R = количество серий в наблюдении. (Каждый раз, когда после прибыльной сделки следует убыточная или наоборот считается за серию).

Доверительные интервалы могут быть только положительными числами. Z-счет может быть как положительным, так и отрицательным числом.

1. Положительный Z-счет означает, что в наблюдаемой истории сделок количество серий меньше, чем следовало бы ожидать при статистически независимом распределении исходов сделок. Следовательно, есть тенденция к тому, чтобы после выигрыша следовал проигрыш, а после проигрыша - выигрыш.

2. Отрицательный Z-счет означает, что в наблюдаемой истории сделок количество серий больше, чем следовало бы ожидать при статистически независимом распределении исходов сделок. Следовательно за выигрышной сделкой обычно следует другая выигрышная, а за убыточной - другая убыточная.

Если трейдер имеет систему, у которой доверительный интервал превышает 94%, то возможно использовать обнаруженную закономерность. Далее будут приведены два примера, демонстрирующих возможности применения этого анализа. Первый пример имеет положительный Z-счет, второй пример - отрицательный Z-счет.
Имейте ввиду, что это специально отобранные примеры. Подобные расчеты могут быть использованы и с другими методами управления рисками. Целью этих примеров является не показать, какой из методов лучше, а стимулировать размышления на эту тему.




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.