Как поделить депо на роботов?

kofesutra, тут где то было рассуждение. Формировать портфель Марковича из роботов. Берём риски, мат ожидания, делаем ковариационный матрицу и выбираем сколько какому роботу дать

Дмитрий Новиков, для большинства роботов такой подход не рабатает потому, что доходности и оценки ковариаций не стационарны и предсказательная сила у них не очень хорошая. А получаемая по Марковицу оценка при том еще и недостаточно устойчива.

SergeyJu, есть ещё методика CAPM тоже Портфельная. Можно так же рассчитать через Блек Шоул. Ваши стратегии делятся на пробойные и отскоковые. Фактически вы гаммой торгуете. Низкая вола для отскоковых, высокая для пробойных. И вы можете не просто запускать робота, а с учётом имплайд волатильности.

Дмитрий Новиков, проблема в том, что предсказать волу не то же самое, что вычислить IV. А базовая концепция, которая лежит в основе САРМ, имхо, вообще ложная. Я категорически не согласен с тем, что риск и доходность пропорциональны. Также я не желаю использовать никаких явно гауссовских подходов. Потому что точно знаю три вещи:
-распределение доходностей (скажем, дневных) асимметрично
-с тяжелыми хвостами
— высокая вола в среднем выгодна для моих систем, а низкая — не выгодна. 
Короче, вся стандартная экономическая как бы математика есть сферический конь в вакууме.

SergeyJu, Ну я то же не фанат CAPM. И Гауса, как раз, использовать нельзя. Надо брать реальное, протестированное, распределение робота. Если у вас роботы ждут хорошей волы, что бы заработать, то это импульсные стратегии с положительной гаммой. Вы платите по чуть чуть, но каждый день. Потом срываете джек пот. И надо сравнить доходность вашего робота с доходностью рынка. То есть, по какой цене рынок давал ту же самую доходность что и ваш робот. Ну и браковать роботов которые плохо работают, или работают на ММВБ;)

Дмитрий Новиков, на нашем рынке в основном (если не считать ХФТ) работают трендовые (импульсные) системы. От этого никуда не деться. И, действительно, тут как в с/х, месяц кормит год. Но я вижу выход в том, чтобы выйти за пределы стандартной парадигмы алготрейдинга в область управления портфелем. Грубо:
— трендовые системы
— акции со временем удержания годы
— государственные облигации в которых управляю дюрацией
— валютные депозиты.
И присматриваюсь к золоту. 
Взвешивание и перевзвешивание долей этих компонент — весьма нетривиальная задача, хотя есть решение в стиле «правила большого пальца» — редкая перебалансировка с приведением к постоянному соотношению. В духе свенсена, который управлял эндаументом Йеля. 
Хотелось бы большего!

SergeyJu, Ну правила большого пальца это и есть отскокавая стратегия. Вы докупаете когда актив в низу и потихоньку продаете когда в верху. За счет волы капает прибыль. Тут гамма отрицательна. В то время как пробойные стратегии имеют положительную гамму. Докупают когда движется актив в верх и распродают внизу. Чем выше волатильность в этой системе, тем лучше. Тут нужна простая модель. И я бы рекомендовал БШ. Ее можно в экселе подсчитать.

Дмитрий Новиков, БШ — это чистый, не отягощенный включенным разумом гаусс. В нестационарном несимметричном мире он только сбивает с толку. 
А посчитать я могу все, что угодно, от Монте — карло до кластерного анализа проблем никаких не вижу. Знать бы только, что именно. Я и так все время что-то считаю и что-то торгую. 

SergeyJu, 
"-распределение доходностей (скажем, дневных) асимметрично
-с тяжелыми хвостами"
Точно знаете про свои алгоритмы, но они бывают разные.

matrix, в отличие от Вас, я на рынках торгую. И изучил тысячи алгоритмов. 

SergeyJu, круто че сказать :) интересно, а откуда у Вас информация, что я не торгую?
p.s.: видимо у Вас было 100500 алгоритмов с похожими распределениями доходностей :)

matrix, инфу Вы сами разместили в своем профиле. Я людям верю.
Асимметрия присуща уже большинству рыночных цен, также как и тяжелые хвосты, безотносительно торговых систем. И нестационарность — тоже. Утверждают, что ХФТ может показывать другие статистики, но все относительно более медленное так или иначе наследует свойства самого рынка.

SergeyJu, я HFT и имел ввиду, да даже не у HFT(т.е. не очень быстрых, но внутредневных стратегий) могут быть «другие» распределения доходности. У «медленных» стратегий все как Вы пишите.
p.s.: в профиле все верно — я не торгую… роботы торгуют.

matrix, для строго внутридневных стратегий, конечно, статистики могут отличаться от тех, что с переносом. 
Но нестационарность должна сохраниться. Асимметрия и хвосты — действительно не столь очевидно, смотря что торговать. 

kofesutra, ну самое простое это раздать всем условно по 100тыщ денег. а потом надо смотреть уже индивидуально. один робот сидит в позиции 15 минут и имеет макс ДД на истории 1000п и в среднем приносит в год 5000п.
второй сидит сутки, имеет макс ДД 7000п и в среднем за год дает 30тыс п. 
так вот первому вполне можно дать раза в 3 больше чем второму

kofesutra, главное, не заморачиваться со сложностями. Я просто беру веса так, чтобы риск в рублях от каждого робота стал одинаковым.

cfree0185, можно и автоматически каждый день подстраивать, главное, чтобы метод оценки весов был устойчив в каком-нибудь смысле.

Sergey Pavlov, обратно пропорционально оценке предельного риска. Замечу, что если инструменты разные, то «поровну» может быть даже и опасным.

SergeyJu, поровну это и есть по смыслу «risk-adjusted». Нет никакого смысла по разному торговать разные в смысле риска хреновины. А вот как оценить риск… Насчитать можно чего угодно… Поэтому я полагаю для систем, которые торгуют через ночь в качестве риска просадку в -20% одинаково для всех таких систем. Для внутридневных уже чего-то рассчитываю, но придерживаюсь правила назначать им просадку не более -10%. Ну а дальше как вы и сказали. 

У автора  в топике ведь два разных вопроса задано:
1. «Как поделить депо на роботов?»
2. «как вы делите риски между несколькими роботами?»
Второй вопрос по делу.

SergeyJu, так простыня внизу) о том же, но в узком смысле

kofesutra, дорогу осилит идущий.

kofesutra, введи второй метрикой "% загрузки общего депо" — потом прикинешь какую часть времени i-й бот использует бабло (какую оно idle)  и как быстро грузит, какой упирается в лимит…

kofesutra, если речь о forts-е можешь исчо лимиты прикинуть соразмерно ГО (т.к. оно отражает некую риск модель, построенную нашим НКЦ, для спота — будут аналоги), 
но естественно это при условии, что все боты близки к линейным/трендовым стратам и торгуют достаточно разными активами (типа связки  «маловесовой дивитикер»-«сырье»,«валюта»; подозреваю, что на таком на нашем рынке  5 ботами зарабатывать невозможно)) ).

upd:
более точно ГО брать взвешенное (%), вернее внутридневной avg (%) делить на ГО (%) — ну это специфичная уже тема, скорее на интрадей/1 овернайт.
успехов

flextrader, у нас обычно бывает два разных механизма продуцирования убытков. Первый — длинная серия с отрицательным средним результатом, второй- большие потери при сильном движении рынка против позиции. Если учесть еще и частое  изменение коэффициентов расчета ГО, весьма трудно связать загрузку ГО с риском. Единовременный риск можно прикинуть через максимально возможную одностороннюю открытую позицию по текущей оценке активов. А с накапливаемым риском вообще сложно.

SergeyJu, 

частое  изменение коэффициентов расчета ГО,

Сергей Юрич я не совсем вот это понял. более того в отношении ГО  складывается впечатление что мы не совсем об одном.

предположительно афтар дает такую задачку:

найдите пять весовых коэфф., 1-й критерий оптимизации — сумм.PNL>= -0,1,
слагаемые (боты) некоррелирующие,

1 бот — 1 инструмент, инструменты все разные, бэктеста по каждому слагаемому нет (метрики с хистори для i-го алго не определены -др. словами стратоспецифичная инфа в ИД отсутствует)

публика: на какие «широкие» маркет-метрики ориентироваться при поиске коэфф.?

ну а раз тут все о capm начали писать я никак не мог не упомянуть ГО.

ясно, что когда НКЦ считает ставки рын.(процентного) риска (спот-инстр) или % минБГО (фортс-инструмента).

он уже построил некую модельку для цены i-го инструмента и локального рынка (кстати, тоже), задался
ур. достоверности/знач. и части работы за управляющего (по стратонеспецифичной составляющей риска) уже сделал.

(построил, кстати, наверняка по Гауссу, но) адекватность плученного — это уже отдельный вопрос (есть др. торг.площадки, есть науч. публикации и т.д.)

дык вот: понятно, что по НКЦшным меркам (скажем, при минБГО в SV в12% и RI в10%) вероятный абс. размер убытка
серебре в 1,2 (1, пусть будет мультипликатором) раза больше при одинаковой загрузке депо.
дальше — выбрал инструмент с мин. ставкой риска (с мин % минБГО) - сделал самым деньгоемким, остальным — доля обратнопропорц. величине мультипликатора (1)

дальше можно продолжать:

взвещивать hv, adm по i-му инструменту на ГО, и т.д.
смотреть обратную корреляцию — ну это стратоспецифичное уже

flextrader, задачка-то и вовсе не такая. Никакой некоррелированности результатов не предполагается. А вот бэктест как раз есть. Раз есть бэктест, мы можем вычислить для каждого робота среднее число открытых позиций по каждому отдельно взятому инструменту и максимальное число. И нам не нужна дополнительная информация о  ГО. 
Более того, мы можем вычислить те же характеристики для любого портфеля из этих роботов. Предельный риск можно считать как некоторый процент от максимально возможной открытой позиции. Но это будет разовый предельный риск, описывающий просто последствия гэпа против неё. 
Если роботы будут набирать просадку медленно, типа пилит их, проблема резко осложняется, без бэктеста уже не обойтись. 
Что до рисковиков в НКЦ, то они считают только риск гэпа, риск пилы им не интересен, и понятно почему.