Анализ временного ряда эквити

По одному портфелю получил ряд дневных данных в количестве 291. По сделкам провести анализ не удается: скачал отчет, но из-за фьючерсов в отчете маржа-маржа, какие-то расхождения с моим пониманием реальности, короче плюнул и решил провести анализ временного ряда по дневным данным. По дневным данным все как-то более-менее понятно.

На рис.1 ход эквити в % за 291 рабочий день.

Меня сейчас не волнует: хорошее или плохое эквити, — я хочу получить статистические параметры этой выборки. На рис.2 гистограмма выборки.

Очень похоже на нормальное распределение, поэтому провожу анализ, исходя из этого предположения (по книге К.Гранта «Управление рисками в трейдинге»).

Стандартное отклонение по дневным данным: 0,959%.

95% интервал составит 1.88% (0,959*1,96), т.е один раз в месяц может быть превышено это значение. Количество дневных данных 291 делим на 21 день (кол раб дней в месяце) получим 13.86, т.е. на этом количестве дневных данных должно быть примерно 13-14 значений больше/меньше ±1.88%. В реальности получили 6 значений в отрицательной области и 7 – в положительной (13). Это частично подтверждает гипотезу о нормальном распределении.

Расчетное стандартное отклонение за год составит: 0.959*15.9=15,26%. За год 95% интервал составит: 29.9%, т.е. один раз в год это значение может быть превышено, что, впрочем, меня бы вполне устроило.

По данной стратегии допустимая потеря денег (на данном этапе) составляет 50%. По К.Гранту это дает безопасное максимальное дневное стандартное отклонение (10%): 5%. Поэтому при дальнейшем благоприятном развитии событий можно еще добавлять контракты (1-3), затем имеет смысл добавление других стратегий.

Добавление некоторых статистических характеристик:

Процент выигрышных дней 51.88%, отношение среднего выигрышного дня к среднему проигрышному 1.08. Среднее значение по выборке 0.059%, медиана 0.04%. По К.Гранту порой это важно знать.