_ПРЕДЕЛ РИСКА (про алгоритмы)

Все зависит от стратегии скажите вы – и это справедливо, в каждом отдельном случае применяются различные методы контроля рыночного риска и его меры.

Поэтому в данной статье, я хочу еще более сузить область поиска до трендовых стратегий и рассказать, про некоторые исследования и инструменты, которыми я пользуюсь для быстрых и трендовых стратегий!

Про скальперские и паттерновые риск-менеджменты я сегодня не буду рассказывать, отдам слово господину Муханчикову, а мы пойдем дальше:

Однако, у всех вышеперечисленных методов есть один существенный недостаток, он заключается в том, что у риск-менеджмента может быть несколько параметров и сидеть вручную проверять каждый вариант, мягко говоря странно – то есть несмотря на то, что способы хоть как то проанализировать тот или иной метод контроля риска возможность имеется – все эти методы остаются слишком трудоемкими, а значит не эффективны!

Допустим вы очень настойчивы и реализовали один из вышеописанных вариантов, прописли один из риск-менеджментов. Будет ли стоить овчинка выделки? Принесет ли действительно риск-менеджмент увеличение эффективности торговли и в чем оно будет выражаться?

Естественно эти риски отталкивают даже опытных участником рынка, которые просто не уверены, что временные затраты оправданы.

Поэтому я постараюсь ответь на эти вопросы, основываясь на своем личном опыте.


Первое, что можно получить от разработки своих риск-менеджментов – это реальное повышение риск-доходности.
Рассмотрим результаты одной и той же стратегии на одних и тех же параметрах, но с интересным риск-менеджментом:

Без управления риском:

С управлением риском:

Без управления риском:

С управлением риском:


Следующее, на что можно рассчитывать – это увеличение диверсифицированности портфеля стратегий еще и по money/risk-менеджментам.

Как видно на примере данной стратегии, максимальные просадки, в результате использования различных money/risk-менеджментов приходятся на разные периоды времени, то есть объединив их в портфель общая просадка будет ощутимо меньше(выявляются действительно непохожие просадки). Таким образом, портфель можно составлять даже из стратегии с одинаковыми параметрами, но различными money/risk менеджментами, главное чтобы их Equity(кривые доходности) не имели сильную корреляцию и максимальные просадки были в разные периоды времени.

 
Третье — это возможность создания адаптивного портфеля. Если очень коротко, то трендовые стратегии, уходя у некоторую просадку, занимают выжидательную позицию и могут находиться в спячке до тех пор, пока волатильность не возрастет. В то же самое время, стратегии, торгующие возврат к среднему и те, для которые спокойный рынок — это прибыльная пора, будут активизироваться. И это без дополнительного вмешательства, т.е. автоматически.

Вышеописанные результаты оптимизировались на 2-х последних годах на SI(которые и сами по себе были не типичными). А представлены были результаты тестов на участке с 2008 года(как раз в момент самой большой волатильности и просадок).

Но это не все, мы посмотрим на тех же параметрах и 2 других наиболее торгуемых инструмента  RI и SBRF, на которых вообще не проводилось ни секунды оптимизации(но уменьшим риски, чтобы не смущать просадкой)

Сбербанк:
 

 


Фьючерс на индекс RTS:
 

Результаты  изменятся при корректировке уровня риска, доходность сбера уменьшится, при уменьшении просадки, а на RTS увеличится.


Немного расскажу о риск-менеджменте, который использовался, буду рад, если идея поможет улучшить результаты:

Расчитывается некий канал по Equity, если кривая Equity уходит ниже канала, то кол контрактов изменяется определенным образом, если выше – оно также изменяется, если торговля идет в канале, то торгуем на стандартный размер позиции.


Были созданы расширения для Wealth в которых можно относительно быстро создать свой риск-менеджмент, практически любой сложности, прогнать его по всем параметрам и найти наиболее эффективный и устойчивый вариант.

Также, имеется возможность провести оптимизацию по всем money/risk-менеджментам сразу, чтобы сравнить их между собой!

Поиск лучших методов а также их сравнение осуществляется с учетом необходимого нам уровня риска, т.е. оптимизатор нацелен на определенный уровень риска, например 20%. Таким образом, находятся такие варианты money/risk-менеджмент, у которых наилучшие показатели с заданным нами риском.

Исследования можно проводить, как генетикой, так и оптимизатором Роя частиц.


Спасибо за внимание! Добавляйтесь в Skype: horoshij_den,
Николай Флёров.