Здравствуйте все!
Возник такой вопрос: как вы делите риски между несколькими роботами, торгующими на одном счёте?
Например, общий риск 10% от депо делится на всех поровну. То есть на пять (условно) роботов по 2 %. Но ведь у разных роботов-инструментов различаются доходности-просадки. С ними надо что-то делать?
Или каждому роботу придаётся условный «коэффициент стабильности» (в зависимости от просадки, например) и риск делится с учётом коэффициента?
Или другой принцип?
2. проверить работу всех вместе бектестом портфеля, а затем уже смотреть что как сработало, что суммирует просадку, а что уменьшает. и выделять % денег
Примерно поровну, а потом уже для каждого робота играем объёмом позиции, так?
ЗЫ Вы про вот это? http://smart-lab.ru/blog/358400.php Посмотрю непременно, благодарю!
-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.
— 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!
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.
"-распределение доходностей (скажем, дневных) асимметрично
-с тяжелыми хвостами"
Точно знаете про свои алгоритмы, но они бывают разные.
p.s.: видимо у Вас было 100500 алгоритмов с похожими распределениями доходностей :)
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.
p.s.: в профиле все верно — я не торгую… роботы торгуют.
Но нестационарность должна сохраниться. Асимметрия и хвосты — действительно не столь очевидно, смотря что торговать.
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
«Господин назначил меня любимой женой роботессой!»
Лучший зарабатывающий всё равно не идеален и просадки имеет. Вот и хочется с помощью остальных сгладить общую эквити.
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.
Пока вот какой велосипед изобрёл ;)
1. Допускаем, что общая просадка по 5 роботам не более 10% от депо $10000
2. Разрешаем каждому из роботов использовать в торговле по $2000 (его личный депозит) и каждый робот может допустить просадку в пределах 10% от $2000
3. ММ — риск на сделку вычисляется в процентах от депозита с учётом размера стоп-лосса (объём сделки обратно пропорционален размеру стоп-лосса, то есть больше стоп-лосс, значит меньше объём сделки)
4. Вводим коэффициент для тестирования: отношение прибыли к максимальной просадке (цель — получить более гладкую кривую эквити).
5. Подбираем размер риска каждого робота на сделку в % в зависимости от пункта 4.
6. По результатам тестов выбираем настройки каждого робота.
Нормально? Можно использовать?
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
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
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.