В этом посте (лонгрид):

1. Как я управляю капиталом сейчас
2. Какие варианты управления капиталом я собираюсь тестировать/применять

 Термины и определения

• ТА — торговый алгоритм. Кусок кода или набор правил, по которым определяется точка входа в сделку / выхода из сделки
• ИД — идеальная доходность с методикой расчёта, варианты описаны в моём посте, в посте Sprite или в посте Buybuy. Эту идею я уже публиковал больше года назад, но прошлое забыто.
• ДТА — доходность торгового алгоритма

Простейший способ

До последнего времени я не усложнял себе жизнь распределением капитала. В соответствии с моими правилами, риск на позицию должен быть меньше 3% от депозита, и это означает, что я должен иметь как минимум 33 позиции с разными ТА на разных инструментах. Поскольку я всегда использую таймфрейм M1, то акцентирую на этом внимание и дальше упоминать про таймфрейм не буду. Ещё раз скажу, что я использую M1 по той причине, что он даёт наиболее высокую доходность и теоретически меньшие просадки. Доходность выше достигается, похоже, только HFT-техниками внутри стакана.

( Читать дальше )

Алгоритмическая торговля — это быстро развивающаяся область, которая использует математические модели и компьютерные алгоритмы для совершения сделок на финансовых рынках. Линейная алгебра — это фундаментальная математическая концепция, которая играет решающую роль во многих алгоритмических торговых стратегиях.

Линейная алгебра — это раздел математики, который имеет дело с линейными уравнениями и их представлениями в векторных пространствах. В алгоритмической торговле линейная алгебра используется для моделирования финансовых рынков и прогнозирования будущих рыночных тенденций. Например, линейная регрессия является популярным методом, используемым для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Этот метод может быть использован для прогнозирования цен на акции, курсов иностранных валют или других финансовых инструментов.

Другим важным применением линейной алгебры в алгоритмической торговле является анализ главных компонент (PCA). PCA — это статистический метод, который уменьшает размерность набора данных путем нахождения основных компонентов, которые представляют собой линейные комбинации исходных переменных, объясняющих наибольшие различия в данных. В алгоритмической торговле PCA может использоваться для определения наиболее важных факторов, влияющих на цены финансовых инструментов. Уменьшая размерность данных, PCA позволяет трейдерам сосредоточиться на наиболее важных переменных и делать более точные прогнозы относительно будущих рыночных тенденций.

( Читать дальше )