Избранное трейдера xfo
Доклад «Оптимизация портфеля алгоритмических стратегий»
1. Введение
В чем состоит цель подобной оптимизации? Представим, что у нас есть набор алгоритмов, каждый из которых обладает некоторыми статистическими свойствами, из которых наиболее важными для нас являются доходность и максимальная величина просадки. В основе каждого из алгоритмов лежат разные стратегии, которые, тем не менее, могут быть коррелированы между собой в разной степени, торговля также может вестись на разных инструментах. В качестве примера приведу характеристики стратегий, которые были разработаны нашей командой и применяются в боевых торгах в настоящее время:
Так как свойства каждого из алгоритмов отличаются, возникает проблема: каким образом распределить между ними доступный капитал для того чтобы:
1. Максимизировать доход при заданном уровне риска ( то есть максимальной величине просадки)
2. Минимизировать риск при заданной доходности
Если дать, например равные доли капитала каждому алгоритму, то, очевидно, что такое распределение не будет оптимальным, так как мы не учитываем характеристики, присущие стратегиям. Не будет оптимальным и тот случай, когда мы, например, выделяем капитал пропорционально относительной доходности каждого алгоритма, здесь мы игнорируем значения волатильности, то есть риска, стратегий.
2. Модель Марковица
Задачу оптимизации попробуем решить, применив теорию оптимального портфеля, разработанную Марковицем, точнее некоторые последующие ее модификации. Обычно данная теория применяется для долгосрочного инвестиционного портфеля, состоящего из различных активов, например акций. Кратко суть теории.
когнитивный контроль — ключ к благополучной жизниВ книге приводится масса примеров, как развитый фокус помогает в решении бытовых проблем, бизнес-задач, да и в простом получении радостей от жизни. К сожалению, единственный доступный нам способ тренировать фокус — это медитация. Почему к сожалению? Потому что сколько я пытался заставить себя медитировать — не могу делать это регулярно каждый день.
По результатам исследования, увеличение связности в головном мозге медитирующих со стажем сопоставимо со штангистами-профессионалами, имеющими идеально накачанные грудные мышцы.
Перевод с http://www.tradesignalmachine.com/blog/cointegration-for-pairs-trading-part-1
-------------
Это пост появился в результате моего собственного опыта и разочарования за последние пару месяцев, пока я разрабатывал парную торговую стратегию. После исследований я понял, что не следует искать не «коррелированные» пары инструментов для торговли, а пары, которые «коинтегрированы».
Основная проблема, которую я испытывал, состояла в том, что математика, которая требуется для описания и измерения коинтеграции, была достаточно сложной. Каждая статья, которую я прочитал, была наполнена словами и понятиями, с которыми я не был знаком, поэтому я был вынужден прочитать их очень много, прежде чем я наконец-то почувствовал, что понял. В конце концов, после многих бессонных ночей, я, наконец, смог поставить свое приобретенное знание на службу алгоритмам моей торговой системы. Уверен, что я не единственный, кто был этим разочарован.
После того, как, наконец, получил хорошее представление о предмете, я решил написать статью, которой мне не хватало в то время. Она пытается ответить на все вопросы, которые я задавал тогда, в одном месте. Хотя я надеюсь, что я объяснил все необходимые понятия и принципы, вы все равно должны быть понимать математику на уровне здравого смысла! Я надеюсь, вы найдете это полезным.
Итак, коррелированные инструменты имеют тенденцию двигаться подобным образом. Если один движется вверх в течение дня, то другой, вероятно, тоже пройдет день вверх (и наоборот.) Тем не менее, с течением времени, соотношение цен (или спрэд) между этими двумя инструментами может значительно отличаться. Смотрите график AUDUSD против NZDUSD ниже. Ясно, что они коррелируют, но обратите внимание, как конечное соотношение между ценами составляет почти 5%, т.е. цены сильно отличаются в конце периода наблюдения по сравнению с началом.
Предлагаю перевод интересной статьи с сайта www.inovancetech.com о нетрадиционном применение техник машинного обучения: Machine Learning Techniques to Improve Your Strategy.
Машинное обучение это мощный инструмент не только для создания новых стратегий, но и для повышения эффективности уже существующих.
В этой статье мы осветим вопрос управления размером позиции с использованием алгоритма Random Forest (RF) и включения/выключения торговли на основе модели скрытых состояний Маркова (HMM). Мы предполагаем, что у вас уже есть торговая стратегия.
Как улучшить управление позицией
Управление позицией — это очень важный аспект трейдинга, которому часто не уделяется должное внимание. Многие трейдеры смотрят на управление позиции с точки зрения уменьшения риска убытков, но не инструмента увеличения прибыльности стратегии. Конечно важно избегать большого риска, используя небольшую часть торгового счета ( не более 2%) в каждой сделке, но лучший способ — это применение фиксированного лота или фиксированного процента от вашей максимальной позиции для каждого трейда.