Як перестати втрачати гроші на ринку і почати заробляти

Чому трейдери втрачають гроші? Відповідь може вас здивувати. Пропонуємо вам поглянути на дану проблему під іншим кутом і спробувати розібратися з тим, як почати отримувати прибуток, торгуючи на фінансових ринках.

Більшість трейдерів втрачають гроші. На виправдання наводиться безліч безліч аргументів - від невпевненості до неправильного використання правил управління ризиками та використання неправильної системи торгівлі. Хоча деякі з наведених аргументів дійсно можуть впливати на результат, вони все ж не є ключовими. У даній статті ми розглянемо суть проблеми, скориставшись чисто математичним підходом.

Ми розглянемо не тільки дану проблему, а й методи її подолання, які не будуть обтяжливі для вашого капіталу і не потребуватимуть додаткових зусиль, але при цьому зможуть допомогти практично будь-якому трейдеру в його роботі над прибутковою торгової сиситемой.

Чи є трейдинг азартною грою?

Щоб відповісти на це питання, нам потрібно спочатку дати визначення, що таке азартна гра, кого вважати виграли або програли. Не викликає сумнівів, що в Лас-Вегасі незмінно виграє заклад. Інакше звідки у них кошти на всі ці неонові реклами і інші помітні штучки? Вони виграють, тому що ймовірність в грі - на їхньому боці. Візьмемо для прикладу просту ставку на рулетці. Колесо рулетки складається з 36 чисел. Половина з них - чорні, решта - червоні. Якщо ви ставите на червоне або чорне, виплата становить 1. Це була б чесна гра, при рівних інших умовах. Однак, в американській рулетці є також зелене поле "0" і зелене поле "00". Ці два додаткових поля не належать ні до чорного, ні до червоного кольорів. Їх присутність змінює ймовірність до рівня 1. 111 до 1 на користь закладу. Звичайно, є безліч інших ігор, де можна зробити ставки, але для кожної з них існує виграшна комбінація, і ймовірність випадання цієї комбінації буде на користь закладу.Навіть при невеликій імовірності, з огляду на виплати і відсоток тих, хто виграв, заклад, в кінцевому рахунку, буде у виграші при величезній кількості ставок. У цьому їх перевага. Відзначимо, що казино працюють 24 години на добу 7 днів на тиждень, і в них відбувається величезна кількість ставок.

Припустимо, що трейдинг аналогічний грі (не азартна). При оцінюванні ефективності торгівлі, коефіцієнт прибутку - це співвідношення валового виграшу до валового збитку. У цьому сенсі коефіцієнт прибутку аналогічний виплати в грі. Відсоток прибуткових угод - те ж саме, що і відсоток тих, хто виграв в грі. Тому, знаючи коефіцієнт прибутку і відсоток прибуткових угод, ви отримуєте весь необхідний інструментарій для статистичного аналізу ефективності торгівлі.

Розглядаючи ефективність торгівлі як статистично випадковий процес, подібно до гри, ми усуваємо цілий ряд випадковостей, таких як капризи конкретної торгової системи, психологія торгівлі, а також такі ринкові обставини, як ефективність або тренди. В аналізі враховуються тільки коефіцієнт прибутку і відсоток прибуткових угод. У цьому полягає перевага ігрового підходу.

Ігровий аналіз в трейдингу

Можна виконати ігровий аналіз в таблиці Excel. Основна ідея таблиці полягає в тому, що колонка А містить незалежні випадкові числа від 0 до 1. Всі рядки, починаючи з 5, в колонці В містять умовний вираз, що визначає, що якщо випадкове число менше або дорівнює ймовірності прибутковою угоди, то значенням прибутку цієї угоди в колонці С присвоюється значення коефіцієнта прибутку. Коли ж випадкове число більше, ніж ймовірність прибутковою угоди, прибуток в угоді в колонці С отримує значення -1. Потім нам потрібно лише підраховувати наростаючий підсумок прибутку в колонці D, яка представляє нашу статистичну криву балансу рахунку. Змінна - відсоток виграшів - вводиться в осередок В1, а змінний коефіцієнт прибутку - в клітинку В2. Таке розташування дозволяє перераховувати всю таблицю для обраних користувачем значень змінних. Крім того, всю таблицю можна багаторазово перераховувати для заданої пари змінних простим натисканням клавіші F9.

Середній прибуток в угоді визначається відніманням валового збитку з валового прибутку і розподілом на загальну кількість угод. Нескладні обчислення, наведені на малюнку 1, показують, що розмір середнього прибутку на угоду також рівний коефіцієнту прибутку мінус 1, помноженому на 1 мінус відсоток прибуткових угод. Підсумковий прибуток на угоду відображається на графіку поряд з випадковою кривої балансу, для оцінки відносної ефективності.

Малюнок 1

Точна настройка моделювання

У грі є фіксована виплата і відомий розмір втрат. У торгівлі - інакше, оскільки кожна виграшна угода, ймовірно, буде мати різну прибуток, а розмір втрат також в кожній угоді різний. Ситуація з торгівлею більш точно моделюється рандомизацией прибутку і збитку в угоді.

Ця рандомизация виконується таким чином, що середня прибуткова операція, як і раніше буде дорівнює коефіцієнту прибутку, а середній збиток як і раніше буде становити -1. Процес зводиться до присвоєння випадкових значень збитку в діапазоні від 0 до -2. Прибуток в угоді отримує випадкові значення від 0 до подвоєного значення коефіцієнта прибутку. На аркуші 2 нашого файлу, в осередку В5, наприклад, умовний вираз набуває вигляду: = IF (A5 <$ b $ 1/100, RAND () * 2 * $ B $ 2, -RAND () * 2).

Малюнок 2

На малюнку 2 представлений результат моделювання у вигляді кривої, побудованої на підставі 100 угод. Якщо припустити, що у вас є система свінг-трейдингу, угоди по якій відбуваються приблизно два рази на місяць, то цей графік охоплював би період приблизно за 4 роки. Розрахунок проводився для коефіцієнта прибутку = 1. 5 і відсотка прибуткових операцій = 60. Такі значення представляють досить хорошу торговельну систему, де угоди бралися за межами вибірки. (Використання даних в межах вибірки є чистим обманом). Нормована середня прибуток на операцію становить 0.5, червоною лінією показана підсумкова прибуток в припущенні, що ви отримували середній розмір прибутку в кожній окремій угоді. Червона лінія наведена просто для порівняння з кривою балансу випадкового моделювання (синя лінія).

Кожен раз, коли ви натискаєте F9 при тих же вхідних змінних, ви отримуєте нову криву балансу. Таким чином ви можете створити кілька варіантів кривої для однієї і тієї ж системи торгівлі, оскільки використовуєте одні і ті ж описові змінні. Насправді, питання полягає в тому, чому більшість трейдерів втрачають гроші, якщо виплати і відсоток прибуткових угод значним чином на їхню користь.

Ось чому трейдери втрачають гроші

Малюнок 3

В черговий раз натиснувши F9, ви можете створити ще одну типову криву балансу, як показано на малюнку 3. На цей раз крива балансу демонструє істотну просідання між угодами 31 і 60. Якщо графік представляє торгівлю за 4-річний період, то просадка триває більше року! Найглибша просадка складає близько 20% від чистого прибутку, накопиченої за весь 4-річний період. На практиці жоден трейдер не зможе продовжувати дотримуватися такої системи протягом такого несприятливого періоду. Надмірне зниження капіталу не дозволить продовжувати торгівлю, або сам трейдер розчарується і перейде на іншу систему, де цей процес, цілком ймовірно, повториться.

Такі результати легко можуть мати місце навіть при використанні гарної системи. Уявіть, які можуть бути результати при системі гіршої якості, наприклад, з коефіцієнтом прибутку 1. 3 і 55% прибуткових угод. Відтворити ці результати ви можете самостійно, ввівши дані параметри в таблицю і кілька разів натиснувши F9.

Важливо пам'ятати, що невдачі можуть бути навіть у хороших торгових систем. Ми холоднокровно описали ряд випадкових подій в процесі торгівлі, при відсутності впливу психології торгівлі або техніки управління операцією - довільної або алгоритмічної. Проблема полягає не в неправильних варіантах кривої, а в тому, що ми працюємо тільки з невеликою вибіркою стохастичного процесу. Наприклад, при підкиданні монетки, часто можна отримати 3 або 4 орла поспіль, хоча ймовірність випадання орла як і раніше становить 50%.

Статистика як порятунок для трейдера

Будь-трейдер був би задоволений своєю торговою системою, якби в кожній угоді міг отримувати середню прибуток. Проблема полягає в тому, що відхилення від середнього значення часом досить велике. Наше завдання - зменшити це відхилення. Якщо подвоїти кількість статистично незалежних членів набору, то відхилення зменшується на корінь квадратний з 2. Тому, якщо ми збільшимо кількість членів в 4 рази, то наполовину знизимо відхилення.

Ось як це зробити. Якщо ви одночасно і безперервно торгуєте чотири символи в незалежних каналах таким чином, що входите в нову угоду в кожному каналі після виходу з попередньої, то ви виконуєте умови, необхідні для зменшення відхилення в 2 рази. Іншими словами, ці 4 канали торгуються асинхронно. Можуть виникнути питання про статистичної незалежності угод, але на практиці це близько до істини. Все, що вам потрібно зробити, це в рівних частках розподілити загальний розмір вашого капіталу між цими чотирма каналами. Більше - жодних особливих вимог до капіталу. Якщо ви торгуєте ES (ф'ючерс на індекс S & P 500), то краще за все здійснювати диверсифікацію шляхом торгівлі одночасно NQ (ф'ючерс NASDAQ 100), YM (ф'ючерс Доу-Джонс), and TF (ф'ючерс індексу Russell 2000).

Малюнок 4

Продовживши наше моделювання шляхом включення в нього портфеля з 4 каналів, використовуючи однаковий коефіцієнт прибутку = 1. 5 і 60% прибуткових угод, ми отримаємо на аркуші 3 нашої таблиці результати, аналогічні наведеним на малюнку 4. Зверніть увагу, що нормована підсумкова прибуток на угоду по як і раніше становить 50 після 100 угод, середня прибуток - та ж. Ключовою особливістю є те, що випадкова крива балансу для портфеля виглядає набагато більш гладкою. Для застосування такої торгівлі вам потрібен лише надійне джерело тимчасових сигналів угод.

Ви, звичайно, можете розширити цей процес. Наприклад, можна ще в 2 рази знизити відхилення, розширивши портфель до 16 каналів. Але при цьому виникне ряд практичних проблем. По-перше, ефективно працювати з 16 каналами одночасно вкрай важко. По-друге, капітал доведеться ділити на 16 частин. Для більшості це буде занадто важко. І нарешті, виникне ряд серйозних питань про те, чи всі 16 каналів є статистично незалежними.

Інтерпретація статистики при оцінці торгової системи

Як говорив Марк Твен, "Є три роду брехні: брехня на благо, проклята брехня і статистика". При оцінюванні торгової системи, на жаль, обов'язково присутні всі три роду. Ми побачили, що крива балансу, на справді, не відображає реальної ситуації в торгівлі. Крім того, щодо хороша система може мати хорошу криву на одному наборі даних і погану - на іншому, незалежно від ринкових умов.

Малюнок 5

Найкраще статистичний опис торгової системи дає застосування аналізу Монте-Карло з результатами, представленими у вигляді кривою Гаусса. Наприклад, малюнок 5 показує гауссову криву для випадку, коли система має коефіцієнт прибутку 1. 5 і 60% прибуткових угод, а обчислення проводяться на підставі приблизно 1000 операцій.Малюнок 5 побудований за обчисленнями, виробленим на аркуші 4 таблиці Excel. Дана гауссова крива дає нам хорошу оцінку найбільш ймовірного прибутку, яку можна очікувати. Ви легко можете оцінити свої довгострокові перспективи прибутковою або беззбиткової торгівлі. Коли процентні ставки низькі, як в даний час, коефіцієнт Шарпа в точності дорівнює середнього прибутку, поділеній на відхилення. Це легко обчислюється на підставі рандомізованих результатів торгівлі.

рисунок 6

Малюнок 6 побудований за обчисленнями, виробленим на аркуші 5 таблиці Excel. В даному випадку ясно, що найбільш ймовірна очікуваний прибуток приблизно така ж, як і при послідовній торгівлі одного символу, але відхилення зменшилася приблизно вдвічі. Оскільки середня прибуток постійна, а відхилення - в 2 рази нижче, коефіцієнт Шарпа для такої змодельованої торгівлі приблизно в два рази вище.

Моделювання Монте-Карло в реальних умовах проводиться інакше, ніж в теоретичній таблиці. Тому для апробації даного методу на даних реальної торгівлі були взяті з усіма угодами, які були здійснені за останні три роки, і для кожної було обчислено значення прибутку за день. З цих значень випадковим чином 250 раз була зроблена вибірка (звичайно, електронним чином). Таким чином, вдалося змоделювати випадкову торгівлю за один рік. Після цього річний результат був повторений 5000 разів, для того щоб змоделювати 5000 років торгівлі, використовуючи дані укладених угод. Потім, на підставі річних результатів була побудована гауссова крива, показана на малюнку 7.

Малюнок 7

Річна віддача на постійно інвестований капітал 10 000 $ склала 34. 5%. Можна спрогнозувати ймовірність беззбиткової або прибуткової торгівлі для випадку портфеля з 4 символів, зменшивши в 2 рази відхилення кривою Гаусса. Крім того, коефіцієнт Шарпа при цьому приблизно подвоїться і складе близько 2, що є показником неабиякою ефективності.

Менше навантаження, менше втрати

Більшість трейдерів втрачають гроші через малої вибірки результатів торгової системи, яка може дати відмінну статистику за тривалий період часу. Це приблизно така ж ситуація, як і в разі послідовного випадання решки, при підкиданні монетки. Ці збитки не пов'язані з недоліками психології, унікальними ринковими умовами або поганий торговельною системою. Трейдери втрачають гроші, тому що стикаються з несприятливими обставинами і втрачають початковий капітал або впевненість в своїй системі торгівлі, або навіть переключаються на іншу систему, де знову стикаються з такими ж несприятливими обставинами.

З точки зору статистичної перспективи, чи не єдиним рішенням для поліпшення враження від торгівлі є робота з портфелем символів, оскільки це зменшує відхилення від середнього прибутку. Тому найкращий підхід до торгівлі буде полягати в розподілі початкового капіталу на чотири незалежні канали торгівлі. Торгівля більшого числа каналів має недоліки - навантаження на початковий капітал і збільшення обсягу роботи.