§4.23. Распределение капитала между системами

В результате нашего напряженного исследовательского труда по поиску работоспособных стратегий у нас в распоряжении окажется некоторый набор систем, признанных «годными к службе». Однако набор этот может оказаться довольно разнородным по характеристикам, системы могут отличаться и по доходности, и по просадкам, и, как следствие, по эффективности. Кроме того, большинство из них будут в той или иной степени коррелировать друг с другом, в особенности, если все они предназначены для одного рынка. Каким же образом распределять капитал между всеми этими системами?

Итак, у нас есть набор систем, каждая из которых представлена своей эквити e(t). Весь портфель, таким образом, получается таким:

Универсальный подход к определению весовых коэффициентов а_i состоит в том, чтобы перебрать все наборы (a₁ a₂, ..., a_n) численным способом по какой-то решетке и для каждого набора оценить эффективность портфеля тем способом, которым мы обычно считаем эффективность. Ну и, соответственно, взять тот набор коэффициентов, при котором эффективность оказывается наибольшей. Вариант для особо продвинутых: взять тот набор, при котором максимальна средняя эффективность портфеля в некой окрестности набора.

Однако, как несложно догадаться, все эти действия по суммированию эквити и перебору параметров требуют определенных навыков программирования, либо как минимум хорошего опыта работы с электронными таблицами. Может оказаться, что подобные навыки есть не у всех трейдеров, что же делать остальным?

В конце концов, коэффициенты можно оценить «на глазок». Неопределенность будущих результатов обычно бывает настолько велика, что разница между посчитанным «по науке» портфелем и собранным «на глазок» вряд ли окажется принципиальной.

При таком приблизительном построении портфеля можно опираться на следующие подходы. Самое главное – оценить корреляции между разными системами, что можно сделать методом пристального сравнивания их графиков эквити. Чем сильнее по времени разнесены похожие участки роста, падений и просадок для двух систем, тем более важно включить в портфель их связку. Можно даже ввести некий «коэффициент непохожести» и давать численную оценку своим впечатлениям от сравнения графиков эквити. В результате, чем больше баллов «непохожести» набирает система при сравнении ее эквити с остальными, тем больше ее ценность для портфеля. А системы, слишком похожие результатами на других, но уступающие по эффективности, может быть, следует и вовсе исключить из рассмотрения.

Кроме того, если системы сильно отличаются по доходности и рискам, придется приводить их к общему параметру, нормировать. К примеру, если у первой стратегии доходность и просадка соответственно 40% и 10%, а у второй 20% и 5%, разумно было бы выделять второй системе вдвое больше денег, чем первой, иначе у нас будет работать почти исключительно первая система, а вторая затеряется. Конечно, доходность портфеля при этом будет меньше, чем при равном распределении капитала, но ведь смысл составления портфеля не в максимизации доходности, а в оптимизации эффективности, например, по параметру прибыль/риск. Нужная доходность потом подтягивается плечом.

Нормируя, лучше приводить системы к общему риску, причем следует помнить, что просадка системы на исторических данных недостаточная характеристика риска, а, значит, риск оценивать нужно максимально творчески. К примеру, пусть у нас есть две системы, играющие краткосрочно, со средним временем удержания позиции день-два и переносами позиции через ночь. Если у одной системы просадка по историческим данным 30%, а у другой 10%, вряд ли было бы разумно делать вывод, что вторая система имеет втрое меньший риск, чем первая, поскольку у нее есть все те же возможности наловить убытков в процессе торговли через стопы и гэпы, что и у первой. Поэтому разумнее было бы взять для второй системы нормировочный коэффициент не 3, а, скажем, куда более скромный 1.5.

Содержание

Далее

Имея нормировочный коэффициент и оценку «непохожести», уже можно составить набор коэффициентов для портфеля. К примеру, пусть у нас имеются три системы, у первой риск берем за 1, риск второй, допустим, вдвое меньше, соответственно нормировочный коэффициент будет 2, у третьей пусть риск в полтора раза меньше, нормировочный коэффициент 1,5. Оцениваем непохожесть систем: паре 1-2 ставим 2 балла, паре 1-3 ставим 3 балла, паре 2-3 ставим 4 балла. Первая система по «непохожести» получает в сумме 2+3=5 баллов, вторая 6 баллов, третья 7 баллов. С учетом нормировочных коэффициентов первая система набирает 5*1=5 баллов, вторая 2*6=12 баллов, третья 1,5*7=11,5 баллов. В сумме получается 28,5 баллов, что соответствует 100% капитала портфеля, откуда окончательно получаем коэффициенты для систем: 18%, 42% и 40%.