Marktknigge oder gute Manieren im Minenfeld - Seite 12
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
P.S. Es ist wunderschön. Ich meine das Bild. Ich genieße es ästhetisch!
Ja, es ist wunderschön! Unser Gespräch hat mir eine Menge Klarheit gebracht.
Übrigens habe ich einen einfachen Indikator erstellt, mit dem sich die Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung des Eingangssignals anpassen lässt.
Hier ist ein Bild der RSI-Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion vor der Anpassung:
Hier ist die violette Linie der Hypertangens des RSI mit dem Koeffizienten 1 (d.h. so wie er ist), und die grüne Linie ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der linke Rand ist -1, der rechte ist +1.
Und im nächsten Bild th( RSI (i) * kf ), wobei kf der "Verschmierungs"-Koeffizient ist -:)
Jetzt geht's los. Jetzt werde ich Ihre schöne Zeichnung in Code umsetzen.
Dies ist nicht so sehr ein Paradoxon, sondern eine Eigenschaft von MM mit Reinvestition. Die Effizienz dieses MM hängt u. a. von der Anzahl der Abschlüsse ab. Die Rentabilität dieses MM ist das geometrische Mittel der Anzahl der Abschlüsse in Grad. Mit einer kleinen Anzahl von Trades verliert die Rentabilität zu einem einfachen MM, aber wenn wir es schaffen, mit einer großen Anzahl von Trades zu überleben (play long), dann kann die Rendite größer sein. Aber wie immer gilt: Nichts ist umsonst. Sie werden mit einer asymmetrischen Hebelwirkung und deren Folgen bezahlen müssen - einer langen Periode mit niedrigen Gewinnen im Vergleich zu einem einfachen MM.
Ich möchte über das optimale MM im Hinblick auf die jüngsten Ergebnisse sprechen.
Oben (vom Anfang dieses Themas) habe ich den analytischen Ausdruck bekommen, der solche Parameter verbindet, die den Handel charakterisieren, wie: den laufenden Kurs des gewählten Symbols - S, den verwendeten Hebel - L, die Wahrscheinlichkeit der richtigen Voraussage der erwarteten Bewegung des Preises - p, die typische Größe des Gewinns in den Punkten - H, die Kommission des DC - Sp und die anfängliche Einlage - Ko.
Ich möchte Sie daran erinnern, dass die möglichen Varianten der Einlagenvariationen bei der Reinvestition der Geldmittel unter der Bedingung der Konstanz der Höhe der Bestechungsgelder Н, mit Hilfe des offensichtlichen Ausdrucks numerisch modelliert werden können:
Eigentlich habe ich das Problem als Suche nach optimalen Werten für H und L formuliert, wenn man das bekannte Verhältnis der wahren Preisänderungszeichen zur vollen verdoppelten Anzahl der Transaktionen - p- kennt. Natürlich können wir alle möglichen Werte dieser Parameter in den Iterationsausdruck einsetzen und versuchen, die beste Option zu finden (was Vince in seiner Arbeit tut, wenn er das optimale f berechnet). Es stellte sich heraus, dass es nicht sehr schwierig ist, einen analytischen Ausdruck zu erhalten, der der iterierten Form entspricht. Wir müssen beide Teile der Gleichung prologarithmieren und die verlustbringenden und gewinnbringenden Geschäfte durch verschiedene Winkel teilen:
Das Schöne am analytischen Ausdruck ist, dass wir keine parametrischen Probleme lösen müssen, um die optimalen Handelsparameter zu finden, sondern nur Formeln verwenden müssen, die sofort einsatzbereit sind.
Oben habe ich Ausdrücke für optimale H- und L-Werte erhalten, aber ich habe beim Handeln herausgefunden, dass wir optimales H und bestehendes p nicht kombinieren können. Diese Parameter existieren unabhängig voneinander. Deshalb müssen wir, nachdem wir auf die eine oder andere Weise den optimalen Handel H bestimmt haben, p in der Geschichte der Transaktionen finden, und erst danach müssen wir nach dem optimalen Handelshebel suchen. In diesem Fall ist die höchstmögliche Rendite in der Natur, wenn L gleich ist:
Alles, was wir für den erfolgreichsten Handel der Welt wissen müssen, ist der aktuelle Wechselkurs und Spread, und, nun ja, der TS mit positivem MO!
Aber lassen Sie uns zunächst sicherstellen, dass unser analytischer Ausdruck für die Rendite wirklich der Realität entspricht. Zu diesem Zweck führen wir 1000 numerische Experimente (für mehr Statistik) mit künstlichen Kursen durch, deren Verteilung der realen sehr nahe kommt (z.B. EURUSD und der Markt hat einen Rollback oder einen Gegentrend mit p=0,2), und sehen, wie sich der Logarithmus unseres Kontos in 500 Transaktionen verhält:
Die roten Quadrate zeigen den Durchschnittswert des Logarithmus unseres Kontos nach 500 Trades, die Whisker zeigen die charakteristische Streuung dieses Wertes um 1/e, und die durchgezogene rote Linie ist die analytische Lösung. In der statistischen Streuung ist eine bemerkenswerte Koinzidenz zu erkennen.
Müde vom Schreiben... Ich gehe jetzt ein Bier trinken!
Die blaue ist diejenige, die nicht die von Bernoulli ist.
Was Vince's Fopt betrifft, so ist dies wirklich nur der Name, in Wirklichkeit ist es nicht der optimale Wert in Bezug auf die Kapitalwachstumsrate. Die richtige Formel zur Bestimmung des Kapitalanteils ist das so genannte Kelly-Kriterium: Fopt=p-q oder Fopt=2p-1, wobei p die Gewinnwahrscheinlichkeit und q die Verlustwahrscheinlichkeit ist. Diese Formel gilt für gleiche Beträge von Gewinnen oder Verlusten. Das bedeutet Folgendes: Wenn z. B. p=0,51 ist, ist Fopt=0,02. Das bedeutet, dass 0,02 der Kaution verwendet werden sollte. Natürlich sollten Gewinne und Verluste diesem Wert entsprechen. Mit anderen Worten: Um den optimalen Anteil in Bezug auf die Wachstumsrate des Eigenkapitals zu bestimmen, muss man nur die Wahrscheinlichkeit kennen. Wenn Sie dann die Losgröße, die Anzahl der Lose, die Höhe der Einlage, die Provision usw. kennen, können Sie die Hebelwirkung berechnen. Oder umgekehrt: Wenn Sie die Hebelwirkung kennen, können Sie die Anzahl der Lose berechnen. Übrigens, warum haben Sie in Ihren Formeln nicht den Begriff des Loses?
Sehen Sie sich die Schlussfolgerung von Kellys Kriterium in Thorpes Buch an, sie ist sehr prägnant und auf den Punkt gebracht. Übrigens, für den Fall ungleicher Siege und Niederlagen gibt es eine etwas andere, verallgemeinerte Formel. Darüber hinaus - und dies war der Grund für die Einführung von Vince's Fopt-Berechnung - ermöglicht MM mit Reinvestition große Drawdowns, was wiederum auf den Einfluss der asymmetrischen Hebelwirkung zurückzuführen ist. Nicht jeder ist bereit, einen solchen Rückgang zu tolerieren, deshalb ist der Fopt von Vince künstlich niedrig. Thorpe hat Formeln und Schlussfolgerungen dazu. Ich habe einen Artikel über dieses MM geschrieben, der seit einem Monat in der Übersicht von megaquotes liegt.
Übrigens, ich habe wahrscheinlich nicht alles richtig berechnet, korrigieren Sie mich. Hier sind die Rohdaten und die daraus gewonnenen Ergebnisse unter Verwendung der Formeln 1 und 3:
Ich habe den Eindruck, dass ich beim Einsetzen der Zahlen in die Formeln etwas falsch gemacht habe. hier ist das Ergebnis:
Was ich abgeleitet habe, ist eine Wiederholung des in den 50er Jahren von Kelly erzielten Ergebnisses. Nur habe ich die DC-Provision in die Formel aufgenommen und verwende statt des Kapitalanteils f den Begriff der Hebelwirkung L. Ich dachte, die Formel sieht besser aus, wenn ich mit Hebelwirkung anstelle von Losen arbeite. Falls erforderlich, kann man leicht von ihr auf die Losgröße umschalten:
Lot=MathFloor(L*AccountFreeMargin()/MarketInfo(Symbol(),MODE_MARGINREQUIRED)/AccountLeverage()/LotStep)*LotStep;
if(Lot<MarketInfo(Symbol(),MODE_MINLOT))Lot=MarketInfo(Symbol(),MODE_MINLOT);
if(Lot>MarketInfo(Symbol(),MODE_MAXLOT))Lot=MarketInfo(Symbol(),MODE_MAXLOT);
Soweit ich weiß, gibt es keine Möglichkeit (MM), ein Depot effizienter aufzubauen (bei gleichen Gewinnen und Verlusten), als eine optimale Hebelwirkung zu nutzen.
Ich verstehe nicht, welche Art von Daten Sie am Ende Ihres Beitrags zitiert haben... Ist es ein Beispiel für die Berechnung von etwas durch meine Formeln oder ein Versuch, die Daten zu rekonstruieren, die ich in der numerischen Simulation verwende? Ich nahm S=10000 Punkte, H=10 Punkte, Lopt betrug etwa 210, p=0,2, Sp=2 Punkte. Der Markt ist in Bewegung.
Um auf meinen letzten Beitrag zurückzukommen, möchte ich anmerken, dass der analytische Ausdruck, den ich erhalten habe, nur für Bestechungsgelder mit gleichen Gewinn- und Verlustwerten korrekt ist. Leider ist dies im realen Handel wahrscheinlich nicht der Fall. Wenn wir zum Beispiel beim Handel die Strategie "Verluste begrenzen und Gewinne wachsen lassen" verfolgen (entspricht dem Trendmarkt am gewählten Handelshorizont), ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für die Einlagenerhöhung exponentiell und weit entfernt von der Bernoullianischen. Wenn wir diesen Fall in einem numerischen Experiment simulieren, können wir sehen, dass die Abhängigkeit einen anderen Charakter hat und das Maximum im allgemeinen Fall nicht mit dem Maximum der Bernoulli-Verteilung der Bestechungsgelder übereinstimmt. Das ist sehr schlecht und erklärt, warum Vince numerische Methoden verwendet hat, um das Extremum für den allgemeinen Fall zu finden. Ich habe versucht, das Problem analytisch für den allgemeinen Fall der Exponentialverteilung zu lösen, und stieß dabei auf ernsthafte mathematische Schwierigkeiten, die ich nicht überwinden konnte.
HideYourRichess, wollen Sie damit sagen, dass die Arbeit von Tharp ein allgemeines Argument für Kelly liefert? Wären Sie so freundlich, einen Link zu seinem Buch anzugeben? Ich würde das zu schätzen wissen.
Das ist interessant. Sie können zeigen, dass bei historischen Daten der optimale TS eine Zick-Zack-Aufteilung der Preisreihen mit H=2Sp ist. Wenn wir ohne Blick in die Zukunft arbeiten (auf der rechten Seite des BP), was wir in unserer Arbeit als Händler antreffen, ist das Optimum die Kagi-Aufteilung des BP H+, wenn sich der Markt im Trend befindet, und H-, wenn er sich gegen den Trend bewegt (Pastukhovs These). In der Natur gibt es keine Strategie, die auf lange Sicht mehr Rentabilität bringt als diese (alle Arten von Fibs-Mibs werden nicht berücksichtigt). Diese beiden Strategien sind die Essenz der bekannten Strategien "Verluste begrenzen und Gewinne wachsen lassen" und "Gewinne begrenzen und Verluste wachsen lassen", wenn der Markt rollt. Dies wiederum führt zu einem Trailing-Stop-Loss oder Stop-Loss! Zum Beispiel so.
Das ändert sich jedoch, wenn wir anfangen zu reinvestieren. In diesem Fall sind es die Bernoulli-Handelsmuster, die optimal werden. Schauen Sie sich das letzte Diagramm an. Unter sonst gleichen Bedingungen schneidet die Strategie mit gleichen Bestechungsgeldern und Gewinnmitnahmen statistisch gesehen besser ab als die optimale einfache Strategie (blau), d.h. ohne Reinvestition der TK-Mittel.
Dies ist ein wichtiger Punkt! Mit anderen Worten: Es gibt keinen profitableren TS mit reinvestiertem Kapital als irgendeinen abstrakten TS, aber mit gleicher Höhe der Bestechungsgelder, d.h. TP=SL.
Super.
Entschuldigung, mein Fehler, es heißt nicht Tharp, sondern Thorpe. "Das Kelly-Kriterium beim Blackjack, bei Sportwetten und an der Börse" von Edward O. Thorpe, S.5.
Nun zur Sache. Ich habe Ihre Formeln genommen, meine eigenen Daten ersetzt und folgende Ergebnisse erhalten. Die Ergebnisse sind für mich nicht so überraschend. Deshalb glaube ich, dass mit diesen Formeln etwas nicht stimmt. Ich behaupte das nicht, ich versuche nur, den Grund für die negative Hebelwirkung zu verstehen. Wenn Sie also nicht mit Losen rechnen, ist mir nicht klar, wie das Kapital berechnet wird. Und das ist der Eckpfeiler des Kelly-Kriteriums. Oder übersehe ich etwas, ist es auch möglich.
In der Tat ist die analytische Form für MM mit Reinvestition unter Berücksichtigung aller Faktoren nicht sehr einfach. Ich habe sie nicht, also löse ich dieses Problem numerisch.
Was die Reinvestitionsstrategie betrifft, so ist es sehr zweifelhaft, ob sie immer gut ist. Ich kann sagen, dass meine Daten zeigen, dass verschiedene Kombinationen von Handelsbedingungen zu genau entgegengesetzten Ergebnissen führen. D.h. jedes Mal, wenn Sie das am besten geeignete MM bestimmen müssen, müssen Sie diese spezifischen Bedingungen berücksichtigen. Es gibt nur wenige allgemeine Regeln. Mit Ausnahme von wahrscheinlich sehr häufig, typisch für alle MMs.
"Mit anderen Worten: Es gibt keinen profitableren TS in der Natur, wenn Kapital reinvestiert wird, als irgendeinen abstrakten TS, aber mit gleichen Auszahlungen, d.h. TP=SL" - diese Tatsache wird mir seit einigen Jahren bewusst. Bis ich Pastukhovs Dissertation las.
Heruntergeladen. Ich danke Ihnen!
Ich habe diagonal nachgeschaut. Vielleicht habe ich etwas übersehen, aber Thorpe spricht von dem Fall einer festen Ungleichheit der Bestechungsgelder:
Einverstanden, dieser Fall ist nicht geeignet, um eine Exponentialverteilung der Einnahmequoten oder eine andere diskrete (z. B. Gaußsche) Verteilung zu beschreiben, mit der wir beim Handel zu tun haben. Wir haben dieses Verhältnis nicht festgelegt (gleich einer Konstante).
Heruntergeladen. Ich danke Ihnen!
Ich habe diagonal nachgeschaut. Vielleicht habe ich etwas übersehen, aber Thorpe spricht von dem Fall einer festen Ungleichheit der Bestechungsgelder:
Einverstanden, dieser Fall ist nicht geeignet, um eine Exponentialverteilung der Einnahmequoten oder eine andere diskrete (z. B. Gaußsche) Verteilung zu beschreiben, mit der wir beim Handel zu tun haben. Wir haben dieses Verhältnis nicht festgelegt (gleich einer Konstante).
Ich habe eine feste Größe. Auch wenn Ihre Gewinne/Verluste nach einem normalen Gesetz verteilt sind, wird vermutet, dass dies einer festen Größe entspricht.
Auch die Spieltheorie wurde in das Thema hineingezogen.)
Entschuldigung, mein Fehler, es heißt nicht Thorpe, sondern Thorpe. "Das Kelly-Kriterium beim Blackjack, bei Sportwetten und an der Börse", Edward O. Thorpe, S. 5.
Nun zu den Vorteilen. Ich habe Ihre Formeln genommen, meine Daten eingesetzt und folgende Ergebnisse erhalten. Die Ergebnisse sind für mich nicht so überraschend. Ich glaube also, dass mit diesen Formeln etwas nicht stimmt. Ich behaupte das nicht, ich versuche nur, den Grund für die negative Hebelwirkung zu verstehen. Wenn Sie also nicht mit Losen rechnen, ist mir nicht klar, wie das Kapital berechnet wird. Und das ist der Eckpfeiler des Kelly-Kriteriums. Oder übersehe ich etwas, ist es auch möglich.
In der Tat ist die analytische Form für MM mit Reinvestition unter Berücksichtigung aller Faktoren nicht sehr einfach. Ich habe sie nicht, also löse ich dieses Problem numerisch.
Was die Reinvestitionsstrategie betrifft, so ist es sehr zweideutig, ob sie immer gut ist oder nicht. Ich kann sagen, dass meine Daten zeigen, dass verschiedene Kombinationen von Handelsbedingungen zu völlig entgegengesetzten Ergebnissen führen. D.h. jedes Mal, wenn Sie das am besten geeignete MM bestimmen müssen, müssen Sie diese spezifischen Bedingungen berücksichtigen. Es gibt nur wenige allgemeine Regeln. Wahrscheinlich mit Ausnahme der sehr häufigen, die für alle MM typisch sind.
Bei der Anwendung meiner Formeln können wir tatsächlich einen negativen Wert für die optimale Hebelwirkung erhalten. Dies ist kein Paradoxon und entspricht dem Fall, dass unter dem Gesichtspunkt der Maximierung der Kapitalwachstumsrate die gewonnenen Mittel nicht investiert, sondern so schnell wie möglich abgezogen werden müssen :-) Warum? Stellen Sie sich eine Situation vor, in der wir blasen und blasen... Natürlich nur ein Scherz! Sie müssen nur einen if-Block setzen, der den Wert von Lopt auf Positivität vergleicht, und wenn er negativ ist, nicht auf den Markt gehen. Im Allgemeinen dürfen solche Situationen nicht irreführend sein. Beim Lösen von Physikaufgaben kann es vorkommen, dass man ein nicht-physikalisches Ergebnis erhält, man muss nur die richtige Antwort wählen. Wenn wir zum Beispiel die Gleichung für die Bewegung eines geworfenen Steins in analytischer Form erhalten, erhalten wir zwei Lösungen, von denen eine eine imaginäre Einheit ergibt. Nichts, wir verwerfen diese Lösung einfach.
Ich habe oben die Werte der in der numerischen Modellierung verwendeten Größen angegeben.
P.S. p nimmt Werte von 0 bis 1/2 an und wird als Verhältnis der Anzahl der gewinnenden Transaktionen ohne Berücksichtigung der Streuung zur doppelten Anzahl aller Transaktionen ermittelt.