Создание торговой системы (Часть 3): Определение минимального уровня риска для достижения реалистичных целей по прибыли

Введение

Конечной целью каждого трейдера является прибыльность, именно поэтому многие устанавливают конкретные цели по прибыли, которых необходимо достичь в течение определенного периода торговли.

В Части 2 этой серии мы продемонстрировали, как использовать расчет размера позиции в системах с положительным ожиданием для ускорения роста счета. Наши результаты показали, что для системы с высоким процентом выигрышных сделок и соотношением риска и прибыли (RRR), превышающим минимальный порог, можно рисковать более чем обычными 2% от баланса счета без ущерба для долгосрочной работоспособности. В связи с этим возникает важный вопрос: Каков минимальный процент риска на сделку (риск на сделку, %), необходимый для достижения целевого показателя прибыли в течение определенного периода? 

В этой статье мы используем моделирование методом Монте-Карло, чтобы определить минимальный риск на сделку, %, необходимый для достижения заранее определенного целевого показателя прибыли. Мы также анализируем связанные с этим просадки и потенциальное количество последовательных убыточных сделок при заданном проценте выигрышных сделок. Эти данные помогут определить, является ли цель реально достижимой или чрезмерно амбициозной, и подскажут трейдерам, какие параметры следует скорректировать, чтобы установить достижимые и устойчивые торговые цели.

Ключевые цели данного анализа:

1. Определить минимальный риск на сделку, %, необходимый для достижения целевого показателя прибыли в течение заданного периода.
2. Оценить просадку и последовательные убыточные сделки, связанные с выбранным уровнем риска.
3. Оценить выполнимость целевого показателя прибыли — достижим ли он или требует корректировки.
4. Определить, какие параметры можно оптимизировать для достижения лучших результатов.

К концу этого исследования трейдеры будут иметь более четкое представление о том, как структурировать свои стратегии управления рисками для эффективного достижения своих финансовых целей. 

Далее мы перейдем к  моделированию методом Монте-Карло  и рассмотрим практические выводы, которые помогут оптимизировать торговые результаты.

Ожидаемый коэффициент роста

Чтобы определить минимальный риск на сделку, %, необходимый для достижения целевого показателя прибыли, сначала необходимо установить ожидаемый коэффициент роста (Ef), ключевой показатель для доходности с учётом сложного процента. Как обсуждалось в Части 2 этой серии, риск фиксированным процентом от текущего баланса счета часто приводит к более быстрому росту счета по сравнению с риском тем же процентом от первоначального баланса. Поэтому в данном исследовании мы будем использовать подход, основанный на риске на сделку, % текущего баланса.

Формула баланса счета выглядит следующим образом:

В каждой сделке j:

• Если сделка является прибыльной:

• Если сделка является убыточной:

Объединим оба случая:

Где:

• f = доля счета, подверженная риску на сделку
• Баланс _j − 1 = предыдущий баланс
• Баланс _j = текущий баланс
• P = процент выигрышных сделок

Вынесем Balance_j−1 за скобки:

Определим ожидаемый коэффициент роста (Ef) следующим образом:

Из сложного роста также получаем:

Где:

• n = количество сделок
• Ptarget = целевой показатель прибыли
• balance_i  = начальный баланс

Объединив уравнения (2) и (3), мы можем определить минимальный риск на сделку, %, необходимый для достижения заданного целевого показателя прибыли за определенное количество сделок.

Примеры

Мы рассматриваем три системы с одинаковым коэффициентом RRR = 2,6, но разными процентами выигрышных сделок: 30%, 45% и 76%. Трейдер начинает с начального баланса в 1000 долларов, ставит перед собой цель получить целевой показатель прибыли в размере 200 000 долларов и совершает 700 сделок.

Из уравнения (3):

Случай 1: Процент выигрышных сделок = 30% 

Из уравнения (2):

Случай 2: Процент выигрышных сделок = 45%

Случай 3: Процент выигрышных сделок = 76%

Наблюдение

 При фиксированном RRR более высокий процент выигрышных сделок значительно снижает требуемый риск на сделку, %. Например:

• При проценте выигрышных сделок 30%, риск 9,5% на сделку является чрезвычайно агрессивным и может легко привести к разорению счета.
• Учитывая процент выигрышных сделок в 45%, для достижения той же цели требуется всего 1,5% риска на сделку, что приемлемо для управления рисками.
• При проценте выигрышных сделок в 76% консервативный риск в 0,4% на сделку является идеальным, обеспечивая устойчивый рост при минимальных просадках.

Корректировка параметров

Увеличение количества сделок

Если трейдер с процентом выигрышных сделок, составляющим 30%, увеличивает количество сделок с 700 до 900, то:

Требуемый риск снижается до 7,4%, что все еще является высоким показателем, но лучше, чем 9,5%.

Снижение целевого показателя прибыли

Если трейдер с процентом выигрышных сделок, составляющим 30%, увеличивает количество сделок с 700 до 900, то:

Требуемый риск снижается до 7,4%, что все еще является высоким показателем, но лучше, чем 9,5%.

Снижение целевого показателя прибыли

Если трейдер снизит целевой показатель прибыли до 120 000 долларов за 700 сделок,

Требуемый риск снижается до 8,6%, что все еще является высоким показателем, но лучше, чем 9,5%.

Увеличение риска для систем с высоким процентом выигрышных сделок

Для системы с процентом выигрышных сделок в 76% требуемый риск в 0,4% является крайне консервативным. Сокращая количество сделок до 300,

Требуемый уровень риска повышается до 1%, что остается в пределах профессиональных стандартов и позволяет достичь целевого показателя за меньшее количество сделок.

Ключевая информация

Различные комбинации процента выигрышных сделок и RRR требуют индивидуального управления рисками для достижения конкретных целевых показателей прибыли. Трейдеры должны понимать статистические характеристики своей системы и ставить перед собой реалистичные, достижимые цели, а не произвольные целевые показатели.

Сценарии моделирования по методу Монте-Карло

Чтобы усовершенствовать наш подход, мы проводим моделирование по методу Монте-Карло, тестируя различные проценты риска на сделку и RRR для различных процентов выигрышных сделок. Это помогает нам определить следующее:

• Вероятность достижения цели – вероятность достижения целевого показателя прибыли.
• Оптимальные RRR и риск на сделку, % – наилучшая комбинация для данного процента выигрышных сделок.
• Просадка и последовательные убытки – подверженность риску при различных сценариях.
• Необходимые сделки – минимальный объем сделок, необходимый для достижения цели.

Этот основанный на моделировании подход дает трейдерам информацию, основанную на данных, для принятия стратегических решений.

Сценарий 1: Процент выигрышных сделок 30% - целевой показатель прибыли в размере 200 000 долларов, начальный баланс в размере 1000 долларов, 750 сделок

На рисунке 1 представлены результаты моделирования для системы с процентом выигрышных сделок в 30% при различных RRR и риске на сделку, %. По вертикальной оси отложен риск на сделку, % (в диапазоне от 0,5% до 10%), а по горизонтальной - показатель RRR (в диапазоне от 0,5 до 5). Цветовая шкала указывает на вероятность достижения целевого показателя прибыли; бледно-желтый соответствует вероятности достижения цели в 0% , а темно-синий - 100%.

Для этого сценария определим минимальный риск на сделку, %  как наименьшее значение риска, при котором вероятность достижения цели превышает 50%.

Рисунок 1: Система с процентом выигрышных сделок в 30%

Для процента выигрышных сделок в 30%, наблюдая за графиком:

• Для достижения целевого показателя прибыли при проценте выигрышных сделок в 30% минимально рабочая комбинация составляет RRR = 3,5 и риск = 2,5%.
• Увеличение RRR до 4,0 позволяет трейдеру снизить риск до 2,0% и при этом достичь цели за 750 сделок.
• При таком низком проценте выигрышных сделок трейдер должен быть готов к длительным периодам просадки и ему потребуется высокая психологическая устойчивость.
• Важно отметить, что минимальный процент риска, требуемый здесь, превышает обычные 2%-ные рекомендации по управлению рисками. 
• Трейдерам, строго придерживающимся правила 2%, необходимо либо увеличить количество сделок, либо снизить целевой показатель прибыли, чтобы сделать цель более реалистичной.

Таблица 1: Топ-5 комбинаций с минимальной вероятностью достижения цели > 50% для системы с процентом выигрышных сделок в 30%.

RRR	Риск на сделку, %	Вероятность достижения цели %	Медианный итоговый баланс	Медианная максимальная просадка (%)	Медианное максимальное количество последовательных убыточных сделок
3.50	2.50%	61.8%	$296,096.00	42.88%	16
5.00	1.00%	68.6%	$282,173.00	15.83%	15
3.50	3.00%	76.6%	$568,961.00	49.78%	16
3.50	3.50%	86.8%	$1,715,644.00	56.01%	16
4.00	2.00%	87.6%	$820,417.00	32.40%	16

Наблюдения и анализ

Заменим "на глаз" воспроизводимым правилом (например, >50% успешных запусков), затем покажем, как были определены пороговые значения, и приведем итоговую Таблицу 1.

1. Вероятность достижения цели – вероятность достижения целевого показателя прибыли

• Более высокий RRR позволяет снизить риск на сделку, % при сохранении успешного выполнения сделок.
• При RRR=5,0 и риске=1,0% вероятность достижения цели составляет 68,6%, что доказывает, что высокий коэффициент прибыли компенсирует низкий риск.
• При RRR=4,0 и риске=2,0% вероятность достижения цели резко возрастает до 87,6%, что делает эту комбинацию наиболее надежной.

• Увеличение риска на сделку, % повышает вероятность достижения цели, но также увеличивает просадки.
• Повышение риска с 2,5% до 3,5% (при RRR=3,5) увеличивает вероятность достижения цели с 61,8% до 86,8%, но просадка резко увеличивается с 42,88% до 56,01%.

2. Оптимальные RRR и риск на сделку, % – лучший компромисс для процента выигрышных сделок, составляющего 30%

• Оптимальный баланс (высокий уровень успешного выполнения сделок + управляемый риск):
• При  RRR равном 4,0 и уровне риска в 2,0% модель показала вероятность достижения цели в 87,6% при максимальной просадке в 32,4%. Это указывает на наиболее благоприятный наблюдаемый баланс.

• Наиболее консервативный (минимальный риск):
• Используя RRR, равный 5,0, и уровень риска в 1,0%, модель обеспечила вероятность достижения цели в 68,6% и максимальную просадку в 15,83%. Это представляет собой конфигурацию, наименее склонную к риску, хотя и с ограниченным потенциалом роста.

• Агрессивный (самый высокий потенциал роста):
• Поддерживая RRR на уровне 3,5 и уровень риска в 3,5%, модель обеспечила вероятность достижения цели в 86,8% при максимальной просадке в 56,01%. Это характеризует конфигурацию как высокорискованную и приносящую высокую прибыль.

3. Просадка и последовательные убытки – подверженность риску

• Просадки резко возрастают при более высоком риске на сделку, %:
• При уровне риска 1,0% максимальная просадка составляет 15,83%, что можно считать управляемым показателем.
• При уровне риска 3,5% максимальная просадка превышает 56%, что может быть психологически сложным.

• Последовательные убытки остаются стабильными (примерно 15-16 сделок) независимо от RRR или риска на сделку, % 
•  это означает, что трейдеры должны терпеть длительные серии убыточных сделок даже при оптимальных настройках.

4. Торговые требования для системы с процентом выигрышных сделок в 30%

Рисунок 2: Количество сделок системы с процентом выигрышных сделок в 30%

На рисунке 2 показано среднее количество сделок, необходимое для достижения заданного целевого показателя прибыли, основанное на изменении RRR и риска на сделку, % при системе с процентом выигрышных сделок в 30%. Полученные данные свидетельствуют о четкой тенденции: увеличение риска на сделку, % может значительно сократить общее количество сделок, необходимых для достижения цели, в частности, для определенных значений RRR.

При проценте выигрышных сделок в 30% наиболее заметное изменение происходит, когда RRR больше или равно 3,5. В этом диапазоне повышение риска на сделку, %  приводит к экспоненциальному снижению количества требуемых сделок. Например, при RRR, равном 4, количество сделок резко падает — примерно с 750 сделок с риском 1,8% до примерно 200 сделок с риском 10%.

График также указывает на пороговый эффект: RRR не менее 3,5 в сочетании с риском в 2% указывает на точку, где начинается экспоненциальное снижение. Любая комбинация RRR и риска на сделку, %, превышающая этот порог, приводит к постепенному сокращению числа сделок, необходимых для достижения желаемого целевого показателя прибыли.

Этот результат подчеркивает мощное влияние использования как риска на сделку, %, так и оптимизации RRR, особенно в системах с более низким процентом выигрышных сделок, для ускорения достижения целей и повышения эффективности торговли.

Сценарий 2: Процент выигрышных сделок 45% - целевой показатель прибыли в размере 200 000 долларов, начальный баланс в размере 1000 долларов, 750 сделок

При этом сценарии трейдер начинает с начального баланса в 1000 долларов, стремясь достичь 200 000 долларов за 750 сделок. На рисунке 3 представлены результаты для различных значений RRR и риска на сделку, %, при этом интерпретация тепловой карты выполняется по той же методологии, что и в случае с процентом выигрышных сделок в 30%.

В этом сценарии минимальным риском считается наименьшее значение риска на сделку, % при котором вероятность достижения цели превышает 50%. Это гарантирует, что вероятность достижения целевого показателя прибыли будет выше случайной, обеспечивая реалистичное преимущество.

Рисунок 3: Система с процентом выигрышных сделок в 45%

Для процента выигрышных сделок в 45% предварительный анализ графика позволяет предположить следующее:

• При RRR = 2,0 для достижения целевого показателя в течение 750 сделок требуется минимальный риск в 2,5%.
• Увеличение RRR до 2,5 позволяет трейдеру снизить риск до 1,5% и при этом поддерживать высокую вероятность достижения цели равную 89%.
• В данном случае результаты заметно лучше, чем при проценте выигрышных сделок в 30%. Повышенная вероятность достижения цели снижает зависимость от высокого риска, хотя она по-прежнему превосходит общепринятое правило 2%.
• Трейдерам, строго придерживающимся лимита в 2%, потребуется либо увеличить количество сделок, либо снизить целевой показатель прибыли, чтобы поддерживать реалистичные ожидания.

Таблица 2: Топ-5 комбинаций с минимальной вероятностью достижения цели > 50% для системы с процентом выигрышных сделок в 45%.

RRR	Риск на сделку, %	Вероятность достижения цели %	Медианный итоговый баланс	Медианная максимальная просадка (%)	Медианное максимальное количество последовательных убыточных сделок
4.5	0.5%	67%	$240,520.00	4.89%	10
2.0	2.5%	79.6%	$428,435.00	28.97%	10
3.0	1.0%	80.6%	$320,832.00	10.47%	10
2.5	1.5%	89.4%	$475,505.00	16.20%	10
2.0	3.0%	93.2%	$1,268,636.00	34.89%	10

Наблюдения и анализ

В дальнейшем в качестве критерия использовался воспроизводимый порог: более 50% успешных прогонов. Представим метод, используемый для определения минимальных/пороговых значений. На его основе и была составлена таблица 2.

1. Анализ вероятности достижения цели

• Высокая вероятность достижения цели, достижимая при умеренном RRR:
• При RRR = 2,5 и риске в 1,5% на сделку вероятность достижения цели достигла 89,4%. Это демонстрирует превосходную надежность. 
• Даже при минимальном риске в 0,5% и RRR = 4,5 система достигла вероятности достижения цели в 67%. Это свидетельствует о ее гибкости в применении.

• Исключительная эффективность при более высоких уровнях риска:
• При уровне риска равном 3,0% и RRR = 2,0 система обеспечила вероятность достижения цели в 93,2%. Это соответствует наивысшей вероятности, зафиксированной в наборе данных. 
• Это, однако, сопровождалось максимальной просадкой в 34,89%, что требовало значительной толерантности к риску.

2. Оптимальные сочетания риска и прибыли

• Наиболее сбалансированный подход:
• При  RRR равном 2,5 и установке риска в 1,5% модель показала вероятность достижения цели в 89,4% при максимальной просадке в 16,2%. Эти уровни, как правило, считаются психологически приемлемыми. 
• Медианный баланс счета в размере 475 тысяч долларов значительно превысил целевой показатель.

• Наиболее консервативный вариант:
• При RRR, равном 4,5, и уровне риска в 0,5% модель зафиксировала вероятность достижения цели в 67%. Это считается приемлемым уровнем для трейдеров, не склонных к риску. 
• Соответствующая максимальная просадка в 4,89% подчеркивает исключительно безопасный профиль конфигурации.

• Высокоэффективный вариант:
• Используя RRR, равный 2,0, и уровень риска в 3,0%, система достигла вероятности достижения цели в 93,2%. Это свидетельствует о почти полной уверенности в результатах моделирования. 
• Однако это сопровождалось максимальной просадкой в 34,89%, что подчеркивает важность строгой торговой дисциплины.

3. Просадка и последовательные убытки – подверженность риску

• Серия убыточных сделок во всех сценариях не превышала 10: 
• значительно лучше, чем системы с процентом выигрышных сделок в 30%.

• Просадка увеличивается экспоненциально с ростом риска на сделку, %: 
• Наблюдаемая просадка составила от 4,89% при уровне риска в 0,5% до 34,89% при уровне риска в 3,0%.

4. Торговые требования для системы с процентом выигрышных сделок в 45%

Рисунок 4: Количество сделок системы с процентом выигрышных сделок в 45%

На рисунке 4 показано медианное количество сделок, необходимое для достижения заданного целевого показателя прибыли, основанное на изменении RRR и риска на сделку, % при системе с процентом выигрышных сделок в 45%. Результаты показывают, что увеличение риск на сделку, % может значительно сократить количество сделок, необходимых для достижения цели, в частности, на определенных уровнях RRR.

Для этого процента выигрышных сделок заметное изменение происходит, когда RRR больше или равно 2,0. В этом диапазоне повышение риска на сделку, % приводит к экспоненциальному снижению количества требуемых сделок. Например, при RRR, равном 2.5, медианное количество сделок резко падает — примерно с 750 сделок с риском 1,0% до примерно 250 сделок с риском 4%.

Анализ также указывает на четкое пороговое значение: RRR не менее 2,0 в сочетании с риском в 2% - это точка, где начинается экспоненциальное снижение. Любая комбинация RRR–риск на сделку, %, превышающая этот минимум, будет постепенно сокращать путь к цели.

Сценарий 3: Процент выигрышных сделок 76% — целевой показатель прибыли в размере 200 000 долларов, начальный баланс в размере 1000 долларов, 750 сделок
На рисунке 5 показаны результаты эффективности работы системы с процентом выигрышных сделок в 76% при различных RRR и риске на сделку, % позиции. Как и в случае с тепловой картой с процентом выигрышных сделок 30%, интенсивность цвета отражает вероятность достижения целевого показателя прибыли. В этом сценарии минимальный допустимый риск на сделку, % определяется как наименьшее значение, достигающее вероятность достижения цели более 50%. 

Рисунок 5: Система с процентом выигрышных сделок в 76%

Для системы с процентом выигрышных сделок в 76%, визуальная проверка показала, что: 

• При RRR = 0,5 минимальный требуемый риск составляет 6%, что дает вероятность достижения цели в 68,4%.
• Увеличение RRR до 1,0 позволяет трейдеру значительно снизить риск до 1,5% и при этом поддерживать высокую вероятность достижения цели равную 89%. Это значительно повышает сохранность капитала.
• Более высокие значения RRR дополнительно повышают эффективность. Это позволяет снижать риск при одновременном повышении вероятности достижения цели.
• Примечательно, что "правило" управления рисками в 2% превышается только при торговле с очень низким коэффициентом RRR (0,5). При коэффициенте RRR = 1,0 или выше трейдеры могут достичь целевого уровня, вполне уложившись в это ограничение.

Для трейдера это означает, что при проценте выигрышных сделок в 76%, основное внимание следует уделить поддержанию стабильного настроя и исключению ненужного повышения риска. Даже скромные уровни RRR, превышающие или равные 1, позволяют достичь реалистичных целевых показателей прибыли при контролируемых просадках.

Таблица 3: Топ-5 комбинаций с минимальной вероятностью достижения цели > 50% для системы с процентом выигрышных сделок в 76%.

RRR	Риск на сделку, %	Вероятность достижения цели %	Медианный итоговый баланс	Медианная максимальная просадка (%)	Медианное максимальное количество последовательных убыточных сделок
0.50	6.0%	68.4%	$331,086.00	35.86%	4
0.50	6.5%	75.8%	$460,707.00	39.14%	4
0.50	7.0%	83.2%	$625,853.00	41.73%	4
0.50	7.5%	86.8%	$1,044,076.00	42.87%	4
1.00	1.5%	90.2%	$319,275.00	7.28%	4

Наблюдения и анализ

Применена та же процедура, что использовалась для создания таблиц 1 и 2, а соответствующие результаты представлены в таблице 3.

1. Анализ вероятности достижения цели

• Замечательная согласованность даже при низком RRR:
• При использовании коэффициента RRR, равного 1,0 и установке риска в 1,5% модель показала вероятность достижения цели в 90,2% при ограниченной максимальной просадке в 7,28%. 
• Напротив, достижение сопоставимых результатов при RRR = 0,5 требовало значительно более высокого уровня риска в 6-7,5%, хотя вероятность достижения цели оставалась на уровне от 68% до 87%.
• Идеальный результат:
• При RRR, равном 1,5, и уровне риска в 1,0% модель показала вероятность достижения цели в 100% в условиях моделирования. Однако реальные факторы могут изменить этот результат.

2. Оптимальные сочетания риска и прибыли

• Наилучшая общая стратегия
• При коэффициенте RRR, равном 1,0 и риске в 1,5% на сделку, система достигла вероятность достижения цели в 90,2% при максимальной просадке всего в 7,28%. 
• Медианный баланс достиг 319 000 долларов, что примерно на 60% выше целевого показателя. При этом полностью соблюдается правило управления рисками в размере 2%.

• Вариант агрессивного роста
• Для коэффициента RRR, равного 0,5, и уровне риска в 7,5%, модель обеспечила вероятность достижения цели равную 86,8% и указала на возможность получения прибыли, превышающей 1000%.
• Этот результат сопровождался максимальной просадкой в 42,87%, что подчеркивает необходимость строгой дисциплины трейдера.

3. Просадка и последовательные убытки

• При коэффициенте RRR в 0,5 просадки варьируются от 35,9% до 42,9%, что может быть психологически сложным, несмотря на высокий процент выигрышных сделок.
• При использовании RRR, равного 1,0, с риском 1,5% на сделку, просадка резко снижается до 7,28%, что повышает выживаемость во время убыточных серий.
• Медианные последовательные убыточные сделки остаются неизменными на уровне 4. Это говорит о том, что более высокий риск в первую очередь влияет на волатильность и просадки, а не на продолжительность убыточных серий.

4. Торговые требования для системы с процентом выигрышных сделок в 76%

Рисунок 6: Количество сделок системы с процентом выигрышных сделок в 76%

На рисунке 6 показано медианное количество сделок, необходимое для достижения заданного целевого показателя прибыли для различных значений RRR и процента риска при системе с процентом выигрышных сделок в 76%. Данные подтверждают, что увеличение риска на сделку, % может существенно сократить количество сделок, необходимых для достижения целевого значения, в частности, для определенных значений RRR.

Для этого сценария с высоким процентом выигрышных сделок значительное смещение происходит, когда RRR больше или равно 0,5. За пределами этого диапазона повышение риска на сделку, % дает экспоненциальное снижение количества требуемых сделок. Например, при RRR, равном 1.0, количество сделок резко падает — примерно с 750 сделок с риском 1,0% до примерно 200 сделок с риском 6%.

График определяет различимое пороговое значение. Коэффициент RRR не менее 0,5 в сочетании с риском в 6% отмечает начало экспоненциального снижения. Любая комбинация, превышающая эти минимумы, приводит к постепенному сокращению числа сделок, необходимых для достижения целевого показателя прибыли. Примечательно, что при RRR в 2,5 с риском в 1% требуемое количество сделок составляет чуть более 300, что согласуется с предыдущими расчетами, представленными в этой статье.

По результатам моделирования видно, что  цель потенциально достижима с очень высокой вероятностью. Однако важно отметить, что модель не учитывала проскальзывание, транзакционные издержки или комиссию за своп, которые обычно присутствуют в реальной торговой среде. 

Помимо анализа, график служит в качестве профиля количества сделок — практического ориентира для трейдеров, позволяющего определить количество сделок, необходимое для достижения конкретных целей по прибыли при различных комбинациях RRR и риска на сделку, %.

 

Инструкция по коду

# Parameters
initial_balance = 1000
target_balance = 200000
win_rate = 0.76  # 76%
tgtBalance = f'${target_balance:,}'
initialBal = f'${initial_balance:,}'

# Time horizon
years = 3
trades_per_year = 250  # roughly 1 trade per day
total_trades = trades_per_year * years

# Reward-Risk Ratio (to be varied in simulation)
reward_risk_ratios = np.arange(0.5, 5.5, 0.5)

# Risk per trade (to be varied in simulation)
risk_percents = np.arange(0.5, 10.5, 0.5) / 100

# Monte Carlo simulation settings
num_simulations = 500
np.random.seed(84)  # for reproducibility

Следующие параметры в коде на Python позволяют настраивать и экспериментировать с различными сценариями торговли:

• Процент выигрышных сделок
• RRR
• Риск на сделку, %
• Количество запускаемых симуляций

Эти входные параметры служат основой для тестирования различных стратегий и анализа их потенциальной эффективности.

Заключение

Этот анализ показывает, что определение минимального риск на сделку, % для достижения поставленного целевого показателя прибыли в течение определенного торгового периода является как математическим, так и психологическим упражнением. Для протестированных сценариев результаты показывают, что более высокие проценты выигрышных сделок снижают требуемый риск на сделку, но на взаимосвязь сильно влияет RRR.

Оценка просадки и последовательных убыточных сделок подчеркивает неизбежный компромисс между прибыльностью и волатильностью счета. Даже при устойчивом проценте выигрышных сделок чрезмерно агрессивный уровень риска может привести к просадкам, которые бросают вызов эмоциональной дисциплине трейдера и стабильности капитала.

С точки зрения осуществимости, полученные результаты свидетельствуют о том, что, хотя целевой показатель прибыли может быть достижим при определенных комбинациях параметров, в других случаях он может быть чрезмерно амбициозным без увеличения RRR, процента выигрышных сделок или частоты торгов.

Наконец, в исследовании определены ключевые параметры, такие как RRR, риск на сделку, % и процент выигрышных сделок, которые можно оптимизировать для повышения вероятности достижения цели при сохранении управляемости просадками. Стратегически корректируя эти рычаги, трейдеры могут более реалистично привести свои системы в соответствие со своими целями по эффективности. Таким образом повысится как устойчивость, так и долгосрочная прибыльность.

Мы видим, что увеличение количества сделок может помочь достичь целевого показателя прибыли с помощью прибыльных систем. Однако на практике высоковероятностные настройки с высоким RRR часто случаются реже, что ограничивает торговые возможности. В следующей статье мы рассмотрим, как использовать несколько входов в одном сетапе для ускорения достижения торговых целей без ущерба для целостности системы.