Обсуждение статьи "Модель портфельного риска с использованием критерия Келли и моделирования по методу Монте-Карло"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Модель портфельного риска с использованием критерия Келли и моделирования по методу Монте-Карло:

На протяжении десятилетий трейдеры использовали формулу критерия Келли для определения оптимальной доли капитала, которую можно направить на инвестиции или ставки, чтобы максимизировать долгосрочный рост при минимизации риска разорения. Однако слепое следование критерию Келли, основанному на результатах единственного бэк-тестирования, часто опасно для отдельных трейдеров, поскольку при реальной торговле торговое преимущество со временем тает, а прошлые результаты не являются предиктором будущих результатов. В настоящей статье я представлю реалистичный подход к применению критерия Келли для распределения рисков одного или нескольких советников в MetaTrader 5, основанный на результатах моделирования методом Монте-Карло с помощью Python.

Наконец, мы моделируем 1000 случайных серий и выводим 10 лучших с наибольшей максимальной просадкой. Обратите внимание, что итоговое значение эквити должно быть одинаковым из-за коммутативного свойства умножения.  Умножение серии процентных изменений приведет к одному и тому же результату независимо от порядка, в котором значения были перетасованы.

Распределение максимальной просадки должно быть похоже на нормальное распределение, и мы можем видеть здесь процентиль в 95% (около двух стандартных отклонений), здесь примерно 30% максимальная просадка.

По нашим первоначальным бэк-тестам максимальная просадка составила всего 17%, что меньше среднего значения этого распределения. Если бы мы приняли это за максимальную просадку, которую ожидали, мы бы увеличили наш риск в 2 раза по сравнению с тем риском, на который мы готовы пойти сейчас, после получения результатов моделирования по методу Монте-Карло. Мы выбрали процентиль в 95%, потому что это общий результат, который, по мнению ученых, наиболее близок к реальным торговым показателям. Нам повезло, что процентиль в 95% точно соответствует нашему максимальному допуску в 30%, который был установлен в самом начале. Это означает, что если мы торгуем этим единственным советником в нашем портфеле, то риск в размере 2% на сделку максимизирует нашу прибыль, сохраняя при этом наши максимально допустимые пределы. Если результат отличается, следует повторять описанную выше процедуру до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение.

monte Carlo curve


Автор: Zhuo Kai Chen

 
Выглядит очень здорово, спасибо за статью! Какой советник или стратегию вы используете в этом бэктесте?
 
Dominic Michael Frehner бэктесте?

Я использовал три советника для реализации пробойной стратегии для торговли тремя различными активами в качестве примера. Но я не могу раскрыть более подробную информацию, поскольку торгую ими лично.

 
Zhuo Kai Chen #:

В качестве примера я использовал три советника для реализации пробойной стратегии для торговли тремя различными активами. Но я не могу раскрыть более подробную информацию, поскольку торгую ими лично.

Конечно, без проблем, мне просто интересно :-)

Было бы просто безумием создать советник, который управлял бы всем счетом с помощью критерия Келли до того, как советник разместит сделку. Это, наверное, самая сложная часть.
 
Dominic Michael Frehner #:
Конечно, без проблем, мне просто было любопытно :-)

Было бы просто безумием создать советник, который бы управлял всем счетом с помощью критерия Келли до того, как советник совершит сделку. Это, пожалуй, самая сложная часть.

Я думаю, что эта статья как раз об этом, если я не ошибаюсь. Если вы имеете в виду создание советника, который будет постоянно обновлять распределение Келли по мере поступления новых данных, то, думаю, да, это будет очень сложно сделать. Но я не думаю, что нужно быть настолько точным. Что вы думаете?

 
Dominic Michael Frehner #:

Было бы просто безумием создать советник, который бы управлял всем счетом с помощью критерия Келли до того, как советник совершит сделку. Это, пожалуй, самая сложная часть.

Есть тестер для симуляции сделок в прошлом, затем вы можете обрабатывать отчеты тестера, а не онлайн.

 
Это впечатляет, отличная работа!
 
RustyKanuck #:
Это впечатляет, отличная работа!

Thx

 
Хорошая статья для обсуждения.
 
Отличная статья.
Новый комментарий