ФорумРазделы

Обсуждение статьи "Измеряем главное (Часть 1): Декомпозиция портфельного риска в MQL5"

Новый комментарий

Опубликована статья Измеряем главное (Часть 1): Декомпозиция портфельного риска в MQL5:

В статье описан воспроизводимый метод оценки риска портфеля из нескольких символов с использованием матриц MQL5 и OpenBLAS. В ней рассматриваются расчет логарифмических доходностей, построение ковариационной матрицы и вычисление wᵀΣw вместо суммирования отдельных дисперсий. Полностью готовый скрипт выводит для сравнения наивную и истинную оценки волатильности, а также вклад перекрестных членов, позволяя выявить случаи, когда коррелирующие инструменты увеличивают рисковую экспозицию сверх оценок для отдельных активов.

Стандартное отклонение лежит в основе практически всех мер волатильности в розничном трейдинге. Оно берёт один временной ряд, измеряет разброс доходностей относительно их среднего значения и даёт в результате одно число. Это число действительно полезно. Оно показывает, насколько активными или спокойными были движения цены инструмента. Оно лежит в основе расчета размера позиции на основе ATR, ширины полос Боллинджера и десятков других инструментов, которыми трейдеры пользуются ежедневно.

Ограничение стандартного отклонения не в том, что оно неверно. Дело в том, что оно уже не дает полной картины, как только у вас открыто больше одной позиции. Стандартное отклонение является одномерным. Оно отражает величину колебаний одного инструмента. Этот показатель ничего не говорит о том, как два инструмента движутся относительно друг друга.

Рассмотрим пары EURUSD и GBPUSD. Обе валютные пары реагируют на один и тот же основной фактор — укрепление или ослабление индекса доллара США. Когда курс доллара резко растёт, обе валютные пары, как правило, падают одновременно. Когда доллар ослабевает, курсы обеих валютных пар, как правило, растут одновременно. Их движения не идентичны, но и далеко не независимы друг от друга. На обе пары влияет общий фактор риска, поэтому позиции по ним нельзя считать двумя независимыми рисками.

Стандартное отклонение показывает, что курс EURUSD в среднем изменялся на 0,42% в час, а курс GBPUSD — на 0,51% в час. Но стандартное отклонение никогда не покажет, что в те часы, когда курс EURUSD резко падал, курс GBPUSD примерно в 70% случаев также падал. Именно эта склонность к совместному движению, выраженная показателем 70%, позволяет определить, действительно ли ваши две позиции обеспечивают диверсификацию или незаметно усиливают один и тот же лежащий в их основе риск. Волатильность каждого отдельного инструмента совершенно не отражает эту взаимосвязь.

Математическим объектом, отражающим эту зависимость, является ковариационная матрица. Прежде чем вычислять эту матрицу, нужно понять, что она собой представляет.


Автор: Kayode Michael Oyetunde

Новый комментарий