Sergey Zhukov / 个人资料

💡 Суть алгоритма усреднения

Алгоритм усреднения представляет собой стратегию управления убыточной позицией, при которой трейдер последовательно открывает дополнительные ордера в том же направлении, чтобы понизить среднюю цену входа. Метод похож на торговлю по сетке и элементы мартингейла — и несёт схожие риски. Однако у него есть важное преимущество, особенно полезное в волновых или откатных рынках: стратегия предполагает, что даже при движении цены против позиции вскоре может произойти коррекция. Эта коррекция способна компенсировать часть просадки и позволить закрыть всю серию сделок с прибылью.

Принцип прост: если первая сделка ушла в минус, открываются новые сделки в том же направлении с определённым шагом. При правильной настройке объёмов (часто с наращиванием, как в мартингейле), даже небольшой обратный ход цены может вытянуть весь "веер" в плюс. Чем выше объём новых сделок, тем меньшего отката достаточно для выхода всей серии в прибыль.

Пример: при продаже (Sell) цена идёт вверх, и на каждом заданном интервале открываются новые Sell-ордера. Получается "веер" ордеров, где каждый следующий расположен выше предыдущего. После достижения максимальной просадки X[k-1] (где k — индекс последнего ордера), ожидается коррекционное движение вниз на величину D[k]. Этого отката достаточно, чтобы вся серия позиций закрылась в плюс.

Как строится серия ордеров
Дополнительные ордера в стратегии усреднения размещаются с заданным интервалом. Если первая позиция открыта в точке 0, а цена пошла против нас, далее открываются ордера на расстояниях S[0], S[1], ..., S[k-1], формируя серию из k ордеров. На каждом этапе важно учитывать размер текущей просадки X[i], которая представляет собой суммарное расстояние от начальной точки до ордера с индексом i.

После установки последнего ордера (k), предполагается, что произойдет разворот — цена откатит на величину D[k] от максимального уровня. Этот откат и должен быть тем движением, которое выведет всю серию в плюс.

Логика расчёта профита
У каждого ордера есть своя текущая плавающая прибыль P[i], которая может быть отрицательной. Когда начинается движение в нужную сторону, убытки начинают сокращаться. Чтобы оценить, каким должен быть объём нового ордера (L[k]), рассчитывается будущая прибыль каждого уже открытого ордера при ожидаемом откате D[k]. Эта прибыль складывается из текущего результата и ожидаемого изменения:

mathematica
Копировать
Редактировать
PF[j] = P[j] + C[j] + (D[k] * L[j] * TickSize)
P[j] — текущий результат ордера j.

C[j] — комиссия по нему.

L[j] — объём сделки.

TickSize — стоимость одного пункта на 1 лот.

Для нового ордера (ещё не открытого) прибыль рассчитывается отдельно:

mathematica
Копировать
Редактировать
PF[k] = (D[k] - Spread[k]) * L[k] * TickSize
Важный момент: из отката вычитается спред, поскольку он представляет начальный минус при входе.

Когда закрывать серию?
Серия закрывается, когда достигается заданный профит-фактор — отношение прибыли к убытку. Это значение задаётся заранее и называется ProfitFactorMax. Например, если установить его как 1.2, то серия закроется, когда прибыль будет на 20% больше, чем предыдущая просадка.

Для расчёта требуемого объёма нового ордера, чтобы достичь цели, используется формула:

mathematica
Копировать
Редактировать
L[k] = (ProfitFactorMax * SumLoss - Σ (D[k] * L[j] * TickSize)) / ((D[k] - Spread[k]) * TickSize)
SumLoss — сумма текущих убытков по уже открытым позициям.

L[j] — объёмы этих позиций.

Spread[k] — спред на момент входа в новый ордер.

Таким образом, L[k] — это объём, который «докидывается» в серию, чтобы она при откате D[k] дала нужный суммарный профит.

Как рассчитывается откат D(X)
Функция отката D(X) определяет, какого размера отката мы ожидаем при текущей глубине просадки X. Есть два основных подхода:

1. Линейная зависимость
mathematica
Копировать
Редактировать
D(X) = K * X
Где K — коэффициент. Например, если K = 0.5, то на 100 пунктов просадки мы ожидаем 50 пунктов возврата.

2. Степенная зависимость с насыщением
Позволяет задать минимальный откат и плавное увеличение D при росте просадки:

mathematica
Копировать
Редактировать
D(X) = D_min + K * D_min * (1 - 0.5 ^ (X / HalfX))
D_min — минимально допустимый откат.

K — коэффициент роста отката.

HalfX — уровень просадки, при котором половина прироста D уже достигнута.

Такая модель делает поведение алгоритма более гибким и реалистичным на высоковолатильных рынках.

Вывод
Алгоритм усреднения — это мощный инструмент управления убыточными позициями, который может перевести временную просадку в прибыль при коррекционном движении. Однако он требует точного расчёта, дисциплины и понимания рыночной динамики. Правильно настроенные параметры серии и грамотное определение объёма нового ордера позволяют контролировать риски и добиваться стабильного положительного результата.