Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров
Шрифт:
Чтобы решить эту проблему, вы можете усреднить цену покупки акций взаимного фонда. Скажем, вы хотите купить акции взаимного фонда на определенную сумму в течение двух лет. Для инвестирования у вас есть 36 000 долларов. Поэтому каждый месяц в течение следующих 24 месяцев из этих 36 000 долларов вы будете инвестировать в фонд по 1500 долларов. Таким образом, вы вложите деньги в фонд ниже средней цены. Под «средней» имеется в виду средняя цена за 24 месяца, в течение которых вы инвестируете. Это не обязательно означает, что вы получите цену, которая меньше, чем в случае разовой инвестиции 36 000 долларов, и не гарантирует, что в конце этих 24 месяцев вы получите прибыль на вложенные 36 000 долларов. Сумма, которую вы инвестировали в акции фонда, к этому времени может быть меньше 36 000 долларов. Все вышесказанное означает только то, что если вы войдете в какой-то произвольной точке в течение 24 месяцев с 36 000 долларов, то сможете купить меньше акций фонда и, следовательно, заплатите более высокую цену, чем при усреднении.
Похожим образом следует поступать, когда вы собираетесь выйти из взаимного фонда, только теперь это относится к усреднению
Этот принцип усреднения настолько прост, что остается только поражаться, почему мало кто ему следует. Я всегда использую этот принцип в торговле, однако не встречал никого, кто следовал бы моему примеру. Причина проста. Эта достаточно эффективная концепция требует дисциплины и времени для проработки, и при этом точно те же составляющие необходимы для использования концепции оптимального f. Посоветуйтесь с Джо Пуцивакяном. Понять концепции и поверить в них — только полдела. Самое важное — следовать им.
Законы арксинуса и случайное блуждание
Давайте поговорим о проигрышах, но сначала скажем несколько слов о первом и втором законах арксинуса. Эти принципы относятся к случайному блужданию. Поток торговых P&L в некоторых случаях может быть неслучайным, хотя обычно большинство потоков торговых прибылей и убытков почти случайны, что можно подтвердить серийным тестом и коэффициентом линейной корреляции. Законы арксинуса предполагают, что вы заранее знаете сумму, которую можно выиграть или проиграть, и допускают, что сумма, которую можно выиграть, равна сумме, которую можно проиграть, и эта сумма постоянна. В нашей дискуссии мы допустим, что сумма, которую вы можете выиграть или проиграть, — это 1 доллар за каждую игру. Законы арксинуса также допускают, что у вас есть 50% шанс выигрыша и 50% шанс проигрыша. Таким образом, законы арксинуса предполагают игру, где математическое ожидание составляет 0. Эти предположения относятся к играм, которые значительно проще, чем торговля. Однако первый и второй законы арксинуса в точности относятся к только что описанной игре. Конечно, напрямую они не применимы к реальной торговле, но для наглядности мы не будем различать игру и торговлю. Представим себе действительно случайную последовательность, такую, как бросок монеты [8] , где мы получаем 1 единицу, когда выигрываем, и теряем 1 единицу, когда проигрываем. Если бы мы строили кривую баланса за Х число бросков, то наносили бы точки с координатами (X, Y), где Х представляет собой номер броска, а Y — наш общий выигрыш или проигрыш после этого броска.
8
Хотя эмпирические тесты показывают, что бросок монеты не является истинно случайной последовательностью из-за некоторого несовершенства используемой монеты, мы будем считать, что монета идеальная с точным шансом 0,5 выпадения на лицевую или обратную сторону.
Введем
Символ ~ означает, что обе части стремятся к равенству в пределе. В этом случае, так как или К, или (N - К) стремятся к бесконечности, обе части уравнения будут стремиться к равенству.
Таким образом, если бросить монету 10 раз (N = 10), мы получим следующие вероятности нахождения в положительной области:
К | Вероятность [9] |
о | 0,14795 |
1 | 0,1061 |
2 | 0,0796 |
3 | 0,0695 |
4 | 0,065 |
5 | 0,0637 |
6 | 0,065 |
7 | 0,0695 |
8 | 0,0796 |
9 | 0,1061 |
10 | 0,14795 |
9
Отметьте, что в уравнении (2.13) ни К, ни (N — К) не могут быть равными 0. Мы можем вычислить вероятности, соответствующие К = 0 и К = N, если вычтем сумму вероятностей от К = 1 до К = N — 1 из единицы. Разделив полученное значение на 2, мы получим вероятность при К = 0 и К = N.
Можно ожидать попадания в положительную область 5-ти из 10-ти бросков, но это наименее вероятный результат!
Наиболее вероятным результатом будет нахождение в положительной области при всех бросках или ни при одном!
Этот принцип формально описывается в первом законе арксинуса, который гласит:
Для фиксированного А (0 < А < 1), когда N стремится к бесконечности, время, проведенное в положительной области (т.е., когда К / N < А), будет определяться следующим образом:
N = количество бросков;
К = количество бросков в положительной области.
Даже при N = 20 вы получите очень хорошее приближение для вероятности.
Уравнение (2.14), то есть первый закон арксинуса, говорит нам, что с вероятностью 0,1 кривая баланса счета проведет 99,4% времени в одной области (положительной или отрицательной). С вероятностью 0,2 кривая баланса будет находиться в той же области 97,6% времени. С вероятностью 0,5 кривая баланса счета проведет в одной области более 85,35% времени. Настолько упряма кривая баланса простой монетки!
Существует также второй закон арксинуса, который основан на уравнении (2.14) и дает те же вероятности, что и первый закон арксинуса, но применяется к другому случаю, максимуму или минимуму кривой баланса. Второй закон арксинуса гласит, что максимальная (или минимальная) точка кривой баланса вероятнее всего будет при начальном или конечном бросках, чем в середине игры. Распределение будет таким же, как и в случае со временем, проведенным в одной области!
Если вы бросаете монету N раз, вероятность достижения максимума (или минимума) в точке К на кривой баланса также описывается уравнением (2.13):
Таким образом, если бросить монету 10 раз (N = 10), мы получим следующие вероятности максимума (или минимума) при К бросках:
к | Вероятность |
о | 0,14795 |
1 | 0,1061 |
2 | 0,0796 |
3 | 0,0695 |
4 | 0,065 |
5 | 0,0637 |
6 | 0,065 |
7 | 0,0695 |
8 | 0,0796 |
9 | 0,1061 |
10 | 0,14795 |