1996выпуск C051
Построение и оптимизация профилей размера позиции по волатильности
Профиль размера позиции по волатильности строится как конечный вектор изменений, ищется как единая система для повышения коэффициента доходность/риск, затем оценивается повторной выборкой готового списка прибылей и убытков до достижения заданной цели по прибыли или заданного лимита убытка в долларах.
- Профиль vps-profile позволяет управлению U меняться только в K дискретных значениях S, и каждое изменение сохраняется как независимый элемент вектора изменений.
- Системная оптимизация ищет X1 по XK для повышения коэффициента доходность/риск F, делая каждый шаг с максимизирующим параметром вдоль вектора поиска, порождаемого BFGS.
- Моделирование Монте-Карло выбирает сделки из готового списка прибылей и убытков до достижения заданной цели по прибыли или заданного лимита убытка в долларах, затем считает, как часто лимит убытка наступает первым.
- Полученная оценка вероятности подвержена ошибке выборки, которая снижается по мере роста числа испытаний, и удовлетворительная точность может потребовать до 30000 испытаний.
Размер позиции как расписание
Расчет размера позиции по волатильности задает экспозицию исходя из капитала счета, волатильности, дистанции стопа и запланированного управления, чтобы решение по убытку или экспозиции оставалось в заданных границах до входа и пока позиция открыта.
Профиль vps-profile строится так, что управление U меняется только в K дискретных значениях S, и каждое изменение сохраняется как независимое значение Xj. Эти сохраненные значения и есть вектор изменений.
Один поиск по вектору изменений
Системная оптимизация этого профиля ищет значения X1 по XK, которые максимизируют связанный коэффициент доходность/риск F. Поиск — это одна процедура, которая корректирует входы расписания размера при заданных ограничениях.
Каждая итерация формирует следующий вектор изменений, прибавляя максимизирующий параметр A(n), умноженный на вектор поиска, к текущим значениям X. Параметр A(n) выбирается так, чтобы максимизировать F вдоль этого направления. Разным численным методам соответствуют разные правила выбора векторов поиска. Метод, которым оптимизируют эти профили размера позиции по волатильности, — BFGS.
Повторная выборка готового списка
Испытание Монте-Карло случайно выбирает сделки из фиксированного списка прибылей и убытков и ведет накопительную сумму, пока не будет достигнута заданная цель по прибыли или заданный лимит убытка в долларах.
Испытание, в котором первой достигается цель по прибыли, считается успехом, а испытание, в котором первым достигается указанный лимит убытка в долларах, считается неудачей. Оценка вероятности достижения лимита убытка раньше цели по прибыли равна числу неудачных испытаний, деленному на общее число испытаний.
Выборки берутся из упорядоченного списка. При списке из 100 сделок равномерная выборка 0.463 выбирает 47-ю сделку, а равномерная выборка 0.937 выбирает 94-ю сделку.
Эта оценка вероятности подвержена ошибке выборки, которая снижается по мере роста числа испытаний, и удовлетворительная точность может потребовать до 30000 испытаний.
Все разборы дорожки · 26 разборов
- 1989Ценовые ряды с известным смещением для оценки систем
- 1989Построение синтетических цен из карт хаоса с holdout-проверкой
- 1991Замыкание контура обратной связи в симуляциях аукционного рынка
- 1994Оценка восьмилетних электоральных режимов
- 1995Построение эквити против плеча на ресэмплированных сделках
- 1995Леверидж по акциям из сложной доходности и стоимости маржи
- 1996Построение и оптимизация профилей размера позиции по волатильности
- 1996Построение правил фейда на основе эмпирической гистограммы отклонений
- 1998Волатильность траектории доходности и бремя восстановления
- 1999Проверки Монте-Карло за пределами одной исторической траектории
- 2002Траектории эквити методом Монте-Карло из винрейта и профит-фактора
- 2003Проверка небольшого преимущества системы с помощью моделирования Монте-Карло
- 2003Оцените механическую торговую систему со стоп-лосс ордером и симуляцией Монте-Карло
- 2005Оценка ротации по рангам моментума при портфельных ограничениях
- 2009Ограниченный риск и rank-rotation при построении портфеля
- 2010Календарь для робастности walk-forward и оценки методом Монте-Карло
- 2012Рассматривайте представление оптимизации как протокол оценки
- 2013Вход, выход и воздержание как одна проверяемая процедура
- 2014Оценка границ стопа и цели перед фейдом крупных движений
- 2014Оценка системных выходов, когда рынки становятся шумнее
- 2015Синтетики с памятью для спектров доминантного цикла
- 2015Построение прогнозов подразумеваемой волатильности на следующую сессию путём переупорядочивания закрытий
- 2016Механические системы как завод с контрольными воротами
- 2017Four-sleeve границы annual-loss методом Монте-Карло
- 2018Когда выводить механическую систему с лимитами просадки Монте-Карло
- 2020Рассматривайте проектирование механической системы как жизненный цикл повторной валидации