Skip to main content
Дорожка Monte Carlo simulation
19 / 26
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2014выпуск C0316-20

Оценка границ стопа и цели перед фейдом крупных движений

Перед фейдом крупного движения зафиксируйте ордер Stop-loss размера V и лимит прибыли размера W. Expected value тогда задаёт долгосрочную вероятность выигрыша V/(W+V) и нулевую ожидаемую прибыль, поэтому границы могут уменьшать просадки, не меняя общую ожидаемую прибыль.

  • Полный фейд крупного движения задаётся до входа парой ордера Stop-loss размера V и лимита прибыли размера W, так что остаются только эти два ограниченных исхода.
  • Долгосрочная вероятность выигрыша равна V/(W+V) и зависит только от соотношения риск/прибыль V/W; более широкий стоп снижает шанс выбивания по стопу.
  • Подстановка этих вероятностей в Expected value при фиксированном выигрыше W и убытке V даёт нулевую ожидаемую прибыль, поэтому размеры стопа и цели могут уменьшать просадки, не меняя общую ожидаемую прибыль.
  • Крупные движения находятся далеко выше наибольшего отката, дают большие соотношения прибыль/риск и должны задаваться по размеру как отдельный класс экспозиции.
Записи этого разбора3 записи
Текущая дорожкаMonte Carlo simulation51 разборExpected value61 разборStop-loss order297 разборов

Границы фиксируются до входа

Полный фейд крупного движения задаётся до входа парой ордера Stop-loss размера V и лимита прибыли размера W, так что остаются только эти два ограниченных исхода.

Вероятность выигрыша зависит только от соотношения

При этих фиксированных размерах долгосрочная вероятность выигрыша фейда равна V/(W+V), а дополнительная вероятность убытка — W/(W+V).

Эта вероятность выигрыша зависит только от соотношения риск/прибыль V/W: равные стоп и цель означают равные шансы, а более широкий стоп снижает шанс выбивания по стопу.

Ожидаемая прибыль остаётся нулевой

Подстановка этих вероятностей в Expected value при фиксированном выигрыше W и убытке V даёт нулевую ожидаемую прибыль.

Поскольку ожидаемая прибыль не меняется, трейдер может выбрать размеры стопа и цели, которые уменьшают просадки, не меняя общую ожидаемую прибыль.

Крупные движения как отдельный класс экспозиции

Крупные движения определяются высотой далеко выше наибольшего отката, поэтому дают большие соотношения прибыль/риск и должны задаваться по размеру как отдельный класс экспозиции.

Вероятность того, что рыночное движение как минимум в n раз больше своего наибольшего отката, равна exp(-n+1). Для иллюстрации: почти два из 100 движений как минимум в пять раз больше этого отката.

Замкнутая форма без симуляции траектории

Пошаговый аргумент Expected value и его предел нулевого размера шага воспроизводят те же вероятности выигрыша и убытка в замкнутой форме без симуляции траектории.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
19 из 26 в дорожке «Monte Carlo simulation»
20146-7 с.Дальше про «Monte Carlo simulation»Оценка системных выходов, когда рынки становятся шумнееСнижение на 2 процента после сильного года — повод пересмотреть индикаторы и выходы, а не приговор для быков или медведей.
Все разборы дорожки · 26 разборов
  1. 1989Ценовые ряды с известным смещением для оценки систем
  2. 1989Построение синтетических цен из карт хаоса с holdout-проверкой
  3. 1991Замыкание контура обратной связи в симуляциях аукционного рынка
  4. 1994Оценка восьмилетних электоральных режимов
  5. 1995Построение эквити против плеча на ресэмплированных сделках
  6. 1995Леверидж по акциям из сложной доходности и стоимости маржи
  7. 1996Построение и оптимизация профилей размера позиции по волатильности
  8. 1996Построение правил фейда на основе эмпирической гистограммы отклонений
  9. 1998Волатильность траектории доходности и бремя восстановления
  10. 1999Проверки Монте-Карло за пределами одной исторической траектории
  11. 2002Траектории эквити методом Монте-Карло из винрейта и профит-фактора
  12. 2003Проверка небольшого преимущества системы с помощью моделирования Монте-Карло
  13. 2003Оцените механическую торговую систему со стоп-лосс ордером и симуляцией Монте-Карло
  14. 2005Оценка ротации по рангам моментума при портфельных ограничениях
  15. 2009Ограниченный риск и rank-rotation при построении портфеля
  16. 2010Календарь для робастности walk-forward и оценки методом Монте-Карло
  17. 2012Рассматривайте представление оптимизации как протокол оценки
  18. 2013Вход, выход и воздержание как одна проверяемая процедура
  19. 2014Оценка границ стопа и цели перед фейдом крупных движений
  20. 2014Оценка системных выходов, когда рынки становятся шумнее
  21. 2015Синтетики с памятью для спектров доминантного цикла
  22. 2015Построение прогнозов подразумеваемой волатильности на следующую сессию путём переупорядочивания закрытий
  23. 2016Механические системы как завод с контрольными воротами
  24. 2017Four-sleeve границы annual-loss методом Монте-Карло
  25. 2018Когда выводить механическую систему с лимитами просадки Монте-Карло
  26. 2020Рассматривайте проектирование механической системы как жизненный цикл повторной валидации
По областиСтопы и лимиты убытков76 разборовПо году2014163 разбора
Все 51 разбор с записью «Monte Carlo simulation»
Тоже про «Monte Carlo simulation»5 разборов
2002Траектории эквити методом Монте-Карло из винрейта и профит-фактора2002Горизонт по числу сделок для выживания кривой капитала2007Сайзинг expected-equity и геометрический драг2009Ограниченный риск и rank-rotation при построении портфеля2010Risk of ruin при фракционном и резервном беттинге