Механизм трейдинга. Как построить бизнес на бирже? - Тимофей Мартынов

По формуле 2 матожидание данной системы будет равно 80 пунктов на одну сделку. С учетом условных издержек это будет 60 пунктов. Следовательно, если вы совершаете в месяц 100 сделок, используя такую систему, то вы будете в среднем зарабатывать 6000 пунктов фьючерса в месяц.

Построив такое моделирование в Excel, вы получите примерно следующие кривые для 100 сделок:

Рис. 20. Три случайных кривых изменения депозита (в пунктах) Системы 1

Вертикальная шкала – это результат системы в пунктах фьючерса РТС.

На графике отражен итог трех одинаковых систем для разных случайных последовательностей из 100 сделок. На всякий случай еще раз объясню. Когда имеешь дело с рынком, то точных ответов ждать не приходится, – вы имеете дело со случайностью. Поэтому для моделирования экспериментов мы используем генератор случайных чисел и заданные параметры. Каждый раз, когда мы делаем моделирование, строится новый результат, но такой, который укладывается в наши параметры по прибыли, убытку и вероятности успешной сделки.

Подобное моделирование весьма условное и отличается от реальной торговли, потому что в реальности вы можете знать только историческое значение вероятности прибыльной сделки. Еще одна слабость этой условной модели состоит в том, что рабочие (прибыльные) системы редко используют фиксированные значения тейк-профита и стоп-лосса, а значит, к ним нельзя применять распределение вероятностей Бернулли (распределения, которые имеют всего два состояния, как, например, при броске монеты). Параметры убытка и прибыли в сделке в этом смысле контролировать гораздо проще.

Несмотря на обилие допущений, выполнять данное моделирование очень полезно. Почему? Осуществив подобное моделирование для предполагаемой вами системы, вы можете:

• прочувствовать вероятностный характер трейдинга и осознать формулу 2;

• понять перспективность увеличения вероятности прибыльной сделки или регулирование соотношения средняя прибыль / средний убыток;

• увидеть недостатки системы (например, бесперспективность попыток стабильно зарабатывать по пять пунктов на «Форексе»);

• оценить математическое ожидание системы при заданных параметрах и его чувствительность к издержкам.

До этой главы я не прибегал к формулам и расчетам. Однако без них нам все же не обойтись. Если вы хотите последовательно зарабатывать, то вам необходимо напрягать свой ум, поскольку ваши конкуренты на бирже или даже ваш брокер напряженно думают, как забрать ваши деньги! Поэтому вам придется включать голову и думать!

Для достижения закономерного результата на рынке трейдеру приходится считать и учитывать каждую копейку!

6.3 Информация: размер позиции

Моделирование результатов в Excel позволяет нам оценить уязвимости предполагаемого метода еще даже до того, как мы отыскали статистическое преимущество для своей системы. Например, возьмем такую важную информацию, как размер вашего депозита. Если ваш рисковый капитал, скажем, 500 тыс. руб., то моделирование первой системы при заданных параметрах вполне себе работает на размере депозита до 30 контрактов фьючерса РТС. Но в случае, когда ваш рисковый капитал составляет 5 млн рублей, данная система уже не подходит. Почему?

Вряд ли вас устроит торговать 20 контрактами, когда потенциально вы можете открыть 500. Но если вы открываете 500 контрактов по рынку, ваше проскальзывание в среднем может вырасти с 10 пунктов до 100 пунктов на одну сделку. Очевидно, что в таких условиях брать по 200 пунктов фьючерса станет не актуально, поскольку в среднем вся прибыль будет уходить на проскальзывание, не говоря о том, что размер убыточных сделок удвоится.

Забегая вперед, отмечу одну деталь. Если кто-то, открываясь по рынку хорошим объемом, теряет на проскальзывании по 100 пунктов, вероятно, он таким образом дает заработать кому-то другому. Поскольку большой объем, открытый по рынку, формирует краткосрочную ошибку ценообразования, данную неэффективность эксплуатируют скоростные торговые роботы.

В случае когда ваш объем начинает вызывать критически большие проскальзывания, самым логичным выходом из ситуации будет увеличение размера целевой прибыли (TP) в одной сделке. Имейте в виду, что если вы решите с целью избежать проскальзываний, что логичнее использовать лимитный приказ на входе и на выходе из сделки, то ваше моделирование уже не сработает, поскольку:

• вы не всегда сможете открыть позицию в полном объеме по желанной цене, если рынок активно двигается в одну сторону и цена уходит от вас;

• вы, что еще опаснее, можете не успеть закрыть убыточную позицию, если будете ждать лучшей цены при закрытии позиции, ваш убыток в таком случае становится непрогнозируемым.

Короче говоря, избежать проскальзывания невозможно, разве только вы не торгуете на абсолютно ликвидном рынке. Все, что нам остается при кратном увеличении позиции, – увеличение размеров тейк-профита и стоп-лосса (AP, AL).

Если при проскальзывании 10 пунктов мы брали прибыль 200 пунктов, то при проскальзывании 100 пунктов мы получим прибыль в 10 раз больше, то есть 2000 пунктов.

Логично предположить, что движения в 200 пунктов происходят куда чаще, чем движения в 2000 пунктов. Если в Системе 1 мы допустили 100 сделок в среднем в месяц, то в гипотетической системе 2 мы допустим совершение 100 сделок в год. Скачать таблицу Excel с указанным моделированием вы можете здесь: <LINK B183>. Результаты работы такой системы представлены на графике:

Рис. 21.

Кривые данной системы ничем принципиально не будут отличаться от графика системы 1, поскольку она использует те же параметры, но в другой пропорции:

Итак, мы определили, что размер позиции критическим образом влияет на параметры торговой системы. Комиссионные и ликвидность определяют наши торговые издержки, поэтому для простоты мы их объединим в один информационный параметр – TC (Trade Costs). Объем позиции мы определим как N. Таким образом, мы дополнили наши таблицы еще двумя важными источниками информации:

Подытожим вышесказанное.

Когда речь заходит об информации на бирже и в трейдинге, то люди в основном воспринимают ее как некое знание, которое позволяет существенно повысить шанс на успех в сделке. Классический пример – это инсайдерская информация. Но, как вы видите, в реальности намного более базовой информацией являются такие числовые параметры, как цена актива, волатильность актива, величина капитала, комиссионные издержки и т. д. Причем, как ни странно, собрать нужную информацию о рынках и об издержках необходимо еще до того, как вы начнете изобретать торговую систему.