Небольшая стратегия размера ставок по Мартингейлу может улучшить работу системы торговли, особенно когда дело касается частоты и продолжительности ее просадок. Но она также имеет и несколько отрицательных аспектов, требующих рассмотрения перед тем, как добавлять ее к общей стратегии
Вы верите в свою систему торговли? Если да, то как Вы работаете с ее просадками? По крайней мере, среди следующих за трендом трейдеров в мире фьючерсов давно известно, что время вкладываться наступает как раз тогда, когда все выглядит наихудшим образом, а система, фактически, теряет деньги. Ход мыслей заключался в том, что поток доходности системы, следующей за трендом, наступает после так называемого “паттерна скупой отдачи”, предусматривая, что после плохих времен всегда следуют хорошие. Другими словами: худшее станет лучше, чем есть, если Вы только сможете преодолеть свои страхи перед стратегией, которая в настоящее время работает плохо.
Если Вы согласны с этим, и действительно хотите держать свои деньги поближе к карману, нужно при просадке увеличивать размер позиции для всех наступающих сделок, вместо обычных расчетов количества лотов. Самая экстремальная из подобных стратегий часто упоминается как стратегия ставок по Мартингейлу. Используя настоящую стратегию Мартингейла, Вам следовало бы удваивать размер ставки после каждой убыточной сделки так, чтобы, когда у Вас, наконец, появится выигрыш, Вы получили бы чистую прибыль, равную начальной ставке. Однако если этот выигрыш не появится в течение нескольких сделок, то Вы быстро разоритесь.
Поэтому, используя стратегию расчета ставки по Мартингейлу, Вам следует быть осторожными. Вспомните такие торговые катастрофы, как у Long Term Capital в 90-х, или, буквально, каждого трейдера-мошенника, засветившегося в новостях за последние несколько лет. То, что все они делали, должно было пойти от плохого к худшему, они слишком агрессивно увеличивали размеры ставок, пытаясь восстановить баланс после полосы неудач. При этом все они сместили свои торговые цели от максимизации прибыли, в конечном счете, к показу любой прибыли как можно скорее - предпочтительно уже на следующем периоде или в следующей сделке.
Однако у них была и другая ошибка - они действовали панически, без раздумий и без тестирования стратегии. Как и все остальное в трейдинге, ставки по Мартингейлу не являются исключительно черными или белыми. Между крайностями все еще остаются несколько оттенков серого и при использовании систематического подхода к торговле, его можно точно настроить, чтобы увеличить доходность Вашей системы или, по крайней мере, создать рабочий паттерн, лучше подходящий для Вашего стиля торговли и психологической подготовленности.
Теория
В своей книге “The Leverage Space Trading Model” (Wiley Trading,, 2009), известный управляющий капиталом и автор Ральф Винс обсуждает такую модель для ставок по Мартингейлу в пределах систематической торговой стратегии, которую он назвал “маленький Мартингейл”. Он сделал ее после заключения, что большинство трейдеров или инвесторов не интересуются, прежде всего, максимизированием прибыли, в конечном счете, а скорее первым делом стремятся показать хоть какую-то прибыль на всем протяжении следующего торгового периода. При этом обычные стратегии фиксированных ставок или типа оптимального f подведут их, поскольку такие стратегии имеют тенденцию давать длительные периоды небольшой отрицательной отдачи, за которыми следует быстрая и мощная положительная отдача. (То есть, поток отдачи будет следовать по медленному паттерну возврата к средней, поскольку он будет колебаться вокруг своего долгосрочного среднего темпа роста.)
F1) Анализ просадки I
Рисунок 1 показывает развитие всех просадок в течение долгого времени вместе с развитием средней просадки.
Согласно Винсу, стратегию ставок "маленький Мартингейл" в психологическом отношении осуществить легче, поскольку она уменьшила бы количество времени, проведенного в просадке. Таким образом, смена потока Вашей системы будет повторяться быстрее и чаще. Оборотная сторона этой монету, согласно Винсу, заключается в том, что просадки, используя стратегию Мартингейла, вероятно, станут больше. Возникает вопрос: насколько короче и/или больше становятся просадки при использовании стратегии типа Мартингейла?
F2) Анализ просадки II
Рисунок 2 показывает количество времени, проведенное в просадке для всех просадок, вместе с развитием среднего времени в просадке.
К счастью для нас, это можно проверить, используя современную платформу тестирования систем, такую как TradersStudio или Trading Blox, которые позволяют нам проверять динамические принципы управления капиталом на большем портфеле. Для этого теста мы будем использовать TradersStudio, а основную следующую за трендом стратегию применим к корзине из 20 рынков товарных фьючерсов. Фактические входы/выходы стратегии здесь не имеют значения, таким образом, это не будет обсуждаться. Вместо этого мы посмотрим, как сделать простые изменения в формуле размера ставки в модуле программы TradePlan, чтобы увидеть все, что мы можем узнать о ставках по Мартингейлу.
Код
В своей книге Ральф Винс использовал для своей стратегии "маленький Мартингейл" более сложную формулу. В наших целях достаточно будет сделать все немного проще. Во-первых, нам нужно отследить последний пик эквити с помощью функции “max”:
HighEquity = Макс
(HighEquity [1], SummEquity)
Во-вторых, мы должны вычислить текущую просадку в процентах от этого пика:
HighEquity / SummEquity - 1
После этого мы введем фактор просадки (“DDFactor”) и применим его, как обозначено в скрипте TradePlan:
Sub SizeRunningEQ (PercentRisk as Double)
Drawdown Martingale Weight
Dim ThisBar As integer
Dim DDFactor, DDWeight As Double
Dim highEquity As BarArray
ThisBar = Barnumber - FirstBar
if ThisBar > 0 Then
highEquity = Max(highEquity[1], SummEquity)
DDFactor = 0
DDWeight = (highEquity / SummEquity - 1) * DDFactor + 1
Else
DDWeight = 1
End if
Adjusted Risk per Trade
PercentRisk = PercentRisk * DDWeight
SizeUsingTradeRisk(SummEquity, PercentRisk, -1)
SizeForTotalExits
End Sub
Запустим несколько тестов
Из скрипта следует, что DDFactor ноль будет сохранять размер ставки всегда постоянным относительно текущей эквити, в то время как DDFactor 1 будет сохранять размер ставки постоянным по отношению к количеству, которое было на максимуме эквити. Таким образом, по мере того, как просадка наращивает глубину, размер ставки будет расти относительно количества остающегося эквити счета. Увеличение DDFactor до 2 и 3 ускорит дальнейший рост размера ставки, по мере того, как просадка углубляется. DDFactor 3 означает, что ставка увеличится вдвое по отношению к темпу, которым обычно уменьшалась бы, так, чтобы при просадке в десять процентов размер ставки был бы на 20 процентов больше, чем он было на максимуме эквити или более чем на 30 процентов больше, чем должен был бы быть для текущего эквити.
Рынки, используемые в этих тестах
Валюты: Австралийский доллар, Евро, Японская иена
Энергия: Сырая нефть, природный газ, бензин, мазут
Зерно: Кукуруза, соя, соевое масло
Процентные ставки: немецкие бунды, американские 10-летние облигации
Металлы: Золото, серебро, палладий, медь
Разное: Кофе, хлопок
Индексы: DAX, DJ Euro Top-50
Чтобы начать тестировать, мы должны установить некоторые эталонные величины. Установив DDFactor на ноль, постоянный риск на сделку 0.19 процентов от текущего эквити и запустив стратегию на 20 рынков за 21-летний период времени, мы получаем следующую статистику:
Средняя годовая отдача - Average Annual Return (AAR): 23.65 %
Отношение Шарпа - Sharpe Ratio: 1.1671
Максимальная просадка - Max Drawdown (DD): 22.77 %
Самая длинная просадка - Longest DD: 321 день
Глубина средней просадки - Average DD depth: 3.68 %
Среднее время просадки - Average DD time: 26 дней
Общее количество просадок - Total number of DDs: 188
Общее число пиков - Total number of Peaks: 423
Теперь мы протестируем различные DDфакторы, значит, мы должны снизить основной риск на сделку так, чтобы стремиться к подобной средней годовой отдаче. Основной риск на сделку - это просто наименьшее количество процентов от эквити, которым мы рискуем в сделке, сделанной на пиках эквити. Таблица 1 дает нам некоторую интересную статистику для анализа (самая правая колонка, с DDфактором -1 будет прокомментирована позже в этой статье).
T1) Факторы просадки и основной риск на сделку
Первое, что мы замечаем, состоит в том, что самая большая просадка увеличивается с 22.8 процентов без ставок по Мартингейлу до 24.8 процентов при самых агрессивных ставках по Мартингейлу, в то время как самый длинный период просадки уменьшается от 321 дня до 248 дней. Оба этих наблюдения соответствуют теории Ральфа Винса. Удивительно то, что самая большая просадка увеличивается на относительно скромную величину, в то время как самый длинный период просадки уменьшается значительно.
Отметьте, что для самой агрессивной стратегии по Мартингейлу, при самой большой просадке в 25 процентов размер ставки будет в два раза больше, чем должен был бы быть или на 50 процентов больше, чем он был на пике эквити, так, чтобы риск на сделку составил приблизительно 0.3 процента (0.151 * 2) от эквити. Однако, он все еще только на 50 процентов больше, чем первоначальный размер ставки 0.19 процентов от эквити, который мы сохраняли бы постоянным при нормальной стратегии ставок не по Мартингейлу. Это явно говорит за использование стратегии маленького (но все же агрессивного) Мартингейла.
Развитие средней глубины просадки также говорит за использование стратегии Мартингейла, поскольку она - как ни удивительно - уменьшается с агрессивностью ставок. Нижние два ряда подтверждают теорию, что ставки по Мартингейлу увеличит частоту, с которой эквити счета быстро меняется вокруг долгосрочного среднего темпа роста системы. Наконец, отношение Шарпа также увеличивается, когда мы увеличиваем агрессию по Мартингейла, что можно считать еще одним доводом за. В целом, все, похоже, выступает за использование стратегии ставок по Мартингейлу.
Так или иначе, для проверки, что эти результаты не являются счастливой случайностью, мы развернем доводы для размера ставок при просадках и проверим, как работает стратегия, если мы уменьшим размер ставки при просадке больше, чем она была бы при статической модели фиксированных ставок. В данном случае мы уменьшим размер позиции вдвое от нормальной. Для этого мы просто изменим одну строчку кода в скрипте TradePlan на:
DDWeight = (SummEquity / HighEquity - 1) * DDFactor + 1
Где: DDFactor = 1
Результаты показаны в самой правой колонке (где DDFactor -1) в Таблице 1. Они в основном показывают противоположные другим колонкам результаты, подтверждая правильность стратегии Мартингейла.
Заключение
Всякий раз, когда мы изменяем или усложняем систему торговли - будь то в кодах исполнения или в кодах управления капиталом - важно помнить, что мы также увеличиваем для модели подгонку кривой. Поэтому мы должны всегда иметь в виду, для чего мы вносим изменения и осторожно решать, стоит ли того каждое изменение или нет. В данном случае изменения большинства результатов были достаточно небольшими, что может заставить нас решить, что изменения того не стоят.
Однако стоит иметь в виду основную причину проведенной работы. Мы сделали это, чтобы показать, что более частая прибыль и уменьшившаяся продолжительность самой долгой просадки больше чем от 300 дней до меньше 250 дней является настоящим существенным изменением, достойным рассмотрения.
Добавление стратегии размера ставки по маленькому Мартингейлу к системе торговли может уменьшить количество времени, проведенного в просадках, и помочь системе чаще быть прибыльной. Отрицательная сторона этой стратегии заключается в том, что просадки могут стать немного более глубокими. Для нашей следующей за трендом системы существенное уменьшение продолжительности самой долгой просадки, в комбинации с более частыми максимумами эквити указывает, что мы должны включить эту стратегию размера ставок в систему для улучшенной эффективности работы. Однако, для любой другой системы торговли следует проводить анализ и принимать решение в зависимости от конкретного случая
/Элитный Трейдер, ELITETRADER.RU/
