Торговые роботы. Как распределить капитал между стратегиями

Здравствуйте!

                  На почту часто поступают вопросы по поводу распределения капитала между стратегиями. Как добиться стабильных и устойчивых результатов на продолжительном временном интервале? Как эффективно объединить разные торговые роботы в единую систему?
                  Ниже будет описан собственный подход к данному вопросу. На абсолютную истину он не претендует, но подход вполне логичен, достаточно прост и проверен на собственном опыте. Надеюсь для кого-то это будет полезно.
                  Затрагивать тонкости построения и оценку качества работы отдельных стратегий не будем. Допустим, в арсенале уже есть несколько торговых стратегий (например 3), основанных на надежных идеях и приносящих вам уже какой-никакой профит. Системы полностью формализованы, оттестированы на исторических данных, имеют достаточный период реальной торговли. Это позволяет уже иметь какие-то ожидания в плане будущего поведения данных торговых стратегий.
                  Ниже приведены кривые доходности 3 стратегий с начала 2014 года (Alg 1 – 3) на один контракт. Alg 1 и Alg 3 работают на инструменте RI. Alg 2 “заточен” под SI.




Стратегии работают достаточно устойчиво и имеют следующие значения базовых параметров


             Наилучшими параметрами по соотношению доходности и риска обладает Alg 1. Логично дать ему максимальный удельный вес в пуле алгоритмов (0,4). Далее идет Alg 2 (0,35) и затем на третьем месте Alg 3 (0,25). Суммарно удельные веса всех алгоритмов дают единицу.
             Но перед тем как строить суммарную кривую доходности пула из трех алгоритмов, нам необходимо привести к общему знаменателю стратегии Alg 1, 3 и Alg 2. Т.к. они работают на разных инструментах с разной волатильностью. Сейчас при текущей волатильности на обоих инструментах 1 RI ~ 2.5 SI. Хотя ранее в 2011-2012 годах 1 RI был эквивалентен 8-10 SI.
            Суммарная кривая доходности пула систем с учетом развесовки по объемам и нормирования по волатильности примет следующий вид


                  Итоговая кривая получилось более плавная, нежели кривая каждой отдельной стратегии. Максимальная просадка пула систем составила 5000 руб (возьмем сразу в рублях, т.к. при текущем курсе 1 пункт ~ 1 рубль).
                 Теперь, как определить эффективный объем на все стратегии исходя из максимального уровня риска в рублях?
                 Мы при расчетах пользуемся следующей формулой:
V = Risk / (MaxDD*K), где
Risk – заданный риск в рублях;
MaxDD – максимальная просадка пула систем на 1 контракт (в нашем случае 5000 руб.);
K – коэффициент запаса, который учитывает уровень агрессивности трейдера.
             Значение 1 означает, что при повторении максимальной просадки в будущем трейдер полностью исчерпает заданный лимит по риску. Значение на уровне 2 означает, что трейдер готов к двукратному обновлению максимальной просадки пула систем и т.д. Мы в своем управлении используем еще более консервативный вариант – значение 3. Итого получаем на максимальный заданный лимит потерь в 500 000 рублей суммарный объем на три алгоритма составит:
500 000/(5000*3) = 33 контракта RI.
                  И с учетом определенного ранее удельного веса для каждого алгоритма, рабочий объем для Alg 1 составит 13 Ri, для Alg 2 составит 30 Si, для Alg 3 составит 8 Ri. Суммарно 21 Ri и 30 Si (помним что 1 Ri ~ 2.5 Si).

                В результаты мы имеем достаточно простую и логичную методику расчета рабочего объема на портфель систем под заданный уровень риска. С периодичностью не реже одного раза в квартал необходимо мониторить показатели каждой стратегии и при необходимости вносить соответствующие коррективы в расчеты. У нас в портфеле задействованы более 15 алгоритмов, и данная методика является базовой для расчета рабочего объема под уровень риска. Реальные результаты за 27 месяцев, подтвержденные отчетами брокера.

Брокерская отчетность зв 1кв 2015г именно композитного портфеля ниже