30 марта 2019, 20:07

Какие вы знаете решения задачи оптимального распределения капитала между торговыми системами / роботами? (подробнее в коменте)

распределение ресурсов торговая система робот

johnsson08

Ростов-на-Дону

133

с 28 ноября 2018

28 Комментариев

johnsson08
30 марта 2019, 20:10
Дано: есть N пар <торговая система, инструмент> каждая со своим набором свойств и характеристик прибыльности, которые могут торговать параллельно друг другу, но в целом в рынке постоянно не сидят. Есть всего M денег. Каким должен быть алгоритм выделения денег на позиции по каждой ТС, чтобы обеспечить наибольшую прибыльность?

UPD: т.е. я конечно же понимаю, что это ответ не на пару строк комента. Хотелось бы увидеть направление в котором гуглить, релевантные ключевые слова и т.д.
0
- Дмитрий Новиков
  30 марта 2019, 20:41
  johnsson08, почему пару строк. Одно слово, вернее абриватура CAPM
  +1
Люфт
30 марта 2019, 20:42
От запросов ММ системы надо отталкиваться, одной достаточно 1000$, другой сто тысяч мало.
0
- johnsson08
  30 марта 2019, 21:37
  Люфт, не принципиально совершенно.
  0
bwc
30 марта 2019, 21:34
ru.wikipedia.org/wiki/Критерий_оптимальности
ru.wikipedia.org/wiki/Финансовый_менеджмент
ru.wikipedia.org/wiki/Критерий_Келли

Хотя, как мне кажется, это пустое для одиночки. Какой-нибудь фонд с командой в несколько десятков человек сможет проделать такую работу.
0
- johnsson08
  30 марта 2019, 21:37
  BlackWeirdCat, спасибо за ссылки, изучу!
  0
Кирилл Глухов
31 марта 2019, 09:17
Простой вариант — разделить все поровну. Смысл в том, что мы не знаем какая система реализует свой потенциал по мат. ожиданию, а какая нет. Система с наибольшей эффективностью (отношение доход/просадка) может на реале сработать хуже. Система параметрами похуже может наоборот выстрелить. Таким образом балансировка поровну, вроде слишком просто, но в этом есть определенный смысл.
Другой вариант — определять доли систем в портфеле в зависимости от их корреляции. Системы с большей корреляцией к друг другу — меньше доля в портфеле. Системы с меньшей корреляцией к остальным — больше доля в портфеле. Таким образом добиваемся уменьшение волатильности портфеля при целевом доходе и риске.
0
- johnsson08
  31 марта 2019, 09:24
  Кирилл Глухов,
  
  > Смысл в том, что мы не знаем какая система реализует свой потенциал по мат. ожиданию, а какая нет.
  
  После отбора на тестовом сете и проверки отобранного на валидационном кое-какая обоснованностьу ожиданий появляется. Её надо использовать в распределении денег.
  
  Про корреляции — и так понятно, что это тоже надо использовать. Вопрос — как конкретно и какие обоснования этого конкретно?
  0
  - Кирилл Глухов
    31 марта 2019, 09:42
    johnsson08, Безусловно нужно отталкиваться от расчетов, которые получили на тестовом периоде. Просто это как подход, как один из вариантов)
    На счет корреляции, на данный момент подбираю в ручную, смотрю как системы ведут себя на разных участках рынка. В периоды просодок основных систем смотрю, чтобы были системы которые сработали этот же период в «ноль» или в +. Математическую модель пока не строил)
    0
П М
31 марта 2019, 09:32
Поровну хороший вариант, т.к если будет сильно больше чем поровну у одной из систем и она вдруг превысит плановую посадку, то хуже станет всем системам. Т.е. главное не давать больше чем поровну. Если меньше чем поровну, то уже возможны варианты. Можно и динамически сделать, но надо хранить состояние системы для перезапусков.
0
- johnsson08
  31 марта 2019, 10:11
  ПBМ, обратите внимание на ключевое слово «оптимальное». Поровну — ни в каком случае не является оптимальным.
  0
  - П М
    31 марта 2019, 11:17
    johnsson08, можно поспорить на самом деле. оптимизация просадки, это тоже хорошая задача. формально говоря, слово «оптимальный» без доролнительных уточнений несёт слишком мало смысловой нагрузки.
    мысль была в том, что если кому-то дать больше чем поровну — это уже не оптимально. т.е. всё подмножество оптимальностей лежит внутри подмножества поровну.
    0
АлексейФ
31 марта 2019, 09:44
В начале интересующего торгового периода считаешь для каждой системы optimal F smart-lab.ru/finansoviy-slovar/оптимальное%20f
Получаешь размер капитала, который нужен каждой системе для работы. Потом примеряет эти суммы к своему капиталу, по принципу сумма всех оптимальнх ф не больше моего капитала, не больше двух моих капиталов и т.д. Тут уж какой ММ ближе сержцу.
Периоды для каждой системы могут быть свои
0
- SergeyJu
  31 марта 2019, 16:01
  Алексей Фролов, F-ортимальное дает завышенную оценку плеча. Особенно это чувствительно, если система — результат какой-нибудь, пусть минимальной, подгонки.
  0
Михаил
31 марта 2019, 13:33
https://en.wikipedia.org/wiki/Modern_portfolio_theory
0
Димон
31 марта 2019, 13:35
есть другой взгляд на этот вопрос — я активно практикую. Есть более рискованные системы, но и более доходные (агресивные, доходные), есть менее рискованные, но и менее доходные(плавные, устойчивые, надежные). Смысл держать пирамидой большую часть капитала в надежных системах и из их небольшой прибили подпитывать\подстраховывать доходные ненадежные системы. Если учитывать системы по отдельности — теряете множество возможностей.
0
SergeyJu
31 марта 2019, 15:01
Максимальная прибыльность — не очень хороший критерий. Потому что Вы ничего не сказали про риск.
Я бы искал устойчивость портфеля, а не доходность. Если на минуту забыть про корреляции, то устойчивым будет распределение, при котором каждая компонента несет один и тот же риск в рублях (в процентах).
Допустим, у дной системы максДД 10%, а у другой 30%. Тогда делим средства в соотношении 30 к 10. То есть 75% денег в первую, 25% денег во вторую.
Более продвинутые могут учесть корреляции и дохи. Только не надо слишком надеяться на то, что стандартные формулы из порфельной теории хорошо подойдут к Вашей задаче.
+1
Sedok
31 марта 2019, 20:03
есть ещё такой подход: https://elibrary.ru/item.asp?id=24351060
0
А. Г.
31 марта 2019, 20:05
Хороший вопрос, но для ответа в комментариях слишком мало места. Только недавно я на эту тему выступал 1 час 40 минут с вопросами.
0
- johnsson08
  31 марта 2019, 20:18
  А. Г., понятное дело, что мало… И понятно, что красивые нобелевские результаты, расчитанные на средних и дисперсиях — дорога в ад. LTCM не даст соврать… Запись есть?
  0
  - А. Г.
    31 марта 2019, 20:24
    johnsson08, у организаторов есть. Они делали запись.
    0
    - johnsson08
      31 марта 2019, 20:34
      А. Г., окэ, а организаторы-то кто?
      0
      - А. Г.
        31 марта 2019, 20:44
        johnsson08, вот
        
        ntovavilov.timepad.ru/event/924254/
        0
        johnsson08
        31 марта 2019, 20:49
        А. Г., Спасибо!
        0
robot_bsk
06 апреля 2019, 15:33
По каждой из N пар взять ежедневные приращения эквити. Все запихнуть в эксель. Попарно расчитать корреляцию — получиться корреляционная матрица. На ее основе раздаются веса системам. Такой подход не для максимизации доходности, а для минимизации просадок.
0