Примеры влияния установки размера позиции

В настоящее время я консультирую одну компанию, которая производит компьютерные программы для автоматического управления размерами позиций. Эти программы позволяют автоматизировать любую модель из рассмотренных выше, а также множество других. Программа, называемая Афина (Athena)4, имеет миллионы возможностей для установления размера позиции, так что вы сможете протестировать на ней все что угодно. Она работает с сигналами Трейд Стейшн (Trade Station)5 и имеет несколько встроенных подсистем.

Давайте применим Афину, чтобы посмотреть, как несколько парадигм установки размера позиции работают в сложной обстановке трейдинга. Кроме того, поскольку трейдеры на рынке акций — это, по-видимому, последние люди, которые стали бы задумываться о той роли, которую играет установка размера позиции, мы используем портфель, состоящий именно из 30 акций, входящих в индекс Dow Jones Industrials Average.

Работа со всеми акциями будет вестись на основе одной и той же системы трейдинга и на одних и тех же исторических данных (например с января 1992 г. но нюнь 1997 г.). Мы используем простую систему — с канальным пробоем, работающую только на повышение и дающую сигнат на открытие позиции при возникновении 45-дневного максимума. Эта система использует для выхода скользящий стоп с тройным размахом (либо как стоп, либо как выход с прибылью (тэйк-профит)), т. е. система довольно проста.

При тестировании мы использовали счет в миллион долларов со стоимостью трейдинга в 0,5% от объема сделки. Эта система сгенерировала 595 трейдов за период 5,5 лет. Из этих трейдов 273 оказались выигрышными, а 322 проигрышными. Это значит, что 45,9% трейдов приносили деньги.

Мы проверили на компьютере каждую модель установки размера позиции, представленную в этой главе, плюс базовую модель, которая в каждом трейде ограничивалась пакетом только из 100 штук акций. В каждом случае использовались одни и те же трейды. Поэтому единственное различие, оказавшее влияние на итоговые результаты, заключалось в выбранной модели установки размера позиции.

Первая использованная модель была базовой; она покупала пакет всего из 100 акций всякий раз, когда поступал сигнал от тортовой системы. Эта модель за 5,5 лет заработала всего $32 567, что, с учетом накопления, эквивалентно годовому доходу 0,58%. За те же 5,5 лет она имела максимальную просадку в размере 0,75%.

Рисунок 12.2 показывает кривую изменения капитана плюс проигрыши за 5,5 лет трейдинга На этом рисунке мы не видим ничего выдающегося. С таким же успехом вы могли бы хранить свои деньга на сберегательном счете. Но заметьте, что эта модель была включена нами только как базовая для последующего сравнения с результатами других моделей.

Следующая модель, которую мы рассмотрим, это модель с покупкой одного лота в расчете на каждые X долларов на счете. Как правило, эта модель применяется трейдерами, работающими с фьючерсами. В этом случае мы выбрали покупку 100 акций на каждые $100 000 капитала. Фактически это означает, что когда наш капитал равен миллиону, мы бы купили 1000 акций каждой позиции ($1 000 000/ $100 000 х 100 акций). Когда капитал достигнет двух миллионов, мы будем работать с позициями из 2000 акций.

Рисунок 12.3 иллюстрирует кривую прибыли при использовании модели один лот на X долларов. За 5,5 лет она заработала $237 457. С учетом накопленного дохода это эквивалентно 5,75% годовых. Однако использование этой модели сопровождалось просадкой с максимальным значением 7,13%. Вряд ли эти результаты можно считать выдающимися, но они всё же лучше, чем в случае с нашей базовой моделью.

Рис. 12.3. Результаты тестирования модели «один лот в расчете на фиксированную сумму на счете, 100 акций/$100 000-

Следующая подопытная модель — это модель с уравниванием стоимости позиций, которая, как правило, применяется торговцами акциями. Здесь мы выделим для каждой позиции только 3% нашего капитала. Поскольку для трейдинга у нас есть один миллион долларов, стоимость ни одной из позиций не превысит $30 ООО. Таким образом, вы сможете купить, например, 1000 акций по $30, но только 300 акций, если акции стоят $100.

Очевидно, ЧТО результаты применения этой модели при заданных нами условиях не впечатляют. Тем не менее я ведь просто выбрал произвольный уровень, чтобы показать вам работу данной модели. Существует очень большое число переменных значений, которые могут быть выбраны для каждой модели в качестве исходных параметров. Все они дадут разные результаты.

Рисунок 12.4 показывает результаты модели со стоимостным уравниванием. Она за 5,5 лет создает прибыль $231121. Это число переводится в ежегодный доход размером в 3,86% с максимальной просадкой в 3,72%.

Рис. 12.4. Результаты тестирования модели с уравниванием позиций по стоимости при выделении 3% счета на позицию