Максимальный проигрыш
Cтраница 1
 |
Временная эпюра случайной. [1] |
Максимальный проигрыш в надежности получается равным 1 2 при / 0 7 для равномерного закона, равным 1 3 при / 6 7 для нормального закона, равным 1 2 при t 1 4 для экспоненциального закона и равным 1 2 при t 0 82 для релеевского закона. Выигрыш в надежности тем больше, чем более надежная система резервируется и чем меньшее время она работает. [2]
Значит, как только происходит максимальный проигрыш ( в данном случае - 1 долл. [3]
При такой процедуре вы сможете пережить максимальный проигрыш и все еще иметь достаточно денег для следующей попытки. Хотя мы не можем быть уверены, что в будущем проигрыш наихудшего случая не превысит исторический проигрыш наихудшего случая, маловероятно, чтобы мы начали торговлю сразу с нового исторического проигрыша. Трейдер, использующий эту технику, каждый день должен вычитать сумму, полученную с помощью уравнения (2.01), из своего баланса. Полученный ответ следует округлить в меньшую сторону и прибавить единицу, таким образом, мы получим число контрактов для торговли. [4]
Что моментально дает информацию для анализа, включающую максимальный выигрыш и объем вложений, требуемый сейчас, то есть максимальный проигрыш. [5]
Поэтому при такой стратегии игрок Y не может терять больше, чем 2 доллара. Игрок Y минимизи ровал свой максимальный проигрыш, и этот минимакс ( 2 доллара) совпадает с максимином, найденным независимо от него игроком X. [6]
Максимин означает, что нижняя цена игры определяет минимальный выигрыш участника. Минимакс означает, что верхняя цена игры определяет максимальный проигрыш участника. [7]
Математическое ожидание равно 0 40 доллара. Однако в этом примере происходит сглаживание уменьшении баланса. Если бы мы просто рассматривали игру с положительным ожиданием, то третья последовательность принесла бы нам максимальный проигрыш. Так как мы комбинируем две системы, третья последовательность более ровная. Среднее геометрическое здесь равно 1 025, то есть скорость роста в два раза меньше, чем при простой игре с положительным математическим ожиданием. [8]
В действительности вам следует ожидать, что в будущем он будет выше, чем данное значение. Мораль такова: диверсификация, если она произведена правильно, является методом, который повышает прибыли. Она не обязательно уменьшает проигрыши худшего случая, что абсолютно противоречит популярному представлению. Диверсификация смягчает многие мелкие проигрыши, но она не уменьшает проигрыши худшего случая. При оптимальном f максимальные проигрыши могут быть существенно больше, чем думают многие. Поэтому, даже если вы хорошо диверсифицировали портфель, следует быть готовым к значительным уменьшениям баланса. В такой ситуации, какими бы ни были результаты одного броска, они не влияют на результаты другого броска. [9]
Методы, описанные в этой книге, могут использоваться не только фьючерсными трейдерами, но и трейдерами, работающими на любом рынке. Даже тем, кто торгует голубыми фишками, принципы, рассмотренные в этой книге, будут весьма полезны. Для того чтобы использовать методы, описанные в этой книге, в торговле акциями, мы будем считать, что акция является фьючерсной рыночной системой. Предположим, текущая цена Toxico равна 40 долларам. Следовательно, стоимость 100 акций Toxico составляет 4000 долларов. Традиционно управляющие фондами акций использовали портфели, в которых сумма весов ограничена единицей. Получившийся в результате портфель задавался весами или долями торгового счета для каждого компонента портфеля. Сняв ограничение по сумме весов и выбрав геометрически оптимальный портфель, мы получим оптимальный портфель с рычагом. Здесь веса и количества отличаются. Разделим оптимальное количество для финансирования одной единицы каждого компонента на его соответствующий вес и получим оптимальный рычаг для каждого компонента портфеля. Теперь разбавим портфель, включив в него безрисковый актив. Можно разбавить портфель до точки, где рычаг как бы исчезает, т.е. рычаг применяется к активной части портфеля, но активный баланс портфеля в действительности использует беспроцентные деньги из неактивной части баланса. Таким образом мы получим портфель, в котором регулируются позиции при изменении баланса счета, что позволяет получить наибольший геометрический рост. Предложенный метод максимизирует отношение потенциального геометрического роста к потенциальному проигрышу и допускает заранее известный максимальный проигрыш. Для управления портфелем ценных бумаг описанный метод является наилучшим. [10]
Страницы: 1