Размещение активов

Следует иметь в виду, что оптимальный портфель, полученный с помощью пара­метрического метода, будет почти таким же, как и портфель, полученный с помо­щью эмпирического метода (он подробно рассматривался в главе 1).

В этом случае возможны большие проигрыши по портфелю (т.е. значительные колебания баланса), и единственная возможность избежать значительных убыт­ков — «разбавить» портфель, т.е. добавить к геометрическому оптимальному пор­тфелю какой-либо безрисковый актив. Вышеописанную процедуру мы назовем размещением активов (asset allocation). Степень риска и надежность любой инвести­ции является функцией не объекта инвестиций самого по себе, а функцией размеще­ния активов.

Даже портфели, состоящие из акций голубых фишек (blue-chip stocks), находящиеся на уровне неограниченного геометрического оптимального портфеля, могут показать значительные проигрыши. Однако этими акциями следует торговать именно на таких уровнях для максимизации отношения потенциального геометрического выигрыша к дисперсии (риску), чтобы обеспечить достижение цели за наименьшее время. С этой точки зрения тор­говля голубыми фишками является такой же рискованной, как и торговля контрактами на свинину, а торговля свининой не менее консервативна, чем торговля надежными акциями. То же можно сказать о портфеле фьючерсов или облигаций.

Наша цель заключается в достижении желаемого уровня потенциального геометрического выигрыша, исходя из данной дисперсии (риска), путем комбинирования безрискового актива с торгуемым инструментом, будь то портфель голубых фишек, облигаций или портфель фьючерсных торговых систем.

Когда вы торгуете портфелем с неограниченной суммой весов, используя дробное f, то находитесь на эффективной границе GHPR для портфелей с неогра­ниченной суммой весов, но слева от геометрической оптимальной точки, которая удовлетворяет любому уравнению с (7.06а) по (7.06д). Таким образом, ваш потен­циальный выигрыш по отношению к риску меньше, чем в геометрической опти­мальной точке. Это один из способов, с помощью которого вы можете комбинировать портфель с безрисковым активом.

Другой способ размещения активов — разделение вашего счета на два под­счета, активный и неактивный. Они не являются двумя реальными отдельны­ми счетами — это условное разделение. Метод работает следующим образом. Определите первоначальное соотношение двух подсчетов. Допустим, вы хоти­те создать подсчет, который соответствует f/2, т.е. первоначальное соотноше­ние долей составит 0,5/0,5, таким образом, половина баланса вашего счета будет относиться к неактивному подсчету, а половина к активному подсчету. До­пустим, вы начинаете со счета 100 000 долларов, причем 50 000 долларов отно­сятся к неактивному счету, а 50 000 долларов к активному счету, и именно ба­ланс активного подсчета следует использовать для определения количества контрактов для торговли. Подсчета являются гипотетической конструкцией, которая создается для того, чтобы более эффективно управлять деньгами, и в этом случае следует использовать полные оптимальные f. Каждый день из об­щего баланса счета следует вычитать неактивную сумму (которая остается по­стоянной каждый день), полученное значение будет соответствовать активно­му балансу, и именно по нему следует рассчитывать количество контрактов для торговли при полном f.

Теперь допустим, что оптимальное f для рыночной системы А соответствует 1 контракту на каждые 2500 долларов на балансе счета. В первый день активный ба­ланс равен 50 000 долларов, и вы можете торговать 20 контрактами. Если бы вы использовали стратегию, основанную на f/2, то в первый день задействовали это же количество контрактов ($2500/0,5), но при общем балансе счета в 100 000 дол­ларов. Поэтому при стратегии, основанной на f/ 2, в этот день следует также тор­говать 20 контрактами. Когда изменяется баланс, число контрактов, которыми следует торговать, тоже изменяется. Предположим, вы заработали 5000 долларов, увеличив об­щий баланс счета до 105 000 долларов. При стратегии половинного f вам сле­дует торговать 21 контрактом. Однако при использовании метода разделения баланса вы должны вычесть постоянную неактивную сумму 50 000 долларов из общего баланса 105 000 долларов. В результате вы получите активную часть баланса в 55 000 долларов и уже на основе этого определите количество контрактов при уровне оптимального f (1 контракт на каждые 2500 долларов на счете). Таким образом, при использовании метода разделения счета вам следует торговать 22 контрактами.

Похожая ситуация возникает и при падении баланса вашего счета. Метод разделения счета уменьшает количество контрактов с большей скоростью, чем это делает стратегия половинного f. Допустим, вы потеряли 5000 долла­ров в первый день торговли и общий баланс счета уменьшился до 95 000 дол­ларов. При стратегии дробного f вам следует торговать 19 контрактами ($95 000/$5000). Однако при использовании метода разделения баланса ак­тивный счет будет равен 45 000 долларов, и вам следует торговать 18 контрак­тами ($45 000/$2500).

Отметьте, что при использовании метода разделения счета доля оптималь­ного f изменяется вместе с балансом. Сначала определяется доля баланса, ко­торая будет задействована в торговле (в нашем примере мы использовали пер­воначальную долю 0,5). При повышении баланса доля оптимального f повы­шается, приближаясь в пределе к 1, когда баланс счета стремится к бесконечности. При падении баланса доля f приближается в пределе к 0, а общий баланс счета при этом стремится к неактивной части. Тот факт, что стра­хование портфеля встроено в метод разделения баланса, является огромным преимуществом, и об этой особенности мы еще поговорим позже. Так как ме­тод разделения счета использует изменяющееся дробное f, мы назовем такой подход стратегией динамического дробного f, в противоположность стратегии статического дробного f.

Стратегия статического дробного f смещает вас по линии CML влево от опти­мального портфеля, если вы используете ограниченный портфель, и при любых изменениях баланса счет будет оставаться у этой точки на линии CML. Если вы используете неограниченный портфель (что является лучшим подходом), то буде­те на эффективной границе для портфелей с неограниченной суммой весов (так как нет линий CML для неограниченных портфелей) слева от оптимального пор­тфеля. Когда баланс счета изменяется, вы остаетесь в той же точке на неограни­ченной эффективной границе. Если речь идет об использовании динамического дробного f для ограниченно­го или неограниченного портфеля, вы начинаете у тех же точек, но, когда баланс счета повышается, портфель сдвигается вправо вверх, а когда баланс понижается, портфель сдвигается влево вниз. Правая граница находится у пика кривой, где доля f равна 1, а левая — у точки, где доля f равна 0.

При размещении активов с помощью метода статического f дисперсия не ме­няется, так как используемая доля оптимального f постоянна, но в случае с ди­намическим дробным f дисперсия — переменная величина. В этом случае, когда баланс счета увеличивается, увеличивается также и дисперсия, поскольку воз­растает используемая доля оптимального f. Верхней границы дисперсия дости­гает при полном f, когда баланс счета приближается к бесконечности. При паде­нии баланса счета дисперсия быстро уменьшается по мере приближения ис­пользуемой доли оптимального f к нулю, когда общий баланс счета приближается к балансу неактивного подсчета, и в этом случае нижняя граница дисперсии равна нулю.

Метод динамического дробного f аналогичен методу, основанному на пол­ном оптимальном f, когда первоначальный размер торгового счета равен актив­ной части баланса. Итак, есть два способа размещения активов: с помощью ста­тического дробного и с помощью динамического дробного f. Динамическое дробное f дает динамическую дисперсию, что является недостатком, но такой подход также обеспечивает страхование портфеля (об этом позднее). Хотя эти два метода имеют много общего, они все-таки серьезно отличаются. Какой же из них лучше? Рассмотрим систему, где дневное среднее арифметическое HPR= 1,0265. Стандартное отклонение дневных HPR составляет 0,1211, поэтому среднее гео­метрическое равно 1,019. Теперь посмотрим на результаты торговли при стати­ческих дробных оптимальных 0, If и 0,2f. Для этого используем уравнения с (2.06) по (2.08):

где FRAC = используемая дробная часть оптимального f;

AHPR = среднее арифметическое HPR при оптимальном f;

SD = стандартное отклонение HPR при оптимальном f;

FAHPR = среднее арифметическое HPR при дробном f;

FSD = стандартное отклонение HPR при дробном f;

FGHPR = среднее геометрическое HPR при дробном f. Результаты будут следующими:

 

	Полное f	0,2 f	0,1 f
AHPR	1,0265	1,0053	1,00265
SD	0,1211	0,02422	0,01211
GHPR	1,01933	1,005	1,002577

 

Теперь вспомним уравнение (2.09а) — ожидаемое время для достижения опреде­ленной цели:

 

где N = ожидаемое количество сделок для достижения определенной цели;

Цель = цель в виде множителя первоначального счета, т.е. TWR;

1n() = функция натурального логарифма.

 

Сравним торговлю при статическом дробном 0,2f при среднем геометрическом 1,005 с торговлей, основанной на стратегии динамического дробного 0,2f (перво­начальный активный счет составляет 20% от общего) при дневном среднем гео­метрическом 1,01933. Время (так как средние геометрические имеют дневные значения, время измеряется в днях), требуемое для удвоения счета при статичес­ком дробном f, можно найти с помощью уравнения (2.09а):

 

1n(2)/1n(1,005) =138,9751

 

Для удвоения счета при динамическом дробном f значение цели надо приравнять шести, потому что если вы располагаете 20% активньм балансом и начинаете с общего счета 100 000 долларов, то первоначально в работе будет 20 000 долларов. Ваша задача увеличить активный баланс до 120 000 долларов. Так как неактивный баланс остается на уровне 80 000 долларов, то на общем счете в итоге должно ока­заться 200 000 долларов. Таким образом, рост счета с 20 000 долларов до 120 000 долларов соответствует TWR = 6, поэтому для удвоения счета при динамическом дробном 0,2 f Цель должна быть равна 6.

ln(6) / 1n(1,01933) = 93,58634

Отметьте, что для динамического дробного f необходимо 93 дня вместо 138 дней для статического дробного f. Рассмотрим торговлю при 0, If. Число дней, ожидаемое для удвоения баланса счета при статическом методе, равно:

ln(2) / 1n(1,002577) = 269,3404

Сравните с удвоением баланса счета при динамическом дробном 0, 1 f. Вам необ­ходимо достичь TWR= 11, поэтому число дней при стратегии динамического дробного f равно:

 

1n(11)/1n(1,01933)= 125,2458

 

Для удвоения баланса счета при 0, If необходимо 269 дней при статическом вари­анте и 125 дней при динамическом варианте. Чем меньше доля/, тем быстрее дина­мический метод «обгонит» статический метод.

Посмотрим, сколько времени потребуется, чтобы при 0,2f увеличить счет в три раза. Число дней для статического метода будет равно:

 

1n(3)/1n(1,005)= 220,2704 Сравним с динамическим методом, при котором:

1n(11)/1n(1,01933)= 125,2458 дней Чтобы получить прибыль в 400% (TWR = 5) при статическом 0,2f:

ln(5) / 1n(1,005) = 322,6902 дней при динамическом подходе:

ln(21) / 1n(1,01933) = 159,0201 дней

Обратите внимание, что в этом примере при динамическом подходе для достиже­ния цели 400% необходимо почти в два раза меньше времени, чем при статичес­ком подходе. Однако если вы возьмете число дней, за которое увеличился баланс счета при статическом подходе (322,6902 дня), и подставите его в формулу расчета TWR для динамического метода, то получите:

TWR = 0,8 + (1,01933^ 322,6902) * 0,2 = 0,8 + 482,0659576 * 0,2 = 97,21319

Выигрыш составит более 9600%, в то время как статический подход даст лишь 400%.

Теперь мы можем изменить уравнение (2.09а), приспособив его как к стати­ческой, так и к динамической стратегиям дробного f, для определения ожидаемо­го времени, необходимого для достижения цели, выраженной TWR. Для стати­ческого дробного f мы получим уравнение (2.096):

(2.096) N=ln(Цель)/ln(A),

где N = ожидаемое число сделок для достижения определенной цели;

Цель = цель в виде множителя начального счета, т.е. TWR;

А = измененное среднее геометрическое, полученное из уравнения (2.08), при данном статическом дробном f;

1п() = функция натурального логарифма. Для динамического дробного f получим уравнение (2.09в):

(2.09в) N = 1п(((Цель - 1) / ACTV) + 1) / 1п(Среднее геометрическое), где N = ожидаемое число сделок для достижения определенной цели;

Цель = цель в виде множителя начального счета, т.е. TWR;

ACTV = доля активного счета;

Среднее геометрическое = исходное среднее геометрическое (оно не меняется, как в случае с уравнением (2.096));

ln() = функция натурального логарифма.

 

Проиллюстрируем уравнение (2.09в). Допустим, нам надо определить время, не­обходимое для удвоения счета (т.е. TWR = 2), при активном счете 10% от общего счета и среднем геометрическом 1,01933.

(2.09в) N = 1n(((Цель - 1) / ACTV) + 1) / ln(Среднее геометрическое) • =1n(((2-1)/0,1)+1)/1n(1,01933)

=1n((1/0,1)+1)/1n(1,01933)

=ln(10+ 1)/ln(l,01933) =ln(ll)/ln(l,01933) = 2,397895273 / 0,01914554872 = 125,2455758

Таким образом, если среднее геометрическое определено на дневной основе, мы можем ожидать удвоения примерно через 125 1/4 дня. Если среднее геометричес­кое основано на сделках, мы можем ожидать удвоения примерно через 125 1/4 сделки.

Рисунок 8-1 Сравнение статического и динамического дробного/

Рисунок 8-1 демонстрирует отличие стратегии статического Ют стратегии дина­мического дробного f. Чем больше времени проходит, тем заметнее становится разница между стратегией статического дробного f и стратегией динамического дробного f. Асимптотически, стратегия динамического дробного f позволяет вы­играть бесконечно больше, чем ее статический аналог.

Если вы настроены торговать долго, лучше размещать активы с помощью мето­да динамического дробного f. Для этого определите долю активного подсчета (оста­ток будет неактивным счетом). Ежедневные изменения баланса будут касаться только активной части, неактивная часть меняться не должна. Каждый день вы­читайте неактивный баланс из вашего общего баланса счета, и именно на основе активной части рассчитывайте количество для торговли, основываясь на уровнях оптимального f. Если ваша торговля успешна, активная часть со временем может значительно превысить неактивную часть, и у вас возникнет проблема высокой дисперсии и большого потенциального проигрыша, как и в случае полного оптимального f. Ниже мы рассмотрим четыре способа решения этой «проблемы». Следует отме­тить, что четких границ, разделяющих эти четыре метода, не существует, и можно сочетать их в зависимости от ваших потребностей.