Пост скорее для "роботехников", но может оказаться интересен и другим.
Virtu
Почитал про хедж фонд с Уолл-Стрит под названием Virtu, привлекло заявление якобы у них всего 1 убыточный день за последние 4 года работы. Решил провести некоторое самостоятельное расследование, и оказалось всё не так уж радужно. Во-первых, у них уже 6 лет подряд с одним убыточным днём. Однако, очень уж часто их роботы "выпрыгивают в безубыток", поэтому несмотря на то что убыточный день один, остальные дни не обязательно прибыльные, много безубыточных. Далее, сам фонд заявляют что этот убыточный день вообще произошел по ошибке сотрудника, а не из-за неэффективности стратегий, что проверить нельзя. Но найденные материалы меня снова убедили в идее - алгоритмичные фонды тоже используют "диверсификацию по таймфрейму", и Virtu не исключение.
Суть
Суть идеи очень простая. Если запустить одного робота на таймфрейме 1 час и точно такого же на таймфрейме 30 минут, то их результаты будут уже очень сильно отличаться, как будто это 2 разных робота. Так неудачные дни одного робота будут "сглаживаться" более удачными днями второго робота. Ну и разумеется если этих роботов сотни, то вероятность получить убыточный день снижается. Пропорционально количеству этих роботов.
Для себя (а не для Вас) я сделал такую табличку, для проверки этой идеи, и не сложно ею поделиться. Тут тест моих стратегий с 01.03.2018 по 18.03.2018. Так как в скриптах можно выбирать даты, то по сути Вы можете получить те же самые цифры самостоятельно при желании.
hkar.ru/TmOA
Вся табличка делалась для последнего столбца "Самый убыточный день". Все отрицательные результаты выделил красным для наглядности.
Получилось то что я и ожидал: диверсификация по таймфрейму снижает показатель "самый убыточный день", и снижается количество убыточных дней. То есть набор из 15 роботов (тут 3 робота по 5 таймфреймов для каждого) снизит количество убыточных дней и максимальный убыток за день. Что я и ожидал.
Практика
Сие значит, что если у тебя есть хотя бы один рабочий робот, то разумно создать 5 аккаунтов на бирже, и запускать 5 версий робота на разных таймфреймах. Если робот опасный или включено большое плечо, то появляется вероятность слить до нуля, но так как аккаунтов несколько, то беда эта случится только на одном из них, а не на всех одновременно. Ну и ребалансировка еще не помешает.
Плечо
Когда я показываю тут бектест с плечом х10 я не имею ввиду "Вложите все свои деньги в такую стратегию с таким плечом". Потому что если стратегий много и есть диверсификация по тайфреймам то максимальная просадка и риск значительно снизится, поэтому появляется возможность брать более большое плечо, чем можно было бы брать с одним роботом и на одном таймфрейме.
То есть, "метод армии роботов" (который, кстати, любят все крупнейшие алгоритмичные фонды Уолл-Стрит) годится не только для снижения риска, но и для увеличения прибыли, так как сниженный риск (за счет большой диверсификации) позволяет брать более большое плечо без риска слить все деньги.
То есть, "робототехнику" не использовать данный приём просто неразумно даже.
Virtu
Почитал про хедж фонд с Уолл-Стрит под названием Virtu, привлекло заявление якобы у них всего 1 убыточный день за последние 4 года работы. Решил провести некоторое самостоятельное расследование, и оказалось всё не так уж радужно. Во-первых, у них уже 6 лет подряд с одним убыточным днём. Однако, очень уж часто их роботы "выпрыгивают в безубыток", поэтому несмотря на то что убыточный день один, остальные дни не обязательно прибыльные, много безубыточных. Далее, сам фонд заявляют что этот убыточный день вообще произошел по ошибке сотрудника, а не из-за неэффективности стратегий, что проверить нельзя. Но найденные материалы меня снова убедили в идее - алгоритмичные фонды тоже используют "диверсификацию по таймфрейму", и Virtu не исключение.
Суть
Суть идеи очень простая. Если запустить одного робота на таймфрейме 1 час и точно такого же на таймфрейме 30 минут, то их результаты будут уже очень сильно отличаться, как будто это 2 разных робота. Так неудачные дни одного робота будут "сглаживаться" более удачными днями второго робота. Ну и разумеется если этих роботов сотни, то вероятность получить убыточный день снижается. Пропорционально количеству этих роботов.
Для себя (а не для Вас) я сделал такую табличку, для проверки этой идеи, и не сложно ею поделиться. Тут тест моих стратегий с 01.03.2018 по 18.03.2018. Так как в скриптах можно выбирать даты, то по сути Вы можете получить те же самые цифры самостоятельно при желании.
hkar.ru/TmOA
Вся табличка делалась для последнего столбца "Самый убыточный день". Все отрицательные результаты выделил красным для наглядности.
Получилось то что я и ожидал: диверсификация по таймфрейму снижает показатель "самый убыточный день", и снижается количество убыточных дней. То есть набор из 15 роботов (тут 3 робота по 5 таймфреймов для каждого) снизит количество убыточных дней и максимальный убыток за день. Что я и ожидал.
Практика
Сие значит, что если у тебя есть хотя бы один рабочий робот, то разумно создать 5 аккаунтов на бирже, и запускать 5 версий робота на разных таймфреймах. Если робот опасный или включено большое плечо, то появляется вероятность слить до нуля, но так как аккаунтов несколько, то беда эта случится только на одном из них, а не на всех одновременно. Ну и ребалансировка еще не помешает.
Плечо
Когда я показываю тут бектест с плечом х10 я не имею ввиду "Вложите все свои деньги в такую стратегию с таким плечом". Потому что если стратегий много и есть диверсификация по тайфреймам то максимальная просадка и риск значительно снизится, поэтому появляется возможность брать более большое плечо, чем можно было бы брать с одним роботом и на одном таймфрейме.
То есть, "метод армии роботов" (который, кстати, любят все крупнейшие алгоритмичные фонды Уолл-Стрит) годится не только для снижения риска, но и для увеличения прибыли, так как сниженный риск (за счет большой диверсификации) позволяет брать более большое плечо без риска слить все деньги.
То есть, "робототехнику" не использовать данный приём просто неразумно даже.
Комментарий:
То есть, я имел ввиду что именно большая диверсификация позволяет брать огромное плечо, а не супер-эффективный алгоритм.