Проект - Портфельный менеджер. - страница 2

Тут можно поспорить: есть исторические примеры когда стратегически грамотное управление салабонами побеждало Армаду (подсказка) навороченных спецназовцев. Еще пример из нашего прошлого: если взять чингизхановского война то тот едва ли мог победить средне-векового рыцаря в схватке раз-на-раз, но будучи в группе они имели достаточное премущество чтобы держать пол Европы "на счетчике" в течении трех сотен лет.

Более конкретный пример, тот же SimpleMACD, на определенных временных окнах дает импулс прибыли достаточный, чтобы использовать его в ипульсной портфельной стратегии. Или еще: то самый "Кибернетический Сливной Бачек Унитаза" - КСБУ Решетова имеет свойство мЕдленно сплавлять баланс если он неправ, и стремительно его нарашивать если прав. Теперь прикиньте на что эти солдаты способны при грамотном управлении.

Что бы не было ни каких иллюзий, немного критики САРМ:

ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ МОДЕЛИ CAPM

Оценка премии за риск. Модель оценки долгосрочных активов

Эмпирическое исследование применимости модели DCAPM на развивающихся рынках

и т.д.

Это ещё не говоря о том, что модель САРМ вообще то придумана для других рынков, не для форекса.

Согласен. По моему твердому убеждению, не существует "слабых" или "сильных" экспертов. Все они хороши при определенных условиях, и, в определенные промежутки времени.

Если ставить вопрос так: "Когда задействовать одних бойцов и выводить из боя других" - то из затеи ничего не выйдет. Не выйдет потому, почему не получается создать прибыльного эксперта у большинства экспертописателей. Ведь, если ответ был бы известен, можно было бы прибыльно торговать только одним из выше названных экспертов, и не зачем было бы создавать полк из разношерстных бойцов.

Но можно поставить вопрос по другому, так его не задает почти ни кто (отсюда неудачи, см выше): "Если бойцы воюют одновременно, то какой вклад каждого из них должен быть в каждый момент времени?". Сдесь намного проще теоритически. Практически сталкнемся с большим количеством проблем чисто с технической реализацией. Чтобы получить ответ на вопрос, нужно иметь количество операций каждого эксперта стремящемся к бесконечности, это нужно для статдостоверности. Но посколько мы имеем дело с дискретным, нестационарным потоком информации, это представляестся чуть ли не большей проблемой, чем в первом случае.

Так я о том и говорю, что невозможно отождествить человека как бойца и логически однозначную программу. А что касается вашего примера SimpleMACD, тут уже моя очередь спорить. Вы же понимаете, что удельный вес прибыльности, создаваемый "импульсом прибыльности" абсолютно и полностью нивеллируется убыточностью этого же индикатора на протяжении остального "неимпульсового" периода. Вы скажете: так мы распознаем "зону импульсности". Я, опережая это, парирую - это предположение сроду демагогии об оптимизации и подгонке, я когда-то этот вопрос уже поднимал. "Распознать" не так просто, и как правило не несёт действительно важной смысловой нагрузки. Портфелями занимался и занимаюсь, поэтому однозначно понимаю, о чём говорю.

Хочу напомнить что цель ветки не обсуждение эффективности модели САПМ, а ее использование в порфельной торговле советниками в рамках прадигмы озвученной выше. Согласен что она не идеальна, но принципиально другой модели (я не учитываю ее производные), просто нет (я не знаю). Если конечно у вас нет что предложить в замен.

Причем тут другие рынки? Это математическая модель для всего что "движется" в условиях неопределенности. Просто в лоб она была применена на фондовом рынке, от туда и ее популярность. Цель проекта не сам САПМ как таковой, а возможность портфельного торга, механически эффективно управляемого (с точки зрения что лучшего механизма нет, в идеале).

Эффективность модели - это вообще то основа основ, то с чего всё начинается. А то что вы пишите, это все равно что предложить сливной, даже в тестере, советник как основу для получения прибыли на реале.

Вы видимо так и не разобрались досконально в модели, раз такое пишите.

Всем добрый день!

1. Мнение
"Портфельный" подход является естественным путем развития управления любым видом деятельности.
Даже самые простейшие способы управления портфелем могут быть прибыльными.
Например, способ простого отбора:
1. создается портфель однородных позиций:
1.1. устанавливается порядок включения позиции в портфель, например, стратегия "А";
1.2. устанавливается предельный размер совокупного риска по портфелю, например, $100000;
1.3. устанавливается предельный размер риска на каждую позицию, например 0,5% от совокупного риска;
1.4. устанавливается начальный размер риска на каждую позицию, например 0,1% от совокупного риска;
2. все новые позиции портфеля открываются строго согласно установленного порядка;
3. через заданные промежутки времени, например, 24 часа, создается и изучается отчет по портфелю;
4. принимаются решения по каждой позиции:
4.1. для позиций с лучшими показателями, лучше ожидаемых, лимит рисков увеличивается в заданных пределах;
4.2. для позиций со средними, но приемлемыми, показателями лимит рисков сохраняется;
4.3. для позиций с показателями ниже приемлемых лимит рисков сокращается.
5. решения исполняются.
Доказательство: проведение анализа однородных портфелей банков, например, по ссудам.
В случаях, когда стратегическая основа портфеля выбрана удачно, показатели по портфелю обычно положительные.

2. Идеи
Одним из лучших способов осуществления портфельного подхода представляется связка 1С:Предприятие с множеством терминалов

MetaTrader, подключенных к разным торговым серверам.
При этом одновременно легко решается множество задач:
2.1. сводный анализ рынка;
2.2. анализ каждой отдельной позиции каждого отдельного брокера;
2.3. анализ определенной валютной позиции по всей совокупности брокеров;
2.4. анализ и аудит совокупной портфельной позиции по каждому брокеру;
2.5. единое и централизованное управление торговыми стратегиями и портфелями, в том числе автоматическое.

3. Опыт
Подобное решение с использованием профессиональной версии 1С было внедрено для операций с ГКО в Волжско-Камском акционерном

банке, г. Казань, в 1996-1997.
Сделки совершались одновременно по множеству серий ГКО через множество банков-дилеров.
Все вышеуказанные виды анализа, а также другие, были осуществлены.
Трудозатраты на внедрение составили 1 человеко-месяц.
Трудозатраты на обслуживание и развитие за месяц составляли 1-2 человека-дня.

4. Наработки
Частично отработано внешнее управление MQL4 программами: Концепция разработки программного обеспечения серии AIS для клиентского терминала MetaTrader 4.

С уважением,
Айрат

Теханализ линии баланса советника или группы советника - не супер свежая идея. Вопрос в том, как это реализовать малым потом.

Ничего субъективного - выполнять по объективным показателям, но вручную (раз в день, раз в неделю, по мере появления свободного времени). Читайте внимательней, писал: вывод советников на основании анализа его работы несложная задача, а вот новое включение - нужно проанализировать сделки, которые бы он делал пока был выключен, поэтому и был предложение периодически проводить теститрование в тестере для выполнения анализа на включение советников в портфель. Впрочем это ваше личное дело - или забуриваться в программирование на долгие месяцы, или нанимать когото за суммы с большим количеством нулей.

Да нет же конечно, прогнозировать ее не требуется, она сама себя проявит в момент скачка вашего эквити, тут и надо ее рубить и ждать следующего дня, недели, месяца, где повтор события имеет хорошую вероятность.

Вот тут пример такой стратегии за прошлую неделю, в портфеле 5 солдатов на основе СБУ Решетова и один офицер :

А за более длительный срок можете сделать отчет?