Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - читать онлайн книгу. Автор: Сергей Израйлевич, Вадим Цудикман cтр.№ 78

Экспоненциальная доходность соответствует средней геометрической доходности, приведенной к годовому масштабу.

Моменты времени, когда производятся измерения капитала, будем связывать с моментами экспирации опционов. В этом случае мы приходим к серии месячных прибылей и убытков. Пусть N – число месяцев в периоде, на котором производится бэктестинг стратегии. В линейном случае предполагается, что стартовый капитал каждого месяца равен E_i−1, а инвестируемый капитал всегда равен E₀. Тогда прибыль i-го месяца p^l_i = E_i − E_i−1, средняя прибыль за месяц средняя доходность доходность i-го месяца В экспоненциальном случае стартовый и инвестируемый капиталы для каждого месяца совпадают с конечным капиталом предыдущего месяца. О средней месячной прибыли говорить не имеет смысла, поскольку в каждом месяце инвестируется разная сумма. Доходность i-го месяца в качестве средней доходности экспоненциального случая разумно принимать среднюю геометрическую доходность

Для наборов {p^l₁, p^l₂…, p^l_N}, {r^l₁, r^l₂…, r^l_N} и {r^e₁, r^e₂…, r^e_N} можно рассчитать простые статистики, имеющие непосредственное значение для оценки стратегии инвестором. Максимальная месячная прибыль максимальная линейная месячная доходность и максимальная экспоненциальная месячная доходность характеризуют один наиболее удачный месяц.

Противоположные по смыслу величины – максимальный месячный убыток в абсолютном и относительном (аналогично доходности) измерении – имеют большое значение, поскольку размеры этих величин могут оказаться неприемлемыми, и тогда такой вариант стратегии придется отвергнуть. Даже высокодоходная стратегия, имеющая на длительном интервале всего один убыточный месяц, может быть отвергнута, если этот убыток превышает определенную пороговую величину. Максимальный месячный убыток в абсолютном выражении имеет смысл только в линейном случае и определяется как Аналогично определяются относительные величины для линейного случая как и для экспоненциального случая как

Общепринятым показателем риска является стандартное отклонение доходностей, зафиксированных на интервале τ. Чаще всего данный показатель рассматривается не сам по себе, а в совокупности со средней доходностью (см. ниже раздел, посвященный коэффициенту Шарпа).

Несложно также ввести и другие показатели: число прибыльных месяцев, число убыточных месяцев, средняя прибыль прибыльных месяцев, средний убыток убыточных месяцев, максимальное число прибыльных месяцев подряд, максимальное число убыточных месяцев подряд и т. п.

Одним из наиболее популярных показателей риска автоматизированных торговых стратегий является максимальная просадки капитала. Просадка в момент времени Т – это величина, равная разнице между текущим значением капитала Е(Т) и максимальным значением капитала на всем предшествующем интервале времени: Для интервала исследования стратегии τ максимальная просадка вычисляется как

С понятием просадки тесно связан показатель длительности просадки, измеряющий время, проходящее от момента установления локального максимума капитала до его пробития. Обозначим через l_max момент установления максимального значения капитала, а через E(t_max) обозначим значение капитала в момент t_max. Если в текущий момент времени T значение капитала превысило предыдущее максимальное значение, то есть E(T) > E(T_max), то фиксируется продолжительность просадки как разница T – t_max. Максимальную для стратегии продолжительность просадки можно рассматривать как дополнительный негативный показатель качества стратегии.