Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Измерение результативности, основанное на сделкахСодержание книги
Поиск на нашем сайте
В дополнение к только что описанным способам измерения результативности, заслуживают определенного внимания следующие методы: 1. Ожидаемая чистая прибыль от сделки. Ожидаемая чистая прибыль от сделки (ENPPT) может быть выражена следующим образом: ENPPT = (%Р)(АР) - (%L)(AL), где %Р — процентная доля прибыльных сделок, %L — процентная доля сделок, принесших чистые убытки, АР — средняя чистая прибыль прибыльных сделок, AL — средний чистый убыток убыточных сделок. Полезность этого индикатора состоит в том, что низкое значение ENPPT будет указывать на системы, склонные к серьезному снижению эффективности при увеличении транзакционных затрат (из-за больших комиссионных, проскальзывания и т.д.). Например, если система имеет ENPPT в $50, обоснованность ее использования была бы в высшей степени подозрительна, независимо от того, насколько хороши результаты других измерений ее производительности. Основной недостаток ENPPT состоит в том, что в ней отсутствует измерение риска. В дополнение ГЛАВА 21. измерение результативности торговли 749 ENPPT содержит внутреннюю ловушку, состоящую в том, что она может показывать в необоснованно невыгодном свете активные системы. Например, система, генерирующая одну сделку с чистым доходом в $2000, оценивалась бы лучше, чем система, которая в течение того же самого периода генерировала бы 100 сделок с ENPPT в $1000 (при сходных колебаниях активов). 2. Отношение прибыль/убытки, основанное на сделках. Отношение прибыль/убытки, основанное на сделках (TBPLR), может быть выражено следующим образом: Эта мера показывает отношение денежного дохода к денежным потерям во всех сделках. Привлекательность TBPLR состоит в том, что оно показывает, во сколько раз суммарная прибыль, полученная за некоторый период времени, превышает величину всех зафиксированных убытков. TBPLR имеет три основных недостатка: (1) Как и ENPPT, оно сильно занижает результативность систем с высокой частотой сделок. Например, рассмотрим следующие две системы:
На первый взгляд может показаться, что система А лучше (в три раза лучше, если быть точным). Однако предположим, что теперь вас снабдили следующей дополнительной информацией: система В сгенерировала 100 сделок за год, а система А только 10, в то время как уровень риска обеих систем (AMR) был одинаков, и, следовательно, для торговли требовались эквивалентные средства. В этом случае процентная прибыль системы В в действительности была бы вдвое выше, чем у системы А*. * Процентная прибыль = (ENPPT x N) / F, где N — число сделок, a F — средства для торговли (которые предполагаются равными для обеих систем). Процентная прибыль системы А = (250 x 10)/F, в то время как процентная прибыль системы В = (50 х 100) / F. 750 ЧАСТЬ 4. торговые системы и измерение эффективности торговли (2) TBPLR не придает значения убыткам в открытых позициях (не зафиксированным). Таким образом, сделка с громадными текущими отрицательными переоценками, в итоге закрытая с небольшой прибылью, влияла бы на TBPLR точно так же, как и сделка, по которой сразу была получена и зафиксирована та же самая небольшая прибыль. Эти две сделки, однако, вряд ли выглядели бы эквивалентными с точки зрения трейдера. (3) TBPLR не делает различий между чередующимися и последовательными убытками — потенциально большой недостаток, если убыточные сделки идут одна за другой. КАКОЙ СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ СЛЕДУЕТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ? Рисковый компонент в RRR (AMR) ближе к интуитивному пониманию риска большинством людей, чем стандартное отклонение в коэффициенте Шарпа, которое не делает различий между внезапными большими доходами и внезапными резкими убытками — двумя событиями, которые воспринимаются трейдерами (и инвесторами) очень по-разному. RRR, напротив, использует при измерении риска значение наихудшего для данного момента времени снижения стоимости активов. RRR, кроме того, избегает неспособности коэффициента Шарпа различать чередующиеся и последовательные убытки. По этим причинам RRR, вероятно, лучший показатель соотношения прибыльности и рискованности, чем коэффициент Шарпа. Несмотря на это, RRR следует предложить, скорее, как дополнение, а не как замену. Причина: коэффициент Шарпа — очень широко используемая мера отношения прибыльности и рискованности, в то время как на момент написания данной книги RRR вообще не использовался. Следовательно, трейдеру или разработчику системы все ещё нужно вычислять коэффициент Шарпа с целью сравнения собственных результатов с историей результативности других управляющих, промышленных индексов или альтернативных инвестиций. Вместе коэффициент Шарпа и RRR предоставляют очень хорошее описание относительной результативности системы или трейдера. В дополнение к этим мерам соотношения прибыльности и рискованности следовало бы вычислять ENPPT, чтобы убедиться, что система устойчива к небольшому увеличению транзакционных затрат или небольшому снижению средней прибыльности сделок. Следует проверить размер максимального убытка (MR), чтобы убедиться в отсутствии катастрофических убытков. И наконец, можно вычислить AGPR в качестве дополнительной меры, дающей интуитивно понятное значение. ГЛАВА 21. измерение результативности торговли 751 НЕАДЕКВАТНОСТЬ ОТНОШЕНИЯ ПРИБЫЛЬ/РИСК ОЛЯ ОЦЕНКИ ТОРГОВОЙ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ФИНАНСОВОГО УПРАВЛЯЮЩЕГО В случае оценки торговых систем любой способ оценки соотношения прибыль/риск приводил бы к тому же порядку ранжирования систем, что и оценочная процентная доходность. Это наблюдение является следствием того факта, что величина требуемых для торговли с помощью системы средств может быть оценена лишь исходя из допустимого риска. Докажем его следующим образом: где G — средний годовой доход на контракт, R — выбранная мера риска (например, sd, AMR, ML), F — общие активы, выделенные для торговли. Единственный практический способ оценить F — рассматривать ее как функцию риска. Наиболее прямо F может оцениваться как выбранная мера риска, умноженная на некий коэффициент. То есть F = kR, где k — множитель меры риска (определяемый субъективно). Таким образом, оценочный процент прибыли системы мог бы быть выражен как Обратите внимание на то, что G/R — выбранная мера отношения прибыли к риску. Следовательно, процентная доходность системы будет просто равна мере отношения прибыль/риск, умноженной на некоторую константу. Хотя разные трейдеры будут выбирать различные меры риска и значения k, как только эти величины определены, мера отношения прибыли к риску и доходность будут приводить к оценке систем, располагающей их в одном и том же порядке. Кроме того, заметьте, что 752 ЧАСТЬ 4. торговые системы и измерение эффективности торговли в случае оценки торговых систем значение процентного риска, которое мы определяем как меру риска, деленную на требуемые активы, неизменно (процентный риск = R/F = R/kR = 1 /k). В то время как в случае оценки торговых систем более высокий коэффициент прибыль/риск всегда подразумевает более высокий процент прибыли, это неверно в случае оценки финансовых управляющих. Кроме того, процентный риск более не является константой, но вместо этого может меняться от управляющего к управляющему. Таким образом, вполне возможно, что у финансового управляющего более высокий коэффициент прибыль/риск, чем у другого, но при этом у него ниже доходность или выше процентный риск. (Причина в том, что в случае финансового управляющего связь между требуемыми активами и риском нарушена, т.е. различные финансовые управляющие будут различаться уровнем риска, который они допускают для данного уровня активов.) Следовательно, отношение прибыльности к рискованности более не является достаточной мерой результативности при выборе между альтернативными инвестициями. Мы иллюстрируем этот момент, используя коэффициент Шарпа, но похожие выводы применимы и к другим мерам прибыль/риск. (В последующем обсуждении мы предполагаем, что оплата управляющего полностью основана на прибыли и что доход от процентов по безрисковой ставке не включается в прибыль финансового управляющего, но получается инвесторами. Следовательно, годится упрошенная форма коэффициента Шарпа, которая не учитывает безрисковые процентные ставки.) Предположим, что у нас есть следующая годичная статистика, касающаяся двух финансовых управляющих:
Хотя коэффициент Шарпа у менеджера В выше, не все трейдеры предпочли бы менеджера В, поскольку его мера риска выше (более высокое стандартное отклонение). Таким образом, не склонный к риску инвестор мог бы предпочесть менеджера А, будучи готовым пожертвовать возможностью получения более высокой прибыли ради того, чтобы избежать существенно более высокого риска. Например, если годовые результаты торговли нормально распределены для любого данного года, было бы 10% вероятности падения прибыли более чем на 1,3 стандартного отклонения ниже ожидаемого уровня. При таком повороте ГЛАВА 21. измерение результативности торговли 753 событий инвестор потерял бы $54 000, работая с менеджером В ($50 000 — (1,3 х $80 000)], но лишь $16 000, работая с менеджером А. Для не склонного к риску инвестора минимизация убытков в рамках негативных предположений может оказаться важнее, чем максимизация дохода при благоприятных обстоятельствах*. Рассмотрим теперь статистику двух других финансовых управляющих: Менеджер С Менеджер D
Хотя у менеджера D более высокий коэффициент Шарпа, менеджер С показывает существенно более высокую доходность. Умеренно консервативные инвесторы могли бы предпочесть менеджера С даже несмотря на то, что его коэффициент Шарпа ниже. Причина состоит в том, что в значительной части вероятных исходов инвестор получил бы лучший результат у менеджера С. В этом конкретном примере результат был бы лучше до тех пор, пока прибыль не падает более чем на 0,93 стандартной отклонения ниже ожидаемого уровня — условие, которое выполнялось бы в 82% случаев (предполагая, что результаты торговли нормально распределены)**. * Подразумеваемые предположения в этом примере: инвестор не может раз- местить часть установленных начальных инвестиций у менеджера В. Другими словами, минимальный размер единицы инвестиций равен $100 000. Иначе было бы всегда возможно разработать стратегию, при которой инвестору выгоднее работать с менеджером, имеющим более высокий коэффициент Шарпа. Например, размещение $25 000 у менеджера В подразумевало бы то же самое стандартное отклонение, что и случай инвестирования $100 000 через менеджера А, но при более высокой ожидаемой прибыли ($12 500). ** Подразумеваемое предположение этого примера: цена заимствований для инвестора существенно выше, чем безрисковый процентный доход, фиксируемый при размещении средств у финансового управляющего. Это предположение исключает возможность альтернативной стратегии, состоящей в заимствовании средств и размещении заимствованной суммы (в несколько раз большей, чем начальные инвестиции размером в $100 000) у менеджера с более высоким коэффициентом Шарпа. Если бы цена заимствований и безрисковый процентный доход были равны (чего в реальной жизни, как правило, не бывает), всегда можно было бы разработать стратегию, при которой инвестор получал бы лучший результат с тем менеджером, у которого более высокий коэффициент Шарпа. Например, стратегия заимствования дополнительных $400 000 и размещения $500 000 у менеджера D подразумевала бы то же самое стандартное отклонение, что и случай инвестирования $100 000 через менеджера С, но при более высокой ожидаемой прибыли ($25 000). 754 ЧАСТЬ 4. торговые системы и измерение эффективности торговли Еще более поразителен тот факт, что существуют обстоятельства, при которых фактически все инвесторы предпочли бы финансового управляющего с более низким коэффициентом Шарпа. Рассмотрим следующих двух управляющих*:
В этом примере фактически все инвесторы (даже не склонные к риску) предпочли бы менеджера F, несмотря на то, что его коэффициент Шарпа ниже. Причина в том, что доходность в данном случае настолько велика по сравнению со стандартным отклонением, что даже при чрезвычайно неблагоприятных обстоятельствах инвесторы почти гарантированно получили бы лучший результат у менеджера F. К примеру, если результаты торговли нормально распределены, то вероятность получения прибыли более чем на 3 стандартных отклонения ниже ожидаемой прибыли составляет только 0,139%. Даже при этих экстремальных обстоятельствах инвестор получил бы лучшие результаты у менеджера F: прибыль = $12500/год (12,5%) по сравнению с $4000/год (4%) у менеджера Е. Этот пример показывает еще нагляднее, что само по себе отношение прибыльности к рискованности не дает достаточно информации для оценки финансового управляющего**. (Этот вывод применим ко всем способам измерения соотношения прибыли и риска, а не только к коэффициенту Шарпа.) Наиважнейший вывод состоит в том, что при оценке финансовых управляющих важно рассматривать доходность и риск как независимые величины, а не просто их отношение. * Значения коэффициента Шарпа, использованные в этом примере, замет- но выше, чем те уровни, с которыми можно столкнуться в действительности. ГЛАВА 21. измерение результативности торговли 755
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-06-06; просмотров: 178; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.147.66.24 (0.009 с.) |