Таким образом, можно заключить, что по сравнению с элементной системой, использование портфельной системы привело к созданию портфелей с более равномерным распределением капитала. Поскольку степень концентрированности капитала отражает уровень диверсификации портфеля, можно утверждать, что распределение капитала на основе портфельной системы обеспечивает создание более диверсифицированных и консервативных портфелей.
4.7. Выбор алгоритма распределения капитала
Общеизвестно, что выбор системы распределения капитала способен коренным образом повлиять на прибыльность и риск разрабатываемой торговой стратегии. Более того, неправильный выбор алгоритма распределения капитала может превратить многообещающую стратегию в убыточную. В результате плодотворная торговая идея может быть отвергнута на стадии тестирования.
Для построения эффективной системы распределения капитала необходимо принять целый ряд компромиссных решений. В первую очередь необходимо определиться с основным принципом, который будет использоваться при формировании портфеля. Существует целый класс опционных стратегий, в которых распределение капитала осуществляется на основании показателей, не выражающих оценку доходности и риска (хотя они косвенно все-таки связаны с уровнем риска создаваемого портфеля). В таких стратегиях приоритетным является априорная фиксация уровня диверсификации портфеля. Мы рассмотрели два подобных показателя, которые позволяют распределять капитал исходя из объема опционной премии, получаемой или уплачиваемой при открытии позиции по каждой комбинации или исходя из объема капитала в эквиваленте базового актива.
Однако большинство стратегий основывается на показателях, выражающих непосредственно оценки доходностей и рисков. Выбор конкретного показателя или группы показателей определяется особенностями разрабатываемой торговой системы и заложенными в ней идеями. Можно сказать без преувеличения, что именно этот этап разработки алгоритма распределения капитала является наиболее критичным. Хотя в этой главе мы рассмотрели всего семь показателей, на самом деле их может быть намного больше. Более того, каждый показатель может иметь множество вариаций, зависящих от выбранных значений параметров и от функционалов, используемых в расчетном алгоритме. Мы продемонстрировали, что выбор показателя существенно влияет на доходность портфеля. Вместе с тем существует ряд факторов, под воздействием которых торговая стратегия становится наиболее чувствительной к выбору показателей. В частности, нами было установлено, что в условиях высокой рыночной волатильности прибыли и убытки стратегии зависят от способа распределения капитала больше, чем в периоды спокойного рынка. Если опционные комбинации, включенные в состав портфеля, относятся к небольшому числу базовых активов и если эти комбинации строятся в основном из долгосрочных опционов, то выбор правильных показателей становится более критичным, чем при формировании менее долгосрочных и более диверсифицированных портфелей.
После того как выбор определенного показателя (или набора показателей) сделан, существует возможность модифицировать степень его влияния на процедуру распределения капитала. Нами был предложен механизм трансформации показателей (основанный на выпуклых и вогнутых весовых функциях), который, в зависимости от пожеланий разработчика торговой стратегии, способен привести к формированию более (или менее) агрессивных портфелей. Используя этот механизм, можно настроить стратегию на определенный уровень доходности, а также адаптировать ее под параметры конкретного пользователя.
Следующим шагом в создании алгоритма формирования портфеля является решение о размерности системы распределения капитала. Простейшая одномерная система, основанная на единственном показателе, может оказаться вполне удовлетворительной. Однако во многих случаях приходится пользоваться как минимум двумерной системой, в которой один из показателей выражает прогноз ожидаемой доходности, а второй – оценивает риск. В этой главе мы продемонстрировали, что введение в систему дополнительного показателя, выражающего риск убытков, приводит к формированию более консервативных портфелей с меньшим уровнем доходности и риска. Однако к этим результатам следует относиться с большой осторожностью, поскольку использование других показателей или тех же показателей, но в других стратегиях, может привести к другим выводам. В любом случае решение о размерности системы распределения капитала является продуктом компромисса между потенциальными преимуществами от введения каждого дополнительного показателя и их ценой, выражаемой в затратах вычислительных ресурсов и увеличении времени, необходимого для проведения полного расчетного цикла.
Наряду с выбором показателей одним из главных решений, принимаемых разработчиком стратегии при создании системы распределения капитала, является выбор уровня оценки. Портфель может формироваться исходя из оценок доходности и риска, вычисляемых для всего портфеля в целом. Альтернативный подход состоит в оценках отдельных элементов формируемого портфеля. Наши исследования показали, что оценки на уровне портфеля приводят к формированию менее агрессивного и более диверсифицированного варианта портфеля с меньшим уровнем прибыли в случае положительного исхода торговли и с меньшими убытками при реализации отрицательного исхода.
Глава 5. Тестирование торговых стратегий
Автоматизированную торговую систему можно представить как совокупность модулей, выполняющих функции разработки, формализации, настройки и проверки торговых стратегий. Темы разработки и формализации были освещена в главе 1. Настройка стратегий, включающая в себя оптимизацию параметров, распределение капитала и управление рисками, описана в главах 2, 3 и 4 соответственно. Настоящая глава посвящена тестированию разрабатываемых стратегий на исторических данных (такое тестирование принято называть «бэктестингом»).
Модуль, выполняющий функции бэктестинга, делится в свою очередь на несколько объектов: базу исторических данных, аппарат генерации сигналов на открытие и закрытие позиций, аппарат симуляции исполнения торговых заявок и систему оценки доходности стратегий. На их основе строится имитация торговли и оцениваются ее результаты. Эти объекты будут рассмотрены в настоящей главе.
Бэктестинг торговых стратегий достаточно широко освещен в финансовой литературе. Существует большое количество публикаций разного уровня сложности и глубины проработки. При этом большинство из них описывают построение системы бэктестинга для стратегий, торгующих линейными базовыми активами (акциями и фьючерсами). В этой главе мы не ставим себе целью дать всестороннее и детальное описание универсальной системы бэктестинга (такое общее описание можно найти в большом количестве книг и статей). Вместо этого мы заострим внимание на особенностях, которые необходимо учитывать при бэктестинге стратегий, ориентированных на торговлю опционами.
5.1. База данных
Исторические данные – это краеугольный камень любой системы бэктестинга торговых стратегий. Только на американском биржевом рынке торгуется более 2000 опционабельных акций. Если предположить, что у каждой акции в среднем имеется порядка 10 торгуемых страйков и порядка 10 дат экспираций, то в итоге получится порядка 200 000 торговых инструментов. Каждый из них имеет свои исторические значения. Такое разнообразие объясняет особые требования, предъявляемые к организации базы данных и структуры доступа к содержащимся в ней торговым
