15) Правила построения тс.

a.) Малое количество правил. Из-за большого количества правил снижается вероятность сделки. Причина в том, что всё меньше и меньше ситуаций на рынке будет отвечать сочетанию всё новых и новых правил. Каждое новое правило действует как ещё один фильтр, сквозь который –проходят– не все сделки. При увеличении количества правил прибыльность системы сначала может, даже возрасти, но потом всё равно начнётся снижение из-за того, что падает количество сделок.

b.) Устойчивость системы. Условия закрытия и открытия позиций не должны меняться на длинных промежутках времени (если уж они и меняются, то для этого должны быть веские причины).

c.) Система должна одинаково хорошо работать с лотами разной величины.

d.) Контроль риска. Обязательное наличие стоп-ордеров. Обязательное следование правилам Money Management. Возможностьдиверсификации (ограничения рисков) с помощью открытия позиций на разных рынках.

e.) Механистичность системы. Правила должны быть однозначными и не допускать различного толкования – любому трейдеру должно быть понятно, что подразумевалось под теми или иными правилами Вашей ТС. В ТС должны быть заложены возможности непредвиденных рыночных ситуаций. Трейдер должен понимать, соответствует сложившаяся на рынке ситуация правилам ТС или нет. Понятные и однозначные правила – залог спокойствия трейдера при неожиданных ситуациях на рынке.

f.) Тестирование на истории. Любая ТС должна показать жизнеспособность на определённом промежутке исторических данных. 

16) 1. Profit factor (PF) Понятие профит (profit) переводится как «выгода».  Профит фактор - Один из показателей эффективности торговой системы. Рассчитывается как отношение за определённый период суммы всех прибыльных сделок к сумме всех убыточных с положительным знаком. Большее значение соответствует меньшей вероятности разорения.  Profit Factor = [Сумма прибылей всех прибыльных сделок] / [Сумма прибылей всех убыточных сделок]  иными словами: отношений всей прибыли за период ко всем убыткам за период 2. Authentic Profit Factor (AFP) Разновидностью показателя является достоверный профит фактор, при аналогичном расчёте которого в сумму прибыльных сделок не включается одна самая прибыльная. Authentic Profit Factor= [Сумма прибылей всех прибыльных сделок] – [Максимальная прибыль])/ [Сумма прибылей всех убыточных сделок]  т.е. отношений всей прибыли за период, за исключением прибыли максимально прибыльной сделки за этот период, ко всем убыткам за период. 3. Maximum Intraday Drawdown (MIDD) Максимально Нарастающий Убыток (MIDD — Maximum Intraday Drawdown). Он обозначает самую большую финансовую яму, в которую попадала наша система.

4. Average loss (L) (Avg DD) Avg DD Среднее падение капитала ( он же Average loss (L) средний результат отрицательных сделок (отношение суммы отрицательных сделок к их количеству) - отличается от максимального падения капитала. Для расчета среднего падения капитала необходимо сложить все падения, а затем поделить полученное значение на их число и найти среднюю величину. Когда размер счета начинает снижаться, вы можете использовать эту величину как указатель момента, когда не обходимо начинать тщательно следить за снижением. 5. Average win (W) (Avg Trade) Avg Trade средняя торговля (отношение чистой прибыли к количеству сделок) он же Average win (W) средний результат положительных сделок (отношение суммы положительных сделок к их количеству) * отношение средней торговли к среднему падению капитала Avg Trade/ Avg DD > 2 6. Вероятность выигрыша %W (P) %W (P) вероятность выигрыша (отношение количества выигрышных сделок к общему их количеству) Количество испытаний N необходимое, чтобы событие имеющее вероятность p случилось со степенью уверенности C  Где С - степень уверенности наступления события в нашем случае получения профитной сделки 7. Математическое ожидание M[X]. Математическое ожидание — понятие среднего значения случайной величины в теории вероятностей. В зарубежной литературе обозначается через Е[X], в русской M[X]. В статистике часто используют обозначение μ. Вариантов расчета как минимум 6, наиболее распространенные для нашего случая: 1) M[X] Математическое ожидание = вероятность выигрыша * средняя величина выигрыша + вероятность проигрыша * средняя величина проигрыша (в качестве результата прирост на 1 сделку в абсолютных величинах) 2) M[X] Математическое ожидание (1+( средняя величина выигрыша / средняя величина проигрыша))* вероятность выигрыша -1 (в качестве результата вероятность в % получения прибыли за период) 8. Фактор восстановления (RF) RF (фактор восстановления, restoration factor) = отношение прибыли за период (Profit) к максимально нарастающему убытку (MIDD) за тот же период 9. Коэффициент Кальмара (СR) Calmar ratio (Коэффициент Кальмара) - статистический показатель, который даёт возможность измерить соотношение потенциальной возможности получения прибыли с потенциальной вероятностью убытков. Вычисляется делением среднегодового дохода на максимальную просадку. Вычисления желательно выполнять по данным за последние, как минимум, 3 года. 10. Коэффициент Шарпа (Sharp Ratio) Чем больше значение этого коэффициента, тем лучше качество управления. Позволяет оценить эффективность управления капиталом, взглянуть на доходность с учетом риска. Равен отношению средней доходности к среднему квадратичному отклонению доходности за определенный период. 11. Коэффициент Сортино (Sortino Ratio)  Чем больше значение этого коэффициента, тем лучше качество управления. Показатель, позволяющий оценить доходность и риск инвестиционного инструмента, портфеля или стратегии. Математически он рассчитывается аналогично коэффициенту Шарпа, однако, вместо волатильности портфеля используется, так называемая, «волатильность вниз». В этом случае волатильность, рассчитывается по доходностям ниже минимального допустимого уровня доходности портфеля (MAR) 12. Стандартное отклонение σ Стандартное отклонение σ или SD (sigma) (термин был впервые введен Пирсоном, 1894) - это широко используемая мера разброса или вариабельности (изменчивости) данных. Стандартное отклонение популяции определяется формулой: 13. Относительный конечный капитал (Terminal Wealth Relative) TWR TWR (Terminal Wealth Relative) – это «относительный конечный капитал» = [Прибыль за период]/[Депозит на начало периода]*100% * Тут только одна рекомендация чем больше тем лучше! 14. Геометрическая средняя G Это Ваш фактор роста за одну сделку. Система с наибольшим средним геометрическим является системой, которая принесет Вам наибольшую прибыль, если торговать на основе реинвестирования доходов. Если же эта величина окажется меньше единицы, то при реинвестировании Вы будете терять деньги. * В качестве оценки сравниваются G разных ТС для выбора наиболее эффективной, G меньше 1 означает, что вы будете терять деньги при торговле на основе реинвестирования.  15. Максимальное число побед подряд (Winning Series) 16. Максимальное число потерь подряд (Losing Series) * Используется для торговли на основе Стратегии ставок по Мартингейлу.  ВНИМАНИЕ! Как утверждают математики: Мартингайл может быть выигрышным только при неограниченном размере капитала! 17. Z-счет Z-счет позволяет определить эффективность торговой системы одной цифрой, предоставляя более точные результаты при сравнении с другими ТС. Кроме того, положительный либо отрицательный результат Z-счета несет в себе дополнительную информацию об особенностях использования взятой торговой системы. 1. Положительный Z-счет означает, что практически после каждой прибыльной сделки следует убыточная, т.е. торговая система склонна к чередованию. И, чем больше число Z-счета, тем чаще происходит чередование. Основываясь на этом, следует после каждой убыточной сделки увеличивать размер лота (т.к. следующая сделка будет прибыльной), а после прибыльной – уменьшать лот. 2. Отрицательный Z-счет означает, что ТС имеет последовательные серии как прибыльных, так и убыточных сделок. Эти данные вырисовывают следующий сценарий – если система склонна к сериям, то после первой убыточной сделки следует прекратить торговлю и войти в рынок снова только после первой прибыльной сделки. Мы пропускаем одну прибыльную сделку, но, при этом, минуем серию убыточных.  18. Общее число сделок 19. Валовая прибыль 20. Валовой убыток 21. Число прибыльных сделок 22. Число убыточных сделок 23. Максимальная прибыль 24. Максимальный убыток 25. Всего длинных позиций 26. Всего коротких позиций 27. Всего интервалов вне рынка

17) Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются статистические, аналитические, метод экспертных оценок, метод аналогов.

Статистические методы.

Суть статистических методов оценки риска заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т.д. Достоинствами статистических методов является возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик. Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков, а также технология «Risk Metrics».

Метод оценки вероятности исполнения позволяет дать упрощенную статистическую оценку вероятности исполнения какого – либо решения путем расчета доли выполненных и невыполненных решений в общей сумме принятых решений.

Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей  позволяет при известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оценить возможные отклонения стоимостей потоков платежей от ожидаемых. Поток с наименьшей вариацией считается менее рисковым. Деревья решений обычно используются для анализа рисков событий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий. Имитационное моделированиеявляется одним из мощнейших методов анализа экономической системы; в общем случае под ним понимается процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. Имитационное моделирование используется в тех случаях, когда проведение реальных экспериментов, например, с экономическими системами, неразумно, требует значительных затрат и/или не осуществимо на практике. Кроме того, часто практически невыполним или требует значительных затрат сбор необходимой информации для принятия решений, в подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. генерированными компьютером).

Технология «Risk Metrics» разработана компанией «J.P. Morgan» для оценки риска рынка ценных бумаг. Методика подразумевает определение степени влияния риска на событие через вычисление «меры риска», то есть максимально возможного потенциального изменения цены портфеля, состоящего из различного набора финансовых инструментов, с заданной вероятностью и за заданный промежуток времени.

Аналитические методы.

Позволяют определить вероятность возникновения потерь на основе математических моделей и используются в основном для анализа риска инвестиционных проектов. Возможно использование таких методов, как анализ чувствительности, метод корректировки нормы дисконта с учетом риска, метод эквивалентов, метод сценариев.

Анализ чувствительности сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Другими словами, этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины?

Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее простым и вследствие этого наиболее применяемым на практике. Основная его идея заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой. Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск.

С помощью метода достоверных эквивалентов осуществляется корректировка ожидаемых значений потока платежей путем введения специальных понижающих коэффициентов (а) с целью приведения ожидаемых поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть достоверно определены.

Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. С помощью этого метода можно получить достаточно наглядную картину для различных вариантов событий. Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности, так как включает одновременное изменение нескольких факторов.

Метод экспертных оценок.

Представляет собой комплекс логических и математико – статистических методов и процедур по обработке результатов опроса группы экспертов, причем результаты опроса являются единственным источником информации. В этом случае возникает возможность использования интуиции, жизненного и профессионального опыта участников опроса. Метод используется тогда, когда недостаток или полное отсутствие информации не позволяет использовать другие возможности. Метод базируется на проведении опроса нескольких независимых экспертов, например, с целью оценки уровня риска или определения влияния различных факторов на уровень риска. Затем полученная информация анализируется и используется для достижения поставленной цели. Основным ограничением в его использовании является сложность в подборе необходимой группы экспертов.

Метод аналогов используется в том случае, когда применение иных методов по каким – либо причинам неприемлемо. Метод использует базу данных аналогичных объектов для выявления общих зависимостей и переноса их на исследуемый объект.

18) Источниками информации, предназначенной для анализа риска являются:

- бухгалтерская отчетность предприятия.

- организационная структура и штатное расписание предприятия.

-  карты технологических потоков (технико-производственные риски);

-  договоры и контракты (деловые и юридические риски);

- себестоимость производства продукции.

- финансово-производственные планы предприятия.

Выделяются два этапа оценки риска: качественный и количественный.

Задачей качественного анализа риска является выявление источников и причин риска, этапов и работ, при выполнении которых возникает риск, то есть:

-  определение потенциальных зон риска;

-  выявление рисков, сопутствующих деятельности предприятия;

-  прогнозирование практических выгод и возможных негативных последст- вий проявления выявленных рисков.