Игра на бирже - [22]

Шрифт
Интервал

Если все-таки оставаться в рамках модели случайных блужданий, которая длительное время удовлетворяла теоретиков биржевых процессов, то какая стратегия может считаться оптимальной? Иными словами, какая стратегия дает минимальные средние потери при длительной игре?

Для ответа на этот вопрос проанализируем коэффициент роста К. Как уже говорилось, при случайных блужданиях он всегда меньше единицы, и наша задача — найти стратегию игры, которая максимально приблизит его к единице. Читатели, знакомые с математикой, могут убедиться, что этот коэффициент может быть представлен очень простой формулой:

Эта формула приближенная, но она очень хорошо работает в большинстве практически интересных случаев. Из нее легко видеть, что для более долгого «удержания на плаву» необходимо ставить перед собой достаточно скромные цели, не завышая ожидаемые прибыли (величину l), и быстро обрезать потери, стараясь уменьшить величину s.

Обрезание потерь является более важным, так как величина s обычно мала и при «стопе» 5 % (s = 0,05) вы получите значительно лучший результат, чем при «стопе» 15% (s = 0,15), ибо это уменьшит произведение sl в три раза, а изменение величины l с 40 % до 30 % даст относительно меньший эффект.

Другой важный способ увеличения коэффициента роста — это диверсификация, т.е. деление инвестиционного капитала между акциями нескольких компаний. Как вычисляется коэффициент роста в этом случае? Допустим, что вы купили акции n компаний, разделив ваш капитал поровну между ними. После продажи этих акций вы снова поровну делите деньги, вырученные за их продажу, и покупаете акции других n компаний. Предположим, что ваши цели каждый раз идентичны, величины s и l не зависят от выбора компаний и все купленные вами акции ведут себя независимо. Не рассматривая соответствующие расчеты, мы сразу напишем окончательную приближенную формулу. Если разделить капитал на n частей, то

При увеличении n коэффициент роста стремится к единице, значит, диверсификация уменьшает средние потери.

Но подождите радоваться. Если у вас есть 1000 долларов и вы наметите разделить эти деньги между акциями 10 различных компаний по 100 долларов на компанию, то это будет самоубийственным решением. При величине брокерских комиссионных (оплата взимается за покупку или продажу акций одной компании), допустим, 30 долларов вам нужно будет получить 30 долларов или 30% прибыли на акциях каждой компании, чтобы выйти хотя бы с нулевым результатом. Эта задача нереальна даже для профессионалов. Для любого начального капитала Х>0, который имеется в наличии до начала трейда, существует некоторое оптимальное разбиение в зависимости от величины комиссионных. Если обозначить величину комиссионных в долларах через С, то коэффициент роста можно записать в виде

,

при этом максимальный коэффициент роста получается, если

.

Эта формула позволяет вычислить оптимальное число долей, на которые надо разбить начальный капитал для уменьшения потерь. Соблюдение данной формулы может быть не очень строгим — она допускает некоторое варьирование, которое математически связано с пологостью максимума распределения. Для иллюстрации в таблице 5.1 приведены результаты расчетов величин n в случае l = 0,2; s = 0,02; С = 30 долларов.


Таблица 5.1.

Капитал в долларахn
100001 — 2
200001 — 2
300002 — 3
400002 — 3
500002 — 4
1000002 — 5

Под капиталом мы понимали сумму, доступную для трейдинга, включая деньги на маргинальном счету. Как можно видеть из этой таблицы, если вы располагаете капиталом менее 10000 долларов, то лучше эти деньги вложить в акции одной или двух компаний. Если вы играете на дневных колебаниях курса акций, и соответственно интересуетесь прибылью 1 — 2% (l = 0,01 — 0,02), то нужно сконцентрироваться на покупке акций какой-то одной компании. Если вы инвестируете и ожидаете прибыль порядка 30 — 50% (l = 0,3 — 0,5), то лучше разбить капитал на несколько частей.

Специалисты по теории вероятностей могут продолжить начатую нами работу. Можно, например, рассмотреть задачу о случайном блуждании цены акций в предположении, что она не будет касаться нуля, а будет от него отражаться. То есть предположить, что вероятность разорения компании очень мала, что имеет смысл для компаний, представленных на нью-йоркской бирже.

Но мы не будем этим заниматься. Все эти задачи имеют только академический интерес, поскольку на бирже работают другие законы: изменение цен акций не является совершенно случайным. Что же изменится в наших рекомендациях, если предположить, что цены акций меняются не случайно? Почему они могут меняться не случайно? К ответу на эти вопросы мы сейчас и приступим.

§2. Случайны ли случайные блуждания?

В этом разделе мы немного отдохнем от математики и рассмотрим некую гипотетическую ситуацию.

Представьте, что вы пришли в офис своего приятеля Майкла президента компании Michael & Co., которая производит замечательные авторучки и выглядит довольно успешной. И вы с порога заявляете, что, по вашему мнению, цены акций компании Майкла, как и всех других компаний, подчиняются законам случайных блужданий. Какова будет реакция Майкла?


Рекомендуем почитать
Китайцы: руководство по применению

«Руководство…» написано по итогам десяти лет работы автора в закупках электронных товаров в Китае, чем он занимается с 2010-го года по настоящее время. Книга разъясняет, как устроено производство продукции в Китае, как организована торговля, рассказывает о специфике и особенностях поставщиков, образе жизни, менталитете и мышлении китайцев, которые влияют на конечный продукт.


Неликвиды и излишки: как выявить и обезвредить. Как выявить неликвиды товаров и материалов, ликвидировать их, определить причины их возникновения и не только

Это первая книга о неликвидах и излишках для руководителей и специалистов по логистике и закупкам, основанная на опыте российских компаний. Книга включает в себя описание критериев выявления невостребованных товаров и материалов, возможных причин их возникновения, а также мероприятий по избавлению от них. Книга поможет специалистам по закупкам, логистике и категорийным менеджерам построить работу в своей компании по управлению неликвидами и минимизировать их наличие. При подготовке книги были проработаны существующие доступные материалы специалистов в области логистики, управления запасами и категорийного менеджмента. Будет полезна специалистам оптовых и розничных торговых компаний; теме неликвидов в производственных компаниях посвящена отдельная глава. Книга публикуется в авторской орфографии и пунктуации.


Как найти идею и начать зарабатывать

Эта книга для тех, кто мечтает получать жизненную прибыль: удовольствие и доход от любимого дела. Мечтает, но никак не может решиться. Мечтает, но не начинает. Почему так бывает? Мы боимся что-то менять в своей работе, потому что не знаем, как сделать правильный выбор. Потому что зависим от мнения окружающих. Потому что больше ориентируемся на внешние факторы — модно, престижно, доходно и т. д. — а не на свои личные ресурсы и потенциалы. Потому что у нас нет точки опоры, которая поможет разобраться со многими вопросами о профессиональной самореализации. Мы боимся поменять то дело и работу, которые привыкли делать на то, чем мечтаем заниматься.


Гонорары современного писателя. 2018-2020 гг.

Андрей Ангелов со свойственной ему прямотой – честно рассказывает о гонорарах современных писателей. Конкретные цифры и сроки, без всякой «воды и вуали». Также затронута тема тиражей и мошенников, действующих под крылом издательства ЭКСМО.


Сетевые коммуникации

Общение в сети ничем особенно не отличается от обычного, прямого общения между людьми. Это такое же общение, то есть обмен словами, мыслями или эмоциями между людьми. Вы сможете практически познакомиться с общими правилами общения в сети на примере такого вроде бы простого действия, как составление отзыва. Если честно выполнить все предложенные задания, можно будет узнать что-то новое — о других и о себе.


Статистический анализ взаимосвязи в Excel

Рассматриваются такие инструменты статистического анализа взаимосвязи, как корреляционный и регрессионный анализ. Техника работы в пакете Excel изучается на примере смоделированных данных. Затем полученные навыки применяются к анализу реальных данных по ценам в интернет-магазине и биржевым котировкам на Московской бирже.