Главная Forex: суть и основные понятия Как стать трейдером Торговые стратегии Механические торговые системы Взгляд на форекс с другой стороны Forex изнутри Лучшие дилинговые центры
Начинающему трейдеру Торговые стратегии Лучшие дилинговые центры

Грант К. Управление рисками в трейдинге

Американский менеджер, спец. по управлению рисками, управляющий партнер американского подразделения фирмы Cheyne, рассказывает в книге как профессионально овладеть этой наукой и в чем её суть. К.Грант также является членом совета директоров Managed Futures Association. Данная книга рассчитана как на начинающих трейдеров, так и на руководителей крупного ранга.

Which broker is better?          US Stocks          Smart Investments          Binary Options          Go to Traders Union!
Which broker is better?      US Stocks      Binary Options

Стандартное отклонение

Определение этого второго ключевого элемента статистического анализа несколько расплывчато, но стандартное отклонение является одним из самых важных компонентов нашего статистического инструментария. В принципе, для того чтобы ясно понять, что же это такое, и впоследствии эффективно применять это понятие на практике, потребуется какое-то время и некоторые усилия. Для этого нам надо будет сначала ввести понятие нормального распределения, которое, говоря по-простому, является характеристикой большинства наборов случайных величин – начиная с набора значений роста людей в сантиметрах и результатов счета игры в боулинг, и кончая теми показателями, которых им удалось достичь в разное время, играя на бирже.

Есть очень сложные статистические определения и связанные с ними тесты на нормальность распределения; но проще и надежнее всего считать, что нормальное распределение является характеристикой таких наборов случайных величин, в которых, сгруппировав результаты наблюдений по их величине, можно наблюдать высокую концентрацию наблюдений поблизости от среднего значения и последовательное уменьшение количества наблюдений при удалении от среднего в обоих направлениях. Если вы построите график, где количество результатов (у) будет поставлено в соответствие с их абсолютной величиной (х), то у вас получится кривая, по форме напоминающая колокольчик – как показано на рисунке 3.4.

Если предположить, что распределение нормально (а это допущение, как станет ясно в дальнейшем, можно делать с некоторой долей риска), то оно полностью определяется своим средним значением (которое определено выше), что обеспечивает вею информацию, касающуюся величины отдельных наблюдений, и стандартного отклонения, являющегося мерой дисперсии (разброса) данных вокруг среднего значения.

На рисунке 3.5 стандартное отклонение нормального распределения определяется шириной темных полос.

Таким образом, стандартное отклонение будет измеряться в единицах, откладываемых по оси х, которые для нас могут быть как долларами, так и процентами дневной доходности. Величина этой цифры станет нашей главной единицей измерения рискованности портфеля.

На рисунке 3.6 (а) показано узкое нормальное распределение, определяющее минимальный риск, а на рисунке 3.6 (a) – широкое нормальное распределение, при котором уровень подверженности риску более высок.

Рисунок 3.6 (а) – это пример нормально распределенного набора данных с малым стандартным отклонением (что измеряется шириной по оси х интервалов, ближайших к среднему значению). Величина стандартного отклонения мала, когда большинство наблюдений в данном распределении мало отличается от среднего значения. Если описать это в терминах дневных показателей при- былей/убытков, то малое стандартное отклонение будет означать, что значения дневной доходности данного портфеля в основном располагаются в узком интервале прибылей или убытков (выраженных, соответственно, в долларах или в процентах). В свою очередь, это будет характерным признаком низкого профиля риска. И наоборот, большая ширина интервала по оси х в распределении, показанном на рис. 3.6 (b), говорит о гораздо более широком диапазоне разброса частных значений данных по отношению к среднему значению, и это соответствует более высокому профилю риска. Я надеюсь, что по ходу последующих двух глав начнет становиться понятным, насколько мощным является понятие стандартного отклонения при измерении волатильности доходности портфеля, которая как раз и является той самой характеристикой, которую мы пытаемся понять при измерении риска или подверженности портфеля рискам.

Далее

Торговые стратегии Forex

Яндекс.Метрика