РуЛиб - онлайн библиотека > Винс Ральф > Научная литература > Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров > страница 13

Читаем онлайн «Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» 13 cтраница

абсолютно коррелиро­ванные последовательности. Мы называем это положительной корреляцией.

«Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» картинка № 2

Рисунок 1-2 Положительная корреляция (r =1,00)

«Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» картинка № 3

Рисунок 1-3 Отрицательная корреляция (r = -1,00)


Теперь посмотрите на рисунок 1-3. Он показывает две последовательности, которые находятся точно в противофазе. Когда одна линия идет вверх, другая следует вниз (и наоборот). Мы называем это отрицательной корреляцией.

Формула для коэффициента линейной корреляции г двух последовательностей Х и Y такова (черта над переменной обозначает среднее арифметическое значение):

«Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» картинка № 4

Расчет следует производить следующим образом:

1. Вычислите среднее Х и Y (т.е. X и Y )•

2. Для каждого периода найдите разность между Х и средним X, а также Y и средним Y.

3. Теперь рассчитайте числитель. Для этого для каждого периода пере­множьте ответы из шага 2, другими словами, для каждого периода ум­ножьте разность между Х и средним X, на разность между Y и средним Y.

4. Сложите результаты, полученные в шаге 3, за все периоды. Это и есть числитель.

5. Теперь найдите знаменатель. Для этого возьмите результаты шага 2 для каждого периода, как для разностей X, так и для разностей Y, и возве­дите их в квадрат (теперь они будут положительными значениями).

6. Сложите возведенные в квадрат разности Х за все периоды. Проделайте ту же операцию с возведенными в квадрат разностями Y.

7. Извлеките квадратный корень из суммы возведенных в квадрат разно­стей X, которые найдены в шаге 6. Теперь проделайте то же с Y, взяв квадратный корень суммы возведенных в квадрат разностей Y.

8. Умножьте два результата, которые вы нашли в шаге 7, то есть умножьте квад­ратный корень суммы возведенных в квадрат разностей Х на квадратный корень суммы возведенных в квадрат разностей Y. Это и есть знаменатель.

9. Разделите числитель, который вы нашли в шаге 4, на знаменатель, кото­рый вы нашли в шаге 8. Это и будет коэффициент линейной корреляции г.

Значение г всегда будет между +1,00 и -1,00. Значение 0 указывает, что корре­ляции нет.

Теперь посмотрите на рисунок 1-4. Он представляет следующую последова­тельность из 21 сделки:

«Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» картинка № 5

Чтобы понять, есть ли какая-либо зависимость между предыдущей и текущей сделкой, мы можем использовать коэффициент линейной корреляции. Для зна­чений Х в формуле для г возьмем P&L по каждой сделке. Для значений Y в фор­муле для г возьмем ту же самую последовательность P&L, только смещенную на одну сделку. Другими словами, значение Y — это предыдущее значение X. (См. рисунок 1-5.).


«Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» картинка № 6

«Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» картинка № 7

Рисунок 1-4 Отдельные результаты 21 сделки

«Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров» картинка № 8

Рисунок 1-5 Отдельные результаты 21 сделки, сдвинутые на 1 сделку


Средние значения различаются, потому что вы усредняете только те Х и Y, кото­рые частично перекрывают друг друга, поэтому последнее значение Y (3) не вносит вклад в среднее Y, а первое значение Х (1) не вносит вклад в среднее X. Числитель является суммой всех значений из столбца Е (0,8). Чтобы найти знаменатель, мы извлечем квадратный корень из итогового значения столбца F, то есть 8,555699, затем извлечем квадратный корень из итогового значения столб­ца G, то есть 8,258329, и перемножим их, что даст в результате 70,65578. Теперь разделим числитель 0,8 на знаменатель 70,65578 и получим 0,011322. Это наш ко­эффициент линейной корреляции г. В данном случае коэффициент линейной корреляции 0,011322 едва ли о чем-то говорит, но для многих торговых систем он может достигать больших значений. Высокая положительная корреляция (по крайней мере, 0,25) говорит о том, что большие выигрыши редко сменяются большими проигрышами, и наоборот. Отрицательные значения коэффициента корреляции (между -0,25 и -0,30) подразумевают, что

Конец ознакомительного отрывка

Купить и читать книгу!