Оптимальное f и оптимальные портфели





Из главы 6 мы узнали, что для каждого компонента портфеля необходимо определить ожидаемую прибыль (в процентах) и ожидаемую дисперсию прибылей. В общем случае, ожидаемые прибыли (и дисперсии) рассчитываются на основе текущей цены акции. Затем для каждого компонента определяется его оптимальный процент (вес). Далее, для расчета суммы инвестиций в тот или иной компонент, баланс на счете умножается на вес компонента, и затем для определения количества акций для покупки эта сумма в долларах делится на текущую цену одной акции.
Так в общих чертах можно описать современную стратегию создания портфеля.
Но это не совсем оптимальный вариант, и в этом состоит одна из основных идей книги. Вместо определения ожидаемой прибыли и дисперсии прибыли на основе текущей цены компонента, ожидаемая прибыль и дисперсия прибылей для каждого компонента должны определяться на основе долларового оптимального f.
Другими словами, в качестве входных данных вы должны использовать арифметическое среднее HPR и дисперсию HPR. Используемые HPR должны быть привязаны не к количеству сделок, а к фиксированным интервалам времени (дни, недели, месяцы, кварталы или годы), как в главе 1 для уравнения (1.15).



где А = сумма в долларах, выигранная или проигранная в этот день;
В = оптимальное f в долларах.
Не обязательно использовать дневные данные, можно использовать любой временной период, при условии, что он одинаковый для всех компонентов портфеля (тот же временной период должен использоваться для определения коэффициентов корреляции между HPR различных компонентов). Скажем, рыночная система с оптимальным f= 2000 долларов за день заработала 100 долларов. Тогда для такой рыночной системы дневное HPR = 1,05.
Если вы рассчитываете оптимальное f на основе приведенных данных, то для получения дневных HPR следует использовать уравнение (2.12);



где D$ = изменение цены 1 единицы в долларах по сравнению с прошлым днем,
т.е. (закрытие сегодня - закрытие вчера) * доллары за пункт;
f$ = текущее оптимальное f в долларах, рассчитанное из уравнения (2.11). Здесь текущей ценой является закрытие последнего дня.
После того как вы определите оптимальное f в долларах для 1 единицы компонента, надо взять дневные изменения баланса на основе 1 единицы и преобразовать их в HPR с помощью уравнения (1.15). Если вы используете приведенные данные, воспользуйтесь уравнением (2.12). Когда вы комбинируете рыночные системы в портфеле, все они должны иметь одинаковый формат, т.е. если данные приведены к текущим ценам, то оптимальные f и побочные продукты также должны быть приведенными.
Вернемся к арифметическому среднему HPR. Вычитая единицу из арифметического среднего, мы получим ожидаемую прибыль компонента. Дисперсия дневных (недельных, месячных и т.д.) HPR даст исходную дисперсию для матрицы. Наконец, для каждой пары рассматриваемых рыночных систем рассчитаем коэффициенты корреляции между дневными HPR.
Теперь можно сделать важное заключение. Портфели, параметры которых (ожидаемые прибыли, дисперсия ожидаемых прибылей и коэффициенты корреляции ожидаемых прибылей) выбраны на основе текущей цены компонента, не будут истинно оптимальными портфелями. Для определения истинно оптимального портфеля следует использовать входные параметры, основанные на торговле 1 единицей при оптимальном/для каждого компонента. Вы не можете быть ближе к пику кривой оптимального f, чем само оптимальное f.
Рассчитывая параметры из текущей рыночной цены компонента, вы выбираете параметры произвольно, следовательно, они не обязательно оптимальны.
Вернемся к вопросу о том, каким образом возможно инвестировать больше 100% в определенный компонент. Одно из основных утверждений этой книги состоит в том, что вес и количество не одно и то же. Вес, который вы получаете при нахождении геометрического оптимального портфеля, должен быть отражен в оптимальных f компонентов портфеля. Для этого следует разделить оптимальное f каждого компонента на его соответствующий вес. Допустим, у нас есть следующие оптимальные f (в долларах):

Toxico $2500
Incubeast $4750
LA Garb $5000

- Начало - - Вперед -