Алгоритм расчета 3





Оптимальное f надо искать следующим образом. Сначала вы должны определиться с методом поиска f. Можно просто перебрать числа от 0 до 1 с определенным шагом (например 0,01), используя итерационный метод, или применить метод параболической интерполяции, описанный в книге «Формулы управления портфелем». Вам следует определить, какое значение f (между 0 и 1) позволит получить наибольшее среднее геометрическое. После того как вы определитесь с методом поиска, следует найти ассоциированное P&L наихудшего случая. В нашем примере это значение P&L, соответствующее -3 стандартным единицам, то есть -4899,57.
Для того чтобы найти средние геометрические для значений f, которые вы будете перебирать в поиске оптимального, нужно преобразовать каждое значение ассоциированных P&L и вероятность в HPR. Уравнение (3.30) позволяет рассчитать HPR:



где L = ассоциированное значение P&L;
W = ассоциированное значение P&L наихудшего случая (это всегда отрицательное значение);
f= тестируемое значение f;
Р = ассоциированная вероятность.
Для f=0,01 найдем ассоциированное HPR при стандартном значении-3. Ассоциированное P&L наихудшего случая составляет -4899,57. Поэтому HPR равно:

HPR = (1 + (-4899,57 / (-4899,57 / (-0,01))))^ 0,001349966857 = (1 + (-4899,57/489957))^ 0,001349966857 = (1 + (-0,01))^ 0,00139966857 = 0,99^0,001349966857 = 0,9999864325


После того как мы найдем ассоциированные HPR для тестируемого f (0,01 в нашем примере), можно рассчитать TWR. TWR — это произведение всех HPR для данного значения f:



где N = общее число равноотстоящих точек данных;
HPR = HPR из уравнения (3.30), соответствующее точке данных i.
Поэтому для нашего тестируемого значения f= 0,01 TWR равно:

TWR = 0,9999864325 * 0,9999819179 * ... * 1,0000152327 = 1,0053555695



- Начало - - Вперед -