Задача по вероятности и управлению рисками в трейдинге.
Приветствую коллеги. Прошу помощи в решении пары задач из сферы трейдинга. Допускаю, что ответ может быть как тривиальным, так и требующим составление модели.
Я не математик и далек от статистики, буду признателен за любую помощь.
Задача 1.
Дано:
Депозит 1 000 000 руб.
Вероятность исполнения сигнала 65%.
Размер открываемой позиции (ставки) может быть любым в пределах депозита (умножить на кредитное плечо).
Размер кредитного плеча от 0 до 7.
Задача:
Как с помощью управления размером позиции и использования кредитного плеча максимизировать прибыль и минимизировать риски?
------
Задача 2
Дано:
Депозит в размере 1 000 000 руб.
10 независимых эмитентов.
Вероятность исполнения сигнала 65%.
Размер кредитного плеча от 0 до 7.
Максимальный размер открываемой позиции по каждому из 10 эмитентов - 100 000 руб (умножить на кредитное плечо)
Задача:
По каждому из эмитентов выполняется идентичное действие с вероятностью положительного исхода 65%.
Как измениться общая вероятность если действие будет совершаться сразу с 10 эмитентами?
Ответы
Задача 1.
Загружаете историю. Запускаете Global Optimization, генетический алгоритм. Параметр - депозит (плечо) с учётом ограничений. Две функции - отрицательная прибыль (алгоритм всегда минимизирует) и риск (наверное, это процент просадки). Результат - график парето.
А метод Монте-Карло подходит для первой задачи? я пока искал в этом направлени нашел вот такую модельку https://niclashummel.com/risk-simulator/
так же интересно ваше мнение о моделирование полной группы несовместных событий в разрезе Задачи 1 http://stratum.ac.ru/education/textbooks/modelir/lection23.html
В общем говоря, результатами моего поиска явилось 3 подхода:
1. Тот который описывали Вы.
2. Моделька на сайте https://niclashummel.com/risk-simulator/
3. Описание метода в лекциях Олега Мухина
1. Добавлю, что генетический алгоритм запускается в режиме нескольких функций (у вас две): gamultiobj.
2. Монте-Карло это же просто случайная выборка? Это же как раз и используется в генетическом алгоритме, только с довесками (отбор наилучших). Вы можете взять простой пример и сравнить скорости поиска на двух этих методах.
3. Не совсем понял про генерацию случайного числа. Это что-то на низком уровне. В Матлабе же уже есть rand и randn.