Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров

Восьмой шаг позволит найти вероятность, ассоциированную (associated) (на­ходящуюся во взаимно однозначном соответствии) с каждой из равноотстоящих точек данных. Эта вероятность определяется уравнением 3.21):

Мы будем использовать уравнение (3.21) без оговорки «если Z < 0, тогда N(Z) = 1 - N(Z)», так как нам надо знать, какова вероятность события, рав­ного или превышающего заданное количество стандартных единиц.

Каждая точка данных имеет стандартное значение, определяемое как па­раметр Z в уравнении (3.21), а также значение, выраженное в долларах или пунктах. Существует еще одна переменная, соответствующая каждой равно­отстоящей точке данных, — ассоциированная вероятность.

Алгоритм расчета

Алгоритм будет продемонстрирован на торговом примере, уже рассмотрен­ном в этой главе. Так как наши 232 сделки выражены в пунктах, нам следует преобразовать их в соответствующие долларовые значения. Какой именно

рынок рассматривается, нам неизвестно, поэтому зададим произвольное значение в 1000 долларов за пункт. Таким образом, средняя сделка 0,330129 преобразуется в 0,330129 * 1000 долларов, или в 330,13 доллара. Стандартное отклонение 1,743232, умноженное на 1000 долларов за пункт, станет равно 1743,23 доллара. Теперь построим матрицу. Сначала мы должны определить диапазон (коли­чество сигма от среднего), в который попадают данные. В нашем примере мы выберем 3 сигма, что означает диапазон от минус 3 сигма до плюс 3 сигма. От­метьте, что следует использовать одинаковое количество сигма слева и справа от среднего. Далее следует определиться с тем, на сколько равноотстоящих точек дан­ных разделить полученный интервал. Выбрав 61, мы получим точку данных на каждой десятой части стандартной единицы. Таким образом, мы зададим стол­бец стандартных значений.

Теперь мы должны определить среднее арифметическое, которое будем ис­пользовать в качестве вводного данного. Мы определим его эмпирически из 232 сделок, в нашем случае оно равно 330,13 доллара. Далее мы найдем стандарт­ное отклонение, которое также определим эмпирически из 232 сделок, оно будет равно 1743,23 доллара. Теперь рассчитаем столбец ассоциированных P&L, то есть определим P&L для каждого стандартного значения. Но до того как определять столбец ассоцииро­ванных P&L, мы должны задать значения для растяжения и сжатия. Так как сей­час мы не собираемся рассматривать сценарии «что если», то возьмем единицу как для растяжения, так и для сжатия.

Среднее арифметическое = 330,13

Стандартное отклонение = 1743,23

Растяжение = 1

Сжатие = 1

С помощью уравнения (3.28) можно рассчитать столбец ассоциированных P&L. Для этого возьмите каждое стандартное значение и подставьте в уравнение (3.28):

(3.29) D = (U * Сжатие) + (S * E * Растяжение),

где D = значение цены, соответствующее значению стандартной единицы;

Е = значение стандартной единицы;

S = стандартное отклонение;

U=среднее арифметическое.

При стандартном значении -3 ассоциированное P&L составляет:

D = (U * Сжатие) + (S * E * Растяжение) = (330,129 * 1) + (1743,232 * (-3) * 1) = 330,129 + (-5229,696) = 330,129 - 5229,696 = -4899,567

Таким образом, ассоциированное P&L при стандартном значении -3 равно -4899,567. Теперь нам надо определить ассоциированное P&L для следующего стандартного значения, которое составляет - 2,9, для чего решим то же уравнение (3.29), только на этот раз возьмем Е = -2,9. Теперь определим столбец ассоции­рованной вероятности. Ее можно рассчитать, используя стандартное значение в качестве вводного данного для Z в уравнении (3.21) без оговорки «если Z < О, тогда N(Z) = 1 - N(Z)». При стандартном значении -3 (Z = -3) получаем:

N(Z) = N'(Z) * ((1,330274429 * Y^ 5) - (1,821255978 * Y^ 4) +

+ (1,781477937 * Y ^{^} 3) - (0,356563782 * Y^ 2 + (0,31938153 * Y))) Если Z < 0, тогда N (Z) = 1 - N(Z), где Y =1/(1+0,2316419 *ABS(Z));

ABS() = функция абсолютного значения;

V N'(Z) = 0,398942 * EXP (- (Z^2/2));

ЕХР() = экспоненциальная функция. Таким образом:

N'(-3) = 0,398942 * EXP (- ((-3)^2/2)) = 0,398942 * ЕХР(- (9/2)) = 0,398942 * EXP (-4,5) =0,398942*0,011109 =0,004431846678 Y = 1 / (1 + 0,2316419 * ABS(-3)) = I/(1+0,2316419*3) =1/(1+ 0,6949257) =1/1,6949257 = 0,5899963639

N(-3) = 0,004431846678 * ((1,330274429 * 0,5899963639 ^ 5) -

- (-1,821255978 * 0,5899963639^ 4) + + (1,781477937 * 0,5899963639^3) -

- (0,356563782 * 0,589996363^ 2) + + (0,31938153 * 0,5899963639)) = 0,004431846678 * ((1,330274429 * 0,07149022693) -

- (1,821255978 * 0,1211706) + (1,781477937 * 0,2053752) -

- (0,356563782 * 0,3480957094) + (0,31938153 * 0,5899963639)) = 0,004431846678 * (0,09510162081- 0,2206826796+ 0,3658713876 -

-0,1241183226 + 0,1884339414) =0,004431846678*0,3046059476 =0,001349966857

Отметьте, если Z имеет отрицательное значение (Z = -3), нам не надо менять N(Z) на N(Z) = 1 - N(Z). Теперь для каждого значения в столбце стандартных значений будут соот­ветствующие значения в столбце ассоциированных P&L и в столбце ассоции­рованной вероятности. Это показано в следующей таблице. После того как вы заполните эти три столбца, можно начать поиск оптимального f и его побоч­ных продуктов.

Стандартное значение	Ассоциированные P&L	Ассоциированная вероятность	Ассоциированное значение HPR при f= 0,01
-3,0	($4899,57)	0,001350	0,9999864325
-2,9	($4725,24)	0,001866	0,9999819179
-2,8	($4550,92)	0,002555	0,9999761557