Когда мы имеем больше одной стратегии, в которых уверены, возникает вопрос каким количеством лотов торговать. На данный вопрос еще в 50-60х годах попробовал ответить
Гарри Марковиц, за что в 1992 году получил нобелевскую премию.
Однако, в отличие от мастодонтов портфельной теории, сейчас мы управляем портфелем стратегий, и зачастую мы оцениваем лишь финансовые потоки которые они генерируют и нам не важно на каком конкретно инструменте торгует наша стратегия, на акциях на фьючерсах, либо опционах .
Оптимизация портфеля — процесс относительно несложный если использовать специальные программные средства такие как матлаб, или R. В обоих языках в свободном доступе можно скачать оптимизаторы инвестиционных портфелей, в R, их несколько. Мне как не профессиональному программисту довольно сложно перекидываться с одного языка на другой, не освоив толком C# и S#(до сих пор приходится пересматривать курсы). Поэтому, реализация простого механизма подбора оптимального портфеля была выполнена именно на C#.
Для меня, основная идея оптимизации портфеля — это нахождение таких весов каждой из стратегий, чтобы соотношение риска и доходности было на приемлемом уровне.
Для оценки того, насколько хороша наша стратегия я использовал показатель -отношение среднедневного ретурна портфеля к его стандартному отклонению. В меру природной скромности, называть его в свою честь не стал. ;)
Но ближе к делу:
Вот код оптимизатора (проект можно будет скачать, он внизу статьи):
Данный оптимизатор принимает на вход Ecxel файл, сохраненный, как csv. В данный файл должны быть загружены ретурны стратегий, из которых нужно собрать портфель (Формат ретурнов, как на картинке). Для тех, кто знаком в концепцией оптимального F, там все аналогично, за исключением того, что вместо ретурнов подставляются HPR.
Обязательно в файле нудно указать дату, формат даты можно изменить в коде.
После того, как все возможные варианты просчитались они сохраняются в ту же папку, под тем же именем файла, однако к нему добавляется.result.csv
И о чудо, открывая этот файл, мы найдем 30 лучших вариантов портфеля отсортированные от максимума к минимуму по показателю отношение среднедневного ретурна портфеля к его стандартному отклонению.
Показатель, как видно на рисунке записывается в графу value - так как теоретически можно использовать любой показатель. Предложенный мной показатель можно заменить в коде, на тот, какой вам нравится больше, как вариант Sharp Ratio, либо Sortino.
Количество лучших результатов можно изменить в строчке 54.
Формат даты в строчке 24.
Самый простой способ воспользоваться обретенными знаниями:
*Синхронизацию, можно выполнить в excel с помощью сводной таблицы. (Вставка=>Сводная таблица=>Ок)
Для того, чтобы проверить адекватно ли работает мой оптимизатор, я использовал Combination Strategy, один из инструментов WealthLab.
Наилучший портфель
2-ой портфель по ранжированию оптимизатора
3-ий портфель
Помимо того, что Wealth-lab Score подтверждает адекватность работы оптимизатора, также доходность, как правило, получается выше, однако доходность не учитывает риск, поэтому ее для сравнения я брать не стал.
Если кто-нибудь захочет написать похожим образом генетический оптимизатор, по мотивам моей статьи - буду рад такому подарку на новый год. ;)
После того, как найдены веса оптимального портфеля, нужно прописать расчет количества контрактов в самой стратегию. Обращаясь к количеству денег на счете метод управления капиталом должен рассчитывать количество контрактов.
Для S# стратегий данную функцию можно прописать одной строчкой:
Кол контрактов = (Сумма на счете*Вес в портфеле)/Гарантийное обеспечение
В результате, торговля начинает приобретать абсолютно другое качество - данный подход не только избавляет трейдера от головной боли, думая каким кол контрактом заходить, в каждой отдельной сделке. Торговля портфелем обоснованно упорядочивает торговый процесс, становится философией. Портфель сам адаптируется к изменению количества денег на счете. Мы же высвобождаем время на создание новых стратегий и реализацию новых идей.
Спасибо всем, кто дочитал до конца!
Учитесь программировать, тестируйте свои идеи, получайте
прибыль и узнавайте много всего нового!
И как вы помните, я сам начал изучать программирование сравнительно недавно - поэтому получится и у Вас. Главное не стесняться обращаться к профессионалам, в этом хорошо помогают курсы, да и просто общение с программистами - http://stocksharp.com/lesson/stocksharp/
Буду рад, если моя программа улучшит качество вашего трейдинга!
Николай Флеров наш ученик! 
AlgoTrading