важность установления размера позиции

Метафора с 10 000 снежками просто иллюстрирует важность установления размера позиции — это часть вашей системы, которая говорит вам - сколько. До сих пор мы говорили о единице размера — один снежок или одна акция из пакета. Но 10 000 черных снежков каждый размером с мяч для гольфа могут полностью разрушить вашу стену, если она но будет массивной.

Точно так же вы можете использовать метод трейдинга, в силу которого вы в случае проигрыша теряете только по одному доллару на акцию. Тем не менее когда вы покупаете пакет акций партиями по 10 000 штук, ваши потерн внезапно становятся огромными. Теперь они равняются $10 000! Опять же обратите внимание на важность установления размера позиции. Если ваш капитал равен миллиону долларов, тогда убыток в $10 000 составит только 1%. Но если ваш капитал составляет всего лишь $20 000, тогда убыток в $10 000 будет означать 50%.

Теперь, когда вы видите, как все ключевые переменные участвуют в обеспечении успеха вашей системы (или результата снежной баталии), мы можем сосредоточиться на деталях понятия ожидания.

Ожидание, как оно определяется в этой книге, говорит вам о том, сколько вы можете заработать в среднем (за большое количество сделок) на один доллар риска. Так как же вы можете определить величину ожидания для игры или системы? Допустим, вы собираетесь принять участие в игре с выниманием шаров из мешка. Мешок, из которого ВЫ вынимаете ваши шары, содержит 60 голубых и 40 черных шаров. Согласно правилам этой игры, когда вы вынимаете голубой шар, вы выигрываете ту сумму, которой рисковали (величину своей ставки), а когда вынимаете черный шар, вы теряете такую же сумму. Каждый раз после того, как вы вынимаете один шар, он снова кладется в мешок. Заметьте, что теперь у вас есть определения для переменных 1 и 2 в этой игре. Каково ожидание для этой игры? Сколько вы ожидаете выиграть в среднем на один доллар риска?

В этом случае ожидание определяется по формуле (6.1):

Ожидание - (PW х Л U7) — (PL х AL), (6.1)

где PWесть вероятность выигрышной сделки, a PL — вероятность проигрыша сделки. AW означает среднюю прибыль (выигрыш), a AL — средний убыток.

В этой игре PU7- 0,6, a PL - 0,4. Средняя величина выигрыша или проигрыша в этой игре равна S1 — вы выигрываете или теряете в точности то, чем рискуете. Таим образом, на каждый доллар риска вы либо выигрываете, либо теряете $1. Поэтому для нашей игры:

Ожидание - (0,6 х 1) - (0,4 х 1) - 0,6-0,4 - 0,2.

В этой конкретной игре вы можете ожидать в результате множества сделок выиграть в среднем 20 центов на каждый доллар, которым вы рискуете.

Это, конечно, не значит, что вы будете выигрывать каждый раз. Действительно, в этом конкретном примере вы будете выигрывать только в 50% случаев (точнее, сделок). Фактически за 1000 сделок вы вполне можете получить 10 проигрышей подряд. И всё же на протяжении серии из тех же 1000 попыток вы выиграете в среднем 20 центов на каждый поставленный на кон доллар. Таким образом, если вы рискуете (ставите) по два доллара на каждую сделку, за 1 000 попыток вы, вероятно, заработаете $400.

А что произойдет, если наш мешок с шарами будет более сложным, подобно среднему систематическому инвестированию в рынок? Допустим, что у вас есть несколько разных возможностей выигрыша или проигрыша. Допустим, что у вас в мешке содержится 100 шаров разного цвета. И давайте зададим для каждого цвета разную величину выигрыша в соответствии с матрицей, приведенной в табл. 6.1.

Таблица в. 1

Матрица выигрышей для шаров разного цвета

Опять же допустим, что после того, как шар вынут, он снова возвращается в мешок. Отметим, что вероятность выигрыша в этой игре равна всего лишь 36%. Захотите вы играть в нее? Почему да или почему нет? Какова величина ожидания выигрыша в этой игре? Сколько вы в среднем выиграете на $1 риска в этой игре? Лучше она или хуже, чем первая игра?