Почему покупая одни и те же бумаги, по тем же самым ценам конечный финансовый результат нескольких людей может сильно отличаться?
Когда новичок приходит на рынок, перед ним открывается 100% потенциально убыточных сделок, мы сводим число убыточных сделок до 20%, что в теории должно весьма облегчать жизнь пользователей. Кстати, Джим Саймонс утверждал, что ему достаточно 51% успешных сделок для того, чтобы его фонд ежегодно зарабатывал миллиарды.
Но, как показывает практика, для того чтобы зависнуть в минусовых позициях плотно и надолго достаточно и этих 20%.
Так как же выходит, что часть наших пользователей счастлива, что заработала от 15 до 20% за сентябрь, а другая часть судорожно отсматривает политические новости из Китая?
Например, Мария Сергеевна и Петр Олегович (мы тут серьезные ребята вообще-то и не можем себе позволить написать просто Маша и Петя) купили в один день бумаги (цены взяты из воздуха):
KR по $39
SWN по 4,8
OXY по 31
Через пару недель:
KR 42
SWN 5,11
OXY 27
Мы видим, что при покупке в равных долях: портфель принес бы около 0,41%.
А дальше происходит магия, которая казалась нам очевидной, но выяснилось, что многие этого не понимают. Мы начинаем играть с объемами.
Мария Сергеевна купила KR на 30% от своего капитала, SWN на 50%, а OXY на 20%, после чего ее итоги за месяц составили 2,95%, что уже сильно выше, чем результат при равном распределении объемов.
Петр Олегович купил KR на 10% от своего капитала, SWN на 10%, а OXY на 80%, после чего его итоги за месяц составили -8,90%, что уже сильно ниже, чем результат при равном распределении объемов.
Итак, мы на примере двух человек разобрали, как сильно объем сделки влияет на итоговую доходность.
Кстати, объемы, приведенные в примере, мы считаем крупными, взяты они только для примера.
Существует достаточное количество способов для расчета оптимального объема по сделке, мы призываем изучать их. В скором времени мы добавим несколько постов на эту тему, в которых разберем самые интересные из них.
В заключении, можем рассказать, что сейчас в AIT Prime мы внедряем рекомендуемые объемы к тем сигналам, которые публикуем. Для начала, мы пошли по пути оптимизации, тщательно изучили Дневник сделок (можно посмотреть в @aitprime_bot), и прогнали различные объемы на исторических данных чтобы вычислить оптимальный фиксированный объем, но это только начало пути.