А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Максимальний програш

Максимальний програш в надійності виходить рівним 1 2 при /0 7 для рівномірного закону, рівним 1 3 при /6 7 для нормального закону, рівним 1 2 при t 1 4 щоб експоненціального закону і рівним 1 2 при t 082 для релєївського закону. Виграш в надійності тим більше, ніж більш надійна система резервується і чим менший час вона працює.

Значить, як тільки відбувається максимальний програш (в даному випадку - 1 дол. При такій процедурі ви зможете пережити максимальний програш і все ще мати достатньо грошей для наступної спроби. Хоча ми не можемо бути впевнені, що в майбутньому програш найгіршого випадку не перевищить історичний програш найгіршого випадку, малоймовірно, щоб ми почали торгівлю відразу з нового історичного програшу. Трейдер, який використовує цю техніку, кожен день має вичитати суму, отриману за допомогою рівняння (201), зі свого балансу. Отримана відповідь слід округлити в меншу сторону і додати одиницю, таким чином, ми отримаємо число контрактів для торгівлі.

Що моментально дає інформацію для аналізу, що включає максимальний виграш і обсяг вкладень, необхідний зараз, тобто максимальний програш.

Тому при такій стратегії гравець Y не може втрачати більше, ніж 2 долари. Гравець Y мінімізації ровал свій максимальний програш, і цей минимакс (2 долари) збігається з Максиміна, знайденим незалежно від нього гравцем X.

Максимин означає, що нижня ціна гри визначає мінімальний виграш учасника. Мінімакс означає, що верхня ціна гри визначає максимальний програш учасника.

Математичне сподівання дорівнює 040 долара. Однак в цьому прикладі відбувається згладжування зменшенні балансу. Якби ми просто розглядали гру з позитивним очікуванням, то третя послідовність принесла б нам максимальний програш. Так як ми комбінуємо дві системи, третя послідовність більш рівна. Середнє геометричне тут дорівнює 1025 тобто швидкість зростання в два рази менше, ніж при простій грі з позитивним математичним очікуванням.

Насправді вам слід очікувати, що в майбутньому він буде вище, ніж дане значення. Мораль така: диверсифікація, якщо вона зроблена правильно, є методом, який підвищує прибутку. Вона не обов'язково зменшує програші гіршого випадку, що абсолютно суперечить популярному поданням. Диверсифікація пом'якшує багато дрібних програші, але вона не зменшує програші гіршого випадку. При оптимальному f максимальні програші можуть бути істотно більше, ніж багато хто думає. Тому, навіть якщо ви добре диверсифікували портфель, слід бути готовим до значних зменшенням балансу. У такій ситуації, якими б не були результати одного кидка, вони не впливають на результати іншого кидка.

Методи, описані в цій книзі, можуть використовуватися не тільки ф'ючерсними трейдерами, а й трейдерами, які працюють на будь-якому ринку. Навіть тим, хто торгує блакитними фішками, принципи, розглянуті в цій книзі, будуть вельми корисні. Для того щоб використовувати методи, описані в цій книзі, в торгівлі акціями, ми будемо вважати, що акція є ф'ючерсної ринковою системою. Припустимо, поточна ціна Toxico дорівнює 40 доларам. Отже, вартість 100 акцій Toxico становить 4000 доларів. Традиційно керуючі фондами акцій використовували портфелі, в яких сума ваг обмежена одиницею. Одержаний в результаті портфель задавався вагами або частками торгового рахунку для кожного компонента портфеля. Знявши обмеження по сумі ваг і вибравши геометрично оптимальний портфель, ми отримаємо оптимальний портфель з важелем. Тут ваги і кількості відрізняються. Розділимо оптимальна кількість для фінансування однієї одиниці кожного компонента на його відповідний вага і отримаємо оптимальний важіль для кожного компонента портфеля. Тепер розбавимо портфель, включивши в нього безризиковий актив. Можна розбавити портфель до точки, де важіль як би зникає, тобто важіль застосовується до активної частини портфеля, але активний баланс портфеля в дійсності використовує безпроцентні гроші з неактивної частини балансу. Таким чином ми отримаємо портфель, в якому регулюються позиції при зміні балансу рахунку, що дозволяє отримати найбільший геометричний ріст. Запропонований метод максимізує відношення потенційного геометричного зростання до потенційного програшу і допускає заздалегідь відомий максимальний програш. Для управління портфелем цінних паперів описаний метод є найкращим.