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资金管理的有效边界_一个模型

2014-04-29 19:13   来源:818期货学习网



1、一些必要的参数

一个可重复的风险游戏,包含以下预设的常数,在模型中,它们是不变的:单笔赢利/损失比率R(不用风险/收益比,容易引起误会)、赢率P。为了简化问题,假设R>1且P>0.5。这是为了使模型产生正期望的结果,但这是其充分条件而非必要条件,如果需要,完全可以放松这个约束。

除此之外,还有一个预设的条件:原有资本为1,如果资本一旦低于常数x(0<x<1),则停止交易。比如,x可以等于0.5,即如果资本下跌至最初资本的50%,则退出游戏。

游戏中的变量包括:每局以现有资本的固定比率a(0<a<1)作为单局可损失资金;游戏局数即交易次数n,即并非无限次地进行交易,因为交易次数对结果有影响,虽然它不是主要的考虑的方面。

需要说明一下,a并不是衡量风险的参数。在本模型中,风险与收益都是衍生出的概念。

2、预先的讨论:局限条件x的影响

如果我们将局限条件x做一点点修改,我们就可以从一个新的角度看待整个问题。局限条件是一个“硬”约束,资本额一旦触及x这条水平线,就无条件地被强制停止交易。我们将它改成一个稍微“软”一点的约束。

假设交易员的资金全部是投资者提供的,如果资本额达到或低于x的水平,则投资者有权是否要求交易员停止运作并按x偿还资金。也就是说,投资者在一个资金管理协议上附加了一个美式“选择权”,而交易员的约束即是他“写”出了一张美式选择权。

我们再将它与包含一个卖权的债券做个类比。一个含有卖权的债券在一个普通债券的基础附加了一个条件:当债券的价格低于一个预先设定的价格时,购买债券的投资者有权要求债券发行人有权要求以此价格偿付债券。债券的价值等于无内含选择权债券的价值减去内含的选择权的价值。

从一个美式选择权的角度来重新看待以上的一些参数:游戏局数或交易次数n其实就是时间T;每笔交易所动用的资本比例a与R一齐代表了波动率;x则是strikeprice。不过,一般的选择权向上或向下的概率都是50%,但在我们这里则很可能不是对称的。而且,我们不考虑资金的时间成本。

对交易员来说,硬约束与选择权约束不同的地方在哪里呢?在给一个美式选择权定价的时候,在二叉树模型中是从后倒推至时间起点,但硬约束下的问题不用这么麻烦,直观得多了。事实上,从交易员的角度看,两者没有多大区别:如果硬约束损害了他的利益,这部分的利益大约等于选择权的价值。在后面的问题中,我们也可将约束条件理解为一个选择权。

三、路径

任何一个局游戏就是二叉树图中的一个结点。在任何一个结点,资本有等于P的可能会增长,乘以因数(1+a)R;有等于(1-P)的可能减少,乘以因数(1-a)。从0到n,就可以构建一个完整的二叉树图了。不过,向上和向下的概率不一定相等,画二叉树图还是有点复杂了。我们要把问题简化到象数123一样简单。

对于每一个a(0<a<1),用随机发生器,产生足够多的路径,要求是:在任意一个结点上,有等于P的可能向上,等于(1-P)的可能向下。

这样,我们就得到了足够多的表示资本金变化的路径。想象一下,将每一条路径都画在图上,水平轴是结点n,是个什么样子,它是对称的吗?(哈哈,画出来还是一个二叉树图,因为很多路径的很多部分重合了)。后面的就是算术加一些空间想象力。

四、筛选_加入约束条件

在得到的路径中,画一条水平线x,所有“触及”x的路径拦腰截断,。比如说,如果x=0.5,一条路径相邻的一组结点是0.6,0.4,0.5,0.6…..,则这条路径只保留到0.6,0.4,0.4就是端点。
 

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