Как объяснить, насколько громоздким может быть потенциал финансирования стратегии?

Каждая стратегия рассчитывает максимальную емкость капитала по-разному.

Я привел пример маркетинговой стратегии цифровых валют:

Например, если у вас есть стратегия торговли на рынке и вы ведете BTC/USD пары на бирже, и ежедневная доходность примерно стабильна в 2 тысячи процентов. Если вы продолжаете увеличивать капитал, увеличиваясь до определенного значения, и доходность начинает снижаться, например, если вы увеличиваете его с 2 миллионов до 3 миллионов, и доходность больше не остается в 2 тысячи процентов, то вы можете считать, что вы достигли потенциала капитала.

Другими словами, стратегическая емкость может рассматриваться как ситуация, когда 100% использования средств может быть сохранено.

Итак, как мы можем предсказать его доходность с меньшим отклонением? Здесь мы должны проанализировать модель, которая работает как стратегия торговца. Предположим, что это простая стратегия сетки, и его модель предполагает следующую цену для каждой цены, которая имеет вероятность роста и вероятность падения по отношению к текущей цене в размере 50%.

Эта гипотеза, очевидно, не работает при больших колебаниях, поэтому мы считаем, что эффективный период этой стратегии длится в течение короткого периода без больших колебаний (например, падение курса по отношению к текущей цене, не более 5% времени, которое может быть сохранено).

Затем вы смотрите на рынок и обнаруживаете, что эта торговая пара на бирже не имеет больших колебаний примерно в течение одного часа до двух дней, вы делаете статистику и даете максимальное значение вероятности, то есть четыре часа без больших колебаний.(Это, например, типичное колебание)

Присмотревшись к этой гипотезе, вы обнаружите, что при ее гипотезе вероятность того, что каждый раз будет совершена сделка по купле-продаже, равна 50%.

Когда все средства заморожены, сделка прекращается, и тогда не хватает средств. Другими словами, в этот момент использование уже вложенных средств достигает 100%.

Другими словами, мы можем, исходя из статистических данных, приблизительно оценить объем капитала, если мы умножим его на среднее время, за которое не происходит больших колебаний, и если мы не умножим его на среднее время, за которое все заморожено.

Например, если вы проведете статистику и найдете 10 000 долларов, и при ваших параметрах, иногда полная заморозка за 5 минут, иногда полчаса, и вы получите наивысшую вероятность заморозки примерно за 10 минут.

Так что 4 часа/10 минут умножено на 10 000 и ваша стратегия может стоить примерно 240 000 долларов.

Этот подход к оценке очень сложный, и вы, возможно, также обнаружите, что многие параметры, которые вы используете здесь, изменяются, и этот подход к оценке увеличивается. Например, сколько вы устанавливаете объемов по каждой сделке, здесь не указано. Предположим, что вы устанавливаете один раз на 5000 долларов, и в одну секунду вы достигаете использования средств.

Многие аналогичные методы прогнозирования заключаются в том, чтобы количественно оценить стратегию и информацию о рынке, а затем, исходя из статистических данных о соответствующей информации, определить другие параметры стратегии, найти соотношение между использованием капитала и изменением объема капитала, например, найти время. Затем, используя статистику рынка, найти количественную связь, чтобы отклонить пределы мощности.

Если посмотреть на приведенные примеры, вы можете подумать, что если точность достаточно высока, то, кажется, можно судить по повторному тестированию.

Однако, учитывая данные по объему сделок, обратное измерение игнорирует замороженные заказы на рынке, что приводит к низкой прогнозируемой емкости.

Или ретроспекция, которая просто определяет, стоит ли торговать по цене, не учитывая объем, приводит к огромному потенциалу стратегии, которую вы прогнозируете.