VaR: сравнение вариационно-ковариационного подхода с историческим

Для начала напомним, что измеряет value at risk (VaR):
показатель VaR говорит что на горизонте Т дней убытки не превысят Х денежных единиц с вероятностью Р.

Так, например, если однодневный VaR для портфеля равен -23000 долларов при уровне доверительной вероятности равном 0.95, это означает, что с вероятностью 0.95 убытки за один день по портфелю не превысят величину -23000 долларов и соответственно с вероятностью 1 — 0.95 = 0.05 превысят -23000 долларов.

Далее посмотрим как можно посчитать VaR вариационно-ковариационным способом и как его можно посчитать с помощью исторических данных.
Читать дальше →

Python: скрипт анализа рисков системы

Небольшое дополнение к постуот aspirin и Avals . Простенькая число-дробилка, которая показывает ожидаемые параметры по системе, рассчитывает NetProfit, MaxDD, PF, %win, и число убыточных сделок подряд.

Ее можно использовать для оценки рисков по системе, т.к. как правило MaxDD одного теста нерепрезентативно, потому как может не учитывать все вероятности получения череды убыточных сделок.

Вот результат моделирования «системы» у которой avgwin = 50, avgloss = 50, win% = 50%. Теоретически мы знаем, что МО этой системы = 0. Но в зависимости от того, как падает наша монетка, мы можем получить как + так и
Читать дальше →