Еще одна форма Фиксированно-Фракционного метода называется Оптимальная ф (f)". Популярным этот метод сделал Ральф Винс. Он использует оптимальную фиксированную долю при торговле в соответствии с заданным сценарием. "Оптимальная ф (f)" определяется как фиксированная фракция, которая дает больший доход, чем любая другая фиксированная доля, применяемая в рамках такого сценария. Наш первый пример с подбрасыванием монеты показал, что больше всего прибыли можно получить, если прибегнуть к стратегии реинвестирования, которая равна 25%, в сравнении этой величины с меньшей фиксированной долей - 15% или в сравнении с двумя другими фиксированными долями, превышающими 25%, то есть 40% и 51%. В действительности, применение как 24%, так и 26% дает менее значительную прибыль.
На первый взгляд кажется, что можно следовать этим путем. Метод может привести к феноменальному росту счета. Однако он также (и в основном именно так и происходит) может повлечь за собой тяжелые последствия. Прежде всего следует указать на то, что в каждой ситуации используются разные оптимальные фракции. Пример с подбрасыванием монеты базировался на наборе параметров и вероятностей. Торговля может иметь определенные параметры, но результаты необязательно останутся в пределах параметров. Если я использую стратегию фьючерсной торговли с остановкой в 500 долларов и целевым уровнем прибыли, равным 1.000 долларов, не применяя никаких других параметров, то падение цен может вызвать убытки, превышающие 500 долларов. Если мои позиции останутся открытыми на ночь и цены двинутся против меня, то уровень потенциального убытка может оказаться немного выше уровня защитной остановки. Помимо всего прочего, вероятность заключения прибыльных сделок по отношению к убыточным сделкам может быть равна 50% для последних 100 сделок, но это касается прошлых, а вовсе не будущих данных. Здесь нельзя применить тот же способ вычисления вероятности, что и в случае орлов и решек при подбрасывании монеты.
Поскольку мы имеем дело с непредсказуемыми вероятностями, каждый торговый результат может служить основой для математической формулы, позволяющей рассчитать оптимальную фиксированную фракцию для предыдущих торговых сделок. Это самый значительный, кроме фактора риска, недостаток метода оптимальной фракции. Этот метод не применим для прогнозирования, он обращен в основном на исследование прошлых данных. Допустим, оптимальная фракция для предыдущих 100 сделок составляла 15%, в последующих 100 сделках эта доля может оказаться равной 9%. Если для предыдущих 100 сделок оптимальной была доля 15% и вы решили провести 100 следующих сделок с той же фракцией, то вы вполне можете ошибиться и легко выйти за пределы суммы на вашем торговом счете.
Динамику метода оптимальной фракции можно проиллюстрировать при помощи кривой нормального распределения. Оптимальная доля будет представлять собой верхнюю часть кривой с участками, нисходящими влево и вправо. В сценарии с подбрасыванием монеты инвестиция в 10% от общей суммы бросков приносила прибыли меньше, чем 25-процентная, а инвестиция 25% была более прибыльной, чем 40-процентная. Эти инвестиции приносили гораздо больше прибыли, чем можно было бы получить без использования схемы реинвестирования. Однако при увеличении процента риска по каждой сделке до 51 положительное ожидание оборачивалось убытками. Следовательно, торговля с завышенным процентом риска может привести к бедствию.
В последовательности сделок, приведенных в таблице 5.14, первые 30 характеризуются оптимальной фракцией, равной 41%. А теперь рассмотрите 30 следующих сделок и рассчитайте для них оптимальную фракцию.
Обратите внимание, что оптимальная фракция для второго ряда сделок на 20% ниже оптимальной фракции для первых 30 сделок. Но мы не знали, насколько оптимальная фракция для второй группы будет отличаться от оптимальной фракции для первой, поэтому мы продолжали работу с прежней оптимальной фракцией.
