Масштабирование риска по качеству сетапа
Больше риска для A+-сетапов, меньше для B — соответствие размера позиции уровню убеждённости
Масштабирование риска означает изменение размера позиции на основе качественной оценки сетапа. Вместо того чтобы рисковать одинаковым процентом на каждой сделке, вы выделяете больше на высококонвиктивные сетапы и меньше на маргинальные. Типичная модель: A+ = 1.0% риска на счёт, A = 0.75%, B = 0.5%. Логика: A+-сетапы имеют наибольший процент побед и лучший R:R, поэтому заслуживают наибольшей экспозиции капитала. B-сетапы имеют меньшую вероятность и худший R:R — у них всё ещё положительное матожидание, но они заслуживают меньшей экспозиции. За 100+ сделок масштабирование даёт два преимущества: (1) Выигрыши становятся непропорционально большими (A+ выигрывают чаще И имеют больший размер). (2) Проигрыши становятся непропорционально малыми (B проигрывают чаще И имеют меньший размер). Чистый эффект — более гладкая кривая капитала с меньшими просадками.
✓Как распознать
- •A+ = 1.0% риска, A = 0.75% риска, B = 0.5% риска
- •Выигрыши непропорционально большие (высокооценённые сетапы побеждают чаще И имеют больший размер)
- •Проигрыши непропорционально малые (низкооценённые проигрывают чаще И имеют меньший размер)
- •Сначала нужен оценённый набор данных — без данных оценки это догадки
⚡Как избежать
- →Масштабировать риск без набора данных (нужно 50+ оценённых входов)
- →Увеличивать размер на B-сетапах потому что «этот ощущается иначе» (система работает только при следовании)
- →Делать разницу в риске слишком экстремальной (2% vs 0.25% создаёт дикие колебания)
- →Менять модель риска во время просадки (модель работает на 100+ сделках, не на 10)