← Макалаларга кайтуу
March 1, 2026
5 мүн окуу

Чыгым-Пайда Асимметриясы: Депозитиңизди Кыйратуучу Математика

Чыгым-Пайда Асимметриясы: Депозитиңизди Кыйратуучу Математика
#risk management
#mathematics
#volatility drag
#algo trading
#Kelly criterion

Эмне үчүн 50% чыгымды жабуу үчүн 100% өсүш керек, волатилдүүлүк дрейфи (volatility drag) капиталды бүйрөк рынокторунда да кантип жок кыларын жана тобокелдикти башкарууну куруу үчүн ар бир алго-трейдер билиши керек болгон формулаларды түшүндүрөбүз.

Интуицияны Бузган Табышмак

Элестетип көрүңүз: актив 70%га өстү, андан кийин 70%га кулады. Же тескерисинче — адегенде кулады, андан кийин өстү. Кайсы сценарий пайдалуураак?

Жообу: экөө тең бирдей пайдасыз. Көбөйтүү коммутативдүү:

100×1.7×0.3=100×0.3×1.7=51100 \times 1.7 \times 0.3 = 100 \times 0.3 \times 1.7 = 51

Сиз "нөлдүк" баа кыймылында капиталыңыздын 49%ын жоготтуңуз. Бул ката эмес — бул кирешелердин көбөйтүү мүнөзүнүн негизги касиети.

Эмне Үчүн Чыгымдар Пайдадан "Оор"

Пайыздык киреше — көбөйтүү мейкиндигиндеги операция. 50% чыгым дегени 0,5ке көбөйтүү дегенди билдирет, ал эми баштапкы чекитке кайтуу үчүн 2ге көбөйтүү керек — башкача айтканда, 100% табуу керек.

Калыбына Келтирүү Формуласы

Эгер сиз капиталыңыздын x%x\%ын жоготсоңуз, баштапкы баланска кайтуу үчүн керектүү киреше:

Rrecovery=x100x×100%R_{recovery} = \frac{x}{100 - x} \times 100\%

Чыгаруу жөнөкөй. Баштапкы капитал CC болсун дейли. x%x\% чыгымдан кийин:

Cafter=C(1x100)C_{after} = C \cdot \left(1 - \frac{x}{100}\right)

Калыбына келүү үчүн Cafter(1+R)=CC_{after} \cdot (1 + R) = C, демек:

R=CCafter1=11x/1001=x100xR = \frac{C}{C_{after}} - 1 = \frac{1}{1 - x/100} - 1 = \frac{x}{100 - x}

Асимметрия Таблицасы

Чыгым Керектүү Калыбына Келтирүү Кирешеси Асимметрия Коэффициенти
5% 5,26% 1,05×
10% 11,11% 1,11×
20% 25,00% 1,25×
25% 33,33% 1,33×
30% 42,86% 1,43×
40% 66,67% 1,67×
50% 100,00% 2,00×
60% 150,00% 2,50×
70% 233,33% 3,33×
80% 400,00% 5,00×
90% 900,00% 10,00×
95% 1900,00% 20,00×

Асимметрия коэффициенти сызыктуу эмес түрдө өсөт. 50% чыгымдан кийин сиз стратегияны өзгөртпөй чыгуу статистикалык жактан дээрлик мүмкүн эмес зонага түшөсүз.

Волатилдүүлүк Дрейфи: Бүйрөк Рыноктордогу Үнсүз Өлтүргүч

Volatility Drag Visualization

Рынок "кыймылсыз турса" да, жалгыз эле волатилдүүлүк капиталды жок кылат. Бул көрүнүш волатилдүүлүк дрейфи (же variance drain) деп аталат.

Формалдуу Аныктама

r1,r2,,rnr_1, r_2, \ldots, r_n күнүмдүк кирешелер ырааттуулугу үчүн геометриялык (чыныгы) киреше:

G=i=1n(1+ri)1G = \prod_{i=1}^{n}(1 + r_i) - 1

Арифметикалык (орточо) киреше:

rˉ=1ni=1nri\bar{r} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} r_i

Алардын ортосундагы байланыш болжол менен:

Grˉσ22G \approx \bar{r} - \frac{\sigma^2}{2}

мында σ2\sigma^2 — кирешелердин дисперсиясы. σ22\frac{\sigma^2}{2} мүчөсү — волатилдүүлүк дрейфи.

Мисал: Күнүмдүк Волатилдүүлүгү 5% Бүйрөк Рынок

Активдин ар бир күнү тең ыктымалдуулук менен кокустан 5%га өсөрүн же кулаарын элестетели. Арифметикалык орточо = 0%. Бирок геометриялык киреше:

G00.0522=0.125%G \approx 0 - \frac{0.05^2}{2} = -0.125\%

252 соода күнүнүн ичинде: (10.00125)2520.729(1 - 0.00125)^{252} \approx 0.729, башкача айтканда "нөлдүк" орточо кыймылда жылына -27,1%.

Күнүмдүк волатилдүүлүгү адатта 3–8% болгон крипто рыногу үчүн бул багыттуу тренди жок волатилдүү активди кармоо капитал чыгымына кепилдик берерин билдирет.

Практикалык Колдонуу: Python Симуляциясы

import numpy as np

def simulate_volatility_drag(daily_vol: float, days: int = 252, simulations: int = 10_000) -> dict:
    """
    Monte Carlo simulation of volatility drag.

    Args:
        daily_vol: daily volatility (0.05 = 5%)
        days: number of trading days
        simulations: number of simulations

    Returns:
        Statistics of real (geometric) returns
    """
    daily_returns = np.random.normal(0, daily_vol, (simulations, days))

    cumulative = np.prod(1 + daily_returns, axis=1)
    geo_returns = cumulative - 1

    theoretical_drag = -0.5 * daily_vol**2 * days

    return {
        "mean_geometric_return": np.mean(geo_returns),
        "median_geometric_return": np.median(geo_returns),
        "theoretical_drag": theoretical_drag,
        "prob_loss": np.mean(geo_returns < 0),
        "worst_5pct": np.percentile(geo_returns, 5),
        "best_5pct": np.percentile(geo_returns, 95),
    }

result = simulate_volatility_drag(daily_vol=0.04)
print(f"Mean geometric return:  {result['mean_geometric_return']:.2%}")
print(f"Theoretical drag:       {result['theoretical_drag']:.2%}")
print(f"Probability of loss:    {result['prob_loss']:.2%}")
print(f"Worst 5%:               {result['worst_5pct']:.2%}")

BTCга окшош волатилдүүлүк үчүн типтүү натыйжа:

Mean geometric return:  -17.34%
Theoretical drag:       -20.16%
Probability of loss:     63.28%
Worst 5%:               -72.41%

Алго-трейдинг Үчүн Кесепеттер

Risk Management and Kelly Criterion

1. Risk/Reward жана Келли Критерийи

Чыгым асимметриясын билип, оптималдуу позиция көлөмү Келли критерийи аркылуу эсептелет:

f=pW(1p)LWLf^* = \frac{p \cdot W - (1 - p) \cdot L}{W \cdot L}

мында pp — жеңүү ыктымалдуулугу, WW — орточо жеңиш, LL — орточо чыгым (тобокелдин үлүшү катары).

Практикалык соода тиркемелери үчүн фракциялык Келли (f/2f^{*}/2 же f/3f^{*}/3) колдонулат, ал узак мөөнөттүү кирешенин аз гана азайышы менен капитал волатилдүүлүгүн азайтат.

2. Максималдуу Просадка жана Позиция Көлөмү

Эгер стратегия DmaxD_{max} максималдуу просадкага уруксат берсе жана стоп-лосс S%S\%да коюлса, критикалык просадкага чейинки максималдуу ырааттуу стоптордун саны:

n=ln(1Dmax)ln(1S)n = \frac{\ln(1 - D_{max})}{\ln(1 - S)}

Мисал: Dmax=20%D_{max} = 20\% жана 2%2\% стоп-лосс менен:

n=ln(0.8)ln(0.98)=0.22310.020211n = \frac{\ln(0.8)}{\ln(0.98)} = \frac{-0.2231}{-0.0202} \approx 11

Стратегия 11 ырааттуу стопту чыдай алат. Жеңиш ылдамдыгын (win rate) билип, мындай сериянын ыктымалдуулугун баалай алабыз:

P(n stops)=(1WR)nP(n\ \text{stops}) = (1 - WR)^n

45% жеңиш ылдамдыгында: P=0.55110.14%P = 0.55^{11} \approx 0.14\% — кабыл алынуучу тобокел.

3. Стратегиянын Геометриялык Күтүүсү

Стратегиянын чыныгы узак мөөнөттүү кирешеси — бүтүмдөрдүн арифметикалык орточосу эмес, геометриялык күтүү:

Egeo=(1+W)p×(1L)(1p)1E_{geo} = (1 + W)^p \times (1 - L)^{(1-p)} - 1

W=3%W = 3\%, L=1%L = 1\%, WR=40%WR = 40\% стратегиясы:

Egeo=1.030.4×0.990.61=1.01194×0.994011=+0.59%E_{geo} = 1.03^{0.4} \times 0.99^{0.6} - 1 = 1.01194 \times 0.99401 - 1 = +0.59\%

W=3%W = 3\%, L=3%L = 3\%, WR=50%WR = 50\% стратегиясы ("нөлдүк" сыяктуу көрүнөт):

Egeo=1.030.5×0.970.51=1.01489×0.984891=0.045%E_{geo} = 1.03^{0.5} \times 0.97^{0.5} - 1 = 1.01489 \times 0.98489 - 1 = -0.045\%

Win rate 50% болгон симметриялуу R:R стратегиясы волатилдүүлүк дрейфине байланыштуу пайдасыз.

4. Левередж: Ийинтирек Стратегияны Бузганда

Левередж кирешени эле эмес, волатилдүүлүк дрейфин да көбөйтөт. Левереджсиз дрейф σ22\frac{\sigma^2}{2}га барабар; LL левереджи менен ал L2σ22\frac{L^2 \sigma^2}{2} болот. Левередж астындагы капиталдын геометриялык өсүү ылдамдыгы:

g(L)=LμL2σ22g(L) = L \cdot \mu - \frac{L^2 \sigma^2}{2}

мында μ\mu — күтүлгөн киреше, ал эми σ\sigma — активдин волатилдүүлүгү.

3× левередж дрейфти 3 эсе эмес, 9 эсе көбөйтөт. 10× левередж — 100 эсе. 100× левередж — 10 000 эсе.

Оптималдуу Келли Левереджи

g(L)g(L) максимуму бул жерде жетет:

L=μσ2L^* = \frac{\mu}{\sigma^2}

Бул теориялык оптимум. Практикада позиция көлөмүн аныктоодогудай себептер менен фракциялык Келли (L/2L^*/2 же L/3L^*/3) колдонулат: μ\muнун так эмес баасы, "май куйруктуу" бөлүштүрүүлөр жана стационардык эмес волатилдүүлүк.

Таблица: Левередж, Ликвидация жана Волатилдүүлүк Дрейфи

Левередж Ликвидацияга Чейинки Кыймыл Дрейф Мультипликатору −5% Актив Кыймылында Просадка −10% Актив Кыймылында Просадка
−100% 5% 10%
−50% 10% 20%
−33,3% 15% 30%
−20% 25× 25% 50%
10× −10% 100× 50% 100% (ликвидация)
20× −5% 400× 100% (ликвидация)
50× −2% 2500×
100× −1% 10000×
125× −0,8% 15625×

Максаттуу Просадкадан Максималдуу Левередж

Эгер максималдуу просадканы DmaxD_{max} менен чектесеңиз жана активдин 99% ишеним деңгээлиндеги күнүмдүк VaR VV болсо:

Lmax=DmaxVL_{max} = \frac{D_{max}}{V}

Максаттуу Максималдуу Просадка Крипто (V=8%V = 8\%) Акциялар (V=3%V = 3\%) Форекс (V=1%V = 1\%)
5% 0,6× 1,7×
10% 1,25× 3,3× 10×
20% 2,5× 6,7× 20×
30% 3,75× 10× 30×
50% 6,25× 16,7× 50×

Таблицадан жыйынтык: крипто рыногу үчүн анын волатилдүүлүгү менен 3×тин өзү эле агрессивдүү левередж. Крипто биржаларындагы популярдуу 50×–125× — рыноктун биринчи нормалдуу кыймылында математикалык жактан кепилденген ликвидация.

Левередж Тандоо Үчүн Практикалык Формула

Ишенимдүү мамиле — бир нече баалоолордун минимумун алуу:

Lopt=min(LKelly2,DmaxVaR,σtargetσcurrent,Lexchange)L_{opt} = \min\left(\frac{L_{Kelly}}{2},\quad \frac{D_{max}}{VaR},\quad \frac{\sigma_{target}}{\sigma_{current}},\quad L_{exchange}\right)

мында:

  • LKelly2\frac{L_{Kelly}}{2} — фракциялык Келли (оптималдуу левереджтин жарымы)
  • DmaxVaR\frac{D_{max}}{VaR} — максималдуу просадка чеги
  • σtargetσcurrent\frac{\sigma_{target}}{\sigma_{current}} — vol-targeting (максаттуу портфель волатилдүүлүгүнө масштабдоо)
  • LexchangeL_{exchange} — биржа чеги

Минимум эч бир чектөөнүн бузулбашын камсыз кылат. Практикада просадка чеги адатта эң катаал болуп саналат.

Интерактивдүү калькулятор: Optimal Leverage Calculator байкап көрүңүз — стратегия параметрлерин киргизип, төрт метод боюнча оптималдуу левереджди визуализация менен алыңыз.

Соода Системаларын Куруу Үчүн Жыйынтыктар

Чыгымды башкаруу пайдалуу кирүүлөрдү табуудан математикалык жактан маанилүүрөөк. Бул мотивациялык ураан эмес — бул көбөйтүү кирешелеринин асимметриясынын кесепети.

Так эрежелер:

  1. Стоп-лосстор милдеттүү. Чыгымдын ар бир пайызы калыбына келтирүүнү экспоненциалдуу түрдө татаалдантат. 25%дан жогору просадка (+33% талап кылат) — кызыл зона.

  2. Минималдуу R:R = 1:2. Симметриялуу R:Rде 50% жеңиш ылдамдыгы да пайдасыз. Пайда пайдасына асимметриялуу R:R гана волатилдүүлүк дрейфин компенсациялайт.

  3. Өлчөө үчүн фракциялык Келли. Толук Келли теориялык жактан оптималдуу, бирок практикада f/2f^{*}/2 капитал волатилдүүлүгүнүн 50%ы менен кирешенин 75%ын берет.

  4. Волатилдүүлүк — эджсиз сиздин душманыңыз. Жогорку волатилдүү активдер үчүн бүйрөк рынокто жөн гана позицияны кармоо чыгым жаратат. Эгер сизде статистикалык эдж жок болсо — соода кылбаңыз.

  5. Арифметикалык эмес, геометриялык күтүүнү эсептеңиз. Бүтүм боюнча орточо пайданы көрсөткөн бэктест жалган айтат — чыныгы киреше ар дайым σ22\frac{\sigma^2}{2}ге аз.

  6. Левередж формулалардан, ач көздүктөн эмес. Максималдуу левереджди эсептөө үчүн Lmax=Dmax/VaRL_{max} = D_{max} / VaR формуласын колдонуңуз. Күнүмдүк VaRы 8% жана максаттуу просадкасы 20% болгон крипто үчүн бул 2,5× берет — 50× же 125× эмес.

Жыйынтык: Туура Эсептеңиз — Узагыраак Аман Калыңыз

Кирешелердин көбөйтүү мүнөзүн түшүнүү — академиялык көнүгүү эмес. Бул кандай гана жашоого жарактуу соода системасы курулган негиз.

Көпчүлүк трейдерлер рынокко "интуициянын" же инсайдердик маалыматтын жоктугунан жеңилишпейт — алар аддитивдүү мейкиндикте (арифметикалык орточо) чечим кабыл алгандыктан жеңилишет, ал эми рынок көбөйтүү мейкиндигинде (геометриялык орточо) иштейт.

Ар бир бүтүмгө чейин берүүгө татыктуу үч суроо:

  1. Эгер стоп иштесе — калыбына келе алам бекен? Rrecovery=x100xR_{recovery} = \frac{x}{100-x} формуласы жоопту дароо берет. Бүтүм боюнча тобокел 10%дан ашканда, калыбына келүү орунсуз чоң күч талап кыла баштайт.

  2. Менде статистикалык эдж барбы? Эгер жок болсо — соода кылбаңыз. Жалгыз эле волатилдүүлүк волатилдүүлүк дрейфи аркылуу чыгымга кепилдик берет. Волатилдүүлүк алдында эдждин жоктугу — капиталдын жай, бирок сөзсүз жок болушу.

  3. Менин стратегиямдын геометриялык күтүүсү кандай? Бүтүм боюнча орточо пайда эмес, жеңиш ылдамдыгынын пайызы эмес — так эле EgeoE_{geo}. Бул чыныгы узак мөөнөттүү натыйжалуулукту көрсөткөн жалгыз көрсөткүч.

Алго-трейдинг код жазуудан эмес, математикадан башталат. Код — бул мурунтан эле математикалык текшерүүдөн өткөн стратегияны ишке ашыруу куралы гана. Бул текшерүүсүз мүлтүксүз жазылган алгоритм да депозитиңизди системалуу түрдө азайтат.

Рынок каталарды жазалабайт — ал жөн гана капиталды туура эсептебегендерден туура эсептегендерге кайра бөлүштүрөт.

Кийинки тема: орто-дисперсия методдорун колдонуу менен портфелди оптималдаштыруу — диверсификация качан иштейт жана качан ал коопсуздуктун иллюзиясына айланат.

Цитата

@article{soloviov2026lossprofitasymmetry,
  author = {Soloviov, Eugen},
  title = {Loss-Profit Asymmetry: The Math That Kills Your Deposit},
  year = {2026},
  url = {https://marketmaker.cc/en/blog/post/loss-profit-asymmetry},
  version = {0.1.0},
  description = {Why losing 50% requires 100% growth to recover, how volatility drag destroys capital even in sideways markets, and which formulas every algo trader must know for risk management.}
}
blog.disclaimer

Authors

Eugen Soloviov
Eugen Soloviov

Trading-systems engineer

Trading-systems engineer building bots since 2017: cross-exchange arbitrage (connected up to 30 venues), cointegration-based pairs arbitrage across spot and futures, scalping, news and sentiment-driven strategies, trend algorithms, and portfolio management and balancing algorithms. Also builds sub-millisecond order execution, big-data warehouses, backtesting engines, AI agents, and trading interfaces (incl. open-source profitmaker.cc). Stack: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, architecture.

Newsletter

Рынктан бир кадам алдыда болуңуз

AI соода аналитикасы, рынок талдоолору жана платформа жаңылыктары үчүн биздин жаңылыктар бюллетенине жазылыңыз.

Биз сиздин купуялыгыңызды урматтайбыз. Каалаган убакта жазылымдан чыга аласыз.