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Dimensionnement de position & Portefeuille

"Quelle devrait être la taille de cette transaction?" est la question qui décide si un avantage se compose ou explose. Les institutions la répondent avec ciblage de volatilité et le critère Kelly, et elles construisent un livre avec parité de risque plutôt que dollars égaux. cMind apporte les deux au détail — mathématiques déterministes sur une série de rendements de stratégie, avec une recommandation en anglais clair.

Ouvrez cBots → Dimensionnement de position (/quant/sizing).

Dimensionnement d'une seule stratégie​

Étant donné les rendements d'une stratégie (ou courbe d'équité), une volatilité annuelle cible, une fraction Kelly et un plafond de levier, le sizer rapporte :

  • Volatilité annuelle réalisée — la volatilité propre de la stratégie, annualisée par la règle de racine carrée du temps.
  • Dimensionnement de ciblage de volatilité — l'exposition qui rend la volatilité réalisée rencontrer votre cible (target ÷ vol réalisé), plafonné à votre limite de levier. Les stratégies à vol inférieur obtiennent une taille plus grande.
  • Kelly complet — la fraction de croissance optimale f* = μ / σ² (moyenne sur variance des rendements).
  • Kelly fractionnaire — f* mis à l'échelle par votre fraction Kelly. Demi-Kelly (0.5) est le choix courant sûr ; Kelly complet est fameux comme trop agressif pour des avantages réels et incertains.
  • Exposition recommandée — la plus petite (plus sûre) des sizages volatilité-cible et Kelly-fractionnaire, plafonnée. Une stratégie sans avantage positif (Kelly complet ≤ 0) est dimensionnée à zéro.
POST /api/quant/sizing
{ "returns": [...], "targetVolatility": 0.10, "kellyFraction": 0.5, "leverageCap": 3 }

Allocation de portefeuille​

Donnez-lui deux stratégies ou plus (séries de rendements alignées) et il construit un livre par parité de risque par volatilité inverse — chaque stratégie pondérée par 1 / volatility, normalisée — afin que le risque, pas les dollars, soit partagé équitablement. Elle retourne également :

  • la matrice de corrélation sur vos stratégies (repérez celles qui sont secrètement le même pari) ;
  • la volatilité de portefeuille projetée à ces pondérations, à partir de la covariance d'échantillon ;
  • un facteur de levier qui met à l'échelle le livre entier vers votre volatilité cible (plafonné).
POST /api/quant/portfolio
{ "strategies": [[...], [...]], "targetVolatility": 0.10, "leverageCap": 3 }

Pourquoi c'est fiable​

Tout cela est du code de domaine pur déterministe (Core.Portfolio) sans dépendance d'infrastructure et sans appels externes — testé en unité pour la mise à l'échelle vol-target, la formule Kelly, la propriété égale-risque des poids volatilité-inverse et la matrice de corrélation. Consultatif par défaut : les chiffres sont une recommandation, jamais un ordre automatique.