Мы знаем, что можно найти оптимальное f, используя эмпирический подход, а также спользуя некоторые параметрические методы как для ячеистых, так и для неячеистых данных. Мы также знаем, что можно привести данные к текущей цене. Какое оптимальное f действительно оптимально — полученное по приве­денным или неприведенным данным?Неприведенное эмпирическое оптимальное f рассчитывается на прошлых данных. Эмпирический метод для нахождения оптимального f, описанный в гла­ве 1, даст оптимальное f, которое реализовало бы наивысший геометрический рост по прошлому потоку результатов.
Однако нам надо определить, какое значе­ние оптимального f использовать в будущем (особенно в следующей сделке), учи­тывая, что у нас нет достоверной информации об исходе следующей сделки. Мы точно не знаем, будет это прибыль (тогда оптимальное f будет 1) или убыток (тог­да оптимальное f будет 0). Мы можем выразить результат следующей сделки толь­ко распределением вероятности. Лучшим подходом для трейдеров, применяющих механическую систему, будет расчет f путем использования параметрического ме­тода с помощью регулируемой функции распределения, описанной в этой главе, с приведенными или неприведенными данными. Если есть значительное различие в использовании приведенных данных по сравнению с неприведенными, тогда, вероятно, расчеты сделаны по слишком большой истории сделок, или же данных на уровне текущих цен недостаточно. Для несистемных трейдеров лучшим может оказаться подход планирования сценария.
Теперь вы имеете представление как об эмпирических, так и параметри­ческих методах, а также о некоторых гибридных методах поиска оптималь­ного f. В следующей главе мы рассмотрим проблему поиска оптимального f (па­раметрическим способом) для случая, когда одновременно открыто несколько позиций.