Diverzifikace v algoritmickém investování /obchodování

Jeden z principů, který připomínám začínajícím traderům stále dokola je, že na jednotlivých obchodech příliš nezáleží. A jednotlivé obchody nelze "pilovat" k dokonalosti.
Vím, že mnoho začínajících obchodníků má pocit, že vztah mezi pravděpodobností a riskem mohou ovlivňovat svými schopnostmi. Tedy například, že se naučí vyhledávat jednoduché cenové patterny s vysokou úspěšností a vysokým poměrem průměrného zisku na občasné ztráty. To je ale typický příklad kognitivního zkreslení, kterým se všichni více či méně necháváme ovlivňovat. Jedním z nejznámějších kognitivních zkreslení spojených s přílišnou sebedůvěrou je "overconfidence bias" (zkreslení přehnané sebedůvěry). To vede zejména začínající obchodníky k přecenění vlastních schopností, dovedností nebo informací. V kontextu tradingu může tento jev vést k rozhodování na základě nedostatečných nebo nesprávných informací, protože obchodník si myslí, že ví víc, než ve skutečnosti ví. Například trader může přecenit svou schopnost předpovědět pohyb trhu, a může tak podstupovat zbytečná rizika. Třeba proto, že z příspěvků na sociálních sítí má pocit, že to „musí jít“.
Jednoduše řečeno – některé věci v tradingu kontrolovat můžeme, jiné nikoliv.
Jednou z oblastí, kterou v tradingu kontrolovat nemůžeme, je výrazné zvyšování výkonnosti běžných obchodních přístupů, aniž bychom nezvyšovali risk.
Sám obchoduji mnoho strategií. Mám rád například swingové mean reversion akciové strategie. Obchoduji je ale prakticky v té nejjednodušší možné podobě. Protože vím, že v reálném světě není cesta, jak zvýšit jejich výkonnost například 5x, aniž bych podstatným způsobem nezvyšoval risk (a to třeba skrytou cestou, kterou neuvidím v backtestu, protože testy vedoucí k podobné výkonnosti budou jednodušše přeoptimalizované).
Výkonnost proto vždy posuzuji ve vztahu k risku. Metrik, jak to dělat, je celá řada. Osobně používám sharpe ratio. To velmi stručně řečeno udává poměr průměrné výkonnosti k průměrnému risku a opravdu hodně volně bychom mohli říct, že strategie se sharpe ratio 1 může mít průměrnou výkonnost například 20 % při max. drawdownu také cca 20 %, nebo 10 % při max. drawdownu také 10 % (sharpe ratio v praxi nepracuje s drawdownem, ale volatilitou výnosů).
Strategie, které živě obchoduji, mají sharpe ratio někde mezi 0,5-1,5.
Začínající obchodníci často hledají strategie, které budou mít sharpe ratio „v nebesích“ – například doufají v průměrné zhodnocení 100 % při maximálním drawdownu 5 %. To je upřímně s běžně dostupnými strategiemi naprosto nereálné.
A čas v trzích vás naučí, že ani nemá smysl se pokoušet podobným směrem strategie posouvat.
Cesta, jak výkonnost zvyšovat, je diverzifikace v rámci portfolií.
Tím, že budete postupně obchodovat více nekorelujících strategií, zachováte jejich výkonnost, ale celkový risk bude klesat. Sharpe ratio se bude zvyšovat.
 Velmi dobře to v krátkém videu vysvětluje Ray Dalio (americký miliardář a významný hedge fund manager):

https://www.youtube.com/watch?v=Nu4lHaSh7D4
Ray ukazuje, že to, co ovlivňuje celkový risk našeho obchodování, je počet systémů (nebo zdrojů příjmů) a jejich korelace.
To je mentální posun, který je potřeba si v tradingu osvojit. Je potřeba odpoutat pozornost od jednotlivých obchodů  a začít přemýšlet o systémech pracujících v celku.
Na první pohled to nemusí vypadat složitě. Ale úplně snadné to není. Je potřeba vytvořit workflow, které zajistí, že jednotlivé systémy spolu dobře fungují, že se příkazy zadávají bez chyb, že dokážeme vše spolehlivě vyhodnocovat a podobně. Rozhodně to ale není nepřekonatelné. Podstatné je, do jaké oblasti trader zaměřuje svoji pozornost.
V pochopení důležitých a méně důležitých věcí v tradingu mohou pomoct také simulace.
Na Google Colabu s vámi sdílím svůj python simulátor náhodného obchodování.
Naleznete jej na této adrese:
https://colab.research.google.com/drive/1eLZr0-UuCx6srHLkF4QM0L_1LB5XvnzT?usp=sharing
Skript si uložte na svůj Google Drive a můžete jej spustit černou šipkou v záhlaví. Pak stačí vyplnit příslušná políčka a kliknout na „Spočítej“:

Prostředí je jednoduché. Skript generuje hypotetické systémy podle zadaných parametrů. Průměrný roční výnos 0,2 říká, že generujeme systém průměrně generující 20 % p.a. Pak je důležitá roční volatilita. Hodnota 0,2 stručně řečeno znamená, že můžeme očekávat drawdown cca 20-30 %. Dále zadáme počet let v simulaci a počet generovaných strategií.
Klikneme na Spočítej  a dostaneme například podobný graf:

Je zde daný počet equity křivek, které jsou vygenerované náhodně, ale s výchozími parametry výnosnosti a risku.
Některé systémy z principu vydělávají více, jiné méně. Pod tabulkou naleznete základní pohled na výnos a risk:
CAGR mean: 21,13 % CAGR max: 30,97 % CAGR min: -0,69 % Drawdown max: 40,15 % Drawdown min: 21,95 % Drawdown mean: 30,31 % Hodnoty se pochopitelně liší s každým během skriptu (křivky jsou generovány náhodně), ale rámcově budou při stejných parametrech vypadat podobně. Zde vidíme, že drawdown systémů se pohyboval v rozmezí 21,95 – 40,15 %. Výnosnost od -0,69 % do 21,13 % (ano, jedna strategie ztrácela podobně, jako se nám to bude dít na živých účtech).
Všech deset systémů má průměrné zhodnocneí 21,13 % při průměrném drawdownu 30,31 %. To je relativně realistický poměr.
Pokud ale v živém obchodování budete obchodovat se systémem, který má průměrné zhodnocení 21,13 % při drawdownu 30,31 %, není skutečně způsob, jak snížit drawdown nějakými "pokročilými taktikami" třeba na polovinu.
Až na jedinou taktiku. Doslova hlavní „svatý grál“ tradingu, který se odehrává na úrovni portfolia.
Řekněme, že bychom každé strategii přiřadili 1/10 kapitálu (na ukázce pracujeme s 10 strategiemi) a obchodovali je všechny najednou. Výkonnost portfolia by pak vypadala následovně:

Max Drawdown: -4.90 % CAGR: 23.05 % Annual Volatility: 5.23 % Celkové portfolio má najednou průměrné roční zhodnocení 23,05 % při maximálním drawdownu -4,90 %.
Věřím, že tento příklad hovoří za vše a maximálně doporučuji, abyste si s testerem hráli chvíli sami.
Jsem přesvědčen, že po čase každému obchodníkovi začne docházet, jak hodně záleží na kombinaci strategií do celku (portfolia) a jak minimálně jsou podstatné jednotlivé obchody.
Samozřejmě, že praktická implementace portfolií systémů má mnoho aspektů, které musíme řešit a sdílený python skript problematiku přibližuje jen ve zjednodušené a teoretické rovině. V praxi musíme systémy vytvářet, řešit rozdělování kapitálu mezi strategie, zajišťovat nízkou korelaci, systematicky obchodovat mnoho signálů atd.
Podstatné ale je, kam ve svém tradingu zaměřujete pozornost – na precizování např. vstupních situací nebo na pilování portfolia jako celku...
 

Dva měsíce po ukončení swingového workshopu generují vyučované strategie první zisky a ztráty. Ty nám nabízejí zajímavý pohled na diverzifikaci v praxi.
Kolik systémů obchodovat optimálně v portfoliu? Z mé zkušenosti jednoznačně platí, že čím více, tím lépe. Ale samozřejmě jsou zde praktické limity. Know-how, velikost účtu, psychika, zkušenosti atd. Proto je potřeba hlavně začít s pár systémy, dostat vše „do pohybu“ a postupně vše pilovat a rozšiřovat.
Praktickým startovacím bodem portfolio obchodování na Finančníkovi je swingový workshop, kde si probíráme hned několik strategií s využitím akcií. Ty mají ohromnou výhodu, že je lze obchodovat i s malými účty a přitom mít stále pod kontrolou risk. Na posledním workshopu jsme si nadefinovali i určité „miniportfolio“ právě pro malé účty. To se skládá ze tří strategií – jedné, která obchoduje pouze short a dvou obchodujících pouze long. Short strategie v aktuálním kontextu aktivní není, takže obchodují pouze zmíněné dvě long strategie – Monday Buyer a Mopull Limit. První drží akcie déle a zaměřuje se na akcie z indexu S&P 500, u kterých je nižší volatilita. Druhá naopak obchoduje aktivněji a zaměřuje se na akcie z indexu Russell 3 000. Přestože tak nejde o stejné strategie, obě se zaměřují na držení dlouhých pozic v akciích, a nabízí se tak otázka – jaký může mít podobné velmi jednoduché dělení portfolia praktický přínos? Pojďme si jej ukázat na živém průběhu obchodování od momentu, kdy jsme si ve workshopu portfolio představili – tj. v polovině listopadu 2019.
Hovoříme-li o diverzifikaci v portfoliu, tak mě, velmi stručně řečeno, zajímají hlavně následující informace:
Zda se liší obchodovaná logika strategií. Zajímám se o základní logiku systému, spoustu informací lze ale vyčíst z backtestů – například s jakým RRR strategie obchodují, jak dlouho drží pozice atd. Mopull limit a Monday Buyer jsou z tohoto pohledu dost odlišné systémy a přestože oba mají určitou korelaci s celkovým akciovým indexem (přeci jen nakupují akcie), jsou odlišné. Vzájemná matematická korelace výsledků. Backtesty Monday Buyer a Mopull Limit nabízejí následující equity křivky:

A přestože se opticky může zdát, že se křivky pohybují dost podobně, matematická analýza hovoří jasně – například v posledním roce mají obě křivky korelační koeficient jen 0.15. Tedy nízkou korelaci. To jednoduše řečeno znamená, že oba systémy by měly vydělávat trochu jinými způsoby – což zvyšuje šance na stabilní výsledek celého portfolia.
A realita nám dává naprosto za pravdu.
Takto se vyvíjel za poslední rok systém Mopull Limit:

Červená linka zobrazuje živé obchodování od konce swingového workshopu (tedy cca 2,5 měsíce), kde všichni účastníci dostali kód systému v otevřené podobě. Výsledky vůbec nejsou špatné. Anualizované zhodnocení 23,5 %, sharpe ratio  1,0 a drawdown -4,5 %. Nicméně v absolutním porovnání strategie za poslední rok zdaleka nepřekonala benchmark – index S&P 500 (byť k tomuto se ještě dostanu níže), zobrazený šedivou křivkou.
MondayBuyer také nakupuje akcie, ale jeho výsledky jsou úplně jiné:

Ve vývoji equity křivky od workshopu, kde opět všichni účastníci strategii získali a dnes již také často obchodují, vidíme anualizovaný výnos 37.3 %, sharpe ratio 4,42 a drawdown -1.4 %. Zde jen malé upozornění – tato strategie drží akcie delší dobu a účastníci workshopu začínající se strategií v listopadu tak na začátku měli jiné pozice (a tudíž výsledky), než jsem držel já. Stále je ale strategie v hezkém plusu. Navíc strategie MondayBuyer obchoduje bez marginu!
Na uvedených příkladech je krásně vidět:
Že každá strategie má lepší a horší období. Je těžké si vybrat a obchodovat jen jednu strategii, protože horším obdobím se nedá vyhnout. Bohužel většina začínajících obchodníků toto nikdy nepřijme a neustále přeskakují mezi systémy. Většinou naskakují do systémů těsně před tím, než přijde drawdownu (jako je tomu ve strategii Monday Buyer, kde sharpe ratio 4,42 není pochopitelně dlouhodobě udržitelné). Obchodování více strategií najednou podstatně vyhlazuje obchodní výsledky a zvyšuje pravděpodobnosti výdělku. Samozřejmě, že diverzifikace přes dvě strategie není dostatečná, je to spíše „důležitý začátek“. Ale i tak je zde vidět jeho praktický dopad. Ten je nyní zkreslen tím, že v našem „miniportfoliu“ z workshopu jsme přiřadili strategii Mopull Limit (té aktuálně méně vydělávající) 2/3 kapitálu a aktuálně lepší strategii Monday Buyer jen 1/3 kapitálu. Celkové výsledky spojeného obchodování pak vypadají takto:

Miniportfolio obou strategií obchodovalo s anualizovaným výnosem 28,7 %, sharpe ratiem 1,63 a drawdownem -2,8 %. Vidíte, že i třetinová účast strategie Monday Buyer například i v tomto krátkém období výrazně snížila drawdown. Na druhou stranu ale spojení obou strategií nepřekonalo benchmark v podobě indexu S&P 500.
Nebo překonalo? Hrozně totiž záleží s jakou optikou trhy vyhodnocujeme a co je naším cílem.
Jak zde píšeme stále dokola. Peníze v trzích vyděláváme podstoupením risku. Obecně platí, že čím více riskujeme, tím bude naše křivka výnosů rozskákanější a tím můžeme více vydělat. Risk přitom můžeme kontrolovat – například nastavením páky nebo právě složením portfolia. V něm můžeme jednoduše dávat vyšší váhu strategiím, které mohou vydělávat sice méně, ale stabilněji (to je i důvod, proč v našem miniportfoliu má Mopull Limit váhu 66 %). Podstupovaný risk se tedy projevuje i do volatility (rozskákanosti) našich výnosů. Toto téma je na delší diskuzi a bohužel úplně mimo možnosti tohoto článku.
Nicméně podívejte se, jak výnosy našeho obchodování vypadají v porovnání s indexem, pokud volatilitu normalizujeme (tedy srovnáme risk v případě obchodování portfolia na úroveň vycházející z držení indexu):

Strategie si v tomto poměrně složitém období nevedly vůbec špatně. Při srovnatelném risku měly výnos podobný jako index. Jinými slovy – pokud bych strategii obchodoval například s vyšší pákou (což není technicky problém), tak by výnos index překonal při srovnatelných drawdownech. Volatilita výnosů je přitom jedním z parametrů, které lze v obchodování předvídat s poměrně vysokou pravděpodobností (na rozdíl od výnosů samotných). Dopředu si ji tak můžeme naplánovat.
V obchodování je hrozně důležité, na jaké cíle obchodník míří.
Pokud obchodujete na různých šampionátech s malými účty, budete patrně mířit na co nejvyšší výnosy bez ohledu na rozskákanost (volatilitu) výnosů. To s sebou pochopitelně nese vysokou šanci na ohromné drawdowny (ve vyšších desítkách procent) a nemalou šanci na vymazání účtu (což je risk, který na šampionátu rádi všichni podstupují, protože zviditelnění v případě úspěchu za ten risk stojí).
V případě zhodnocování vlastního majetku ale většina rozumných obchodníků bude mířit především na stabilitu výnosů. Určitý risk podstupovat musíme, ale musí být v rozumných mezích. Sám si nedokáži dnes představit, že bych na svém účtu čelil například drawdownu více než 30 %. S většími penězi mířím spíše na polovinu této úrovně.
A zde se tak dostává ke slovu právě diverzifikace. Už i na výše uvedeném příkladu je zřejmé, jak již se dvěma strategemi lze risk do určité míry řídit. Dvěma nízko korelujícími strategiemi zvyšujeme šance na výdělek i v kratším horizontu. Přiřazením menší váhy volatilnější strategii výnosy stabilizujeme.
Ale samozřejmě i mým cílem je vydělávat co nejvíce a sám pochopitelně obchoduji více strategií než jen tyto dvě vyučované, spolu s několika dalšími, na workshopu. Ale i na těch je vidět, jak principy vysvětlované na Finančníkovi stále dokola zapadají do sebe. V obchodování často stačí podívat se na věci z dostatečného odstupu. Takto například vypadají výsledky obou systému za posledních 2 000 dnů (od roku 2012). Přestože S&P 500 prakticky jen stále rostl, systémy index nejen překonávají, ale především se tak děje s vyšší stabilitou výnosů:

Ta je o to patrnější, pokud volatilitu portfolia srovnáme na úroveň volatility indexu:

V případě pohledu na strategii za posledních 20 let (tj. od roku 2000) je pak výsledek ještě markantnější (a zde výkonnost portfolia není normalizovaná na volatilitu indexu, protože pak křivky nejsou ani vidět):

Pokud dnešní téma shrnu. Osobně si myslím, že v portfoliu je dobré mít pět a více různých nízkokorelujících strategií. Ale jak je patrné na dnešním příkladu, už i dvě strategie umožňují pracovat na profesionálním tradingu – zvyšovat šanci na výdělek a částečně i řídit stabilitu obchodování (podstupovaný risk).
 

Obsah článku:
Jaké má portfolio význam? Co je diverzifikace Co je korelace Typicky diskutované základní diverzifikované investiční  portfolio – 60/40  All weather portfolio Jak má vypadat portfolio? Portfolio složené z akcií, ETF nebo obchodních systémů? Diverzifikované portfolio složené z obchodních systémů Význam portfolia - shrnutí Jaké má portfolio význam?
Portfolio v kontextu finančních trhů odkazuje na kombinaci různých finančních nástrojů, jako jsou akcie, dluhopisy, komodity, měny a další finanční aktiva. Nejčastěji se hovoří o investičních portfoliích. Portfolia ale vytvářejí i aktivní obchodníci obchodující krátkodobě.
Klasické investiční portfolio může být složené z různých finančních nástrojů. Může obsahovat například 50 % akcií, 30 % dluhopisů a 20 % komodit, nebo jakoukoliv jinou kombinaci podle preference a rizikové tolerance investora.
Portfolio aktivních obchodníků se může skládat z obchodních systémů zaměřených na různé obchodní styly a délku držení pozic. Může obsahovat například kombinací dlouhodobého trendfollowingového systému, swingového mean reversion systému a intradenního breakout systému.
Hlavním významem portfolia je diverzifikace.
Co je diverzifikace
Diverzifikace je strategie, která spočívá v rozložení investic do různých typů aktiv s cílem minimalizovat celkové riziko na obchodním účtu. Základní myšlenkou je, že různá aktiva často nereagují na ekonomické události stejným způsobem. Pokud se jedno aktivum vyvíjí špatně, může být tato negativní výkonnost vyvážena pozitivní výkonností jiného aktiva.
Ryze česky popisuje diverzifikaci rčení nevkládat všechna vajíčka do jednoho košíku.
Diverzifikace rizika je důležitá při jakýchkoliv finančních aktivitách. Protože to, co fungovalo v minulosti, nemusí fungovat do budoucna. Stabilitu může přinést to, že nebudeme spoléhat na jediný zdroj příjmů, ale příjmů budeme mít několik. Ideálně takových, které na sobě nejsou příliš závislé – mají spolu nízkou korelaci.
Co je korelace
Korelace je míra, která vyjadřuje vztah mezi dvěma nebo více aktivy, investičními nástroji nebo obchodními přístupy. Nejčastěji hledáme korelaci ve výnosech aktiv. Můžeme ale hledat i korelaci mezi riskem. Například sledovat, jakou korelaci mají propady (drawdown) hodnoty jednoho aktiva k propadům hodnot jiného aktiva.
Korelace se měří na škále od -1 do 1. Silná pozitivní korelace (cca 0,5 až 1) znamená, že když výnosy jednoho aktiva stoupají, výnosy druhého aktiva obvykle také stoupají. A naopak. Když jedno aktivum klesá, druhé silně korelované aktivum také klesá. Negativní korelace (-0,5 až -1) znamená, že když výnosy jednoho aktiva stoupají, výnosy druhého aktiva obvykle klesají a naopak. Nízká  korelace (cca -0,5 až 0,5) znamená, že výnosy dvou aktiv nejsou vzájemně výrazně spojeny a pohybují se na sobě nezávisle.
Korelace je pro diverzifikaci portfolia klíčová. Celkový risk v rámci portfolia se snižuje jen v případě, že jednotlivá aktiva mají negativní nebo nízkou korelaci.
Důležité je současně si uvědomit, že korelace mezi aktivy se časem v závislosti na různých ekonomických, politických a tržních faktorech mění. Je tak výhodné mít složené portfolio z více nízko korelujících dílčích částí.
Typicky diskutované základní diverzifikované investiční  portfolio – 60/40
Příkladem tradiční alokace aktiv, která se často doporučuje v literatuře jako pasivní investiční portfolio, je tzv. 60/40 portfolio. Rozdělení se týká procentuálního rozložení mezi akciemi a dluhopisy: 60 % portfolia je investováno do akcií nebo akciových fondů. Akcie obvykle nabízejí vyšší potenciální výnos, ale také přicházejí s vyšším rizikem volatilnosti a ztráty hodnoty. 40 % portfolia je investováno do dluhopisů nebo dluhopisových fondů. Dluhopisy jsou obvykle považovány za konzervativnější investice s nižším rizikem než akcie. Poskytují pravidelné výnosy z úroků a obvykle mají nižší volatilitu než akcie.

Ukázka historické výkonnosti 60/40 portfolia složeného z indexu SPY (akcie) a TLT (dluhopisy). Na první pohled je vidět význam a přínos diverzifikace portfolia. Výnos portfolia 60/40 (černá linka) je podobný jako u držení akcií indexu S&P 500 (šedá linka), ovšem risk je podstatně nižší. Max. drawdown u S&P 500 byl cca -55 %, u 60/40 portfolia byl -30,77 %. To je podstatný rozdíl a jeden z hlavních důvodů, proč řada obchodníků podobným způsobem portfolio diverzifikuje.
Uvedená diverzifikace risku fungovala proto, že výnosy akcií a dluhopisů měly dlouhodobě nízkou korelaci. Jak jsme si řekli, to se ale může změnit a také se to v poslední letech změnilo.
Takto vypadá výkonnost stejného portfolia od začátku roku 2022:

Černá linka opět představuje výkonnostní křivku portfolia 60/40, šedá indexu S&P 500. Diverzifikované portfolio ztrácí výrazně více než index S&P 500 a mělo i hlubší drawdown (-27,24 % vs. -24,5% u samotného indexu S&P 500). Co se změnilo? Díky makroekonomických tlakům začaly najednou klesat výnosy nejen akcií, ale i dluhopisů. A tak kombinace, která dříve zaručovala nižší risk (když padaly akcie, dluhopisy rostly), najednou žádnou diverzifikaci rizika nepředstavovala.
All weather portfolio
Diverzifikace v rámci investičních portfolií může být pochopitelně komplexnější a investovat lze do širší skupiny aktiv. Výborně se k tomu hodí tzv. ETF. Jde o akcie kopírující výkonnost celých indexů sektorů, indexů nebo komodit.
Často bývají diskutována tzv. „all weather“ portfolia, jejichž cílem je přečkat v trzích všechny možné turbulence s co nejnižším riskem. Zmiňovány jsou různé alokace. Miliardář Ray Dalio, velký propagátor diverzifikace, pracoval mj. s portfoliem složeným z 30 % amerických akcií (VTI - Vanguard Total Stock Market), 40 % dlouhodobých dluhopisů (TLT - iShares 20+ Year Treasury Bond), 15 % krátkodobých dluhopisů (IEI  - iShares 3-7 Year Treasury Bond), 7,5 % komodit (DBC - Invesco DB Commodity Tracking) a 7,5 % zlata (GLD - SPDR Gold Trus).
Opět si můžeme takto diverzifikované portfolio nasimulovat a porovnat jej například s držením SPY kopírující index S&P 500:

Je vidět, že výkonnost tohoto typu diverzifikované portfolia (černá linka) poslední roky výrazně zaostávala za výkonností indexu S&P 500 jak z pohledu risku, tak výnosů. A to kvůli tomu, jak se v průběhu času změnily korelace jednotlivých aktiv, ze kterých je toto diverzifikované portfolio složené.
Jak má vypadat portfolio?
Na výše uvedených příkladech jsme si ukázali, že portfolio má v obchodování i investování vysoký význam, ale v trhu neexistuje jakákoliv univerzální rada pro jeho stavbu. Co fungovalo desítky let může kdykoliv přestat fungovat. Osobně při stavbě portfolií vycházím z následujících pravidel:
a) Ideálně chci mít v portfoliu cca 10–15 aktiv, které by principiálně měly jinak reagovat na různé tržní podmínky. V mém případě skládám portfolia z mechanických obchodních systémů. V takovém případě budou mít určitě zaručeně nízkou korelaci například long a short mean reversion systémy, long a short breakout strategie atd.
b) Mezi aktivy v portfoliu chci mít slabou korelaci. Pokud se korelace z nějakého důvodu zvýší, zkoumám proč a případně jsem připraven portfolio upravit.
c) Důležité je myslet na volatilitu jednotlivých aktiv v portfoliu. Volatilita zjednodušeně řečeno říká, jak hodně se dané aktivum hýbe. Na první pohled je jistě zřejmé, že portfolio složené z 50% investice do dluhopisů (které se hýbou málo, jsou málo volatilní) a z druhých 50 % do bitcoinů (který se hýbe hodně – je hodně volatilní), nedává smysl. Risk profil celého portfolia se v tomto případě bude odvíjet od pohybů bitcoinu. Osobně pro měření volatility používám metriku, které se říká anualizovaná průměrná volatilita. Váhu aktivům (v mém případě systémům) v portfoliu dávám tak, aby měl dopad volatility aktiv na můj účet u všech aktiv podobnou váhu (tj. do volatilnějších aktiv alokuji méně kapitálu, do méně volatilních více).
d) Aby portfolio dobře sloužilo k diverzifikaci a řízení rizika, je třeba vždy věnovat pozornost jeho risk profilu. Osobně nejvíce sleduji zmíněnou anualizovanou volatilitu. Mířím na hodnotu cca 12 % anualizované volatility. To v praxi znamená, že výkyvy stavu mého portfolio účtu se s poměrně vysokou pravděpodobností budou pohybovat v rozsahu ± 12 % a ze zkušenosti vím, že to povede k maximálním drawdownům na úrovni cca 15 %.

Pokud bude vaše portfolio dobře diverzifikované, ale například kvůli použití páky nebo velmi volatilních aktiv budete obchodovat s anualizovanou volatilitou například 50 %, budete mít šanci vytvořit ročně velmi slušné zhodnocení (50 % a více), ale také je třeba se připravit na vysoké drawdowny – určitě na úrovni 50-70 %, což v praxi snese málokdo.
V portfoliu bychom tak měli řešit: Rozložení kapitálu do aktiv,  jejichž výkonnost a risk by neměly souviset (tato souvislost by měla být pojmenovatelná jak logickým vysvětlením, tak matematicky nízkou korelací). Rozložení kapitálu rovnoměrně podle volatility. Celkovou očekávanou volatilitu portfolia, která by měla být v mezích toho, co bude komfortní pro naši psychiku.
Portfolio složené z akcií, indexů nebo obchodních systémů?
To je již velmi specifické. Záležet to bude hlavně na očekávaném výdělku a množství investovaného času.
Pokud hledáte pasivní investování, pak bych se rozhlížel po portfoliích složených z ETF na různé indexy, případně sektory, dluhopisy a základní komodity. Patrně bych nevytvářel příliš složitou logiku s nutností rebalancování (změna vah v portfoliu v průběhu času), protože pak můžete těžit z časového testu po třech letech držení a nulové dani z příjmu. Člověk v tomto případě nemůže doufat v příliš vyšší výkonnost, než kterou obecně nabízí akciové indexy (S&P 500 má průměr cca 10 % ročně). Při trochu štěstí lze projít drawdowny s menším poklesem účtu (u samotného S&P 500 je potřeba se připravit na drawdowny cca 50 %), ale jak je vidět na výše uvedených příkladech, odhadovat budoucí konkrétní mix ETF může vést k lepším, ale i horším výsledkům než nabízí samotný index. Ale již i taková portfolio diverzifikace má bezpesporu svůj vysoký význam.
Skládání portfolií z jednotlivých akciích může vést k výsledkům výrazně převyšujících výkonnost indexů, ale výsledné zhodnocení bude určitě výrazně více záviset na náhodě a zkušenostech investora než v případě portfolia složeného z ETF. Snadněji lze skončit také s horšími výsledky než při práci s ETF
Osobně preferuji vytváření diverzifikovaných portfolií z mechanických obchodních systémů. To může výrazně přebíjet výkonnost indexů jak z pohledu výkonnosti, tak z pohledu risku. Ale na druhou stranu to není pasivní investování a je třeba si výsledky odpracovat.
Diverzifikované portfolio složené z obchodních systémů
V případě skládání portfolií z obchodních systémů můžeme vydělat výrazně více než při držení indexů. Ovšem také s rizikem, že systém sám o sobě v budoucnu fungovat nemusí. Proto osobně volím co nejjednodušší obchodní logiky.
Například jeden ze systémů, který obchoduji živě na svém účtu, obchoduje tak, že drží 5 nejvíce rostoucích technologických akcií indexu Nasdaq 100 v momentě, kdy tento index roste (obchoduje se nad svým dlouhodobým klouzavým průměrem). To je obchodní logika, která v budoucnu nemůže přestat fungovat. Pokud samotný Nasdaq 100 poroste, porostou i akcie, které rostou nejvíce.
Přitom už tento samotný obchodní systém překonává index jak s ohledem na výkonnost, tak risk. Zde je výkonnostní křivka backtestu v logaritmickém měřítku:

Systém má historické roční průměrné zhodnocení 20,31 % (modrá křivka) oproti indexu Nasdaq (šedá křivka). Ten měl průměrné roční zhodnocení 14 %. Nasdaq 100 si přitom prošel drawdownem -53,44 %, systém -39 %. To je samozřejmě pro mě stále ohromné číslo vycházejí z toho, že systém je hodně volatilní.
Ve svém portfoliu jej proto obchoduji tak, že mu přiřazuji jen část kapitálu. Sám mám v portfoliu zmíněných cca 10 systémů, takže váha tohoto momentum systému je poměrně nízká. Ale řekněme, že bychom mu v portfoliu přiřadili váhu 50 % kapitálu  a druhou polovinu věnovali nějakému úplně jinému přístupu – například swingovému shortování akcií skrz mean reversion. Přesně takovou kombinaci mám v portfoliu implementovanou a je zřejmé, že korelace podobných přístupů (dlouhodobé rostoucí momentum vs. krátkoodobé short mean reversion) bude vždy nízká.
Takto pak vypadá výkonnost jednoduchého diverzifikovaného portfolia (50 % kapitálu momentum v Nasdaq 100 + 50 % kapitálu krátkodobé short mean reversion) zobrazená v logaritmickém měřítku jako černá křivka vs. dlouhodobá výkonnost indexu Nasdaq 100 (šedá linka):

Jde o backtest, který pochopitelně nezaručuje stejné budoucí výsledky. Ale princip je zde jasný. Již jen toto portfolio dvou systémů snížilo volatilitu na polovinu při zvýšení výkonnosti. Portfolio indikuje průměrnou roční výkonnost 21,89 % (index Nasdaq 100 zobrazený šedou linkou 14,04 %) při maximálním drawdownu -18,48 % (index Nasdaq 53,44%).
Obě obchodní logiky jsou přitom velmi jednoduché, až triviální. Na svém účtu v rámci diverzifikace portfolia tímto způsobem kombinuji další logiky, které mají spolu fundamentálně nízkou korelaci.
Význam portfolia - shrnutí
Je patrné, že skládání aktiv s nízkou korelací do jednoho celku je cesta, která se vyplatí. Ať se zaměřujete na trading nebo investování. Zejména si tím na účtu snižujeme volatilitu a tak risk.
Diverzifikace přitom může mít řadu podob, se kterými se pojí různá efektivita, ale i různé náklady. Poskládání několika širokých ETF, kde budeme maximálně průběžně dokupovat pozice je cesta, která je velmi pasivní, časově a nákladově nenáročná. Jen je dobré jít do tohoto přístupu se správným očekáváním.
Dobrou službu mohou vytvořit i aktivněji řízená portfolia složená z obchodních systémů. V této oblasti je na druhou stranu potřeba připravit se na to, že je cesta spojena se získáním větších zkušeností, což vesměs s sebou nese vynaložený čas a nezbytné náklady.