Jaké výdělky znamená Sharpe ratio 1 a proč nereferovat raději o klasickém zhodnocení?
V nedávném článku popisujícím plán vytvoření komplexního portfolio systému spravující větší počet obchodních systémů a komoditních trhů jsem zmínil cíl pracovat se Sharpe ratio o hodnotě minimálně 1. Dostal jsem hned několik dotazů, jaké to tedy bude konkrétně zhodnocení? Na jaké výdělky cílím? Pojďme si tedy dnes ukázat, jakou má Sharpe ratio souvislost s výdělky a proč tuto metriku používám.
Většina obchodníků zde jistě již více než tuší, že výdělky pocházejí na burze z podstupovaného risku.
Pokud máme obchodní systém pracující s úspěšností např. 60 % při RRR 1:1 (na obchod vyděláme průměrně tolik, kolik průměrně riskujeme), pak víme, že systém bude z dlouhodobého pohledu vydělávat. Nicméně kolik a s jakým drawdownem bude záležet na tom, kolik budeme riskovat na jednotlivé obchody. Jiné zhodnocení a drawdown bude, pokud budeme na obchod riskovat 0,01 % a jiné, pokud na obchod budeme riskovat 10 %.
Většina profesionálních obchodníků tak výkonnost systémů posuzuje nikoliv podle parametrů typu úspěšnost nebo RRR, ale podle toho, jaký mají poměr průměrné výkonnosti k risku. Riskem může být například maximální drawdown. A určitě jste narazili na obchodníky, kteří referují o kvalitě systému například pomocí metriky průměrné zhodnocení/maximální drawdown. S maximálním drawdownem je ale ta potíž, že jde o jediné číslo – tedy statisticky velmi nerelevantní údaj. Ne nadarmo se říká, že maximální drawdown strategie je ten, který je teprve před námi.
Sám tak dnes risk posuzuji skrz rozskákanost výkonností křivky, čemuž se říká volatilita. Protože zde platí přímá úměra – čím volatilnější (rozskákanější) výsledky jsou, tím vyšší drawdown jednou přijde. Volatilitu lze měřit jednoduše, sám pracuji se směrodatnou odchylkou – funkcí, kterou naleznete v každém tabulkovém procesoru.
A co je extrémně důležité – volatilitu lze nejen měřit, ale v tradingu i kontrolovat (řídit). Vesměs pomocí risk managementu, kterým ovlivňujeme velikost otevíraných pozic. Vím, že toto téma bude pro začínající obchodníky náročné na pochopení, ale pro začátek je dobré si vštípit do hlavy – v tradingu nelze kontrolovat zisky, lze ale kontrolovat risk (právě zmíněnou volatilitu). Jen naivní začátečník staví strategie tak, aby vydělal „xx procent ročně“. Profesionál je staví tak, aby měly volatilitu „xx procent“, kterou dokáže na účtu ustát a zisky se dostaví.
A zde se dostáváme k samotnému Sharpe ratio. To ve své zjednodušené podobě představuje poměr průměrné výkonnosti právě k volatilitě (směrodatné odchylce výnosů).
Tedy:
Sharpe ratio = průměrná výkonnost / volatilita
Přičemž volatilitu dokážeme v rámci strategií řídit risk managementem.
Sharpe ratio samo o sobě představuje parametr kvality systému (tedy reflektující náš edge).
Máme-li tak k dispozici Sharpe ratio a volatilitu (kterou můžeme řídit = ovlivňovat), dostaneme průměrnou výkonnost vynásobením Sharpe ratio volatilitou.
Podívejme se na konkrétní příklad portfolio systému pracujícího s komoditními trhy.
Systém má Sharpe ratio cca 1.1. Pomocí modulu risk managementu otevíráme pozice tak, aby průměrná roční volatilita byla cca 15 %. Při backtestu s použitím dat 1.1.2000 – 12.5.2020 vychází průměrné roční zhodnocení 16,4 % (což hrubě odpovídá výše uvedenému vzorečku, kdy bychom ke zhodnocení došli vynásobením 1,1 * 15 %). Maximální drawdown byl při této volatilitě -20,3 % a equity křivka vypadala následovně:
A nyní malé „kouzlo“. V rámci position sizingu změním jedinou konstantu, aby systém obchodoval s vyšším riskem a cílil na roční průměrnou volatilitu 25 %. V praxi to znamená, že systém bude otevírat trochu větší pozice. Sharpe ratio systému se tím moc nezmění (malý rozdíl je dán mj. různými zaokrouhleními ve velikosti pozic), ale díky vyšší volatilitě bychom měli dostat vyšší průměrné zhodnocení (a logicky i vyšší drawdown, který z vyšší volatility vychází). A přesně takové výsledky backtest nabízí:
Najednou zde máme průměrné roční zhodnocení 29,85 % při vyšší volatilitě a vyšším drawdownu. Ten vyšel na -29,8 %, ale nezapomínejme na to, že jde o jediné číslo – v reálu může být i vyšší.
To byla tedy věřím praktická demonstrace toho, proč sám rád Sharpe ratio používám – protože dokáže srovnávat výkonnost při definovaném risku. Pokud budete mít součástí svého obchodování modul risk managementu řídící volatilitu obchodování, sami se můžete rozhodnout, jak velký risk chcete do obchodování pustit a jak vysokým zhodnocením (a drawdownům) se otevřít.
V případě FinFolia to znamená, že s malým kapitálem bude možné obchodovat s riskem na úrovni 30 % anualizované volatility (a očekávat drawdowny i přes 30 %) a s velkým kapitálem risk snížit například na polovinu – tím se sníží jak drawdowny, tak pochopitelně i zhodnocení. Sharpe ratio pak definuje právě vztah mezi volatilitou a výnosy.
Závěrečné shrnutí
Pro maximální flexibilitu v řízení volatility v rámci strategie je dobré obchodovat s pákovými instrumenty. Pokud obchodujete futures, určitě se vyplatí o Sharpe ratio zajímat. Hlavně proto, že vás v konečném důsledku metrika dovede i k risku, který reálně podstupujete.
V případě akcií je možné princip použít také, ale jen v omezené míře. V případě málo volatilních akcií prostě nejde vždy cílit na vysokou volatilitu (protože nám broker díky nižší páce nedovolí otevřít dostatečný počet akcií). Nicméně i tak se vyplatí uvažovat výše popsaným způsobem. Základní mustr, jak toto provádím v akciích popisuji ve strategii SMO PRO (vyučované ve swingovém workshopu). Minulý týden jsem pak v TechLabu publikoval nový tutoriál, kde popisuji, jak lze volatilitu ve strategii kontrolovat a jak princip aplikovat do dalších strategií).
Petr Podhajský
Fulltime obchodník věnující se tradingu více než 20 let. Specializace na systematické strategie obchodované na futures a akciích. Oblíbený styl obchodování: stavba automatizovaných portfolio systémů, které využívá i v alternativním fondu, který spravuje.
-
1