Pozn.: Equity se trochu liší od té publikované v minulém článku. Je to z toho důvodu, že jsme změnili řazení obchodů. Dříve byly obchody řazeny tak, jak je zadávali jednotliví tradeři do aplikace obchodního deníku. Nyní jsou obchody seřazeny podle času uskutečněných exekucí, což lépe reprezentuje realitu.

Jde tedy o mix všech sim a live obchodů, které obchodníci zapisují do aplikace obchodního deníku od 26.6.2017 (kdy byl mentoring spuštěn a postupně se do něj zapojuje více a více traderů).

Na equity křivce se mi líbí její stabilita. Ta je ukázková i přesto, že v mentoringu je nyní ze začátku pochopitelně mnoho obchodníků (většina), kterým se zatím nedaří a s obchodní metodou se teprve sžívají. A jak už jsem psal minule – z mého pohledu je podobný graf dobrým vodítkem, že v trhu s obchodovaným systémem pracujeme s jasnou výhodou.

Ovšem jak velký je daný edge a jak reálně je obchodovatelný? Z celkové equity se to těžko pozná, protože mix ziskových a ztrácejících obchodníků výrazně ovlivňuje celkové výsledné parametry.

A tak mě napadlo udělat malý test. Mentorovaná skupina nyní běží měsíc. Edge se nejlépe pozná na činnosti obchodníků, kteří již trochu „vědí, co dělat“. Tedy zkusil jsem vybrat z obchodního deníku ty tradery, kteří v období 26.6.2017 – 10.7.2017 (prvních 14 dnů skupiny) měli:

- Alespoň 10 obchodů. Což vychází průměrně na jeden obchod denně. Vypovídá to o aktivnějším zapojení do skupiny a generuje alespoň trochu relevantní vzorek dat (ziskový s jedním obchodem umí být každý).
- Průměrný zisk alespoň 5 dolarů na obchod před komisemi. Jistě, velmi benevolentní pravidlo. Ukazuje ale na obchodníky, kteří jsou po 10 obchodech alespoň na „B/E“ tedy na nule. Vzorek dat ještě není moc rozsáhlý a sám se těším, až projekt poběží delší dobu, kdy bude k dispozici více dat.

Tímto filtrem prošlo 24,5 % obchodníků. Konkrétně jde o těchto 12 traderů, jejichž deníky mohou všichni FIMS studenti sledovat v uzavřené skupině: dveprek, petronelo, van Heck, Anavi, freezy, Crai, stookie, tino1, beppe, potuch, cacao, buj014. Což není vůbec špatné na to, že šlo o prvních 14 dnů mentoringu, do kterého se z logiky věci zapojují zejména méně zkušení a ztrácející obchodníci. Mimochodem – za druhou polovinu mentoringu už prošlo stejným filtrem 40% obchodníků (navíc již z podstatně větší mentorované skupiny), a to jsou tendence, které chci vidět…

Ale zpět k 24,5 % obchodníků, kteří prošli filtrem „úplně základní profitability“ za první polovinu mentoringu. Zajímala mě otázka – jak se dařilo těmto obchodníkům v druhé polovině proběhlého mentoringu? Tedy defacto takový OOS test, který by mi pomohl vyfiltrovat statistiky už jen k obchodníkům, kteří mají strategii osahanou a patrně trochu zažitou.

A zde je jejich výkonnost od 11.7.2017 do 28.7.2017 (druhá polovina proběhlého začátku mentoringu):

Tohle už začíná být velmi zajímavý obrázek. Je na něm především vidět, že alespoň základní výkonnost s obchodovanou metodou v minulosti, poskytuje vyšší pravděpodobnosti ziskovosti v budoucnosti.

Výsledky se vztahují k obchodování za 14 dnů (konkrétně 11.7.2017 do 28.7.2017) a je zde patrná ještě vyšší stabilita získávaných profitů než na equity celé mentorované skupiny. Přitom v této podskupině je již navíc větší procento obchodů exekvováno živě. Velikost průměrného obchodu bude v budoucnu patrně ještě trochu vyšší, ale už teď je realistická pro živé obchodování. Takto vypadá equity křivka po započtení komisí, které se platí u InteractiveBrokers:

Jaké univerzální závěry bych vyzdvihl z dnešní lekce?

Za mě další ověření robustnosti orderflow obchodování. To poskytuje z mého pohledu jeden z hlavních směrů, se kterým lze v dnešních trzích profitabilně daytrading provozovat. Zejména s menšími účty a kontrolovaným riskem. Největší ztráta na výše uvedené equity křivce byla -79 USD s komisemi.

Je vidět, že i diskréční obchodování je naučitelné. Vaším cílem by pak měla být především opakovatelnost toho, co děláte. Je velká pravděpodobnost, že se následně budete postupně zlepšovat. Zmínění obchodníci obchodovali v „OOS“ s úspěšnosti 74,5 % s průměrným RRR 1:1. A to jsme ve skupině stále velmi na začátku.

V intradenním obchodování se stabilní zisky lépe skládají po menších dílcích. Největší profit na poslední uvedené equity křivce je 295 USD po komisích. Obchodníci, kteří míří na velké profity musí před počítačem trávit mnohem více času (pokud nemají vše automatizované) a budou mít výsledky výrazně méně stabilní. Nicméně preference výběru konkrétního stylu obchodování jsou skutečně velmi individuální a naprosto respektuji, že každému vyhovuje něco jiného.

Není třeba cílit na úplně vysoký zisk s prvním kontraktem (se kterým obchoduje drtivá většina účastníků mentoringu). Tento se dobře používá zejména pro řízení risku dalších kontraktů – to vám ukáži hned v příštím článku. Ale je důležité, aby i první kontrakt generoval profity (například tak jako na ukázce výsledků traderů z mentorované skupiny).

Podobné statistiky plánuji zveřejňovat i v budoucnosti, kdy snad budou ještě zajímavější. Už jen proto, že budu mít k dispozici větší analyzovatelnou historii dat. Navíc obchodníkům ve skupině průběžné posílám video reporty s rozborem svých obchodů a tipy na to, kam by se měli posouvat. Takže věřím, že zde postupně budu moci dokumentovat i různé rozsáhlejší statistiky s přechodem na live atd.

Popisovat cesty vývoje intradenních obchodníků z pohledu výuky není nikdy lehké. Především proto, že úspěch nezávisí pouze na systému, ale z velké části i na dalších faktorech, které se špatně ovlivňují (časové možnosti, schopnost dobře zvládnout technické workflow, psychika, velikost účtu atd.). Nicméně osobně jsem přesvědčen, že orderflow obchodování je jeden z nejsilnějších a nejflexibilnějších principů, se kterými lze dnes trhy intradenně obchodovat. A i z toho důvodu jsem se rozhodl svoji obchodní metodu podrobit zátěžovému testu v podobě bezplatného mentoringu. Ten by měl jednak výrazně posunout zapojené tradery k profitabilitě a současně snad inspirovat i ostatní obchodníky na Finančníkovi v tom, jak přistupovat k systematickému profitabilnímu intradennímu obchodování.

Zde jsou mé první tipy:

Výuku intradenního obchodování si strukturujte

Intradenním tradingem lze dělat zejména s malými účty zajímavá zhodnocení. Nicméně začínající obchodníci stojí před mnoha rozhodnutími.

Například již jen povaha obchodního plánu. Ten může být buď velmi mechanický, ale takové je pak lepší naprogramovat a nechat obchodovat automatem. Ty ostatně budou lépe zvládat delší období drawdownů, které mechanické přístupy budou většinou absolvovat. Nebo více diskréční, kdy obchodník například sám posuzuje kontext pro exekuci obchodu. Tyto přístupy bývají velmi profitabilní, protože se snáze přizpůsobují aktuálním podmínkám trhů. Současně ale budou obsahovat spoustu proměnných, ve kterých se mohou začínající obchodníci z počátku ztrácet.

Osobně bych se při studiu diskréčním přístupům určitě nebránil. Ostatně i na FIMS vidím, jak podobné přístupy fungují mnoha obchodníkům, kteří dnes začínají. Nicméně proměnné systému je dobré z počátku maximálně eliminovat. Strukturujte si obchodní plán do jasných jednodušších bloků, a ty se učte postupně (nikoliv vše najednou). Jednotlivými bloky mohou být například: S/R úrovně z vyšších timeframe, časování vstupů, risk management před vstupem, trade management otevřeného obchodu atd.

Například v mém obchodním plánu obchodníkům doporučuji nejprve začít obchodovat s fixním trade managementem (pevný SL, pevný PT). Nikoliv proto, že by to byla nejziskovější strategie, ale proto, že obchodník se pak může plně koncentrovat jen na vyhodnocení kontextu a oblasti vstupu. Pokud pak prodělává, je jasné, že chyba je v oblasti, kde vstupuje.

Je myslím zřejmé, že obchodování jen části systému nebude generovat závratné profity (a ani by o ně nemělo v této fázi vývoje tradera vůbec jít). Ale jde o určitou formu progrese k tomu, aby si obchodník dobře zažil základní prvky obchodního plánu, a na nich mohl následně stavět dál.

Přesto by už v podobných fázích měla obchodovaná metoda poskytovat určitý edge. Ten by se měl projevit v rostoucí equity křivce. V případě intradenního obchodování ideálně s minimálními drawdowny, neboť to je právě důvod, proč lidé obchodují intradenně.

Takže jak je na tom orderflow obchodování z pohledu bezplatného mentoringu? Zde obchodníci vygenerovali po prvním měsíci dohromady skoro 1 000 obchodů. A to je číslo, kde by se edge obchodovaného systému měl projevit bez ohledu na často výrazné chyby, které jednotlivci v začátcích dělají. A takto vypadá equity křivka složená ze všech obchodů, které byly zaneseny účastníky do aplikace obchodního deníku mentoringu:

Zde se naplno projevuje síla velkých čísel. Totiž začínající obchodník bohužel sám většinou nedokáže vygenerovat stovky obchodů, které by exekvoval (byť i na SIMu) konzistentně a s jedním obchodním plánem. A bohužel by měl, protože právě až delší historie obchodů naplno ukazuje charakteristiky funkčnosti toho, co v trhu děláme.

Výše uvedená křivka reflektuje vesměs první fázi výuky FIMS obchodování (s výše zmíněným fixním trade managementem) ověřující vstupní edge. Ten ale zatím není rozveden dále například přes pokročilejší trade management. Nicméně pokud budete mít svůj vývoj rozdělen do podobných relativně izolovaných činností, získáte tak podobnými equity křivkami základní potvrzení, že vstup funguje a výsledky je možné dále zlepšovat prací například na trade managementu.

Tedy pokud začínáte s nějakým vlastním obchodním plánem, doporučuji zkusit oddělit vstupní logiku od trade managementu. Naučit se zprvu dobře a jistě exekvovat vstupní logiku. Že to generuje například nízký profit na obchod? Jistě, ale postupně se budete zlepšovat. Navíc trénovaný vstup můžete v budoucnu použít v obchodování s multipozicemi jako tvz. první target umožňující celému obchodu přejít do „risk free pozice“ a mířit na vzdálenější targety (jak to dělám ve FIMS). A v neposlední řadě coby zkušenější obchodníci jistě odbouráte fixní trade management a opět byste si všechny parametry obchodování měli zlepšit. Ale chce to postupovat krok za krokem.

Výsledky vstupů neposuzujte jen z pohledu ziskovosti

V případě začátků intradenního obchodování se nevyhnete občasným impulzivním vstupům. Důležité je ale nesnažit se obchody charakterizovat jen z pohledu ziskovosti. Protože tak se velmi snadno „pochválíte“ za obchod, který z principu dobrý nebyl. A tedy za situaci, kdy jste třeba jednali více méně „na slepo“ a jen to vyšlo. A to jsou bohužel momenty, které zakládají na solidní problémy v budoucnosti.

Sám bych obchod doporučoval charakterizovat minimálně z pohledu:
- Volatility, ve které se uskutečnil.
- Připravené úrovně (tedy jestli byl obchod nachystán dopředu).
- Dodržení charakteristik vstupního patternu.
- Potenciálu pro vzdálenější targety (nezbytné po přechodu z počátečních fází učení se ID).
- Dodržení nastavených pravidel trade managementu.

U diskréčních obchodů se mi dále osvědčilo exekvovat plán společně s několika dalšími obchodníky (například ve skupině s kamarády/známými). U obchodů lze poté snáze charakterizovat obchody „mimo plán“, které se často odehrávají mimo oblast ostatních obchodů.

Takto třeba vypadal aktuální pátek 21.7. v mentorované skupině. Jde o vteřinový graf, na kterém jsou vyznačeny short (červené) a long (modré) obchody jednotlivých obchodníků. Tmavá barva znamená ziskový obchod, světlá ztrátový obchod. Pokud se ptáte, proč jsou některé body posunuty mimo graf, tak je to z důvodu nedokonalé synchronizace času jednotlivých traderů (jednoduše řečeno nemají na počítači úplně správný čas):

V grafu jsem vyznačil určitá „ohniska“, do kterých se koncentrovaly obchody v cca prvních dvou hodinách páteční seance. Některé tečky se překrývají, a do ohnisek tak byla určitě exkvována většina vstupů. Toto je z mého pohledu perfektní způsob, jak vyloučit jeden ze základních faktorů obchodování – impulzivní vstupy, které se z principu budou odehrávat mimo obchody „skupiny“ například vašich známých, se kterými budete obchody sdílet. Pokud je obchod „v ohnisku“ ostatních, lépe se nad ním přemýšlí z pohledu dalších už výrazně jednoznačnějších parametrů (výše uvedená charakteristika risku, potenciál obchodu, dodržení trade managementu atd).

Abych se na závěr článku vrátil k mentorované skupině – i na grafu je vidět, že obchodníci začínají mít tendenci obchodovat nejen ziskové vstupy, ale i takové, které mají rozumný potenciál. Což je právě důležité zejména pro zvládnutí dalších fází trade managementu. Nicméně to je proces, který ještě nějaký čas potrvá.

Znovu lze jen na závěr zopakovat, že proces učení obchodování chce čas. Je potřeba postupovat krok za krokem a zejména pak s přiměřeným očekáváním, kterému jsem se věnoval již v mnoha předešlých článcích. Ale jak vidíte i na dnešních příkladech, pokud se jedna metoda opakuje systematicky dokola, výsledky se dostavují. Byť to tak často nemusí vypadat z pohledu jedné exekuce nebo jednoho obchodního dne.

Sám se rád účastním konferencí a workshopů. Zejména kvůli inspiraci a lidem, které na podobných akcích potkávám. Informace sdílené v rámci pracovního prostředí konferencí mě většinou namotivují opustit bublinu mé rutinní práce a věnovat čas i výzkumu něčeho nového, co se často vzápětí ukáže jako klíčové pro můj osobní posun. Posun do oblasti, o kterém jsem předtím vůbec nevěděl, že existuje nebo jsem o ní hlouběji nepřemýšlel.

Když jsem se třeba před časem začal učit Python, účastnil jsem se i pár akcí zaměřených vysloveně na programátory. Často jsem si tam sice připadal jako totální mimozemšťan, ale ve Španělsku jsem na jedné větší konferenci narazil například na lidi, kteří programují aplikace pro systematický fond, se kterými jsem v kontaktu dodnes. Ve velmi cenném kontaktu, který by jinak patrně vůbec nevznikl, neboť bych neměl příležitost podobné lidi potkat a navázat s nimi komunikaci.

Asi nejvíce motivace za poslední dobu jsem pak získal na nedávné newyorské konferenci QuantCon zaměřené na algoritmické obchodování. Opět ani ne tolik z pohledu samotného obsahu přednášek, ale kvůli lidem, se kterými jsem se potkal a kteří se mnou sdíleli své zkušenosti. Třeba krátkými rozhovory u vína, které mi byly velkou inspirací a zásadním způsobem ovlivnily můj další profesní rozvoj pro několik následujících let.

Ano, člověk nikdy vesměs neví, co konkrétně ho může na podobných akcích potkat (a jestli vůbec něco). Ale zatím jsem nikdy účasti na podobných akcích nelitoval, byť bohužel kvalitní konference stojí hodně peněz. Nejen na vstupném, ale i dalších nákladech. Poslední akce v New Yorku mě stála určitě kolem sto tisíc korun (konference, letenka, ubytování na Manhattanu atd.) a spoustu investovaného času. A z tohoto důvodu rozumím, že účast na podobných akcích není dostupná každému, byť bych ji každému traderovi přál.

A jelikož rád sdílím to, co mě osobně přijde funkční a zajímavé, zrodil se postupně plán. Přivést kvalitní konferenci do našeho regionu. Nalákat zahraniční obchodníky na krásy naší země a současně traderům z České republiky a Slovenska umožnit účast na takové akci za zlomek ceny, kterou by jinak museli platit při účasti na podobné akci v USA nebo Asii.

Plán mě nadchl od samotného začátku, byť bylo zřejmé, že realizace nebude úplně jednoduchá. Od počátku jsem trval na tom, že tuzemská konference musí nabídnout to, co mám sám rád na akcích, na které sám vyrážím:
- Přednášky od prokazatelně úspěšných lidí, se kterými je jinak těžké se potkat.
- Adekvátní prostředí a dobře postavený program nabízející co nejvíce možností neformální komunikace s ostatními – s přednášejícími i ostatními účastníky.
- Velký mix účastníků dávající šanci potkat někoho s inspirujícími myšlenkami.
- Absenci otravných prodejních prezentací a různých „show“, které jsou tak časté na akcích zaměřených na začínající tradery a neodbornou veřejnost.

Bohužel tento mix požadavků znamenal od začátku jedno – podobná akce bude dost nákladná na uspořádání a nebude atraktivní pro komerční subjekty mající rádi prodejní „show“ (bohužel právě tyto subjekty většinou akce pro retail z větší části financují a vstupy tak mohou být „za hubičku“ nebo zdarma). Ale mohla by zaujmout rozumně uvažující a ambiciózní tuzemské tradery a posunout je v tradingu dál.

A tak se nakonec zrodila konference QuantExpo, jejíž první běh se uskuteční v Praze 4.11.2017.
Konference zaměřená na algoritmické a systematické obchodování – oblast, ve které sám vidím v obchodování a správě kapitálu největší budoucnost.

A zatím jedeme podle vytyčeného plánu. Konference se bude konat v prostorách pražského pětihvězdičkového hotelu Grandior, kde má akce rezervováno celé konferenční centrum s kapacitou 400 lidí. Už jen díky zázemí akce se nám daří oslovovat mimořádně zajímavé přednášející, kteří často řídí svými strategiemi velké fondy. Současně ale souhlasí s předáváním know-how použitelného i pro menší obchodníky. Přímo v 5* hotelu bude pro všechny v ceně vstupu obědový bufet a závěrečná neformální „party“ s dostatkem prostoru pro networking – komunikaci mezi účastníky a předávání kontaktů a zkušeností. Daří se nám oslovovat velmi zajímavé přednášející, celá akce by se snad mohla zaplatit i ze vstupného hlavně zahraničních účastníků, kteří jsou za akce s kvalitním obsahem zvyklí platit nemalé vstupné (viz níže).

Podrobnější informace o QuantExpo naleznete na www.quantexpo.com, byť stránku stále doplňujeme o nové přednášející a podrobnosti o programu (na akci bude 7 až 8 přednášejících, nejméně z poloviny ze zahraničí). Řada přednášejících bude hovořit anglicky, ale jelikož bude první ročník probíhat v Praze, tak bude samozřejmě celý program simultánně tlumočen i do češtiny (a také do angličtiny pro zahraniční účastníky).

Akce to bude velká. Energie na její zorganizování bude třeba hodně, ale říkám si, že čas od času je potřeba se do podobného projektu pustit. Ostatně sám se na řadu přednášek těším a jsem rád, že za nimi nebudu muset cestovat moc daleko.

Nyní drobné informace k praktické stránce - QuantExpo bude propagováno partnery i v zahraničí, protože je od začátku připravována jako mezinárodní konference algoritmického a systematického obchodování, která v tomto regionu zatím chybí. V tuto chvíli je spuštěna tzv. „early bird“ registrace za výrazně snížené vstupné určené nejrychlejším účastníkům. Tato cena je zatím nabízena výhradně čtenářům Finančníka, což je komunita pro kterou osobně akci dělám. S partnery jsem vyjednal tuto výsadu, a i proto není například zatím spuštěn anglický web, kde by si mohli vstup koupit zahraniční účastníci. Chcete-li se konference zúčastnit (jako že to každému doporučuji), pak s registrací neváhejte. V tuto chvíli je k dispozici již jen menší množství „early bird“ vstupů. Po jejich vyčerpání bude cena navýšena, a bude navíc postupně růst tak, jak se akce bude zaplňovat a propagována v zahraničí, kde jsou vyšší ceny za podobné akce zcela standardní. Bohužel, ceny pak budou všude stejné, tedy jen v tuto chvíli je možné využít ještě cca týden (resp. do vyčerpání nabízeného množství) sníženou cenu vstupu právě na Finančníkovi. Registrovat se můžete na stránce www.quantexpo.com.

Obsah prezentací na konferenci z velké míry dávám dohromady s přednášejícími já, zejména s ohledem na témata, která mě osobně na podobných zahraničních akcích oslovila. Tedy kladu důraz hlavně na využitelnost informací v praxi běžných obchodníků a správců menšího kapitálu. Zatím to vypadá, že se přednáškami podaří pokrýt témata od vytváření strategií přes risk management až po optimalizaci portfolií. Podrobný program bude samozřejmě v budoucnu zveřejněn na www.quantexpo.com. Věřím, že se na akci 4.11.2017 v Praze potkáme. A nezapomeňte prosím. Early bird vstupenky jsou dostupné jen nyní pro čtenáře Finančníka.

Quantopian nezmiňuji na Finančníkovi poprvé. Prakticky jde o společnost pro správu investic, která svěřený investiční kapitál spravuje pomocí strategií vytvářených svými uživateli. Strategie se pomocí Pythonu vytváří přímo v bezplatných nástrojích vyvinutých Quantopianem. Ten současně poskytuje bezplatná data, mnoho inspirace a výuky, která podle mého názoru není v podobné míře na internetu vůbec běžná a ze které mohou čerpat i obchodníci, kteří o alokaci svých strategií do Quantopianu neuvažují.

Z úspěšných strategií vybraných pro investování ve společnosti mají tvůrci příslušný podíl na zisku (viz Getting Capital Allocations from Quantopian). Podíl představuje aktuálně 10 % z alokovaného kapitálu dané strategie. Její medián je nyní podle stránek Quantopianu 1,5 milionu dolarů s cílem průměrné alokace 5-10 milionů dolarů na algoritmus ke konci roku 2017. Tedy solidní motivace pro mnoho obchodníků, kteří věří, že jejich strategie a přístupy jsou vhodné pro zhodnocování institucionálních investic.

Dr. Jess Stauth se svojí přednáškou na QuantConu

Jak dokáže Quantopian vybrat z množství vyvíjených strategií ty, kterým bude věřit natolik, aby je nechal obchodovat investiční kapitál? O tom jsem si v New Yorku pro Finančník.cz povídal s Dr. Jess Stauth, ředitelkou výzkumu Quantopianu, která rozhoduje o finálním posuzování strategií.

Strategie, které používá Quantopian v rámci správy kapitálu, pochází pouze od vašich uživatelů, nebo máte současně vlastní tým analytiků připravujících vlastní strategie?

Celou společnost stavíme jednoznačně na přístupu, kdy všechny zisky jsou generovány strategiemi z komunity našich uživatelů, se kterou interně nesoutěžíme. Nevytváříme proto vlastní strategie. V tomto jsme naprosto transparentní, a naši uživatelé tak mají jistotu, že v oblasti alokace kapitálu s Quantopianem nesoupeří.

Na čem sami pracujeme je proces vybírání algoritmů od uživatelů pro využití při správě investic. A následně vytváření systémů pro celkové řízení risku a portfolia složené z vybraných algoritmů uživatelů.

Soustředíme se tedy na otázky typu – jak přeměnit dobré myšlenky uživatelů do portfolia s kvalitním risk managementem, které bude vhodné pro institucionální investory?

Řadu uživatelů patrně zajímá, zdali Quantopian při posuzování strategií vidí i samotný kód systémů, a tudíž naprosto celou obchodovatelnou myšlenku?

Ne, všechen kód je uchováván v šifrované podobě. A nikdo ze zaměstnanců analytického a investičního oddělení Quantopianu nemá ke zdrojovému kódu přístup.

Pokud ale někdo potřebuje s kódem pomoct, tak může poslat žádost na podporu a poskytnout jim povolení k přístupu k algoritmu. To je prakticky jediná příležitost, kdy se dostáváme do styku se zdrojovým kódem uživatelů.

Co se týče algoritmů vybraných pro alokování kapitálu. U nich také nevidíme zdrojový kód, ale jakmile je algoritmus vybrán k živému obchodování s naším kapitálem, tak od uživatelů vyžadujeme dodatečnou míru transparentnosti. A to konkrétně v podobě popisu jakýchkoliv změn, které budou na strategii provádět. Chceme pak tedy vidět pouze ty řádky kódu, které autor změnil. Pokud autor například změní řádek s definicí trhů, které systém obchoduje, chceme vidět pouze daný změněný řádek kódu.

Takže ani u strategií, kterým alokujete kapitál, nevidíte zdrojový kód?

Ano, přesně tak.

Takže kompletní rozhodování o začlenění strategie do Quantopianu je založeno na studování statistik z backtestu strategie a výkonnosti v out of sample?

Ano, strategie posuzujeme na základě výsledků backtestu a out of sample obchodování. Případně strategii paper tradujeme a můžeme ji různě testovat.

Současně také po autorech požadujeme, aby nám základní principy strategie vysvětlili. A ideálně také popsali, jaká data strategie používá. Je to především z důvodu, že jsme přesvědčeni, že je důležité, aby obchodovatelná strategie měla racionální základ. Strategie mohou být hodně sofistikované a používat nejrůznější moderní techniky. Ale pokud nemají vysvětlitelný ekonomický fundament fungování, je velmi složité takovým strategiím věřit. Po autorech strategií potenciálně vybraných pro naši investiční společnost chceme tedy vyplnit určitý mini due diligent dotazník vysvětlující princip strategie. Ten pak můžeme porovnat s charakteristikami backtestu strategie. A jednou ze základních věcí, kterou sledujeme na samém začátku je to, zdali nám vše souhlasí. Jestli například charakter profitů a risku backtestu odpovídá chování, které lze očekávat od popsané charakteristiky systému.

Autor může například popsat, že strategie vychází z obchodování momenta. V takovém případě se můžeme například podívat na korelaci výsledků s Fama–French momentum portfolia. A pokud zde žádná korelace není, je záporná nebo je velmi sporadická, pak chceme model více vysvětlit, protože dodaný popis neodpovídá tomu, co bychom od modelu na základě popisu očekávali. A upřímně, autoři tento proces vnímají velmi pozitivně, protože se často z našich analýz hodně naučí o svých vlastních strategiích. Někdy jim to pomůže některé prvky strategie opravit a zlepšit.

Dají se popsat typické strategie, které prošly výběrem pro alokování kapitálu v Quantopianu?

Určitě. V rámci Quantopianu cílíme na specifický typ investičního nástroje, který nabízíme investorům. V tuto chvíli jsou to strategie založené na amerických akciích a ETFs. Strategie, které jsou market neutrální a v ideálním případě beta neutrální. Cílíme na strategie se střední frekvencí obchodování. To v praxi znamená několik obchodů denně až po několika týdenní držení pozice. Tedy strategie, které dokáží rychle reagovat na možnou změnu tržního prostředí.

Tedy například typické trend-following modely už jsou příliš dlouhodobé?

Ano, přesně tak. Klasické trend-following modely už budou z našeho pohledu obchodovat nejspíše příliš pomalu.

Navíc v našem případě bychom patrně zahrnuli trend-following do našeho portfolia v případě, že bude vycházet z principu obchodování relativní hodnoty v rámci určitého sektoru, kde by systém současně například nakupoval akcie se silným rostoucím momentem a současně prodával akcie se silně klesajícím momentem.

Pro váš kapitál tedy hledáte strategie, které obchodují současně long/short, případně se alespoň neustále v trhu zajišťují opačnou pozicí?

Ano, strategie by měly používat hedge. Ideálně by mělo jít o long/short strategie, kde short je prováděn pomocí jednotlivých akcií. U tohoto stylu vnímáme nejvyšší přínos v oblasti diverzifikace.

Pokud jste například long v akciovém portfoliu a short řekněme pomocí SPY, tedy ETFs sledující pohyb indexu S&P 500, pak jste limitován tím, že SPY má stejnou expozici pro různé tržní sektory. Kdežto vaše akciové portfolio může mít vůči daným tržním sektorům jinou expozici. Tedy můžete se zajistit pozicí ve SPY, ale i přesto skončit s výraznou nezajištěnou expozicí vůči pohybu určitého sektoru. Sofistikovanější alternativou je tak vzít například několik specializovaných sektorových ETFs, explicitně vypočítat expozici portfolia vůči jednotlivým sektorům, a zajistit portfolio příslušným množstvím sektorových ETFs. To může fungovat docela dobře. Nicméně na druhou stranu je pak například potřeba dobře pracovat s výběrem dostatečně likvidních sektorových ETFs. Použití nedostatečně likvidního instrumentu může být jeden z důvodů, proč strategie nedostane v Quantopianu alokaci kapitálu. Ale i v této oblasti se snažíme s autory komunikovat a často lze najít alternativu v dostatečně likvidním nástroji.

Na QuantConu jste zmiňovala, že každý měsíc analyzujete stovky strategií, které uživatelé Quantopianu posílají k posouzení a potenciálnímu zařazení ke správě kapitálu v rámci Quantopianu. Jaké jsou tedy typické důvody odmítnutí strategie? Jakým procesem postupují strategie, aby bylo takové množství práce vůbec možné zvládnout?

Ano, strategie procházejí určitým procesem analýzy a velké množství se jich ke mně vůbec nedostane. Jsou to například strategie, které mají dlouhodobě hodně vysokou korelaci s indexem, pochopitelně dlouhodobě ztrátové strategie, strategie obchodující bez zajištění a například velmi volatilní strategie. To je ale zhruba všechno. Pokud tedy například obchodník pošle jednoduchou long only strategii obchodující jediný instrument na základě určitých vstupních a výstupních patternů, pak takovou strategii patrně vůbec neuvidím. Tak to máme nastavené dnes. Ale je samozřejmě možné, že pravidla pro výběr strategií se mohou v budoucnu měnit.

Ukázka strategie, která neprošla procesem výběru. Strategie neměla dostatečnou výkonnost v out of sample ověření, které se provádí 6 měsíců. Mj. proto, že akademické studie ukazují, že pokud má strategie v out of sample testování o délce 6 měsíců alespoň sharpe ratio 1, existuje 75% šance, že pozitivní sharpe ratio bude i v budoucnosti.

Strategie, které projdou základním filtrem procházím s kolegy ručně. Velmi častými chybami jsou pak ty, o kterých jsem hovořila na své přednášce na QuantConu. Sleduji například dlouhodobou beta strategie (pozn. redakce – korelace s indexem). Naším základním filtrem je průměrná beta pod cca 0.3. Tato podmínka je filtrována automaticky. Nicméně sama sleduji, zdali strategie nemá občasná krátká období, kdy beta prudce vzroste. I toto by se dalo automatizovat, nicméně v tuto chvíli posuzuji podobné negativní hodnoty v kontextu dalších výkonnostních ukazatelů strategie.

Hledáme také skutečně diverzifikované strategie. Sledujeme tak například počet obchodů v různých trzích. Pokud strategie obchoduje stále dokola jen několik trhů, které nejsou dobře hedgovány, tak to pro naši společnost není zajímavé. Typická situace, která by neprošla tímto filtrem, je strategie pracující například s portfoliem 10 akcií, kterým jsou přiřazeny trvale fixní váhy.

Bez ohledu na samotný kód tak z analýz vidím, jestli byly profity generovány například jedním ETF nebo pomocí long/short portfolia dynamicky vytvářeného koše akcií. Takový model je pro Quantopian pochopitelně mnohem atraktivnější.

Analýza obchodovaných titulů mně také pomáhá udělat si představu o tom, jestli systém obchoduje například diverzifikované portfolio velkých likvidních akciových titulů nebo koncentrované portfolio microcaps akcií.

Analýzy, o kterých hovoříte, jsou součástí modulu pyfolio, který jste také uveřejnili jako open source, je to tak? Používáte pro vyhodnocování strategií sama tento nástroj?

Ano, jsou součástí pyfolia, který je k dispozici zde na githubu .

Pyfolio sama používám prakticky exkluzivně právě pro analýzy strategií určených pro potenciální nasazení v Quantopianu. Určitě je to dobrý nástroj, který bych doporučila používat pro detailní analýzu backtestů. Pokud backtestujete své strategie v Quantopianu, jsou tyto nástroje propojené. V rámci základního backtestu si stačí poznamenat identifikátor backtestu, a ten pak jen zadat do prostředí pyfolia, které je na Quantopianu zdarma k dispozici. Získáte tak velmi podrobné analýzy, se kterými sama pracuji.

Ukázka další strategie, která neprošla procesem výběru. Algo se příliš exponuje do dlouhých pozic (není market neutrální) – má beta až 0.5. Statistiky pochází z open source modulu pyfolio, který je také zdarma integrovaný do Quantopianu.

Ukázka další strategie, která neprošla procesem výběru. Horní screenshot ukazuje dobrou out of sample výkonnost strategie. Strategie prošla i dalšími testy, ty ale současně ukázaly, že je obchodováno velké množství méně likvidních akcií. Quantopian nabízí tzv. dataset Q1500, který každý den obsahuje 1 500 nejlikvidnějších amerických akcií vhodných i pro obchodování větších pozic nezbytných pro exekuce v rámci investiční společnosti. Spodní screenshot ukazuje, že obchodování strategie na tomto datasetu nabízí již výrazně horší výsledky.

Nyní máte v Quantopianu také futures data. Plánujete tedy rozšířit portfolio i o futures strategie?

Určitě. Futures strategie plánujeme zapojit do současného investičního nástroje.

U strategií typicky vyžadujeme 6 měsíců out of sample obchodování. Nyní jsou tedy obchodníci schopni pracovat s futures daty, provádět výzkum a backtesty. Za šest měsíců bychom tak mohli mít první strategie po out of sample ověření připravené pro alokaci kapitálu.

Plánujete do platformy přidat opční data?

Po futures myslím přijdou na řadu spíše mezinárodní akcie, na které můžeme využít naši stávající infrastrukturu. Dá se také předpokládat, že lidé mohou snáze využít své kódy připravené pro americké akcie.

Skrz svoji pozici máte jistě možnost vnímat mnoho obchodníků, kteří se snaží vydělávat pomocí algoritmických strategií, ale nejsou zatím úspěšní. Máte pro ně nějaké doporučení?

Quantopian umožňuje obchodníkům také automatizovaně obchodovat své strategie na svých vlastních účtech u dvou brokerů (Interactive Brokers a Robinhood). Dnes již na to nemám čas, ale před lety jsem sledovala obecné statistiky výkonnosti obchodníků, neboť jsme jim chtěli poskytnout co nejlepší nástroje právě proto, aby neztráceli peníze. Z mého pohledu je důležité začít především u analýzy expozice risku. V tomto ohledu se snažíme obchodníky na Quantopianu také hodně vzdělávat . A musím říct, že se nám naše snažení vyplácí, neboť u live obchodníků na naší platformě vidíme velmi konzervativní přístupy bez toho, aniž by se obchodníci neustále obměňovali.

Osobně bych si také dala pozor na přemýšlení pouze nad profity bez ohledu na vynaložený risk. A pokud člověk realisticky a upřímně přemýšlí o risku, má mnohem, mnohem vyšší šance pohybovat se v trhu dostatečně dlouho na to, aby se naučil obchodovat lépe a lépe.

Děkuji moc za rozhovor.

Dnešní článek je zaměřen hodně na intradenní obchodování. To je pro mnoho obchodníků zajímavé tím, že je sice časově náročnější, ale na druhou stranu s ním lze vytvářet vyšší zhodnocení s použitím nižšího kapitálu.

Není tajemstvím, že mnoho obchodníků v intradenním obchodování neuspěje. Proč? Například proto, že:

a) Nejsou dostatečně trpěliví. Neakceptují, že na dobré obchody je třeba si počkat. Že je výrazně efektivnější obchodovat méně pro více.
b) Obchodují hodně pro ego. Bojí se, že jim daný obchod uteče, přestože mají „pravdu“ s otočením trhu. A vrhají se tak emotivně do situací bez ohledu na řízení risku (SL za nějakou bariéru atd.).
c) Nedokáží kontrolovat risk s ohledem na dlouhodobé očekávání. Tedy například skončit po definované ztrátě daný den atd.
d) Jsou „chamtiví“ – nechtějí se spokojit s přiměřeným ziskem (adekvátním danému timeframe a používanému účtu), ale z každého obchodu chtějí homerun.
e) Neakceptují, že intradenní obchodování je nuda.

Ano, intradenní obchodování je nuda, která se skládá z nekonečného exekvování vstupů a výstupů dle plánu. Někdy na vstupy čekáme hodiny (a nedočkáme se), občas se musíme nakonec spokojit se ztrátou. Jindy nás trh odmění ziskem.

Přitom to často „nejde dělat výrazně lépe“. Protože kdyby „to šlo“, tak by to dělal doslova každý. Nicméně ono i při té nudě je to pořád slušně placená práce, kterou lze dělat velmi flexibilně a svobodně. A navíc s možností neomezeného růstu (jak v rámci postupného zlepšování se, tak především expanzí do dalších obchodních stylů využitelných s vyšším kapitálem atd.).

Na dnešní článek mě přivedl intradenní obchodník Martin, se kterým jsem nedávno diskutoval po e-mailu jeho obchodování.

Jsem rád, že mi Martin dovolil pro ilustraci publikovat jeho výsledky intradenního obchodování trhu NQ. Ten obchoduje poté, co přijde domu z práce a zasedne ještě k počítači. Martin loni na svém živém účtu dosáhl krásného zhodnocení 65 % velmi stabilní cestou. Což je bezesporu něco, čeho by dosáhla ráda většina zatím neziskových obchodníků.

Ovšem podrobnější pohled na Martinovy výsledky ukazuje, jak systematicky musí postupovat:

Za rok 2016 exekvoval 325 vstupů (ve dvou kontraktech) s úspěšnosti 49,85 %. Výsledné zhodnocení se doslova dolar za dolarem skládá z množství malých ztrát a zisků. Taková je prostě realita.

Jde to dělat lépe? Patrně trochu ano. Ale všichni někde začínáme a někam se posouváme. Ostatně i Martin si už letos mohl dovolit obchodovat se třemi kontrakty, tak jak jeho účet roste. Tedy musí postupovat stále stejně systematicky a trpělivě, ale jak se mu zvětšuje účet, tak už začínají být při stejném procentuálním zhodnocení zajímavější absolutní profity:

Dá se z toho vyžít? Zatím ne, ostatně proto podobnou činnost dělá Martin po práci. Je toto cesta, jak se postupně dostat k fulltime tradingu? Jednoznačně, a hrozně Martinovi držím palce, ať mu disciplína vydrží.

Mimochodem obchodní přístup, kterým jsou dosahovány výše uvedené výsledky, je definován pomocí trendových patternů FinWinu, které Martin obchoduje s vlastními nuancemi. Ech, kolikrát jen já slyšel, že s podobnými přístupy nelze už v trzích vydělávat… A ano, musím se přiznat, že stabilita výsledků i mě pozitivně překvapila a znovu utvrdila v tom, že trading je zejména o hlavě a systematickém dodržování plánu, který má v sobě rozumně definovaný risk management.

Co si z výše uvedeného vzít pro vlastní trading? Mimo jiné to, jak důležité je odpoutat se od výsledků jednotlivých obchodních dnů. Nesnažit se hodnotit jednotlivé obchody, ale chápat, že celý obraz profitabilního obchodování vynikne až po větším počtu dobře exekvovaných vstupů a výstupů.

Lekce z mentoringu

Dnešní téma dobře doplňuje ukázka z prvních výstupů mého bezplatného orderflow mentoringu.

Do toho se z principu zapojují obchodníci, kteří zatím nejsou ziskoví. Většina jich obchoduje na simu a v zásadě se vůbec sžívají s obchodním plánem. Hledají nuance, kterém ji dobře sednou pro živé obchodování. V případě mentorované skupiny představuje základ obchodní přístup FIMS obchodování orderflow. To je přístup, ve kterém vnímám v dnešních intradenních trzích patrně největší edge. Ten by tak měl fungovat nejen mně, ale i ostatním.

Pro mnoho obchodníků jde o koncepčně nový přístup. Po nastudování obchodního plánu v kurzu uskuteční pár obchodů a zcela jistě nezbohatnou. Současně mohou někteří mít pocit, že opět nemají ten „svatý grál“. Těžko se mi argumentuje, že pro rozumné hodnocení čehokoliv je třeba obchodovat jen nejsilnější situace, naučit hlavu bez emocí exekvovat signály jeden za druhým a hodnotit výsledky v rozumném časovém horizontu (tedy tak, jak to dělá výše uvedený Martin). Ostatně právě proto vznikla služba bezplatného mentoringu, kde mám možnost rychleji získat potřebný větší vzorek obchodů díky množství zapojených traderů. Rychleji ukázat, že edge je funkční a obchodník se musí zaměřit právě na svoji hlavu a správné vnímání obchodů v celkovém kontextu. A na tom následně s obchodníky pracovat.

A podívejte. Takto vypadá equity křivka po prvním týdnu zapojení obchodníků. Traderů, kteří zatím vesměs nejsou výděleční:

Ano, equity křivka těch obchodů, které sami publikujete do uzavřené diskuze a které často samostatně nevypadají „nic moc“. Tato equity křivka jen dává šanci vyniknout edge, se kterým pracujeme. Který se dostavuje v momentě většího množství obchodů exekvovaných systematicky (stejně jako na výše uvedené ukázce FinWinu).

Je na equity křivce z mentoringu prostor ke zlepšování? Jednoznačně, a nemalý. A je to logické – vždyť v tuto chvíli začínáme a je třeba začít pracovat na větší trpělivosti s čekáním na silnější obchodní situace (což výrazně zlepší zatím slabý zisk na obchod). Navíc jde o equity křivku všech obchodníků ve skupině mentoringu, ve které vždy budou silnější a slabší obchodníci.

Závěr

V intradenním obchodování je extrémně důležité pracovat na odbourání emocí spojených s jednotlivými exekucemi. Trh naděluje zisky i ztráty, to je prostě fakt.

Edge systému nepoznáte po jednom nebo dvou obchodech. Projeví se až dlouhodoběji. Nicméně jen v případě, že budou obchody skutečně exekvovány systematicky, s rozumným risk managementem a bez ega.

V zásadě se mi potvrzují závěry, které jsem před časem publikoval ve zmíněném článku. Pokud se věnuji určité skupině obchodníků dostatečně intenzivně, začne mít skupina v orderflow obchodování velmi konzistentní výsledky a je zisková prakticky na každotýdenní bázi. Taková výkonnost je samozřejmě z části možná i proto, že v intradenním obchodování pracujeme s menším počtem kontraktů a prostě se dokážeme pohybovat v prostoru, který není uchopitelný pro institucionální obchodníky pracující s mnohem většími objemy. Při malých účtech to ale vůbec nevadí.

Nicméně problém nastává u řady traderů v okamžiku, kdy začnou obchodovat bez dohledu na vlastní pěst. Hodně dlouho jsem přemýšlel, v čem je ona zásadní výzva a dnes si ji již dovolím pojmenovat:

Problém nastavení myšlení na správný cíl

Jsou-li obchodníci mentorováni ve skupině, pracují s cílem nikoliv vydělávat peníze, ale plnit cíl, který jim byl zadán. To je vesměs nějaký realistický týdenní target vycházející z obchodované metodiky – v mém případě FIMS (viz pro mé studenty FIMS učební plán krok za krokem v on-line kurzu FIMS A-Z). Obchodníci v takovém případě nekladou důraz na jednotlivé obchody, ale mají nastavené myšlení na vyšší celek, za který jsou hodnoceni. Se splněnými týdenními targety pochopitelně přichází zisky.

V případě individuálních obchodů publikovaných například v uzavřeném FIMS fóru je zřejmý posun k hodnocení jednotlivých vstupů. Ziskový obchod je dobrý, ztrátový špatný (a velmi často doprovázený komentářem, co se mělo udělat lépe). Tímto se pak obchodník ale posouvá postupně k tomu, že obchodování začíná vnímat jako schopnost odhadovat následný vývoj trhu. Ideálně s tím, že každý vstup by měl být ziskový (protože to pak potvrzuje vlastní genialitu, kterou v sobě všichni cítíme).

Jenže tak obchodování reálně nefunguje. Stále je to hra dlouhodobých pravděpodobností a řízení rizika. Je potřeba činnost hodnotit v dlouhodobějším měřítku. A to je právě v intradenním obchodování pro začínající tradery velmi obtížné, neboť emoce jsou spjaty s každým konkrétním kliknutím myši. A toto je třeba odbourávat.

Velký mentální posun dnes vidím u obchodníků, kteří se mnou komunikují například při vytváření automatizovaných strategií (AOS). Jistě, ty nejsou zdaleka tak ziskové, jako může být intradenní obchodování, ale lze ji obchodovat bez emocí, protože je zcela mechanická. A obchodníci najednou přicházejí na to, že přestože některé dny vypadají „špatně“ a strategie chytne ztráty, tak pak se najednou objeví jiný den zisk a equity poskočí vzhůru. Že celkové profity v tradingu nejsou tvořeny pouze zisky, ale jen nepatrnou převahou zisku nad ztrátami. A tuto převahu lze využít jen v momentě, kdy obchodujeme stále dokola na základě plánu a nevnášíme do něj emoce z jednotlivých vstupů, které mění systematické obchodování na zcela emotivní klikání.

Toto je třeba se naučit i v intradenním obchodování.

Je velmi důležité:

Naučit se, že i den může končit ztrátou a je to naprosto v pořádku. Protože ztrátový den bude vykompenzován jiným ziskovým dnem.

Pochopit, že i pro vysoké roční zhodnocení ve vyšších desítkách procent nemusíme obchodovat každý den a rozhodně ne každý obchod musí být ziskový.

Z podobných pohledů jsou pak „absurdní“ screeny, které občas vídám. Vidím na nich třeba 10-20 obchodů za den jen proto, aby trader „dohnal ztrátu“. Ano, podobné taktiky možná fungují teoreticky na SIMu, ale garantuji vám, že v praxi toto není dobrá cesta. Zejména proto, že hlavním cílem intradenního obchodníka by mělo být nastavit mysl na co nejsystematičtější cestu, kdy prostě nehodnotíme naši výkonnost z pohledu jediného vstupu a ani jediného dne.

Jeden z hlavních principů, které je třeba v obchodování rozvíjet, je náš „emocionální kapitál“, o kterém jsem psal například v článku O přechodu mezi simulovaným a živým obchodováním. Ten nám v praxi pomáhá překonávat ztrátová období, která neodmyslitelně patří k libovolnému stylu tradingu.

S emocionálním kapitálem se dobře pracuje v momentě, kdy máme co nejvíce faktorů našeho obchodování pod kontrolou. V intradenním obchodování proto například ve zmíněném výukovém plánu doporučuji dlouho pracovat jen s prvními targety. Obchody exekvovat na základě dopředu naplánované hypotézy, neřídit je ve ztrátě a zbytečně se nestresovat výsledkem jednoho obchodu.

Typická FIMS situace, která se mi i zpětně dobře identifikuje. IMD, pohlcený nákupní cluster. Vidím, že s runnerem jsem vystupoval do pohlcených prodejů. Vím, že při systematickém obchodování podobných situací bude přístup generovat profity a není třeba se stresovat. Například i tím, že na začátku dne byla v trhu prakticky neobchodovatelná volatilita a některé situace "utekly". Pamatujte na celkové roční zhodnocení – i podobný obchod vygeneroval 150 dolarů/kontrakt, což prostě vůbec není zanedbatelné s ohledem k potřebnému kapitálu! 

Výsledky je dobré posuzovat až z delšího časového odstupu. Pokud máte problém z počátku ovládat své emoce, vůbec nemusí být špatné omezit počet obchodů na jeden až dva denně. 

Na závěr ještě jedna důležitá poznámka. Při míření na dlouhodobé cíle se nenechte rozhodit tím, že jiní obchodníci třeba stejný den zobchodovali mnohem ziskověji. Jednak může jít o SIM obchodníky a za druhé každý má někdy lepší a někdy horší dny (se kterými se většina obchodníků moc nechlubí). Koncentrujte se jen na vlastní realistické cíle. Jako třeba při účasti v mentorované skupině – dělejte si vlastní hodnocení jednou týdně třeba o víkendu. Buďte na sebe přísní při vyhodnocování smysluplnosti vynaložených vstupů. Zasazujte výsledky do kontextu ještě delších časových období a teprve v jejich rámci se hodnoťte.

Knihu Systematic Trading: A unique new method for designing trading and investing systems jsem na Finančníkovi stručně recenzoval v tomto článku. Je to kniha, kterou bych doporučoval přečíst každému, kdo má ambice vydělávat na burze pomocí systematických obchodních systémů. Předesílám, že kniha je poměrně informačně hutná a řada publikovaných informací vyžaduje čas na pochopení. Rozhodně to není kniha formátu „rychlé zisky s minimem práce“, kterou by bylo možné přečíst a vstřebat za pár hodin.

Na knize je nejzajímavější framework, který Rob používá pro skládání svých strategií do portfolií. Tedy prakticky se věnuje oblasti, kam zachází málokterá literatura. Na autorovi je mi velmi sympatické, že svou hlavní pozornost věnuje zejména risk managementu a celkové co nejvhodnější diverzifikaci. Samotné obchodní strategie jsou až triviálně jednoduché, a přesto funkční, jak dokazují jeho průběžné komentáře k výkonnosti systému publikované například zde .

Robert Carver a jeho přednáška „Trading Strategies That Are Designed Not Fitted" na newyorském QuantConu.

Byl jsem tak moc rád, že si Rob našel chvíli na rozhovor pro Finančník.cz. Při něm jsem se snažil soustředit i na otázky týkající se jeho pohledu na správný start do systematického obchodování, což je bezesporu otázka zajímavá pro mnoho našich čtenářů.

Ale popořadě...

Před přibližně třemi lety jste opustil práci fond manažera a začal jste se živit zhodnocením svých vlastních financí. Jak se na dané rozhodnutí díváte nyní s odstupem času?

Ano, bylo to přibližně před 3,5 lety. A myslím, že do určité míry jsem měl docela štěstí, protože jsem začal obchodovat v polovině roku 2014 a pro mé strategie byl toto zrovna velmi dobrý rok. 2015 byl také poměrně dobrý rok, loni pak šla equity více méně do strany.

Proč jste odešel z fondu? Mnoho lidí se snaží jít opačnou cestou.

Pracoval jsem tam sedm let, což je poměrně dlouhá doba. Poté jsem cítil, že jsem dosáhl hodně svých cílů. Ale byla tam i řada osobních důvodů. Denně jsem strávil dvě hodiny na cestách do zaměstnání a chtěl jsem více času věnovat svým dětem, dokud jsou malé. Dalším důvodem bylo i to, že jak se v kterékoliv společnosti dostáváte na seniorské pozice, stále více času trávíte na schůzkách a méně se věnujete věcem, které vás baví. Nyní tak dělám prakticky pořád věci, které mě baví a netrávím žádný čas na schůzkách.

Na svém blogu, ale i v diskuzi, například na elitetrader.com, jste velmi otevřený ohledně svých strategií a aktuální výkonnosti obchodovaného systému. To je pro mnoho traderů velmi inspirující. Už jen proto, že to ukazuje praktickou cestu, jak reálně změnit zaměstnání v korporaci za práci tradera. Je vaším cílem žít pouze z obchodování?

Osobně si myslím, že je velmi těžké živit se výhradně obchodováním. Protože zde neexistuje žádná jistota měsíčních příjmů, a přesto musíme každý měsíc platit všechny účty. Pokud se tedy člověk rozhodne žít z příjmů z obchodování, je naprosto nezbytné mít dostatečnou finanční rezervu. Určitě je třeba si zodpovědět otázku, jestli dokáži přežít 3 nebo dokonce 5 let bez příjmů z tradingu. To se snad nestane, ale i podobná situace je možná. A i v takové situaci musí být člověk schopen platit své účty. Takže pro podobný krok je potřeba opravdu dostatečně velké množství úspor.

Alternativní cestou, kterou jsem se vydal já a která bohužel vyžaduje ještě více peněz na začátku, představuje investování hodně kapitálu do aktiv, které nesou dividendy. Nebo dluhopisů. Takový příjem je dostatečně stabilní, není na něm taková volatilita jako na klasickém obchodním účtu. Čtyřikrát za rok jsem placen dividendami z akcií, které držím. Dividendy se sice mohou časem změnit, ale cashflow je mnohem méně volatilní než při obchodování. Pochopitelně ale tato cesta vyžaduje alokování poměrně velké finanční částky a sám tak obchoduji pouze část svého finančního jmění.

Vaše kniha je o systematickém trend followingu…

Dovolím si vás opravit. Má kniha je o systematickém obchodování a mnoho čtenářů ji charakterizuje jako knihu o trend followingu. Ve skutečnosti je kniha ale mnohem obecnější a trend following používám jako jeden z konkrétních příkladů systematického obchodování. A to hlavně z důvodu, že obecné principy trend followingu jsou všem známy, a snadno se tak o nich hovoří.

V rámci svého obchodování používám několik metod technik analýzy trhu a trend following patří mezi jednu z nich. Dvě z nich jsou přímo podrobně popsány v knize, další jsem nedávno publikoval na svém blogu a do budoucna plánuji zveřejnit zbylé taktiky.

Ale vždy když zveřejním své strategie, tak jsou lidé překvapeni, jak jednoduché jsou. Takže doufám, že až zveřejním zbylé strategie, tak lidé nebudou zklamaní, že nejsou vůbec složité.

Sám jsem velkým zastáncem používání v obchodování více přístupů, které jsou z podstaty velmi jednoduché, lze jim dobře rozumět, a ty pak skládat dohromady.

Metody popsané v knize vycházejí z trend followingu a carry trade. Můžete prozradit, jaké další principy ve svém přístupu kombinujete?

Na svém blogu jsem nedávno popsal breakout strategii, což je další typ přístupu, který používám. Dále pracuji se strategiemi relative value. Konkrétně relative value carry strategie a také s určitou formou mean reverting relative value strategie. To znamená, že pokud například hodnota jednoho trhu klesla o určitou hodnotu vůči jinému trhu, tak mohu v daném trhu otevřít dlouhou pozici. Mám také strategie, které jsou zaměřeny na obchodování trendů v rámci celé skupiny aktiv, tedy namísto více tradičního obchodování jednotlivých trhů. A to je v zásadě vše.

Při studiu Vaší publikované výkonnosti se nelze ubránit otázce, jak byste vnímal celý přístup v momentě, kdy byste jej spustil v jiný rok, a neměl tak dobrý start. Jaká jsou vaše kritéria například pro přehodnocení toho, zdali je přístup skutečně funkční?

Z mého pohledu je velmi důležité začít kterýkoliv business, obchodování zejména, s velmi dobrou představou o risku, který je s danou činností spojený. Pokud se plánujete pustit do tradingu a očekáváte, že v prvním měsíci vyděláte, pak pravděpodobně sami sebe klamete. A pokud jste v situaci, kdy první měsíc musíte vydělat peníze, pak pravděpodobně děláte velkou chybu. V obchodování musíte být poměrně pesimističtí, co se výkonnosti týče. Pokud bude nakonec vyšší, je to pak příjemné překvapení.

Při pesimistickém pohledu na výkonnost není nic špatného plánovat, že například trend following strategie bude výdělečná jeden rok ze tří. To pak znamená, že je zde třetinová šance, že po spuštění takové strategie budou následovat dva roky, kdy strategie nebude vydělávat. A samozřejmě s tímto je třeba se vyrovnat. Jak po finanční, tak psychické stránce. Tento fakt je třeba akceptovat. Protože pokud tak obchodník neučiní, existuje několik možností, co se stane. Jedna je, že to prostě vzdá. Nebo ještě horší varianta je, že začne panikařit – upravovat systém za chodu. A to není dobrý přístup, protože systému třeba nic není. Jen nejsou aktuálně vhodné podmínky v trhu, které by generovaly s jeho přístupem peníze.

V tradingu je velmi těžké odlišit štěstí a schopnosti. To znamená, že se stejně tak těžko odlišuje špatný model od smůly. Lidé mají přitom tendenci připisovat dobré výsledky schopnostem a špatné výsledky smůle. Tento business je skutečně o přibližně z 95 % o pozitivní náhodě a 5 % o schopnostech.

Vy tedy ve svůj systém věříte, protože je složen z jednoduchých principů, kterým rozumíte. Ale přesto, máte připravená nějaká pravidla risk managementu, podle kterých byste svůj systém zastavil v momentě, kdy by se mu opravdu nedařilo?

Co můžete dělat, je nejprve studovat své backtesty a statistické údaje, které z nich vycházejí. Pokud se podívám na svůj backtest, tak zde vidím existující 10% možnost, že strategie projde 50% drawdownem. Pokud tak skutečně dojde na 50% drawdown v živém obchodování, tak vím, že statisticky je to něco, co se může stát. Pokud se to stane nyní, je to prostě smůla. Pokud se to stane znovu příští rok, pak bych byl možná znepokojen.

Při zkoumání výkonnosti systému je potřeba začít s realistickým pohledem na to, co se může stát a s jakou pravděpodobností. Pokud budete zkoumat systémy z pohledu potřeby vydělat každý měsíc, tak budete mít velmi rychle pocit, že je v systému něco špatně.

Ale jistě, pokud by se výkon systému odvíjel výrazně hůře než v backtestu, tak ano, bylo by potřeba si říct, že někde je něco opravdu špatně. Protože pokud systém vykazuje na 40 letech historie výkonnost v určitých parametrech a nyní by byl mimo ně, mohlo se stát, že nastala nějaká fundamentální změna nebo byla udělána nějaká chyba například při vytváření kódu systému.

Mnoho začínajících obchodníků má jistě zkušenost, že vytvořili systémy, které historicky vykazují krásné rostoucí equity křivky, ale od momentu spuštění šlo vše jen směrem dolů. Řada jich tak řeší otázku pokračování v dané strategii patrně velmi intenzivně. Jistě to tedy záleží i na typu obchodovaného systému?

Obecně řečeno – čím rychleji budete obchodovat, tím lepší by vaše výkonnost měla být. A rychleji byste tak měli být schopni identifikovat, že je něco špatně. Sám obchoduji systémy, které drží pozici průměrně přibližně měsíc. Výkonnost tak odpovídá zvolené frekvenci obchodování.

Pokud někdo obchoduje s velmi rychlou frekvencí, řekněme intradenně – jako většina retailových obchodníků, pak je pravda, že byste měli případnou chybu systému objevit poměrně rychle. K tomu je potřeba ještě říci, že většina retailových obchodníků obchoduje patrně příliš rychle, protože podceňují dopad nákladů na obchod. Mají navíc nerealistické očekávání v otázce, kolik lze vydělat před odečtením nákladů, které pak navíc bývají mnohem větší, než jaké odhadují.

Sám jsem poměrně zkušený trader a mám dobrou představu o nákladech spojených s finančními trhy a vím, že většinu svých systémů nebudu spouštět s rychlejší frekvencí obchodování, než řekněme s týdenní průměrnou dobou držení pozice.

Je pravda, že řada nových obchodníků má velmi často pocit, že dokáží obchodovat lépe a s menšími ztrátami než ostatní…

To je téma, o kterém hodně píši ve své knize a ve které silně věřím. Odbornou terminologií se mu říká behaviorální předsudky (pozn. redakce – tendence myšlení, díky nimž může docházet k chybným úsudkům). Mezi hlavní patří tendence lidí přeceňovat své schopnosti vůči schopnostem ostatních. Pokud se například lidí v nějaké skupině zeptám, jestli řídí lépe než průměrný řidič ve skupině, pak 9 z 10 ti odpoví, že řídí lépe než průměrný řidič ve skupině. Což je samozřejmě matematicky nemožné. Stejné je to s obchodníky. Pokud se zeptáte, jestli dokáží obchodovat lépe než průměrný obchodník, tak 9 z 10 pravděpodobně odpoví, že lépe. To pak znamená, že 4 lidé z 10 klamou sami sebe.

Je patrné, že diverzifikace je pro Vás velmi důležitá. Nejen v samotném obchodním systému (který je na diverzifikaci postavený), ale i v celkové správě Vašich dalších financí. Ostatně jste již zmínil, že část kapitálu máte v akciích a bondech. Jakým způsobem alokaci u vašeho kapitálu řídíte?

Základní myšlenka, se kterou pracuji, je přemýšlet o tom, co lze ve finančních trzích predikovat, a co nikoliv. Při posuzování množství financí, které alokuji do jednotlivých aktiv pak přemýšlím o třech faktorech – jak riskantní daná třída je, jak korelují s ostatními finančními nástroji a jak odhaduji jejich budoucí relativní výkonnost.

A jak ukazuje moje zkušenost, tak risk se dá dobře odhadovat. Pokud bylo něco riskantní v minulosti, patrně to bude pokračovat do budoucnosti. Proto například ve své knize doporučuji používat nedávnou hodnotu risku daného trhu pro position sizing.

Korelace se dá také docela dobře odhadovat. Je například velmi pravděpodobné, že americké 10leté a 5leté dluhopisy budou více korelovat, než americké 10leté dluhopisy a akcie.

To, co se jen velmi těžko odhaduje, je relativní výkonnost trhu. Je to prakticky nemožné. Takže nakonec nejvíce při alokacích posuzuji, jak spolu jednotlivá aktiva korelují a jaký je s nimi spojený risk. Podle toho pak alokuji své finance. Protože například dluhopisy jsou méně riskantní než akcie, měli byste pravděpodobně mít část kapitálu v bondech. To jsou základní myšlenky, o kterých hodně píši ve své druhé připravované knize.

Jaké procentuální zhodnocení očekáváte u svého obchodního portfolia?

Nemám představu. Své futures obchodování porovnávám vůči patřičným indexům. Obchodování UK akcií porovnávám s UK akciovým indexem. Své portfolio dluhopisů, akcií a ETFs porovnávám s Vanguard fondy, které mají podobné rozložení jako moje portfolio.

Tedy svoji výkonnost posuzuji relativně vůči příslušným benchmarkům. Nemám ale žádné očekávání, jestli příští rok vydělám 20 % obchodováním a podobně. Jak už jsem řekl, predikovat výkonnost je velmi, velmi těžké. A například již zmíněná přílišná sebedůvěra lidí ve své schopnosti vede k přehnaným představám o výdělcích, při kterých pak přestávají myslet na risk.

Začínající tradeři ale často potřebují určitá vodítka, a to i na poli výkonnosti. Doporučil byste jim porovnávat své výsledky s benchmarky?

Benchmarky jsou užitečné pro porovnání s určitým standardem. Trader pak může snáze identifikovat, jestli je jeho výkonnost dobrá nebo není. Výkonnost se hodnotí snáze, než když žádný benchmark nemáte. Ale záleží, jakým způsobem obchodujete. Pro některé styly obchodování neexistují benchmarky. Pokud ovšem například váš styl tradingu není podobný jako například styl některého hedge fondu, se kterým pak můžete výkonnost porovnávat. Tak to dělám i já. Vím, že existují hedge fondy, které dělají podobné obchody jako já, takže když studuji jejich výkonnost, mám možnost dobrého porovnání se svými výsledky.

Ale samozřejmě řada začínajících obchodníků může mít problém zvolit si vůbec relevantní benchmark. Velmi dobrá praxe tak může být použít stránku https://www.hedgefundresearch.com/family-indices/hfri, kde je k dispozici 50 různých benchmarků pro hedge fondy, které si můžete stáhnout do Excelu a studovat, jak si jednotlivé benchmarky vedly v posledních letech. A dávat si podobné výkonnosti do souvislosti s vlastním stylem obchodování. A to i z pohledu risku, o kterém třeba jako začínající trader nemusíte mít ještě tak úplně realistickou představu.

Řada retailových obchodníků se nebude chtít spokojit s výkonností na úrovni benchmarku hedge fondu. Existují z Vaší zkušenosti obchodníci, kteří dokáží podobné benchmarky dlouhodobě výrazně překonávat?

Určitě existuje pár nezávislých obchodníků, kteří vytvářejí zhodnocení, které by člověk očekával při čtení různých článků na internetu. Také je třeba chápat, že i mezi výkonnostmi hedge fondů jsou velké rozdíly. Firmy založené na HFT mají velmi dobré výsledky.

Ve světě existuje ohromné množství nezávislých obchodníků. Je možné, že ti nejlepší vydělávají více než nejlepší hedge fondy? Ano, určitě je to možné. Znamená to ale, že by si člověk měl o sobě myslet, že to bude právě on? Realisticky – pokud cílíte na výkonnost průměrného fondu, tak je to dobrá výchozí pozice. Průměrní obchodníci ale vesměs prodělávají peníze. Především proto, že mají se svým obchodováním spojené příliš vysoké náklady a používají při obchodování příliš vysokou páku. Průměrný hedge fond neztrácí peníze. Pokud tedy dokážete dlouhodobě obchodovat v režimu, kdy neztrácíte peníze, jste lepší než průměrný obchodník. Pokud máte dlouhodobou výkonnost průměrného hedge fondu, pak patří podle mého názoru patrně k 10 % nejlepších nezávislých traderů.

Dnes je mezi retailovými obchodníky velmi moderní používat systémy optimalizované například na jednotlivé trhy a timeframy. Ve své knize jste k podobným přístupům velmi konzervativní. Používáte sám ve svých přístupech optimalizace?

Používám optimalizace velmi omezeným způsobem. Používám jen ty optimalizační techniky, kterým rozumím. Myslím, že je nebezpečné používat techniky, kterým člověk pořádně nerozumí. Pokud zapnete nějaký software na generování systémů na základě strojového učení nebo genetické optimalizace a nemáte PhD ze statistiky, je to podobné, jako dát pětiletému dítěti střelnou zbraň. Jde o velmi nebezpečnou zbraň v rukou někoho, kdo neví, jak s ní zacházet. S podobnými nástroji je velmi jednoduché udělat chybu. Je to jako řídit auto velmi, velmi rychle.

Sám se považuji za poměrně zkušeného v oblasti statistických metod, ale stále používám nástroje, které jsou jednoduché a srozumitelné. Vím, že je dokáži použít správně.

Používají systematické fondy typu AHL podobné strategie?

Teprve velmi nedávno v nich začaly vznikat výzkumné skupiny zaměřené na strojové učení. Nevím, co přesně dělají, protože ve fondu už nepracuji, ale myslím, že to stále není hlavní část jejich businessu. Byl bych překvapen, pokud by poměr používání podobných přístupů byl v současné době vyšší, než řekněme 5 %. Ale nezapomínejme na to, že zde hovoříme o lidech, kteří skutečně vědí, co dělají a jsou velmi chytří.

Jaké trhy a přístupy byste tedy doporučil retailovým obchodníkům disponujícím účtem například 100 tisíc USD?

Záleží to na řadě faktorů. Futures, které obchoduji, jsou levnější na obchodování než akcie. Ale protože jsou riskantnější, je potřeba k jejich obchodování více znalostí a zkušeností. Proto bych na začátek patrně doporučil obchodovat spíše akcie. U těch je nevýhoda, že je potřeba držet pozice déle. Možná i měsíce, ale určitě týdny. Určitě déle než při klasickém intradenním obchodování, které retailové obchodníky nejvíce přitahuje.

Jde tedy více o úroveň kapitálu nebo zkušenosti?

Ve futures lze kapitál využít určitě lépe než v akciích. Jakmile bude obchodník rozumět základům position sizingu, řízení rizika, práce se stop-lossy, pak lze se 100 tisíci dolary jednoduše obchodovat 5 nebo 6 futures trhů. Což je dostatečné množství pro diverzifikaci. A v takovém případě by mělo být možné vydělat více peněz, než pokud by někdo se stejným kapitálem obchodoval například evropské akcie.

Začátečník by měl pak určitě začít obchodovat s co nejjednodušším systémem. Například jedním momentum systémem obchodovaném na jediném futures trhu. Samozřejmě jen s adekvátní malou částí kapitálu – možná 20 % kapitálu tak, aby člověk získal jistotu, že ví, co dělá. To obchodovat pár měsíců, sledovat, jak funguje position sizing, risk management, exekuce atd. Postupně si pak systém začít obchodovat na dalších několika trzích, a teprve poté bych přidával další timeframe (tedy jinou rychlost obchodů), a teprve potom bych přidával další systémy pro diverzifikaci (například carry trade). Toto vše může jednoduše určitě zabrat několik let, pokud člověk začíná z nuly.

Děkuji moc za rozhovor.

Foto (c)1depositphotos.com

Jako pracovní motto poslední doby bych si mohl s nadsázkou zvolit skoro klasické „více peněz za méně rutinní práce“. A ano, za množstvím změn stojí jednoznačně mé postupné ovládnutí Pythonu. Ten mě jednak umožnil automatizovat řadu pracovních úkonů, zefektivnit některé analytické procesy, ale především pomohl poznat v zahraničí velké množství extrémně otevřených traderů. A i díky nim jsem se posunul zase o krok dál (zejména v oblasti práce s portfolii, ve které jsem získal mnoho inspirace). Tedy v praxi to neznamená, že bych pracoval výrazně méně, ale s uspokojením sleduji, že čas dnes výrazně více investuji do principů, které postupně fungují samy nebo alespoň částečně autonomně.

Ale postupně. Jak víte, miluji diskréční intradenní obchodování. Mám rád, když jsou věci intenzivní, náročné a když člověk rychle zná výsledek. Jsem přesvědčen, že jsem díky mnohaleté každodenní praxi v trzích získal extrémně mnoho zkušeností, ze kterých těžím při dalších stylech tradingu (viz například podobné poziční obchody). A přestože by to tak možná nemělo být, tak mě intradenní obchodování i baví, byť jsou období, která dokáží být krapet frustrující.

Nicméně mám potřebu se po určité době posouvat dál. Profesně, i v osobním životě. Za poslední dobu jsem strávil skoro sedm let na ostrově v Atlantiku, následně vyzkoušel různě dlouhé pobyty prakticky na všech kontinentech, abych se nyní, coby tradiční nesportovec, ocitl jako novopečený otec na chvíli zpět v Čechách, intenzivně se zde věnoval crossfitu a moc si to užíval. O tom je podle mě život – dělat to, co člověka baví a snažit se to dělat co nejlépe.

V tradingu jsem se poslední dobou při cestách zaměřoval na setkávání s lidmi, kteří spravují větší kapitál a sledoval, jak tento svět dokáže být výnosný, a to i při zapojení plně automatizovaných přístupů. A přitom často velmi, velmi časově nenáročný. Uvědomil jsem si, že v některých ohledech jsem za poslední roky trochu zpohodlněl. Sám nepotřebuji pro život tak mnoho a v zásadě jsem neměl úplný důvod pouštět se do náročného procesu nových analýz a testování. Nicméně studium výsledků a časové náročnosti některých přístupů mi poskytlo solidní impulzy k tomu, posunout se i v oblasti obchodování.

Ale jak to tak bývá, jakmile se člověk myslí otevře novým podnětům, změny se začnou postupně dostavovat prakticky samy. Nejprve se mi podařilo překonat určitou základní použitelnou hranici v Pythonu (pravda je, že to nebylo vždy úplně levné, neboť jako hlavní motor vlastní motivace jsem používal taktiky typu, že jsem se kurzů účastnil například v Singapore, který mám moc rád. Ale zafungovalo to…). Se získanými znalostmi se mi pomalu začaly otevírat možnosti, jak provozovat současně více obchodních přístupů bez toho, aniž bych musel nad každým trávit enormně hodně času a energie. Často jsem měl prostě chuť zlepšovat si některé znalosti Pythonu řešením konkrétního analytického úkolu, v rámci kterého jsem současně vytvářel podklady pro případný systematický obchodní přístup. A když už jsem byl schopen naprogramovat alespoň částečně funkční model, vesměs se našel někdo, kdo mi řešení pomohl dotáhnout do podoby například obchodovatelného automatu.

A tedy, čemu se aktuálně v tradingu věnuji nejvíce a na čem pracuji?

Diskréčnímu intradennímu obchodování nyní věnuji výrazně méně času než dříve. Je to částečně kvůli aktuálně nižší volatilitě (ve které v principu není tolik zajímavých příležitostí), ale i z výše uvedených důvodů. Ovšem upřímně i zpětně vnímám studium profilů a orderflow jako jednu z nejlepších škol, které mi trh nabídl. Ostatně stejné principy dnes aplikuji na vyšších timeframech. Jistě, s většími stop-lossy, ale to už je opět jen otázka velikosti účtu a osobní tolerance k risku.

V oblasti základních AOS přístupů s kolegou dále pilujeme naší Python algoritmickou platformu napojenou na Interactive Brokers. Automat obchoduje už více portfolio systémů současně a cílem je tyto systémy řídit určitou vyšší logikou. To je stále běh na dlouhou trať, nicméně velkou inspiraci jsem získal v rámci akcí Quantopianu, kde řeší jako fond prakticky stejný problém – skládání nezávislých systémů dohromady, sledování jejich robustnosti a jejich řízení coby celku. Konkrétně plánuji do našich analytických nástrojů zapracovat některé prvky z open source pyfolio, který Quantopian vytvořil a používá.

Quantopianu sám věnuji v současné době velkou pozornost. Je to podle mě opravdu dobrý nástroj pro prototypování strategií. Už jen proto, že jsou zde zdarma k dispozici velmi kvalitní data. Nejen akcií, ale nově i komodit. Navíc lze snadno pracovat s různými alternativními daty (viz https://www.quantopian.com/data ), a člověk je tak velmi rychle hotový s analýzami, které by byly jinak náročné už jen z pohledu pořízení a vyčištění dat. Ano, Quantopian není pro úplné začátečníky v tradingu, ale pokud jste jen trochu pokročilí a věnujete se systematickému obchodování, tak doporučuji k pozornosti. Začít lze s těmito dobře zpracovanými tutoriály.

Nad rámec svých systematických strategií sám dnes dělám výzkum zejména v oblasti algoritmického využívání různých alternativních dat a fundamentů. Například COT, earnings atd.

Opce jsou pak další oblast, ve které bych rád postupně rozjel plně automatizované přístupy. Ovšem je to současně oblast náročná už jen z pohledu množství zpracovávaných dat. Nicméně sám jsem za poslední rok průběžně získával opční data (EOD i intraday) do své interní databáze, kterou nyní začínáme s kolegy zpracovávat do testeru. Obecně věřím, že strategie založené například na obchodování i jednodušších opčních strategií kolem earnings by mohly mít poměrně nízkou korelaci s akciovými indexy, a dobře by se tak doplňovaly s ostatními přístupy. Nicméně v této oblasti nás čeká ještě hodně práce a je to určitě oblast, na kterou bych si sám programátorsky netroufl.

Jak vidíte, v tradingu je stále na čem pracovat. I když určitě je to tak, že záleží na každém, s jakými výsledky se spokojí a co je jeho cílový životní standard a priority.

Přeji všem úspěšné obchody!

Andreas Clenow

Knihy Andresa Clenowa patří k mým oblíbeným. Už jen z důvodu, že se věnují základním a dlouhodobě funkčním principům burzovního obchodování – trend followingu ve futures (kniha Following the Trend, diversified Managed Futures Trading, kterou jsem recenzoval zde) a momentum obchodování akcií (Stocks on the Move: Beating the Market with Hedge Fund Momentum Strategies, kterou jsem na Finančníkovi několikrát zmínil).

Andreas může jako trader poskytnout mnoho inspirace. Pochází z malého švédského farmářského městečka a sám se postupně vypracoval k řízení vlastního fondu spravujícího ve Švýcarsku devítimístný kapitál. Z části pomocí systematických systémů využívajících principy popsané v jeho knihách. Jsem tak moc rád, že jsem měl možnost se s Andreasem nedávno potkat v New Yorku a popovídat si o jeho náhledu na obchodování. Přesto, že jak sám Andreas říká, jeho nejmenší účet se kterým kdy obchodoval futures, byl cca 35 milonů dolarů. Je tak zřejmé, že jeho pohled na některé aspekty tradingu je zcela jiný než pohled běžného retailového obchodníka. Což je ale myslím na celém rozhovoru právě velmi zajímavé a inspirující.

Dobrý den Andreasi, pojďme rovnou k otázkám o obchodování. Vaše první kniha byla zaměřena na trend following. Vím také, že spravujete svůj vlastní fond. Používáte v něm strategie popisované v knize?

Pochopitelně, že bych nikdy nepopisoval naprosto přesně způsob, jakým obchoduji. Neznamená to, že by strategie, které používám byly horší nebo lepší. Cíleně jsem ale v knize popisoval modely, které mohou být snadno vysvětlené a fungují dobře jako učební pomůcky. Snažím se také být ve výkladu velmi realistický a zodpovědný. Neříkám – zde jsou modely, které vám vydělají miliony. Raději říkám – toto jsou principy, ze kterých se můžete dobře učit. Jde o realistický náhled na to, jak náš business skutečně funguje včetně vysvětlení, proč tomu tak je.

Realita je navíc taková, že každý bude pracovat s trochu jinými pravidly a systémy. Výraznou část profitů lze ale zachytit s velmi jednoduchými nástroji a přístupy. Všem profesionálům je toto zřejmé – ostatně kolika cestami lze provádět trend following? Jde prostě o to jen nějak zachytit trendy. Rozdíly tak nevytvářejí pravidla systémů jako spíše různé alokace kapitálu a použitý timeframe.

Ve svém fondu používáte tedy trend followingové strategie?

Fond, který spravuji je střední velikosti a uzavřený. Spravujeme v něm kapitál mnoha různými způsoby. Jsme hodně diverzifikovaní – od obchodování až po realitní činnost. Systematické obchodování je jen jedna ze základních součástí, byť jde o oblast, která je mi blízká a ze které pocházím. A v rámci této části máme několik účtů, na kterých obchodujeme právě trend following strategie v nejčistší podobě.

Jaké výsledky lze očekávat od trend following strategií?

Je zřejmé, že ryzí trend following je závislý na trendech. Má tak období, kdy se mu daří velmi dobře a pak i delší období stagnací. Určitě je tak dobré zaměřit se na kombinaci různých modelů a timeframe. Co je realisticky očekávatelný výsledek? V minulosti to bylo cca 15-20 % ročně. Řekl bych, že není realistické mířit na průměrné výsledky vyšší než 20 % ročně. Když mi někdo povídá o dlouhodobých průměrných zhodnoceních 30, 50 nebo 100 %, tak to nemohu brát vážně.

Realisticky – pokud dokážete dlouhodobě průměrně hodnotit kapitál 15-18 % ročně, tak jste jedni z těch nejlepších portfolio managerů. Pokud dosahujete dlouhodobě sharpe ratio 0,85-0,95, tak jste velmi, velmi dobří. Dlouhodobé sharpe ratio 2 je řekněme možné, ale velmi nepravděpodobné. Dlouhodobé sharpe ratio 4-5 je pouhá iluze. Samozřejmě, můžete mít krátkodobě velmi vysoké sharpe ratio. V praxi to ale znamená, že vaše strategie má tzv. negativní skew. Přirovnal bych to ke sbírání drobáků před parním válcem. Většinu času budete mít krásně vysokou úspěšnost, minimální drawdowny až do dne, kdy vás válec přejede. Podobné strategie mají vysoké sharpe ratio, ale to netrvá věčně.

Můj náhled je v rozporu s tím, co je běžně prezentováno „veřejnosti“ ve smyslu zhodnocení, která jsou možná. Ale realita taková není. Občas mi lidé posílají dlouhodobé backtesty strategií s průměrnou roční ziskovostí 50 % a drawdownem 5 %. V takovém případě jsou možná se 100% jistotou jen tři vysvětlení:
- Jsou to výsledky začátečníků, kteří dělají nevědomky chyby.
- Je to cílený podvod od samého začátku.
- Jde o setkání s někým disponujícím tak výjimečnými schopnostmi, že se dosud na zemi ještě neobjevily.

Nejpravděpodobnější vysvětlení tak je, že jde o výsledky někoho, kdo udělal ve vývoji strategie nějakou chybu. Jedna z těch možností to ale musí být.

Ve svých knihách a článcích se snažím co nejlépe vysvětlit, co je v tomto businessu realistické. Pokud se nikomu ještě prokazatelně opravdu dlouhodobě nedařilo hodnotit větší peníze o více než 30 % ročně, tak nerozumím tomu, že si tolik lidí myslí, že může mít výrazně lepší výsledky.

Naprosto souhlasím. Nicméně problém mnoha lidí je, že nemají příliš vysoké účty a mají ideu, že z daných prostředků dokáží vyžít.

To je otázka velmi blízká tématu, o kterém jsem hovořil na QuantConu. Moje hlavní myšlenka je taková, že sen fulltime tradingu s malým kapitálem mi nedává smysl. Obchodníci v takovém případě čelí hned několika problémům. Předně – výdělky budou generovat jen z kapitálu, se kterým obchodují. Průběžně tak musí brát kapitál ze svého účtu. Za prvé tak přicházejí o ohromnou výhodu složeného úročení. Co je ale důležitější – pokud je člověk závislý na příjmech z tradingu, musí více riskovat, protože daný příjem potřebuje. Řekněme, že obchodujete s kapitálem 100K USD a první rok vyděláte dobrých 40 %. To je velmi dobrý výsledek, ale samozřejmě každý občas může dosáhnout podobného zhodnocení (ale nikoliv jako dlouhodobý průměr pochopitelně). To tedy znamená zisk 40K USD. Nevím, ve většině zemí se s podobným ročním příjmem žít nedá. Rozhodně ne zde v New Yorku nebo v Zurichu. Ale řekněme, že budete žít na místě, kde podobný zisk stačí. A omlouvám se – sám bydlím ve velmi drahém městě, je pravděpodobné, že v České republice bude podobná částka pro život dostatečná. Pointa je nicméně následující – jelikož jste si daných 40K USD z účtu vybrali, budete mít na účtu příští rok zase původních 100K USD. A tento rok třeba ztratíte 20 %. Nejen, že jste tak nic nevydělali, ale váš účet je nyní 80K USD, a pro dosažení nějakých rozumných příjmů tak budete muset riskovat ještě více než s původním kapitálem.

Jaký je tedy v tradingu z Vašeho pohledu smysluplný přístup?

Co říkám je, že je lepší vzít původních 100K USD a přidat k nim další peníze jiných lidí. Mířit na nižší volatilitu účtu. To znamená sice nižší zhodnocení, ale také nižší drawdowny. Taková výkonnost se mnohem lépe prodává a získává se na ní další kapitál. Jde také o výrazně zodpovědnější přístup k obchodování. Obchodník tak rázem získává stabilní příjem prostřednictvím procentuálního poplatku, který se běžně za správu peněz účtuje. Mizí tak potřeba vydělávat peníze za každou cenu, což vede ke zmíněnému neadekvátnímu riskování. Právě honba za vysokými zhodnoceními je to, co tradery zabíjí.

Máte nějaká konkrétní doporučení pro obchodníky, kteří hledají další kapitál ke správě?

V prví řadě je pro to skutečně třeba začít něco dělat. Štěstí nepřichází samo, je třeba mu jít naproti. Pokud obchodník sedí jen doma a obchoduje si svůj malý účet, tak ho pochopitelně nikdo s nabídkou velkého kapitálu neosloví.

Ale předtím, než se rozhodnete případně oslovovat subjekty, které by vám potenciálně mohly poskytnout kapitál ke správě, je třeba si udělat důkladnou přípravu [pozn. redakce: kromě studia příslušného právního rámce, který je v každé zemi jiný a pochopitelně jsme jej na rozhovoru neřešili]

V prvním kroku je třeba se skutečně ujistit, že strategie je realistická. Investoři nechtějí vidět strategie se sharpe ratio 15. Každý má ztráty. Vítejte do reality a zapomeňte na romantické knihy o obchodování, které jste možná četli.

Každá investovatelná strategie musí být vysvětlitelná. Většina retailových obchodníků má představu, že se systémy pronajímají jako naprosté black boxy. Tak už to dnes vůbec nefunguje. Nemůžete přijít za potenciálním klientem a říct mu „vytvořil jsem geniální strategii, ale nemohu vám o ní nic povědět – jen se podívejte na výsledky“. Takto to některým správcům kapitálu procházelo před 20 nebo 30 lety. Dnes to tak nefunguje. Pokud dnes nedokážete vysvětlit odkud se ve vaší strategii reálně berou zisky, jaký tržní princip stojí za rostoucí equity, pravděpodobně nemá systém žádnou prediktivní hodnotu. A dnešní investoři toto vědí a nikdo do vás nebude investovat peníze, pokud nevíte, co děláte a proč.

Musíte tedy dobře chápat to, co obchodujete. A s velkou pravděpodobností vaše strategie, ať je jakákoliv, patrně nebude unikátní. Lidé toto nechtějí slyšet. Ale většina systémů je variací něčeho, což již bylo vytvořeno dříve (snad lepší variací). Je tak potřeba identifikovat, co je tak skutečný základ, který obchodujete (a pokud to nedokážete, je to problém). Najděte další obchodníky, kteří obchodují podobným stylem jako vaše strategie a studujte jejich výkonnost a způsob, jak nabírají investiční kapitál. Studujte jejich marketingové materiály, z toho se lze mnohému naučit.

Pro mnoho obchodníků je myšlenka správy většího kapitálu hodně vzdálená. Určitě se s tím setkáváte při komunikaci se čtenáři Vašich knih. Jaké jsou Vaše rady pro běžné retailové obchodníky, kteří by se chtěli naplno živit správou kapitálu a systematickým obchodováním?

Krok číslo jedna je upravit své myšlení. Začněte přemýšlet o vyšších cílech. Jistě, můžete říct, že to nejde. A samozřejmě, že se to pak v takovém případě nestane, protože jste celý koncept již zavrhli na samém začátku. Podívejte se na to z jiného pohledu. Sám jsem z malého farmářského městečka ve Švédsku. Co dnes dělám? Řídím v Zurichu fond spravující středně velký kapitál. A rozhodně nemohu říct, že bych byl nejlepší na světě. Jsem dostatečně dobrý? Pravděpodobně. Stejně tak ale spousta dalších lidí. Skutečně jde hlavně o myšlení. Můžete se vzdát dopředu a žít jen se svými výmluvami. Taková typická je například „nevím, jak najít investora“. To ale neví nikdo. Je jednoduše potřeba někde začít. Ale pochopitelně je důležité vyhnout se zcela chybným cestám, protože ty mohou člověka zbytečně popálit.

Podívejte se na to z mé pozice, kdy mě hodně lidí oslovuje kvůli kapitálu, který by nám rádi spravovali. Přitom krok, kterým začnou je, že mě požádají o propojení na Linkedin. Pár lidí mě pak začne spamovat nějakými svými informacemi. A z toho nikdy žádný vztah nevznikne. Váš cíl by neměl být prodávat, ale nejprve navázat s profesionály kontakt a konverzaci. A samozřejmě nejrozumnější je obracet se zprvu například na bonitní kontakty ve svém okolí, se kterými je možnost navázání kontaktu a získání jejich důvěry vyšší.

Vaše knihy jsou o systematickém obchodování, tedy s použitím algoritmů. Jaké technologie pro vytváření systémů používáte a považujete se za programátora?

Nemám v oblasti programování žádné formální vzdělání, ale nějakou formou se mu věnuji prakticky od svých deseti let. Pokud porovnáte mé kódy s prací profesionálních programátorů, budou vypadat směšně. Ale ano, považuji se za pragmatického programátora, který umí svým kódem vyřešit to, co potřebuje. Nicméně určitě se nepovažuji za profesionálního programátora.

Můj pohled je takový, že pokud se chcete věnovat systematickému obchodování, musíte se naučit programovat. Donedávna jsem doporučoval lidem bez znalosti programování, aby se učili C#. Poslední dobou jsem ale svůj pohled přehodnotil a dnes bych doporučil: Pokud nemáte dobrý důvod učit se konkrétní programovací jazyk, naučte se Python. Sám jsem jej začal v poslední době také naplno využívat a plánuji migrovat naše interní řešení psané v C# právě do Pythonu, kde se řada úkolů řeší opravdu jednoduše. Mimochodem, v tomto příspěvku na svém blogu jsem připravil i Python verzi kódu ze své knihy Stock On The Move určenou pro platformu Quantopian. Tu vnímám jako velmi dobrý nástroj pro retail obchodníky už jen z principu, že je zde vše zadarmo, a to včetně dat.

A pokud to není příliš interní otázka. Jaký software používáte pro řízení systematických strategií v rámci svého fondu?

V tuto chvíli používáme hodně upravený Right Edge. Ten jsme zvolili z důvodu, že je hodně modifikovatelný. Verze se kterou pracujeme se dnes opravdu hodně liší od RightEdge, který je standardně prodáván.

Vaše druhá kniha se týká momenta při obchodování akcií. Věnujete se této strategii také v rámci svého fondu?

Ano, obchodujeme různé strategie a momentum k nim určitě patří. Ostatně jde o jeden z mála tržních principů, na kterém se všichni shodnou, že funguje a generuje peníze.

Vraťme se na závěr našeho rozhovoru k možnostem běžných traderů, kteří třeba zatím nedisponují velkým kapitálem. A také ani zkušenostmi a výsledky. Co byste jim doporučil?

S menším kapitálem bych se určitě věnoval akciím, které jej tolik nevyžadují. A evropští obchodníci mají ohromnou výhodu ve využívání CFDs, se kterými lze obchodovat i zlomky hodnoty futures kontraktů. Samozřejmě, že v této oblasti musíte být extrémně opatrní a udělat si odpovídající výzkum, abyste neskončili u špatného brokera. Je navíc třeba chápat, že s brokery je možné vyjednávat a je bezpochyby, že obchodovat podobné produkty je nutné s opravdu dobře nastavenými podmínkami u seriózního brokera.

Sám jsem coby „hobby projekt“ zkoušel obchodovat svůj diverzifikovaný futures trend following model právě s použitím CFDs na účtu s 20 000 dolary. A vše fungovalo poměrně dobře, takže jde určitě o potenciální cestu pro obchodníky s menším kapitálem.

Plus systém popisovaný v knize Stock on the Move je obchodovaný na akciích, kde je možné začít také s menším kapitálem.

Dalo by se Vaše doporučení shrnout i tak, že pokud nemáte zatím pro obchodování opravdu dostatečný kapitál a zkušeností, začněte s nějakou variací trend followingu a momentum strategií na levnějších trzích typu akcie a CFDs? Vytvářejte si postupně kredibilitu, výsledky a postupně získávejte důvěru potenciálních investorů a zvyšujte tak svůj kapitál?

Ano určitě. Moje první rada je: Neprodělejte své peníze. Obchodujte s cílem co nejmenší volatility na svém účtu. Mnoho začínajících obchodníků bude mít velké ztráty. Většina si to samozřejmě nemyslí, ale realita taková je. Pokud se vám za určité krátké období daří dosahovat velmi dobrých výsledků, měli byste být opatrní. Protože buď jste se stali za velmi krátkou dobu jedni z nejlepších obchodníků světa, nebo jste prostě měli štěstí. Neustále se ujišťujte, že reálně zvládnete inkasovat ztráty, které ke každé strategii patří. Z dlouhodobého pohledu mohou drawdowny dosahovat 2-3násobku průměrného ročního zhodnocení. Vím, že jde o další fakt, který lidé nechtějí slyšet, ale počítejte s takovou alternativou ve svém risk managementu. Plánujte zůstat v businessu po dlouhou dobu, nesnažte se vydělat hodně za krátkou dobu. Na to jsou vyšší šance v Las Vegas.

Celý business tradingu je o stabilních a dlouhodobých výsledcích. Pokud skutečně dokážete se škálovatelnou strategií vytvářet dlouhodobě každoročně 15% zhodnocení s přiměřenou volatilitou, tak dlouhodobě můžete vydělávat miliony dolarů. Pochopitelně s využitím adekvátního kapitálu, který ale za podobnými výsledky přijde.

Děkuji moc za rozhovor.

Dlouhodobě konzistentně profitabilní trading je zejména o risk managementu a celkově realistickém přístupu k byznysu. K tomu patří i sledování a vyhodnocování správných metrik. Proč je například průměrné zhodnocení nic neříkající ukazatel a je lepší se orientovat podle metrik typu sharpe ratio? Proč je dobré vědět, co je například negative skew?

Je nezpochybnitelné, že drtivá většina začínajících obchodníků se orientuje výhradně na ziskovou část obchodování a ztráty si nepřipouští. Z toho se odvíjí i metriky, které používají. Zejména se hovoří o procentuální úspěšnosti vstupů a ročním procentuálním zhodnocení.

Pokud někdo inzeruje systém s 90% úspěšností obchodů, tak je prodejní úspěch prakticky zaručen. Z pohledu nezkušeného obchodníka musí jít přeci o svatý grál. Vždyť jak by se dalo s 90% úspěšností prodělat…

Předpokládám, že na Finančníkovi drtivá většina obchodníků ví jak – velmi jednoduše. Stačí, když systém bude mít výrazně vyšší průměrný ztrátový obchod než ziskový. Tedy i pro posouzení základní smysluplnosti systému musíme znát další údaje než jen jeho úspěšnost. Pochopitelně zejména údaje týkající se charakteristik ztrát = risku systému.

Mimochodem, distribuci zisků a ztrát lze popsat i různými statistickými nástroji. Běžně se pak můžeme v naší branži setkat, při studiu jen nepatrně profesionálnější literatury, s popisem systémů, které mají tzv. „negative skew“ (česky zápornou šikmost). Šikmost je v tomto případě odvozena od tvaru grafu distribuce zisků a ztrát, které tyto systémy vytvářejí. Systémy se zápornou šikmostí budou mít na levé straně histogramu výrazně delší „ocas“ (long tail). To v praxi znamená, že v systému můžeme očekávat občasné vyšší ztráty výrazně převyšující běžné zisky. Tento fakt samozřejmě vůbec neznamená, že by systém nemohl být profitabilní a obchodovatelný, jen je potřeba jeho charakteristiku plně akceptovat. A mentálně zvládnout právě v období nevyhnutelných ztrát (výrazně zápornou šikmost mohou mít například některé strategie na výpisy opcí). Samozřejmě existují i strategie s kladnou šikmostí – typickým příkladem jsou například trend-following systémy. U nich můžeme očekávat množství drobných menších ztrát a občasné velké zisky. Takové systémy pak mají nízkou procentuální úspěšnost, ale průměrný zisk je vyšší než průměrná ztráta.

Šikmost distribuce profitů a ztrát je jeden z důležitých faktorů, které se vyplatí z pohledu risk managementu u systémů zkoumat. Jednak proto, že extrémní šikmost (na kteroukoliv stranu) bude zejména v diskréčních přístupech působit ohromné problémy na psychiku. Dále proto, že je dobré skládat strategie do portfolií tak, aby se svou šikmostí doplňovaly.

Pokud shrnu dosud napsané – procentuální úspěšnost systému je jen velmi orientační údaj. Důležité je sledovat i dlouhodobou distribuci zisků a ztrát. Právě ta napoví, jak je reálně systém obchodovatelný a na co se při jeho obchodování připravit.

Podobně je to s průměrným procentuálním zhodnocením. Je pochopitelné, proč je tato metrika tolik používána. Na první pohled jakoby poskytuje srovnání mezi různými výkonnostmi. Pokud například trader A dosáhl průměrného ročního zhodnocení 100 % a trader B průměrného ročního zhodnocení 30 %, pak je přeci jasné, že trader „A“ je lepší. Nebo není…?

Bohužel není – opět záleží na risk profilu, s jakým bylo zhodnocení dosaženo. Na volatilitě účtu. Pokud měl trader A v průběhu roku 50% drawdown (pokles kapitálu) a trader B jen 5% drawdown, tak se situace najednou obrací. Už jen proto, že v případě tradera B by se dalo například systém obchodovat s vyšší pákou, a dosáhnout tak na vyšší zhodnocení.

Z tohoto důvodu většina profesionálních traderů používá pro hodnocení výkonnosti metriky, které nějakým způsobem dávají do vztahu dosažený zisk k podstoupenému risku. Metrik dnes existuje celá řada a některé jsou jednoznačně více vypovídající než jiné. Mezi ty jednodušší patří například sharpe ratio. V případě sofistikovanějších přístupů k risk managementu sice narazíte na jeho výrazné limity (hlavně v momentu, kdy mají strategie výraznou šikmost), ale pro začátek jde o dobrou metriku, která je navíc dostupná prakticky ve všech softwarech.

Sharpe ratio v zásadě dává do poměru výnos a volatilitu (danou směrodatnou odchylku výkonnosti). Podrobnosti k výpočtu naleznete například zde.

Čím vyšší je sharpe ratio, tím lepší je výkonnost systému (nebo portfolia) ke své rizikovosti.

Sám tak používám měřítka typu sharpe ratio pro klasifikaci svých systémů, ale i pro porovnávání s ostatními. Při vytváření strategií jde také o dobrý „reality check“ – solidní systém může mít sharpe ratio kolem 1, možná 1,5. Pokud vidím, že někdo diskutuje systémy s výrazně vyšším sharpe ratio, tak prostě nejde dlouhodobě o něco, co by bylo realisticky obchodovatelné.

Shrnutí

Hodnota průměrného zhodnocení je sama o sobě zavádějící. Už jen proto, že údaje jde jednoduše upravovat tak, že zvyšujeme a snižujeme míru volatility účtu (například volbou velikosti počátečního kapitálu). Viděl jsem pronajímat systémy, které se chlubí velkými potenciálními průměrnými zhodnoceními (například několik set procent). Ovšem již nikde nepropagují, že je to díky použití neadekvátně malého kapitálu, což povede k velkým procentuálním drawdownům. Tedy ohromné volatilitě na účtu. Při „hobby obchodování“ s malým kapitálem to třeba nemusí vadit, při obchodování serióznějších peněz je to ale velký problém. V takovém případě bychom podobný systém (pokud je vůbec dlouhodobě funkční) chtěli obchodovat s nižšími procentuálními propady účtu, a obchodovali ho tak s vyšším kapitálem (a menším riskem na obchod), čímž se logicky sníží průměrné zhodnocení…

Pokud tak sledujete výkonnosti různých jiných obchodníků/systémů a porovnáváte je se svými, neorientujte se jen na roční procentuální zhodnocení. Je to velmi zavádějící a v mnoha ohledech nebezpečné. Rozumnější je systémy porovnávat i s ohledem na jejich risk profil – například pomocí sharpe ratia a podobných ukazatelů.

John "Fawce" Fawcett, CEO Quantopianu na zahájení QuantConu.

Konferenci QuantCon pořádá Quantopian. De facto hedge fond, který dělá řadu věcí jinak. Především svůj fond staví na strategiích pocházejících od uživatelů své platformy. V té je možné vyvíjet, testovat a obchodovat strategie programované v Pythonu. Vše zdarma - včetně dat a možností napojení na retailového brokera Interactive Brokers. Platforma je navíc poskytnuta coby opensource v podobě knihovny zipline. Tedy skutečně výrazně odlišné prostředí od klasických fondů, které jsou naopak velmi uzavřené. Mimo jiné to vedlo k tomu, že se kolem Quantopianu vytváří opravdu hodnotná komunita uživatelů a know-how. Jeho vytváření Quantopian dál aktivně podporuje (například formou těchto skvělých lekcí, které jednoznačně doporučuji prostudovat). Rozhodně chytrý model, ve kterém zatím vyhrávají všichni – jak Quantopian, tak uživatelé.

Přátelská a sdílná atmosféra okolo Quantopianu pak byla znát na konferenci QuantCon. Šlo již o třetí ročník, který byl jednoznačně největší. Konference, která se konala na konci dubna v New Yorku, se zúčastnilo přes 500 účastníků. Seznam přednášek si můžete přečíst na webu akce – quantcon.com. Bylo rozhodně z čeho vybírat – program běžel celý den paralelně v několika sálech. Sám jsem měl tak možnost poslechnout si jen několik přednášejících a těším se, že si další přednášky poslechnu ze záznamu (mimochodem záznamy by měly být za poplatek přístupné veřejnosti a měl by na ně platit i slevový kupón, který jsem zde před časem zveřejňoval. Plus je pravděpodobné, že postupem času budou videa uvolněna zdarma, stejně jako v roce 2016.). Snad jedinou výhradu k akci bych měl tu, že odbornost přednášek se hodně lišila a nebylo ji možné z programu odhadnout. Což je ale současně dobrá zpráva, neboť v programu si zpětně v archivu vybere podle mě každý.

Z konference chystáme několik rozhovorů s opravdu zajímavými lidmi. Snad se všechny poznámky podaří zpracovat co nejdříve.

Do té doby alespoň telegraficky:

Pokud bych měl jmenovat jedno téma, které se konferencí prolínalo ve většině přednáškách, tak je to optimalizace a přeoptimalizace. Potažmo téma robustnosti. Je zřejmé, že s průběžným technologickým pokrokem se mnoha obchodníkům dostávají dnes do rukou nástroje umožňující vytvářet často až zázračné backesty – pomocí nejrůznějších optimalizací na historických datech a moderních přístupů typu strojové učení. A jak se již řada obchodníků přesvědčila na svých účtech, jejich aplikace na finanční data není vůbec tak triviální, jak se na první pohled může zdát. Často proto, že jakékoliv krásné backtesty s vysokými hypotetickými zisky jsou buď statisticky nerelevantní, nebo absolutně nereflektují reálný risk.

Rob Carver

Velmi hezky o tom tradičně hovořil Rob Carver, autor mé oblíbené knihy Systematic Trading. Mimochodem, Rob dříve řídil jeden z týmů ve velmi známém systematickém fondu AHL a rozhodně ví, o čem mluví. Kopii jeho Powerpoint prezentace z Quantopianu naleznete zde a určitě stojí za pročtení (zejména pokud jste četli jeho knihu).

Jakýkoliv fond řeší samozřejmě na prvním místě robustnost strategií. Coby retailoví obchodníci se tak můžeme hodně učit i z dost odkrytých karet Quantopianu. O tom, jak konkrétně testují robustnost strategií a vybírají ty nejvhodnější pro fond, hovořila z Quantopianu na konferenci Jessica Stauth. Téma je myslím natolik aktuální, že jsem Jessicu následně vyzpovídal ještě podrobněji a můžete se na Finančníkovi těšit na rozhovor. Vše se točí okolo knihovny pyfolio umožňující zobrazovat mnoho risk metrik testovaných systémů. Opět jde o bezplatnou knihovnu, která je také integrovaná s Quantopianem.

Mimochodem. Co se týká různých forem strojového učení, tak vesměs QuantConem zazníval názor, že přestože jde ve finančním průmyslu o žhavé téma (bez uvedení znalosti některé z taktik „machine learning“ v životopisu jsou quanti prakticky nezaměstnatelní), jsou výsledky zatím hodně rozporuplné. Jedna ze zajímavých debat poukazovala na to, že pokud někde aplikovat podobné taktiky, tak spíše například v oblasti řízení portfolií než na predikci samotných časových řad.

Jedna z dalších novinek, které potěší patrně řadu obchodníků i na Finančníkovi, bylo představení podpory pro testování a obchodování futures na Quantopianu (doteď byly k dispozici jen ceny akcií). V platformě jsou nyní k dispozici minutová data 72 amerických futures trhů (včetně kontinuálních kontraktů). Podrobně se o tom můžete dočíst zde. Mezi lekcemi pak najdete první ukázky, jak vytvářet například mean reversion strategie na futures (aktuálně lekce č. 48)

Podobné akce jsou jednak o obsahu (který je ale možné nastudovat i ze záznamů), ale především o kontaktech. A zde musím opět podtrhnout můj dojem, jak kvalitní a otevřená komunita se kolem Quantopianu vytváří. Rozhodně tak mohu jak samotný web, tak případný další ročník QuantConu jen doporučit a budu se také snažit se jej opět zúčastnit.

TIP: Na Finančníkovi jsme na 10.6.2017 vyhlásili první běh kurzu Pythonu pro začátečníky.

Základem každého obchodování by měl být obchodní plán. Ten můj je hodně stavěný okolo volume – tedy aktivity ostatních obchodníků, kteří svými objednávkami pohybují trhem. Volume lze sledovat různými nástroji. V rámci svého intradenního obchodního plánu začínám u analýzy vyšších timeframe, abych pak obchody časoval na nízkém timeframe s použitím jemného sledování objemů obchodů – orderflow chcete-li.

Ovšem analýzu praktikovanou ve FIMS na intradenní bázi lze snadno přenést na vyšší timefame a používat například pro swingové obchodní strategie. Proč obchodovat swingově? V mém případě zejména kvůli diverzifikaci. Pro začínající tradery a ty, kteří nemají na obchodování čas, může být podobný obchodní přístup velmi zajímavý sám o sobě.

V případě dlouhodobějších obchodů (s cílem držet pozici například několik dnů) se zaměřuji zejména na sledování kontextu trhu vycházejícího z volume profilů aplikovaných na denní grafy. Místo velmi jemného časování vstupů pak kladu u obchodu vyšší důraz na jeho řízení přes money-management a širší diverzifikaci.

O volume profilech jsem v poslední době na Finančníkovi publikoval hned několik velmi praktických článků, které doporučuji prostudovat:
Používání volume profilů ke konkrétním profitům – praxe
Sledujeme stopy ostatních obchodníků – volume profil
Profily trhů coby základní „filtr“ obchodů – profitujeme ze stop ostatních obchodníků

Pro své vstupy mám nejraději vyvážené oblasti viditelné na volume profilu jako symetrické „kopečky“. Vstupuji nejčastěji na hranách těchto oblastí – velmi často v místech „vykousnutí“ v profilu, což jsou jednoduše řečeno úrovně, které trh historicky neakceptoval (jde zde málo zobchodovaného volume).

Přesně na tomto principu byl plánován páteční obchod. Na screenshotu je vidět denní graf trhu USO, což je ETFs ropy:

Co se samotného vstupu týče, tak zde si pochopitelně může každý nastavit plán podle sebe. Určitě je možné čekat v připravených oblastech na nějaké sofistikované price action patterny. Sám jsem příznivcem jednodušších řešení a nejčastěji vstupy časuji přes potenciální jednoduché reversaly volatility podobně, jako v rámci FIMS obchodování. Ale toto je již dost osobní preference vycházející z filozofie náhledů na trhy a jejich chování.

Vstupuji často velmi proaktivně – vesměs, než začne očekávaný pohyb. Konkrétně v pátek jsem vstupoval přímo na open, kde se dají v trhu typu USO zobchodovat solidně velké pozice bez nějakých zásadních skluzů:

U podobných swingových vstupů se rozhodně trh nemusí hned rozjet mým směrem podobně, jako se to stalo v pátek. Je proto potřeba mít dopředu rozmyšlený trade management.

Jak konkrétně na podobných obchodech vydělávat?

Existuje hned několik základních cest, které si můžete vybrat s ohledem na velikost svého účtu, preferovanou délku držení pozice, preferovaný target, akceptovanou úroveň volatility na vašem účtu atd.

Konkrétně je možné samozřejmě nakoupit futures kontrakt daného trhu – v tomto případě ropy. To je jednoznačně řešení vhodné spíše pro větší účty – zejména pokud podobné obchody provádíte na více trzích najednou a potřebujete obchodovat v multikontraktech, abyste standardizovali volatilitu jednotlivých trhů.

Je možné použít opce. Dnes komentovaný moment představuje typickou situaci, kdy rád vypisuji vertikální spready – podrobněji o tom píši v opční ebooce. Po ránu bylo možné například vypsat vertikální spread v CLN7 na strike ceny 46/45 kolem ceny 0.48. RRR je skoro 1:1 a obchod lze pochopitelně v případě dalšího poklesu ropy různě řídit. V případě opcí lze budovat i jiné typy pozic, sám ale dnes upřednostňuji právě výpisy vertikálních spreadů (pro jejich jednoduchost).

Situaci lze zobchodovat s použitím ETFs, jako je vidět na mých screenshotech (byl použit trh USO). ETFs se obchodují stejně jako akcie. Prakticky lze pozici škálovat po „jedné akcii“, což se hodí jak pro malé účty, tak pro obchodování s využitím širší diverzifikace. Což je i můj případ, kdy s kolegou stále intenzivně pracujeme na kompletním řízení portfolia systémů s pomocí vlastní analyticko-obchodní aplikace vyvíjené v Pythonu. A jelikož je nutné postupovat krok za krokem, zatím systém pracuje právě s ETFs a akciemi.

Samozřejmě s již zmíněnými opcemi lze pracovat i na trhu typu USO (tedy ETF), kde se opět dostáváme do oblastí, které lze obchodovat s opravdu malým kapitálem. A v neposlední řadě lze použít i neburzovní produkty typu CFDs (jen pozor na nabídky běžných retailových brokerů, kde se tyto instrumenty obchodují často velmi nevýhodně).

Každopádně pokud s obchodováním začínáte, může být zmíněný přístup (swingové obchodování ETFs) jednou z možností, se kterou v trhu experimentovat. Zejména pokud již máte otevřený účet například u Interactive Brokers. Kolik kapitálu je potřeba na podobný obchod? Začít je možné opravdu s minimem (ale pozor na komise, které jsou u IB u akcií nejméně 1 dolar za vstup a výstup). Pokud byste například nakoupili 100 shares USO na ceně 9.47, potřebujete mít na účtu 473,50 USD (IB poskytuje běžně margin 50 % pro poziční obchody, u větších účtů je to 25 % - alespoň takové vidím blokované noční marginy na svém účtu). Pokud byste pozici drželi pouze v průběhu jednoho dne, jako že 2% páteční pohyb už představuje solidní profit pro takový typ obchodu, tak budete potřebovat na účtu 236,75 USD (IB poskytuje i u malých účtu 4-násobnou páku na intradenní obchody akcií).

Sami vidíte, že podobné situace nabízejí mnoho scénářů, jak konzistentně vydělávat. Jako vždy je možné rozvíjet know-how, které získáte v jednom obchodním přístupu (například intradenním) do dalších. A pokud obchodujete intradenně, nebo s tradingem začínáte, pak s použitím ETF lze podobné obchody provádět živě s velmi omezeným riskem, a prakticky se tak učit swingově obchodovat „za pochodu".

A na závěr důležité připomenutí – výsledek jednoho obchodu (ať již ziskového nebo ztrátového) absolutně nic neznamená. Konzistentně profitabilní obchodování vždy spočívá v systematickém a dlouhodobém opakování pravidel obchodního systému a průběžném inkasování jak zisků, tak ztrát (které patří ke každému stylu obchodování).

Jakékoliv formy tradingu mají svá úskalí. Systematické obchodování pomocí algoritmických kódů nevyjímaje. Do dnešního článku jsem připravil několik typů vzniklých na základě různých konverzací z poslední doby. Zejména s obchodníky, kteří s algoritmickým obchodováním začínají.

Systém by měl mít jasný a robustní edge

Profitabilita a robustnost automatizovaných obchodních systému samozřejmě začíná u samotné obchodované myšlenky. Existuje spousta cest, jak získat backtest, který vypadá obchodovatelně. Tedy poskytuje takovou historickou výkonnost (ve smyslu průměrného obchodu, draw downu atd), která vede obchodníka k přesvědčení, že systém stojí za to obchodovat live. Bohužel řada cest není statisticky validních a získané výsledky nejsou příliš velkou zárukou budoucí robustnosti.

To je téma, které by vydalo na celou knihu. Osobně doporučuji zejména ze začátku volit raději méně optimalizované (preferuji prakticky neoptimalizované) přístupy. Takové, které mají jasný fundamentální základ, kterému důvěřujeme, a jejich výkonnost pak můžeme srovnávat s jinými obchodníky. Například pokud budeme obchodovat nějakou z variací krátkodobého obchodování momenta, můžeme náš systém v principu porovnávat s podobnými přístupy. Pokud budou obchodované trhy aktuálně spíše chopovat, je přirozené, že momentum strategie nebudou vydělávat. Ztráty budou ale jasně zdůvodnitelné a neměly by nás vyvádět z míry. Zejména pokud se pohybujeme v rámci běžných drawn downů viditelných v backtestu.

Obchodujeme-li „black box", jehož výkonnost nemáme s čím porovnat, pak je zřejmé, že můžeme mít problém.

Při stavbě systému je třeba přemýšlet především o risku a nesnažit se optimalizovat zhodnocení nad rozumné meze.

Řada obchodníků má nepřiměřená očekávání ziskovosti. Jistě, pomocí optimalizací lze nalézt hypotetické backtesty nabízející zhodnocení stovky procent ročně, ale prostě toto není realita. Pokud začnete obchodovat podobné strategie live, tak je logicky jen otázkou času, než selžou nebo budou mít ohromný draw down. Opět je tak dobré už při stavbě systému porovnávat výkonnost s podobnými strategiemi jiných obchodníků a třeba fondů, kteří je mohou obchodovat již déle a přizpůsobit svá očekávání rozumné dosažitelné realitě. Zejména pokud s tradingem začínáte, tak bych se zaměřil především na kontrolu risku a akceptoval i poměrně nízké zhodnocení. Postupem času začnete patrně do svých portfolií přidávat další systémy, více se diverzikovat a postupným zvyšováním páky je možné zhodnocení dostat do zajímavých čísel.

Pozor na survivorship bias

Jeden z nebezpečných prvků optimalizace při vytváření strategií je tzv. „survivorship bias", který by se dal přeložit jako „klam přeživších". Prakticky jde o tzv. „out-of-sample optimalizaci", kterou obchodníci provádějí často nevědomky. Tím, že subjektivně preferují pozitivní výsledky a ignorují ty negativní. Zjednodušený příklad může být například ten, že budeme skrz paper trading sledovat tři systémy, které jsme vytvořili na základě nějaké podobné filozofie - A, B a C. Všechny systémy nám v určitém čase přišly rozumně robustní (řekněme, že prošly našimi testy robustnosti) a proto jsme se rozhodli je začít sledovat v rámci paper tradingu. Přesto mohl paper trading po určité době dopadnout tak, že systémy A a C nebyly výdělečné, vydělával pouze systém B.

V takovém případě není určitě moudré vytvořit závěr, že systém B je funkční a ověřený. Protože jeho dobrá výkonnost v paper tradingu může být dílem náhody a určitě nepřináší žádné pravděpodobnosti další ziskovosti. Pokud bychom paper trading spustili třeba v trochu jinou dobu, mohl by zvítězit například systém C atd.

Opět jsme u toho, že by systémy měly mít zejména solidní fundamentální základ. Pomocí něho bychom měli být schopni odůvodnit základní parametry výkonnosti systému v určitém období a rozhodně není dobrý nápad snažit se systémy optimalizovat „za chodu“ tím, že je budeme například vypínat podle našeho subjektivního rozhodování. V případě více systému může být ale rozumným řešením přiřazovat systémům různou váhu podle aktuální výkonosti a podle váhy jim alokovat kapitál. Ale toto je prakticky systém sám o sobě, který je opět třeba testovat in-sample a ověřovat out-of-sample.

I u systémů se střídají zisková a ztrátová období

Obchodníci často spouští strategie v momentě, kdy mají za sebou velmi dobré období a jejich equity tvoří dlouhodobá high. Je to přirozené, ale často dost nebezpečné. Totiž po sériích úspěšných obchodů velmi často přichází ochlazení strategií a adekvátní draw downy. Ty nemusí být nějak znepokojující pro obchodníky, exekvující strategie dlouhodobě. Nicméně pokud přijde draw down hned po spuštění strategie, je to nepříjemné. Sám raději spouštím strategie v momentě, kdy mají za sebou menší DD.

Foto (c)123rf.com

Důležitý je především papertrading

Základní historický backtest je určitě v diskrečním obchodování dobrým startem, ale alfou a omegou je živý a dostatečně dlouhý papertrading v reálném čase. Řada obchodníků se snaží tuto fázi urychlit například tím, že obchodují tzv. replay - „přehrávání“ historických dat. Jenomže jeden ze zásadních aspektů intradenního obchodování je čekání na příležitosti i s ohledem například na vhodnou volatilitu trhu v průběhu dne. Úplně jinak vypadá seance, kdy se například hodinu musíme dívat na nepohybující se trh (a nekliknout) a jinak na nás stejný graf působí v momentě, kdy stejnou dobu projedeme zrychleným posunem replaye, protože tam „nebyl signál“.

Absolutní důraz musí být kladen na risk management

Přestože základem diskrečního obchodování musí být obchodní plán, zejména na rychlejším timeframe není obchodování ze své podstaty úplně mechanické. Co musí být ale naprosto striktní, je risk management – kontrolování risku v průběhu obchodu.

Z počátku bych určitě pracoval s fixním stop-lossem a profit targetem. Tedy bez jakéhokoliv aktivního zasahování do průběhu pozice, které prostě do výsledků přidává další prvek subjektivnosti. V živém obchodování se navíc většina traderů bude právě v podobných situacích chovat jinak než na simu. Důležité je mít také jasně nastavené mantinely například maximální denní ztráty, a tu nepřekračovat.

Pokud se vám začne v papertradingu stávat, že se občas dostanete do větší ztráty, než jste plánovali (a překročili tím stanovený denní stop-loss), ale pak ji „doženete“ několika pěknými zisky (tzv. home runy), tak se ve svém trénování zastavte. Právě toto jsou cesty, které nikam nevedou. Resp. v živém obchodování vás doženou k tzv. „blackoutům“. Dnům, kdy se přes veškerá nastavená pravidla rozhodnete dohnat ztrátu, což se ale nepovede.

I v papertradingu je dobré si zvykat na to, že jsou ziskové a ztrátové dny. Tedy naučit se končit den se ztrátou a nesnažit se ji „otočit do zisku“. K tomu všemu by měla sloužit striktní pravidla co a kdy obchodujeme.

Pokud s tradingem začínáte, je dobré vyzkoušet live obchodování

Řada zkušenějších obchodníků mi jistě dosvědčí, že papertrading může být hodně realistický. Ale až v momentě, kdy už máme s živými trhy konkrétní zkušenosti, dokážeme dobře odhadnout, co v nich je a co není realistické (například i z pohledu naší psychiky).

První fáze papertradingu bych příliš neprotahoval. Určitě je nezbytné konzistentně ziskově obchodovat alespoň měsíc, raději dva. Ale pak není od věci vyzkoušet s minimálním riskem udělat pár obchodů v některém levném trhu. A třeba získané informace zapracovat do obchodního plánu. Trading je hlavně o zvládnuté psychice. Diskreční zejména. Je tedy třeba si nastavit takový obchodní plán, například z pohledu frekvence obchodů, rychlosti nezbytných reakcí, vzdálených stop-lossů atd., který dokážeme s přehledem exekvovat. A ten se skutečně může trader od tradera dost lišit.

Pozor na limitní příkazy

Největší rozdíl mezi simem a live bude po technické stránce v plnění limitních příkazů. Zejména v některých trzích.

Pokud vaše strategie hodně spoléhá na obchodování s limitními příkazy a obchoduje například pro velmi malé profity (vyžadující přesné exekuce na limitu), doporučuji co nejdříve vyzkoušet plnění v živých trzích. Bohužel velmi často se vám bude v praxi stávat, že bez protnutí konkrétní limitní hladiny nebude obchod v reálu exekvován. Některé strategie tak krásně vypadají na simu, ale v reálu je obchodovat nelze.

Sledujte při testování volatilitu trhu

Mnoho začínajících obchodníků vnímá trhy hodně staticky. Snaží se najít „patterny“, které aplikují do libovolného období.

Trhy se ale hodně mění, přičemž většině začínajících obchodníků vyhovuje spíše střední volatilita. Tu je tak dobré si popsat – například pomocí aktuálního ATR a případně množství obchodů zrealizovaných za určité období. Pokud se měřítka výrazně změní, je to jasná indikace k přizpůsobení obchodního plánu.

V papertradingu si veďte opravdu detailní informace k exekucím

Doporučuji si exekuce nahrávat a do deníku si vkládat mj. popsané screenshoty z momentu vstupu. Ostatně i jejich příprava vás často přinutí se znovu zamyslet nad danou obchodní situací a tím, jestli v obchodu byla opakovatelnost nebo šlo jen o „náhodné kliknutí“.

Máte další tipy? Podělte se v diskuzi.

Cílem článku je především demonstrovat, jak některé velmi jednoduché přístupy představují v trzích často až překvapivě robustní řešení. Pokud se na ně podíváme správnou optikou.
Předmětem článku tedy není popis konkrétního obchodního systému připraveného pro ostré obchodování. Není tak třeba hlouběji přemýšlet nad použitým kapitálem a množstvím trhů. Samozřejmě, že dané principy lze přizpůsobovat i běžným účtům – například obchodováním menšího počtu trhů, menšího počtu kontraktů, nižšího timeframe a v neposlední řadě obchodování například ETFs místo futures.

Prezentovaný popis je aplikovaný na denní timeframe a lze ho charakterizovat jako swingové obchodování. Nicméně stejné principy fungují i na nižších timeframe, byť zde bývá programování systémů náročnější.

Univerzálně aplikovatelná obchodní myšlenka

Řada traderů se často ve svém obchodním vývoji na dlouho zasekne na tom, že se snaží v trzích objevit „svatý grál“. Logiku, která bude s malým riskem perfektně a dlouhodobě fungovat na zvoleném trhu. Zejména to vnímám v oblasti algoritmického obchodování, ve kterém se obchodníci snaží používat hodně jemné patterny vycházející třeba z popisu diskrečního obchodování.

Pokud jste si touto cestou třeba také prošli a nikam nevedla, zkuste zpočátku tradingu vsadit na některé jednodušší osvědčené principy vycházející z hrubších principů trhů. Ty sice z nikoho s malým kapitálem neudělají boháče přes noc, ale zato je možné s nimi rozumně a dlouhodobě hodnotit kapitál po přiměřených krůčkách a postupně k tomu třeba vyvíjet specializovanější spekulativní strategie, které občas mohou zazářit i s menším kapitálem.

Sám jsem velkým příznivcem jednoduchých a v zásadě neoptimalizovaných řešení. Navíc takových, které budou fungovat na mnoha trzích najednou.

Příkladem může být například vstup na korekci do trendu.

Pro účely tohoto článku použijme nějakou opravdu jednoduchou formu dané myšlenky, kterou je možné snadno algoritmizovat.

Trend můžeme definovat úplně „klasicky“ například pomocí dvou klouzavých průměru s různými periodami. Například uptrend jako situaci, kdy je denní klouzavý průměr 50 nad průměrem s periodou 200. Downtrend pak jako situaci, kdy je krátkodobý průměr pod dlouhodobým.

Jak definovat korekci? Může to být například retest klouzavého průměru. Takový vstup ale neříká nic o tom, jak hluboká korekce je. Rozumnější může být například čekat na pokles o určité velikosti od střednědobých high (pokud jsme v uptrendu) nebo nadechnutí od low (pokud jsme v downtrendu).

A zde přichází na řadu první důležitý bod – abychom mohli přístup snadno aplikovat na libovolné trhy, je vhodné jakékoliv podmínky popisovat co nejuniverzálněji, což nám umožní například volatilita konkrétního trhu vyjádřená například pomocí ATR.

Vstup do korekce tak může být definován jako vzdálenost vyjádřená násobkem ATR od high (pro long) nebo od low (pro short). Taková logika je aplikovatelná na libovolný trh a není třeba ji přitom jakkoliv upravovat.

Takto mohou vstupy vypadat například na denním grafu trhu NQ:

Co se týče výstupů, tak zejména ze začátku doporučuji je příliš nekomplikovat. V trzích funguje především jednoduchost. Při podobném swingovém obchodování lze použít například profit target s násobkem ATR, překročení nějaké S/R úrovně, posouvaný stop-loss, časový stop-loss atd.

Standardizace volatility

Komoditní trhy jsou různě drahé a volatilní. Nákup a držení jednoho kontraktu v e-mini NQ neznamená pro náš účet to samé jako například nákup a držení kontraktu ropy. V diskrečním obchodování je opravdu náročné obchodovat trhy s různou volatilitou. V případě automatizace to však není problém, je ale potřeba na různou dravost trhů myslet.

Jeden ze zásadních principů diverzifikace je tak standardizovat risk spojený s obchodováním různých trhů. To lze provádět různými sofistikovanými způsoby. Jeden z těch jednodušších, který často ale zcela dostačuje, spočívá v následujícím postupu:

Nejprve si vypočítám ATR trhu za určitý počet dnů. Většinou pracuji s kratšími periodami, například 5. Tuto hodnotu vynásobím dolarovou hodnotou bodu trhu. Tím dostávám průměrnou, dolarově vyjádřenou hodnotu volatility trhu.

Následně pracuji s tím, že v daném trhu chci otevřít tolik pozic, aby průměrná denní dolarová volatilita trhu představovala například 1 % obchodního účtu.

Řešení to není dokonalé, ale je solidně funkční. Nejen že umožňuje obchodovat více trhů najednou, ale adekvátně také upravuje počet kontraktů v jednom trhu s ohledem na aktuální volatilitu (ve vyšší volatilitě obchoduje méně kontraktů, v nízké více).

Aplikace jednoduchého kódu na více trhů najednou

Pojďme se nyní podívat na sílu diverzifikace v praxi.

Máme naprosto jednoduchou logiku systému, který vstupuje (long i short) na korekcích do směru trendu.

Při aplikaci systému na jednotlivé trhy mohou equity křivky vypadat například takto:

E-mini S&P coby náhodně vybraný zástupce akciových indexů:

Britská libra coby náhodně vybraný zástupce měn:

Sója coby náhodně vybraný zástupce zemědělských komodit:

Ropa coby náhodně vybraný zástupce energetické komodity:

A tak bychom mohli pokračovat dále.

Vidíme, že i tak jednoduchý přístup „nějak“ funguje vesměs na libovolném trhu. Ale výsledky jsou vesměs v praxi spíše neobchodovatelné. Ovšem, co když využijeme diverzifikaci a podívali bychom se, jak by hypotetická výkonnost vypadala na všech běžných komoditách (přes 50 běžně obchodovaných komoditních kontraktů všech kategorií obchodovaných na burze v USA)?

Na první pohled je vidět, že se dostáváme k výrazně zajímavějším výsledkům. Ty navíc neobsahují jiný position sizing než standardizaci volatility (počet kontraktů je tedy stále počítán pouze z počátečního kapitálu, průběžné zisky nejsou reinvestovány).

Systém obchoduje long i short a pro jednotlivé trhy není jakkoliv optimalizován. Přesto má hodně stabilní průběh za celou sledovanou historii. Stabilita je dosažena právě pomocí diverzifikace.

Znovu je třeba podtrhnout, že prezentovaný princip má ještě dlouhou cestu k možnému nasazení do obchodování. Například zde jakkoliv není řešen risk management z pohledu celého portfolia, adekvátnost risku na pozici, průběžné využívání kapitálu atd. Také je slepě aplikován na všechny US komodity, které mám v databázi bez ohledu na fakt, že některé trhy spolu silně korelují. Je to skutečně jen velmi orientační backtest (který ale mj. zahrnuje už i komise).

Nabízí ale otázku zdali:
- Je vhodnější snažit se za každou cenu „pilovat“ systém pro jediný trh, což velmi snadno vede k přeoptimalizaci.
- Nebo použít jednoduché principy a pozornost zaměřit více na řízení portfolia. V našem případě tak například dále věnovat pozornost výběru trhů na základě korelací, aplikování risk managementu na úrovni portfolia atd.

Patrně nemusím zdůrazňovat, že sám v algoritmickém obchodování postupuji především druhou cestou – tedy strategie stavím více s ohledem na fungování v portfoliu. Sami vidíte, jaký edge pak „automaticky“ poskytuje diverzifikace.

Princip diverzifikace funguje i v diskrečním obchodování, byť zde je výrazně náročnější. Sám jsem v minulosti měl období, kdy jsem obchodoval více intradenních trhů najedou a prostě se zaměřoval na ty, které byly v daný den dostatečně volatilní. Nicméně s postupujícím věkem a zkušenostmi postupně člověk mění priority ve způsobu využívání času. Dnes je pro mne výrazně efektivnější využívat diverzifikaci v automatizovaných přístupech, které zvládají obchodovat najednou pochopitelně mnohem více trhů a přístupů, než bych kdy byl schopen vyhodnocovat ručně.

Závěrem

Pokud vytváříte programovatelné strategie, doporučuji od začátku připravovat kód tak, aby byl snadno aplikovatelný na jiné trhy. Zejména to znamená nevyužívat fixní konstanty vztahující se k jednomu trhu, ale pracovat například s násobky volatility. Následně pak sledovat, jak by se daný přístup choval při nasazení v portfoliích na nekorelujících trzích. Možná budete z výsledků překvapeni.

Intradenní obchodování je pro řadu obchodníků výnosná taktika. Extrémně důležité je však dokázat dlouhodobě kontrolovat své emoce a zejména neztratit nadhled nad tím, co v trhu obchodujeme.

Jak jsem zde již psal mnohokrát, za dnes již velmi neperspektivní považuji taktiku, kdy se obchodníci snaží obchodovat na nízkém timeframe (typicky několika minutovém) určité patterny, které obchodují bez ohledu na cokoliv jiného. Intradenní grafy s nízkým timeframe obsahují tolik „šumu“, že situace, která vypadá vizuálně „podobně“, nemusí mít vůbec žádnou spojitost, a není tak dobré se pokoušet z ní zužitkovat nějaké dlouhodobé pravděpodobnosti.

Jak v intradenních přístupech dostat pravděpodobnosti na naši stranu?

Jeden ze silných přístupů je odhadnout, proti komu aktuálně obchodujeme.

Začínající obchodníci si podobnou analýzu vůbec neuvědomují. Sledují „své grafy“ a obchodují „proti burze“. Jenže burza není konzistentní prostředí. Burza jen zprostředkovává obchody. V konečné fázi exekuce jsou to obchody mezi dvěma obchodníky, kde jeden nakupuje a druhý prodává.

Analýza protistrany našeho obchodu je tak velmi důležitá. Ostatně na podobném principu je založené celé mé FIMS orderflow obchodování. Situace je úplně jiná, pokud protistranou našeho vstupu bude exekuce HFT alga, market příkaz retailového ID obchodníka nebo vstup nějakého fondu. Podrobněji princip rozepisuji v ebooce Orderflow trader, ke které průběžně dostávám řadu pozitivních ohlasů a mimochodem moc za ně děkuji i těm, kterým jsem to nestihl napsat osobně.

Identifikaci příkazů naší protistrany nelze provádět nějakými exaktními nástroji. Ohromným vodítkem jsou pro mne ale dynamika a oblast obchodování.

A právě oblast obchodování přímo souvisí s vyšším timeframe.

Budeme-li coby obchodníci vstupovat do oblasti uvnitř menších range na nízkém timeframe, s velkou pravděpodobností budeme bojovat dlouhodobě nevyhratelnou bitvu proti HFT obchodníkům. Budeme-li vstupovat do oblastí, kde začnou být aktivní i velcí obchodníci (například po různých průrazech výraznějších S/R úrovní na vyšším timeframe), začnou být naše šance výrazně vyšší.

Jsem rád, že mé zkušenosti potvrzujete i vy – například podobnými komentáři, jako se objevily pod minulým článkem:

„Přesně o tom, že nám to Petr vtloukal do hlavy každou chvíli (to vyšší TF) jsem taky přemýšlel, ale mozek to začal akceptovat až když jsem se na ten vyšší TF přesunul...Mozek si prostě určuje priority podle toho co si sám otestuje a ne podle toho co by mnělo být nejlepší jenom proto že to někdo řekl no...:)“, buj014

„Po přechodu na vyšší timeframe člověk vidí trhy úplně jinak. Taky jsem absolvoval FIMS mentoring a pamatuju jak Petr pořád zdůrazňoval, že sleduje hlavně 30m TF. Já už to tehdá taky dělal, ale až dneska s daleko více zkušenostma a zažitím si všech těch věcí co jsem se během těch let učili dokážu ocenit jak je to neskutečně silný přístup a jaký klid v intradenním obchodování to přináší. 2m TF dokáže člověka totálně zblnout 🙂 a ve výsledku tam ve většině případů chytnu daleko větší SL než při použití 30m TF, ale přitom při používání 30m TF si chodim pro daleko větší PT“, Pajas

Tedy pokud v intradenním obchodování nejste zatím profitabilní, doporučuji vyššímu timeframe věnovat zvýšenou pozornost. Jistě, sníží se tím frekvence obchodování, ale tu lze dohnat případným sledováním více různých trhů.

Jak konkrétní proces intradenního obchodování se zapojením vyššího timeframe vypadá z pohledu mého orderflow obchodování FIMS?

Sám sleduji zejména 30minutové grafy. Vyhledávám základní oblasti, kde mohu očekávat silnější zapojení větších obchodníků. Například v pátek 6.4.2017 to byla po open oblast nad high noční seance. Teprve v této oblasti pak sleduji nižší timeframe a FIMS orderflow vstupní sekvenci. Při open jsem například v NQ sledoval konkrétně oblast žluté linky nad high noční oblasti:

Konkrétně v pátek bylo v dané oblasti orderflow hodně čitelné a stojí za studium. Obchod mohl vypadat například takto:

Co se řízení pozic týče, zde se otevírá prostor pro další možný rozvoj strategie. Sám obchoduji v rámci intradenního obchodování spíše pro menší profity s vyšší úspěšností. Ale jak je vidět i na uvedeném screenshotu, vstupy dokáží nabídnout občas i vyšší potenciál (ty ale obchoduji častěji pomocí opcí na ještě vyšších timeframe).

Podobný obchod nabízí solidní RRR a profit několik set dolarů i při minimální počtu kontraktů. Jistě, v jednom trhu nebude patrně každý den. To ale mně osobně jednak nevadí a jednak je možné podobné připravené obchody exekvovat souběžně i na dalších trzích.

COT vnímám jako jeden ze solidních „nezávislých“ filtrů, s jejich pomocí lze vytvářet obchodní strategie. Jelikož je COT publikován týdně, je pochopitelné, že se hodí spíše pro swingové a poziční obchodování.

S informacemi z COT sám pracuji při vytváření svého automatizovaného komoditního portfolia. COT lze však s úspěchem používat pro diskreční swingové obchodování například jen několika levnějších komoditních trhů. V takovém případě je dobré obrnit se dostatečnou trpělivostí, neboť signály nebudou přicházet každý měsíc. Na druhou stranu může být podobný styl tradingu zajímavý pro ty obchodníky, kteří jsou vytíženi svým zaměstnáním. Swingové obchodování je opravdu časově nenáročné. Největší pozornost obchody vyžadují v přípravné fázi, po vstupu už vesměs stačí zadat stop-loss, a ten jen průběžně posouvat třeba vždy na začátku obchodní seance.

Přitom rozhodně neplatí, že by nižší frekvence obchodování znamenala malé zisky. Komodity umí trendovat. A při rozumném risk managementu tak stačí několik ziskových obchodů za rok a zhodnocení by se mělo pohybovat v dvouciferných řádech.

Jak tedy na swingové obchodování s COT prakticky?

Pochopitelně, že každý trader si musí doladit a otestovat svoji konkrétní strategii. Zde je ale určitý rámec, se kterým pracuji já.

COT data analyzuji na týdenních grafech. Zajímají mě situace, kdy v COT vidím extrémy. Je potřeba zdůraznit, že „COT patterny“ nemusí vypadat ve všech trzích stejně. To by mělo být opět předmětem backtestu. Ve vybraných trzích sám sleduji zejména velké spekulanty (ale analyzuji i další informace). Zpracovávám informace ve stylu ratio indikátoru, o kterém jsem psal minule.

Takto mě třeba minulý týden zaujala situace v trhu LC – Live Cattle (hovězí na porážku):

Na týdenním grafu vidím trh, který jde spíše do strany. Aktuálně trh proráží volatilním pohybem výrazný swing. Velcí spekulanti jsou hodně bullish – viz ratio indikátor, který ukazuje hodnotu 3.41 – ta se blíží maximálnímu poměru, který na grafu vidím. Taková situace může sloužit jako filtr z vyššího timeframe.

Na nižším, denním timeframe, následně hledám obchody do shortu (vycházející z toho, že spekulanti v extrémech většinou nemají pravdu a trh je setřese nějakou korekcí).

Pro vstup na nižším timeframe lze použít různé časování. Sám nejsem velkým příznivcem indikátorů a oscilátorů, nicméně v podobném případě jdou použít. Nebo lze pochopitelně pracovat s jinými nástroji technické analýzy. Jde o to, abychom pracovali s jasně definovaným pohledem na trh, který můžeme zpětně backtestovat a při živém obchodování použít pro jednoznačné rozhodování. Sám tedy podobné indikátory nepoužívám, ale řekněme, že bychom pracovali s indikátorem RSI a vstupovali short tradičně po překročení nějaké otestované úrovně (například 70). V Live Cattle bychom mohli vidět například tento obrázek:

Tedy short vstup, který by byl v souladu s COT filtrem z vyššího timeframe. Pozor jen na skutečnost, že COT report je publikován se zpožděním koncem týdne – s tímto faktem je už třeba pracovat při backtestu.

Jak jsem ukazoval v diskuzi u minulého článku na screenshotu z brokerské platformy, sám jsem aktuálně také short v LC na podobném signálu. Vstupoval jsem ale trochu později (nečasuji vstupy na RSI, nicméně princip je hodně podobný).

Obchodníky pracující s volume profily může zaujmout tento screenshot, kde jsem si volume profil zakreslil před vstupem do pozice:

Sami vidíte, jak lze vyznačené oblasti s vykousnutím v profilech dobře použít pro vstupy a řízení pozice – tedy stejné principy, které používáme v intradenním obchodování.

S COT filtrem lze pochopitelně obchodovat i na long stranu.

Minulý týden se mi například velmi líbila tato situace v trhu RB – benzínu:

Zde vidím v COT ratio opačný obrázek. Poměr nákupů/prodejů se pohybuje ve spodním pásmu – může to tak indikovat situaci pro long. Pokud bych používal RSI, mohl bych sledoval situace, kdy indikátor překračuje například linku 30 vzhůru:

Osobně ale v tomto trhu nejsem long, protože obchoduji jinými automatickými strategiemi ropu, a byl bych tak v energiích příliš exponován.

Shrnutí

Swingové obchodování komodit pochopitelně vyžaduje adekvátní účet. Je nutné pracovat se stop-lossem na úrovních spíše vyšších stovek dolarů. Ovšem jako vždy existuje v trzích řada cest, jak potenciálně obchodovat danou situaci i s menším riskem (ale pochopitelně pro menší zisky). Je možné obchodovat různě silně korelující ETFs nebo použít například vertikální spread v opcích.

COT report patří k nástrojům, který dlouhodobě vnímám jako velmi užitečný zejména pro poziční obchodování. Na Finančníkovi jsem jej popisoval v článku Commitments of Traders již v roce 2006, což už je tedy pěkná řádka let. Od té doby se COT report jen trochu změnil (je publikován v podrobnější podobě), ale zejména začal být výrazně dostupnější. Tedy COT byl vždy dostupný zdarma na webu http://www.cftc.gov/MarketReports/CommitmentsofTraders/index.htm. Nicméně v textové podobě, jejíž zpracování nebylo pro každého. Pamatuji si, že jsem byl snad první, kdo na fóru TradeStation řešil import txt dat reportu do Tradestation a jejich grafické znázornění. To již delší dobu není třeba – COT je v Tradestation k dispozici zdarma coby automaticky updatovaný indikátor. A to z něj dělá o to snáze použitelnou pomůcku. Jak si ukážeme dále, COT je dnes navíc poskytován například i prostřednictvím služby Quandl, a je tak možné přes jejich API zpracovávat data rychle nejrůznějšími způsoby (například Pythonem).

Co je COT?

Commitments of Traders report je publikován komisí Commodity Futures Trading Commission (CFTC) a obsahuje informace o pozicích držených v daném trhu několika různými skupinami. Nejzákladnější je dělení do tří kategorií:

1) Komerční subjekty – zajišťovatelé (angl. Commercials), což jsou subjekty, které používají komoditní trhy z důvodu zajištění komerční produkce (jde například o farmáře prodávající svoji produkci, různé producenty atd.) a k fyzickému nákupu komodit (mlýny nakupující zrniny atd.). Tyto subjekty nakupují/prodávají komodity za účelem jejich skutečného fyzického dodání.
2) Velcí spekulanti (angl. Large speculators) – velcí profesionálové z řad bank, fondů atd.
3) Malí spekulanti (angl. small speculators) – malí obchodníci obchodující příležitostně nebo pravidelně, ale v malém množství kontraktů.

V řadě trhů dokáží velké změny v objemech držených pozic, hlavně ve skupině komerčních subjektů a velkých spekulantů, solidně avizovat změnu směru vývoje trhu. A ještě aby ne, když například komerční subjekty (commercials) mají k danému trhu často úplně nejblíže. S danou komoditou pracují na každodenní bázi a jsou si velmi vědomi aktuálních vlivů, které mohou působit na budoucí vývoj ceny.

Na druhou stranu připomínám, že COT report vychází jednou týdně a je publikován zpožděně. Většinou je report publikován v pátek, přičemž obsahuje data z úterý. Přesný kalendář naleznete zde.

COT report tedy není možné používat pro nějaké jemné časování vstupů. Pro to je dobré mít nějaký další nástroj – například z arzenálu klasické technické nebo statistické analýzy. Ovšem velmi dobře může posloužit jako určitý „nezávislý filtr vyššího timeframe“. Tedy například jako základní filtr zvyšující pravděpodobnosti obchodování na určitou stranu. A takto jej lze dnes snadno implementovat například i do automatizovaných systémů.

COT prakticky

Řada obchodníků disponuje na Finančníkovi programem TradeStation, kde je práce s COT reportem dnes již opravdu jednoduchá. Byť jsou z reportu k dispozici jen základní údaje.

K dispozici jsou zde tři základní COT indikátory:

Začít pracovat můžeme například s COT Net Position zobrazujícím celkové pozice držené v trhu jednotlivými zmíněnými skupinami. Takto vypadá například indikátor aplikovaný na trh ropy:

Zelená linka jsou čisté pozice velkých spekulantů, modrá linka komerčních subjektů (zajišťovatelů). V reportu je dobré sledovat vztah a vývoj především těchto dvou skupin. Velmi často platí, že spekulanti bývají v trhu na špatné straně a velmi zajímavé jsou momenty, kdy jejich množství je v jasně patrném extrému. V poslední době je to v ropě dobře vidět v bodě, který jsem označil jako „1“. Týdenní graf se pohyboval do strany a ropa se obchodovala u silné resistence. Spekulanti byli velmi bullish – aby rychle přišla korekce v podobě poklesu.

Jak už jsem uvedl, sám vnímám COT především jako indikátor kontextu. A pochopitelně lze základní informace rozvádět do vlastních indikátorů a studií.

Můžeme vyjít například z indikátoru COT Total Position a podrobněji se podívat na pozice velkých spekulantů. Například z pohledu poměru jejich long a short pozic. To je indikátor, který nám může ještě podrobněji napovědět o extrémech v pozicích této skupiny, které mě zajímají:

Pokud budete swingově obchodovat například opční spready, tak podobný kontext výrazně posouvá pravděpodobnosti, s jakými lze odhadovat vývoj trhu. Sami se v TradeStation podívejte, jak trh reagoval například v momentě, kdy byl poměr long/short pozic extrémní za určité období.

A podobných indikátorů si můžeme vytvářet celou řadu.

Navíc COT funguje nejen u běžných komodit, ale i dalších trhů. Zde je příklad situace na měnovém trhu z poslední doby. Konkrétně jde o britskou libru, kde COT nedávno signalizoval long:

Na první pohled je na týdenním grafu vidět pohyb ceny v definovaném pásmu, extrémní short pozice spekulantů a rostoucí zájem zajišťovatelů. To jsou situace, které nabízejí solidní pravděpodobnosti. Ostatně sami je můžete v grafech zkoumat blíže.

Pochopitelně, že používám následně pro časování vstupů nižší timeframe (například denní pro swingové obchodování).

COT coby mechanický filtr

S COTem se určitě vyplatí experimentovat i v případě vytváření AOS systémů, ve kterých lze COT použít jako vyšší filtr například pro vstupy do momenta na nižším timeframe.

Pro výzkum v takovém případě doporučuji data ze služby quandl.com, která je nabízí přes své API zdarma a v podobě, kterou lze okamžitě použít. Jednotlivé COT databáze naleznete na Quandlu zde: https://www.quandl.com/data/CFTC-Commodity-Futures-Trading-Commission-Reports .

V Pythonu je pak práce s daty triviální. Máte-li nainstalován Quandl modul, pak lze COT data načíst jediným příkazem. Takto se například načtou COT data britské libry:

Symbol „BP_F_L_ALL“ naleznete na Quandl.com, token použijete ten, který získáte při bezplatné registraci. „cot“ pak může být Pandas tabulka:

ve které lze s čísly provádět cokoliv.

Sám například hodně pracuji s COT reportem u vyvíjeného swingového komoditního portfolia a výsledky se jeví hodně slibně. COT data používám jako základní filtr pro obchodování na long nebo short stranu. Tedy na denním timeframe obchoduje AOS jen v souladu s COT filtrem. Ten může vycházet z řady aplikací. Zajímavé jsou například různé úrovně na výše zobrazeném indikátoru ratio spekulativních pozic.

Shrnutí

Jak vidíte, práce s COT daty je dnes velmi snadná. A zejména při swingovém obchodování měn a futures jde přitom o nástroj, který může poskytnout vysokou přidanou hodnotu. A to jak při diskréčním obchodování, tak automatizovaném.

Foto (c)123rf.com

Trading má mnoho společného s klasickým podnikáním. V něm také existuje řada různých cest, jak dělat podobné činnosti. Některé cesty jsou přitom velmi vyčerpávající a prakticky nikam nevedou. Ty promyšlenější vydělávají velké peníze, přičemž na začátku bývá hodně práce, ale později už to často „jede dost samo“.

Jak tedy v tradingu vydělávat hodně peněz s malým úsilím? Přes obchodování většího kapitálu. Tečka.

Tohle je věta, která na mnoho obchodníků působí jako červený hadr na býka. Mají pocit, že jediný správný způsob, jak přijít k většímu jmění, je začít s pár sty nebo tisíci dolarů a postupně je rozšiřovat. A k tomu zaznívá klasický argument ve stylu „ostatně, kdo dnes disponuje úsporami ve výši několika milionů…“. Tím debata končí. A lidé s podobnými názory roky a roky ztraceně bloudí ve slepých kruzích hledání svatého grálu a propadají stále skeptičtějším myšlenkám. Neustále se pokouší hledat robustní strategie s ohromným konzistentním zhodnocením, které jsou iluzí. Už jen proto, že vysoké procentuální zhodnocení lze občas dosahovat třeba s mikrokapitálem (kde je defacto jedno kolik riskujeme), ale z logiky věci stejné taktiky přestávají fundovat v okamžiku, kdy bychom je chtěli použít na hodnocení jen trochu serióznějších peněz.

Pokud s tradingem začínáte, přijměte ode mne dobrou radu – nenechte se strhnout honbou za strategiemi s nerealisticky vysokými zhodnoceními. Pusťte se do seriózní práce. Věnujte se zejména risk managementu (aby vaše výsledky měly menší, a hlavně kontrolované propady kapitálu) a systematizaci přístupu (aby byly výsledky opakovatelné i s větším kapitálem).

A že máte malý kapitál? Vůbec to nevadí. Obchodujte s jedním kontraktem a budujte si historii svého reálného obchodování.

Kde jsou pak ale milionové příjmy? Právě v obchodování většího kapitálu. Ten je ale v dnešní době blíže, než si většina lidí dokáže představit. A to spolu s příjmy, které představují hodně vysoký nadstandard. Přitom obchodování většího kapitálu nemusí znamenat, že budete vytvářet fond nebo kamarádsky spravovat peníze lidem z okolí (z čehož může být často více problémů než užitku).

Existuje celá řada dalších způsobů, jak znásobit příjmy z funkčních strategií. Zde je na ukázku několik tipů. Výčet určitě není kompletní. Jde o několik příkladů, které mě aktuálně napadají. Jejich smyslem je ukázat, že drobná změna myšlení nad vlastní prací může v tradingu znamenat opravdu hodně velký finanční posun.

Nejsnazší cestu mají algoritmičtí obchodníci, kteří mohou své strategie licencovat a defacto je nechat obchodovat větší kapitál nepřímo. Třeba přes firmy typu Striker, která patří k největším světovým poskytovatelům algoritmických systémů (AOS).
Ostatně když se dnes podívám na přehled exekucí zde pronajímaných algo systémů, vidím snad polovinu obchodů, za kterými stojí algoritmy Čechů a Slováků. Obchodníků, kteří často začínali zde na Finančníkovi. Systémy se přitom pronajímají za částky 100 a více dolarů měsíčně. Jsou licencovány dalšími a dalšími brokery po celém světě. Kolik tak mají systémy klientů? Hodně… Myslím, že pro mnoho traderů až nepředstavitelně. Jen pro představu – řekněme, že nějaký základní měsíční příjem pro rozumné žití je 100 000 Kč měsíčně. Máte-li systém generující 20 % p.a. a s rozumným risk profilem, bude o takový v dnešní době minimálních úrokových sazeb solidně velký zájem. Kolik pronájmů systémů pak stačí na rozumné žití? Pár desítek… Přitom samozřejmě trader drží své know-how, dál si s jeho pomocí rozšiřuje i svůj vlastní kapitál atd. atd.

V podobném duchu existují i další služby, kde se dají sdílet a pronajímat i diskréční obchodní systémy. Dnes je jich celá řada. Například collective2.com, ale mnoho dalších.

A tím možnosti ani zdaleka nekončí. Pro diskréční i automatické obchodníky zde jsou různé prop firmy, které za podíl ze zisku poskytnou větší kapitál. Stačí projít základním testem, při kterém se ověří robustnost systému. Prop firma poté poskytne kapitál, trader obchoduje. Zisk se dělí dohodnutým poměrem.

Nebo se podívejte na nabídku firmy typu Quantopian. Jde o příklad technologické firmy, která se svojí platformou snaží nalákat obchodníky na jejich úspěšné algoritmy. Ty pak hodnotí ve svém fondu, na kterém tak mohou participovat běžní obchodníci z celého světa.
Podle propozic je cílem platit autorům 10 % ze zisku, který jejich algoritmus vygeneruje. Ke konci roku 2017 plánují alokovat na jeden algoritmus v průměru 5-10 milionů dolarů. Generuje vaše strategie 15 % p.a.? Tak to máme z 5 milionů dolarů hezkých 750 000 USD. Při 10 % představuje podíl ze zisku 75 000 USD ročně, tedy cca 150 000 Kč měsíčně…

Přitom podobných možností je dnes opravdu celá řada. V této oblasti se svět za poslední dobu pro běžné obchodníky s úspěšnými a ověřenými strategiemi hodně otevřel.

Pochopitelně, že vše výše uvedené je jen jedna z možných cest. Je naprosto v pořádku zhodnocovat jen svůj vlastí kapitál. Ale pokud očekávám, že mě to bude živit, měl by být dostatečný.

Pokud kapitálem nedisponuji, není to žádný problém. Je jen velká chyba zamknout své myšlení do vize, že není jiná cesta, než nalézt řešení vydělávající vyšší desítky procent každý měsíc. A cokoliv jiného ignorovat. Zejména proto, že cílení na agresivní zisky s sebou prostě zákonitě nese menší šance na úspěch, rozviklané equity křivky a celkově menší šance na dlouhodobý úspěch (ale o tom třeba někdy příště). Snad jsem tímto v článku ukázal, že cest, jak to dělat jinak, je celá řada.

Dnes jsou v této oblasti pro běžné tradery otevřené opravdu široké možnosti. Navíc naplňující naše oblíbené motto „Obchodujte méně, vydělávejte více“.

Foto (c)123rf.com

Možná zde čekáte nějaký další technický popis konkrétního obchodního plánu či vstupní taktiky. Jenže v tom je právě často zakopán pes.

Mnoho začínajících obchodníků věří, že důvod, proč neuspěli je ten, že jim zatím nebyl představen „svatý grál“. Ten konečně vydělávající systém, který jim vyřeší všechny problémy. Že nevydělávají proto, že jim jiní špatně radí nebo upírají ty správné informace.

Jenže to není pravá příčina. Ta bývá zakotvena hluboko v osobnosti člověka a defacto mu nedovolí používat dostupné nástroje tak, aby mohly vydělávat. Těžko se to připouští a těžko se to mění. Nicméně jde to.

Je ale důležité začít přemýšlet o správných věcech, nikoliv těch druhořadých typu, jak opravdu poznat, jestli určitá SR úroveň vydrží či nikoliv.

Zde jsou čtyři kroky, které jsou z mého pohledu podstatné pro úspěšné obchodování:

Mějte vizi

Miluji přísloví Edy Seykoty "Everybody gets what they want out of the market. Some people seem to like to lose, so they win by losing money.", které by se dalo volně přeložit jako „Každý získá v trzích to, po čem touží. Někteří lidé milují ztráty, a tak vyhrají tím, že ztrácí peníze“. Naprosto se s tímto pohledem ztotožňuji.

Pro úspěch v trzích je potřeba mít určitou vizi cíle, kterého chceme dosáhnout.

A nestačí jen obecná myšlenka na „snadné příjmy přes klikání myší“. Je potřeba o vizi přemýšlet. Vizualizovat si, jak by náš život a úspěšný trading měl vypadat za x let. Jaký typ obchodů chceme vidět, jaký kapitál chceme spravovat a komu, jak a kdy obchodovat atd.

Každý den bychom se měli snažit udělat krok k naplnění naší konkrétní vize.

Protože pokud nebudete obchodovat s vizí, ale budete jen čekat na „vstupní signál“, dostanete přesně to, po čem toužíte – klikání na základě vstupních signálů.

Odpoutejte se od zátěže minulosti

Bude se to lišit věkem a životními zkušenostmi, ale je velmi pravděpodobné, že formulovaná životní vize (kterou je samozřejmě třeba dobře a podrobně promyslet) nebude moc kompatibilní s tím, jak jsme žili dosud.

Je možné, že jste třeba investovali mnoho úsilí do podnikání, které ani po letech pořádně nevydělává a jen vyžaduje ohromnou porci vašeho času. Nebo jste se v obchodování zaměřili na způsob tradingu, který vám zpětně úplně nesedl. Případně vás zatěžuje příliš vysoká hypotéka domu, jehož prodej by ale znamenal přiznat si určitou ztrátu.

Je to tak, řada rozhodnutí „měnící životní směr“ představuje přiznání určité ztráty. Od té je třeba se odpoutat a s co nejmenší zátěží a největší vytrvalostí se vydat za aktuální vizí.

Bohužel znám mnoho lidí, kteří se od své minulosti nedokáží odpoutat. Za každou cenu si chtějí dokázat, že uspějí v rozhodnutí, které udělali před mnoha lety „ať to stojí, co to stojí“. Celý život pak dokáží zbytečně bojovat bitvu, která již byla dávno prohrána.

Bez určitého restartu je zaměření na vizi velmi těžké.

Nenechte se na své cestě ovlivňovat neúspěšnými

Jak už to tak v životě bývá, nejvíce rad a rozumu mívají ti, kdo ničeho nedosáhli. Jistě budou mít jasno v tom, že vaše vize není reálná. Protože kdyby byla, tak už by ji oni sami dávno praktikovali.

Je to nekonečné kolečko, ze kterého je jediná cesta. Neposlouchat podobné názory, a dobře si tak vybírat informace, které si budete pouštět do hlavy.

Překonejte strach ze změny

Jsme opět u vize a u toho, co je pro ni člověk ochoten obětovat.

Většina lidí bohužel hrozně málo. Zkouší vizi pokořit různými životními kompromisy. „Zkusím to jenom trochu a až se to rozjede, tak se tomu začnu věnovat naplno“.

Pochopitelně záleží, jakou vizi naplňujete, ale řada obchodníků míří vysoko – chce spravovat fondy nebo se stát full-time tradery. A proto je třeba něco obětovat a zariskovat. Třeba dočasné snížení životního standardu, aby člověk mohl naplňovat svoji vizi.

Samozřejmě vize nemusí vyjít. Ale život je opravdu velmi krátký a je lepší se párkrát pokusit o něco většího než jej prožít v průměrnosti. Tak to alespoň vidím sám. V minulosti jsem prodal několik svých firem, abych vykročil do „neznáma“ a našel tam nakonec zase trochu více uspokojení v naplnění svých vizí.

Jistě, s hypotékou a dětmi se zásadní změny dělají hůře. Ale pak je potřeba tomu všemu přizpůsobit vize. A upřímně. Zažil jsem rodiny, které se přestěhovaly i s dětmi k moři v momentě, kdy hodně jiných mluvilo o tom, jak by se jim to líbilo a že to s dětmi nejde. Uznávám tradera, který se rozhodl hodnotit poměrně velké peníze na burze a svůj kapitál získal rozprodáním portfolia nemovitostí (a dnes se mu daří opravdu dobře). Což je v kontrastu s mnoha jinými obchodníky, kteří sice mají vysoké platy, ale v tradingu se roztřesou před ztrátou pár set dolarů, protože by jim to mohlo ohrozit splácení druhého leasingu nového BMW pro manželku.

V životě nelze mít všechno. A pokud se chceme někam pohnout, je potřeba se naučit překonat strach a trochu zariskovat (kontrolovaně, pochopitelně).

Možná si nyní říkáte, že vlastně nechcete riskovat svůj standard, který máte rádi. A je to tak také v pořádku. Pak je ale třeba k obchodování přistupovat jako k hobby. Nenervovat se a dělat jej na pohodu. „Každý získá v trzích to, po čem touží.“. Budete-li obchodovat s klidem na pohodu a nikam se nebudete hnát, patrně vás bude takový trading bavit a ještě vyděláte.

Bohužel nejvíce traderů obchoduje se strachem, chamtivostí a bez dlouhodobé vize. Mají pocit, že v daném obchodu musí vydělat, ale podvědomě stejně „vědí“, že trading nefunguje. Že je to celé spiknutí a stejně ztratí peníze. A tak se také stane.

Pro úspěch v tradingu je skutečně třeba co nejkonkrétnější vize, které chceme dosáhnout. A nemalé odhodlání dosáhnout všeho i přes nejrůznější překážky, které nám život pokládá. Takže, jaké konkrétní kroky uděláte tento týden pro dosažení své vize? :)

Petře, jak dlouho se tradingu věnujete a jaká byla Vaše cesta tradera?

Obchodování se věnuji přibližně 9 let. První čtyři roky jsem objevoval různé cesty. Vesměs ty, které nikam nevedly. Hodně jsem četl nejrůznější literaturu a weby. Zkoušel aplikovat do trhů nejrůznější přístupy a de facto klasicky hledal svatý grál. Některé počáteční pokusy bych zpětně hodnotil jako hodně naivní, ale podobnou zkušeností si musí patrně projít každý.

Co se směru obchodování týče, tak od začátku studia trhů jsem se věnoval zejména diskréčnímu obchodování. Různě jsem střídal fáze paper tradingu a drobných live obchodů. Nějak závratně jsem neprodělával, nicméně dost mě limitovaly mé časové možnosti a upřímně řečeno i hlava. Diskréční obchody jsem nedokázal dlouhodobě psychicky ustát a postupně jsem tak ztrácel. Nakonec jsem po přibližně pěti letech přišel o celý můj velmi malý účet. Bylo to 5 000 dolarů. Tento bod zpětně hodnotím jako impuls začít dělat věci nějak úplně jinak. A to v mém případě znamenalo automatizované exekuce – obchodování pomocí AOS.

Obchodování s pomocí AOS jsem začal studovat s využitím programu NinjaTrader, se kterým jsem obchodoval diskréčně. Cca 2 roky jsem se učil programovat a testovat různé strategie, nyní končím druhý rok živého obchodování svých strategií.

Viděl jsem Vaše výsledky, které jsou perfektní.

Ano, samotného mě do velké míry stále pozitivně překvapuje, jak vše může jednoduše a konzistentně fungovat. Co se výsledků týče, nemám problém být konkrétní. V roce 2015 dosáhly mé automaty zhodnocení 54,9 %, v roce 2016 to bylo 60,9 %.

Takto například vypadá equity křivka jednoho z mých systémů na trhu ES. Zelený trojúhelník představuje moment, kdy jsem strategii pustil live:

Gratuluji, opravdu dobré výsledky na plně automatizovaný přístup. Jaký byl drawdown celého portfolia a jak jej diverzifikujete?

V roce 2015 a 2016 jsem obchodoval 4 různé systémy. Exekuce byly prováděny na trzích ES, EMD, NQ, YM, kukuřice a soya. Některé systémy obchodovaly více trhů, některé mám jen na jediný trh a exekuce kombinuji na různých intradenních timeframe.

Co se drawdownu týče. V roce 2015 jsem měl na celém portfoliu drawdown 8 %, v roce 2016 to bylo 6 %.

Obecně jsem s výsledky velmi spokojený, ale také vím, že ne každý rok může být takový. V zásadě mířím na roční zhodnocení přibližně 20 %.

Přiblížíte ostatním, jakých principů Vaše strategie využívají?

Všechny čtyři strategie, které jsem měl v trzích live v roce 2015 a 2016, byly buď breakout strategie, nebo momentum. Šlo o intradenní strategie (tedy výstup vždy nejpozději na konci dne) a obchodovaly pouze na dlouhou stranu. Prakticky šlo tedy o určitou podobu intradenního trend followingu.

Právě spouštím do trhu pátou strategii, která už obchoduje long i short. Tu jsem nasadil na trhy ES, EMD,YM,NQ,QM,ZC,ZS. Mimochodem, její specifikum je, že neobsahuje žádné optimalizovatelné parametry. Stejně jako Vy, mám rád v trhu co největší jednoduchost. U této páté strategie jsem se více zaměřil na celkové řízení portfolia. Například obchoduji podle určitého klíče každý den max. jeden signál ve všech sledovaných trzích.

Zde je pro ilustraci OOS equity křivka pátého systému, který právě spouštím live. Podobné potvrzení v podobě dlouhodobé robustnosti vnímám jako nezbytné proto, abych strategii pustil live. V tomto případě je vše podpořeno ještě faktem, že systém neobsahuje žádný optimalizovatelný parametr:

Jednoduchost je mi velmi sympatická. Jaký máte názor na optimalizace a reoptimalizace systémů. Používáte tyto taktiky?

Testoval jsem různé přístupy, ale nakonec průběžnou optimalizaci systémů nedělám. Skutečně preferuji jednoduchost a jakýkoliv další prvek pro mě do obchodování vnáší nejistotu. Navíc si myslím, že bych s optimalizacemi nedosáhl lepšího výsledku. Vychází to ale i z toho, že mé systémy jsou samy o sobě velmi jednoduché. Původní 4 systémy obchodované v roce 2015 a 2016 mají jen 2 parametry. A jak jsem zmínil, nynější můj pátý systém nemá parametr vůbec žádný, a není tak ani co optimalizovat.

Jak jste se dopracoval k know-how, které Vám dnes generuje v trhu peníze?

Určitě jsem těžil hodně z doby, kdy jsem trhy obchodoval diskréčně a měl jsem příležitost některé principy podrobně napozorovat. Všechny přístupy, které dnes používám, jsem si osvojil sám praxí. Ani by mě nedělalo radost, pokud bych si vše nevymyslel sám od úplného základu až do konce.

Obchodujete i dnes diskréčně, nebo již pouze s AOS?

80 % mých obchodů dělají automaty. Mám jednu poloautomatickou strategii, kde mi počítač pomáhá vybírat oblasti pro vstup a obchody poté diskréčně řídím. Nicméně na diskréční obchodování nemám bohužel mnoho času. Mám dvě děti, firmu o 40 lidech, a to je i důvod, proč obchoduji pomocí AOS. Zužitkoval jsem tam své zkušenosti s trhy a dnes již pro mne samotné obchodování není časově náročné.

Navíc až prostřednictvím vývoje AOS jsem si uvědomil, jak důležitý je pro mě opravdu komplexní backtest. Líbí se mi, že mi počítač dovoluje zbacktestovat u strategie tisíce obchodů, což mi pak dává důvěru v daný přístup vložit své peníze.

Automaty obchodujete s pomocí NinjaTraderu, ve kterém přístupy programujete. Měl jste s programováním zkušenosti?

Jako dítě jsem programoval v Basicu. De facto jsem tedy programovat neuměl před čtyřmi lety vůbec. Také jsem se první cca 2 roky prokousával studiem programování v C# pěkně krok za krokem a strávil jsem v této oblasti hodně času. Ale C# mi přijde dnes velmi srozumitelný jazyk a v NinjaTraderu si dokáži naprogramovat vše, co potřebuji.

Pracoval jste i s jiným softwarem, typu TradeStation?

Ano, ale u TradeStationu se mi nelíbila celková uzavřenost systému. U NinjaTraderu mám rád například to, že si mohu vybrat brokera, u kterého budu provádět exekuce. Obecně jsem s NinjaTraderem velmi spokojený. Na obchodování AOS je to dobrá platforma. Navíc s novou, osmou, verzí programu se software celkově dost posunul a nabízí některé další funkce, které plánuji pro své obchodování využít.

Exekuce tedy provádíte z NinjaTraderu. Máte jej hostovaný na serveru?

Ano, obchody se provádí automaticky z NinjaTraderu. Ten jsem měl původně hostovaný v českém Coolhousingu, ale byla znát vzdálenost od burzy. Pravidelně jsem chytal slip v plnění na vstupu i výstupu. A to je finančně hodně znát. Dnes používám VPS u SpeedyTradingServers, kteří jsou hostovaní v USA blízko burzy a jednoznačně se to projevilo na celkové nízké latenci spojení a skluzech. U svých obchodů mám dnes většinou už jen skluz na jedné straně – tedy výrazné zlepšení, které se finančně hodně projeví. Těch přibližně 100 dolarů, co měsíčně platím za hosting, se mi rychle vrátí.

Měl byste nějaký tip ze své zkušenosti pro zatím nevýdělečné obchodníky, kteří se také chtějí posunout k profitabilitě?

Pokud vám nejde diskréční obchodování, zkuste AOS. Sám bych dnes opět začal s obchodováním strategií na akciových indexech, kde je výrazně snazší vytvářet long-only strategie. A z mé zkušenosti je to ideální právě pro start do algoritmického obchodování. Ale samozřejmě, že je potřeba na cestě hlavně vydržet. Sám jsem měl některá skeptická období a jsem rád za servery typu Finančník, kde jsem čerpal motivaci.

Občas se obchodníci bojí, že pro algoritmické obchodování je potřeba velký kapitál. Já si to nemyslím. Sám jsem své portfolio začínal obchodovat s 15 000 dolary a zpětně to vnímám jako přiměřený kapitál. Ale samozřejmě záleží na používaných stop-lossech. Já mám největší stop-loss 500 USD. U jedné strategie (obchodující ES a NQ) ale pracuji třeba se stop-lossem 200 USD a jde to. Byť pochopitelně strategie má spíš nižší úspěšnost kolem 40 % a profity vytváří díky vysokému RRR.

A jaké máte další plány v obchodování?

Začal jsem algoritmicky obchodovat swingově akciové portfolio. Zatím jen s malým kapitálem, ale pokud se přístup osvědčí, tak bych jej rád rozvíjel dále.
Pracuji na swingové strategii v rámci obchodovaných futures trhů.
Zejména ale postupně navyšuji kapitál a kontrakty u stávajících pěti svých systémů. Zatím vše vypadá, že by se s tím dalo docela slušně uživit a v horizontu dvou let už bych se mohl věnovat pouze algoritmickému obchodování.

Petře, děkuji moc za rozhovor a přeji, ať se i nadále daří.

Opce představují zajímavý finanční instrument s mnohostranným použitím. Lze je využívat coby samostatné příjmové strategie, ale také jako nástroje pro zajišťování širších portfolií. Sami s oblibou používáme oba typy přístupů. A jelikož opční obchody často zmiňujeme v našich článcích, zaktualizovali a zkompletovali jsme informace o opčním obchodování publikované na Finančníkovi do přehledné a aktualizované e-booky.

E-book je sice bezplatný, ale shrnuje hodně informací, které sami k obchodování používáme. Naleznete v něm jak úvod do principů opčních obchodů, tak i ukázku tzv. kreditní vertikální strategie. S tou na Finančníkovi obchodujeme různé swingové pohyby zejména akciových indexů a slouží z našeho pohledu jako dobrý odrazový můstek pro start do opčního obchodování.

Ebook v tuto chvíli bohužel není k dispozici.

Market profil je technika zobrazování grafu, se kterou přišel zhruba před padesáti lety obchodník Peter Steidlmayer. Velmi jednoduše řečeno, market profil zobrazuje čas, který trh strávil na jednotlivých cenách. Vytváří se tak de facto časové profily trhů – občas se jim říká TPO profily. TPO = Time x Price x Oportunity.

Market profil je závislý na timeframe, nejčastěji se v prostředí intradenních trhů používají 30minutové grafy.

Nejlépe lze myslím vytváření TPO grafů vysvětlit na konkrétním příkladu.

Vyjít můžeme z pátečního 30minutového grafu trhu NQ. Klasické cenové úsečky vypadaly takto:

U jednotlivých cenových úseček můžeme vzít pouze jejich cenový rozsah (high – low). Takový graf by vypadal takto:

Aby byl graf trochu vizuálnější, přidáme do něj několik prvků. Úsečky rozdělíme do menších čtverečků (odpovídajícím cenovým úrovním), zvýrazníme důležité cenové úrovně jako open, střed dne atd. Graf by pak vypadal takto:

A nyní můžeme nechat software „sesypat“ všechny úsečky k levému okraji okna. Vznikne profil, který interpretuje, kolik času strávil trh, na které ceně:

Grafy mohou mít různá ztvárnění. Sám upřednostňuji tuto jednoduchou formu, v původním formátu byly místo čtverečků písmenka reflektující čas vytvoření dané úsečky.

Market profil tedy vytváří profil trhu na základě toho, kolik času trh strávil na té které cenové úrovni. Je potřeba zdůraznit, že market profil vznikl výrazně dříve, než byly v platformách dostupné volume profily. Na svou dobu to byl tedy revoluční nástroj umožňující nahlížet na trhy zcela jiným způsobem.

Od doby vzniku market profilu utekla spousta vody a programové nástroje jsou už zcela jinde. Sám si nedokáži představit obchodování bez volume, nicméně market profile stále používám. Zejména proto, že dokáže situaci v trhu občas oproti volume profilům výrazně zpřehlednit. Prostě jen díky faktu, že obsahuje výrazně méně informací.

Pokud se chcete o market profilu dozvědět více, velké množství informací je shrnuté v bezplatném studijním průvodci CBOT. Ten je v PDF formátu možné stáhnout na této adrese.

Indikátor si můžete dnes zobrazit v prakticky každém softwaru pro technickou analýzu. Sám používám program SierraChart, kde indikátor naleznete mezi klasickými indikátory jako „TPO Profile Charts“. Screenshoty uvedené v tomto článku jsou vytvářeny právě s pomocí tohoto indikátoru.

Jak TPO grafy používat? Podobně jako s jinými indikátory, můžete na internetu nalézt řadu tipů, jak obchodovat prakticky mechanické patterny právě z market profilů. Nejčastěji jsou to mechanické odrazy od tzv. singlů (míst, kde se TPO graf rozšiřuje z úrovně jednoho sloupce na dva a více) a POC (vrcholů profilů):

Ale jak to tak bývá s podobnými jednoduchými pravidly, nejsou samy o sobě příliš robustní. Sám jsem nad touto problematikou strávil před časem několik měsíců komplexního automatizovaného testování a žádný edge jsem v podobných „patternech“ neobjevil.

Ovšem tím, že TPO grafy výrazně zjednodušují pohled na vyšší timeframe, snáze pomáhají identifikovat silnější S/R úrovně a oblasti s výraznou akceptací ceny. Což je určitě princip, který profity generovat pomáhá. Osobně tak používám TPO grafy právě tímto způsobem – zejména pro zjednodušené nahlížení na vyšší timeframe, zakreslování S/R úrovní a identifikaci vyvážených oblastí (podobně jako jsem to zmiňoval u volume profilů).

Je třeba používat TPO profily i volume profily? Toto je do velké míry subjektivní. Sám jsem s TPO profily začal v době, kdy volume profily nebylo možné v platformách zobrazovat tak jako dnes. Jsem tak na tento formát zobrazení informací do velké míry zvyklý. Pokud bych s obchodováním začínal dnes, je velmi pravděpodobné, že bych možná používal jen volume profily.

U obou typů profilů ale platí, že pro samotné intradenní obchodování pro mě vyšší timeframe vždy představuje jen „mapu“ pro vyhledávání potenciálně zajímavých oblastí. Konkrétní obchody spouští až vyhodnocení orderflow sledované na nižším timeframe.

Pro ilustraci přináším screenshot obchodu z 22.2.2017, který jsem publikoval ve čtvrtečním článku Používání volume profilů ke konkrétním profitům – praxe. Sami můžete porovnat vizuální informaci zobrazenou v TPO grafu vs. klasickém grafu s volume profilem publikovaným v minulém článku:

A toto je pro ilustraci páteční FIMS obchod vycházející opět z předem připravené oblasti z profilů odpovídajících ceně cca 5 319.50 (žlutá linka v grafu):

Shodou okolností je to výše zmíněný singl, který ale odpovídá i zajímavé úrovni ze čtvrtečního obchodního dne (tzv. „Value Area Low“ – spodní hrana oblasti, ve které se daný den pohyboval trh 70 % času). Laicky řečeno – žlutá linka odděluje místa, kde se trh obchodoval méně, a kde hustě. Při přechodu podobných úrovní lze očekávat odpor = S/R úroveň.

Pokud se podívám na intradenní graf, vidím odpor zobrazený i na našem FIMS indikátoru (modré čárky indikují zastavení nakupujících). Spolu s dalšími prvky našeho obchodního plánu to může vést ke krátké pozici. Obchod tentokrát vedl jen do nejbližší oblasti lokální akceptace ceny. Zde trh začal prodávající zastavovat a bylo moudré obchod ukončit (jste-li FIMS orderflow obchodníci, pak nepřehlédněte můj podrobnější komentář tohoto obchodu ve vlákně Petrovy orderflow komentáře 2017)

Shrnutí

Věřím, že uvedené příklady dobře ilustrují, jak je možné z mého pohledu dnes na trhy nahlížet. A použití market profilu může pomoci při práci s vyšším timeframe. Opět není nic snazšího, než si graf do platformy přidat a zkusit s ním pár týdnů pracovat.

Pro intradenní obchodování je z mého pohledu dobré kombinovat vyšší timeframe s nižším. Tedy neumím si představit pracovat jen s TPO grafy. Ovšem pro dlouhodobější obchody už to představitelné je – stejně jako práce se samotnými S/R úrovněmi. Jak už jsem zmínil v minulých článcích, sám například používám profily na vyšším timeframe pro vyhledávání větších vyvážených oblastí a do těch pak vypisuji opce. Pro tyto účely lze samozřejmě používat i TPO grafy – stejně jako volume profily je lze „slučovat“ za delší období a vytvářet tak jeden větší profil. Což je něco, co se právě pro dlouhodobější obchody velmi hodí. Ale o tom případně zase příště.

Volume profily považuji za velmi důležitý nástroj analýzy trhu. V poslední době jsem o něm na Finančníkovi publikoval tyto články, které doporučuji k přečtení:

Sledujeme stopy ostatních obchodníků – volume profil
Profily trhů coby základní „filtr“ obchodů – profitujeme ze stop ostatních obchodníků

Sám používám profily zejména ve spojení se situacemi, kdy se trhy pohybují spíše do strany. Takových momentů bylo nyní v akciových trzích méně. Nicméně zrovna včera nabídly trhy velmi dobrou ukázku toho, jak je možné profily prakticky využít:

Jak jsem na Finančníkovi již mnohokrát psal, ty nejlepší obchody přicházejí vesměs z připravených oblastí. A ty nejčastěji připravuji s pomocí profilů.

Konkrétně žluté linky jsem měl zakreslené v trhu před otevřením. Nejsrozumitelnější je spodní úroveň 5 337, ze které byl nakonec dobrý FIMS long obchod označený zelenou šipkou.

Žlutá linka na úrovni 5 337 koresponduje se spodní „hranou“ jedné z hlavních oblastí, kterou cena v posledních úsečkách vyššího timeframe akceptovala a ze které se zatím příliš nevzdálila. Jde o oblast vyznačenou bílým obdélníkem a je vidět, že i v noci na oblast trh reagoval.

Trh se odráží od úrovně kolem 5 337, aby se vrátil alespoň k úrovni vyznačené bílou šrafovanou linkou. Proč tomu tak je, lze jen spekulovat. Nicméně v grafu je tento princip jasně patrný.

Navíc oblast B představuje low noční seance – ta se pohybovala také spíše do strany bez výraznějšího zapojení nakupujících či prodávajících. Pod low noční seance lze očekávat silnější obchodní aktivitu – netrpělivé short breakout obchodníky vstupující market prodeji (přes stop příkazy), stop-lossy swingových obchodníků (opět market prodeje) a možná i nákupní aktivitu větších chytrých obchodníků, kteří zde očividně nakupovali i 21.2. To vše s tendencí trhu vracet se k úrovni vyznačené bílou šrafovanou linkou.

Abych nebyl pochopen špatně – z úvah uvedených v předchozím odstavci samozřejmě nevím, jestli se cena na 5 337 otočí. Ale mohu vytušit, že půjde o oblast vesměs zajímavou pro řadu obchodníků a patrně zde bude probíhat výrazná aktivita market prodávajících. A právě takové oblasti se vyplatí v intradenních trzích vyhledávat, neboť ty nabízejí často zvýšenou volatilitu, zapojení slabších obchodníků a šanci na rozumné profity.

Navíc se v nich odehrávají situace, které bychom mohli nazvat jako „standardní“. Zobrazený vstup 1 jednu přesně takovou využil – stop-run na dlouhé pozice slabých obchodníků, kteří těsně před vstupem houfně začali do trhu naskakovat, aby je následně „vypláchl“ očekávaný spajk signalizující poslední reverz. Finální vstup je tedy potřeba dobře časovat, což sám sleduji pomocí orderflow. Ale to už je zase jiná kapitola.

Tedy sami vidíte, že právě vyšší timeframe (zde 30minutový) poskytuje často srozumitelnější pohled než timefrime nižší. Pro mě je to právě „mapa“ vyššího timeframe s volume profily, která mi hodně pomáhá vytipovat oblasti, které mohou být pro obchod nejzajímavější.

Dané oblasti lze ostatně následně zobchodovat řadou způsobů. U větších oblastí používám například opční spready (a oblasti obchoduji swingově). V intradenním obchodování pracuji s orderflow a s jeho pomocí i řídím pozice. FIMS orderflow obchody jsou tak spíše pro bližší targety s vyšší pravděpodobností. Tedy nemusí být vždy optimální snažit se konkrétním vstupem zobchodovat celou vyváženou oblast. To je vidět i na zobrazených obchodech, které vycházejí již z dění na nižším timeframe.

TIP: Zkuste si zobrazit volume profily na 30minutovém grafu. Nastavit si v grafu noční a denní seanci a sledovat, jak trh reaguje na S/R úrovně menších vyvážených oblastí. Uvidíte, že jsou to často právě podobné oblasti, které vedou k obchodům se zajímavým potenciálem.

Quantcon proběhne v New Yorku 28.-30.4.2017. Samotný program se skládá jak z workshopu algoritmického obchodování, tak řady přednášek a společenského večera. Na akci bude možné zastihnout řadu zajímavých lidí ze světa algoritmického obchodování. Například Roberta Carvera, autora knihy Systematic Trading, o které jsem psal v článku AOS vydělávající vyšší desítky procent zadarmo ke stažení na internetu?. Dále například Ernesta Chana, dalšího uznávaného autora knih o algoritmickém obchodování a správce fondu. Sám se těším i na setkání s Andreasem Clenowem, autorem knihy Following the Trend, kterou jsem na Finančníkovi recenzoval zde . Na akci budou pochopitelně lidé stojící za Quantopianem a přednášky bude mít řada dalších zajímavých osobností. Výčet můžete nalézt na www.quantcon.com.

Byť je účast na podobných akcích časově i finančně náročná, mně osobně se vždy vyplatila. Jde o příležitost získat mnoho inspirace a osobních vazeb, které se jen velmi těžce budují pouze po internetu. Sám se konference budu také účastnit a věřím, že pro Finančník zprostředkuji řadu zajímavých postřehů a rozhovorů. Mimochodem – pokud by někdo uvažoval o účasti, je možné použít slevový kód FinancnikQuantCon2017, který jsme coby oficiální partneři akce pro čtenáře Finančníka získali. Kód by měl platit pro jakýkoliv typ vstupného (i pro on-line stream, který bude k dispozici). Registrace probíhá na webové adrese www.quantcon.com.

Každopádně bez ohledu na Quantcon doporučuji hlubší seznámení se samotným Quantopianem. Vše se zde programuje v prostředí Pythonu, což je poměrně lehký programovací jazyk. Zdarma je jak samotné prostředí, tak i data, se kterými se v něm pracuje. V tuto chvíli jde o akciové trhy, ale v betaverzi už jsou i data pro futures trhy. Studium můžete začít od stránky www.quantopian.com/lectures, kde je k dispozici celý seriál pokrývající základy Pythonu až po vytváření konkrétních obchodních strategií.

Lekce jsou často připraveny v jupyter notebooku, kde je možné krok za krokem spouštět jednotlivé Python příkazy a sledovat jejich dopad na výsledek. Takto například vypadá notebook vysvětlující programování statistických arbitráží:

Jednotlivé lekce jednoznačně stojí za prostudování. A pokud také vyrazíte na Quantcon, dejte vědět, rád se s vámi v New Yorku setkám.