Simple mean reversion – statistiky, různé akcie a portfolio kouzla

K nově publikovaným hotovým kódům strategie Simple mean reversion jsem dostal řadu dotazů na výkonnost a chování na dalších trzích. V článku přináším mnoho testů, které mohou poskytnout inspiraci i při obchodování jiných vašich systémů.

V prvé řadě ale malé upozornění. Historické backtesty jsou vždy jen orientační. Pokud vám v testech vyjde například nejvyšší historický drawdown 15 %, tak to neznamená, že v budoucnu nebudete mít vyšší. Naopak. S velkou pravděpodobností tomu tak bude. Osobně se tak více orientuji na metriky typu sharpe ratio, průměrná historická volatilita a na testech sleduji hlavně stabilitu výsledků na různých trzích a obdobích. Testy dokonce provádím na více platformách. Jednak proto, abych eliminoval možnost chyby v kódech (na každé platformě skriptuji strategii samostatně) a také proto, že různé platformy jsou různě pokročilé a umí třeba trochu něco jiného. A dnes už mě vůbec nepřekvapuje, že i po maximálním odladění skriptů mohou být v testech na různých platformách rozdíly – na jedné vidím např. průměrné roční zhodnocení 14 % na druhé 15,5 % a podobně. Důvodů může být celá řada, ať již drobné odchylky práce s historickými daty, nebo trochu jiné způsoby výpočtů indikátorů. Podstatné je, že výsledky různých testů se mohou trochu lišit. V dnešním článku publikuji testy z workflow, kde jsem více schopen používat portfolio simulace a maximálně přesně používám historická data akcií tak, jak byla obchodována v minulosti (samozřejmě zahrnuji delistované akcie, odděluji účtované dividendy atd.). Výsledky se tak v detailech mohou lišit od backtestů např. v Amibrokeru nebo MultiCharts. Ale jde skutečně o detaily, které osobně nepovažuji za podstatné.

Všechny níže uvedené testy jsou za období 1.1.2000 – 5.3.2023. Backtest startuje s účtem 20 000 dolarů (lze použít i menší). Jsou aplikovány komise účtované běžně Interactive Brokers. Co se páky týče – jednotlivé strategie obchoduji bez páky. Každé strategii vždy přiřadím celkový dostupný kapitál (tj. první obchody pracují s 20 000 atd.). Na úrovni portfolia (SMR Short + SMR Long) je tedy použitá maximálně dvojnásobná páka v momentě, kdy by byly obsazeny všechny pozice Short i Long strany strategie (což se prakticky nestává).

Níže uvedené testy pracují se zcela shodným nastavením, jako poskytuji v hotových kódech Simple mean reversion.

Test 1 – základní SMR long a SMR short (Russell 3000)

V doprovodné výuce k hotovým kódům Simple mean reversion aplikuji strategii na americké akcie obchodované v rámci indexu Russell 3000. Tato data jsou pro vytváření signálů poměrně dobře dostupná i bez toho, aniž by bylo potřeba používání dražších Norgate dat (můžete vyjít například z našeho Yahoo downloaderu poskytovaného v Techlabu, jehož součástí jsou i aktuální konstituenty právě indexu Russell 3000).

Backtest indikuje zhruba následující historický průběh:

Červená linka představuje SMR short, modrá SMR long, černá linka „portfolio“ SMR short + SMR long. Šedá výkonnost benchmarku – držení SPY (S&P 500 osobně používám jako univerzální benchmark ve svých portfoliích).

Upozornění – zejména u shortů je historická výkonnost jen orientační, protože v backtestu nelze ověřit, jestli byla akcie skutečně shortovatelná či nikoliv.

Strategie v tomto testu reinvestují kapitál, ale pouze „sami do sebe“ – tedy pozice SMR long se zvyšují tak, jak se zvyšuje equity křivka SMR long a stejně tak u SMR short.

Základní statistiky celého portfolia (long + short):

Počet obchodů: 12 930
Průměrné roční zhodnocení: 25,77 %
Maximální drawdown: -28,77 %
Průměrná historická volatilita: 9,62 %
Sharpe ratio: 1,85
Úspěšnost: 61,83 %
Průměrný zisk: 3,87 %
Průměrná ztráta: -4,27 %
Průměrné využití kapitálu: 59,15 %

Test 2 – základní SMR long a SMR short (všechny US akcie)

S poskytnutými hotovými kódy ale není nutné se omezovat na akcie konkrétních indexů. Sám například obchoduji všechny aktuálně obchodované US akcie.

Pokud úplně stejný kód jako v testu 1 aplikuji místo na akcie Russell 3000 na všechny US akcie, dostanu následující výsledky:

Červená linka představuje SMR short, modrá SMR long, černá linka „portfolio“ SMR short + SMR long. Šedá výkonnost benchmarku – držení SPY (S&P 500 osobně používám jako univerzální benchmark ve svých portfoliích).

Strategie v tomto testu opět reinvestují kapitál pouze „sami do sebe“ – tedy pozice SMR long se zvyšují tak, jak se zvyšuje equity křivka SMR long a stejně tak u SMR short.

Základní statistiky celého portfolia (long + short):

Počet obchodů: 14 020
Průměrné roční zhodnocení: 35,50 %
Maximální drawdown: -15,53 %
Průměrná historická volatilita: 10,88 %
Sharpe ratio: 2,29
Úspěšnost: 62,45 %
Průměrný zisk: 4,23 %
Průměrná ztráta: -4,53 %
Průměrné využití kapitálu: 63,51 %

Stejná šablona, ovšem lepší výsledky díky tomu, že obchodujeme více akcií.

Test 3 – rebalancované portfolio (všechny US akcie)

A nyní si pojďme ukázat malý trik, který má zásadní dopad na výsledky obchodování. Do obchodování zapojím rebalancování portfolia.

SMR long je přidělen každý den 100 % dostupného kapitálu na úrovni portfolia. A stejně tak SMR short – také pracuje každý den se 100% dostupným kapitálem. Oproti testu 1 a 2 se tedy portfolio každý den rebalancuje. Pokud jedna strategie začne hodně vydělávat, výdělky jsou před novým vstupem rovnoměrně rozděleny do obou strategií – výdělky jedné strategie jsou použity nejen pro tuto jednu strategii, ale i pro druhou (a stejně při prodělcích).

Stále pracuji se stejnou obchodní logikou a stejným nastavením kódů, které poskytujeme v rámci hotových kódů simple mean reversion strategie. Jen obchodovaná pozice je ovlivněna rebalancováním portfolia (tato simulace je dělána mimo Amibroker).

Černá linka je equity rebalancovaného portfolia (SMR long + SMR short), šedá pro porovnání držení S&P 500 (akcie SPY).

Základní statistiky celého portfolia (long + short):

Počet obchodů: 14 020
Průměrné roční zhodnocení: 71,83 %
Maximální drawdown: -22,83 %
Průměrná historická volatilita: 19,02 %
Sharpe ratio: 2,54
Úspěšnost: 62,50 %
Průměrný zisk: 4,23 %
Průměrná ztráta: -4,53 %
Průměrné využití kapitálu: 63,51 %

Rebalancování systematických portfolií je skutečně hodně mocná taktika, kterou sám u těchto strategií v rámci svého alternativního systematického fondu používám.

Pozn.: Rebalancování portfolií nelze s poskytnutými hotovými kódy historicky simulovat (Amibroker toto neumí), ale samozřejmě taktiku lze s hotovými kódy aplikovat na budoucí obchody.

Test 4 – rebalancované portfolio (všechny US akcie), výstup další den na OPEN

V rámci Simple mean reversion strategie vystupuji při uzavření trhů a má to jednu ohromnou výhodu. Jelikož používám „MOC“ (Market On Close) příkazy, vystupuji za cenu, která je prakticky skoro vždy shodná s tou, kterou vidím jako denní uzavírací cenu na historických grafech (a tudíž mám ve svém obchodování vůči backtestům vesměs jen minimální skluz v plnění – vstupuji limity a vystupuji právě pomocí „MOC“ příkazů).

Strategii lze ale určitě obchodovat i tak, že vystupujeme „další den za otevírací cenu“. Níže je uveden backtest, který se kromě času výstupu neliší s testem 3. V praxi ale bude třeba ještě u výstupu na otevírací ceně počítat se skluzem v plnění.

Černá linka je equity rebalancovaného portfolia (SMR long + SMR short), šedá pro porovnání držení S&P 500 (akcie SPY).

Počet obchodů: 14 094
Průměrné roční zhodnocení: 74,58 %
Maximální drawdown: -21,53 %
Průměrná historická volatilita: 20,09 %
Sharpe ratio: 2,47
Úspěšnost: 61,85 %
Průměrný zisk: 4,50 %
Průměrná ztráta: -4,74 %
Průměrné využití kapitálu: 63,28 %

Výsledky jsou při výstupu tedy teoreticky dlouhodobě ještě lepší než na close. V praxi je ale třeba započítat skluzy v plnění a osobně bych si tipl, že výsledky tak budou s variantou 3 hodně podobné.

Test 5 – rebalancované LONG portfolio (US a kanadské akcie)

Poskytnuté hotové kódy lze použít nejen na americké akcie. Osobně strategii obchoduji i na dalších trzích – v tuto chvíli hlavně na kanadských, ale postupně plánuji spustit i další.

Zde je pro ilustraci ukázka, jak vypadá rebalancované portfolio long strany (tedy bez shortování akcií, které zatím mimo US nedělám) amerických a kanadských akcií.

Pro obchodování kanadských akcií je použit stále stejný kód, kde bylo jen nastaveno obchodování akcií od 1 USD (na kanadské burze jsou i velmi likvidní akcie obchodovány za nižší ceny). Jsou aplikovány komise tak, jak je účtuje Interactive Brokers (obchodování kanadských akcií je dražší než v US). POZOR: Pro zjednodušení není řešen kurzový rozdíl kanadský vs. americký dolar – akcie jsou obchodovány ve stejné měně (tedy backtest je v tomto směru orientační a neuvádím zde podrobné statistiky).

Modrá linka US akcie, zelená kanadské akcie, černá portfolio – SMR long na kanadských a amerických akciích, šedá pro porovnání držení S&P 500 (akcie SPY).

Test dobře ilustruje, jak je strategie robustní – lze ji bez modifikací pustit i na další trhy a lze se tak diverzifikovat (dlouhodobá korelace mezi oběma trhy na výše uvedeném grafu je jen 0,28).

Shrnutí

Swingové mean reversion strategie vnímám jako velmi robustní a tvořím s nimi jeden ze základních pilířů mého systematického portfolia. Samozřejmě strategie mají horší i lepší měsíce (a roky), ostatně o těch horších jsem psal nedávno v článku Co mi nyní funguje v obchodování? II. Ale dnes publikované testy ukazují, že základní princip swingového mean reversion je velmi silný. Za důležité považuji poměrně vyšší frekvenci obchodů, s jejíž pomocí lze podstatně zlepšovat výkonnost prostřednictvím rebalancování (viz výsledky testu 3 vůči testu 2). Strategie přitom obchodují se stále stejnou logikou. Jediné, co se mění, je position sizing.

Konkrétní sdílenou strategii dále v portfoliu kombinuji s dalšími přístupy. Ale jak je vidět na výše uvedených testech, i jen samotné obchodování Simple mean reversion strategie představuje silnou obchodní taktiku. Tu můžete v naprosto stejné podobě zapojit do svého tradingu skrz poskytnuté hotové kódy strategie Simple mean reversion.