Jump to content
Co nového? Mé kurzy
Články a tutoriály:
Hledat v
  • Více možností...
Najít obsah, který ...
Hledat výsledky v ...
Seriály Komoditní Manuál Psychologie obchodování
  • Soustředit se výhradně na jedinou obchodní strategii?

    Vypilovat jediný obchodní přístup nebo se v trzích raději více rozkročit? Jedno z nejdůležitějších témat, které je třeba vyřešit, aby se mohly dostavit konzistentní profity.

    Obchodování opravdu nemusí být přehnaně komplikované a těžké.

    Mnoha obchodníkům ale dlouho trvá přijmout skutečnou realitu trhu.

    Tou je především fakt, že v trzích neexistují snadné peníze bez risku. Neexistuje a nelze se naučit nějaký „jednoduchý pattern“, kterým by se dalo v trzích trvale vydělávat a tahat z trhů peníze jako z bankomatu.

    Nejde to už z principu. Klasický krátkodobý trading, jak si jej představuje většina retailových obchodníků, spočívá v nalezení a využití určité výhody (edge) nad jinými obchodníky. Zjednodušeně řečeno to znamená, že pokud na nějaké situaci generujeme zisk, někdo jiný přijímá ztrátu. V anglickém světě naleznete pro tento typ obchodování běžně název „alfa obchodování“. Generování tzv. alfy představuje právě vytváření zisků nad rámec toho, co poskytují trhy sami o sobě.

    Systémy a patterny vedoucí ke generování „alfy“, tedy pracující s určitou výhodou, jednoznačně existují. A z krátkodobého pohledu je jich poměrně dost. Prakticky s každým nástrojem technické analýzy lze vytvořit funkční systém mající určitý edge. Ten bude mít ale omezenou životnost. Velmi často proto, že je navázán na určitou celkovou situaci v trhu (například volatilita vycházející z určité politické situace atd.). A především proto, že pokud by byl robustnější, dříve či později jej začnou objevovat další a další obchodníci a edge svými obchody doslova vyzmizíkují.

    Mnoho obchodníků hledající svatý grál je proto uvězněno v trvalém kruhu. Hledají fungující jednoduché „alfa“ výhody, které ale v trzích nejsou. Jsou frustrovaní tím, že jedno období funguje dobře jeden systém využívající třeba reverzní patterny, v jiném období fungují spíše trendové přístupy a podobně.

    Důležité je zdůraznit, že v trzích se vydělává i dalšími principy. V nich zjednodušeně řečeno můj zisk neznamená automaticky ztrátu jiného obchodníka. Příkladem může být držení nějaké akcie poskytující dividendy, držení měn nebo výpisy opcí. Tam coby obchodníci vyděláváme především na tom, že jsme placeni za risk vycházející z držení daného instrumentu.  A jsme-li placeni za risk, je třeba se reálně připravit na to, že risk v dané situaci je a dříve nebo později mu budeme čelit (toto bývá pro mnoho obchodníků složité akceptovat, protože reálně se risk může projevit třeba až po mnoho letech vydělávání s daným přístupem, kdy už je obchodník v daném stylu velmi sebevědomý a neopatrný – viz například článek Pozor na černé labutě). Hodně obchodníků si bohužel myslí, že dokáže charakteristiku daného stylu obchodování nějak přelstít – tj. například „vyfiltruje“ indikátory situace, kdy v trhu hrozí risk, a tím se mu vyhne. To je však naivní.

    Vesměs jakýkoliv běžný obchodní přístup tak bude mít svá dobrá a špatná období. Jejich charakter se bude dost lišit podle toho, o jaký typ obchodování jde.

    Toto jsem se v trhu naučil já:

    • Je potřeba přijmout skutečnou povahu obchodovaných strategií. Například vypisování opcí bude generovat menší zisky s vysokou úspěšností a občasnou větší ztrátou. Reverzní strategie obchodující pro menší profity podobně. U trendových obchodů budu mít zase nižší úspěšnost, tj. hodně ztrát a občasné větší profity.
    • Jakákoliv „alfa“ strategie pracující s edge dříve nebo později o svůj edge přijde a je potřeba se neustále adaptovat.
    • Strategie generující profity z držení trhů v sobě mají odpovídající risk (z něhož plyne má odměna). Je potřeba počítat s tím, že čas od času se dostaví situace, kdy risku budu přímo čelit.
    • Současně je v trzích potřeba trpělivost a dlouhodobě přístupy obchodovat v neměnné podobě, aby se edge projevil. Ve všech přístupech musím být tak připraven procházet nejen ziskovými, ale i ztrátovými obdobími.
    • Jedinou rozumnou cestou, jak dosahovat stability, je přístupy kombinovat. Snažit se je skládat na účtu tak, aby se doplňovaly. Je dobré maximálně rozkládat risk – například pokud obchoduji strategii s optimalizovanými parametry, často obchoduji několik verzí s různými parametry (nevsázím všechny peníze na jednu sadu optimalizovaných parametrů, neboť netuším, které parametry budou nejlépe fungovat do budoucna).
    • Hlavní pozornost u „alfa“ strategií směřuji na celkovou správu portfolia (jednotlivé strategie by neměly mít příliš velkou váhu v portfoliu, pokud se strategiím nedaří, tak je vyřazuji atd.).

    Pokud nejste o diverzifikaci přes různé strategie úplně přesvědčeni, tak přemýšlejte o následujícím: každá strategie (automatická, diskréční) bude v reálném obchodování procházet jednou vyššími drawdowny, než jsme měli natestováno. Je to mj. proto, že v testech jsme vesměs optimističtí (už jen z důvodu, že systémy s opravdu vysokými drawdowny vyřadíme hned poté, co statistiky uvidíme). Musíme být proto připraveni vyšší drawdowny na živém účtu překonat, protože jen tak se dostaví případné další profity. Současně ale čelíme nejistotě – trhy se mění, edge je v trhu velmi nestálý (přičemž s nástupem různých metod „umělé inteligence“ se vše neskutečně zrychluje) a nikdy nevíme, jestli strategie edge ještě má. Budeme-li mít jedinou strategii, může se stát, že jednoduše odevzdáme ve výrazném drawdownu do trhu zpět veškeré profity.

    Jistě, můžete doufat, že v trhu objevíte trvalý edge, metodu s dlouhodobě nadstandardním poměrem odměny/risku nebo v sobě výjimečnou schopnost, jak tak říkajíc „nejvíce ztrácející obchody filtrovat“.

    Ale mnohem realističtější je přijmout fakt, že toto není v lidských silách a připravit se na dlouhá období možného propadu jedné strategie. A takové se reálně mnohem lépe překonávají tím, že se v trhu „rozkročím“ přes více nekorelujících principů a strategií. Což pochopitelně nemusí být nějak zásadně komplexní. Už jen dvě nekorelující strategie vycházející z různých tržních principů (klidně diskréčně obchodované) představují diverzifikaci.

     

    2.6.2019

    Petr Podhajský

    Fulltime obchodník věnující se tradingu více než 15 let. Specializace na systematické strategie obchodované na futures a akciích. Oblíbený styl obchodování - intradenní s využitím orderflow. Poslední roky pak stavba automatizovaných portfolio systémů.

    • Líbí se 3
    • Děkuji 1

    Mohlo by vás dále zajímat

    Jak dnes živě obchoduji na svých účtech? [video]

    V každé praxi se člověk posouvá a hledá cesty, jak dělat věci lépe a efektivněji. V tomto videu ukáži jak obchoduji dnes a shrnu, kam jsem se za poslední roky posunul.

    Ve videu používám jeden ze svých obchodních účtů u Interactive Brokers.
    Postupně ukazuji, jak dnes analyzuji obchody a sleduji je jak přímo v obchodní platformě, tak pomocí indikátorů, které jsou pro mě důležité hlavně z pohledu řízení celkového risku.
    Ve videu ukazuji hned několik obchodovaných systémů, se kterými pracuji plně mechanicky. Tedy následuji dlouhodobě otestované pravděpodobnosti.
    Pokud hledáte inspiraci jak na podobné systémy, tak právě pro vás jsem připravil na 25.9.2020 webinář, kde budu předávat popis 7 mých obchodních systémů. Na bezplatné vysílání se můžete registrovat na této adrese (obsah bude dostupný pouze pro registrované).

    Důležitou diverzifikaci přináší obchodování již dvou systémů

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Analýza portfolií pomocí open source projektu pyfolio

    Sledovat výsledky obchodování optikou portfolií je krok, který každému obchodníkovi maximálně doporučuji. Pozornost se velmi záhy přesune od snahy optimalizovat vstupy a výstupy dílčích systémů k reálnému řízení risku a stabilnějším reálným výsledkům. Analýza portfolio obchodování přitom není v zásadě nijak náročná. Sám pro tyto účely nejvíce používám bezplatné pyfolio, se kterým můžete také začít hned pracovat.
    Důrazu na obchodování systémů v portfoliu se na Finančníkovi věnujeme dlouhodobě. Důvod je jednoduchý – je opravdu mizivá šance, že začnete obchodovat s jedinou strategií na jednom trhu a budete dlouhodobě vydělávat bez hlubokých drawdownů. Jednoduše proto, že pokud by takový přístup existoval, velmi rychle jej objeví ostatní a svým obchodováním jej „vyruší“. Hodně začínajících obchodníků se toto snaží vyřešit optimalizací parametrů, které poskytují na historických backtestech krásně vyhlazené equity křivky, což ale samozřejmě nezaručuje pozitivní výsledky do budoucna. Spíše naopak.
    Řešení? Spíše než na hledání dokonalého systému je lepší zaměřit se na obchodování jednoduchých systémů a pozornost směřovat k jejich skládání do portfolia. V tomto ohledu spočívá v obchodování jediný svatý grál, který jsem objevil. Vhodným poskládáním nízko korelujících strategií můžeme dosáhnout takového výsledného efektu, který není dlouhodobě dosažitelný s použitím jedné strategie na jediném trhu (pro inspiraci doporučuji shlédnout video zaměřené na přínos diverzifikace zmíněné v tomto článku).
    Mnoho neúspěšných obchodníků od práce s portfolii odrazuje skutečnost, že běžné retailové programy nejsou tímto směrem příliš vybaveny. A je tak třeba investovat do dalších řešení, které vždy bývaly poměrně dost drahé.
    Naštěstí se časy poslední roky hodně změnily. S rychlým nástupem Pythonu do finančního světa lze dnes nalézt velmi pokročilá řešení, která jsou navíc k dispozici zcela zdarma. Sám používám pyfolio.
    Jde o open source řešení pro Python, které dokáže poskytovat všechny potřebné metriky a pohledy, které pro analýzy potřebuji. A co pyfolio neumí, není problém v Pythonu dotvořit.
    Mé řešení portfolio analýzy pak vypadá následovně:
    Z různých analytických programů (hlavně Amibroker a TradeStation) vytvářím backtesty, které si ukládám na disk v csv formátu. Pyfolio spouštím v bezplatném interaktivním prostředí Jupyter Notebook. Následně si do Jupyter Notebooku nahraji uložené csv formáty, jednotlivé systémy spojím do portfolií (včetně možností sledování korelací, nastavení vah atd.). Spustím pyfolio a za chvíli mám portfolio analýzu hotovou. Co pyfolio umí?
    Samozřejmě poskytovat všechny tradiční statistiky výkonnosti, risku a metriky vizualizovat. Takto například vypadá analýza miniportfolia tří systémů vyučovaných v rámci workshopu swingového obchodování:

    Velmi praktická je možnost sledovat samostatně výkonnost in-sample a živého obchodování. Navíc v porovnání se zvoleným benchmarkem (podrobněji viz článek Hledáte odpovědi? Ptejte se benchmarků).
    Sám v rámci obchodování především sleduji risk a vyhodnocuji tak volatilitu portfolia vs. benchmarku:

    Pokud si nebudete jisti, jestli se vaše živé obchodování vyvíjí v intencích backtestu, můžete například porovnávat rozložení distribucí obchodů:

    A pochopitelně toto není zdaleka vše – viz dokumentace k pyfolio.
    Za mě tak jednoznačně doporučuji pyfolio vyzkoušet a používat. Portfolio pohled patrně navždy změní způsob, jak se na trading budete dívat.
    Pokud byste váhali s technickou aplikací, tak jsem pro vás do TechLabu umístil tutoriál s kompletním Jupyter Notebookem tak, jak ho sám využívám. Navíc s kompletními kódy, které mi pomáhají získávat data do pyfolia z Amibrokeru.
×
×
  • Vytvořit...

Důležitá informace

Na tomto webu zpracováváme cookies potřebné pro jeho fungování a analytiku, v případě udělení souhlasu také cookies pro účely cílení reklamy.