Strategie nákupu korekcí po 2,5 letech: modelový účet vydělal přes 100 %

V lednu 2024 jsem na Finančníkovi zveřejnil pravidla mechanické strategie pro nákup krátkodobých poklesů v akciích Nasdaq 100. Modelový účet s počátečním kapitálem 10 000 dolarů se ve sledovaném období více než zdvojnásobil. Ještě podstatnější než samotný výnos je ale nízké průměrné využití kapitálu. Dnes si ukážeme, co výsledky říkají o stavbě systematických strategií a proč je dalším logickým krokem kombinace mean reversion, momenta a dalších přístupů v jednom portfoliu.

Strategie zveřejněná dopředu

Původní článek Obchodní strategie: nákup krátkodobých poklesů v akciích jsem publikoval 21. ledna 2024. Popsal jsem v něm nejen myšlenku „buy the dip“, ale také konkrétní vstupní a výstupní pravidla. Součástí článku je i interaktivní backtester, ve kterém si lze otestovat různé varianty strategie.

O rok později jsme v prvním updatu vyhodnotili nová out-of-sample data. Strategie za první rok přidala přibližně 25 %.

Dnešní update je ještě zajímavější. Od prvního vyhodnocení máme k dispozici další rok a půl dat, přičemž samotná pravidla zůstala beze změny. Nejde tedy o systém, který bychom zpětně upravili podle toho, co trh mezitím udělal. Hodnotíme stále stejnou logiku na datech, která při zveřejnění strategie nebyla známá.

Aktuální výsledky: modelový účet se více než zdvojnásobil

Aktualizovaný backtest pracuje se stále stejnými parametry, které jsme si popsali v původním článku. Testované období sahá od 1. 1. 2024 do 2. 8. 2026 a výkonnost zahrnuje komise podle sazeb Interactive Brokers.

Systém dosáhl zisku 10 208 dolarů. Konečný stav modelového účtu je tedy 20 208 dolarů, což představuje celkové zhodnocení 102,08 %.

Anualizované zhodnocení vychází na 31,23 %. Nasdaq 100 ve stejném období vydělal 68,48 %, respektive 22,79 % anualizovaně, ale za cenu výrazně hlubšího drawdownu. Benchmark se dostal na –22,64 %, zatímco maximální drawdown systému byl –10,18 %.

Další základní metriky:

• 221 obchodů,
• úspěšnost 73,76 %,
• profit faktor 2,56,
• Sharpe ratio 1,72,
• průměrná expozice 13,14 %.

Rok 2024 skončil zhodnocením 22,5 %, rok 2025 výsledkem 28,9 % a od začátku roku 2026 do začátku srpna přidal systém dalších 27,9 %.

Nejcennější metrika je volný kapitál

Přes více než 100% celkové zhodnocení byla průměrná expozice strategie pouze 13,14 %. Většinu času systém držel hotovost a čekal na situace, pro které byl navržen.

Pro mě coby aktivního obchodníka je to jeden z nejcennějších parametrů. Nevyužitý kapitál totiž může sdílet jiná, ideálně nízce korelovaná strategie, a výsledky celého účtu tak posouvat dál.

Není to samozřejmě úplně triviální. Průměrná expozice představuje dlouhodobý průměr, nikoliv stav, který na účtu vidíme každý den. V praxi expozice osciluje mezi nulou a maximem. V tomto backtestu se maximální expozice dostala až na 193,41 %, protože systém povoluje obchodování na margin.

Průměrná expozice 13,14 % tedy neznamená, že máme každý den bezpečně volných zbývajících 86,86 % účtu. Znamená ale, že existuje značný prostor pro kombinování více systémů nad stejným kapitálem. Lze je skládat buď s cílem maximalizovat výnos, nebo stabilizovat průběh equity. Právě na druhou možnost se sám zaměřuji především.

Proč jednoduchá mean reversion strategie funguje

Možná si říkáte, jak je možné, že veřejně a zdarma popsaná strategie může dosahovat takto zajímavých parametrů.

Odpověď není v žádném tajném indikátoru. Jde o to, že strategie je jednoduchá a staví na jednom ze základních tržních principů.

Připomeňme si, že je stoprocentně mechanická. Je tedy plně replikovatelná podle předem popsaných pravidel a v průběhu obchodování nevyžaduje žádné dodatečné rozhodování o tom, kdy vstoupit nebo vystoupit. Kompletní pravidla včetně bezplatného backtesteru naleznete zde.

Strategie stojí na principu návratu k průměru, anglicky mean reversion. Sleduje akcie Nasdaq 100 v dlouhodobě rostoucím režimu a čeká na jejich krátkodobý pokles. Pokud akcie klesne o více než 3 %, systém se ji následující den snaží nakoupit ještě níže limitním příkazem vzdáleným přibližně o 0,9násobek ATR5.

Pozice se uzavírá po rychlém odrazu ceny nebo na časovém stop-lossu.

Za pravidly není nic magického. Prudký krátkodobý pohyb často obsahuje nucené výstupy, přehnané reakce a dočasnou nerovnováhu nabídky a poptávky. Jakmile tlak poleví, cena má tendenci část pohybu korigovat.

Princip mean reversion podle mě z trhů nezmizí. Neznamená to ale, že každá jeho implementace bude vydělávat stále stejně dobře. Někdy bude fungovat lépe, jindy hůře. To je důležitý rozdíl mezi základním tržním principem a konkrétní strategií, která jej obchoduje.

Aktuálně má strategie za sebou příznivé období. Pokud trhy přejdou do déletrvajícího poklesu, přijdou drawdowny i zde. Systém totiž bude nakupovat akcie, které mohou po vstupu pokračovat níže.

Právě proto pracujeme s dlouhodobými testy. V interaktivním backtesteru si můžete sami ověřit, že ne každé období dlouhé 2,5 roku vytvoří zhodnocení přes 100 %. Současně je ale vidět, že strategie v dlouhodobých testech zvládala i výraznější tržní poklesy.

Od jedné strategie k portfoliu

Klíčové je, že podobné strategie se zpravidla neobchodují samostatně. Největší smysl dávají jako součást portfolia složeného z přístupů, které mají rozdílná období zisků a ztrát.

Ve svém portfoliu kombinuji především:

• mean reversion strategie, kterým se typicky daří v rozkolísaných trzích pohybujících se spíše do strany,
• momentum a trend following strategie, které těží z déletrvajících trendů,
• intradenní breakout strategie na indexech, které vydělávají na silných long i short pohybech uvnitř obchodního dne.

Tyto přístupy nemají vydělávat všechny ve stejnou chvíli. Právě v tom spočívá jejich hodnota. Když jeden typ trhu přestane vyhovovat mean reversion, může se současně rozběhnout prostředí příznivé pro momentum nebo intradenní breakouty.

Na následujícím grafu vidíte export mark-to-market equity z mého hlavního účtu u Interactive Brokers.

Křivka není výsledkem jediné strategie. Na účtu kombinuji různé přístupy a časové rámce. Některé obchodují návrat k průměru, jiné momentum a další intradenní pohyby. Každý systém má jiné období, kdy se mu daří, kdy prodělává a kdy pouze čeká na svoji příležitost.

Export je normalizovaný do jednotek σ (sigma). Neukazuje velikost účtu ani konkrétní dolarový výnos. Podstatný je průběh mark-to-market equity v horním panelu a realizovaného drawdownu ve spodním panelu. Vidíte, že účtu se dařilo konstantně růst (i přes různé fundamentální turbulence posledního roku) s velmi nízkým drawdownem.

Právě tímto směrem dnes mířím nejvíce. Nehledám jednu strategii, která bude sama vydělávat každý měsíc. Skládám portfolio tak, aby vedle sebe pracovaly různé zdroje obchodní výhody, sdílely stejný kapitál a společně vytvářely stabilnější průběh equity.

Jednoduchý nákup korekcí je pro takové portfolio dobrým stavebním kamenem. Má jasnou logiku, krátkou dobu držení, dostatek obchodů a nízkou průměrnou expozici. Jeho hodnota proto nespočívá jen ve více než zdvojnásobení modelového účtu, ale také v prostoru, který ponechává dalším přístupům.

Co si z výsledků odnést

Po přibližně dvou a půl letech nových dat vidím tři praktické závěry.

Nejprve je ale důležité říct, co z výsledků neplyne: že jsme našli svatý grál. Nenašli. Model obchoduje akcie, kterým zejména v posledních měsících tržní prostředí přálo. Současně ale velmi pěkné výsledky vidím i u dalších long mean reversion strategií, které mám v portfoliu.

Prvním závěrem je, že funkční systematická strategie nemusí být složitá. Mohou stačit jednoduchá pravidla, která odpovídají konkrétnímu tržnímu kontextu a v méně příznivém prostředí nevytvářejí nepřiměřené ztráty.

Druhý závěr je praktický zejména pro ty, kteří s tradingem začínali před několika lety. Zkuste si zpětně vyhodnotit, kolik jste skutečně vydělali, kolik času vás obchodování stálo a jak stabilní byl celý proces. Obchodování podobné strategie zabere maximálně několik minut denně a lze je navíc poměrně snadno automatizovat. Sám jsem se k systematickému obchodování dostal podobnou cestou. Postupně bylo zřejmé, že mi mechanické strategie nabízejí lepší risk model než samotné investování a zároveň výraznou časovou úsporu proti diskrečnímu tradingu.

Třetím závěrem je potřeba sledovat, jak se strategie chová vedle systémů, které už obchodujeme. Pokud je mezi nimi nízká korelace, může dávat smysl nový systém do portfolia zařadit. Právě o to mi v tradingu jde především: efektivně využívat účet prostřednictvím principiálně odlišných strategií s nízkou vzájemnou korelací.

Stejným směrem pracujeme i v Trading Roomu. Sdílím zde většinu přístupů, které sám obchoduji, a to jak v podobě konkrétních signálů, tak navazující výuky. Pro vlastní portfolio tak můžete získat první sadu v zásadě odlišných strategií a sledovat, jak spolu pracují v reálném čase.