Jump to content
Co nového? Mé kurzy
Články a tutoriály:
Archiv článků Psychologie obchodování Jak na obchodní plán Mé obchodní strategie
  • Vývoj nového obchodního systému – tipy z praxe

    Obchodní systém je pro profitabilní systematické obchodování nezbytným základem. Zde jsou mé tipy, jak postupuji při jeho vytváření. Konkrétně na systému, který právě vyvíjím.

    Nejrobustnější jsou ty nejjednodušší přístupy

    Může to znít paradoxně, ale čím komplikovanější pravidla systému máte, tím snazší je takový systém na historických datech vytvořit. Budete-li pracovat například s kombinací pěti indikátorů, poměrně rychle na historických datech naleznete takové systémy, které historicky vytvářejí krásně rostoucí výkonnostní křivky. Bohužel ty se ale skoro s jistotou nebudou opakovat v budoucnosti, protože vytvořené systémy budou přeoptimalizované (tj. napasované na historická data).

    Mnohem těžší je vytvářet jednoduché systémy. Hlavně proto, že pro jejich nalezení musíme otestovat mnoho cest, které nikam nevedou. Ale právě o tom je práce tradera.

    Ostatně tento „paradox“ je důvodem, proč většina začínajících obchodníků funkční systém na začátku své kariéry tradera nevyvine. Skrz systémy se snaží replikovat „přemýšlení“ nad trhy, což vede k logikám plným podmínek a tudíž k přeoptimalizaci.

    Základem systému, který má šanci na profitabilitu v budoucnu, tak musí být jednoduchá funkční myšlenka.

    Jak ji nalézt? Dobrým tipem může být zkoumat trh nejprve jako celek.

    image.png

    Například takto vypadá můj jednoduchý tester, ve kterém vyhodnocuji pravděpodobnosti toho, jestli trh další den poroste nebo bude klesat a jestli bude pohyb výrazný. A to jak na všech úsečkách, tak i poté, co je splněna na předcházející úsečce určitá podmínka, kterou bych mohl použít do systému.

    Pointou tohoto přístupu je, že jednak zkoumám velký vzorek dat, ale především testuji myšlenku bez ohledu na konkrétní vstupy, výstupy, stop-lossy, kde již pravděpodobnosti výrazně ovlivňují kombinace všech použitých prvků systémů. A nemusí tak být zcela jasné, jaký prvek má na výsledek nejvyšší vliv.

    Na výše uvedeném screenshotu například vidím, že pravděpodobnost toho, že trh Nasdaq bude v denní seanci klesat, je za sledovaných 5 252 obchodních dnů 45,89 % (bod 1). Pokud se podívám na podmínku, že včera trh uzavíral níže, než byl průměr uzavíracích cen za předchozích 20 dnů, tak vidím, že této podmínce odpovídá 1 932 obchodních dnů (bod 2) a v těch následující dnech klesala obchodní seance v 47,05 % (bod 3). Daná podmínka tak určitě jako nějaký zásadní indikátor pro pokles nevypadá. Stejně tak nezvyšuje volatilitu pohybu. V libovolný obchodní den je šance na pokles větší než průměrný předchozí denní rozkmit trhu (ATR) 4,84 % (bod 4), v případě splnění testované podmínky je to 5,43 % (bod 5).

    A takto se dá pokračovat.

    Podobnou jednoduchou logikou lze vysledovat, co má na trh vliv a co nemá. A pak stavět systém například jen s využitím jediné logiky.

    Použitý nástroj je jednoduchý, ale proces vytváření robustních systémů snadný není. Hlavně proto, že budeme vesměs nacházet logiky, které nefungují, což může být pro začínající obchodníky frustrující.

    Ale opět to dává smysl. Většině obchodníků se v trzích nedaří. Pokud chce člověk uspět, musí jít méně pohodlnou cestou, kterou se většina nevydává.

    Aby člověk uspěl jako trader, musí tak chtě nechtě pracovat i na sobě samém. Většinou je třeba zapracovat na našich modelech přemýšlení a chování, abychom byli schopni dotahovat procesy, které jiní vzdají. Osobně se snažím na sebe aplikovat různé prvky kognitivních behaviorálních tréninků. Pracuji se strukturou úkolů, které jsou praktické a mají jasné cíle. Osvědčilo se mi práci průběžně komunikovat tak, jako bych ji sdílel s  koučem, který mi poskytuje zpětnou vazbu. Dříve to byli různí jednotliví spolupracovníci, dnes mám za kouče tým v Trading roomu, kde svůj progres sdílím. Toto je myslím velmi dobrá rada – pokud pracujete na velkých úkolech, jako je vývoj celosvětově konkurenčního obchodního systému, nesnažte se nad ním přemýšlet izolovaně. Najděte si někoho, kdo bude vaším kritikem a s kým můžete myšlenky sdílet. Donutí vás to dodržovat smluvené termíny vývoje, formulovat závěry bádání do jasných výstupů (a tudíž myšlenky dotahovat), ale také se na vše dívat kriticky. Je to proces, který vám pomůže nejen v tradingu samotném, ale solidně pomáhá ke změně pracovních návyků, čímž nám dále pomáhá stát se lepšími obchodníky.

    Od myšlenky k reálným obchodům Hledáte cestu, jak se dostat ke konzistentním profitům?
    Rádi byste i v aktuálním kontextu obchodovali stabilně a bez emocí?
    Určitě si přečtěte novou knihu Od myšlenky k reálným obchodům
    Implementujte již od samotného začátku své praxe důležité systematické procesy a správné myšlení, které výrazně zvyšuje šance na stabilně profitabilní obchodování.
    Inspirujte se, jak trading dělat jinak a lépe.

    Nyní například pracuji na strategii intradenních breakoutů volatility.

    Tím, že všechny své myšlenky vývoje sdílím se svým „koučem“, kterým je pro mě tým v Trading roomu, mě už samotná komunikace nutí fungovat určitým stylem. Například jsem některé testy dopracoval do podoby, abych je mohl sdílet a rozuměli jim ostatní. Už jen tím jsem si uvědomil určité souvislosti nad daty, které jsem dříve přehlížel a mohl se posunout dál.

    Navíc mi „kouč“ v podobě pracovního týmu pokládá otázky, na které musím hledat odpovědi:

    image.png

    Podobné dialogy jsou klíčové a to i v případě, kdy je třeba mým cílem odpovědět na to, proč daným směrem strategii stavět nechci, kdy pro své odpovědi musím hledat logické argumenty. Už to vede k myšlenkám, které bychom jinak nenacházeli.

    Vaším koučem může být někdo z kamarádů, rodiny. Nemusí jít o lidi vysoce zkušené v obchodování. Protože i hledání odpovědí na jejich dotazy může odhalit nedostatky, které jste zatím nedomysleli a motivovat vás k práci na bádání novými směry.

    To je přesně to, čím například nyní procházím ve své skupině. Po několika týdnech práce jsem vytvořil první prototyp long/short breakoutu volatility, který generuje velmi solidní výkonnostní parametry s absolutně triviální logikou, u které nemám pochyby o tom, že bude pracovat do budoucna. Zatím jsem myšlenky testoval jen na datech akciových indexů, na kterých jsem sám plánoval strategii obchodovat. Několik obchodníků mě ale doslova tlačilo otestovat myšlenku na intradenních datech samotných akcií. To nebyl úplně jednoduchý krok, neboť systémy vyvíjím v co nejjednodušších nástrojích (de facto pracuji s analýzami podobnými práci s tabulkovými procesory, které se dají skriptovat – konkrétně používám Python Pandas, které se na Finančníkovi hodně věnujeme v TechLabu – viz poslední minikurz). Musel jsem tak určitým způsobem opět vystoupit z komfortní zóny toho, „co mi funguje“ a pustit se do práce na nové oblasti. Ovšem už první testy ukázaly, že to možná nebyl špatný krok a kdo ví – možná nakonec budu strategii obchodovat na jednotlivých akciích.

    image.png

    První test logiky intradenního breakoutu volatility, který jsem na žádost „kouče“ v podobě obchodníků z týmu Trading Roomu přenesl na data akcie TSLA. Konkrétně short breakout a na první pohled tendence nevypadá špatně. Přitom jde o směr, kterému bych se patrně bez zpětné vazby vůbec nevěnoval. Uvidíme, kam mě další testování a zpětná vazba týmu nad průběžně publikovanými výsledky dovede.

    Trading je o kontinuálním vývoji. Systémů a sebe sama. Tomu je dobré vše přizpůsobit. Protože jinak budeme k obchodování přistupovat v momentě, kdy hledáme jeden „svatý grál“ a jinak v situaci, kdy víme, že musíme být v určitých ohledech vždy lepší než většina a tímto směrem se rozvíjet.

    Shrnutí mých tipů při vývoji systémů:

    • Snažte se vytvářet co nejjednodušší systémy obsahující jen logiky, které prokazatelně trhy ovlivňují.
    • Najděte si prostředí/kouče, před kterým budete muset svůj vývoj obhajovat a vysvětlovat vše, co není jasné.
    • Čím méně sofistikované nástroje pro vývoj budete používat, tím vyšší je z mé zkušenosti šance, že naleznete principy, které budou fungovat v budoucnu. Je extrémně snadné nahodit některou z moderních platforem pro backtestování, během pár minut naklikat základní podmínky obchodního systému, spustit backtest a s testovanou myšlenku skončit. Používání méně sofistikovaných nástrojů vás povede také k vývoji jednodušších, ale o to potenciálně robustnějších systémů.
    • A jako vždy – o obchodování nového systému přemýšlejte v kontextu celého obchodovaného portfolia. Naším cílem by nemělo být vyvíjet perfektní systémy, ale dobře fungující diverzifikované portfolio.
    25.6.2023

    Petr Podhajský

    Fulltime obchodník věnující se tradingu více než 20 let. Specializace na systematické strategie obchodované na futures a akciích. Oblíbený styl obchodování: stavba automatizovaných portfolio systémů, které využívá i v alternativním fondu, který spravuje.

    • Líbí se 4

    Zaměřte se na to, co přináší reálné výsledky.

    Nakopněte své obchodování
    k systematickým profitům

    (program pro začínající obchodníky, kteří se chtějí dostat ke stabilnímu obchodování bez časové náročnosti)

    Začínáme 30. 1. 2024.

    Nově s vytvořením a popisem všech pravidel mechanické obchodní strategie, ve které mám sám aktuálně otevřený profit +224 121 Kč!

    >> Workshop profitabilního obchodování od A do Z

    Další články na toto téma

    Trading Room – popis a nastavení portfolia

    Na Finančníkovi se snažím ostatní co nejvíce inspirovat pomocí vlastní praxe. Poslední měsíce vše zašlo tak daleko, že několik desítek obchodníků má zde v rámci služby Trading Room dopředu přístup k mým plánovaným obchodům, obchodním nástrojům typu automatizovaný finwin trader a pochopitelně výstupům z obchodní platformy zobrazující plnění, komise atd. Ve skupině obchoduji portfolio, jehož komentované nastavení může být přínosné pro všechny obchodníky, kteří jdou podobným směrem a přemýšlejí, jak si systematicky profitabilní trading poskládat.
    V rámci Trading Roomu obchoduji tři systémy:
    Krátkodobý mean reversion systém MR3000 držící pozice maximálně 5 dnů. Systém obchoduje long i short a vstupuje proti výraznějším denním pohybům v akciích indexu Russell 3000. Systém podrobněji popisuji zde. Intradenní mean reversion systém Finwin držící pozice pouze v průběhu denní seance. Systém obchoduje long i short. Otevřené pozice jsou ukončovány vždy na konci obchodního dne. Systém obchoduje akcie indexu Russell 3000 a kontroluji, aby nebyly obchodovány stejné pozice jako v rámci MR3000. Systém jsem velmi podrobně popsal na finwin.cz. Aktuální výsledky jsem samostatně naposledy komentoval zde. Trendfollowing systém MicroBreakout držící méně likvidní akcie. Vybírány jsou libovolné akcie obchodované na amerických burzách. Systém vstupuje do akcií tvořících nová high a drží je, dokud je v trhu rostoucí momentum. Může tak být v pozicích týdny nebo i několik měsíců. Popis systému můžete najít přes tento článek. Strategie mají historicky poměrně nízkou korelaci a jejich obchodování v rámci portfolia vedlo historicky ke snižování celkového drawdownu. Na této stránce je prezentován backtest, který sám používám pro finální obchodování. Samotný backtest má několik specifik a limitů, kterým je potřeba porozumět před zkoumáním samotných čísel:
    Zobrazen je backtest od 1.1.2015 do 15.8.2021.  Mám k dispozici i delší testy, nicméně výsledky zejména intradenní strategie Finwin jsou až příliš optimistické (dříve bylo intradenní obchodování snazší). Proto sám pracuji s více aktuálním obdobím. Zejména short strategie nemusí mít backtest zcela věrohodný. V softwaru nelze simulovat dostupnost akcií pro short, takže v reálu by některé obchody nebylo možné uskutečnit. Intradenní strategie testuji s využitím pouze denních dat. Na nich nelze poznat, které signály by byly vyplněny jako první (u Finwinu sleduji až 50 signálů, ale zobchoduji pouze prvních 5 na long a 5 na short). V rámci backtestu proto používám náhodné pořadí u plnění – každý backtest bude trochu jiný. Ovšem ve finále se liší jen detaily equity křivek, díky množství obchodů jsou finální výsledky velmi podobné. Výsledky strategie MicroBreakout v portfoliu testu nepochází z Amibrokeru a equity křivka se od té z Amibrokeru (jehož signály používám v Trading Roomu) nepatrně liší. Je to způsobeno tím, že každý software počítá trochu jinak indikátory, nepatrně jinak například zaokrouhlí některé výpočty atd. Výsledky testu jsou s komisemi (vyššími než sám platím – v testu počítám minimálně 1 dolar/pozici, případně 5 centů/akcii, pokud je částka vyšší než 1 dolar). Výsledky testů jsou bez reinvestování kapitálu – po celou dobu testu se pracuje pouze s počátečním stavem účtu. V praxi průběžně kapitál reinvestuji. U limitních příkazů je v testu vyžadováno, aby cena prošla limitní cenou o hodnotě 0.001 * Close trhu. Nestačí tedy, aby se limit ceny jen dotkl. V praxi se tak občas dostanu do profitabilního obchodu, který backtest nezachytí. Zejména short obchody nejsou v testu tříděné na fundamentální filtry, které v praxi používám. Hlavně poslední dobou filtry hodně pomáhají v obchodování shortů. Osobně tak backtest považuji za solidně věrohodný, byť jako vždy – v praxi očekávám horší výsledky zhodnocení a vyšší risk (vyšší drawdown).
    Backtest s výše uvedenými podmínkami vypadá pro celé portfolio následovně:

    Pro porovnání je zobrazen i výsledek držení trhu SPY (ten pracuje s reinvestováním, kdy pozice je měněna po dividendách). Výsledky držení SPY pochopitelně nejsou zahrnuty do výsledků portfolia zobrazených ve sloupci „Combined“.
    Použité váhy pro jednotlivé systémy jsou:
    33,3 % MR3000
    33,3 % Finwin
    33,3 % Microbreakout
    V testu byl použit počáteční kapitál 60 000 USD, což je částka, se kterou jsem začínal účet v rámci Trading Roomu. Každý systém tak vytváří pozice z částky 20 000 USD, což odpovídá i tomu, jak generuji v rámci Trading Roomu signály (kromě strategie MicroBreakout, která v Trading Roomu pracuje s reinvestováním). Systémy MR3000  a Finwin používají pro výpočet signálů dvojnásobnou páku. Velikost pozice MR3000L, kde obchodujeme max. 5 obchodů na long stranu, tak vychází z kapitálu 20 000 dolarů děleno 5 pozicemi – v Trading Roomu otevírám pozice o velikosti 4 000 dolarů na akcii.

    Hledáte cestu, jak se dostat ke konzistentním profitům?
    Rádi byste i v aktuálním kontextu obchodovali stabilně a bez emocí?
    Určitě si přečtěte novou knihu Od myšlenky k reálným obchodům
    Implementujte již od samotného začátku své praxe důležité systematické procesy a správné myšlení, které výrazně zvyšuje šance na stabilně profitabilní obchodování.
    Inspirujte se, jak trading dělat jinak a lépe. 1/3 kapitálu pro jednotlivé strategie se mi jeví jako reálně optimální nastavení portfolia. Z výsledků je patrné, že nejvíce risku je pojeno se strategií MR3000S (drawdown až 50 %), ovšem v rámci celku jsem ochotný s takovým výsledkem fungovat.
    Základní parametry testu celého portfolia – průměrné roční zhodnocení 37 % při maximálním drawdownu 10,75 %. Toto by měla být jedna z nejdůležitějších lekcí každého tradera. Spojováním nekorelujících strategií získáváme mnohem stabilnější obchodní výsledky. Podle mého názoru by každý měl obchodovat portfolio alespoň o několika strategiích – nejlépe tak různorodých, jako je to ukázáno v rámci Trading Room portfolia. Současně to znamená, že z portfolia není vhodné si vybírat „jen něco“, ale je potřeba jej obchodovat jako celek.
    Podrobnější pohled na risk portfolia
    Při pohledu na měsíční zisky/ztráty je zřejmé, že není nic neobvyklého, pokud má portfolio dva po sobě jdoucí ztrátové měsíce:

    Jako při jakémkoliv tradingu je proto potřeba toto přijmout jako fakt a není možné pochybovat například po dvou, třech týdnech, kdy systémy negenerují nové high. V praxi jen těžko budete ale hledat přístupy, které fungují každý měsíc/týden. Z mé zkušenosti je proto lepší přijmout realitu a naučit se s ní fungovat.
    Samotný drawdown portfolia osciluje mezi 5 až 10 %:

    Nyní je strategie v drawdownu, nicméně díky dodatečným fundamentálním filtrům používaných při živém obchodování mám živé portfolio na cca 60 % zobrazené hodnoty drawdownu. V každém případě sám používám období drawdownu pro navyšování kapitálu. Obecně je určitě lepší spouštět strategie, když jsou v drawdownu, než když se obchodují na novém high.
    Je ale třeba se připravit na to, že drawdowny nemusí být hned překonány. Zde je zobrazeno období (svislá osa zobrazuje počet dnů v drawdownu), které na úrovní portfolia trvá pro překonání drawdownu:

    Běžně je to cca měsíc, nicméně např. na začátku roku 2019 trval drawdown cca 4 měsíce. V případě „smůly“ se tak může reálně stát, že podobné portfolio spustím na novém účtu a 4 měsíce budu ve ztrátě. Opět naprostá realita obchodování.
    A to jde o výsledky pouze z jediného backtestu. V praxi používám k odhadu risku Monte carlo analýzy, které indikují, že za sledované období lze realisticky očekávat drawdown až cca 15 %.
    Ovšem celkově se Monte carlo výsledky jeví u Trading Room portfolia dost stabilně. Zde je 5 nejlepších a 5 nejhorších portfolio equity křivek:

    Důležité pro mě je, že jednotlivé systémy mají v případě drawdownů nízkou korelaci:

    Pokud jeden systém prodělává, je velmi pravděpodobné, že jiný alespoň trochu vydělá. Což mně osobně velmi pomáhá psychicky a v rámci portfolia se snažím systémy stavět právě i tak, abych měl výsledky co možná nejstabilnější.
    V každém případě je ale podstatné vždy obchodovat jen s takovými částkami, se kterými dokážete drawdown ustát.
    Sám kromě účtu v rámci Trading Roomu (dnes cca 70 000 dolarů, kde exekuce sdílím v rámci skupiny) obchoduji i podstatně vyšší účty v rámci svého fondu, u kterého používám podobné strategie. Ovšem ke zvládnutí drawdownů s vyšším kapitálem jsem se musel propracovat praxí. Dnes vnímám, že každé překonání trochu většího drawdownu (5-10 %) mi pomáhá v navýšení kapitálu a získání další důvěry v to, co dělám. Jsme tak opět u toho, že v tradingu je nejdůležitější praxe – obchodovat, obchodovat a obchodovat.
    Do začátku bych tak určitě začal obchodovat s nižším kapitálem – například 10 000 dolarů a soustředil se především na systematičnost a překonávání drawdownů. 15% drawdown v případě účtu 10 000 dolarů je 1 500 dolarů, což je něco, co by měl zvládnout překonat i začínající trader.
    Samozřejmě v případě nižšího kapitálu budou výsledky obchodování jakéhokoliv portfolia horší proto, že některé pozice není možné otevřít (akcie jsou příliš drahé) a především komise již ukrojí příliš velký podíl na zisku. Ale pokud přepočítám portfolio v rámci Trading Roomu na kapitál 10 000 dolarů, stejně je vidět, že i s tak nízkou částkou lze operovat, učit se a posouvat se kupředu.
    Portfolio obchodované s kapitálem 10 000 dolarů:

    A jakmile si psychika jen trochu zvykne, lze navýšit kapitál například na 20 000 dolarů, kde jsou výsledky již podstatně lepší:

    31 % průměrného zhodnocení při 11% drawdownu s počátečním kapitálem 20 000 dolarů už se příliš neliší od výsledků, které backtest indikuje u podstatně vyššího kapitálu.
    Shrnutí
    Historické backtesty rozhodně nezaručující budoucí zisky, nicméně demonstrují určité hranice, ve kterých můžeme očekávat risk a zisk.
    Živá výkonnost reportovaná v Trading Roomu velmi podobně kopíruje výsledky pro rok 2021 zobrazené v druhé tabulce. Samozřejmě s faktem, že Finwin jsme pomocí autotraderu začali ve skupině obchodovat až od začátku srpna.
    Osobně mám tak k obchodovanému portfoliu solidní důvěru. Pokud však následujete moji práci, je potřeba:
    Přizpůsobit risk vlastní psychice. Vnímat „investiční horizont“ stejně jako já – tedy na úrovni měsíců, kdy by portfolio mělo překonat i případné hlubší drawdowny.  

    Mean reversion strategie (obchodování návratu ceny k běžné hodnotě)

    Začnete-li podrobně studovat cenové grafy prakticky kterýchkoliv finančních trhů, brzy si jistě všimnete jednoho velmi univerzálního fenoménu. Po výrazných a rychlých pohybech často přichází alespoň krátkodobý protipohyb.
    Podívejme se na příklad nedávného chování akcie GOOG:

    Na denních grafech je v bodech 1 a 4 vidět, že trh rychle klesl pod klouzavý průměr, aby se cena následný den opět obrátila vzhůru.
    A na druhou stranu v bodech 2 a 3 trh až příliš rychle vyrazil vzhůru, aby po výrazné rostoucí volatilní úsečce přišel prudký obrat a cena se vrátila zpět ke klouzavému průměru.
    Vybrané body jsou samozřejmě jen diskréční ukázkou, v grafu bychom mohli diskutovat o množství dalších oblastí. Ale pointa je snad zřejmá.
    Po rychlých, nadstandardně velkých pohybech, mají trhy tendence tyto pohyby korigovat.
    Důvodů je řada.
    Volatilní pohyb je většinou způsoben určitou přehnanou reakcí obchodníků – například na fundamentální zprávu nebo na samotný rozjíždějící se trh, kdy řada traderů naskakuje do pohybu jen proto, aby jim cena neutekla. Po vyčerpání příkazů ženoucích trh jedním směrem mnoho obchodníků ukončuje obchody a inkasuje zisk – což v praxi znamená tlak na směrování ceny opačným směrem. A k těmto obchodníkům se přidávají i nové objednávky krátkodobých traderů, kteří si tipují, že cena bude mít tendence vrátit se do oblasti „běžné ceny“.
    Tito obchodníci obchodují strategie, kterým se v angličtině říká Mean reversion. Strategie obchodující návrat ceny k běžné hodnotě.
    Strategie jsou to poměrně jednoduché a určitě je dobré jim v tradingu věnovat pozornost.
    S menšími účty je lze obchodovat např. na akciích (níže uvedený příklad pracuje s účtem 10 000 dolarů).
    Jak konkrétně může taková strategie vypadat?
    Můžeme vybírat akcie z určitého indexu. Rád mám například Russell 3000 obsahující opravdu hodně akcií. Počkáme si na akcie, které jsou v uptrendu (obchodují se nad svým dlouhodobým průměrem o periodě 200). V případě akcie z indexu Russellu 3000 je lepší orientovat se na trochu dražší a likvidnější akcie (např. s cenou alespoň 40 dolarů a průměrným denním volume 500 000 shares, které jsem použil pro níže publikovaný backtest).
    Hlavní princip strategií návratu k běžné hodnotě spočívá ve schopnosti identifikovat výrazný pohyb, po kterém budeme vsázet na reverz ceny.
    Triviální podmínka takové situace může být definována tak, že akcie udělá denní pohyb (rozdíl open a close) alespoň 5 %.
    Všechny akcie, které daný den udělaly více než 5% pohyb seřadíme právě podle velikosti tohoto pohybu. Použijeme absolutní hodnotu, abychom mohli strategii obchodovat na dlouhou i krátkou stranu. U maximálně 5 trhů (v případě našeho konkrétního příkladu) s nejvyšším pohybem za předcházející den zkusíme zadat do trhu limitní příkaz na nákup/prodej „se slevou“ o velikosti 0,5 x ATR(5). Tedy polovičního denního rozpětí za posledních pět dnů.
    Takto může vypadat například long obchod:

    Tesla vytvořila 23.9.2020 volatilní 10% pokles (den označený růžovou linkou). Pokles patřil k top 5 z indexu Russell 3000. Následující den zadáme vstupní příkaz „Close cena 23.9.2020 – 0,5 x ATR(5)“. Tedy pokusíme se trh nakoupit se slevou pod uzavírací cenou volatilního dne. V tomto příkladu to vychází na hodnotu 360,65.
    Vystupovat můžeme různými taktikami. Rád používám profit target (v případu použit 5 %), výstup například na první rostoucí úsečce (v případě nákupu) a časový stop-loss (kdy je pozice ukončena v následujících několika dnech, pokud nedojde k jinému výstupu – reverzní obchody by měly být rychlé).
    Pro short platí vše stejně, jen v obráceném směru. Zde je příklad obchodu na akcii MLM:

    29.10.2020 trh vytvořil 6,05% volatilní růst. Další den systém vystavil příkaz na limitní short prodej na ceně „Close cena dne 29.10.2020 + 0,5 x ATR(5)“, konkrétně šlo o úroveň 268,93, na které bychom byli vyplněni. Výstup byl za pár dnů opět na profit targetu.
    Pochopitelně, že systém nemá jen ziskové, ale také ztrátové obchody. Prostě jsou dny, kdy se cena po volatilní úsečce neobrátí.
    Takto by nedávno vypadala situace v akcii SPT:

    V trhu bychom ze shortu vystoupili na prvním klesajícím dni, který by byl ale výše než náš vstup. A tedy bychom realizovali ztrátu.
    Úspěšná Mean reversion strategie by nicméně měla mít poměrně vysokou úspěšnost. Pojďme se tedy podívat na backtest našich pravidel:

    Zelená křivka zobrazuje obchody na dlouhou stranu, červená na krátkou stranu. Šedá je pak celé „portfolio“. Ve výsledcích jsou započítány komise pro Interactive Brokers. A výsledky vůbec nejsou špatné.
    Průměrné roční zhodnocení je na úrovni 23,05 % při nejvyšším drawdownu 17,89 %. Tedy každé z maximálně 5 pozic je přiřazeno 20 % aktuálního kapitálu. Sharpe ratio celého systému je 1,52 a úspěšnost 63 %. Celkový backtest obsahuje velmi reprezentativní vzorek 5 250 obchodů.
    A pochopitelně, že Mean reversion systémy lze dále posouvat. Diskutovaná ukázka obsahuje velmi triviální podmínky vstupu a výstupu.
    Ale už i tak je vidět, že:
    Obchodování návratu ceny k běžné hodnotě lze funkčně provádět i s jednoduchými pravidly. Strategii se daří zejména v období vyšší volatility v trzích (dobře se jí dařilo například v letošním roce 2020). Může být zajímavé obchodovat long i short stranu, protože celková křivka je výrazně vyhlazenější. Jsou období, kdy se daří spíše prodejům a období, kdy se více daří nákupům. Mean reversion strategie lze jednoduše stavět plně mechanicky, a postupně je tak automatizovat. Líbí se vám uvedený koncept, ale plně nerozumíte probíraným pojmům? Na Finančníkovi doporučujeme kurz Základů obchodování, který se věnuje základům stavby Mean reversion strategie a jejímu zasazení do kontextu zvládnutí základů obchodování.
    Máte-li zvládnuté základy, ale bojujete s technickým provedením, pak doporučujeme Workshop swingového obchodování. Ten obsahuje otevřené kódy několika strategií, které sami obchodujeme. Na jejich příkladech si krok za krokem postavíte pod osobním vedením zkušených obchodníků konkrétní swingové miniportfolio a začnete jej obchodovat v trzích.
    Potřebujete inspiraci nebo občasnou technickou radu se stavbou mechanických strategií? Pak je zde pro vás skupina TechLab.

    Co mi nyní funguje v obchodování? II

    V minulém článku jsem popsal, co mi poslední měsíce funguje v rámci portfolia nejvíce – konkrétně short mean reversion strategie. Jak jsou na tom ale long mean reversion obchody?
    Mean reversion strategie obchodující akcie tvoří v tuto chvíli páteř mého portfolia, na kterém mám mj. postavený svůj systematický alternativní fond. Strategie obchoduji na long i short stranu – tedy  nakupuji jak krátkodobé propady (mean reversion long), tak shortuji krátkodobé vrcholy (mean reversion short). Obchodované strategie se snažím vytvářet opravdu co nejjednodušeji (a co jsem dříve považoval za jednoduché, jsem poslední rok ještě zjednodušoval), a tak nikoho patrně nepřekvapí, že long a short mean reversion mají stejnou logiku, jen „zrcadlově obrácenou“.
    V minulém článku jsem ukazoval, že mean reversion short strategiím se poslední dobou daří solidně. S longy to byla v roce 2022 trochu jiná písnička.
    Long mean reversion obchod v mém pojetí znamená, že systém vyhledává trhy, které si v posledních obchodních seancích prošly výrazným poklesem. U těch zadávám limitní příkaz ve vzdálenosti určitého běžného rozkmitu trhu pod poslední uzavírací cenu. Pokud k této ceně trh intradenně klesne a jsem vyplněný, existuje vysoká šance (dlouhodobě více než 60 %), že se v nejbližších několika dnech trh „nadechne“ a systém bude moci ukončit pozici v zisku. Podrobně se popisu mean reversion strategií věnuji v knize Od myšlenky k reálným obchodům, jejíž přílohou je i komplet videí popisujících konkrétní pravidla mean reversion strategie.
    Logika long mean reversion vstupů je dobře vidět i na pozicích, které mám právě dnes (25.2.2022) otevřené na jednom ze svých účtů u Interactive Brokers:

    Hlavní graf zobrazuje long pozici v akcii CMC, která má za sebou výrazný pokles. V páteční seanci jsem proto zadával limitní příkaz na cenovou úroveň 50,96. Limitní příkaz byl vyplněn a na konci obchodní seance jsem zatím v otevřeném profitu +309 dolarů. Mimochodem vstupy u všech tří zobrazených pozic jsem dopředu rozesílal v rámci skupiny TradingRoom. Tedy jedna z ohromných výhod této metody obchodování je možnost si vše připravit dopředu evropské ráno a následně již s tradingem žádný čas netrávit.
    Aktuální pozice jsou v plusu, nicméně rok 2022 byl pro longy v mean reversion výzvou – zejména první měsíce 2022, kdy padaly technologické tituly často bez jakýchkoliv korekcí. Equity křivka mých long mean reversion systémů vypadala zhruba takto:

    Jaro 2022 poslalo long mean reversion do drawdownu, z kterého se systém dostává zatím jen velmi pomalu.
    Osobně toto ale nevnímám jako žádnou zásadní tragédii. Zejména proto, že obchoduji jednoduché strategie, u kterých rozumím jak vznikají jejich zisky a ztráty. A ztráty z longu u mean reversion akciových strategií byly začátkem roku 2022 v kontextu chování trhů prostě přirozené. Na výše uvedeném grafu je navíc vidět, jaké neuvěřitelné zisky měly long mean reversion strategie v roce 2020 a 2021. Jsem přesvědčený, že u strategií v budoucnu opět uvidíme nová high.
    Ovšem ztráty strategie 2022 mě průběžně nutily přemýšlet o tom, jak jednoduché mean reversion strategie dále diverzifikovat. Jako velmi triviální cesta se ukázala začít je obchodovat na dalších trzích.
    Takto v betaverzi mé aplikace pro TradingRoom vypadá equity křivka prakticky stejné long mean reversion strategie na kanadských akciových trzích:

    Strategii se zde daří poslední měsíce mnohem lépe (výsledky strategie vytváří nová maxima zisků) než v USA, přestože logika systému je úplně stejná.
    Dnes kanadskou verzi mean reversion systému již obchoduji spolu s US verzí živě na svém účtu a mým plánem je postupně do portfolia přidávat další regiony. Tento přístup velmi dobře reprezentuje můj pohled na profitabilní trading. Pracuji s jednoduchými strategiemi, kterým rozumím. Chápu, že strategie nemohou vydělávat 100% času a je potřeba se diverzifikovat do portfolií. V těch lze ale vymýšlet jen omezený počet logik. Další diverzifikaci tak přináší obchodování stejných logik na dalších trzích.
    A když už jsem zmínil téma portfolií, zde je ukázka toho, jak vypadá dohromady long mean reversion strategie se short mean reversion strategií. Jde o strategie vyučované ve swingovém workshopu, kde jsou nazvány SMR_S (short mean reversion - červená linka) a SMR_L (long mean reversion - zelená linka). Strategie jsou velmi podobné těm, co sám obchoduji jako MR3000. Černá linka reprezentuje portfolio výkonnosti obou strategií dohromady:
     

     
    Long i short verze mají pochopitelně své propady (ty pro dlouhé pozice jsem ostatně popsal v tomto článku). Výkonnost obou strategií dohromady je ale mnohem stabilnější. Už jen tyto dvě strategie dohromady dlouhodobě překonávají benchmark při výrazně nižší volatilitě a především s výrazně nižším zapojením kapitálu (jen cca 50 % kapitálů vůči tomu, co je potřeba při držení indexu). Takto vypadá spojená výkonnost backtestu long + short mean reversion vs. benchmark v podobě S&P 500 (šedá linka):

    Volný kapitál je tak možné využívat do dalších strategií (nebo trhů) a tím dál posouvat výkonnost a snižovat volatilitu. Což je přesně princip, který ve svém obchodování využívám a důvod, proč se tolik nezatěžuji drawdowny v rámci jednotlivých strategií.
×
×
  • Vytvořit...