petr

V dnešní době slyšíme o umělé inteligenci na každém kroku, ale možná jste ještě nezkoušeli, jak hodně může pomoci v tradingu. V dnešním videu jsem připravil ukázku jak pomocí .A.I. chatu připravuji Python skripty, nad kterými bych si jinak lámal hlavu dlouhou dobu. Tutoriál naleznete v TechLabu zde.

Hlavním směrem obchodování na Finančníkovi jsou systematické strategie, jejichž fungování je možné automatizovat, a tudíž provádět s minimální časovou náročností i při práci s širšími diverzifikovanými portfolii (která považujeme za hlavní svatý grál retailového obchodníka). Systematizace obchodování s sebou nese potřebu osvojit si technické nástroje a postupy, které nám v tradingu následně šetří čas a zvyšují efektivitu. Podle toho, z jakého zázemí obchodník přichází (sám nejsem programátor, ani jsem dříve příliš technice nerozuměl), je pak přirozené, že technické výzvy mohou vyvolávat mnoho průběžných dotazů a nejistot. Proto na Finančníkovi vznikla skupina TechLab, jejímž cílem je všem pomoci překonat technické problémy a inspirovat se, jak situace řeší v tradingu ostatní. Ve skupině je dnes mj. přes 5 000 příspěvků, množství video tutoriálů a dokonce kompletní hotové Python řešení pro automatizované obchodování. V TechLabu naleznete technickou podporu, průběžně publikované nové technické tutoriály, ve kterých ukazujeme, jak v praxi zvládáme klíčová témata spojená se systematickým obchodováním a také celé minikurzy, jejichž cílem je předávat vzdělávání v komplexnější podobě. Minikurzy jsou aktivně vedeny lektorem, který s vámi bude vyhodnocovat zadávané domácí úkoly a pochopitelně odpovídat na všechny otázky. Nabízí tak reálnou cestu, jak si osvojit technické oblasti, které v systematickém obchodování považujeme za klíčové. Na léto a podzim máme v uzavřené skupině TechLab připravené dva nové běhy minikurzů – praktické začátky s Pythonem a API komunikace se systémem Interactive Brokers. Pro účastníky TechLabu jsou minikurzy zdarma. Výuku pythonu začínáme 2.6.2023. Jde o klíčový minikurz, který vás naučí pracovat se skriptovacím jazykem tvořícím dnes pilíř technické stránky našeho tradingu (Python používáme pro řízení automatizace, práci s daty, nejrůznější podpůrné skripty atd.). Minikurz opakujeme jednou za cca 18 měsíců, proto tento aktivně lektorovaný termín nezmeškejte. Minikurz Základy zvládnutí Pythonu je určen především neprogramátorům a obsahuje následující lekce (lekce jsou publikovány jednou za týden): Lekce 1 – Úvod do Pandas. Hned od první lekce se pustíme do práce s poskytnutými datasety. Po úvodním představení kurzu a shrnutí přípravy prostředí se naučíme do Pandas načíst data z csv souboru. Dále si ukážeme funkce pro omezení záznamů a řekneme si, jak následně provedené změny uložit. Lekce 2 – Datové typy. V lekci si vysvětlíme, co to jsou základní datové typy. Ukážeme si funkce pro zjištění, s jakými datovými typy v jednotlivých sloupcích tabulky pracujeme a také se naučíme techniky převodu dat, které nám umožní předcházet případným chybám vycházejícím z nesouladu datových typů. Lekce 3 – Seznámení s DataFrame. V této lekci se podíváme trochu komplexněji na datové typy, představíme si nejběžnější složené datové typy. Také si řekneme, co je to dataframe a naučíme se základní operace napříč tabulkou. Lekce 4 – Získáváme první data. V této lekci si vysvětlíme, jak pracovat s osami v rámci dataframe, dále se naučíme postupy pro ošetření prázdných hodnot v načtených datech a také si ukážeme, jak aplikovat na datech základní statistické operace. Lekce 5 – Práce s indexy. Lekce zaměřená na práci s indexy, vysvětlíme si, jak s indexy pracovat a naučíme se, jak můžeme díky indexu efektivně získávat z dataframe požadované hodnoty a také, jak pomocí stejných principů nahrazovat hodnoty za jiné. Lekce 6 – Seskupování dat. Pokud bude dataset obsahovat záznamy více systémů, pak nás kromě pohledu na celkový stav portfolia budou zajímat také dílčí výsledky jednotlivých strategií. Vysvětlíme si principy seskupování dat, které nám umožní právě tyto dílčí výsledky získávat rychleji a efektivněji. Lekce 7 – Spojování tabulek. V lekci se naučíme spojovat tabulky, vysvětlíme, jak řešit dva nejčastější důvody spojování tabulek, kterými jsou přidávání dalších řádků ke stávajícím záznamům a také rozšíření tabulky o další sloupce. Současně připojíme další dva datasety. První obsahuje data našeho pracovního portfolia za delší období, druhý pak doplňující informace o průběhu jednotlivých obchodů. Lekce 8 – Smyčky. Zaměřeno na smyčky, které patří mezi nejčastěji používané techniky v programování a setkáme se s nimi v téměř každém Python skriptu. V našem minikurzu si podrobněji vysvětlíme, jak funguje smyčka for...in, která nám umožní procházet záznamy v dataframe poměrně jednoduchou a srozumitelnou syntaxí. Lekce 9 – Vizualizace dat. V závěrečné lekci minikurzu se naučíme data vykreslovat do grafů. Vysvětlíme si základní principy použití funkce plot a předvedeme, jak zobrazit průběh equity celého portfolia i jednotlivých strategií. Po minikurzu Pythonu bude v TechLabu následovat několik samostatných video tutoriálů ukazujících tipy, které mě s Bogdanem pomáhají v trading praxi. Následně spustíme nový minikurz, ve kterém se naučíme komunikovat se systémem Interactive Brokers pomocí rozhraní API. Použijeme k tomu právě Python a knihovnu ib_insync. V průběhu výuky postupně vysvětlíme principy, které umožňují získávat z TWS požadované informace o prováděných obchodech, ale také si ukážeme postupy, které mohou tvořit základ pro stavbu vlastního řešení automatizovaného obchodování, tzv. autotraderu. Obsah minikurzu: Lekce 1 - Obecné seznámení s knihovnou ib_insync. Naučíme se otevřít komunikační kanál a také získávat z IB informace o cenách vybraného trhu. Lekce 2 - Ze systému IB načteme informace o obchodním účtu a obsahu portfolia. Lekce 3 - Ukážeme si, jakým způsobem odesílat příkazy do trhu. Vysvětlíme si, jak vytvořit objednávku a rozdíl mezi zadáním MKT a LMT příkazu. Lekce 4 - V této lekci se budeme věnovat sledování otevřených pozic a čekajících příkazů. Lekce 5 - Na závěr minikurzu spojíme všechny získané informace a vytvoříme si jednoduchý autotrader, který odešle do IB příkazy na základě signálů připravených v csv souboru. Pro zapojení do minikurzů se stačí přihlásit do skupiny TechLab. Podrobnosti o TechLabu a možnostech přihlášení naleznete na stránce https://tri.financnik.cz/techlab

Diverzifikace portfolia: Sázka na kanadské trhy a testování australských akcií. Jak může hedging mean reversion strategií zvýšit výkonnost vašeho portfolia? A objevte nový přístup k short-term momentum obchodování, který vám pomůže snížit drawdowny v dobách nestability na trzích. Diverzifikace skrz mimo americké trhy Tento směr se mi zatím v portfoliu velmi osvědčuje. Mimo americké trhy obchoduji živě v současné době swingovou mean reversion strategii (pouze long stranu), kterou v Trading Room sdílím pod názvem TDMR1. Ta obchoduje kanadské akcie. Zajímavé je strategii porovnávat s podobnou long mean reversion strategií, kterou pod označením MR3000L obchoduji na amerických trzích. Skrz TDMR1 jsem k minulému týdnu zobchodoval letos 31 obchodů, obdobně je na tom MR3000L, která obchoduje přibližně shodné situace, ale na amerických trzích. Ta měla letos 45 obchodů. Ovšem TDMR1 obchodovala s úspěšností 74,19 % a sharpe 3,28, kdežto MR3000L s úspěšností 51,11 % a sharpe 1,16. Kanadské trhy se přitom obchodují velmi podobně jako americké – můžeme používat stejné typy příkazů, otevřené jsou ve stejné době. Komise jsou trochu vyšší, ale i přes ně mají strategie výrazně vyšší výkonnost než na amerických trzích. Tipoval bych si, že je to proto, že na kanadské trhy se zatím tolik algo obchodníků nesoustředí. Každopádně svoji strategii TDMR1 jsem začal sdílet v Trading Roomu, a pokud hledáte inspiraci bez toho, aniž byste si museli předplácet kanadská data, můžete se inspirovat v novém dashoardu, kde strategie vypadá takto: Mimo kanadské a americké trhy jsem se pustil do testování australských akcií. Ty jsou ještě méně likvidní než kanadské a z pohledu poplatků dražší na komise. Tak uvidíme, jestli se mi podaří tam nějakou strategii rozchodit. Zatím to vypadá tak, že cokoliv trochu funguje na australských trzích, tak generuje mnohem lepší backtesty na kanadských akciích. S velkou pravděpodobností tak spíše svoji pozornost zaměřím na spuštění dalších strategií na kanadských akcích. Hedging mean reversion strategií Pokud obchodujete swingové mean reversion strategie, možná jste stejně jako já přemýšleli, jak zejména long otevřené pozice zajistit proti případnému velkému krachu trhů v momentě nějaké významné makro události. Jako nejvhodnější se mi po dlouhém testování jeví hedgování long mean reversion pozic skrz short pozici v S&P 500, do kterého můžeme vstupovat například přes mikro kontrakty. Před testy jsem měl obavu, že podobný hedge bude výrazně ubírat na výkonnosti, ale nakonec to tak hrozné vůbec není. Naopak – na svém účtu jsem začal hedgovat i short mean reversion pozice (long pozicí v S&P 500) a oba tyto hedge dohromady dlouhodobě v backtestech nestojí žádnou výkonnost – naopak ještě trochu vydělávají. Přitom zajištění swingových mean reversion pozic umožňuje se stále rozumným riskem přiřadit systémům v portfoliích vyšší váhu – a tudíž z dlouhodobého pohledu více vydělávat. Rozhodně se mi tak vyplatilo s tímto testováním strávit čas a tento směr doporučuji. V Trading Roomu sdílím své testy a popis finálního nastavení zde. Long/short krátkodobé momentum v akciích Pokud jste před několika lety nemohli v akciových trzích najít funkční krátkodobé momentum strategie na short stranu, doporučuji zkusit zrevidovat testy. Tržní kontext posledních měsíců pomáhá zvýraznit strategie, které bylo možné dříve snadno přehlédnout. Osobně jsem takto našel velmi triviální přístup, který obchoduje de facto opak mean reversion strategií a kterému se logicky daří v aktuálním kontextu. Takto pro ilustraci vypadá equity křivka pouze této short momentum strategie (křivka obsahuje přes 1 200 obchodů, takže je solidně statisticky relevantní): Na první pohled je patrné, že strategii se daří zejména v tržních propadech posledních měsíců a patrně bude dobrým doplněním celého mého aktuálního portfolia obchodujícího z velké míry mean reversion přístupy. Strategie je tradičně velmi jednoduchá – de facto vstupuje short po volatilním klesajícím pohybu (short verze), nebo long po volatilním rostoucím pohybu (long verze) a pozici drží max. několik dnů. Co je ale podstatné – samu o sobě bych ji patrně neobchodoval – dlouhodobé sharpe ratio backtestu short strany je jen kolem 0,6. Strategie ale podstatným způsobem vylepšuje průběh celého mého portfolia. A podobným situacím možná čelíte také – v zásadě jste spokojeni s hlavními strategiemi svého portfolia, ale hodil by se vám přístup, který portfoliu pomůže v určitých momentech snížit délku a hloubku drawdownu. Přesně pro to mohou být dobré dnes popisované přístupy – jednak hedge skrz S&P 500 a pak tento hrubě popsaný momentum přístup. Ten sám zatím ještě paper traduji, ale v nejbližší době plánuji nasadit do živého portfolia. Jakmile se tak stane, nahodím jej také do dashboardu Trading Roomu.

V tradingu nezáleží na jednotlivých obchodech a do velké míry ani na samostatných systémech (byť musí mít funkční logiku). To nejpodstatnější se odehrává na úrovni portfolia, na které je dobré zaměřit pozornost už od samotného začátku. Aneb jak s jednoduchými strategiemi dosáhnout ročního zhodnocení +57%. Začínajícím obchodníkům se může zdát, že vytváření portfolií je až určitá nadstavba nad samotným zvládnutým profitabilním tradingem. Z mé zkušenosti je opak pravdou. Zaměření na portfolio je klíčové a pár jednoduchých „triků“ posune obchodníky často tam, kde by chtěli být – se stávajícími, často jednoduchými strategiemi. Skládání strategií do portfolií není jen o tom, že se obchoduje několik strategií najednou na stejném účtu. Můžeme ovlivňovat neuvěřitelné množství souvislostí – například to, jak strategie mezi sebou sdílí kapitál, jak se strategie budou doplňovat, jak se budou chovat při možném obchodování stejného trhu atd. V rámci portfolia se také lépe zajišťuje risk – můžeme do něj zapojit strategii, která by sama o sobě nedávala smysl (strategie ani nemusí dlouhodobě vydělávat), ale bude pomáhat vyhlazovat výkonnostní křivku portfolia v momentech, kdy budou hlavní strategie v drawdownu. Pojďme si sílu portfolia ukázat na příkladu strategií, které dnes sám používám v živém obchodování (jsou to mechanické strategie, se kterými obchoduji svůj osmiciferný korunový účet, tedy mám k nim opravdu velkou důvěru). Používám strategie, které jsou jednoduché a nejsou optimalizované. Rozumím tomu, že strategie mají období, kdy fungují lépe a kdy hůře. Všechny strategie sdílím na Finančníkovi, jednak v Trading Roomu coby „výukové signály“, ale často také v plně otevřeném kódu, který si může každý osvojit pro své vlastní obchodování. Obchoduji 4 long/short swingové mean reversion strategie (ty sdílím skrz kód nazvaný SMR), 2 long/short intradenní mean reversion strategie (ty sdílím s kompletními kódy v kurzu Stavba intradenní mean reversion strategie a to včetně mého Python autotraderu, plus živě publikuji výsledky na web Finwin.cz) a 2 momentum strategie držící pozice delší dobu (lehce upravené SMO z Workshopu swingového obchodování, plus MicroBreakout). V tuto chvíli tak obchoduji 8 strategií, které jsou sice velmi jednoduché, ale míří na různě dlouhé obchody (intraday vs. několik dnů vs. několik týdnů), různé tržní pohyby (3 strategie obchodují short, 5 long) a různé trhy (jedna strategie obchoduje kanadské akcie). Řekněme, že bychom každé z 8 strategií přiřadili v portfoliu váhu 50 %. Pokud bych měl účet 100 000 dolarů a strategie by otevírala 5 obchodů, pak bych tedy jednomu obchodu přiřadil kapitál 10 000. Na první pohled to vypadá, že pro obchodování 8 strategií s takovou portfolio alokací budu potřebovat obchodovat hodně na páku, což v akciích často není vůbec možné (běžně brokeři přes noc vyžadují, abychom měli pozice pokryté z 50 % vlastního kapitálu) a bylo by to hodně riskantní. Jenže realita je jiná. Zde je backtest diskutovaného portfolia od roku 2010, ve kterém by každá strategie měla váhu 50 %. Backtest je proveden s počátečním kapitálem 50 000 dolarů a komise jsou samozřejmě započítány. A takto vypadá využití kapitálu: Průměrná noční expozice všech systémů dohromady je jen 74,71 %! Tedy celé portfolio průměrně nevyužívá v noci margin. Maximální noční expozice je 167,60 % kapitálu (tedy v rámci běžného marginu). Maximální intradenní expozice kapitálu je 207,60 % (tedy opět v rámci běžných marginů, neboť intradenně můžeme u brokerů obchodovat akcie s až čtyřnásobným kapitálem, než který máme na účtu). Toto je patrně překvapivé a přitom velmi zásadní zjištění. Do portfolií se nám většinou vejde mnohem více systémů, než jak to na první pohled vypadá (mimochodem tématu vytváření podobných základních grafů vytížení portfolia se budeme věnovat v nejbližším minikurzu TechLabu, který budeme spouštět 31.3. Podrobnosti jsme popisovali zde). Pochopitelně kombinace několika aktivnějších systémů umožňuje generovat statisticky zajímavé vzorky obchodů. Výše diskutované portfolio by od roku 2010 uskutečnilo přes 14 000 obchodů! Osobně mám tak poměrně vysokou důvěru v to, že jako celek bude portfolio s vyšší pravděpodobností vydělávat i v budoucnosti (byť v trzích si člověk nemůže být nikdy jist ničím). Mimochodem takto vypadá equity křivka portfolia v porovnání s držením trhu SPY (graf je v logaritmickém měřítku): Důvodem stability výnosů je diverzifikace. Jednotlivé systémy nemají příliš vysokou korelaci výnosů: Což je důležité u portfolií sledovat – nechceme skládat do portfolií systémy, které jsou hodně podobné. Korelaci sleduji i za kratší období. Takto vypadá korelace u diskutovaného portfolia například za poslední rok: Opět se mi líbí, že si systémy drží svoji diverzitu. A to například i long swingové mean reversion TDMR1L a MR3000_1L, které mají stejný kód (ten, co sdílím jako SMR) a liší se jen délkou držení pozice a tím, že jedna strategie je aplikovaná na US trhy a druhá na kanadské. Překvapivé, ale velmi poučné může být, že přestože výkonnost portfolia je solidně stabilní, výkonnost jednotlivých systémů v čase velmi kolísá. Částečně je to vidět na tomto grafu, kde jsou zobrazeny výkonnostní křivky portfolia i jednotlivých systémů: Možná přehlednější je pohled na tabulku s metrikami: Jednotlivé systémy nemají „výkonnost nic moc“ (výkonnost je počítána vůči kapitálu celého portfolia, ovšem jak jsem zmínil výše, každá strategie pracuje jen s polovičním kapitálem) a občas si procházejí svými nepěknými drawdowny. Dalo by se říci, že jednotlivé strategie mají výkonost „pár procent ročně“. Ovšem podívejte se do posledního sloupce se souhrnnými statistikami portfolia. Ve zvýrazněném boxu je celková výkonnost: 56,85% při drawdownu -16,52 %. To je velmi solidní! Určitě je potřeba zdůraznit, že jde pouze o backtest, který má svá úskalí, nedostatky a jen orientační vypovídající hodnotu pro budoucí obchodování (nicméně vzorek 14 000 obchodů má svoji statistickou váhu). Podstatou článku nebylo slibovat vysoké výnosy, ale ukázat, jak důležité je zaměřit svůj pohled na samotné portfolio a nikoliv na jednotlivé strategie. Jinak co se výše uvedených strategií týče, tak ano, všechny obchoduji ve zmiňované podobě živě na svém velkém účtu jen s tím rozdílem, že používám jiné váhy v portfoliu. Jste-li účastníky Trading Roomu (pokud nejste, tak se případně můžete přihlásit na čekací seznam, postupně skupinu občas rozšiřujeme), pak aktuální váhy včetně zdůvodnění rozebírám v tomto vlákně Stavby portfolia. Tím, že v Trading Roomu otevřeně sdílím všechny své strategie (tj. včetně toho, že ukazuji vstupy/výstupy plánované dopředu před otevřením burzy), můžeme nyní společně velmi transparentně stavbu a přínos portfolií diskutovat a posouvat se kupředu. Portfolio by skutečně nemělo být v tradingu až někde na konci úvah, ale paradoxně právě na samotném začátku… ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Jak se na Finančníkovi naučit obchodovat systematické strategie v portfoliích? Ideální je zapojit se do Trading Room. Nepotřebujete žádný software, data, know-how. Můžete pro výukové potřeby pracovat s mými vlastními signály, následovat mé portfolio, sledovat mé poznámky, portfolio výuku a postupně si z dalších systémů vytvářet vlastní systémy a posouvat se vpřed. Pokud chcete zvládnout vlastní vytváření systémů a automatizovaných portfolií, pak začněte Workshopem swingového obchodování a následně se zapojte do TechLabu, kde se postupně naučíte zvládnout všechny potřebné technikálie.

V TechLabu, skupině technické podpory, připravujeme průběžně interaktivní minikurzy, jejichž cílem je propojit teoretickou výuku přípravy systematického obchodování s praxí. Nový minikurz se zaměří na základy portfolio analýzy. Minikurz bude rozdělen do šesti lekcí s následujícím obsahem: Lekce 1 – Ukážeme si různé alternativy zpracování exportovaných dat. Lekce 2 – Naučíme se do grafu přidat benchmark a také porovnávat BT s výsledky skutečných obchodů z automatizovaného deníku. Lekce 3 – Vysvětlíme si, proč je dobré spojovat systémy do portfolií. Lekce 4 – Přizpůsobíme původní kód CBT k získání dalších dat pro pokročilejší analýzu. Lekce 5 – Naučíme se zpracovat získaná data na úrovni jednotlivých strategií. Lekce 6 – Analyzujeme data na úrovni portfolia. Pracovat budeme s Amibrokerem a základními funkcemi Pythonu. Cílem minikurzu je upravit kódy strategií tak, abychom mohli exportovat informace o využití kapitálu v čase. Tyto informace pak budeme spojovat a sledovat, jak je při různých váhách systémů využíván celkový kapitál portfolia – jestli je využíván margin, případně jestli máme v portfoliu „místo“ pro další systém. Cílová analýza bude mít podobnou formu: V grafu je vidět procentuální využití kapitálu při obchodování čtyř systémů. Jednotlivé lekce minikurzu mají vždy domácí úkoly, které účastníky motivují k aktivnímu zapojení se do práce a osvojení probíraných informací. V průběhu konání minikurzu je k dispozici lektor, který pomůže překonat jakýkoliv technický problém. Minikurzu se může automaticky bezplatně účastnit každý účastník TechLabu. Pokud nejste v TechLabu zapojeni, doporučujeme toto důležité téma nezmeškat. Registrovat se do TechLabu můžete na této adrese: https://tri.financnik.cz/techlab V TechLabu lze využít různé formy předplatného. Doporučujeme „TechLab AUTOMATIZACE – 12 měsíců“, kde kromě všech informací TechLabu získáte ještě otevřený kód našeho Autotraderu (s výkladem), plus přístup k archivu již proběhlých minikurzů. Ten v tuto chvíli již obsahuje následující minikurzy:

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, 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.

Kvalitní data jsou v tradingu absolutním základem. Ostatně v profesionálních trading firmách jsou specialisté, jejichž pracovní náplň je připravovat data pro trading a průběžně je kontrolovat. V podmínkách menšího tradingu, který zde provozuje většina obchodníků, se musíme spolehnout na služby poskytované našimi poskytovateli dat. Jen těžko si lze představit trávit nad jejich kontrolou drahocenný čas. Mohlo by se zdát, že pro systematické obchodování akcií, kterému se věnuji nejvíce, stačí stahovat data například ze stránek typu Yahoo nebo Google, kde jsou zdarma k dispozici. Bohužel kvalita dat je zde úměrná jejich nulové ceně. Některé dny data chybí, data se svévolně mění v minulosti, nelze se spolehnout na správné ošetření všech dividend atd. Přestože si náklady na trading velmi hlídám, nakonec jsem začal pro obchodování akciových strategií používat data od australské společnosti Norgate data a tuto volbu mohu všem naprosto doporučit. Norgate data poskytují nejen EOD data (tedy v denním rozlišení) z různých světových burz, ale i další nástroje, které trading výrazně ulehčují a zpřesňují testování. Například: Data Norgate sám řadí do watchlistů. Norgate udržuje aktuální seznamy všech běžných indexů obchodovaných v USA, Kanadě a Austrálii. Pro testování například „akcií indexu Russell 3000“ tedy stačí zvolit příslušný watchlist v Amibrokeru a máme k dispozici aktuální seznam konstituentů. Downloader Norgate umožňuje vytvářet vlastní watchlisty vycházející z fundamentálního rozřazení akcií, které je k dispozici v prostředí softwaru. Od roku 2023 se například v USA platí 10% transakční daň na obchody se společnostmi spadajícími do kategorie Public Limited Partnership. Takové je tak samozřejmě potřeba vyřadit z jakéhokoliv krátkodobého obchodování, protože bychom na dani rychle ztratili velké peníze. V případě Norgate mám nadefinovaný dynamický watchlist, který mi automaticky připravuje aktuální seznam těchto společností, které se dají v Amibrokeru automaticky vyloučit z obchodování. Data ve verzi Platinum umí testovat historické konstituenty indexů. Tato funkcionalita byla původně hlavním důvodem, proč jsem začal data od Norgate používat – dosud nevím o jiných retailových datech, která by toto uměla. Funkce umožňuje testovat strategie na historickém složení indexů v konkrétní den v minulosti – a to včetně delistovaných akcií. Podobné backtesty jsou mnohem přesnější, než testování pouze se současnou podobou konstituentů indexu. Ohromnou výhodou pro mě dále je, že Norgate poskytuje stejně kvalitní data ze tří regionů – USA, Kanady a Austrálie. Mohu se postupně diverzifikovat a neřešit přitom samotná data, která mám stále ze stejného zdroje, jehož kvalitě zatím plně důvěřuji. Norgate poskytují dobrou integraci do programů, které používám (Amibroker a Python). Mohu testovat na cenách s/bez dividend, pracovat s původní hodnotou volume a close i v případě adjustovaných dat atd. Pro Amibroker jsou pro to vytvořeny speciální funkce, které lze používat v běžných AFL skriptech. Norgate data nejsou bohužel úplně levná. Pro americkou burzu je lze pořídit v několika balíčcích, kdy největší smysl mi dávají dva. Silver, který stojí 270 dolarů na rok, tedy cca 520 Kč/měsíc. Tento balíček je dostatečný pro kvalitní živé obchodování a orientační historické testování. Jsou v něm definovány aktuální konstituenty indexů a lze si vytvářet vlastní dynamické watchlisty (například pro vyloučení zmíněných Public Limited Partnership společností). Osobně bych tento balíček doporučil každému, kdo živě obchoduje a sám si generuje signály například z Amibrokeru, ale nechce do dat investovat více, než je nezbytné. Osobně používám balíček Platinum, jehož hlavní výhodou je, že obsahuje i historické konstituenty indexů (a delistované akcie) a delší období historických dat. Platinum je tak vhodný pro vývoj strategií a jejich pečlivé backtestování. Jeho roční předplatné stojí 630 dolarů. Slevový kupón Jelikož Norgate data používá na Finančníkovi již poměrně hodně obchodníků, povedlo se nám domluvit spolupráci. Norgate data vrací Finančníkovi určité procento platby z první objednávky. Výraznou část této částky jsme se rozhodli vrátit vám zpět. Konkrétně se jedná o nezanedbatelnou slevu 15 %. Tuto částku můžete na Finančníkovi uplatnit u nové objednávky kteréhokoliv kurzu. Tedy pokud si pořídíte například roční předplatné Platinum v hodnotě 630 dolarů, získáte kredit 94,50 dolarů (cca 2100 Kč), který můžete uplatnit jako slevu na libovolnou platbu za kurz u Finančníka. Pochopitelně můžete v rámci první objednávky objednat data i z více regionů a o to bude sleva výraznější. Objednávku je třeba učinit poté, co kliknete na následující link: http://norgatedata.com/ref/fin.php Konkrétní podmínky pro získání slevy Sleva je počítána pouze z hodnoty prvního nákupu. Pokud už jste klienty Norgate dat, slevu získat nelze. Sleva vzniká pouze v případě, kdy objednávku vytvoříte po kliknutí na výše uvedený link (http://norgatedata.com/ref/fin.php). Norgate Data nám obratem pošlou potvrzení o objednávce a my vám do tří dnů pošleme potvrzení o slevě. Slevu u nás budeme evidovat v českých korunách, kdy pro přepočet použijeme kurz ČNB ze dne objednávky. Pokud od nás potvrzení se slevou nedostanete, napište na kurzy@financnik.cz a situaci se pokusíme vykomunikovat. Slevu je možné na Finančníkovi uplatnit do 24 měsíců od objednávky, na jejímž základě vznikla.

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.

Poslední rok je v trzích výzvou. Na svět působí mnoho nových fundamentů a spousta principů v trzích funguje jinak než dříve. Některé dříve perfektně fungující strategie tak aktuálně stagnují, jiným se daří nadmíru dobře. Pojďme se podívat na to, které to jsou. Patrně nejprofitabilnější jsou za poslední měsíce různé short breakout strategie, které ale ve větší míře v portfoliu nemám. Shorty obchoduji zatím hlavně přes mean reversion – tedy prodávám trhy, které krátkodobě rostou. Ovšem i tak jsou to právě short mean reversion strategie, kterým se poslední měsíce daří opravdu dobře. Short mean reversion strategie obchoduji na amerických akciových trzích. Princip je velmi jednoduchý – shortuji akcie, které se příliš vzdálily od určité „férové hodnoty“. Pozice držím maximálně několik dnů. Naprosto konkrétně, tj. včetně všech pravidel, popisuji mean reversion strategie v bonusové video lekci dostupné ke knize Od myšlenky k reálným obchodům, kterou vnímám jako stále velmi aktuální a doporučuji k prostudování. Vše, co nyní dělám, jsem se snažil předat právě této knize. Mé obchodování je 100% mechanické, a tudíž replikovatelné. O to větší hodnotu vnímám ve sdílení zkušeností, jak se strategiím daří. Swingové short mean reversion strategie mám ve svém živém portfoliu dvě. Zde je náhled na výsledky swingové strategie MR3000S skrz nový dashboard, který již brzy spustím pro účastníky TradingRoomu. Jde o skupinu, ve které sdílím strategie, které sám obchoduji na svých účtech (včetně svého alternativního systematického fondu): Strategie má za sebou poslední rok výjimečně stabilní období. Začátkem roku 2021 překonala poslední drawdown a od té doby vytváří prakticky stále nová maxima. Podobně je na tom druhá short swingová strategie MRS2, kterou živě obchoduji a kterou také budu v novém dashboardu TradingRoom sdílet. Tato strategie obchoduje podobný princip jako MR3000S, jen čeká na větší cenové extrémy, proti kterým vstupuje short. I zde je vývoj posledních měsíců velmi pozitivní. Short mean reversion strategie tedy vítězí v bitvě o profity v rámci mnou obchodovaných portfolií za poslední měsíce na plné čáře. To, že fungují i ostatním, dokládají výsledky publikované ukázky tradera Illka, které jsme sdíleli zde. V jeho portfoliu ubyla nejvýnosnější strategie FastShort, kterou jsem vyučoval na Swingovém workshopu (a která byla v mém portfoliu předchůdcem právě MR3000). Jaké jsou mé pohledy na další vývoj short swingových strategií? Výkonnost strategií se v čase mění podle makroekonomického kontextu. Proto obchoduji portfolio strategií, které se vzájemně doplňují a sdílejí mezi sebou kapitál. Například v aktuálním kontextu trhů řada dlouhodobých strategií nakupujících akcie stojí „stranou“ a jejich kapitál ideálně zužitkovávají například právě short strategie. Short akciové strategie vnímám jako vhodnou součást portfolia. Nicméně to, že dobře fungují nyní, by nemělo vést k příliš vysokým alokacím. Přeci jen dlouhodobě mají výrazně lepší risk profil long strategie. Osobně alokuji do jedné short swingové pozice dnes maximálně 2,2 % kapitálu portfolia (do longu i více) a zvažuji, že alokaci budu ještě trochu snižovat. Větší alokaci dávám do swingových long strategií, které jsem začal obchodovat i na trzích mimo USA (podrobněji se chci tématu věnovat v dalším článku) a zvyšoval jsem také alokace do intradenních long i short mean reversion strategií. Jejich obchody stále v reálném čase publikuji na finwin.cz. Výhodu short intradenní pozice vnímám jednoznačně v lépe kontrolovatelném risku, protože pozice není držena přes noc, kdy v akciích nelze používat stop-lossy. Každopádně na výše uvedených screenshotech je patrné, že i mean reversion akciové strategie mohou ve své short podobě hodně portfoliu pomoci v době, kdy trhy padají a strategiím nakupujícím akcie se nemusí dařit tak dobře jako v době celkového růstu trhů. Jak zvládnout obchodování swingových mean reversion strategií? Začít doporučuji zmíněnou knihou Od myšlenky k reálným obchodům poskytující nezbytný psychologický základ k tomu, aby byl člověk vůbec schopen profitabilní obchodování správně uchopit. A následně v knize (resp. její on-line příloze) naleznete i konkrétní principy swingových mean reversion strategií. Pro pomoc při uvádění strategií do praxe živého obchodování doporučuji Swingový workshop, který budeme letos pořádat v přepracované podobě a budu v něm sdílet mj. právě i swingovou strategii MR3000 long/short. Tip: V případě zájmu se přihlaste pomocí formuláře na spodu stránky s popisem swingového workshopu k odběru avíza na nový termín, většinou před spuštěním posíláme na zadané e-maily speciální nabídku.

Tento článek se vztahuje k účtu u Interactive Brokers s pobočkou v Maďarsku, kde se automaticky zakládají nové účty z České republiky a Slovenska. Zda máte účet u maďarské pobočky Interactive Brokers poznáte například na výpisu z účtu – je na něm uvedeno Interactive Brokers Central Europe Zrt., Madach Imre ut 13-14, Floor 5, Budapest, 1075, Hungary. Zasílání peněz na účet Pokud chcete na svůj účet u Interactive Brokers zaslat peníze, je potřeba se nejprve přihlásit do webové administrace na www.interactivebrokers.com. Webové rozhraní IB prochází průběžnými úpravami. Je třeba nalézt položku Transfer&Pay. Rozbaluji menu sbalené v levém horním rohu: A vybírám položku „Transfer&Pay > Transfer Funds". Pro vklad prostředků vybírám volbu Make Deposit (vytvořit vklad). Zobrazí se stránka, na které zvolíme „Use a new deposit method“, která založí nový profil banky, nebo zvolíme některý dříve založený: Při vytváření nové platební metody se zvolí jen měna (currency) a následně stačí vyplnit pouze jméno banky. Číslo účtu je nepovinné (ale osobně mám vyplněno): Po kliknutí na Get Transfer Instruction se zobrazí informace kam peníze posílat. Interactive Brokers má sběrný účet v České republice (u Raiffeisen banky), tedy největší smysl dává posílat české koruny. Převod je zadarmo. IB nepracuje s variabilním symbolem. Vždy je třeba do poznámky převodu přepsat to, co je v instrukcích v položce „Payment Reference/For Further Credit to“. Tedy číslo účtu / jméno účtu. Vždy převádím peníze z účtu, který nese stejné jméno, na které je vedený účet u InteractiveBrokers. Samozřejmě v rámci EU je možné zadarmo převádět i euro. Určitě bych se vyhnul převodu dolarů, protože u těch si berou české banky nehorázné poplatky. Oznámený převod je dohledatelný opět skrz menu Transfer & Pay > Transaction Status & History. V přehledu je převod možné i zrušit. Oznámení samozřejmě nevyvolá převod v bance, je to jen informace pro IB, že má platbu očekávat. V naší bance musíme zadat tradiční bankovní převod. Výběry peněz probíhají podobně. Zvolíme Transfer & Pay > Transfer Funds a zde vybereme Make a Withdrawal (výběr). Osobně převádím Kč, které přijdou z účtu z Raiffeisen banky. Tedy vklady i výběry jsou bezplatné a vše se posílá přes sběrný účet u české banky. Konverze a měna účtu Poslání Kč na účet Interactive Brokers znamená, že nám přijdou české koruny. Bez ohledu na měnu, kterou máme nastavenou jako základní. Měna účtu se nastavuje skrz nastavení účtu (Settings): Jde o položku s názvem Base Currency: Já mám nastavenou měnu účtu v českých korunách. Toto nastavení má vliv prakticky jen na to, v jaké měně jsou zobrazovány zůstatky účtu (například na výpisech) a v jaké měně jsou účtovány poplatky. Na účtu stále můžeme mít různé měny – sám mám například Kč, USD a EUR. Jakou měnu mít na účtu bude vycházet hlavně z toho, co obchodujete. Pokud budete například obchodovat s americkými akciemi, je patrně výhodnější převést si část účtu do USD. Jinak se vám bude margin strhávat z korunového zůstatku, což s sebou přináší různé forexové konverze. Z důvodu nějakých zákonných omezení v Maďarsku nelze na tomto účtu dělat volně konverze měn (de facto forexové obchody), jak to šlo dříve například v IB UK. Převody lze dělat jen do základní měny nebo v případě, že máme v dané měně záporný zůstatek. Jak tedy převést poslané české koruny na dolary? Cesty jsou prakticky dvě: Změníme si na chvíli základní měnu na USD. Změna se projeví na účtu druhý den. A jakmile máme Base Currency USD, můžeme prodat poslané CZK a nakoupit USD. Jak na to jsme popisovali v těchto dřívějších článcích: Praxe – levná směna korun na eura (a opačně) skrz IB a Praxe – levná směna korun na eura (a opačně) skrz IB. Dokončení. Jakmile máme převod dokončený, můžeme základní měnu změnit zpět na CZK. Pozor: asi existují různá omezení, jak často jde měnu účtu měnit. Na účtu vedeném na společnost s.r.o. žádné omezení nevidím, ale na osobním účtu mám informaci, že změnu mohu dělat jen několikrát za rok. Počkáme, až budeme mít na účtu negativní zůstatek v USD a následně nám IB směnu povolí. Tedy můžeme například nakoupit americké akcie s tím, že máme na účtu pouze české koruny. IB automaticky převede část Kč na USD, které jsou potřeba na margin. Prakticky uvidíme na účtu negativní zůstatek v dolarech. A v tento okamžik nám opět dovolí IB dolary nakoupit. Stejným způsobem lze postupovat s dalšími měnami.

Na Finačníkovi vnímáme jako nejsmysluplnější cestu vydělávání peněz na burze skrze maximální využití automatizace. Mezi hlavní benefity patří výraznější psychologická pohoda při obchodování (v porovnání s diskrečním tradigem) a časová nenáročnost. Samotné obchodování zabírá maximálně pár minut denně, kdy kontrolujeme chod všech skriptů. Že lze vše zvládnout i bez počátečních znalostí programování, ukazují i reference dosavadních účastníků skupiny, které naleznete na této adrese. Podstatné je ale uvědomit si, že vytvoření komplexního automatizovaného worfklow nejde hned, nejde to ani za měsíc. Jde o postupnou práci. Dobrou zprávou ale je, že pro vydělávání peněz není potřeba mít hned hotové celé workflow. Stačí jen menší část, které pak věnujete o trochu více času manuálním dohledem a postupně vše vylepšujete. A jelikož jsme si sami prošli celým procesem „od nuly“ k automatizovanému portfoliu, vznikla na Finančníkovi před lety skupina TechLab. Jejím cílem je pomoci Vám vytvořit podobné automatizované řešení, jaké sami používáme v každodenní praxi. Ve skupině proto najdete všechny potřebné informace. Podrobný popis skupiny naleznete na stránce https://tri.financnik.cz/techlab. V tomto dokumentu jsme připravili rámcový popis cesty, jak se k automatizaci dostat krok za krokem. Automatizace pochopitelně přináší potřebu osvojení nového know-how. Zejména pokud do ní přicházíte ze světa neprogramátorů tak jako my. Ve skutečnosti není pro automatizaci obchodování nutné zvládnout pokročilé programování (viz reference stávajících účastníků). Spíše je potřeba postupně si osvojit práci s drobnými nástroji a ty vhodně poskládat dohromady. TechLab je skupina, kde sdílíme postupy, které sami využíváme v každodenní praxi. Sami přitom na automatizovaných řešení pracujeme již mnoho let a naše workflow jsou tak již poměrně propracovaná. V principu si automatizované obchodování můžete představit jako následující diagram: S podobným workflow se například nebojíme ani spravovat externí peníze (Petr provozuje alternativní fond založený na automatizovaných strategiích). Ohromnou výhodou podobných automatizovaných procesů je i skutečnost, že je lze pohodlně škálovat. Do fungujícího workflow obchodujícího určitý počet strategií lze vždy snadno přidat další strategii obchodující jiný princip, jiný timeframe nebo jiný typ trhů. To vede jak k možnosti vyšší diverzifikace (postupování nižšího risku), tak možnosti pracovat s vyšším kapitálem. Řada obchodníků dnes tak skrz poskytované know-how obchoduje pomocí automatizovaného workflow s velmi malou časovou náročností buď své úspory, nebo se zaměřují i na správu větších peněz. V TechLabu naleznete vše potřebné, abyste si sami vytvořili podobné řešení. Zejména pokud se s prostředím automatizace obchodování zatím seznamujete, může Vám zprvu přijít TechLab až příliš odborný. Je to proto, že mnoho obchodníků zde už na sobě pracuje roky a za tu dobu jsou podstatně dál, než jste nyní vy. Ale nezoufejte. Všichni jsme začínali z podobného stavu „nula“. Je opravdu potřeba nespěchat a postupovat kupředu pomalu. Je dobré sledovat nové minikurzy a tutoriály, ale nemějte stres z toho, že nebudete všemu rozumět. Pro zvládnutí automatizovaného obchodování doporučujeme následující postup: 1. Začít zprovozněním poskytnutých blokových řešení (na paper účtu) Prvním krokem je zvládnutí automatizace získávání obchodních signálů a následného odeslání obchodních příkazů do obchodní platformy pomocí vlastních skriptů (programů). Zní to složitě? První dobrou zprávou je, že v této fázi nemusíte umět programovat. V rámci TechLabu najdete velké množství tutoriálů, ve kterých je spousta tipů a návodů, jak této základní úrovně automatizace dosáhnout svépomocí. Další dobrou zprávou je, že jsme připravili workshopy, které Vás dílčími kroky automatizace plynule provedou, a jejichž součástí jsou plně funkční skripty. Doporučujeme začít absolvováním Workshopu swingového obchodování (kde se seznámíte s principy swingových strategií a naučíte se získávat signály pro vstup/výstup z pozic). Následně můžete pokračovat ročním předplatným TechLabu Automatizace (kde navíc získáte plně funkční skript autotraderu s podrobným popisem používání). Spolu s programem Amibroker (který je třeba si pořídit samostatně) budete mít k dispozici veškeré nástroje pro vytvoření níže uvedeného automatizovaného worfklow. Doporučujeme spustit na paper účtu a postupně ladit cokoliv, co nebude fungovat. Zkušenější obchodníci mohou TechLab využívat v nejlevnějším typu předplatného „Podpora“. V něm získáte veškeré know-how a podporu, ale bez hotových řešení, které stačí „instalovat a spustit“. Jakýkoliv dotaz pište do TechLabu. Nejlépe do vlákna První automatizace. Relativně brzy byste měli mít v provozu první jednoduché automatizované workflow, které spustíte na svém osobním počítači jednou za den dopoledne evropského času a během pár minut máte hotovo. V této fázi nebudete patrně zasahovat do poskytnutých skriptů. Nicméně v budoucnu bude potřeba si řešení upravit přesně podle vlastních požadavků. Je proto dobré začít se seznamovat s Amibrokerem a Pythonem. Pro oba programy pořádáme v TechLabu minikurzy pro začátečníky. Vyhlašujeme je průběžně v průběhu roku. Každý živý běh minikurzu je trochu jiný, je moderovaný a obohacený mnoha domácími úkoly, které řeší celá komunita. Do výuky se však můžete pustit hned. V rámci ročního předplatného TechLabu Automatizace máte přístup k archivu minikurzů, které naleznete na této stránce. Jako první doporučujeme pustit se do minikurzů Základy zvládnutí Pythonu – od nuly k práci s daty a První strategie v Amibrokeru. Ke kurzům v archivu není aktivní podpora, ale samozřejmě můžete dotazy pokládat v běžné diskuzi TechLabu. 2. Napojení obchodního deníku Jako další krok doporučujeme do workflow zařadit obchodní deník. Ten připravil v Pythonu trader s přezdívkou Unlimited a je ke stažení zde. Vaše workflow pak bude v cíli vypadat následovně: Práce na obchodním deníku Vás může vytížit určitě na několik týdnů. Zejména pokud budete současně pronikat do základů Pythonu. Je to hlavně proto, že obchodní deník již můžete začít pomalu přizpůsobovat svým vlastním potřebám a v rámci jeho studia začít podrobněji analyzovat svá data. Rozhodně doporučujeme shlédnout minikurz Obchodní deník v Pythonu, který průběžně vyhlašujeme, případně rovnou ze záznamu, ke kterému mají přístup všichni s ročním předplatným TechLab Automatizace. Další tutoriály, které Vám mohou pomoci v této fázi: V prvním kroku můžete spravovat výsledky vedené v Excelu. Tutoriál je publikován zde. K automatizovanému deníku můžete připojit i obchody zpracované před uvedením do jeho provozu. Tutoriál je publikován zde. 3. Zapojení podpůrných skriptů V této fázi by Vám již měla běžet docela solidní automatizace, jejíž provoz zabírá maximálně desítky minut týdně. Příkazy z Amibrokeru jsou předávány Autotraderem do Interactive Brokers. Veškeré obchody jsou zaznamenány v databázi. Máte k dispozici statistiky o svém obchodování a dokážete vytvářet podobné portfolio grafy slučující výkonnosti jednotlivých strategií: Nyní se můžete zaměřit na pilování workfow. Můžete zapojit skripty vyřazující duplicitní trhy z obchodovaných portfolií, stahovat data o shortovatelnosti z FTP Interactive Brokers a vyřazovat neshortovatelné akcie ze signálů (pokud pracujete se short strategiemi), stahovat data o vyhlašování earnings a příslušným způsobem je zapracovat do signálů Mean reversion strategií. Jednoduše pracovat na mnoha vychytávkách, které v průběhu času v TechLabu zmiňujeme. Zásadní jsou v této oblasti následující tutoriály: Kontrola shortovatelnosti akcií. Tutoriál je publikován zde. Automatizované stahování dat vyhlašování dividend. Tutoriál je publikován zde. Filtrování obchodních signálů na earnings data pomocí API. Tutoriál je publikován zde. 4. Testování nových strategií Prioritou TechLabu je pomoci dostat Vás do produkční fáze systematického portfolio obchodníka. Proto jsme poskytli bloky, které je možné od startu bez větších znalostí pospojovat a začít s nimi pracovat – na paper účtu nebo nějakém malém živém účtu (poté, co do problematiky sami proniknete a nástroje přijmete za své). Praxe je praxe a nic ji nenahradí. Proto by mělo být prioritou co nejrychleji vše rozhýbat do každodenní rutiny, byť z počátku bez nějakých zásadních očekávání vydělávání větších peněz. Ovšem pro peníze trading všichni děláme. A peníze se v tradingu vydělávání skrz to, že budete obchodovat vlastní strategie a aplikovat do trhu vlastní nápady. Je dobré si osvojit Amibroker a postupně připravovat nové strategie nebo upravovat ty, které máte z Finančníka. Pokud jste to zatím nezkoušeli, doporučujeme shlédnout v TechLabu minikurz První strategie v Amibrokeru a pokročilejší Custom backtester v praxi. V této fázi byste měli mít již i základní know-how, jak pomocí Pythonu vytvářet vlastní portfolio analýzy a postupně posouvat obchodované portfolio kupředu. Zásadní jsou v této oblasti následující tutoriály: Vytváříme idea first systém. Tutoriál naleznete zde. Jednoduché, ale funkční portfolio pomocí sezonality. Tutoriál naleznete zde. Testování systému obchodujícího sezonalitu na futures. Tutoriál naleznete zde. Rotační strategie v Amibrokeru. Tutoriál naleznete zde. Krátkodobé systematické strategie a kryptoměny. Tutoriál naleznete zde. 5. Další automatizace Hodně obchodníků v TechLabu cílí na tzv. plnou automatizaci. Tedy řešení, které jim samo poběží na serveru bez toho, aniž by jej třeba několik dnů sledovali. To je určitě možné a sami tímto směrem jdeme. Na rovinu ale zdůrazňujeme, že jemné finalizování plné automatizace zabere opravdu hodně času a znalostí, přitom už ve finále tolik času (oproti „skoro automatizovanému přístup“) nešetří a více peněz také nevydělá. Tedy rozhodně není třeba se tímto cílem ze začátku jakkoliv stresovat a v podstatně na něj ani mířit. Z našeho pohledu stačí drtivé většině obchodníků řešení, které běží skoro samo, ale je lepší na něj trochu dohlížet. V TechLabu každopádně naleznete hodně tipů, jak se v této oblasti posouvat. Ukážeme Vám, jak spouštět řešení na serverech, jak využívat git, jak si posílat informace o tradingu například na mobil, jak on-line monitorovat běh programů atd. Zásadní jsou v této oblasti následující tutoriály: Aplikace pro ovládání autotraderů z mobilu. Tutoriál naleznete zde. Task Scheduler a nastavení úloh pro ID obchodování. Tutoriál naleznete zde. Workflow pro sledování běhu skriptů. Tutoriál naleznete zde. Individuální podpora Výše uvedené body jsme připravili proto, aby ukázaly, jakou cestou zhruba jít a co by mělo být cílem. Je nicméně jasné, že každý účastník TechLabu přichází do procesu vytváření automatizovaného worfklow s různými znalostmi a zkušenostmi. Každý bude bojovat s jinými překážkami a chybovými hláškami. Proto je TechLab také technickou poradnou. Pokud nevíte, jak se posunout z bodu A do bodu B, tak se ptejte. S vysokou pravděpodobností jsme podobný problém již v minulosti také řešili a jistě Vám dokážeme poradit. Prakticky každý dotaz zodpovíme nejpozději do druhého pracovního dne. To dělá TechLab opravdu unikáním prostředím. Získáváte přístup k obchodníkům, kteří know-how provozují v praxi, kteří v tutoriálech ukazují, jak řeší úkoly, na kterých sami pracují. A pokud si nebudete vědět rady, jak aplikovat popisované know-how do vlastní praxe, tak se stačí zeptat. Vzhůru do vlastní automatizace obchodování! Hlavní diskuzní vlákna TechLabu naleznete zde. Registrační informace naleznete na stránce https://tri.financnik.cz/techlab. V případě zájmu o změnu typu předplatného při již aktivní účasti v TechLabu pište na e-mail kurzy@finacnik.cz a změnu nastavíme ručně. E-mail můžete samozřejmě použít při jakémkoliv dotazu k TechLabu.

V rámci Interactive Brokers lze mít dnes účty ve třech evropských zemích, které mají svá legislativní specifika. Například v rámci irské pobočky je nutné potvrdit rezidenci v České republice prostřednictvím formuláře 8-3-6 zabraňující stržení 20% daně z úroků. Pojďme si ukázat, jak to vyřešit. Nové účty otevírá Interactive Brokers pro rezidenty ČR a Slovenska v maďarské pobočce. Pokud jste dříve obchodovali u TradeStation Global, byl po Brexitu převeden účet do Interactive Brokers Irsko. Což je z mého pohledu dobrá zpráva, protože standardně nelze z ČR v IB Irsko účet otevřít (i když poslední dobou lidé reportují, že je to možné obejít tím, že se při registraci nového účtu uvede nejprve chybná adresa v západní Evropě, čímž systém přiradí účet do IB Irsko a nechá jej tam i poté, co je adresa opravená - osobně jsem ale nezkoušel). Sám tak účet v IB Irsko používám pro dlouhodobé investice a vnímám tuto destinaci subjektivně trochu lépe než maďarskou, ve které obchoduji krátkodobě. Pokud máte účet u IB Irsko účet také, určitě jste obdrželi výzvu k dodání formuláře 8-3-6, jinak bude Interactive Brokers strhávat 20% daň z úroků. V rámci formuláře 8-3-6 je potřeba potvrdit daňové rezidenství v České republice (a případná stržená/zadržená daň je pak vrácena). To, že Interactive Brokers daň zadržuje a o jaké částky jde, je patrné z výpisu. Na něm hledejte část „Witholding Tax“: Abychom peníze dostali zpět, je potřeba tedy vyplnit formulář 8-3-6. Ten naleznete na této adrese: https://www.revenue.ie/en/companies-and-charities/documents/form-8-3-6-interest-withholding-tax.pdf Formulář je velmi jednoduchý. Vyplňuje se tam jen jméno, adresa, rodné číslo a pro koho je potvrzení vystaveno: Podstatný ale je, že formulář by měl být potvrzen od českého Finančního úřadu (okénko pro potvrzení je na další straně formuláře). Nejsem si jistý, jestli FÚ bude potvrzovat podobné dokumenty, ale naštěstí lze zaškrtnout volbu, kterou jsem označil šipkou. Popis říká, že oficiální potvrzení o daňové rezidenci dodáme jako přílohu na oficiálním dokumentu finančního úřadu. Ten nám za správní poplatek 100 Kč vystaví Finanční úřad. Určitě bude možné potvrzení získat po osobní návštěvě Finančního úřadu. Osobně podobné záležitosti nejraději vyřizuji datovou schránkou a pro žádost jsem použil tento tiskopis: https://www.financnisprava.cz/assets/cs/prilohy/ms-prime-dane/P4_Vzor_zadosti_FO.pdf Pokud jste občany ČR, není jistě nutné formulář příliš vyplňovat – v zásadě je určen pro cizince. Důležité je do žádosti uvést, že potvrzení žádáme za zdaňovací období 2022. Patrně bude nutné podobné potvrzení posílat každý rok. Správní poplatek 100 Kč jsem poslal na pražský Finanční úřad pro který spadám – účty FÚ naleznete na adrese https://www.financnisprava.cz/assets/cs/prilohy/d-placeni-dani/bankovni_ucty_2021_Priloha_1.pdf a pro správný poplatek je potřeba použít prefix 3711. Finanční úřad následně vydává „Potvrzení o daňovém domicilu“, které je vícejazyčné a můžeme jej použít jako přílohu k formuláři 8-3-6. Následně již jen stačí poslat vyplněné dokumenty (formulář 8-3-6 plus potvrzení FÚ) do Interactive Brokers.

Důležité: Od 1.1.2023 začala v USA platit u akcií spadajících do skupiny „Publicly Traded Partnerships“ nová zadržovací daň ve výši 10 %. Daň se přitom počítá z hodnoty akcie, nikoliv z profitu. Pro jakékoliv krátkodobé systémy je tak životně kritické se podobným titulům vyhnout. V dnešním tutoriálu ukazuji, jak to dělám ve svém workflow. Tutoriál naleznete v TechLabu zde.

Pohyby posledních měsíců mohou obchodníkům přinášet zajímavé profity. Ať již z poklesu trhů, nebo jejich rychlých krátkodobých růstových korekcí. Vyplatí se pro podobné pohyby použít nákup opcí, které neváží příliš kapitálu a umožňují obchodovat s pákou? Pojďme se na to podívat ze systematického pohledu. Nákupy opcí s krátkou dobou expirace jsou lákavé zejména pro obchodníky s malými účty. Opci s blízkou dobou expirace lze pořídit levně, kontrolujeme přitom velkou akciovou pozici. Problém je, že máme omezený čas. Investice se tak zhodnotí jen v případě, že trh, na který máme opci nakoupenou, se musí pohnout opravu hodně. Jak konkrétně nákup opcí funguje? Řekněme, že spekulujeme na pokles S&P 500 a naše analýza nám říká, že trh začne klesat v průběhu několika málo dnů. Mohli bychom shortovat trh SPY, což je de facto akcie sledující index S&P 500. Jenže SPY se aktuálně obchoduje na ceně cca 380. Pokud bychom chtěli nakoupit 100 shares, potřebujeme kapitál 38 000 USD. Část si sice můžeme půjčit od brokera na margin, ale stále půjde o velké peníze. Řada obchodníků tak může uvažovat o opcích, tzv. „At The Money“ PUT opce. Tedy se strike nejblíže úrovni, na které se obchoduje SPY, se dá v současné volatilitě a expiraci 10 dnů koupit za cca 6 dolarů. Opce kontroluje 100 akcií, takže za ní zaplatíme cca 600 dolarů. To je opravdu podstatně méně než 38 000 dolarů, pokud bychom shortovali samotné akcie. Přitom nákupem PUT opce spekulujeme na short podobně jako shortem samotné akcie. Hlavní rozdíl je ovšem ve dvou zásadních bodech: Opce za určitý čas „vyprší“, čímž přicházíme o kupní cenu a obchod končí. V našem případě se pokles musí odehrát do 10 dnů. Oproti shortu akcie jsme v nevýhodě o zaplacenou cenu opce. Věci jsou trochu složitější, protože časová cena opce se rozpadá postupně, ale s určitým zjednodušením můžeme říci, že vydělávat na takovém shortu budeme až poté, co trh klesne o 6 dolarů (cena zaplacená za opci). 6 bodů v SPY se nezdá jako moc (vůči ceně 380 je to 1,57 %), ale realita je taková, že trhy se nehýbou tolik, jak to na první pohled může vypadat. Většina opcí tak nakonec vyprší jako bezcenné. Pojďme si udělat systematické testy. Protože v roce 2022 trhy převážně padaly, pracovat budu s PUT opcemi. Nejprve použiji trh SPY a vytvořím simulaci, která bude poslední dva roky nakupoval PUT ATM opci s expirací nejblíže 10 dnům. První nákup proběhl 3.1.2021. Jakmile opce expiruje, systém nakoupí druhý den novou. Backtest vychází z reálných cen opcí, pro simulaci používám plnění za průměrnou denní cenu (O+H+L)/3. Obchod končí zpětným odkupem opce v den expirace opět za průměrnou denní cenu. Takto vypadá výsledná equity křivka popsaného přístupu: V roce 2021 by byla strategie nákupu krátkodobých PUT opcí v SPY naprosto ztrátová, situace se moc nezlepšila ani v roce 2022, přestože index klesal. Lepší situace je u opcí, které mají delší expiraci. Zde jsou výsledky testu, kdy systém vybíral nejbližší expiraci s alespoň 20 dny života opce: Na první pohled je patrné, že expirace delší o 10 dnů udělala již výrazný rozdíl a i takto mechanické nákupy PUT opcí by byly v roce 2022 v SPY ziskové. Pojďme se podívat na opce obchodované na Nasdaqu 100, který v roce 2022 padal mnohem výrazněji než S&P 500. Backtester nakupuje opce na ticker QQQ. Takto vypadala situace nákupu PUT opce na ticker QQQ s expirací nejblíže 10 dnům: Strategie by v roce 2022 vydělala, ale na to, jak Nasdaq 100 padal, to skutečně není nic závratného. Trochu lepší je opět situace u opcí s expirací 20 dnů: Podobné testy pochopitelně neposkytují jednoznačnou univerzální odpověď, ale naznačují, že pokud obchodovat poklesy (nebo i růst trhů) skrz nákupy opcí, je určitě výhodnější volit opce se vzdálenější dobou expirace. Osobně používám expirace vzdálené několik měsíců a jakmile se začne blížit poslední cca měsíc životnosti opce, tak je odprodávám zpět. A samozřejmě bývá výhodné nákupy opcí kombinovat s nějakým výpisem vzdálenější OTM opce (vytváření spreadů), skrz které si snižujeme náklady na pořízení opce. A co mi na této dávce testů přijde nejzajímavější? I přes výrazné pohyby roku 2022 by bylo stále velmi profitabilní opce vypisovat – tedy prodáváme opce a inkasujeme prémium. Zde jsou testy, kdy bychom najednou vypsali „AT The Money“ CALL a PUT opci na aktuálně obchodované strike ceně. Test výpisu PUT a CALL opcí „At The Money“ 10 dnů do expirace v trhu QQQ: Stejný test v trhu SPY: Samozřejmě výpis naked PUT a CALL má svá specifika. Pozice váže vyšší kapitál než nákup opce, teoreticky se otevíráme „neomezené ztrátě“. Ale pochopitelně s přístupem jde dál pracovat – risk můžeme omezit nákupem ochranných opcí, nebo se lze jistit například v non-stop obchodovaných futures v momentě, kdy se dají trhy do nějakého výrazného pohybu (de facto kombinovat výpis naked opcí s breakout strategií). Pointa této analýzy je ukázat, že věci se v trzích často mají jinak, než si podvědomě myslíme. Hodně začínajících obchodníků si například myslí, že v aktuálně klesajících trzích vydělají ohromné peníze tím, že budou pracovat s vysokou pákou a levnými krátkodobými opcemi. Populární se stávají „Zero Days to Expiration“ opce – jednodenní opce, což je z mého pohledu opravdový extrém. Jak naznačují i výše uvedené testy, čím kratší doba do expirace, tím nižší šance, že opce vydělá peníze. Pokud opce nakupovat, volil bych vzdálené expirační měsíce. Z pohledu systematického obchodování jsou myslím velmi inspirující grafy výnosů výpisů opcí s krátkou dobou do expirace. Protože jak je vidět, přístup může dobře fungovat jak v klidných růstových letech, tak i v době vyšší turbulence. Zejména, pokud se k němu přidá nějaká logika ochrany pro případ, že trhy vytvoří skutečně rychlý a extrémní pohyb v krátkém čase.

Trhy byly v roce 2022 skutečně výjimečně bláznivé a pro drtivou většinu těžko obchodovatelné svojí nepředvídatelností a odlišností od toho, co jsme prožívali poslední roky. Představovaly ale také dobrou příležitost posunout obchodní taktiky dopředu tak, aby nadcházející rok 2023 mohl být o to lepší. Dovolte nám, abychom vám za Finančníka popřáli do nového roku 2023 hodně zdraví, rodinné pohody a úspěchů v obchodování. A těším se na to, že i v roce 2023 budeme v obchodování spolu. Často doslova, protože s mnohými z vás se průběžně potkáváme v našich obchodních skupinách. A pokud si zatím v systematickém obchodování nejste úplně jistí, máte nyní možnost naskočit hned na začátku ledna do TechLabu. Skupiny několika set obchodníků, ve které sdílíme technické tipy, postupy a podporu tak, aby všichni mohli obchodovat podobně jako my – systematická a často plně automatizovaná portfolia diverzifikovaných strategiích. Třeba tak jako Josef, jehož cestu jste mohli nedávno shlédnout prostřednictvím tohoto článku. V rámci TechLabu připravujeme průběžně i bezplatné minikurzy zaměřené na zvládnutí všech potřebných technikálií. Nejnovější odstartuje 13.1.2023 a bude určen pro pokročilejší práci s programem Amibroker (tzv. Custom Backtester), který pro obchodování používáme. Pokud se přihlásíte nyní, získáte po registraci také extra přístup k archivu minikurzu První strategie v Amibrokeru. Budete se tak moct pustit hned do vzdělávání od úplných základů a začít rok 2023 stavbou první systematické obchodní strategie. Kurzy jsou aktivně vedené, založené na domácích úkolech a diskuzi. Do TechLabu se můžete registrovat zde. Ještě jednou vám všem přejeme vše nej do nového roku. Petr spolu s týmem Finančník.cz

Mnoho obchodníků postupně implementuje principy systematického obchodování tak, jak je na Finančníkovi vyučujeme. A je radost sledovat, že řada z vás sklízí v tomto směru ovoce. Dnes publikuji zkušenosti pana Josefa, který na Finančníkovi vystupuje pod nickem illk. Níže popsané výsledky přinášejí z mého pohledu inspiraci hned ve dvou směrech. Jednak jsou dosažené výsledky s ohledem na velmi nestálý vývoj akciových trhů v roce 2022 velmi solidní. Současně je jistě pro všechny povzbuzující, že illk není programátor – podniká v oblasti profesionální fotografie. S illkem plánuji připravit na Finančníkovi podrobnější rozhovor, ve kterém se můžeme zaměřit i na otázky, které zajímají vás – pokud takové máte, pošlete mi je prosím na e-mail petr@financnik.cz. Zde jsou illkovi zkušenosti tak, jak je sdílel v TechLabu, kde s Bogdanem průběžně poskytujeme podporu v technických otázkách obchodování právě tak, aby obchodování portfolií systematických strategií nepředstavovalo technickou překážku skutečně pro nikoho, kdo má zájem se tomuto oboru věnovat. Původní illkův příspěvek z TechLabu: Ahoj všem, přikládám své výsledky a dole připojuji trochu podrobnější komentář. Třeba to někoho z vás bude v něčem inspirovat. 😉 Jedná se o reálné obchody na live účtu. Souhrn za letošní rok 2022. Klidně pište dotazy (pozn. Petra - viz e-mail výše), rád odpovím. Výkonnost jednotlivých strategií: Výkonnost celého portfolia: Korelace strategií: Některé strategie vzešly z kurzu od Petra nebo z jeho myšlenek publikovaných zde v Techlabu či na Finančníkovi. Uchoval jsem vždy jejich název, nicméně jsou modifikované, proto je celkem jisté, že můj Mopull Limit bude vycházet úplně jinak než ten původní v kurzu. Strategie Mopull Limit, MicroBreaOut, MeanRevLong5 a BreakOutAll jsou na long stranu. Strategie FinWin a Long5Short5 jsou intradenní strategie na obě strany. Obchoduji až od konce listopadu. Zbývající strategie jsou short. Počet pozic je různý u různých strategií, nicméně pohybuje se mezi 5 až 15. Kapitál ve výši 120 % mám rozložený mezi long strategie a 120 % mezi short strategie. Vzhledem k tomu, že jejich expozice je kolem 25 %, u některých dokonce jen 10 %, není to problém. Podle testů využití kapitálu bych mohl ještě trochu přidat. (nejvíce mám 35 % a nejméně 20 % u dílčích strategií) U intraday strategií mám pak 30 % na každou, tedy dalších 60 %. V rámci intraday obchodování je možná větší páka, tak to je opět ok. Strategie jsem v průběhu roku dále vyvíjel a zejména short strategie i trochu "krotil" (přidány další filtry jako min. cena 10 $, u některých strategií i 20 $, maximální povolené ATR v několika posledních dnech atp.). Občas se mi stalo, že ty nejlepší obchody nebyly vyplněné (shortovatelné). Navíc jsem se necítil komfortně v tom, co jsem si na papíře myslel, že hravě zvládnu. Proto jsem přestal strategii MeanRevAll na konci listopadu obchodovat úplně. Dle backtestu jsem věděl, že jde o volatilnější strategii a myslel si, že to bude v pohodě. Ale v reálu jsem z ní byl trochu nervózní, tak šla pryč. Obchoduji tak, že vstupuji max. dvakrát do stejného titulu (někdy vyjde signál ve více strategiích) a nově vynechávám vstupy do mean reversion strategií po earnings. Naprosto skvělých výsledků dosáhla letos strategie Fast Short. A ano, opravdu jde o modifikovanou FastShort, kterou najdete v kurzu Petra. Jsou tam lehce optimalizované parametry a je aplikovaná na všechny US akcie (jako všechny mé strategie vyjma Mopull Limit, tu mám jen na Russell 300). Podle backtestu má mít letos dokonce zisk 120 %. Je to jednak tím, že jsem ji v polovině roku ještě modifikoval (na základě podnětů od Petra - asi zde v Techlabu nebo ve vlákně jiných kurzů, už si nepamatuji) a také jsem udělal při live obchodování pár chyb (zapomenutý výstup atp., však to asi všichni znáte). Obecně mi vychází, že dosahuji poloviční výkonnosti, než mi vychází backtesty. Většinou je to mou chybou, musím ještě zautomatizovat výstupy. Část je dána neshortovatelností akcií, ale to už se mi stává málokdy (ale až po patřičných úpravách strategií). A kde vidím potenciál dále? V eliminaci chyb pomocí automatizace. Také vidím skvělou příležitost v diverzifikaci obchodování i na jiných burzách než v USA. Zkusil jsem namátkou Kanadu a výsledky mne opravdu povzbudily. Stejné strategie, které používám na USA trzích, dávají pěkné výsledky i v Kanadě a co je na tom nejlepší, že equity z Kanady téměř nekorelují s equity křivkami z USA! To jsem vůbec nečekal. Může být tedy mnohem snazší aplikovat stejnou či lehce modifikovanou strategii v jiné krajině, než vymýšlet zcela novou strategii pro stejný trh.

Podstatná část mého systematického portfolia obchoduje krátkodobé swingové mean reversion strategie na akciových trzích. Svou výkonnost průběžně porovnávám s benchmarky, abych získával odpověď na to, jestli mé strategie fungují i v době, kdy si procházejí drawdowny. Osobně jsem se svými mean reversion strategiemi letos s výkonností „kolem nuly“, což s ohledem na pohyby, které jsme tento rok v trzích viděli, vnímám jako velmi pozitivní. Mean reversion strategie v zásadě obchodují proti trhu. Tedy nakupují, co padá, shortují, co roste. Jako všechny strategie mají lepší a horší roky. Ten letošní určitě patří k těm horším hlavně proto, že mnoho akciových titulů padalo ve velmi volatilních pohybech, které se k meanu nevracely. Ovšem jako velmi pozitivní vnímám, že výkonnost mých systémů, které obchoduji ve svém fondu, byla mnohem lepší, než pokud bych klasicky držel akcie (buy and hold některého z indexů). Jak ale při horší výkonnosti poznat, jestli systém funguje nebo třeba přestal pracovat díky přeoptimalizaci? Osobně porovnávám jeho výkonnost k benchmarkům, které si vytvářím. Ty představují absolutně nejjednodušší formu obchodovaného principu. U mean reversion vypadá můj benchmark následovně: Sleduji akcie daného indexu, jejichž cena je vyšší než 20 dolarů a průměrné volume za 20 dnů vyšší než 200 000. Sleduji akcie, které mají dostatečnou volatilitu a které se obchodují nad svým dlouhodobým klouzavým průměrem MA200. Pro LONG sleduji akcie, které uzavírají níže než MA5 – 1 * ATR5. U nich další den otevírám obchody limitním příkazem ve vzdálenosti Close - 0,75 * ATR5. Pozici uzavřu na prvním rostoucím dnu, nebo pokud je obchod otevřen 5 dnů. Pro SHORT sleduji akcie, které uzavírají výše než MA5 + 1 * ATR5. U nich další den otevírám obchody limitním příkazem ve vzdálenosti Close + 0,75 * ATR5. Pozici uzavřu na prvním klesajícím dnu, nebo pokud je obchod otevřen 5 dnů. V rámci bechmarku obchoduji všechny možné signály bez ohledu na kapitál. Nesleduji obchodní poplatky. Zajímají mě hlavní charakteristiky výsledku při obchodování všech signálů. Takto jednoduché benchmarky v zásadě vystihují základní princip zachytávaného edge. Pokud by benchmarky rostly, ale výkonnost mého živého obchodování klesala, byl by čas hledat ve svých vlastních systémech chybu. Pokud by benchmarky začaly vykazovat nějakou zásadní změnu vůči historickým průběhům testů, bylo by třeba přemýšlet, jestli je daná alfa v trhu stále přítomná. Nyní vypadá situace následovně. Benchmark aplikovaný na akcie indexu Russell 3000: Benchmark aplikovaný na akcie indexu S&P 500: Benchmark aplikovaný na akcie indexu Nasdaq 100: Benchmark aplikovaný na Biotech akcie: Benchmark aplikovaný na akcie indexu Russell MicroCap: Benchmark aplikovaný na akcie indexu Russell MidCap: Benchmark aplikovaný na kanadské akcie indexu S&P/TSX Composite (zde bez ohledu na cenu akcie): Červená linka zobrazuje výkonost short části strategie, modrá long část. Černá linka výkonnost celého portfolia (long + short). Grafy jsou v logaritmickém měřítku. Strategie jsou ošetřeny na survivorship bias – obchodují jen akcie, které byly v den obchodu v indexu. V rámci svého portfolia obchoduji široké spektrum US akcií a kanadských akcií. U US mě tak nejvíce zajímá benchmark akcií indexu Russell 3000, jehož výkonnost jde poslední cca rok a půl do strany. Což vesměs odpovídá tomu, co se děje na mém účtu. Na dlouhodobém grafu benchmarku je ovšem patrné, že největší zisky z mean reversion přicházejí cyklicky. U svých strategií tak zatím žádné zásadní změny nedělám a budu sledovat, jak se budou vyvíjet benchmarky v průběhu příštího roku, až se trhy opět trochu ustálí. Mimochodem – na první pohled vypadá nejzajímavěji equity křivka benchmarku vycházejícího z kanadských akcií (na živém účtu obchoduji zatím jen long složku). To jde v souladu s mým přesvědčením, že dobře fungující algoritmické strategie z US trhů lze ještě profitabilněji obchodovat na trzích, které nejsou ještě tak těžce algoritmicky vytěžované.

Amibroker umí do grafu zobrazovat libovolné další informace v grafické nebo textové podobě. Hodit se může například vykreslování přehledných tabulek s hodnotami sledovaných proměnných. Tutoriál naleznete v TechLabu zde.