Мне не нравятся такие выражения, как «игра на бирже» или «биржевой игрок» — они создают ложное представление. В слове «игра» заложена идея о том, что для достижения успеха нужно использовать удачу, в то время как полагаться на «госпожу Удачу» в торговых операциях, по сути, весьма наивно. Осуществление сделок с надеждой на везение — это негодный подход, который может лишь привести к финансовым потерям.
Поэтому я часто напоминаю себе, что моя работа заключается в «разработке и последующем применении на рынке технологий для извлечения прибыли из торговых операций». Хотя это звучит немного громоздко и замысловато, такая формулировка помогает поддерживать дисциплину. Взгляд на трейдинг как на технологический процесс имеет свои преимущества: прежде всего, необходимо осознать, что такой процесс следует сначала создать, протестировать и затем установить его правила реализации.
Во-вторых, что является одним из ключевых моментов в данном определении, технологический процесс нуждается в строгом соблюдении. Отклонения от него на финансовом рынке могут быть столь же опасны, как нерегламентированное обращение с взрывчатыми веществами. Важно помнить, что стремление усовершенствовать торговую систему без предварительного анализа оборачивается рискованным путем к финансовым потерям.
Кроме того, в-третьих, данное определение способствует формированию адекватного отношения к результатам торговли. Не следует паниковать при возникновении убытков и не поддаваться эйфории от неожиданной прибыли — эти чувства неразрывно связаны, подобно тому как орел и решка на монете существуют как две стороны одной медали.
Разработка технологии для извлечения прибыли из торговых операций включает в себя создание конкретных правил, которые четко указывают действия трейдера в любых рыночных условиях. Перед началом торговли необходимо заранее иметь ясные ответы на вопросы о том, с какой долей капитала открывать позиции, как корректировать объем открытых позиций в ответ на изменения цен и когда их закрывать. Комплект таких правил известен как торговая система, а применение данной системы в трейдинге называется систематической торговлей, в отличие от подхода, основанного на интуиции.
Широкие статистические данные свидетельствуют о том, что анализируя информацию за длительные периоды, трейдеры, использующие системный подход к торговле, достигают значительно лучших результатов и гораздо реже сталкиваются с банкротством по сравнению с теми, кто полагается на свою интуицию. Безусловно, среди интуитивных трейдеров встречаются настоящие «звезды», демонстрирующие впечатляющие результаты на протяжении продолжительного времени. Однако, во-первых, их значительно меньше, чем успешных системных трейдеров, а во-вторых, не совсем ясно, действительно ли это вызвано удачей, которая может в любой момент иссякнуть, или они непроизвольно следуют неписаным правилам, которые не могут сформулировать в четкую торговую систему.
Так или иначе, среди трейдеров ныне сложилась общая точка зрения (с которой я полностью согласен), что успех и продолжительность работы на фондовом рынке во многом зависят от наличия у трейдера эффективных торговых систем и умения следовать их указаниям.
Созданию торговых систем посвящено множество книг и периодических изданий, и все же простое копирование готовых решений не гарантирует успеха в будущем. Каждый рынок уникален и подвержен изменениям, поэтому необходимо проводить глубокое исследование с целью выявления свойственных именно этому рынку закономерностей, что позволит своевременно реагировать на изменения в поведении участников рынка и при необходимости вносить корректировки в свою торговую систему. Таким образом, перед каждым серьезным трейдером встает задача разработки и поддержания личной торговой системы, основанной на его понимании функционирования рынка, предпочтительных временных интервалах торговли, ожидаемой прибыли и принятом уровне рисков.
Данная статья сосредоточена на одном из редко рассматриваемых аспектов разработки торговых систем — вопросе выбора между несколькими системами торговли.
В процессе формирования торговых правил трейдеры часто сталкиваются с необходимостью выбирать между несколькими вариантами, которые, на первый взгляд, могут казаться схожими по эффективности. Однако критерии для такого выбора бывают не настолько очевидными, как может показаться с первого взгляда. Также существуют замечания относительно качества статистики, предоставляемой некоторыми популярными в России программами технического анализа. Некритичное обращение со статистическими данными может привести к ошибкам при выборе дальнейшего направления для торговой системы, что может обернуться реальными финансовыми потерями.
Перед тем как перейти к сравнению торговых систем, важно сделать одно ключевое замечание о режимах тестирования. Современные инструменты технического анализа предлагают возможность тестирования торговых систем в качестве минимум трех режимов: «только длинные позиции», «только короткие позиции» и «объединенные позиции». Я настоятельно считаю, что важно отдельно анализировать короткие и длинные позиции при создании торговых систем. Механическое объединение этих типов позиций в единую торговую систему, даже если она основана на принципе реверсивного торгового подхода, неприемлемо. Любая система, независимо от рынка, будет демонстрировать различные результаты доходности и рисков для длинных и коротких позиций. Обычно эти значения существенно различаются, и бездумное использование результатов тестирования, проведенного в режиме «объединенные позиции», может вызвать значительные ошибки. Чаще всего это приводит к недооценке рисков, связанных с системой при работе с короткими позициями.
Рис.1
В качестве иллюстрации хочу представить результаты тестирования классической торговой системы на примере фьючерса Сбербанк. На рис. 1 показана кривая доходности, полученная в результате тестирования в режиме «объединенные позиции», тогда как на рис. 2 и 3 представлены отдельные кривые доходности для режимов «только длинные позиции» и «только короткие позиции».
Рис.2
Рис.3
На рис. 1 кривая доходности демонстрирует относительно адекватное увеличение размера депозита. Рис. 2 и 3, однако, раскрывают, что за видимой стабильностью скрываются значительные различия в динамике кривых доходности для систем «только длинные позиции» и «только короткие позиции». Система, ориентированная на короткие позиции, принесла лишь 15% от общей доходности обеих систем, причем основной доход был получен всего за месяц 2020 года. В оставшееся время система либо генерировала убытки, либо её доходность колебалась около нуля, что поднимает вопросы о целесообразности её использования на реальном рынке.
Важно понимать, что системы для длинных и коротких позиций являются двумя независимыми системами, которые требуют отдельного анализа. Тестирование в режиме «объединенные позиции» лишь позволяет суммировать результаты двух систем, что действительно лишь представляет собой один из способов интеграции их в портфель.
Методика сравнения торговых систем должна соответствовать двум ключевым критериям — она должна быть надежной и достаточно простой. Кроме того, она должна обладать универсальностью. Это значит, что необходимо иметь возможность сравнивать результаты торговли по любой системе, а также осуществлять сопоставление между системной и интуитивной торговлей. Если рассматривать проблему еще шире, трейдинг на финансовых рынках можно считать лишь одним из видов бизнеса, аналогичным таким сферам, как доставка пиццы или добыча нефти, а сравнение торговых систем в этом контексте становится аналогом оценки инвестиционной привлекательности различных бизнес-проектов.
В такой ситуации единственным материалом для анализа служит кривая доходности. Все необходимые для сравнения показатели можно извлечь из этой кривой; если нечто остается вне внимания, то это «нечто» можно считать излишним.
В идеале, по итогам тестирования должен быть получен один числовой показатель, который послужит основой для выбора между различными торговыми системами. Очевидно, что оценки должны учитывать два аспекта — уровень доходности системы и связанный с ней риск.
Как доходность, так и риск зависят от множества параметров. Например, риск может зависеть от времени, в течение которого система находится на рынке, от частоты сделок, процента убыточных сделок, средней суммы убыточной сделки и размера колебаний цен против открытых позиций и так далее. Исходя из этого, можно выделить два принципиально различных подхода к определению этих двух ключевых показателей.
Первый подход заключается в самом определении доходности и риска.
Второй подход заключается в вычислении показателей, коррелирующих с доходностью и риском, на основе значений параметров, оказывающих на них влияние. Примером может служить индекс Rina, который представляет собой произведение среднего движения цен против открытой позиции на время, проведенное на рынке.
Однако данный подход выглядит несколько искусственным и не совсем соответствует задаче. Индекс Rina учитывает лишь два аспекта, влияющих на риск, в итоге не в состоянии охватить все компоненты риска торговой системы.
На мой взгляд, наиболее разумным способом оценить доходность торговой системы является средняя месячная доходность. Этот интуитивно понятный и легко вычисляемый показатель, выведенный из кривой дохода, является тем, что в первую очередь интересует трейдеров и инвесторов.
Среди популярных в России программ, таких как Metastock, существует практика вывода годовой доходности (annual percent gain/loss) в итоговой статистике тестирования. Однако расчёт этого показателя, кажется, явно реализован неправильно: всего лишь берется разница между конечной и начальной точкой кривой дохода, делится на количество лет тестирования. В подобном алгоритме не устраняется влияние рекапитализации, в результате чего итоговая доходность оказывается сильно завышенной. Как правило, при тестировании даже простой торговой системы на пятигодичном периоде средняя годовая доходность выглядит как четырех- или даже пятизначное число — от веселья такого результата даже наркобароны Латинской Америки начинают завидовать! Но есть программа TSLab, в которой любые собственные расчеты оценок можно вывести в результаты!
В качестве альтернативы оценке доходности торговых систем через среднемесячную доходность можно использовать математическое ожидание прибыли от каждой сделки (также часто называемое «средней величиной доходности сделки»). Однако этот метод имеет один существенный недостаток: он может применяться без дополнительных пересчетов лишь для систем с одинаковым количеством сделок за единицу времени. Хотя средняя величина доходности сделки представлена в итоговой статистике большинства программ технического анализа, понять, какая система лучше — та, что осуществляет 20 сделок в год со средней доходностью 345 пунктов, или другая с 34 сделками и средней доходностью 270 пунктов, будет непросто без дополнительных расчетов.
Такой же недостаток наблюдается и у среднего геометрического, предложенного Ральфом Винсом.
Если считать, что средняя месячная доходность является показателем эффективности системы, то для оценки риска имеет смысл использовать дисперсию, представленную в виде стандартного отклонения доходности.
Следует обратить внимание на важную проблему: хотя понятие средней месячной доходности интуитивно понимается большинством людей, оценка риска через стандартное отклонение вызывает неоднозначность. Что именно означают эти цифры и каков природа риска, который они измеряют?
Ответ на эти вопросы ясен — речь идет о риске отклонения фактической доходности от средней. Однако психологически многим трудно воспринять отклонение доходности в большую сторону как риск. Аналогичным образом, отклонение от средней месячной доходности в меньшую сторону, даже если оно не приводит к отрицательным значениям, тоже воспринимается как риск. Логическая подмена заключается в том, что любое положительное отклонение от средней доходности в дальнейшем сглаживается подобным по величине (по площади под и над кривой дохода) отрицательным отклонением в одной или нескольких сделках. Таким образом, любое отклонение кривой дохода от прямой линии — даже если оно положительное — создает риск, независимо от направления отклонения.
Графически риск выражается через отклонение кривой дохода от прямой линии на логарифмической шкале: чем более плавной выглядит кривая дохода, тем ниже риски системы. И наоборот, чем больше отклоняется кривая от линии, которая её аппроксимирует, тем выше рискованность данной системы.
В результате анализа текущей части статьи можно сделать вывод о целесообразности использования средней месячной доходности как показателя эффективности торговой системы, а стандартного отклонения доходности — в качестве показателя риска.
Следующий этап в нашей логической цепочке заключается в объединении показателей дохода и риска в единый коэффициент. Это достигается путем деления средней месячной доходности на стандартное отклонение. Полученная величина отражает «ценность» единицы риска в контексте дохода, демонстрируя, насколько возрастает доход при повышении риска на одну единицу (то есть на один процент).
Однако на этом анализ соотношения доходности и риска не завершается. Важно дополнительно проанализировать достоверность полученных показателей.
Необходимо обратить внимание на как минимум два аспекта: общее количество сделок, на которых основана статистика, и потенциальное влияние аномальных сделок на финальные результаты.
Существует мнение, что для обеспечения надежности результатов тестирования необходимо иметь не менее 30 сделок в исторических данных. Хотя я не могу опровергнуть это утверждение, интуитивно мне кажется, что такое количество является недостаточным. Возможно, я действую излишне осторожно, но я склонен не рассматривать торговые системы с менее чем 60 сделками. Возможно, я упускаю некоторые из наиболее консервативных стратегий, но для меня важнее чувство спокойствия и уверенность в полученных результатах.
Также следует учитывать влияние «выскакивающих» сделок, под которыми обычно подразумеваются сделки с доходностью, превышающей величину средней доходности на три стандартных отклонения в обе стороны. Учет этих сделок важен для исключения случаев, когда приемлемый уровень доходности системы обеспечивается лишь несколькими очень удачными сделками за длительный период. Такие редкие и чрезмерно прибыльные операции могут быть случайными, что ставит под сомнение достоверность данных о доходности системы.
Существует два подхода к оценке воздействия таких «выскакивающих» сделок.
Одним из подходов, представленных в материалах компании RINA SYSTEMS, являются концепции selected gross profit, selected gross loss и selected net profit. Selected gross profit представляет собой общую прибыль от всех успешных сделок за вычетом прибыли от «выскакивающих» сделок. Selected gross loss — это общие убытки от всех убыточных сделок, скорректированные на убытки «выскакивающих» сделок. Selected net profit, соответственно, включает общую доходность (или убыток), полученную торговой системой за определенный период, но без учета всех «выскакивающих» сделок как положительных, так и отрицательных. Таким образом, суть этого подхода заключается в анализе доходности, исключая влияние «выскакивающих» сделок.
Второй метод оценки воздействия «выскакивающих» сделок заключается в их частичном исключении: вместо полного удаления «выскакивающих» сделок они «обрезаются» по границе трех стандартных отклонений. Грубо говоря, огромные прибыли преобразуются в обычные, и расчеты доходности и риска проводятся на основе этих скорректированных данных.
Таким образом, при применении одного из двух подходов для оценки влияния «выскакивающих» значений доходности формируются два набора данных. Первый набор отражает исходные доходности сделок в процентах, тогда как второй включает доходности после цензурирования, осуществленного либо путём полного исключения, либо путём «обрезания» «выскакивающих» сделок. В дальнейшем производятся расчёты доходности, риска и их соотношения для обоих наборов данных. Если результаты существенно различаются, это указывает на значительное влияние «выскакивающих» сделок, и в таком случае следует опираться на цензурированный ряд доходностей при оценке торговых систем.
Эти данные позволяют сделать осознанный выбор между несколькими торговыми системами. Вы получите среднюю месячную доходность, стандартное отклонение доходности как меру риска, а также соотношение этих показателей. Кроме того, необходимо учитывать достоверность выводов. Выбор торговой системы обычно основывается на оптимальном соотношении доходности и риска, с обращением внимания на то, что высокая доходность не должна быть достигнута ценой чрезмерного риска.
Важно отметить, что в некоторых ситуациях стоит обратить внимание не только на торговые системы с максимальными значениями дохода, но также и на те, которые демонстрируют более низкий уровень риска. Логика торговых стратегий в портфеле предполагает, что часть портфеля должна включать высокодоходные системы с значительным уровнем риска, в то время как другая часть может состоять из систем с более умеренной доходностью, но с существенно меньшим риском.
Рис.4
Графический анализ может оказаться полезным при выборе таких систем. На рисунке 4 иллюстрируется соотношение доходности и риска для десяти торговых систем на рынке РАО ЕЭС, которые различаются по двум оптимизируемым параметрам.
На графике линия представляет собой аппроксимацию значений десяти торговых точек, полученную с помощью линейной регрессии. Системы, располагающиеся выше этой линии, демонстрируют более благоприятное соотношение доходности и риска по сравнению со средними значениями. Именно такие системы представляют наибольший интерес для трейдеров.
Среди систем, представленных на графике, внимание стоит обратить на системы 1 и 2, которые показывают наивысшую доходность при допустимом уровне риска, что делает их подходящими для агрессивной части портфеля. Система 3, в свою очередь, выделяется как менее рискованная, при этом сохраняя довольно приличный уровень доходности, что делает её подходящей для консервативного сегмента портфеля.
Тем не менее, окончательный выбор торговой системы остается на усмотрение трейдера, поскольку надежная торговая система должна соответствовать его индивидуальным критериям относительно оптимального соотношения доходности и риска.
Более детальный анализ торговых систем с использованием дополнительных статистических показателей направлен не столько на сравнение самих систем, сколько на выявление механизмов формирования доходности и риска каждой из них. К такому подходу стоит прибегать только в случае, если основные показатели доходности и риска не позволяют однозначно определить предпочтительную систему.
Резюме
Для сравнения результатов торговых систем целесообразно придерживаться следующего порядка действий:
1. Вычисление средней месячной доходности системы и стандартного отклонения этого показателя.
2. Определение надежности полученных данных на основе:
2.1. Оценки достаточного количества сделок.
2.2. Анализа влияния «выскакивающих» данных на рассчитанные показатели.
3. Сравнение показателей доходности и риска различных систем и выбор той, которая демонстрирует наилучшее соотношение между ними.
4. Если показатели схожи, проводится дополнительный анализ для изучения более сложных механизмов формирования доходности и риска.
Михаил Королюк
Вы уже сейчас можете начать изучать Видео курс- роботы в TSLab и научиться самому делать любых роботов!
Можно записаться на следующий поток ОнЛайн курса «Создание роботов в TSLab без программирования», информацию по которому можно посмотреть тут->
Также можете научиться программировать роботов на нашем Видео курсе «Роботы для QUIK на языке Lua»
Если же вам не хочется тратить время на обучение, то вы просто можете выбрать уже готовые роботы из тех, что представлены у нас ДЛЯ TSLab, ДЛЯ QUIK, ДЛЯ MT5, ДЛЯ КРИПТОВАЛЮТЫ!
Также можете посмотреть совершенно бесплатные наработки для МТ4, Квика, МТ5. Данный раздел также постоянно пополняется.
Не откладывайте свой шанс заработать на бирже уже сегодня!
