Backtest & obchodní plán za 6 víkendů

Jedno ze základních pravidel úspěšného burzovního obchodování říká – nakup levně, prodej draho. Pojďme si ukázat, jak konkrétně může vypadat obchodní systém vycházející z tohoto principu. Včetně popisu mechanických pravidel a zpřístupnění on-line backtesteru, ve kterém si můžete pravidla sami otestovat.
Obsah článku:
Co znamená nakupovat krátkodobé poklesy? Co je to "pokles" na akciovém trhu? Jakou výhodu přináší nakupování po poklesu? Obchodní plán nakupování akcií do poklesu Vstupní pravidla obchodního plánu Výstupní pravidla obchodního plánu Konkrétní příklad obchodu dle publikovaného obchodního plánu Nakupování po poklesu akcií vs. buy and hold Vyšší výkonnost při nižším využití kapitálu Další kombinace parametrů – vyzkoušejte bezplatný backtester Co znamená nakupovat krátkodobé poklesy?
Anglicky se tomuto přístupu říká „buy the dip“ a princip vychází z myšlenky, že v akciových trzích dochází velmi často po krátkodobých poklesech k oživení cen a novému růstu.
Obchodní příležitosti mohou být tím zajímavější, čím rychlejší a dramatičtější pokles je. Protože při poklesu ceny akcií obvykle nejslabší investoři začnou své akcie prodávat (nebo se jim aktivují příliš blízko zadané stop-lossy), což pokles ceny ještě umocňuje. Jakmile se situace uklidní, vstupují často do trhů noví nakupující a cena může mít tendenci stoupat.
Co je to "pokles" na akciovém trhu?
Pokles na akciovém trhu můžeme definovat jako krátkodobé snížení ceny akcie na její jinak růstové trajektorii.
Pro nákup krátkodobých poklesů tak obecně chceme vidět, že cena akcie dlouhodobě roste a v rámci růstu došlo ke krátkodobému cenovému poklesu.
Na Finančníkovi jsme systematičtí obchodníci, takže si budeme  podobná pravidla chtít popsat naprosto jednoznačně.
Pro účely systematického tradingu lze pokles definovat například tak, že se akcie obchoduje nad svým dlouhodobým cenovým průměrem (běžně počítaným jako průměr za 200 obchodních dnů) a současně se její cena snížila během jedné obchodní seance o více než 3 %.

Graf akcie TSLA s vyznačeným dlouhodobým klouzavým průměrem (zelená linka) počítaným za posledních 200 obchodních dnů (MA200). Zelené šipky zobrazují dny, kdy byla uzavírací cena nižší o více než 3 % než předchozí uzavírací cena.
Pokud pracujete s programem Amibroker, můžete si podobný graf zobrazit s pomocí následujícího kódu:
shape1 = IIf(ROC(C,1)<-3 AND C>MA(C,200),1,0) * shapeUpTriangle; PlotShapes( shape1, colorGreen, 0, Low, -33); (pokud byste rádi podobné grafy vytvářeli, ale nevíte jak sdílený kód aplikovat, doporučuji účastnit se minikurzů v rámci TechLabu).
Jakou výhodu přináší nakupování po poklesu?
Pokud se podrobněji zaměříme na pohyby prakticky libovolného trhu, pak brzy zjistíme, že se trhy pohybují v určitých „vlnkách“. Nákupem na dnu vlnky pak můžeme dosáhnout lepší vstupní ceny, než pokud nakupujeme na vrcholu vlnky.
Takto si můžeme pohyby trhu zobrazit ve zmíněné akcii Tesly:

Je ale potřeba zdůraznit, že ne každý nákup do poklesu nás dovede k lepší vstupní ceně. Pochopitelně nikdy nemáme záruku, že cena nebude klesat dál. Každá akcie může klesnout třeba až k nule a jakékoliv obchody je třeba dělat s dobře nastaveným money managementem.
Nicméně bankrot akcie pohybující se nad MA200 není příliš pravděpodobný. Pravděpodobnější je scénář, že nákupem do poklesu získáme dlouhou pozici za příznivou cenu. Ovšem příznivá vstupní cena neznamená automaticky profit. Ten se realizuje až výstupem a tedy skrz kompletní obchodní plán.
Obchodní plán nakupování akcií do poklesu
Nákupy po poklesu akcií mohou mít různou formu. Někteří obchodníci podobným vstupem otevírají svá dlouhodobá portfolia, jiní vydělávají na očekávaných krátkodobých pohybech.
To je náš příklad.
Jedna z taktik, kterou v trzích dělám, vypadá zhruba následovně:
Vstupní pravidla obchodního plánu
Sleduji akcie v určitém akciovém indexu. Pro konkrétní příklad použijme Nasdaq 100. Sleduji, které akcie se pohybují nad MA 200 a čekám, až některá akcie klesne za jeden den o více než 3 %. To je tzv. signální úsečka (č.1 na níže uvedeném screenshotu).
Následující den zadám limitní vstupní příkaz pod uzavírací cenu signální úsečky. Většinou o velikosti určitého násobku ATR. ATR zjednodušeně řečeno říká, jaký je průměrný denní rozkmit. 0,9 * ATR5 tak např. reprezentuje skoro plnohodnotný průměrný denní rozsah za posledních 5 dnů. Do podobné vzdálenosti zadám limitní vstupní nákupní příkaz. Jinými slovy po výrazném poklesu se snažím nakoupit ještě s výraznou slevou.
Výstupní pravidla obchodního plánu
Takto se budu snažit vstoupit do určitého daného maximálního množství současně otevřených pozic. Například deset. Výstupy mívají časový stop-loss (např. pozici chci držet max. 10 dnů), price action výstupní podmínku (například výstup, když úsečka uzavírá nad nejvyšší cenou předchozí den) a třeba limitní profit target (např. pohyb o určitý násobek ATR od poslední uzavírací ceny).
Konkrétní příklad obchodu dle publikovaného obchodního plánu
Konkrétní obchod může vypadat jako tento na screenshotu:

Bod 1 představuje signální úsečku – trh poklesl o více než 3 % od předchozí uzavírací ceny. Následující den (úsečka 2) zadávám limitní nákupní příkaz do vzdálenosti 0,9*ATR5 od uzavírací ceny úsečky 1. Na úsečce 3 je zasažen výstupní profit target signál počítaný z hodnot 0,5*ATR5. Pokud bych měl profit target vzdálenější, vystupoval by systém na úsečce 4, protože ta uzavírá výše, než byla maximální cena předcházející úsečky.
Podobné obchody opakuje systém stále dokola ve všech akciích indexu Nasdaq 100 (maximálně má otevřeno 10 pozic).
Nakupování po poklesu akcií vs. buy and hold
Jaká je výhoda podobného přístup oproti klasickému držení akcií nebo indexu?
Stručně nám na to odpoví backtest.

Modrá křivka představuje výkonnost zmíněného jednoduchého systému nákupu „dipu“, šedá linka reprezentuje pro porovnání výkonnost indexu Nasdaq 100.
O jednotlivých metrikách backtestu bych zde mohl psát hodiny. Pro zachování stručnosti se zaměřme jen na ty nejjednodušší. V řádku označeném 1 je vidět, že systém vydělal historicky výrazně více, než případné držení indexu: 18,8 % ročního zhodnocení vs. 13,31 %. Což vedlo pochopitelně k výrazně odlišnému absolutnímu zisku. Investovaných 20 000 dolarů by v rámci systému přineslo 3 057 987 dolarů, v indexu 831 074 dolarů (řádek označený 3). Systém vydělal výrazně více i přesto, že v praxi bychom museli výnosy systému danit (v případě pasivního držení indexu nikoliv).
Ještě podstatnější než absolutní výnosy je pro mě důležitý drawdown (řádek označený 2). V indexu bychom si prošli drawdownem –82,90 %, systém měl drawdown –22,55 %. Z pohledu výnos/drawdown je jednoznačné, kdo je vítězem a proč se systematickému obchodování věnujeme.
Vyšší výkonnost při nižším využití kapitálu
Srovnání dalších parametrů si můžete projít ve výše publikované tabulce. Upozornil bych ale ještě na řádek označený 4 – průměrně vytížení kapitálu systémem. V případě indexu bychom měli zainvestovaný veškerý kapitál. V případě diskutovaného systému „nákupu se slevou“ je vytíženost kapitálu 13,9 %. To znamená, že 80 % kapitálu u podobného systému nevydělávalo – leželo by na účtu (a i přesto jsou výsledky mnohem lepší než při držení indexu).
V praxi se tak nabízí zapojení dalších systémů do portfolia. Což je přesně to, co na Finančníkovi děláme. Mohu obchodovat například podobný systém nákupu po poklesu a současně jiný systém, který bude krátkodobě akcie shortovat. Oba systémy budou vyžívat stejný kapitál a o to vyšší bude výsledná výkonnost.
Podrobně tento princip rozvádíme v článku Portfolio – význam pro profitabilitu a diverzifikaci rizika.
Další kombinace parametrů – vyzkoušejte bezplatný backtester
Možná, že začínáte být ze systematických mechanických strategií (a jejich portfolií) podobně nadšeni, jako jsme my. A nedivím se. Možností, jak zajímavě zhodnocovat kapitál, je zde skutečně mnoho. Vše lze navíc jednoznačně testovat a vyhodnocovat.
Pokud zatím nemáte s historickými backtesty zkušenosti, můžete vyzkoušet prostředí, se kterým sám pracuji.

Na stránku https://backtester.financnik.cz/zakladni-korekce jsme připravili jednoduché rozhraní, ve kterém si můžete otestovat různé variace popisovaného systému. Můžete sledovat, jaký dopad mají na výsledky jiné parametry zvolených násobků ATR, podmínky signální úsečky nebo množství současně otevíraných pozic.
Backtester je v tuto chvíli otevřený všem traderům na Finančník.cz. Hotové reporty posílá v PDF formátu na e-mail, který se nemusíte bát do formuláře zadat. E-maily v tomto formuláři nejsou nikde uchovány ani použity pro jiný účel, než jednorázové zaslání reportu.
P.S: V pravidelné pondělní lekci z živých trhů jsem komentoval svůj živý obchod, který mám v době psaní článku právě otevřený podle obchodního systému, který je velmi podobný tomu, který zde diskutujeme. 

Nedávno se na mě obrátil trader Roman s dotazem, který se týkal tipů při vytváření obchodních systémů, které mají šanci dlouhodobě generovat peníze. Jelikož odpověď nelze shrnout do pár vět, odpovídám formou článku, ve kterém shrnu tipy i pro ostatní.
Romanův dotaz:
Už nějakou dobu se snažím o tvorbu vlastního systému, abych se přesvědčil, že jsem schopný sestavit něco vlastního, co bude fungovat minimálně na historických datech a nebudu muset spoléhat pouze na Vámi prezentované systémy. Vybral jsem si pro toto Bollingerova pásma, aby to byl nástroj, který má v sobě nějakou smysluplnou počáteční myšlenku a neobjevoval se ve Vámi prezentovaných systémech. Šel jsem cestou tvorby přes "in sample", "out sample" na jednom indexu, a ještě si nechal data na testování před a po zvoleném testovacím období. Provedl jsem velkou spoustu testů, ale pokaždé mi ten systém zhavaroval v nějaké fázi testování.
Hodně přemýšlím o diverzifikaci, jednak díky Vašim článkům, a taky i dvěma knihám od Roberta Carvera, které jste prezentoval na Finančníkovi a které jsem si prostudoval. Proto jsem začal přemýšlet a zkoumat trochu odlišnou cestu. Vzal jsem jednoduchý systém s minimem volitelných parametrů a začal provádět backtesty v určitém rozsahu parametrů na celém vzorku dat bez rozlišení "in sample" a "out sample" a na šesti indexech (OEX, NDX, SPX, RUI, RUT, RUA). Sledoval jsem funkčnost tohoto systému jednak v rozsahu parametrů, a taky na uvedených indexech. Následně jsem z celého souboru systémů vybral určitý počet systémů na základě CAR, RAR, jejichž equity křivky vykazovaly odlišnosti a zkoumal korelace těchto systémů a na základě těchto korelací poskládat několik stejných systémů s různými parametry a na různých indexech dohromady a prozkoumal výslednou equity křivku.
K tomuto procesu jsem dospěl po předešlých nezdarech, když jsem se snažil vyvinout systém na "in sample" a "out sample" datech. Taky mě k tomu dovedla myšlenka, že by se tímto dala omezit přeoptimalizace. Co si o takovém postupu myslíte? Zkoušel jste někdy podobný postup? Vím, že jasnou odpověď dostanu pouze testováním takového systému, přesto by mě zajímal Váš názor, případně připomínky, v čem by takový postup mohl mít své slabé stránky.
Téma vytváření obchodních systémů není jednoduché, protože neexistuje nějaký jeden mustr, podle kterého postupovat. Nicméně jsou určité body, které sám považuji za absolutní základ toho, abych měl důvěru pustit systémy na živý účet.
V první řadě je potřeba nejprve opravdu kriticky přemýšlet o edge, který chceme obchodovat. Důležité je přijmout skutečnost, že 90 % informací, které jsou k dispozici na internetu ohledně tradingu nefungují a nedávají smysl. S použitím optimalizace parametrů pro vstup a výstup nalezneme při využití kteréhokoliv přístupu systémy, které generují hezké výkonnostní křivky na historických grafech, ale mívají nulovou šanci vydělávat do budoucna.
Typicky pokud se někdo rozhodne stavět například intradenní systém s využitím klasických indikátorů na pětiminutových forexových grafech, je šance na dlouhodobý pozitivní výsledek skutečně nulová. A přitom mnoho traderů touto cestou jde a snaží se najít způsob, jak takto vytvořený systém „validovat“ – poznat, jestli má šanci fungovat do budoucna. A to přitom nejde. Šanci na budoucí úspěch systému nejvíce ovlivňuje princip, na kterém systém stavíme s tím, že ostatními komponenty jako je risk management a position sizing můžeme systém zlepšit nebo zhoršit.
Opravdu se tak vyplatí nejprve co nejdetailněji studovat základní obchodovaný edge. V první fázi jen v těch nejhrubších obrysech tak, abychom zkoumání neovlivňovali dalšími prvky obchodního systému. Například u zmíněných bollingerových pásem by mě zajímalo, jestli existuje závislost vzdáleností ceny od bollingerova pásma a budoucími výnosy. Protože pokud takovou závislost nenaleznu, nemá smysl na myšlence stavět obchodní systém. Zní to logicky, ale běžně tomuto věnuje pozornost jen opravdu mizivá část traderů. Konkrétní cesta, jak závislost zkoumat, může být použití korelačních grafů. Podrobný tutoriál, jak postupovat od základních dat až po zobrazení korelačního grafu jsem minulý týden publikoval zde do TechLabu. Zkoumání základního edge podobným způsobem má i tu výhodu, že do budoucna přesně víme, na jakém principu bude náš systém vydělávat.

Korelační graf zkoumající závislost mezi krátkodobou korekcí a budoucími výnosy. Podrobněji se tématu věnuji v tomto tutoriálu TechLabu.
Pokud mám nalezený funkční základní edge, mohu jej zkusit přeměnit do obchodního systému. Osobně používám in sample/out of sample periody, ale je dobré je nepřeceňovat. Jak jsem na Finančníkovi již několikrát ukazoval, pár let vývoje systému (zejména swingového) neobsahuje dostatek dat, abychom jej mohli nějak zásadně statisticky vyhodnocovat. Tedy to, že se systému nedaří v out of sample neznamená, že se mu nemůže dařit při živém obchodování a naopak. V out of sample periodách sleduji spíše charakter výkonnosti. Zejména nechci vidět, aby se po konci in-sample výkonnostní křivka „prudce zlomila“, protože to indikuje přeoptimalizaci.
Dokáži si nicméně představit vývoj systému i na všech datech. Varoval bych ale při vývoji a vyhodnocování systému před sledováním historické equity křivky. Je lepší sledovat jen číselné ukazatele – sharpe ratio, volatilitu, frekvenci obchodů, průměrný obchod atd. A robustnost testovat pomocí monte carlo simulací. Osobně bych nevybíral systémy na základě vzhledu jejich historických equity křivek.
Obchodování variací jednoho systémů s různými parametry je z mé zkušenosti dobrá myšlenka. V praxi je ji třeba zasadit do kontextu velikosti obchodního účtu. Protože čím více systémy rozdrobíme, tím více mohou představovat zátěž komise.
V každém případě je klíčem k úspěchu následné portfolio. Pokud v něm budete obchodovat více systémů s dobrým základním edge (viz výše) a kontrolovat u nich korelaci a risk, tak s velkou pravděpodobností v budoucnu vyděláte. Pořád je třeba mít na paměti, že i kvalitní systém může mít prodělečný rok. Není tedy možné se zabývat otázkou, jak vybrat takové systémy, které budou jenom vydělávat. Je potřeba přemýšlet o tom, jak poskládat systémy využívající alespoň trochu různé obchodní logiky. Pokud vám tedy vyzkoumaný systém dává smysl z pohledu základního edge, je dobré zauvažovat o nasazení do portfolia.
Veškerá „kouzla“ se v tradingu skutečně dějí na jeho úrovni. Tady je ukázka, jak konkrétně uvažuji. Řekněme, že budu mít informace vycházející hlavně z Finančníka. Mohu si poskládat portfolio:

Kde:
Monday Buyer, vyučovaný ve swingovém workshopu, by měl vydělávat delším držením méně volatilních kvalitních akcií poté, co si projdou korekcí (určitá forma mean reversion systému).
Mopull Limit, také vyučovaný ve swingovém workshopu,  spekuluje na intradenní oslabení v korekci po průrazu dlouhodobých cenových maxim (mean reversion).
Micro Breakout, popisovaný rámcově zde, vychází z následování růstového momenta u akcií s nižší likviditou (trend following).
Minimální dynamické portfolio, popisované rámcově zde, drží portfolio základních aktiv - akcie, zlato, dluhopisy (trend following).
Tedy každý systém obchoduje v akciích trochu jiný edge a osobně jsem absolutně přesvědčený, že všechny edge najednou fungovat nepřestanou. Naopak se doplňují, o čem svědčí i historická křivka celého portfolia (výsledky po komisích a bez dividend, které výkonnost ještě reálně zvyšují):

Vidím, že portfolio má historicky sharpe ratio 1.69 a nejvyšší drawdown 12,87 %. Jelikož mám současně důvěru v obchodované základní edge jednotlivých systémů, tak bych se nebál jej obchodovat živě a třeba použít u některých systémů páku pro zvýšení výkonnosti (díky nízkému drawdownu je to možné). Jako že všechny zmíněné systémy živě na svých účtech obchoduji.
OK, ale jak portfolio rozvíjet dál?
Tady přichází důležitá skutečnost. Z mé zkušenosti nemá smysl zkoušet hledat další podobné systémy. Například nějaký jiný nákup korekce v akciích, které už obchoduji v podobě Monday Buyer a Mopull Limit. I když použiji třeba jinou vstupní logiku a jiné indikátory, budou pořád obchodovat stejný edge, a tudíž nepůjde o reálnou diverzifikaci. Portfolio je dobré posouvat o strategie využívající jiné edge. I když zůstaneme jen v akciích, tak existuje stále hodně přístupů, ve kterých systémy vyvíjet – sám mám ještě systémy obchodující sezónnost, systémy inkasující prémium z vypisovaných opcí a pracuji na systémech využívajících vyhlašování ekonomických reportů.
Velmi důležité je tedy především nesnažit se při vývoji systémů hledat svatý grál. Je dobré přemýšlet o principech, které v trzích fungují dlouhodobě a systémy stavět hlavně tak, abychom řídili risk. Co nejdříve se pak dostat do fáze obchodování portfolií systémů postavených na různých edge, kde platí, že čím více systémů budeme obchodovat, tím méně nás bude trápit to, že občas vyvineme systém, který v budoucnu nebude generovat peníze tak, jak to indikoval v historickém backtestu.
Pomohl vám článek? Sdílejte prosím jeho anotaci publikovanou na této naší facebokové stránce.

Při nedávném semináři v Praze jsem měl možnost zhlédnout obchodní plány a backtesty řady našich studentů. I když mě práce studentů relativně potěšily, v řadě případů jsem se nemohl vyhnout dojmu, že je obchodní plán pro absolutního nováčka příliš komplikovaný. Jak jednoduchý, nebo složitý by tedy měl být obchodní plán začínajícího (ale i pokročilého) obchodníka?
Pokud bych měl hned na začátek říci, jak složitý plán by měl být, pak bych vše shrnul do jediné věty: Obchodní plán by měl být natolik složitý, aby byl pro mě akorát tak jednoduchý k reálné exekuci. Úroveň složitosti obchodního plánu není tedy možné generalizovat a záleží hodně obchodník od obchodníka, na obchodním stylu a na doposud nasbíraných zkušenostech. Přesto se pokusím dát několik konkrétních rad a typů do začátku.
  
  Foto (c)iStockphoto.com/emily2k&nbsp  1. Základ je aplikovatelnost v praxi
Můžete mít sebelepší obchodní plán s naprosto dokonalými backtesty, pokud ale nebudete takový obchodní plán schopni exekuovat v praxi, příliš vám neposlouží.
Stavba obchodního plánu nováčka by se tedy měla pohybovat někde mezi backtesty, vlastními nápady a minimálně paper tradingem. To znamená, že každý prvek, který do obchodního plánu vložíte, musíte také minimálně ověřit alespoň v rámci simulovaného obchodování, ale s živě se hýbajícími trhy v reálném čase, abyste se ujistili, že to, co vidíte ve statickém backtestu, vidíte také v živém vykreslování trhů – a jste schopni takovou záležitost exekuovat.
Obecně platí, že "papír a backtest snesou všechno". Takže v případě našich studentů často vidím v jejich obchodním plánu krom jednoduché vstupní formace a jednoduchého výstupu také posuzování několika dalších timeframů, různých S/R úrovní, doprovodných indikátorů atd. Samozřejmě, že backtest s použitím všech těchto "filtrů" vypadá ve finále většinou dobře, ale je potřeba si reálně položit otázku, zda vše, co jsem doposud používal ve "statickém" backtestu, budu schopen sledovat také v živém trhu.
Proto se domnívám, že trading není činnost, kterou je možné na 100 % "nadefinovat předem", protože živé trhy a později psychologické aspekty pošlou obchodníka novým kurzem, který nezřídka přinese dodatečné úpravy v obchodním plánu (v začátku často ve formě zjednodušování). Trader tudíž musí neustále reagovat na nové zkušenosti, které právě v trzích nasbíral a vůči nim modifikovat obchodní plán a styl – proto obchodní plán musí být právě tak složitý, aby byl především jednoduchý k exekuci.
Takže, jak postupovat prakticky? Zkuste to vzít od toho nejjednoduššího a postupně přidávat. Vezměte si třeba pro začátek jenom nějakou jednoduchou situaci (vstupní úroveň, pattern) s jednoduchými pravidly struktury trhu (základní S/R úrovně, rozpoložení EMA apod.) a zkuste si na simulovaném obchodování s živými daty (nebo případně na playbacku) vyzkoušet na několika dnech, jak jste schopni danou situaci vnímat a především exekuovat v reálném čase. Pokud bez problémů, můžete zkusit přidat další prvky – a přidávat tak dlouho, dokud není pro vás rozhodování při exekuci příliš složité a jste schopni obchodní plán následovat (a především dokud vám přidané prvky pomáhají vylepšovat výsledky). Pokud však už při tomto jednoduchém testu zjistíte, že situace v živých trzích se vám nedaří situaci rozpoznávat, je třeba se lépe připravit. Možností je několik. Jeden přístup může být snažit se situaci na několika měsících zpět zbacktestovat proto, abych lépe pattern nebo situaci "nakoukal a dostal do krve". Problém nemusí být totiž ještě v případné složitosti, ale právě ve faktu, že jste ještě situaci dostatečně nedostali "do oka". Další přístup může být zkusit situaci pro začátek o nějaký ten prvek zjednodušit. A v krajním případě se může ukázat, že zkrátka a dobře vám daná situace nevyhovuje a bude nutné zauvažovat nad obchodováním jiných situací v trhu – tj. pokusit se vytvořit jiný obchodní plán, který by mně lépe "padnul".
Každopádně ze zpětného pohledu mohu říci, že v rámci učení se obchodování může pro mnoho lidí více fungovat pracovat na fázích "plán-backtest-simulované obchodování" spíše současně než krok po kroku. Tyto tři aspekty se totiž navzájem ovlivňují a obchodník pracující současně na všech těchto třech aspektech může lépe formovat svůj plán a své chování v trzích do podoby, kdy bude schopen v živých trzích lépe exekuovat to, co vidí ve statickém backtestu.
2. Nesoustřeďte se hned na peníze a především na drawdowny
Důvodem složitosti obchodních plánů bývá v případě nováčků častá podvědomá snaha vytvořit takové podmínky na minulých datech, aby zpětně vše vydělávalo co nejvíce a s co nejmenším drawdownem. To je samozřejmě logický a běžný postup, nicméně zcela na začátku je třeba se mnohem více trápit tím, abychom byli schopni dělat to, co máme – tj. exekuovat v živých trzích to, co říká náš obchodní plán. Pokud přeženu "manipulaci podmínek s cílem vytvořit perfektní pravidla na datech minulosti" z toho důvodu, abych se vyhnul drawdownu a maximalizoval zisk, pak mám téměř jistotu, že začnu živě obchodovat s přesně opačným efektem – drawdownem a bez profitů.
Jako nováčci se bohužel příliš nenaučíte obchodovat pro hodně peněz s malými drawdowny statickou prací a vymýšlením lepších a lepších podmínek pro minulá data (hovořím zde o diskréčních obchodnících). Naučíte se to právě opačným postupem – pokud zvládnete exekuovat plán, který bude zatím svým způsobem "nedokonalý", bude mít své drawdowny a bude vydělávat navzdory vysokým očekáváním nováčkům "málo", pak jste na nejlepší cestě snižovat drawdowny a zvyšovat profity i v reálném obchodování v budoucnu. Budujete si totiž zkušenosti, sebedůvěru a posouváte se k postupnému zlepšování ve všech ohledech a složkách tradingu.
Takže nováček by měl mít pro začátek také takový obchodní plán, který zvládne exekuovat v reálných trzích, ale který zároveň s klidem nabízí jen skromnější příjem a běžnou úroveň drawdownů. Je třeba začít postupně a od mála a časem zvyšovat. Jako kterékoliv podnikání – každý byznys se buduje od základu, v začátku jsou očekávání i realita nezřídka spíše více při zemi, teprve až se naučíme náš byznys správně "exekuovat" (řídit firmu, zaměstnance, zakázky, výrobu atd.), pak teprve může začít přicházet rozlet výše a výše.
Nesoustřeďte se tedy hned na naplnění svých nebeských představ, a tudíž "dokonalý plán" (nic takového ani neexistuje, plán se neustále vyvíjí a přizpůsobuje aktuálním zkušenostem a dovednostem z trhů). Soustřeďte se v začátku především na skvělou exekuci (zároveň si ale z backtestů buďte jisti, že máte v plánu nějaké edge, které může dlouhodobě vydělávat) a plán si postavte takový, aby byl především exekuovatelný. Jakmile překonáte tento první krok, věci se začnou o sebe už tak trochu "starat samy" – další vývoj a zlepšování by se mělo odvíjet už mnohem přirozeněji a především s větší sebejistotou a sebedůvěrou. Zvládněte to základní (exekuci obchodního plánu v živých trzích) a větší zisky s menšími drawdowny už začnou přicházet se zkušenostmi a praxí samy. Nebudujte hned vzdušné zámky, budujte byznys, ve kterém budete profesionálové – a to mimo jiné znamená obchodní plán s možností kvalitní exekuce i v reálných trzích.
3. Spíše než na filtry se soustřeďte na risk management
Obchodní plány nováčků jsou většinou plné filtrů, které mají zlepšovat profit a snižovat drawdown, ale neobsahují téměř nic ohledně risk managementu.
Obchodní plán by měl být nejenom postavený tak, aby byl prakticky exekuovatelný, ale také tak, aby přinášel praktické řízení kapitálu v momentě, kdy se nám nebude dařit. Náš plán musí odrážet totiž scénáře toho, jak se cítit psychologicky dostatečně odolný ve dnech, kdy se nedaří – a v takových dnech nadále pokračovat v obchodování (protože po špatných dnech většinou přicházejí zase dny dobré a těch se bohužel už řada nováčků neúčastní, neboť se "vyplaší" a přestanou svůj systém obchodovat).
Risk management je vcelku komplexní téma, ale v základu bychom měli vědět, kolik riskovat na jeden obchod, abychom i v nějaké zcela extrémní sérii ztrát v řadě (například 10) přišli jen o akceptovatelnou část účtu. Dále může být pro řadu nováčků rozumný nápad stanovit si nějaký maximální risk na den nebo na týden, aby si nepřipustil ztratit opět více, než je pro něj z pohledu účtu i psychiky akceptovatelné. V neposlední řadě může být součástí plánu uzavírání pozic v případě, že se trh naším směrem do určitého počtu úseček nerozjede, což nám sice snižuje úspěšnost, ale opět to může zlepšit naší faktickou exekuovatelnost plánu – řada obchodníků se cítí lépe, pokud neriskují zbytečně déle, než je nutné (a navíc průměrná ztráta se tímto způsobem může snižovat).
A především by si měl nováček do plánu nejenom definovat také rozumný risk, ale tuto hodnotu naopak snížit o 50 %. Z vlastní zkušenosti vím, že nováčci si většinou o sobě v začátku myslí, že snesou hodně, ale ve skutečnosti snesou velmi málo. Pokud se například domnívají, že ztratit za den 1 000 USD pro ně nebude žádný problém, měli by stanovit risk na den reálně na polovinu - tj. 500 USD. Pokud si myslí, že riskovat 3 % účtu na obchod pro ně není problém ani v případě 10 ztrát za sebou, měli by risk snížit automaticky na 1,5 % na obchod atd.
Pamatujte, že ze začátku není primárním cílem hned zbohatnout, a to s minimálním drawdownem (což není příliš pravděpodobné ani reálné, neboť se musíme učit a zlepšovat postupně), ale nějak to s prvními zkušenostmi tohoto zcela nového, netypického byznysu "nějak přežít". Zvládnout všechny ty novinky, nuance, psychologii atd. Proto riskovat málo v začátku je kriticky důležité i za cenu toho, že zatím budete vydělávat jen "střídmě".
Závěr
Jak tedy vidíte, není ani tak otázka toho, jak by obchodní plán měl být složitý, nebo jednoduchý, ale především, jak ho udělat exekuovatelný a v začátku s ním v případě, že by se hned nedařilo, ztratit co nejméně. Zažil jsem studenty, kteří dokázali hned v začátku (po mnoha hodinách na playbacku) obchodovat živě poměrně komplexní plány, ale i studenty, kteří nejprve museli ztratit, aby si uvědomili, že pravidla risk managementu nejsou zbytečná a že přílišná složitost s vyhlídkou vysokých zisků nemusí být pro začátek tak vhodná jako střídmější plán se střídmějšími očekáváními.