Klíčová role money managementu na cestě k úspěchu v tradingu

V článku Jak na první daytrading autotrader jsme si popsali pravidla obchodního plánu intradenního breakoutu strategie pro intradenní obchodování akciových indexů. Článek obsahoval i hotový kód pro mechanické intradenní breakout strategie a jediné, co chybělo, bylo dotažení money managementu. Na to se zaměříme dnes.
Obsah článku:
Co je money management a risk management? Řízení rizik při intradenním obchodování breakoutů Position sizing podle volatility Jaké trhy pro intradenní breakout strategie? Futures kontrakty pro intradenní obchodování (komodity) ETF a CFD pro menší účty Intradenní obchodování a snižování risku nižší volatilitou Diverzifikace strategie na více trzích Intradenní breakout AOS strategie – shrnutí Co je money management a risk management?
Money management a risk management jsou dvě základní komponenty, které jsou pro úspěšný trading nezbytné a představují různé, ale vzájemně se doplňující aspekty správy obchodního kapitálu.
Money management se zaměřuje na celkové řízení kapitálu a jeho alokaci mezi různé investiční příležitosti, v našem případě mezi různé obchodní systémy. To zahrnuje strategie pro určení velikosti pozic, vah systémů, diverzifikaci obchodů z pohledů korelací trhů, délky držení pozice a podobně.
Na druhé straně, risk management se více soustředí na identifikaci, analýzu a minimalizaci rizik spojených s jednotlivými obchody nebo tržními podmínkami. Jde například o proces nastavení stop-loss příkazů, sledování volatility a podobně.
Oba přístupy nám pomáhají chránit kapitál a současně rozumně riskovat proto, abychom mohli realizovat v trhu ziskové obchody.
Strategie bez zasazení do kontextu money managementu a bez správného definování risk managementu nedává smysl. Což si ukážeme na příkladu obchodního plánu představeného v minulém článku.
Řízení rizik při intradenním obchodování breakoutů
Intradenní breakout systémy obchodují průlom určité historické cenové úrovně. Systém diskutovaný v minulém článku obchoduje průlom velmi krátkého pětiminutového otevíracího rozpětí. Každý průlom může vést k trendovému pohybu, nebo může jít o falešné proražení, kdy se cena vrátí zpět odkud přišla, a breakout pozice bude v tu chvíli prodělávat.
Úspěšné obchodování breakoutů spočívá v tom, že budeme limitovat ztráty a ziskové pozice necháme růst. Breakout strategie mívají nižší pravděpodobnost úspěchu, ale pozitivní poměr risku a zisku (tzv. RRR). Tedy cílem je inkasovat více menších ztrát a občas větší profit.
K intradenním breakout strategiím proto patří stop-lossy. Strategie z minulého článku umisťuje stop-loss na druhou stranu otevíracího rozpětí. Ovšem finanční vyjádření takového stop-lossu se bude měnit podle zvoleného trhu a podle jeho aktuální volatility.
Pokud bude strategie obchodovat konstantně například 1 kontrakt trhu Micro e-mini Nasdaq 100 (MNQ) a stop-loss budeme umisťovat na druhou stranu otevíracího pětiminutového rozpětí, může to znamenat, že podle velikosti první úsečky bude někdy stop-loss třeba jen několik dolarů a jindy ve vysoké volatilitě například stovky dolarů. Mnohem lepší je risk normalizovat. Používat pro obchodování takový počet kontraktů, aby náš dolarový risk byl na obchod pořád více méně stejný. Pokud je volatilita nízká a otevírací rozpětí malé, použijeme více kontraktů. Pokud je volatilita vysoká a otevírací rozpětí vysoké, budeme obchodovat s menším počtem kontraktů.
Na první pohled se to nemusí zdát jako zásadní věc, ale má to ohromný dopad na celkovou profitabilitu. Podrobně jsem již o normalizaci risku psal před lety na Finančníkovi v článku Praktické tipy z money managementu – síla normalizace risku v ID obchodování. Znovu si to můžeme demonstrovat na mechanickém backtestu diskutovaných pravidlech obchodního plánu intradenního breakoutu.
Takto vypadá mechanický backtest pravidel z minulého článku na futures trhu Micro e-mini Nasdaq 100 s použitím jediného kontraktu:

A takto vypadá stejný systém, pokud budu v každém obchodu riskovat fixních 500 dolarů:

Rozdíl je patrný na první pohled – jak ve vzhledu výkonnostní křivky, tak v absolutním výnosu (výsledky neobsahují komise).
Position sizing podle volatility
Normalizování risku je snadné. Vezmeme vzdálenost stop-lossu v bodech pro daný obchod, vynásobíme jej hodnotou bodu obchodovaného trhu. Výsledným číslem vydělíme částku, kterou chceme na obchod riskovat.
Příklad ztrátového obchodu v MNQ 9.11.2023:

Otevírací rozpětí podle definovaného plánu bylo 15419,25 – 15385,75 = 33,5. Jeden bod v Micro e-mini Nasdaq 100 má hodnotu 2 dolary. Konečný počet kontraktů pak při risku 500 dolarů na obchod vypočítáme jako 500 / (33,5 * 2) = 7 kontraktů (číslo zaokrouhlujeme vždy dolů na celé kontrakty).
Jaké trhy pro intradenní breakout strategie?
Studie citovaná v minulém článku výslovně zmiňuje akciový index Nasdaq 100. A z mé zkušenosti jsou akciové indexy pro intradenní breakouty nejvhodnější. Z diskuzí s ostatními tradery vím, že mnoho obchodníků má pocit, že když bude něco fungovat na akciovém indexu, bude to fungovat na individuálních akciích. Ale není tomu tak. Akciové indexy mají jinou charakteristiku pohybů a je mnohem snazší na nich funkční breakout strategii nalézt.
Osobně podobnou breakout strategii obchoduji na akciovém indexu Nasdaq 100 a S&P 500.
Jaký konkrétní produkt pro obchodování indexů použít, bude vycházet právě z money managementu. Tedy z toho, jaký produkt si můžete dovolit s ohledem na velikost vašeho účtu. Preferencí by měly být co nejlikvidnější a především co nejlevněji obchodované produkty z pohledu poplatků a spreadu. Vybírat lze mezi futures, ETF a CFD.
Futures kontrakty pro intradenní obchodování (komodity)
Jsou pro intradenní obchodování breakoutů na indexech patrně nejvhodnější. Trhy jako Nasdaq 100 nebo S&P 500 lze obchodovat pomocí několika futures derivátů, přičemž pro menší účty lze použít i zmiňované mikro kontrakty.
I tak je ale dobré si spočítat, jak velký účet budeme potřebovat, abychom mohli flexibilně pracovat s různým počtem pozic v různé volatilitě.
Určitě je důležité riskovat na obchod dostatečně vysokou částku, abyste si ve zvýšené volatilitě mohli dovolit obchodovat alespoň jeden kontrakt. Pokud byste riskovali 500 dolarů na obchod, jako ve výše uvedeném příkladu, pak je potřeba zvážit především jaké procento účtu těchto 500 dolarů představuje. Tedy kolik ztratíme v jediném obchodě.
Jako rozumné se mi jeví pracovat s částkou maximálně 2 %. Tedy riskovat 2 % účtu na jeden obchod (osobně riskuji mnohem méně).  Jednoduchou matematikou pak vychází, že potřebný účet by měl mít velikost 25 000 dolarů. Při podobném money managementu by neměl být problém ani s marginy. Margin bývá u jednoho futures mikro kontraktu několik set dolarů.
ETF a CFD pro menší účty
Pro menší účty bych použil buď ETF, nebo CFD.
ETF jako QQQ (kopíruje Nasdaq 100) nebo SPY (kopíruje S&P 500) se mi jeví jako ideální, neboť věrně kopírují pohyb indexu, lze je obchodovat jako akcie a mají vysokou likviditu (a tudíž mají malý spread). Viz co je etf. Můžeme je tak nakupovat od 1 share, velmi dobře strategii škálovat s ohledem na volatilitu a pracovat s opravdu malými účty. Jak je vidět na mém screenshotu, co jsem dával na profil Finančníka na síť X, své breakout obchody nyní dělám právě s použitím trhů QQQ, SPY. Důvodem pro mě není velikost účtu, ale především co nejlineárnější škálování pozic s ohledem na volatilitu a také to, že vše obchoduji automatizovaně a můj autotrader je více přizpůsoben na akcie. Bohužel díky regulacím EU je třeba mít pro obchodování většiny amerických ETF status profesionála a na běžném retailovém účtu tyto tickery obchodovat nepůjdou.
Zbývají pak ještě CFD kontrakty, které lze obchodovat u různých brokerů za různých podmínek. Sám obchoduji CFD pouze Interactive Brokers a pouze na měnách (používám je na účtu k zajištění kurzových rozdílů). U Interactive Brokers lze obchodovat CFD s tickery IBUS500 a IBUST100, které kopírují S&P 500 a Nasdaq 100. Při krátkodobém držení pozic by měly být komise u menších pozic 1 dolar (tedy 2 dolary nákup/prodej) (viz https://www.interactivebrokers.ie/en/pricing/commissions-cfd-index.php). V případě CFD by pak podobně jako u ETF bylo možné obchodovat bez páky a o to menší obchodní účet může být.
Intradenní obchodování a snižování risku nižší volatilitou
Snižovat nároky na kapitál lze i volbou trhů. Breakouty obecně fungují dobře na volatilních trzích, jako je například právě zmiňovaný Nasdaq 100. Volatilita trhu ale s sebou prostě nese určité nároky na minimální kapitál. Pokud vám výpočty podle výše publikovaného návodu budou vycházet stále příliš vysoké, můžete zkusit strategii stavět na méně volatilním trhu.
Příkladem je akciový index S&P 500 skrz Micro e-mini futures MES.
Když backtestuji stejnou logiku, jako jsem použil výše na Nasdaq 100, dostanu při risku 200 dolarů na obchod následující výkonnostní křivku:

Je vidět, že zde strategie v principu funguje také a z mé zkušenosti je potřeba na tento trh výrazně menší risk než v případě obchodování Nasdaqu.
Diverzifikace strategie na více trzích
V případě, že máte dostatečně vysoký účet, lze strategii obchodovat i na více trzích. Tak to přesně dělám v rámci portfolia já. Obchoduji intradenní breakout na Nasdaqu 100 a S&P 500.
Poslední breakout obchod v těchto trzích jsem měl v pátek 10.11.2023 a včetně screenshotu z brokerské platformy jsem jej publikoval na svém profilu Finančník sítě X, kam dávám poslední dobou komentáře ke svému systematickému obchodování.
Breakouty obchoduji na vzdálenějších úrovních, než je pětiminutové rozpětí. A velmi často se tak stává, že breakout nastává jen v jednom z trhů. V pátek byl breakout výrazně dříve na Nasdaq 100. A tak přestože v obou trzích (Nasdaq 100 i S&P 500) riskuji stejně (používám diskutované normalizovaný risk), vydělal breakout na Nasdaqu výrazně více. V Nasdaqu byl zisk po 3,5 hodinách v pozici +1 448,98 USD/obchod, v S&P 500 + 900,59 USD/obchod. Rozhodně obchodování stejné strategie na podobných akciových indexech určitý stupeň diverzifikace přináší a mohu jej doporučit ke studiu.
Intradenní breakout AOS strategie – shrnutí
Ve dvou článcích jsme si ukázali konkrétní edge, který v trhu existuje a který můžete zařadit do svého portfolia. Zmiňovanou studii bych ale v každém případě vzal jen jako základ, ze kterého se můžete odrazit. Osobně se mi zdá například stop-loss umístěný podle pětiminutového otevíracího rozpětí jako velmi blízký a sám pracuji se vzdálenějšími hodnotami vycházejícími tradičně z výpočtu ATR.
Dnes jsme si ukázali, že u strategie je třeba dobře propočítat money management. Je to jednoznačně klíčové téma, protože strategie bude obchodovat s nižší úspěšnosti (ale vyšším RRR), a pokud budete pracovat s neadekvátně vysokým riskem, může strategie nakonec skončit se ztrátami i když v principu představuje breakout všeobecně velmi robustně fungující princip.
V minulém článku sdílím i hotový kód pro testování strategie určený pro TradeStation, což je patrně nejjednodušší cesta, jak s podobným typem strategií začít pracovat. Sám strategie obchoduji skrz svůj autotrader v Interactive Brokers, ale s jeho stavbou jsem strávil nemálo času a stále má své limity (a jak už jsem uvedl, i to je důvod, proč pozice obchoduji skrz ETF a ne skrz futures).

Money management a risk management patří k nejdůležitějším esencím mého obchodování. Vstupy i výstupy našich strategií jsou důležité, ovšem prací na money managementu lze strategie dál vylepšovat, aniž bychom museli měnit základní prvky našeho obchodního plánu.
Hovoříme-li o money managementu a risk managementu, můžeme otevřít celou řadu témat. Od stanovení a vyhodnocení risku při obchodování jednoho kontraktu po komplexní position sizing při práci s portfolii.
Pro dnešní článek jsem se rozhodl rozvést téma jemnější kontroly risku skrz obchodování více kontraktů. Mnoho začínajících obchodníků vnímá rozšířené možnosti při obchodování s více kontrakty, ale především z pohledu diverzifikace při výstupech. Tedy ve stylu, že část kontraktů ukončujeme na prvním profit targetu, část na druhém targetu, pro poslední část pozice použijeme trailing stop. To je ovšem jen jeden z benefitů práce s multikontrakty. Ten patrně podstatnější je možnost jemnějšího řízení risku při jednotlivých obchodech díky otevírání různě velkých pozic podle aktuálního risku v trhu. Toto téma si mnoho traderů letmo uvědomuje (i díky tomu, že jsme se ho na Finančníkovi několikrát dotkli), málokdo mu však přikládá v praxi potřebný důraz. V diskréčním intradenním obchodování tomu rozumím – jde o další „prostor“ strategie, jehož aplikace vyžaduje poměrně dost přemýšlení a nejrůznějšího testování. Přesto doporučuji věnovat této oblasti pozornost. Podle mých zkušeností může popisovaný přístup podstatným způsobem vylepšovat výkonnost jak mechanického, tak diskréčního obchodování.
Při normalizaci risku potřebujeme ve svém obchodním přístupu určit risk daného obchodu s využitím aktuální volatility či struktury trhu a přizpůsobit mu počet obchodovaných kontraktů.
Abych mohl být v článku co nejkonkrétnější, budu princip ukazovat na jednom svém intradenním systematickém přístupu, který lze naprogramovat. Jde o velmi jednoduchý intradenní pattern, který obchoduji na trhu e-mini S&P 500 (ES).
Začněme tím, že většina obchodníků pracuje s určitou formou fixního stop-lossu. Bez ohledu na vše ostatní, vstupují u svých intradenních obchodů do trhu například se stop-lossem 150 USD / kontrakt.
Tento risk management je v základu použitelný, musíme si ale neustále uvědomovat, že jsme do obchodního plánu vnesli poměrně výraznou optimalizaci vycházející z historického testování trhu. Největší omezení podobného přístupu je v tom, že fixní stop-loss nezohledňuje aktuální volatilitu v trhu. Může se stát, že při nízké volatilitě budeme pracovat s příliš vysokým stop-lossem, při vysoké volatilitě nás trh může vyhazovat na nepřiměřeně blízkém stop-lossu. Používaný fixní stop-loss můžeme sice v čase upravovat, čímž ale do systému vnášíme další prvky optimalizace, které nemusí být nutně ku prospěchu celkové robustnosti. Nicméně hovoříme v obecné rovině – plusy a mínusy použití podobných principů vždy záležení na dalších parametrech obchodovaného systému. Například v začátku intradenního obchodování, při osahávání jednoho trhu s jedním kontraktem, je fixní stop-loss jednou z metod, která je jednoduchá a stále funkční. Ovšem jakmile se trader s trhy seznámí, může další práce na pokročilejším řízení riziku výrazně vylepšovat výsledky působení v trzích.
Pojďme si vše vysvětlit na konkrétním příkladu. Řekněme, že bych obchodoval pouze jeden pattern a na základě historických backtestů použil fixní stop-loss 350 USD. Equity křivka systému by pak při obchodování jednoho kontraktu vypadala následovně:

Equity nevypadá špatně. Je to mimo jiné i proto, že jsem na základě historického vývoje vybral takový stop-loss, který ze zpětného pohledu vyhovuje celému testovanému období. Pokud zvolím jinou hodnotu stop-lossu, například 150 USD, bude equity křivka vypadat jinak:

Otázkou tak zůstává, jaký stop-loss použít pro budoucí obchodování? Pochopitelně můžeme s určitou pravděpodobností očekávat, že to, co fungovalo 10 let, může fungovat i do budoucna. Ovšem vždy existuje šance, že pro budoucí vývoj by bylo vhodnější použít jinou hodnotu stop-lossu, než třeba před rokem.
Ve svém obchodování nejraději vycházím z těch nejzákladnějších a nejrobustnějších principů a to je i důvod, proč i v diskréčním intradenním obchodování používám vzdálený fixní stop-loss pouze pro případ, že by mi například vypadl internet. Můj skutečný stop-loss však vychází z momentální volatility obchodovaných trhů.
V našem mechanickém modelu to můžeme jednoduše nasimulovat tak, že stop-loss bude odvozen z velikosti posledních 5 úseček. V programech typu TradeStation (ze kterého pochází aktuální ukázka) bychom použili některou z podobných variací následujícího kódu:
Ten říká, že finanční stop-loss bude odpovídat průměrné velikosti pěti posledních úseček krát dolarová hodnota bodového pohybu daného trhu. To je princip, se kterým – hodně rámcově řečeno – pracuji i v případě svého intradenního obchodování. Stop-loss se nám v takovém případě přizpůsobuje volatilitě, což má své klady i zápory. Klady jsou zřejmé – hodnoty stop-lossu nemusíme optimalizovat a můžeme se spolehnout na to, že náš risk odpovídá aktuální volatilitě.
Nevýhody daného přístupu demonstruje následující graf, kde jsem tento typ stop-lossu odvozeného od aktuální volatility aplikoval na výše popisovaný obchodní model:

Pohled na dlouhodobou equity vypovídá o tom, že aplikovaný risk management je funkční, ovšem přináší do obchodování proměnlivý risk. Respektive v plné pravdě odhaluje, jak se mění risk našich vstupů s ohledem na průběžně se měnící volatilitu. Jsou-li trhy dravější, pracuje model s vyšším riskem (pro vyšší targety), a tudíž celková dolarová ztráta na kontrakt může být vyšší než v době s nižší volatilitou. V době vyšší volatility tak může být naše equity křivka výrazně rozkmitanější než v době „normální volatility“. Tento princip úplně stejně platí i pro diskréční obchodování.
Přestože by i podobná equity křivka byla obchodovatelná, má pro mne jednu ohromnou nevýhodou – čím méně stabilní výsledky z našeho tradingu dostáváme, tím hůře se na daný typ systému aplikuje position sizing. A právě rozumný position sizing (průběžné navyšování pozic) je to, co je v tradingu nejatraktivnější. Proto je cílem většiny profesionálnějších traderů co nejstabilnější equity.
A tím se dostávám k technice, kterou jsem chtěl článkem demonstrovat. Jakmile si trader může dovolit obchodovat více kontraktů, stává se pro něj money management praktickým nástrojem pro kontrolu risku. Ve volatilnější vstupech, kdy je potřeba pracovat s vyšším stop-lossem, může trader snížit počet obchodovaných kontraktů a tím výrazným způsobem „normalizovat risk“.
V programech typu TradeStation můžeme pro simulace použít podobný příkaz:
kde riskovaná částka na obchod představuje celkovou finanční částku, kterou chci riskovat na jeden obchod (např. 2 % účtu) a sl je potřebný stop-loss. Intportion je příkaz programu Tradestation pro zaokrouhlení na celé číslo dolu.
Aplikuji-li tento model na popisovaný systém, získám následující obrázek, kde počet obchodovaných kontraktů vychází z celkového risku 2000 USD na obchod:

Na první pohled vidíme, že se equity křivka „vyrovnala“ a snížily se nám v obchodování drawdowny. Je to dáno tím, že v každém obchodu riskujeme stejnou část účtu a současně se náš stop odvíjí od aktuální volatility v trhu.
Toto je velmi silný princip money managementu, který používám i v diskréčním obchodování. Nepracuji s žádnou sofistikovanou rovnicí, ale řídím se dvěma základními body svého obchodního plánu:
- Skutečný stop-loss vychází z aktuální volatility. Pro toto sleduji výšku úseček na obchodovaném timeframu a na jejich základě stanovuji aktuální risk v obchodu. Současně umísťuji stop-loss do „logické zóny“ dle struktury trhu.
- Pokud bych měl v daném obchodu riskovat příliš velkou část účtu, snížím počet obchodovaných pozic, nebo se snažím získat „vstup se slevou“.
Mimochodem, jakmile se obchodník naučí řídit risk na základě aktuální volatility, velmi mu to usnadní přechod mezi obchodovanými trhy. Stop-loss stále umísťujeme do „logické oblasti“ (vycházející například z price action) a jen měníme počet pozic s ohledem na volatilitu obchodovaného trhu. Z tohoto principu opět vycházím při svých vstupech do různých trhů v rámci intradenního obchodování intermarket analýzy.
I demonstrovaný systematický model si díky popisovanému principu nevede špatně v ostatních akciových indexech – a to i v těch, které mají s ES slabší korelaci.
Pokud stejný systém bez jediné úpravy aplikuji na trh e-mini Nasdaq (NQ) získám následující equity křivku:

U trhu e-mini Dow Jones (YM) získám tento graf:

A jedním z hlavních důvodů robustnosti daného řešení je právě použitý money management odvíjející se od aktuální volatility daného trhu. Tedy princip, který je možný využít i v diskréčních formách tradingu.

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 akcií, 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.