Na čem aktuálně pracuji – portfolio systém komoditních strategií (část I)

Trading je pro mě cestou, jak přistupovat k finančním trhům strategičtějším a flexibilnějším způsobem než formou pasivního investování. Zde je shrnutí toho, kam plánuji v tradingu mířit příští rok 2025 a proč mi tato cesta dává větší smysl, než nakoupit například SPY.
Obsah:
Posouvání mých systematických portfolií pro rok 2025 Hlavní část portfolia – chytré beta strategie Dynamická část portfolia – alfa strategie Struktura plánovaného portfolia Cílové portfolio se stávajícími strategiemi Finančníka Simulace cílového portfolia Započtení daní ze zisku Krátkodobější out of sample backtest Mé portfolio pro rok 2025 – shrnutí V posledních letech vykázaly akciové indexy (jako například S&P 500) pozoruhodné výnosy, často přesahující 20 % ročně. Otázka, proč se zabývat tradingem, když se zdá, že investice do indexů zaručují vysoké zhodnocení, je proto naprosto na místě. A odpověď na ni závisí na tom, čemu věříte a jak se stavíte k riziku.
Z dlouhodobého pohledu má S&P 500 průměrné roční zhodnocení kolem 10 %, ale cesta k tomuto číslu je plná významných propadů. Současné mimořádně dobré roky nemusí trvat věčně a pasivní držení čistě amerických akciových indexů se mi osobně jeví čím dál rizikovější. Geopolitická situace se ve světě pomalu posouvá a budoucí sázka na americké akcie tak nemusí automaticky vyjít. Hezký článek o tržních cyklech z poslední doby najdete například zde.
Pro mě osobně dává mnohem větší smysl investování skrze aktivní, systematické strategie, které mají schopnost se přizpůsobit měnícím se tržním podmínkám a profitovat i v obdobích, kdy trhy klesají. Tento článek se zaměřuje na mé plány se systematickým portfoliem pro rok 2025.
Posouvání mých systematických portfolií pro rok 2025
Na hlavním obchodním účtu, tedy v oblasti správy svých investic a investic rodiny a přátel, stále sázím na systematické strategie. Nicméně jako ve všem, i zde se posouvám. V systematickém tradingu je to posun směrem ke zjednodušování. Pro nezkušené tradery to může být paradox, protože je často přitahují komplexní přístupy. Ovšem jednoduché v tradingu rozhodně neznamená snadné. Obchodování jednodušších přístupů často znamená více práce na mentálním nastavení a přichází až s rostoucí praxí.
Zjednodušování se u mě týká hlavně samotných strategií. Ty nejnovější, které využívám, mají minimum parametrů. V důsledku toho jejich backtest nemusí vypadat na první pohled optimálně, ale při správné kombinaci v rámci portfolia přinášejí zajímavé výsledky.
Ze strategií, které jsem používal poslední roky, nebyla žádná, která by jednoznačně přestala fungovat a propadla se do hluboké ztráty. Přesto své systematické portfolio postupně pročisťuji a nechávám v něm strategie, které jsou jednak opravdu jednoduché, ale především zapadají do konceptu, jenž mi posledních několik tisíc živých obchodů pomohlo dotáhnout do podoby, které věřím natolik, že jsem v portfoliu ochoten zvyšovat alokace a otevírat se vyšší volatilitě (a tudíž i vyšším výnosům).
Hlavní část portfolia – chytré beta strategie
Ve svém portfoliu chci větší důraz klást na chytré beta strategie. Příkladem beta strategie jsou rotační momentum strategie. Zjednodušeně by se dalo říci, že jsou to strategie, které vydělávají, když akciové trhy rostou a nebudou tolik prodělávat, když akciové trhy padají.
Nyní jsem byl v portfoliu hodně v tomto směru koncentrován do Nasdaqu (skrz strategii SMO NDX), v roce 2025 své systematické portfolio plánuji diverzifikovat podobnými strategiemi do dalších regionů a měn (tedy obchodovat například i evropské, kanadské a další akcie).
Beta strategie samy o sobě mají šanci překonávat indexy (navíc s příznivějším risk profilem). Nicméně v období tržních propadů často kapitál nevyužívají (nemají otevřené pozice). Proto tyto strategie kombinuji s alfa strategiemi.
Dynamická část portfolia – alfa strategie
V rámci alfa strategie plánuji mít portfolio složené ze dvou typů strategií –swingový long mean reversion a intradenní long/short strategie na futures.
S největší pravděpodobností opustím shortování akcií. Nikoliv proto, že by to nebylo profitabilní. Swingové short mean reversion mi poslední roky vydělávaly. Ostatně takto vypadá přehled výkonností strategií dashboardu Trading Roomu:

Osobně na svém účtu obchoduji MR strategie MR3000 short/long a jak je vidět, tak modelová MR3000 Short měla i letos slušný rok.
Short akciové strategie jsou určitě fajn, zejména pro některé typy účtů. Sám už ale obchoduji větší účty (obchoduji hlavně v rámci svého systematického alternativního fondu), kde mi nabourává statistiky skutečnost, že ne všechny pozice jsou pro mě shortovatelné. A nezanedbatelný je i fakt, že short pozice v akciích prostě budou z principu vždy rizikovější, než long pozice.
Shortování tak v portfoliu pomalu předávám druhému typu alfa strategie. Intradennímu long/short breakoutu. Jde o breakout strategii vyvinutou v Trading Room, kterou nyní obchoduji pomocí ETF, ale v roce 2025 chci začít obchodovat s futures (mini a mikro kontrakty). Dnes tuto strategii na hlavním účtu již obchoduji intradenně bitcoin futures (a mimochodem od vydání článku s velmi pěknými výsledky).
Struktura plánovaného portfolia
Mé hlavní systematické portfolio by mělo získávat následující podobu:

Nastíněné portfolio představuje cílový plán pro 2025. Nemám tak ještě úplnou představu o použitých váhách (zatím ještě nemám chytré beta strategie pro akcie mimo US trhy. Této oblasti se chci věnovat právě začátkem roku 2025). Ale dokáži si představit, že chytrým beta strategiím budu v portfoliu alokovat 50-100 % kapitálu (bez páky). Krátkodobým alfa strategiím pak budu přiřazovat kapitál v rámci dostupného marginu.
Cílové portfolio se stávajícími strategiemi Finančníka
Kam zhruba mířím si můžeme nasimulovat se stávajícími strategiemi, které jsou sdíleny v rámci Trading Room.
Coby chytré beta strategie můžeme použít SMO NDX a Monday Buyer. Každé přiřadíme 50 % kapitálu portfolia.
Jako typického zastánce long mean reversion vnímám DEEPDIP (jde o strategii popisovanou v nedávném článku Časování návratu k průměru pomocí implikované volatility). Té přiřadíme také 50 % kapitálu. Jde o ultra jednoduchou long mean reversion strategii, za kterou ale stojí netechnická logika časování, která mi dává smysl.
Zastánce intradenní alfy je Trading Room intradenní breakout, který do simulace použiji přesně v té podobě a s parametry, který je sdílen v Trading Room (tento systém jsme v Trading Room vyvinuli, jsou zde tak k dispozici kompletní pravidla). V rámci níže uvedené simulace pracuji s mikro kontrakty a marginy tak, jak jsou aktuálně dostupné u TradeStation.
Simulace cílového portfolia
U všech strategií jsou započítány komise + skluz 2 ticky na vstupu + skluz 2 ticky na výstupu.
Celé portfolio startuje s kapitálem 30 000 dolarů. Díky obchodování mikro jej lze takto reálně obchodovat i na malých účtech.
Výkonnost portfolia od roku 2014 (tedy více než 10 let) vypadá následovně:

Modrá linka představuje výkonnost portfolia, černá linka referenční benchmark v podobě držení ETF SPY (graf je v logaritmickém měřítku).
SPY vykazovalo roční zhodnocení +13 % při drawdownu -33,68 %, portfolio +32,52 % při drawdownu -12,54 %.
V případě SPY by byl profit 82 534 dolarů. V rámci portfolia 602 474 dolarů. Poplatky jsou v portfoliu započítány. Komise hodně naskakují zejména u intradenního long/short breakoutu. Celkem jsou ve výsledku započítány komise v hodnotě 37 375 dolarů. Realističnost testu pro mě zaručují započítané skluzy v plnění (celkem 4 ticky na obchod – 2x na otevření a 2x na uzavření), které se nasčítaly do 116 499 dolarů – tedy 3x více než komise, což je z mé praxe více, než je třeba. Všechny tyto částky jsou tedy do výpočtu zahrnuty, a přesto portfolio generovalo průměrně +32,52 % ročně.
Myslím, že při pohledu na simulaci není třeba podrobnějších vysvětlení, proč osobně sázím raději na systematická portfolia než pasivní držení indexů (či individuálních akcií).
Co se porovnání s indexem S&P 500 týče. Index je zde uveden jako srozumitelný benchmark, ale porovnávání má své limity. SPY je obchodováno bez páky. V simulovaném portfoliu jsou bez páky základní dvě beta strategie, které ale nevyužívají kapitál na 100 %. Páku využívá pro své obchody intradenně breakout strategie, která funguje s fixním stop-lossem, riskuje cca 0,4 % účtu na obchod a všechny pozice uzavírá nejpozději na konci dne. SPY by s využitím páky dosahoval pochopitelně lepších výsledků, nicméně v konečném důsledku je obchodování o výnosech při určité úrovni risku, což je to, co mě samotného zajímá (např. poměr průměrný výnos / maximální drawdown). A zde jsou výsledky jednoznačné.
Započtení daní ze zisku
Férovým argumentem při porovnání systematického tradingu s buy and hold je započtení daní. Výsledky při držení akcií jsou od daní osvobozeny (při držení více než 3 roky), u aktivního tradingu je potřeba zdanit každý rok zisky 15 %.
Pokud bychom každý rok odebrali z portfolia 15 % na zaplacení daní, sníží se zisk z 602 474 na 454 323. Takto vypadá equity křivka s ročním zdaněním 15 % vůči držení indexu SPY (logaritmické měřítko):

Krátkodobější out of sample backtest
Strategie NDX SMO a Monday Buyer jsou na Finančníkovi sdíleny v aktuální podobě od roku 2019. Pro tyto strategie je tak období od 2019 jednoznačně „out of sample“. Intradenní breakout je pak OOS od dubna 2024.
Takto vypadá výkonnostní křivka portfolia (s každoročným výběrem 15% zisku za předcházející rok pro zaplacení daní) v porovnání s držením SPY. Komise a slippage jsou započítány ve výše uvedené výši:

SPY dosáhlo průměrné výkonnosti 17,39 % při drawdownu -33,47 %, portfolio dosáhlo výkonosti +37,23 %, při drawdownu -12,07 %
Hlavní dva systémy (NDX SMO a Monday Buyer) přitom již byly plně „out of sample“.
Zajímavý je pohled na výkonnost jednotlivých strategií v portfoliu:

Na první pohled by se mohlo zdát, že long/short intradenní breakout portfoliu naprosto dominuje. Je to ale do velké míry iluze způsobená tím, že v roce 2022 smart beta strategie neobchodovaly, protože globální akciové trhy padaly. Na druhou stranu intradenní breakout byl  ve zvýšené volatilitě aktivní a vydělával. Zapojení intradenní strategie do portfolia mi právě z tohoto pohledu dává smysl.
Pokud se podíváme na vývoj od roku 2023, kdy již opět byly všechny strategie plně aktivní, vypadal obrázek následně:

Vidíme, že všechny čtyři strategie přispívaly do portfolia dost rovnoměrně. Žádná nebyla jednoznačným vítězem. Všechny měly v rámci nastavených vah „OK poměr zhodnocení / drawdown“. Po komisích a skluzech v plnění byly výsledky konkrétně (roční zhodnocení / max drawdown):
Intradenní breakokut: +7,23 % / -5,33 %
NDX SMO: +6,08 % / -7,34 %
Monday Buyer: +5,55 % / -4,57 %
Deep Dip: +3,69 % / -0,80 %
A přesto jako celek dosáhly ročního zhodnocení +23,68 % při drawdownu -10,24 %. Výsledky obsahují výběr 15% zisků za rok 2023 pro zaplacení daní.
Mé portfolio pro rok 2025 – shrnutí
Výše uvedené portfolio představuje konkrétní ukázku toho, kam se chci ubírat. V ukázce jsem použil systémy, které splňují logiku toho, jak plánuji portfolio stavět, současně jsou systémy dostupné v Trading Room (a můžete tak s nimi sami pracovat) a mají většinou delší OOS historii.
V praxi chci do sekce chytrých beta strategií vyvinout cca 3-4 strategie podobné NDX SMO, ale zaměřené na jiné typy akcií/regiony (pokud se účastníte Trading Room, tak připomínám, že ve vláknu Momentum rotační strategie naleznete výuku rotačních strategií s interaktivním backtesterem.) .  V rámci swingových alfa strategií budu obchodovat Deep dip + patrně nějakou další long mean reversion. V intradenní strategii použiji Trading Room intradenní breakout tak, jak jej obchoduji nyní.
Mé finální portfolio tak patrně bude trochu jiné než vaše. Ale na druhou stranu, pokud o trzích přemýšlíte podobně, tak jak je vidět výše, zejména do začátku můžete velmi podobný přístup simulovat s dostupnými strategiemi v Trading Room.
Jednou z hlavních lekcí posledních let pro mě bylo získávání důvěry právě v chytré beta strategie. Použít je jako základ portfolia se mi líbí ještě o to více, když je zkombinuji s aktivnějšími strategiemi typu intradenního breakoutu.
Jak si být jistý, že strategie nebudou přeoptimalizované? Riziko zde vždy bude, ale klíčová je jednoduchost systémů. Nespoléhají na složité indikátory nebo komplikované vstupní podmínky – pouze následují základní tržní momenta. Tato přímá a transparentní logika je tím, co se mi v tradingu líbí stále více. A věřím, že právě tato jednoduchost je základem udržitelného úspěchu.
Poznámka: Výše uvedené výsledky jsou publikovány jako orientační s cílem ukázat princip, jakým se ubírám a demonstrovat tendence vytvořeného portfolia. Neprováděl jsem úplně detailní analýzy využití marginů v nejexponovanější dny celého portfolia (navíc marginy na futures pozice u breakout strategie se liší i v čase podle volatility instrumentů). Je možné, že v některé silně volatilní dny by nebylo možné otevřít všechny intradenní pozice najednou. Na podstatě to ale nic nemění.

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.

Sharpe ratio (česky Sharpeho poměr) je finanční ukazatel, který investorům umožňuje měřit výkonnost investice vzhledem k jejímu riziku. Tento poměr je pojmenován po laureátu Nobelovy ceny Williamu F. Sharpeovi a je široce používán ve finančním průmyslu jako standardní nástroj pro hodnocení výnosu na jednotku rizika. Při jeho výpočtu se odečítá bezriziková sazba od očekávaného výnosu aktiv a tato hodnota je poté vydělena standardní odchylkou výnosů, která reprezentuje volatilitu nebo riziko aktiv.
K zhodnocení peněz skrz trading dochází při různých profilech rizika a výnosů. Sharpe ratio v tomto nabízí cennou perspektivu. Pomocí tohoto ukazatele lze porovnat, jak dobře nebo špatně vypadá investice ve vztahu na každou jednotku rizika, kterému je investice vystavena. Vyšší Sharpe ratio obvykle značí, že investice má lepší výkon při přihlédnutí k riziku, zatímco nižší hodnota může signalizovat potenciální problémy nebo nedostatečné odměňování za přijaté riziko.
Výpočet Sharpeho poměru
Sharpeho poměr je definován jako rozdíl mezi výnosem portfolia a bezrizikovou sazbou výnosu dělený standardní odchylkou výnosů. Tímto způsobem měříme, jak efektivně je portfolio schopno generovat výnos za přijaté riziko. V běžném tradingu se do výpočtu bezriziková sazba výnosů pro zjednodušení nezapočítává.
Vzorec pro Sharpeho poměr:
Sharpeho poměr = (Výnos portfolia - Bezriziková sazba výnosu) / Standardní odchylka výnosů
Výnos portfolia je průměrný výnos, který investoři očekávají získat z investice. Bezriziková sazba výnosu je teoretický výnos z investice bez rizika, obvykle se používá výnos státních dluhopisů jako proxy. Standardní odchylka výnosů měří volatilitu výnosů portfolia nad bezrizikový výnos a jedná se o kvantifikaci rizika.
Příklady a aplikace Sharpeho poměru v praxi
V nedávném článku popisujícím plán vytvoření komplexního portfolio systému spravujícího větší počet obchodních systémů a komoditních trhů jsem zmínil cíl pracovat se Sharpe ratio o hodnotě minimálně 1. Dostal jsem hned několik dotazů, jaké to tedy bude konkrétně zhodnocení? Na jaké výdělky cílím? Pojďme si tedy dnes ukázat, jakou má Sharpe ratio souvislost s výdělky a proč tuto metriku používám.
Většina obchodníků zde jistě již více než tuší, že výdělky pocházejí na burze z podstupovaného risku.
Pokud máme obchodní systém pracující s úspěšností např. 60 % při RRR 1:1 (na obchod vyděláme průměrně tolik, kolik průměrně riskujeme), pak víme, že systém bude z dlouhodobého pohledu vydělávat. Nicméně kolik a s jakým drawdownem bude záležet na tom, kolik budeme riskovat na jednotlivé obchody. Jiné zhodnocení a drawdown bude, pokud budeme na obchod riskovat 0,01 % a jiné, pokud budeme na obchod riskovat 10 %.
Většina profesionálních obchodníků tak výkonnost systémů posuzuje nikoliv podle parametrů typu úspěšnost nebo RRR, ale podle toho, jaký mají poměr průměrné výkonnosti k risku. Riskem může být například maximální drawdown. A určitě jste narazili na obchodníky, kteří referují o kvalitě systému například pomocí metriky průměrné zhodnocení/maximální drawdown. S maximálním drawdownem je ale ta potíž, že jde o jediné číslo – tedy statisticky velmi nerelevantní údaj. Ne nadarmo se říká, že maximální drawdown strategie je ten, který je teprve před námi.
Měření risku skrz volatilitu
Sám tak dnes risk posuzuji skrz rozskákanost výkonností křivky, čemuž se říká volatilita. Protože zde platí přímá úměra – čím volatilnější (rozskákanější) výsledky jsou, tím vyšší drawdown jednou přijde. Volatilitu lze měřit jednoduše, sám pracuji se směrodatnou odchylkou – funkcí, kterou naleznete v každém tabulkovém procesoru.
A co je extrémně důležité – volatilitu lze nejen měřit, ale v tradingu i kontrolovat (řídit). Vesměs pomocí risk managementu, kterým ovlivňujeme velikost otevíraných pozic. Vím, že toto téma bude pro začínající obchodníky náročné na pochopení, ale pro začátek je dobré si vštípit do hlavy – v tradingu nelze kontrolovat zisky, lze ale kontrolovat risk (právě zmíněnou volatilitu). Jen naivní začátečník staví strategie tak, aby vydělal „xx procent ročně“. Profesionál je staví tak, aby měly volatilitu „xx procent“, kterou dokáže na účtu ustát a zisky se dostaví.
A zde se dostáváme zpět k samotnému Sharpe ratio. To ve své zjednodušené podobě představuje poměr průměrné výkonnosti právě k volatilitě (směrodatné odchylce výnosů).
Tedy:
Sharpe ratio = průměrná výkonnost / volatilita
Přičemž volatilitu dokážeme v rámci strategií řídit risk managementem.
Sharpe ratio samo o sobě představuje parametr kvality systému (tedy reflektující náš edge).
Máme-li tak k dispozici Sharpe ratio a volatilitu (kterou můžeme řídit = ovlivňovat), dostaneme průměrnou výkonnost vynásobením Sharpe ratio volatilitou.
Konkrétní příklad vyhodnocení portfolia systémů pracujícího s komoditními trhy
Systém má Sharpe ratio cca 1,1. Pomocí modulu risk managementu otevíráme pozice tak, aby byla průměrná roční volatilita cca 15 %. Při backtestu s použitím dat 1. 1. 2000 – 12. 5. 2020 vychází průměrné roční zhodnocení 16,4 % (což hrubě odpovídá výše uvedenému vzorečku, kdy bychom ke zhodnocení došli vynásobením 1,1 * 15 %). Maximální drawdown byl při této volatilitě -20,3 % a equity křivka vypadala následovně:

A nyní malé „kouzlo“. V rámci position sizingu změním jedinou konstantu, aby systém obchodoval s vyšším riskem a cílil na roční průměrnou volatilitu 25 %. V praxi to znamená, že systém bude otevírat trochu větší pozice. Sharpe ratio systému se tím moc nezmění (malý rozdíl je dán mj. různými zaokrouhleními ve velikosti pozic), ale díky vyšší volatilitě bychom měli dostat vyšší průměrné zhodnocení (a logicky i vyšší drawdown, který z vyšší volatility vychází). A přesně takové výsledky backtest nabízí:

Najednou zde máme průměrné roční zhodnocení 29,85 % při vyšší volatilitě a vyšším drawdownu. Ten vyšel na -29,8 %, ale nezapomínejme na to, že jde o jediné číslo – v reálu může být i vyšší.
To byla tedy věřím praktická demonstrace toho, proč sám rád Sharpe ratio používám:
Pokud budete mít součástí svého obchodování modul risk managementu řídící volatilitu obchodování, sami se můžete rozhodnout, jak velký risk chcete do obchodování pustit a jak vysokým zhodnocením (a drawdownům) se otevřít.
V případě FinFolia to znamená, že s malým kapitálem bude možné obchodovat s riskem na úrovni 30 % anualizované volatility (a očekávat drawdowny i přes 30 %) a s velkým kapitálem risk snížit například na polovinu – tím se sníží jak drawdowny, tak pochopitelně i zhodnocení. Sharpe ratio pak definuje právě vztah mezi volatilitou a výnosy.
Sharpe ratio - závěrečné shrnutí
Pro maximální flexibilitu v řízení volatility v rámci strategie je dobré obchodovat s pákovými instrumenty. Pokud obchodujete futures, určitě se vyplatí o Sharpe ratio zajímat. Hlavně proto, že vás v konečném důsledku metrika dovede i k risku, který reálně podstupujete.
V případě akcií je možné princip použít také, ale jen v omezené míře. V případě málo volatilních akcií prostě nejde vždy cílit na vysokou volatilitu (protože nám broker díky nižší páce nedovolí otevřít dostatečný počet akcií). Nicméně i tak se vyplatí uvažovat výše popsaným způsobem.