Prohledat Finančník.cz

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).

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.

Rychlé propady akciových indexů se pochopitelně promítly i do výsledků řady obchodních strategií. Nakolik pomůže, pokud bychom obchodovali strategii zajištěně? Tj. při otevírání dlouhých pozic v akciích bychom pozice jistili prodejem indexu? V tradingu je úžasné, že samotnou strategií vesměs obchodování jen začíná. Konečné výsledky jsou do velké míry ovlivněny především tím, jaký money management na jednotlivé vstupní a výstupní logiky aplikujeme. Tedy jak s pomocí velikosti pozice ovlivňujeme celkový risk profil strategie. V minulém článku Klíčová role money managementu na cestě k úspěchu v tradingu jsme si ukázali jeden možný přístup řízení risku. Dnes se chci podívat na další, který se ještě více blíží oblastem, ve které sám vnímám největší svatý grál – zajišťování pomocí long/short diverzifikace v rámci portfolia. Řekněme, že budeme obchodovat některou z tradičních reverzních strategií nakupující akcie. Ty spočívají v tom, že nakupujeme trhy po výrazném krátkodobém poklesu a držíme je pár dnů do doby, než se jejich cena vrátí do běžné hodnoty. Tedy princip využívající neefektivitu trhu vznikající díky krátkodobé panice – obchodníci se často iracionálně zbavují pozic, které proti nim prudce klesnou. Reverzní strategie fungují dobře a dlouhodobě. Slabé chvilky mají ale v momentě, kdy prudce poklesne celý trh (jako například nyní v reakci na koronavirus). Cena slabé akcie se nevrací k běžné hodnotě, ale dál klesá s celým trhem a strategie se propadá do drawdownu. Takto to může vypadat konkrétně. Jde o hypotetickou strategii nakupující bez páky 5 pozic v akciovém indexu SP100: Strategie dlouhodobě krásně vydělává, ale pochopitelně rychlé propady celého trhu se promítají do drawdownů. Bez použití páky se drawdowny u podobných strategií vesměs pohybují v aktuálním kontextu kolem 30 %: Jak by vypadaly výsledky, pokud bychom strategii obchodovali se zajištěním? Tedy na každých 1 000 dolarů otevřených v dlouhé akciové pozici bychom otevřeli short pozici v akciovém indexu v hodnotě stejných 1 000 dolarů? Pokud má naše strategie dlouhodobý edge, měla by i se zajištěním vydělávat (protože by měla bez hedge index překonávat). Jaké ale budou konkrétní výsledky napoví až konkrétní backtest. Ten jsem provedl za vás a výsledky jsou tyto: Výnosová křivka podle předpokladu nemá tak hluboké propady, protože když prodělává samotná strategie nakupující akcie, vydělává short pozice v indexu. Z tohoto pohledu vypadá podobný hedge (zajištění) jako dobrý nápad. Bohužel každá ochrana v trhu stojí peníze. A stejné je to se zajištěním pomocí indexu. Je potřeba si uvědomit, že zajištění je v trhu permanentně a v dobách růstu indexu „ztrácí peníze“. Prostě stejně, jako klasické pojištění – to nás stojí spoustu peněz a využijeme jej jen ve výjimečných případech. Konkrétně se výkonnost strategie snížila s využitím zajištění z ročního zhodnocení 20,15 % (bez páky) na 14,24 %. Současně se nám ale o polovinu snížil historický drawdown. Vyplatí se tak obchodovat reverzní strategie se zajištěním pomocí indexu? Na uvedeném příkladu je vidět, že to nemusí být špatný nápad. Hodně bude záležet i na konkrétních strategiích a doporučuji s principem experimentovat. Je možné testovat i to, že nezajišťujeme plnou pozici, ale jen částečnou atd. Samozřejmě v praxi hedging přináší další výzvy například v technické implementaci. Otevíráme další extra pozice a z pohledu EU traderů musíme řešit i to, jakým trhem se zajistit. Protože klasické americké ETF nemusí být na malých účtech k dispozici. Použít jdou ale například mikrokontrakty na akciové indexy, což je prakticky řešení, které sám používám. Hedge nevytvářím úplně mechanický, ale zajišťuji se pomocí strategií – viz +93 % za 3 měsíce – breakout systém na ES, kdy v této výjimečně volatilní době velmi dobře fungují trendové obchody (i do shortu). A díky možnosti využívat mikrokontrakty lze podobné strategie jemně škálovat tak, aby se vhodně doplňovaly se zbytkem portfolia. Je ale pochopitelné, že vše chce v obchodování svůj čas a je dobré postupovat krok za krokem. Pro mnoho obchodníků tak může být výhodné jistit se v trzích zcela mechanicky – třeba short pozicí v indexu nebo nakoupením put opce. Ale vždy je dobré si konkrétní dopad hedgingu na strategii nasimulovat. Třeba tak, jak jsem to udělal v tomto článku. K praktické stránce: Výše uvedené simulace jsem připravil v Amibrokeru pomocí low level CBT. V něm lze sledovat například velikost otevíraných pozic a podle toho upravovat velikost potřebného zajištění v indexu. Není to ale úplně triviální. A tak pro všechny, kdo chtějí s principem experimentovat a chtějí ušetřit dny, které jsem se skriptem sám strávil, připravím do archivu návodů Techlabu v tomto týdnu tutoriál včetně kompletního kódu, se kterým můžete hned začít pracovat bez potřeby vlastního programování.

Tutoriál ukazuje, jak v Amibrokeru testovat techniky pokročilého money managementu. Konkrétně si ukážeme dynamické řízení otevíraných pozic na základě aktuálního drawdownu. Tutoriál naleznete zde.

Většina obchodníků zaměřuje svoji pozornost především na logiku vstupů a výstupů. Peníze se však při obchodování tvoří z nemalé části i skrze dobrý money management. V současných turbulentních časech může být ideální příležitost se na tuto oblast více zaměřit. Co tvoří základ úspěšného obchodování? Mnoho obchodníků odpoví, že kvalitní vstupy a výstupy. Tedy řekněme logika obchodních signálů. A následně se může diskuze svést na to, jestli se signály přesněji vytvářejí přes price action, oscilátory, klouzavé průměry nebo třeba volume profily. Jenže obchodní signály jsou jen částí úspěšného obchodování. V zásadě nám říkají, KDE vstoupit a vystoupit. Druhou částí je money management, který nám diktujte, KOLIK v daném obchodu riskovat. Jakou váhu mají obě složky v obchodování? Dnes jednoznačně vnímám, že mnohem klíčovější je money management. Právě ten totiž nejvíce ovlivňuje, kolik peněz ve finále vyděláme nebo ztratíme. Podívejte se na následující příklad. Tato equity křivka pochází z mého swingového systému nakupujícího akcie v korekci. Systém obchoduje jednou týdně a silný propad trhů v poslední době pochopitelně vedl k drawdownu: Ukázková equity křivka vychází z velmi jednoduchého money managementu. Systém otevírá maximálně 8 pozic a každé je přiřazen kapitál odpovídající 1/8 stavu účtu (12,5 %). Systém tedy obchoduje bez páky a jen alokuje peníze na účtu do maximálně 8 současně otevřených obchodů. Po odečtení komisí vychází roční výnos na 9,61 %. Výsledky můžeme srovnat s druhou equity křivkou: U té vidíme podstatně vyšší výnos (16,26 %) a podstatně nižší aktuální drawdown. Přitom jde o úplně stejný systém otevírající úplně stejné obchody. Co se liší, je velikost otevíraných obchodů. Tu řídí money management modul, který: Obchodům přiděluje kapitál o velikosti 6-25 % aktuálního stavu účtu podle toho, jak se systému dařilo v posledním měsíci (Pokud trhy spolupracují, systém využívá margin. Pokud trhy nespolupracují, pak mu kapitál omezuji.). Penalizuje obchodování v drawdownu. Pokud se například systém dostane do 5% drawdownu, money management modul mu přidělí poloviční kapitál. Stejné vstupy, a přesto tak odlišná celková výkonnost. Money management je opravdu extrémně silná taktika, kterou hodně obchodníků podceňuje. V tradingu pochopitelně nelze zvládnout vše najednou a dává smysl začít s jednoduchými typy money managementu. Ale jen co si základy systematické práce se strategiemi osvojíte, je dobré se samotnými vstupy a výstupy již tolik času netrávit a pozornost věnovat právě oblasti celkového money managementu. Aktuální trhy přitom paradoxně nabízejí perfektní příležitost podívat se na obchodování z jiného pohledu a na money managementu zapracovat. Proč? Současné pohyby bezesporu dovedly mnoho traderů k tomu, aby zastavili obchodování svých systémů v momentě, kdy již nemohli unést další prohlubování drawdownů. Přitom tuší, že je to přirozeně špatně, protože bez konzistentního obchodování a překonávání propadů equity křivek se nikdo nemá šanci k dlouhodobým profitům dostat. Živý kontakt s drawdowny tak může pomoci nastavit si takový money management, který vám příště pomůže další krizí projít bez potíží. A třeba s podstatně vyšším kapitálem. Moje zkušenost je taková, že se v případě money managementu vyplatí soustředit nejen na co nejvyšší výnosy, ale právě i na ochranu před hlubokými propady kapitálu. A to především z pohledu únosnosti obchodování strategie s ohledem na naši psychiku. Protože ta je klíčová. Pokud nedokážeme systematicky obchodovat strategie v době drawdownů, nikdy na trzích neuspějeme. Takové ochranné mechanismy sice mohou způsobit, že vyděláme méně než bez nich, ale poskytují ohromnou psychologickou úlevu. Například v momentě, kdy systém v drawdownu snižuje expozici na polovinu (a při dalším propadu třeba na další polovinu). V době, kdy se systému daří si oproti tomu můžeme dovolit více riskovat. Sám věnuji studiu a aplikování money managementu na úrovni portfolia poslední roky ohromnou pozornost a bohužel to není technicky úplně jednoduchá věc (a stále nejsem tam, kde bych si přál být). Nicméně jednodušší taktiky na úrovni samotných systémů lze velmi snadno aplikovat pomocí pár řádků kódů. A jednoznačně s tímto doporučuji experimentovat. P.S: Jelikož je toto téma opravdu velmi aktuální, tak konkrétní základ, jak je možné penalizovat systémy v drawdownu v Amibrokeru, ukáži v pravidelném tutoriálu tento týden v TechLabu.

V dnešním článku bych rád demonstroval, jak výrazně vylepšit stabilitu výsledků bez nutnosti jakkoliv zasahovat do obchodního systému. Jedná se o jednoduchou, ale velmi účinnou techniku. Celou myšlenku demonstruji na konkrétním obchodním systému. Jedná se sice o automatický obchodní systém, ale technika je aplikovatelná stejně dobře i na diskréční obchodování, jak si ještě povíme na konci. Pojďme tedy na to. Zhruba před 2 lety jsem nasadil do živého obchodování velmi jednoduchý systém, o který se se mnou podělil můj kamarád, se kterým společně vyvíjíme obchodní systémy a předáváme si cenné know-how v této oblasti. U systému jsem provedl jednoduchou optimalizaci, a to převážně při použití takzvaného "Volatility Exit", což je můj vlastní trik založený na výstupu při prudké změně volatility. Co je však podstatnější – do systému jsem aplikoval automatický position sizing, který byl založený na aktuální výši celkového účtu, na kterém běží jedno z mých portfolií strategií. Před každým obchodem se tedy systém "podíval", jaká je aktuální velikost účtu (jelikož na účtu běží řada strategií, velikost se stále mění) a dle toho nasadil do obchodu příslušný počet kontraktů. Množství obchodovaných kontraktů bylo většinou v rozmezí 2-4, takže řekněme v průměru 3 kontrakty do každého obchodu. S touto hodnotou budu pracovat v článku ještě dále. Ačkoliv se mně z počátku jevila myšlenka automatického position sizingu počítaného z celkového účtu jako vcelku silná, později jsem narazil na jistá omezení. Jedním z nich byl třeba fakt, že systém obchodoval nejméně kontraktů zrovna v dobách, kdy se mu dařilo nejlépe, a naopak obchodoval vysoký počet kontraktů v dobách, kdy vykazoval drawdown. Samozřejmě to celé bylo do jisté míry i dílem náhody toho, že obchody tak obecně zrovna vycházely – ale na průběhu equity se to projevilo (proto jsem také později vytvořil alternativní přístup, který jsem nazval "system-sizing"). Při průměrném obchodování 3 kontraktů na obchod tedy equity mé variace systému vypadala zhruba následovně (v reálném obchodování z různých důvodů vypadala equity trochu hůře): Celkový způsob obchodování tohoto systému a alokace množství kontraktů se mně tedy ukázalo jako nevyhovující, před pár měsíci jsem systém i zcela vyřadil z portfolia (a přišel tak o slušnou řadu zisků) s cílem vymyslet, jak vše uchopit lépe a efektivněji. Z diskréčního obchodování už mám ověřené, že jednou ze silných technik je nasadit do systému více kontraktů a každý případně uzavírat trochu jiným způsobem. Tato technika pomáhá k vyhlazení equity a stabilnějším výsledkům. U systému výše ale překvapivě tak skvělé výsledky tato technika nepřinášela, takže jsem přemýšlel dále. Při dalším experimentování jsem však dostal myšlenku – co by se stalo, pokud bych v případě validního signálu neotevřel všechny 3 pozice najednou, ale "rozprostřel" vstupy v čase? Tj. v moment regulérního signálu vstoupil s jedním kontraktem, pak počkal pár minut a vstoupil s druhým, počkal pár minut a vstoupil se třetím. Kupodivu se tato jednoduchá technika ukázala jako velmi silná. Vstup dalších kontraktů jsem oddálil vždy po cca 5 minutách a následně každému ze vstupů přidal trochu jiný výstup. Samotný systém jsem pak ještě dále zjednodušil – vypustil jsem Volatility Exit. Výsledek stejného systému, avšak s postupným otevíráním a následným uzavíráním 3 kontraktů, vypadá následovně: Jaký zásadní rozdíl při pouhé aplikaci jiné formy money managementu! Jenom pro doplnění a srovnání, zde jsou nejzásadnější parametry před úpravou a po úpravě: Net Profit – původní verze: 182 080 USD Net Profit – nová verze: 209 370 USD Profit factor – původní verze: 1.78 Profit factor – nová verze: 1.79 WIN% – původní verze: 63.11% WIN% – nová verze: 59.08% AVG trade – původní verze: 101 USD AVG trade – nová verze: 95 USD Max Close to Close drawdown – původní verze: 11 430 USD Max Close to Close drawdown – nová verze: 6 580 USD Myšlenku jsem okamžitě začal aplikovat i na své ostatní obchodní systémy. S konkrétní metodou, kdy určit vstup dalšího kontraktu, je možné si ještě hrát a vymýšlet různé způsoby, avšak pointa je vždy stejná – počkat na regulérní vstupní signál, vstoupit pouze s částí kontraktů a další kontrakty přidat až později, buď čistě dle času, nebo dle určitých parametrů dalšího vývoje trhu. Již jsem zde v několika článcích prezentoval například svou úplně první breakout strategii nazvanou TomNes_BOSS (kterou i vyučuji na kurzu stavby a testování breakout strategií), takže ukážu ještě, jak například tato úprava vylepšila právě tento systém. Zde je originální verze systému: A zde po úpravě, kdy druhý kontrakt vstoupí později (tuto verzi nyní obchoduji): Znovu upozorňuji, že v samotném systému nebylo změněno vůbec nic – stále jde o stejný systém, stejné parametry, stejnou logiku – jedinou změnou je pozdější přikoupení druhého kontraktu (zde ještě na základě jisté konkrétní situace v trhu, na kterou druhý kontrakt čeká). Podobným způsobem jsem tedy "projel" všechny své další systémy, a kde se to ukázalo jako vhodné, provedl úpravy ve stejném duchu (ne u všech systémů je to možné). V tuto chvíli se mně pro nejstabilnější výsledky tedy osvědčuje kombinace podobných hrátek s multikontrakty a zároveň již zmíněný system-sizing, kdy se snažím jednotlivé systémy držet na úrovni 1-4 kontraktů a raději než kontrakty pak už navyšuji počet obchodních systémů. Využití v diskréčním obchodování Princip je možné využít i v diskréčním obchodování – záleží jen na vynalézavosti. Jak už jsem psal, první z možností je vstup s více kontrakty a každému přiřadit jiný výstup. Takto jsem v minulosti nějakou dobu také obchodoval systém FinWin, určitě tímto zlepšíte průběh a vyhlazení equity. Jiná možnost je však využít stejného "triku", který jsem nastínil v tomto článku. Tj. vstupy nerealizovat najednou, ale třeba až na další úsečce (bez ohledu na to, jak taková bude vypadat), nebo například realizovat vstup s dalším kontraktem až v případě, že se dostaneme do určité otevřené ztráty (a tím mít možnost druhý kontrakt obchodovat s menším SL). Pracovat ale můžeme i s jinými kritérii: Například nasadit o kontrakt více pouze ve dny, které máme statisticky nejsilnější; obchodovat s více kontrakty pouze některé z patternů; přidat druhý kontrakt, až pokud se potvrdí prolomení určité důležité S/R úrovně; počkat s druhým kontraktem na prolomení swingu atd. Vše už záleží na invenci tradera – podmínkou je samozřejmě jako vždy řádné testování s pomocí backtestu. Osobně mohu podobné experimenty pouze doporučit, výsledky mohou být občas skutečně překvapivé.

Na Finančníkovi poměrně často zmiňujeme, že úspěšný trading není jen o vstupech, ale o celkovém řízení pozice a především money-managementu. Pojďme si na dnešním „cvičení“ ukázat, jak mohou jednoduché „triky“ v oblasti money-managementu změnit charakter obchodního systému bez toho, aniž bychom zvyšovali např. náš celkový risk na obchodovanou pozici. Začínající obchodníci bohužel většinou „pokročilejší“ techniky opomíjení s tím, že se k nim dostanou „později“. To v praxi většinou znamená nikdy, protože na tradingu je asi nejtěžší skutečnost, že funguje jako celek, tj. se zapojením všech podstatných ingrediencí. V dnešním článku bych rád poskytl trochu inspirace směrem k money-managementu a řízení risku v intradenním obchodování vůbec. V našich článcích často zmiňujeme, že jednou z mála proměnných, kterou má intradenní obchodník pod kontrolou je risk. Stop-lossem si poměrně přesně definujeme, kolik můžeme v daném obchodě ztratit. Vše ostatní, je otázkou spíše určité dlouhodobé pravděpodobnosti (např. šance na určitý pohyb po vstupu do pozice). Proto stojí zato o řízení risku uvažovat trochu více, než jen na úrovni, že je to „nutné zlo“, které si nějak nadefinuji do platformy. Asi nejjednodušší cesta, jak se stop-lossem pracovat je použití nějakého fixního stop-lossu pro libovolný obchod (např. 100 dolarů od vstupu atd.). Osobně výrazně upřednostňuji umisťování stop-lossu do „logických zón“ – tj. např. nad high swingu pokud vstupuji do krátké pozice. Pokud přesně netušíte, o čem je řeč, doporučuji nejprve prostudovat můj dřívější článek Praktické tipy pro používání stop-lossu v daytradingu. Umisťování stop-lossu do logické zóny vs. umisťování fixního stop-lossu tak může být první krok, který může výrazně ovlivnit obchodní systém bez změny ostatních parametrů (vstupního signálu, výstupu atd). Úvahy a testy však mohou jít podstatně dál. Pokud se vám osvědčí umisťování stop-loss do logické zóny stejně jako mě, vyvstává další otázka – jak se vypořádat s faktem, že stop-loss může být různě velký z důvodu různé vzdálenosti bodu vstupu k logické zóně? Resp. je třeba toto řešit? Nejprve odpověď na jednodušší část – tato otázka je velmi podstatná a obchodník by ji měl řešit. Různě velkým stop-lossem přinášíme do systému další proměnnou, která může podstatně ovlivnit výsledky systému. Uveďme jednoduchý příklad – obchodujeme s 50% úspěšností systém s RRR 1:3 (tj. 3x větší profit, než je nás risk). Pokud budeme mít fixní SL 50 USD a půjdeme pro profit 150 USD, bude výsledek po 4 obchodech při 50% úspěšnosti 2x150-2x50=250 USD. Teď si ale představme, že na ztrátových obchodech bychom vstupovali s trochu vyšším SL např. 70 USD (vstupní úsečka byla nepatrně volatilnější) a na ziskových s trochu menším o velikosti např. 40 USD (vstupní úsečka byla nižší). Rovnice pak bude vypadat při zachování ostatních parametrů (tj. RRR 1:3 a pravděpodobnost úspěchu 50%) takto: 2x120 USD – 2x70USD = 100 USD. Výsledek je diametrálně odlišný jen díky tomu, že vstupní úsečky měly trochu jinou volatilitu a tudíž jsme použili nepatrně vyšší/nižší stop-loss. Jinými slovy – máme stále stejnou úspěšnost, stejné RRR, ale izolovali jsme další faktor, který může podstatně ovlivňovat celkový výsledek strategie. Faktor spadající do oblasti money-managementu. Jak vidíte na uvedeném příkladu, jeho dopad určitě není malý. Jak se s danou situací vypořádat pochopitelně závisí na celkovém obchodním systému. V zásadě se nabízejí dvě cesty: 1) vstupovat tak, aby byl potřebný stop-loss pořád přibližně stejně veliký. Snadno toho lze dosáhnout např. pomocí alternativních grafů jako jsou range bary. U jiných typů grafů bychom museli být např. hodně selektivní – čekat na úsečky, které budou splňovat určité parametry (například budeme vstupovat jen na malých úsečkách a podobně). 2) „normalizovat“ počet obchodovaných kontraktů. To je principielně cesta, kterou dnes používám při všech typech obchodů (tj. nejen v ID, ale i v opcích a pozičním obchodování) a určitě nejde o nic objevného ani složitého. Spíš je důležité si uvědomit reálný dopad takové taktiky (což je důvod pro sepsání dnešního článku). Při „normalizaci“ vycházím ze skutečnosti, že na jeden obchod chci riskovat určitou část svého účtu. Pro ukázku pracujme s účtem 10 000 USD. Chci riskovat například 2% tj. 200 USD na obchod. Řekněme, že budu obchodovat trh YM a že chci obchodovat s maximálním SL 20 ticků, což je 100 dolarů. Při tomto maximálním stop-lossu bych tak obchodoval 2 kontrakty. Stop-loss 20 ticků v YM je už opravdu hodně veliký stop-loss a většinou mi bude stačit obchodovat s podstatně menším SL a budu mít přitom stop-loss stále umístěný v logické zóně. Pokud budu pracovat se stop-lossem 10 ticků, budu obchodovat 4 kontrakty a můj risk je stále stejný = 200 USD na obchod. Pojďme si ukázat dopad takového přístupu na konkrétní obchodní systém. Vstupuji na close úsečky, na které se vyrýsuje vstupní pattern, SL umisťuji do logické zóny a inkasovat chci fixní profit s RRR 1:3. Mimochodem – systém se samovolně přizpůsobuje aktuální volatilitě – pokud potřebuji malý stop-loss bude i PT bližší (troj násobek použitého SL) a naopak. Na prvním screenshotu vidíte analýzu situace za předpokladu, že bych systém obchodoval s fixním počtem dvou kontraktů. Svůj risk management jsem tak připravil na nejvyšší SL (tj. 20 ticků), ale v řadě případů leží kapitál nevyužit, protože mi stačí stop-loss menší (ale do obchodu vstupuji stále pouze se dvěma kontrakty): A nyní analýza situace, kdy otevírám tolik obchodů, kolik se mi jich vejde při daném stop-lossu do povoleného risku (tj. do 200 USD). U této varianty je třeba počítat i s komisemi, které mám v analýzy zahrnuté: Všimněte si, že equity křivka má v případě normalizace počtu kontraktů nejen podstatně vyrovnanější průběh, ale i profit je více než dvojnásobný a dokonce se solidně vylepšilo i RRR. To vše jen díky tomu, že se věnujeme jediné proměnné v našem obchodním systému. Závěr Ukázka je samozřejmě zjednodušená – každý trh má své limity a trader musí rozumět tomu, kolik kontraktů je možné zobchodovat v daný okamžik a jaké množství již bude způsobovat velký skluz v plnění, se kterým je třeba počítat. Nicméně i v takovém případě existují řešení, jako přechod na likvidnější trh a podobně. Co je na ukázce podstatné – při fixním risku lze jednoduchou metodou podstatně ovlivňovat výsledek strategie, aniž bych měnil další parametry systému jako vstupy či výstupy. Pochopitelně, že výsledky lze dál upravovat použitím různých position sizingů, tj. navyšování počtu kontraktů v závislosti na průběžně narůstajícím kapitálu, ale to je již úplně jiné téma.