Контроль риска

Выживание в торговле требует управления риском. Риском нужно управлять на всех уровнях – начиная с отдельных сделок и заканчивая уравновешиванием рисков: риски всех рынков в одном секторе, риски всех секторов в портфеле и, наконец, риски всех используемых торговых систем. Риск сделки можно контролировать с помощью стоп-лосса, но им также можно эффективно управлять на основе волатильности. Фьючерсные трейдеры должны также обращать внимание на леверидж. Управление риском не обязательно должно быть сложным, но пренебрегать им нельзя.

Операционные издержки

Система, дающая хорошие результаты на бумаге, может оказаться никудышной при реальной торговле. Помимо знания, когда входить и выходить с рынка, торговая программа должна также давать реалистичное представление об операционных издержках, включая комиссионные и проскальзывание. Краткосрочные скоростные торговые системы наиболее чувствительны к операционным издержкам, потому что ожидаемая прибыль от каждой сделки невелика. Направленные торговые стратегии, где покупка совершается во время роста цены, а продажа во время падения, имеют большее проскальзывание, чем системы, основанные на принципе возврата к среднему.

Преувеличение издержек не менее вредно, чем их недооценка. При обременении системы нереалистичными затратами тесты могут показать убыток вместо прибыли и заставить отвергнуть успешный метод торговли.

Слежение за результатами и обратная связь

Работа с системой не окончена, когда вы начинаете торговать, – она лишь вступает в новую фазу. За результатами торговли нужно тщательно следить, сравнивая их с ожиданиями, чтобы знать, работает ли система должным образом. Весьма вероятно, что фактическое проскальзывание при исполнении сделок заставит вас внести изменения в правила системы или в размер позиций. Слежение за результатами обеспечивает критически важную обратную связь, необходимую для успеха. Благодаря этому вы можете получить раннее предупреждение, что что-то идет не так, или, наоборот, дополнительную уверенность в том, что все идет хорошо.

Несколько слов о системе обозначений, используемой в книге

Чтобы сделать эту книгу более полезной для торговли, некоторые традиционные математические формулы также представлены здесь в форматах Microsoft Excel и EasyLanguage от TradeStation. EasyLanguage без труда доступен для освоения любому, кто имеет опыт работы с каким-нибудь языком программирования, и легко конвертируется в коды для других платформ. На сопутствующем сайте вы найдете сотни конкретных примеров. Ссылки на них обозначены специальным значком .

Некоторые примеры касаются более сложных систем и индикаторов в Excel и/или в EasyLanguage. Хотя эти программы были скрупулезно протестированы, в процессе окончательного редактирования в текст могли закрасться случайные ошибки. Рыночная активность последнего времени также может давать такие комбинации движения цен, которые не встречались во время тестирования. Советую читателям проверить код и тщательно его протестировать, прежде чем использовать.

Также хочу вас предупредить, что на разных платформах могут использоваться немного разные обозначения для простых статистических функций. Например, стандартное отклонение в Excel обозначается как СТАНДОТКЛОН, а в EasyLanguage – как stddev. В одной программе среднее значение следует указывать как СРЗНАЧ, а в другой – как average. А натуральный логарифм ln в Excel называется просто LOG. Обязательно проверьте систему обозначений в каждой формуле и решении на ее соответствие используемой платформе.

И последний комментарий

В этой книге неоднократно подчеркивается принцип ненужной множестенности, более известный как бритва Оккама. Принцип этот гласит, что, если есть больше чем одно объяснение или решение, самое простое – предпочтительнее. (Да, в прошлом тоже жили умные люди!) При разработке или выборе торговой стратегии увеличение сложности ради нескольких дополнительных базисных пунктов обычно приводит к повышению потенциальных проблем и риска, перекрывающему достигнутый прирост доходности.

Не следует множить сущности без необходимости.

Цель этой книги состоит в том, чтобы дать инструменты и понимание, которые могли бы помочь как начинающим, так и опытным трейдерам разрабатывать системные методы торговли в соответствии с их предпочтениями в отношении риска и инвестиционными целями. Маловероятно, чтобы два разных трейдера разработали одну и ту же систему, но чем больше их знания, тем более вероятно, что системы будут прибыльными.

Глава 2. Базовые концепции и расчеты

Экономика – не точная наука: она состоит из одних законов вероятности. Поэтому самым благоразумным инвестором является тот, кто следует общему курсу, который «обычно» является правильным, и кто избегает действий и идей, которые «обычно» являются неправильными.

Л. Ангас

Благодаря технологиям мы моментально можем получать данные из любых точек мира, у нас есть программы, которые мгновенно выполняют самые сложные расчеты, и мы в любое время можем связаться с кем угодно.

Как предсказывал Айзек Азимов, придет время, когда мы уже не будем знать, как делить столбиком, поскольку повсюду будут миниатюрные управляемые голосом компьютеры. Может быть, мы даже разучимся складывать и это будут делать за нас. Мы просто будем полагать, что ответ правилен, потому что компьютеры не ошибаются.

В некоторой степени это происходит уже сейчас. Не все проверяют расчеты электронных таблиц вручную, чтобы убедиться в их правильности прежде, чем двигаться дальше. И далеко не все распечатывают промежуточные результаты компьютерных вычислений, чтобы проверить их точность. Компьютеры не совершают ошибок, но люди их делают.

С появлением программного обеспечения и торговых платформ, сделавших анализ цен одновременно легче и сложнее, мы больше не думаем о том, как, собственно, работает скользящая средняя или линейная регрессия. Несколько лет назад мы рассматривали корреляцию между инвестициями только в случае крайней необходимости, потому что для этого требовались слишком сложные и длительные вычисления. Теперь мы сталкиваемся с другой проблемой: если все делает компьютер, мы перестаем понимать, чем скользящая средняя отличается от линейной регрессии. Не видя исходных данных, мы не замечаем ошибки, вызываемой аномальным отклонением, или того, что в цене акции не было учтено дробление или же что ранняя цена Apple (AAPL) стала отрицательной из-за способа учета дробления. Не изучая каждую гипотетическую сделку, мы теряем возможность видеть, как проскальзывание может превратить прибыль в убыток.

Чтобы избежать пробела в знаниях, необходимых для создания прибыльных торговых стратегий, в этой главе объясняются базовые инструменты торговли. Те из вас, кто уже знаком с ними, могут пропустить главу, остальным же следует удостовериться, что они могут выполнять вычисления вручную, даже если используют электронную таблицу.

Полезное программное обеспечение

В Excel многие необходимые функции, например стандартное отклонение, доступны для использования сразу. Более сложные статистические функции необходимо подключать дополнительно как надстройки, но они поставляются с Excel бесплатно. Это гистограммы, регрессионный анализ, F-критерий, t-критерий, z-критерий, анализ Фурье и различные методы сглаживания. Чтобы подключить их в большинстве версий Excel 2010, пройдите в «Файл/Параметры/Надстройки» и выберите все необходимые надстройки. Обязательно установите надстройку «Поиск решения». После подключения, которое занимает всего несколько секунд, к этим функциям можно получить доступ в меню «Данные» в верхней части экрана.

Есть и другие очень полезные и легкие в использовании статистические программы, различающиеся по сложности и по цене. Одним из самых выгодных приобретений может оказаться ProStat от Poly Software (polysoftware.com). Среди самых продвинутых и дорогих – SAS, SPSS и Statistica. Примеры в данной главе основаны на использовании Excel и ProStat.

Несколько слов о данных

Более подробно о том, как выбирать и использовать данные, расскажем в главе 21 «Тестирование системы»; но есть несколько важных моментов, которые следует подчеркнуть сейчас, прежде чем двигаться дальше.

● Чем больше, тем лучше. Ваша система будет более надежной, если ее протестировать на большом количестве данных. Эти данные должны включать бычьи и медвежьи рынки, а также эпизодические большие ценовые скачки.

● Слишком старых данных не бывает. Ваши правила должны адаптироваться к меняющимся условиям. Если вы думаете, что данные 20-летней давности чересчур устарели, чтобы использовать их сейчас, или же что сегодняшние данные станут устаревшими через 20 лет, то это не так.

● Несвоевременность экономических данных. Трейдеры реагируют на выпуск экономических данных, даже если те отражают средние показатели за прошлый месяц или являются корректировками ранее выпущенных данных. В большинстве стран кроме США и Европы данные часто публикуются с большой задержкой и не всегда точны. Будьте осторожны: постарайтесь не создавать чрезмерной зависимости от экономических данных.

● Данные в пределах и за пределами выборки. При разработке системы часть имеющихся у вас данных необходимо оставить вне используемой выборки, чтобы затем протестировать на них полученный результат. Это даст вам возможность впервые проверить свою идею на новых данных.

Простые методы измерения ошибки

Если вы используете небольшой объем данных, результаты будут ненадежны. Опросы в финансовых новостях показывают точность ± 5 %. Нам хотелось бы большей точности. Существует две простые меры ошибки – ошибка выборки и стандартная ошибка.

Ошибка выборки

При любых расчетах необходимо иметь достаточно данных, чтобы получить точный результат. Процесс проверки адекватности данных называется тестированием значимости. Точность увеличивается, когда количество данных становится больше, а величина ошибки выборки становится пропорционально меньше:

При использовании только одной единицы данных ошибка выборки составляет 100 %; при четырех единицах ошибка составляет 50 %. Размер ошибки важен для надежности любой торговой системы. Если в системе проведено только четыре сделки, неважно, прибыльных или убыточных, очень трудно сделать сколько-нибудь надежные выводы о будущих результатах. Должно накопиться достаточное количество сделок, чтобы можно было с уверенностью говорить о небольшом коэффициенте ошибки. Чтобы уменьшить ошибку до 5 %, нужно провести 400 сделок. Это представляет проблему для очень медленных методов следования за трендом, где может совершаться лишь две-три сделки в год. Чтобы компенсировать это, можно применить идентичный метод на нескольких рынках и использовать все проведенные на них сделки вместе.

Стандартная ошибка

Стандартная ошибка (standard error – SE) отражает дисперсию, что позволяет оценить ошибку, связанную с распределением данных, на основе нескольких выборок данных. В этом тесте определяется, как средние значения каждой выборки отличаются от среднего значения всей совокупности данных, т. е. речь идет об однородности данных.

где

Var – дисперсия средних значений выборок;

n – количество точек данных в средних значениях выборок.

Средние значения выборок подразумевают, что из большого объема данных делается определенное количество выборок, каждая из которых содержит n точек данных, и затем средние значения этих выборок используются для нахождения дисперсии. Конечно, большинство из вас будет использовать среднее значение для всей совокупности данных, а не для многократных выборок. Но любая мера доверия лучше, чем ничего.