В августе 2007 года Trading System Lab рассматривала подход «Управления капиталом по методу процента волатильности», который позволил улучшить соотношение риска прибыли в тестируемых системах
Концепция системы.
В августе 2007 года Trading System Lab рассматривала подход «Управления капиталом по методу процента волатильности», который позволил улучшить соотношение риска прибыли в тестируемых системах.
Метод процента волатильности похож на хорошо известный метод управления капиталом на проценте риска, который определяет размер сделки, основываясь на начальной риске, определенном по цене стоп-лосса. Например, если вы размещаете 2% депозита на сделку, и ваш начальный депозит составляет 100.000 долларов, когда вы получаете сигнал, вы можете разместить 2.000 долларов на позицию. Если вы покупаете акцию по цене 30 долларов, и ваш начальный стоп-лосс находится на уровне 28 долларов, то вы можете купить 1.000 единиц этой акции (если вы торгуете без плеча).
Метод процентной волатильности также основан на проценте депозита, размещаемом на сделку. Однако здесь количество покупаемых акций определяется на основе рыночной волатильности, а не в зависимости от ширины стоп-лосса. Размер позиции увеличивается, когда волатильность меньше и уменьшается, когда волатильность больше. Основывая размер позиции на волатильности, мы пытаемся сбалансировать рыночные колебания по каждому компоненту портфеля. Однако, эта техника не ограничивается только начальным размером позиции. В этом тесте мы покажем, как можно использовать данную тактику для управления экспозицией риска портфеля путем мониторинга общей волатильности компонентов портфеля. Кроме того, мы применим этот подход к портфелю диверсифицированных систем.
В декабре 2008 года Trading System Lab тестировала неоптимизированную комбинацию из четырех систем, основанных на 1) входе на начальном откате тренда, 2) резких откатах, 3) против тренда и 4) по осцилляторам.
Каждая из систем дала хороший результат, а их комбинирование позволило получить лучший результат, чем использование системы долгосрочного инвестирования buy-and-hold.
Однако кривая депозита по итогам теста получилась очень неровной, что, как нам показалось, было связано с разными итогами работы систем и неожиданно сильной позитивной корреляции прибыли по всем системам. Чем более системы коррелируют, тем более неровной будет кривая депозита. Куртис Фейф, один из первых «Черепах», однажды заметил, портфель из нескольких оптимизированных систем, даже, если они будут лучшими в отдельности, будет работать хуже, чем портфель, где системы-компоненты оптимизированы на некорреляционном базисе.
В нашем тесте мы будем использовать как раз такой некоррелирующий портфель из пяти систем, включая среднесрочную систему пробоя волатильности для длинных позиций, краткосрочный метод торговли, метод покупки на откатах, систему открытия коротких позиций против тренда и долгосрочную сезонную циклическую систему.
Система 1 – Краткосрочная система пробоя волатильности с выходом при пробое канала.
Система 2 – Продажа на краткосрочных движениях вверх при нисходящем тренде.
Система 3 – Покупка на резких откатах.
Система 4 – Открытие коротких позиций при истощении цены с использованием индикатора Скорости изменений rate of change (ROC).
Система 5 – Сезонные сделки с октября - по май.
Портфель из пяти систем будет тестироваться дважды. Во втором тесте мы будем использовать «шкалирующее» правило управление капиталом, в соответствии, с которым 2/3 позиции будут закрываться, когда волатильность портфеля превысит определенный предел. Шкалирование позиций подобным образом является инструментом для снижения экспозиции риска.
Правила стратегий.
Система 1 – Краткосрочный пробой волатильности с выходом по пробую канала.
Открываем длинную позицию, когда дневная цена закрытия на два средних истинных диапазона (ATR) выше, чем вчерашняя цена закрытия.
Закрываем позицию по стопу на 40-дневном минимуме.
Система 2. Продажа на краткосрочных движениях вверх при нисходящем тренде.
Открываем короткую позицию, когда дневная свеча закрывается ниже 100-дневной простой средней скользящей, а индекс относительной силы (RSI) с периодом 7 выше 80.
Закрываем позицию по рыночной цене, когда RSI падает ниже 50.
Система 3. Покупка на резких ценовых откатах.
Открываем длинную позицию на 12-дневном минимуме умноженном на коэффициент 0.95.
Закрываем позицию через 5 дней.
Система 4.
Стратегия для открытия коротких позиций, разработанная Джиорджио Белтреймом, основанная на входе против тренда при истощении ценового импульса.
Открываем короткую позицию по стопу, на вчерашнем максимуме +1.5 истинных диапазонов (последнее значение ATR, умноженное на 1.5), если трехдневный минимум индикатора ROC выше +0.5.
Закрываем позицию по стопу на вчерашнем минимуме – 1.5 истинных торговых диапазонов, когда двухдневный максимум индикатора ROC с периодом 1 ниже 0.
Система 5.
Сезонная сделка с октября по май.
Открываем длинную позицию 1 октября (в первый доступный торговый день). Закрываем позицию 1 мая или в первый доступный торговый день.
Управление риском: Когда 10-дневная волатильность портфеля превышает 5%, ликвидируем 2/3 открытых позиций на открытии следующего дня.
Управление капиталом. Рассчитываем размер позиции с использованием 1% волатильности в соответствии со следующей формулой:
Размер позиции = (CE*%V) / (V*PV), где
СЕ = текущий счет.
%V = процент волатильности (соотношение текущего счета к риску на сделку).
MV = рыночная волатильность (10-дневная ЕМА истинного диапазона)
PV = стоимость пункта = 1 (на акцию).
Например, предположим, что у нас есть следующие условия, для торговли акцией:
Текущий счет (СЕ) = 100.000 долларов
Процент волатильности (%V) = 1%
Рыночная волатильность (MV) = 1.25
Размер позиции (количество акций) = (100,000*0.01)/(1.25*1) = 800 акций.
Исполнение сигналов.
Торговые сигналы исполняются на базисе: сначала пришел, сначала исполнен: если у нас нет достаточного капитала для осуществления сделки в соответствии с правилами управления капиталом, то мы пропускаем эту сделку.
На рисунке 1 мы видим, как правило управления риском позволяет снизить просадку. Другим способом снижению экспозиции до приемлемого уровня является ликвидация разных порций каждой позиции или продажа определенного количества акций с целью удержания рыночной экспозиции на постоянном уровне.
Рисунок 1. Правило управление капиталом снижает экспозицию при увеличении волатильности. Без этого правила просадка была бы намного более глубокой.
Начальный депозит: 100.000 долларов. Предполагаемая комиссия 8 долларов и проскальзывание 0.10% на сделку.
Тестовые данные: Система тестировалась на стандартном портфеле акций Active Trader Standard Stock Portfolio, который включает в себя Apple Inc. (AAPL), Boeing (BA), Citigroup (C), Caterpillar (CAT), Cisco Systems (CSCO), Disney (DIS), General Motors (GM), Hewlett Packard (HPQ), International Business Machines (IBM), Intel (INTC), International Paper (IP), JPMorgan Chase (JPM), Coca Cola (KO), Microsoft (MSFT), Starbucks (SBUX), AT&T (T) и Wal-Mart (WMT).
Тестовый период: декабрь 1998 – ноябрь 2008 года.
Итоги тестирования: Обе версии портфеля (с и без шкалированной тактики выхода) давали похожие результаты до самого конца тестового периода (рисунок 2).
Рисунок 2. Кривая депозита. Большую часть тестового периода обычная и шкалированная системы работали почти одинаково, за исключением периода повышенной волатильности в конце тестового периода.
Поскольку у всех систем был относительно небольшой уровень корреляции, комбинированная кривая депозита характеризуется постоянством и сглаженностью. Четыре из пяти систем были прибыльными, что обеспечило восходящий наклон кривой депозита.
Благодаря большей диверсификации комплекта систем, кривая депозита является намного более сглаженной, чем так, которая была получена нами во время декабрьского теста. При прочих равных параметрах лучшей из двух систем с похожими результатами, является та, чья кривая депозита более сглаженная. Чем больше обратная корреляция систем, тем более сглаженной является результирующая кривая.
Наибольшую прибыль в общий зачет внесли система 5 (долгосрочная сезонная система) и система 1 (краткосрочный пробой волатильности). Другие система дали примерно 1/3 общей прибыли. В результате диаграмма, демонстрирующая распределение прибыли по системам на рисунке 3, выглядит вполне сбалансировано. Обычная версия и версия с шкалированием шли голова в голову в течение всего тестового периода. Небольшое расхождение пришлось на 2000 года, когда обычная версия перенесла самый длительный период просадки – 522 дня (рисунок 4, верхняя часть). «Шкалированная» версия имела более короткую просадку – 344 дня (рисунок 4, нижняя часть).
Рисунок 3. Распределение прибыли по системам. Две системы (1 и 5) дали большую часть прибыли. Однако распределение прибыли по двум другим прибыльным системам также было вполне значительным.
Рисунок 4. Длительность просадки. Шкалирование позволило системе быстрее преодолевать просадки.
Однако ситуация резко изменилась во время хаоса на рынке в 2008 году. Обычная версия продолжила генерировать торговые сигналы, по итогам которых был получен убыток около 31%, который почти полностью уничтожил прибыль за последние четыре года.
Для сравнения: просадка по шкалированной версии составила около 20%, что в два раза меньше самой большой годовой прибыли (2006 год). Также при работе по шкалированной системе только один год был убыточным, а годовая прибыль была несколько более постоянной. (рисунок 5).
Рисунок 5. Годовая прибыль. Шкалированная версия дала большее постоянство прибыли.
Если сравнивать два теста, то шкалированная версия, несомненно, выигрывает. Почти все результаты по сравнению с оригинальной версией улучшились. Однако это улучшение произошло за счет значительного увеличения количества сделок, вызванного более частыми выходами по правилу управления рисками.
Заключение.
Шкалирование позиции на основе волатильности портфеля позволило снизить рыночную экспозицию при приемлемом соотношении прибыли к риску. Использование этого подхода в комбинации с комплектом не-коррелирующих систем дало более стабильные результаты, чем предыдущие тесты комбинаций систем.
Однако, чтобы работать по этой технике вам надо иметь достаточно большой начальный депозит, чтобы открывать позиции по всем сигналам и удерживать их.
Итоги тестирования системы
Легенда таблицы.
Net profit – Прибыль по состоянию на конец тестового периода. Exposure — Экспозиция. Часть кривой капитала, которая демонстрирует позиции по отношению к депозиту. Profit factor – Валовая прибыль, разделенная на валовый убыток. Payoff ratio – Средняя прибыль прибыльных сделок деленная на средний убыток по убыточным сделкам. Recovery factor – Чистая прибыль, деленная на максимальную просадку. Max. DD (%) – максимальная просадка по депозиту. Longest flat period – Самый длинный период между двумя максимумами на кривой депозита. Количество сделок – Количество сделок, которые сгенерировала система. Win/loss (%) – Соотношение прибыльных сделок к убыточным. Avg. trade – Средняя прибыль/убыток для всех сделок. Avg. winner – Средняя прибыльная сделка. Avg. loser – средняя убыточная сделка. Avg. hold time – среднее время ушедшее на среднюю сделку. Avg. hold time (winners) – средняя время для прибыльной сделки. Avg. hold time (losers) – средняя время для убыточной сделки. Max. consec. win/loss – максимальная последовательность прибыльных и убыточных сделок.
© ACTIVE TRADER
