Михаил Яковлевич Фитерман - Управление капиталом в системе трейдинга
Управление капиталом трейдера подразумевает регулирование объема сделок в зависимости от заложенного депозита и текущей рыночной ситуации. В теории трейдинга постоянно подчеркивается, что данная проблема определяется психологией и темпераментом трейдера. Трейдер не должен впадать в эйфорию и должен обладать бесконечной выдержкой (и достаточно большим депозитом) - и тогда он уже потенциальный миллионер. Но к этому он должен еще "понимать" (в смысле предвидеть) движение рынка. Жизнь на рынке Форекс показывает, что удается это незначительному меньшинству. Остальные же участники рынка проигрывают в пользу этому меньшинству и дилерским компаниям.
Но система трейдинга - это разновидность системы управления и как любая техническая система описывается способом (стратегией) и алгоритмом ее работы. А эти категории относятся к естественно-физическим областям знания, а отнюдь не к человеческому менталитету. Это различие наиболее ярко проявляется в части прогнозирования рыночной цены и реакции на нее в виде сделок купли/ продажи. Реакция трейдера, а точнее его торговой системы должна обладать менталитетом робота, т. е. действовать по принятому алгоритму (желательно оптимальному) без всяких человеческих эмоций. В предыдущих работах рассматривались различные стратегии и алгоритмы трейдинга на Форексе. Сейчас же хочется уделить больше внимания оценке текущего риска и соответственно определению параметров сделки - ее объема и порога принудительного закрытия позиций с потенциальным убытком.
Фактическая эффективность системы трейдинга определяется факторами двух типов: с одной стороны, суммарной прибылью за определенный период тестирования, например год, а с другой стороны, максимальным убытком за тот же период. Известно, что в процессе трейдинга прибыльные и убыточные сделки чередуются или идут чередующимися сериями. Суммарный убыток в одной серии убыточных сделок называется просадкой системы. В трейдинге средний риск конкретной торговой системы за счет ее просадки измеряется таким обобщенным показателем, как фактор восстановления. Фактор восстановления - есть отношение суммарной прибыли серии прибыльных сделок к максимальной просадке. Суммарная прибыль, например, в форме % годовых (отношение суммарной годовой прибыли к депозиту в %) - это главный критерий эффективности системы. Но система будет не работоспособна и погибнет, если максимальная просадка системы превысит заложенный депозит. Следовательно, в результирующем критерии эффективности системы следует учесть и оптимизировать риск от возможной просадки. Таким сводным критерием может являться % годовых, но рассчитываемый не по фактическому депозиту трейдера, а по расчетному минимально необходимому депозиту. При этом минимально необходимый депозит можно определить как 2-х - 3-х кратную максимальную просадку системы за выбранный период ее тестирования. Трейдер должен заложить фактический депозит не ниже минимально необходимого депозита, или, что эквивалентно, ограничить объем своих сделок так, чтобы минимально необходимый депозит не превысил фактический. Таким образом, для вычисления эффективности системы, ее следует тестировать за некоторый представительный период.
Но как достоверно вычислить просадку, а значит и фактор восстановления применительно к данной системе. Ведь чтобы вычислить указанный выше сводный критерий эффективности просадка системы должна быть достоверным показателем, т. е. иметь статистическую природу и быть в некотором смысле средним. А максимальная просадка - это единственный акт в истории системы, он имеет случайную природу и поэтому его нельзя трактовать как среднюю величину. Конечно, если в тестируемой истории системы наблюдалось несколько просадок, то вместо максимальной просадки можно взять среднюю из них. Но тогда трудно количественно оценить риск нехватки депозита на максимальную просадку. Здесь помогает известный в теории вероятности критерий Стьюдента. По этому критерию можно узнать во сколько раз отдельный результат в серии испытаний может отличаться от среднего, чтобы с заданной (высокой) вероятностью считать его представительным результатом. Для нормального распределения вероятностей величин просадок (а для другого распределения нет оснований), с 95%-ной вероятностью отдельный результат испытаний - максимальная просадка может превышать неизвестную среднюю просадку не более чем в 2 -3 раза. Поэтому в качестве минимально необходимого депозита
можно использовать 2-х - 3-х кратное значение найденной при тестировании средней просадки. Итак, вырисовывается следующая процедура тестирования системы. На историческом массиве фактических данных вычисляются оба итоговых показателя прибыльности: суммарная накопленная прибыль от закрытия позиций и средняя просадка системы за этот период. При этом средняя просадка вычисляется как сумма просадок всех серий убыточных сделок, деленная на число таких серий. Эта средняя просадка увеличивается в 2 или 3 раза и получается минимально необходимый депозит. Через него вычисляется итоговый % годовых прибыли для данной системы.
В таком тестировании системы необходимо учитывать нестационарность рынка. Как уже отмечалось в предыдущих статьях, поведение рынка описывается в разные периоды разными моделями, которые являются вариациями основной модели любого рынка. В результате такой неста-ционарности изменяется волатильность рынка, а также форма и частота ценовых колебаний (характер тренда),что приводит к изменению соотношения прибыльных и убыточных сделок. Это обстоятельство вызывает изменение обоих частных показателей эффективности трейдинга: суммарной прибыли и средней просадки системы. В ответ на это можно просто учитывать полученные результаты и изменять либо размер депозита, либо максимальный объем сделки. Но более конструктивно пытаться перенастраивать систему на оптимальные показатели путем надлежащего подбора основных настроечных констант алгоритма системы. В любом случае необходимо обеспечить непрерывное или периодическое обновление исторического массива. Для этого временной конец массива данных синхронизируется к текущему моменту, а начало исторического массива должно изменяться в темпе со временем так, чтобы длина массива оставалась неизменной. Тогда перенастройка системы производится с периодичностью, меньшей или равной длины исторического массива. В итоге получится адаптивная система трейдинга, устойчивая к проявлениям не-стационарности рынка. При этом можно ожидать (и это подтверждает опыт автора), что торговать на рынке можно всегда, без ухода с рынка и последующих возвратов к нему. Соответственно, не нужно искать индикаторы входа и выхода с рынка. В этой связи уместно напомнить вывод предыдущих статей о том, что наиболее адекватной стратегией трейдинга в условиях нестационарности рынка является комбинированная (релейная и непрерывная) стратегия.
Именно комбинация этих альтернативных типов стратегии трейдинга в сочетании с работой системы по нескольким различным гармоникам ценовых колебаний и обеспечивает устойчивую эффективность комбинированной системы в условиях нестационарности рынка. Необходимые формулы и алгоритмы такой комбинированной системы приведены в FM №№288 и 290.
К настраиваемым алгоритмическим блокам системы относятся блок прогноза рыночной цены - ее тренда (для непрерывной стратегии) и моментов экстремума ценовой волны (для релейной стратегии) , а также блок формирования сделки в части объема сделки и порога принудительного закрытия убыточной позиции. Алгоритм прогноза тренда цены имеет две настроечных константы: период используемой ценовой гармоники и коэффициент затухания прогнозируемой волны. Алгоритм формирования сделки также имеет две настроечных константы: максимально допустимый объем сделок (по каждой из стратегий) и порог принудительного закрытия позиций по их потенциальному убытку. Последняя из этих констант напрямую относится к управлению капиталом трейдера. Чем меньше порог принудительного закрытия, тем меньше возможная просадка системы, а значит тем меньше минимально необходимый депозит и тем больше сводный критерий % годовых по прибыли. Но с другой стороны, чем меньше порог закрытия, тем вероятнее, что такое закрытие окажется ложным: система среагирует на случайный и кратковременный всплеск цены, который следовало бы переждать. Таким образом, порог принудительного закрытия имеет оптимальное значение, зависящее от состояния рынка, и нуждается в регулярной перенастройке. Резюмируя можно сказать, что настроенная, а еще лучше регулярно перенастраиваемая система трейдинга сама обеспечивает наилучшее в компромиссном отношении управление капиталом вне зависимости от настроения трейдера.
В качестве вывода можно сформулировать следующее напутствие. Алгоритмизируйте, тестируйте и оптимизируйте свои торговые системы. Причем алгоритмизируйте теоретическими методами, тестируйте регулярно, и оптимизируйте вашу систему настройкой ее констант.
Фитерман Михаил Яковлевич