Modele, którym poświęciłem 2 poprzednie wpisy, a objęte nazwą „Stały rozmiar” (Fixed size), są wg moich obserwacji bardzo popularne wśród inwestorów indywidualnych, mimo to Tharp nie poświęca im wiele uwagi w swoich książkach.
No może poza szczątkowym opisem oraz krótkimi uwagami poświęconymi przy okazji instrumentom lewarowanym, które rządzą się nieco innymi prawami.
Ów szczątkowy opis ma nazwę „Equal Units Model” czyli „Model równych jednostek”. Jest on w zasadzie wielce podobny do tego dopiero co opisywanego przeze mnie jako „Fixed amount” czyli „Stała kwota”. Zamiast przeznaczania w nim dowolnych kwot na dany rynek/instrument, w który inwestujemy (np. 30 000 PLN w kontrakty, 10 000 PLN w akcje), dzieli on całość zasobów na równe jednostki (units) i potem je przydziela. Czyli np. 1 jednostka = 10 000 PLN i z tego 3 jednostki przeznaczamy na kontrakty i 1 jednostkę na akcje jak wyżej. Różnica kosmetyczna i nie warta nawet uwagi.
Natomiast uwagi wart jest być może powód, dla którego Tharp nie poświęca w ogóle czasu na pozostałe modele o stałym rozmiarze wielkości pozycji (szczególnie na procentowy), pomimo ich popularności.
Odpowiedź wg mnie jest trywialna: popularność nie ma związku z ich użytecznością. Po części może mieć więc Tharp rację. Modele owe nie są powiązane w bezpośredni sposób ze sposobem wyznaczania i kontrolowania ryzyka czyli ze stopami i obsunięciami kapitału, a także ze zmiennością rynku, co zresztą zaznaczałem we wstępie do ich opisu. Skoro nie można za ich pomocą dopasowywać wielkości kapitału do ryzyka to działanie owo wydaje się nieoptymalne, pod pewnym względem nieracjonalne, wystawia na nieproporcjonalnie rozłożone siły rynku, szczególnie właśnie w zakresie strat.
W zasadzie przeznaczone są więc dla początkujących lub tych, którzy zmienności i ryzyka nie kalkulują z góry lub wcale (głównie traderzy intuicyjni). Są jednak wygodne ze względu na prostotę wyliczeń, a przez doświadczenie dają pewien pogląd i obeznanie się z rynkiem, z czasem natomiast zapewne zaczyna się liczyć pewnego rodzaju przywiązanie do ich użycia. Czy są jednak skuteczne i lepsze od modeli bardziej zaawansowanych?
Testy komputerowe z ich użyciem nie wypadają wcale najgorzej, ale trzeba mieć świadomość, że jeśli strategia/system niesie ze sobą jakąś przewagę nad rynkiem to niemal każda metoda określania wielkości pozycji prowadzi do skuteczności choćby najniższego rzędu. Testy komputerowe mają tę zaletę, że pozwalają zmieniać i weryfikować wiele parametrów jednocześnie zatem użyteczność „stałych” metod doboru pozycji łatwiej w takiej właśnie formie zbadać na danych historycznych i wyciągnąć wnioski odnośnie skuteczności i oddziaływania w zakresie każdego detalu. Szczególnie pomocne jest wnioskowanie o możliwych największych obsunięciach kapitału, w odniesieniu do których najłatwiej wówczas określić wielkość owej „stałości” czyli np. procent zaangażowania w modelu „stały procent” (fixed precent).
Modele zaawansowane, o których więcej w kolejnych wpisach, niosą z kolei korzyść opartą właśnie na możliwości modelowania MM z uwzględnieniem ryzyka i zmienności rynku. Wyższe ryzyko można wówczas amortyzować niższą wielkością pozycji lub odwrotnie. Wprowadza to pewien element stabilności, ale ponownie dodam: strategia musi posiadać pozytywną wartość oczekiwaną żeby mówienie o wyborze lepszego czy gorszego MM miało sens. Bywa bowiem i tak, że komputerowe modelowanie kończy się dopasowaniem do danych, tym lepszym im bardziej kompleksowy model MM, a przewaga staje wówczas się jedynie ułudą.
Jak praktycznie w modelach „Stałej wielkości” obliczyć optymalną wielkości „stałego” parametru (ile sztuk, jaki procent itd.)? Niezmiennie jestem zwolennikiem tego by zrobić to najprościej – zbudować algorytm choćby w arkuszu kalkulacyjnym i przetestować strategię na danych historycznych aby sprawdzić jak rozkładają się szanse oraz zasięgi strat i największych obsunięć przy zmianach wielkości „stałej”. Jednakże większość użytkowników tego typu metod MM nie używa komputerowego modelowania. Co więc pozostaje?
Bez dokonania jakiegokolwiek skalowania pojedynczego i całościowego ryzyka oraz świadomości własnej przewagi nad rynkiem można jedynie poddać się metodzie prób i błędów. Taniej wychodzi test na papierze czy rachunku demo. Zacząć od niskich pułapów zaangażowania i podnosić je stopniowo, mając w świadomości słabe i dobre strony, które opisywałem, badać przebiegi i rozkłady obsunięć, ważyć emocjonalne ich oddziaływanie na własny układ odpornościowy i psychologiczny. Ale nie podejmę się próby oceny tego czy pozycje w akcjach wielkości 50% kapitału to zbyt dużo czy zbyt mało. Pamiętajmy, że mówimy o tradingu, czyli o określonej częstotliwości transakcjach gdzie straty potrafią się kumulować, a nie inwestowaniu, gdzie stopów często nie używa się wcale.
Jeśli natomiast na podstawie hipotetycznych transakcji z przeszłości uda się papierowo wyskalować ryzyko i oszacować procentowe zasięgi pojedynczych strat jak i największego możliwego obsunięcia kapitału (maximum drawdown = maxDD) oraz wielkość przewagi, to dysponujemy już materiałem do bardziej dokładnych obliczeń poziomu „stałego” zaangażowania MM. O ile maxDD sięga 50% i więcej to jest mało prawdopodobne by taki poziom spokojnie emocjonalnie wytrzymać w realnych warunkach, tym bardziej, że zwykle obsunięcia w rzeczywistej grze przewyższają te z papierowych obliczeń. Poziom zaangażowania trzeba więc zmniejszyć. Albo zaaplikować nieco bardziej złożone metody MM.
—kat—-
