Przeanalizujmy kwestie obsunięć we wszelkich strategiach ilościowych, czyli takich, w których wszystkie zasady można przynajmniej w miarę jednoznacznie wyartykułować.
Mieści się w nich spora część metod z zakresu Analizy technicznej, Analizy portfelowej, niektóre z Analizy fundamentalnej, wiele opcyjnych, arbitrażowe i oczywiście mechaniczne systemy transakcyjne.
Ich znacząca przewaga tkwi w tym, że w przeciwieństwie do strategii intuicyjnych, w każdej chwili dość dokładnie wiadomo, co stoi za każdym z obsunięć. W miarę precyzyjnie daje się określić w takich chwilach słabości i wąskie gardła samej strategii, wyizolować błędy popełnione przez inwestującego, zbadać wpływ losowości, czy skontrolować wpływ dowolnego innego czynnika. To wszystko dzięki temu, że zasady gry, zarządzania ryzykiem i kapitałem można parametryzować i sprawdzać ich działanie na danych z najodleglejszej, jak i najnowszej przeszłości (ustalić przewagę). To daje dokładny wgląd do każdego rodzaju stanu rynku i jego interakcji ze strategią, co najczęściej decyduje o okresowych stratach. Można dzięki temu ustalić na przykład jak zachowuje się strategia kupna danego instrumentu w sytuacji silnego trendu spadkowego o określonych parametrach, choćby takiego, którego doświadczamy obecnie na GPW. Wchodzimy w ten sposób w posiadanie pewnej kontroli nad sytuacją, a szczegółowa wiedzą amortyzuje brak komfortu i negatywne emocje w okresach strat.
Ale zrozumienie tego, co się dzieje w dowolnej chwili, nie daje jeszcze pewności w kwestii pytania, które nam powraca po raz kolejny: czy to tylko naturalne obsunięcie czy jednak strategia nie oferuje realnej przewagi nad rynkiem?
W wielu przypadkach, i twierdzę to na podstawie wielokrotnych doświadczeń, odpowiedź leży już u podstaw samej konstrukcji strategii. Dotyczy to szczególnie tych z zakresu Analizy technicznej, a specyficznie tam, gdzie jest do niej wprowadzany pierwiastek intuicji, doraźnego osądu, impulsywnych, subiektywnych decyzji pomieszanych z narzędziami graficznymi. Takie hybrydowe podejście może załamać realną przewagę używanych metod i narzędzi, co powoduje ograniczoną zdolność oceny ich rzeczywistego działania (cały czas mówimy o stratach). Nie za bardzo wiadomo wówczas co oceniać – samo narzędzie czy subiektywne decyzje inwestora. Z drugiej strony wielokrotnie miałem okazję widzieć używanie przez inwestorów strategii technicznych niezweryfikowanych przez nich w sensie statystycznej przewagi, szczególnie takich, których zweryfikować rzetelnie nie sposób (niejednoznaczne zasady). W takiej sytuacji nadzieja na wyjście z obsunięcia to raczej kwestia wiary lub losowości niż mocy ukrytych w samej strategii. W takim przypadku można jedynie wrócić do rad, które spisałem w poprzednim wpisie.
Natomiast w zakresie strategii automatycznych, systemów i algorytmów, gdzie plan działań jest co do szczegółu rozpisany i nie ma miejsca na doraźne ingerencje samego użytkownika, problemem staje się najczęściej nadmierne dopasowanie reguł lub parametrów do danych z przeszłości, użytych do budowy modelu. To temat na osobne wpisy, z tym problemem związany jest szereg pułapek, co powoduje, że stwierdzenie czy to system już nie działa, czy tylko przechodzi obsunięcie, nie jest proste.
Przez ostatnie lata wypracowano szereg rozwiązań, które mają za zadanie przeciwdziałać tzw. Błędowi Typu 1, polegającemu na znajdowaniu w danych zależności, które istnieją tylko pozornie, albo też ograniczyć niestacjonarność procesów mających odbicie w kursach giełdowych. Robi się w tym celu szereg dodatkowych symulacji (np. Monte Carlo, out-of-sample test), wprowadza dodatkowe filtry i transformacje, jednak nie gwarantuje to wcale poprawności systemu. Moje doświadczenia wskazują, że dużo stabilniejsze są systemy oparte na jak najprostszych założeniach, jak najmniejszej liczbie parametrów (najlepiej wcale) lub logice znajdującej jak najdokładniejsze odwzorowanie w zachowaniach inwestorów lub fundamentalnych założeniach rynków.
Z równie logicznych względów, dopasowany do danych z przeszłości system zachowuje się dużo bardziej zmiennie i gwałtownie w czasie rzeczywistym (dopasowanie do danych mocno zanika). Z tego względu z góry zakłada się szerszy niż w testach margines na obsunięcia w przyszłości, nawet pomnożony przez 2 w przypadku tego największego zjazdu (tzw. maximum drawdown- maxDD). Odkrycie rzeczywistej przewagi systemu staje się w dużym stopniu nie tylko kwestią matematycznych działań, co doświadczenia i coraz lepszej wiedzy o dynamice rynków inwestora.
Co robić w sytuacji niepewnej, gdy kwestia stabilności systemu jest niejasna?
Oczywiście na pierwszy ogień idzie sprawdzenie założeń, wykrycie ewentualnych błędów, oszacowanie losowości, a także ocena rynku – to bowiem normalne, że system przewidziany np. do gry tylko po stronie kupna będzie się okrutnie męczył przy mocnych trendach spadkowych. Trzeba również sprawdzić na ile zmieniła się sama dynamika rynku w stosunku do historii. Jeśli model był testowany na rynku o dużej amplitudzie wahań, to może wpaść w tarapaty na mało zmiennym zakresie ruchów. Sporo rozczarowań przeżywać mogą również inwestorzy, i znamy to choćby z konkursów na tych blogach, którzy posługują się regułami poniekąd „zaglądającymi w przyszłość”, typu ustalanie wielkości średniej ruchomej z cen zamknięcia zanim skończy się sesja.
Proponuję zweryfikować również zasady zarządzania ryzykiem oraz wielkościami pozycji i kapitału. Może się okazać, że reguły modelu nadal się sprawdzają, ale przydział kapitału do transakcji lub wielkość ryzyka są zbyt wielkie/małe, lub może trzeba bardziej je zdynamizować lub przefiltrować (sam tego kiedyś doświadczyłem i pomogło odsianie lub zmniejszenie transakcji przy zbyt dużej zmienności rynku).
Natomiast robienie przerwy w tradingu na ochłonięcie, jak sugerowałem w poprzednim wpisie, nie powinno dotyczyć strategii mechanicznych. Z prostego powodu – tutaj liczy się ciąg transakcji, a nie pojedyncze wejścia. Zaburzenie go przerwami wiąże się z ominięciem być może tych transakcji, które mają decydujące znaczenie dla wyjścia z obsunięcia. Nawet jeśli jest to system o bardzo niepewnej przewadze, lepiej zmniejszyć wielkość pozycji niż rezygnować w ogóle. Rozkład transakcji jest bowiem najczęściej typowo losowy, czyli nie wiadomo kiedy nastąpią te trafne, trzeba więc zachować ciągłość procesu.
Celowo użyłem określenia „najczęściej typowo losowy” ponieważ życie pokazało, że nie dzieje się tak zawsze. Przypomnę bowiem system „Żółwi” (opartego na ‘Donchian channel’), w którym stosowano 2 rodzaje podstawowych wejść na pozycję: jeśli trafne były te, w których wejście na rynek następowało po wybiciu z maksimum/minimum 20 sesji, to kolejny tego rodzaju sygnał pomijano. Okazało się bowiem, że zyskowniejsze było wówczas wejście dopiero po wybiciu z 55 dni, które de facto stało się pewnego rodzaju ochroną przed pominięciem transakcji w ogóle. W pewien sposób rozkład transakcji nie był całkowicie losowy, być może komuś również uda się coś takiego stwierdzić w swoich modelach.
Wyżej pisałem o zmniejszaniu pozycji na obsunięciach. Kiedy jednak mamy dużą dozę pewności, że strategia nadal utrzymuje przewagę, warto może pomyśleć o zwiększeniu wielkości transakcji. Wątek ten podejmowałem dwukrotnie w historii – tutaj i tutaj.
Rozwiązaniem, które może pomóc złagodzić obsunięcia, jest dywersyfikacja na wiele sposobów: rynkowa – spróbować dodać nowe rynki do portfela, czasowa – wprowadzić strategie o innym horyzoncie (np. tygodniowe czy godzinowe), systemowe – dodać inne systemy do portfela, nawet takie o niewielkiej przewadze.
Moim w pewien sposób autorskim sposobem jest wprowadzenie takiego skalowania pozycji, które opiera się na tym samym systemie, ale o różnych parametrach. Zwykle bowiem system działa na dość sporym obszarze zmiennego parametru, możemy więc zamiast tylko wybicia z 20 sesji wprowadzić dodatkowo takie z np. 18 lub 25 sesji, a wówczas dzielimy kapitał na 3 i do każdej długości wybicia przydzielamy osobną pulę. Ma to za zadanie odfiltrować część fałszywych wybić na mocno zmiennym rynku. Ale można również dokonać typowego skalowania, czyli gdy padnie sygnał dodawać kolejne raty do całej pozycji co kilkanaście punktów/pipsów w stronę otwartej pozycji (np. kupować nieznacznie wyżej przy kupnie rynku). Taka ostrożność pobudza zaufanie podczas obsunięć i zwiększa poczucie kontroli nad ryzykiem.
Tyle o odzyskiwaniu przewagi. O tym, jak powiększyć lub znaleźć nową przewagę dla celów amortyzacji strat, wkrótce.
—kat—-
Niezależnie, DM BOŚ S.A. zwraca uwagę, że inwestowanie w instrumenty finansowe wiąże się z ryzykiem utraty części lub całości zainwestowanych środków. Podjęcie decyzji inwestycyjnej powinno nastąpić po pełnym zrozumieniu potencjalnych ryzyk i korzyści związanych z danym instrumentem finansowym oraz rodzajem transakcji. Indywidualna stopa zwrotu klienta nie jest tożsama z wynikiem inwestycyjnym danego instrumentu finansowego i jest uzależniona od dnia nabycia i sprzedaży konkretnego instrumentu finansowego oraz od poziomu pobranych opłat i poniesionych kosztów. Opodatkowanie dochodów z inwestycji zależy od indywidualnej sytuacji każdego klienta i może ulec zmianie w przyszłości. W przypadku gdy materiał zawiera wyniki osiągnięte w przeszłości, to nie należy ich traktować jako pewnego wskaźnika na przyszłość. W przypadku gdy materiał zawiera wzmiankę lub odniesienie do symulacji wyników osiągniętych w przeszłości, to nie należy ich traktować jako pewnego wskaźnika przyszłych wyników. Więcej informacji o instrumentach finansowych i ryzyku z nimi związanym znajduje się w serwisie bossa.pl w części MIFID: Materiały informacyjne MiFID -> Ogólny opis istoty instrumentów finansowych oraz ryzyka związanego z inwestowaniem w instrumenty finansowe.