Могут ли неудачливые трейдеры по-прежнему быть прибыльными? Поиск оптимального управления рисками
Не совсем повезло
Часто в трейдинге присутствует элемент удачи. Даже если ваш анализ точен, время очень сложное. Известный пример из реального мира можно найти у Майкла Берри, легендарного американского инвестора, который правильно предсказал пузырь на рынке жилья в 2008 году из бестселлера Майкла Льюиса «Большой шорт». Ему пришлось столкнуться с бунтом среди его инвесторов, который чуть не вытеснил его из тех самых сделок, которые должны были оставить его в книгах по истории. Финансовые покровители Берри возражали против постоянного потока дорогостоящих платежей, направленных на поддержание его сделок в игре, в то время как рынки колебались.
У трейдеров есть способ компенсировать удачу — управление рисками . Упуская из виду этот важный компонент стратегии, можно понять, как невероятно удачливый трейдер — тот, кто часто может правильно объявлять сделки — может все же потерять деньги в совокупности. И наоборот, эффективное использование управления рисками — это то, как низкий процент выигрышей все же может привести к прибыльности.
Как получается, что удачливый трейдер может вообще потерять деньги? Рассмотрим человека, который получил прибыль в 8 сделках из 10, заработав 10 долларов за сделку. Однако в двух оставшихся сделках каждый раз терялось по 50 долларов. В чистом виде это оставит трейдера на 20 долларов беднее. В этом специальном отчете мы покажем, как незадачливый трейдер все еще может быть прибыльным, и что вы можете сделать, чтобы оптимизировать управление рисками.
Первое случайное блуждание — понимание последовательности
Моделирование случайного блуждания использовалось для имитации того, как кто-то торгует 100 раз подряд. Каждое случайное блуждание имеет несколько параметров: начальный баланс счета, максимальный риск, который человек готов взять на сделку в процентах от баланса счета (который остается неизменным в зависимости от того, зарабатывает или теряет деньги трейдер), соотношение риска и вознаграждения ( сколько трейдер хочет заработать по сравнению с тем, сколько он рискует) и, наконец, удача трейдера (вероятность того, что данная сделка в последовательности окажется прибыльной).
Первое случайное блуждание показано на графике ниже. Он имитирует трейдера, который начинает со счета в 2000 долларов, рискует 1% за сделку, имеет соотношение риск/вознаграждение (RR) 1:1 (это означает, что первая сделка рискует потерять 20 долларов, чтобы получить прибыль в 20 долларов), и имеет 50% удачи. Удача примерно в половине случаев имела предсказуемый результат. Конечный баланс (1990 долларов) был почти таким же, как и начальный (2000 долларов) после сотни сделок.
Ограничения исследования
Следует отметить, что это исследование рассчитано с помощью кода, и в нем не учитываются пределы погрешности или человеческие эмоции. Это означает, что несмотря ни на что, он предполагает, что моделируемый трейдер всегда идеально придерживается плана игры. Также предполагается, что сделки могут быть беспрепятственно закрыты — с прибылью или убытком — при заданных настройках с абсолютной точностью. В реальном мире стопы могут не всегда исполняться по указанной цене, что приводит к некоторому проскальзыванию. Эти симуляции также предполагают, что было совершено 100 сделок, что не будет соответствовать уровню активности каждого. Имея это в виду, это скорее демонстрация важности управления рисками, а не универсальная торговая система.
Второе случайное блуждание — уменьшение удачи
Что произойдет, если мы возьмем ту же последовательность, но сделаем нашего гипотетического трейдера несчастливым, оставив все остальное без изменений? При 25% удачи случается катастрофа. Кто-то с соотношением риск/вознаграждение всего 1:1 увидит, что баланс его счета сократится почти вдвое после 100 сделок ($1137). Однако, как мы увидим в конце этого путешествия, увеличение соотношения риска и вознаграждения может компенсировать худшую удачу.
Моделирование сотен тысяч сделок для поиска оптимального соотношения риска и вознаграждения
Чтобы найти идеальное соотношение риска и вознаграждения для заданных уровней удачи, эти случайные блуждания проводились много раз, чтобы найти статистически значимые интерпретации. В этом исследовании один цикл составлял 100 сделок, совершенных 100 раз. Это в общей сложности 10 000 сделок за цикл! С каждым циклом соотношение риск/вознаграждение автоматически увеличивалось на 0,05, начиная с 1. Программа закодирована таким образом, чтобы продолжать делать это до тех пор, пока 100% сделок не будут завершены на уровне или выше начального баланса счета.
Итак, как это выглядит для кого-то, кому везет примерно в половине случаев? Что ж, на изображении ниже мы видим, что оптимальное соотношение риска и вознаграждения составляет в среднем 1,6 (это означает, что при начальном балансе в 2 тысячи долларов стратегия нацелена на получение 32 долларов прибыли при риске 20 долларов в первой сделке). Последние два будут корректироваться вместе с развивающимся балансом счета, чтобы поддерживать соотношение RR 1,6, гарантируя, что риск останется на уровне 1% на сделку.
В итоге код увеличил соотношение риск/вознаграждение в 6 раз. Включая начальную точку, цикл выполнялся 7 раз. Другими словами, было проведено 70 000 сделок, чтобы найти оптимальное соотношение RR. Для дальнейшей оптимизации этого исследования были использованы еще 10 раундов случайных последовательностей. Это означает, что было размещено около 770 000 сделок, чтобы найти оптимальное соотношение риска и вознаграждения при 50% удачи! Это не совсем 770 000, потому что иногда соотношение RR было выше/ниже 1,6.
Когда кому-то везет в половине случаев, и он использует соотношение риска и вознаграждения 1,6, мы можем ожидать, что средний конечный баланс составит 2734 доллара (36,7% доходности, которая остается постоянной независимо от размера начального баланса счета) после 100 сделок . В нижней половине изображения показано нормальное распределение результатов. Было несколько исключений, сумма счета которых превышала 4,5 тысячи долларов. Несколько других стоили более 3,5 тысяч долларов.
Кривая оптимального соотношения риска и вознаграждения
А как насчет других уровней удачи? В этом исследовании я использовал следующее: 50%, 40%, 33%, 25%, 20% и 10%. Оптимальные коэффициенты RR показаны на диаграмме ниже для данного уровня удачи. Как и ожидалось, для компенсации более низких уровней удачи требовалось более высокое соотношение риска и вознаграждения. Когда вам везет в 40% случаев, идеальное соотношение RR для последовательности из 100 сделок составляет 2,45.
При 2,45 всего было смоделировано 30 циклов для заданной случайной последовательности. Как и прежде, для оптимизации этого исследования было проведено еще 10 экспериментов. Объединив все эти последовательности, было размещено около 3 300 000 сделок, чтобы найти оптимальное соотношение риска и вознаграждения для 40% удачи.
Кому-то повезло, что только в 10% случаев он все еще может получить прибыль. Однако для этого потребовалась бы сложнейшая задача поддержания соотношения риск/вознаграждение на уровне 21,47.
Успех в трейдинге зависит от удачи?
Теперь давайте вернемся к более раннему сценарию трейдера, которому везет только в 25% случаев. Используя соотношение риск-вознаграждение 1:1, они потеряли почти половину своего счета. Используя оптимальное соотношение риска и вознаграждения 5,3, предложенное в нашем анализе, их конечный баланс составляет 2844 доллара США, что составляет 42,2% прибыли. Должны ли трейдеры быть удачливыми, чтобы быть прибыльными? Точно нет. Успех сводится к управлению рисками.