Важнейшей дисциплиной в рамках мастерства спекуляции на финансовых рынках является риск-менеджмент или контроль над торговыми рисками. Грамотный контроль рисков может сделать из посредственной торговли показательную, и наоборот, плохой контроль рисков может помножить капиталы на ноль при хорошей, с точки зрения самих торговых решений, торговле. Единственное, чего не может правильный контроль рисков, так это сделать из убыточной торговли прибыльную. В этой статье я значительно отойду от классического представления о «правильных» рисках, диктуемого устоявшейся методологией управления капиталом, в первую очередь нацеленной на максимальную сохранность инвестиций, и опровергну несколько устоявшихся в трейдерской среде стереотипов, связанных с управлением рисками. Трейдинг не является точной наукой, это в некотором роде искусство, и каждый опытный трейдер-аналитик использует в торговле свои собственные убеждения и методы, которые могут значительно отличаться от общепринятых. Зачастую успех в трейдинге обеспечивается именно нестандартностью подхода к процессу.
Традиционно контроль рисков подразделяется на две составляющие, первой из которых является контроль над установкой защитных стоп лосс и второй – управление размером открываемых торговых позиций. Существует мнение, порожденное классической литературой, что соотношение прибыли к убытку при планировании сделки должно быть, как минимум, 2:1 или более. Этот, на мой взгляд, устаревший стереотип не учитывает существующего разнообразия торговых систем и методов. В действительности, размер стоплосса успешно может быть в 50 раз больше, чем размер среднего профита и при этом торговая система может долгое время оставаться чрезвычайно эффективной. Так что в отношении контроля стоп лоссов однозначно, пожалуй, можно сказать только одно: стоплоссы должны быть выставлены всегда; они должны выставляться к любой торговой позиции сразу же после её открытия; они никогда не должны отодвигаться от цены или, тем более, сниматься, в то время как цена идет в их сторону. Эти правила – основа контроля над рисками в том, что касается установки стоплоссов. Где же конкретно устанавливать стоплоссы – это относится исключительно к особенностям торговой системы, используемой тем или иным трейдером. Важно, чтобы трейдер точно знал, сколько он потеряет в случае наихудшего исхода по данной сделке и был готов к этому. Один из легендарных трейдеров, Ларри Вильямс, по этому поводу говорил: «Я верю, что моя текущая сделка будет убыточной... очень убыточной.» [3]
Итак, существуют методы определения размера стоплосса, которые являются органичными частями конкретных торговых систем, и поэтому не рассматриваются в данной статье, и есть методы управления капиталом, которые предписывают задавать тот или иной размер контракта при открытии сделки. Базовый метод управления капиталом заключается в том, чтобы при открытии сделки, когда уже известен максимальный возможный убыток в пунктах исходя из того, на каком уровне мы решили установить наш стоплосс, выбрать размер контракта исходя из того, чтобы, в случае срабатывания этого стоплосса, мы потеряли конкретный, заранее фиксированный, процент от нашего счета. В литературе рекомендуется устанавливать этот процент от 2 до 5% депозита. Однако, хотя это позволяет защитить депозит от быстрой потери, но не всегда правильно с точки зрения оптимального управления своими средствами, о чем мы поговорим позже. Расчет величины лота в данном случае вычисляется по формуле:
Депозит / ((ВеличинаСтоплосса * ЦенаПунта) / ПроцентПотери) [1]
Например, если наш депозит 10000 долл., стоплосс равен 1000 пунктам, цена пункта равна 1 доллару и мы не хотим терять в самом худшем случае более, чем 2% счета, мы должны открыть сделку в размере: 10000 / ((1000 * 1) / 0.02) = 10000 / 50000 = 0.2 лота.
Оценка оптимального уровня риска по методу Ральфа Винса
Теперь давайте рассмотрим вопрос о том, каким именно нам стоит устанавливать этот процент риска для наиболее оптимальной торговли. Ясно, что слишком низкий процент не только минимизирует наши риски, но и сведет на нет возможную прибыль. Распространенный в среде трейдеров стереотип говорит: «чем выше риск – тем больше может быть прибыль». Наполовину эта точка зрения соответствует истине: чаще всего при прибыльной торговле рекомендованный классиками риск 2-5% на сделку можно увеличить и тем самым повысить как размеры торговых просадок, так и размеры ожидаемой прибыли. Однако, также эта точка зрения и наполовину ложна: последовательно повышая риск мы быстро наткнемся на точку, такой показатель риска в каждой сделке, до которой мы увеличивали риск и ожидаемая прибыль росла, а после этой точки, как это ни парадоксально, риск на сделку и размер ожидаемых торговых просадок продолжает расти, а ожидаемая прибыль начинает падать. Причем, чаще всего, падает она после этой точки быстрее, чем росла до этой точки.
Что же это за особая точка? Назовем эту точку, вслед за Ральфом Винсом [4], оптимальным уровнем риска на сделку или оптимальным f. При ведении торговли четко на этом уровне риска финансовый результат оказывается максимальным. Потому что левее этой точки (при меньшем уровне риска на каждую сделку) мы уменьшаем и просадки и прибыль, а правее этой точки (при большем уровне риска на каждую сделку) мы уменьшаем прибыль, продолжая при этом увеличивать просадку. Поэтому, при наличии статистики сделок, определить эту точку можно простым перебором значений процентного риска на одну сделку от 1% до 99% с шагом в 0.1%. Рано или поздно окончательная относительная прибыль (TWR) [5] перестанет расти, но при этом относительная просадка продолжит увеличиваться.
От чего зависит этот оптимальный уровень? От характера торговли, а точнее, от характера размеров и чередования прибылей и убытков. Каждая определенная прибыльная торговая стратегия имеет свой профиль чередования и относительных размеров прибылей и убытков. Например, часто величина оптимального f демонстрирует корреляцию с таким показателем как профит-фактор [6]. То есть, грубо говоря, чем лучше, качественнее торговая стратегия, тем выше этот уровень оптимального риска на сделку, при котором максимизируется относительная прибыль.
Для торговли методом оптимального f по Ральфу Винсу необходимо знать распределение наших прибылей и убытков при торговле конкретной торговой системой. Самый простой метод – это анализ исторических сделок этой торговой системы. Для этого наша торговая система должна быть строго формализована и протестирована на представительном историческом периоде, включающем в себя максимальное количество разных типов рынков, на которых торговая система показывает различное поведение. Все, что нам требуется сделать с этим набором сделок – это, как уже говорилось, перебрать все варианты рисков на сделку от 1% до 99% с шагом 0.1% и определить ту самую точку, в которой конечная относительная прибыль перестанет расти с увеличением риска на сделку. Именно этот уровень будет нашим оптимумом. Если это автоматическая торговая стратегия, можно это сделать простой оптимизацией параметра величины риска в тестере стратегий. Однако, поскольку мы имеем дело с геометрическим ростом депозита, тестер стратегий будет часто сталкиваться с проблемой превышения максимального лота или других параметров торговли, особенно если стратегия качественная и история глубокая, так как он не предназначен для тестирования «геометрических» стратегий. Нам тоже неудобно сравнивать показатели TWR (множители начального счета), хотя именно этот параметр нам необходимо максимизировать при поиске оптимального уровня риска. Показатель TWR зависит от количества сделок и может быть очень большим в абсолютном выражении. Нам нужда более удобная и универсальная величина для сравнения, и эта величина – средняя геометрическая сделка. Так же, как средняя арифметическая сделка, называемая обычно матожиданием стратегии, является простым частным суммы общей прибыли и количества сделок, так и средняя геометрическая сделка является корнем из относительной прибыли (TWR) в степени количества сделок. Например, если наша относительная прибыль от торговли равна 10 (1000%) и стратегия совершила 100 сделок, то средняя геометрическая сделка равна 10 ^ (1/100) = 1.0233 или 2.33% прироста депозита в среднем на сделку с учетом постоянного реинвестирования.
Итак, мы имеем ряд результатов сделок некоторой торговой системы в пунктах (или в долларах при торговле фиксированным размером контракта), которые должны репрезентативно говорить о возможном распределении её исторических прибылей и убытков. Для нахождения оптимального f нам необходимо найти переломную точку на кривой в двумерном пространстве, на котором по оси Х откладывается уровень риска от 1% до 99% с шагом 0.1%, а на оси Y отображается величина средней геометрической сделки, соответствующей совершению всего этого ряда сделок с заданным уровнем риска на сделку. Риск на сделку – это максимальный риск, который соответствует наибольшему убытку в пунктах из нашего ряда. Все остальные убытки могут быть либо такими же по размеру в пунктах, либо меньшими. Именно этой наихудшей сделке, которую мы находим в первую очередь, как минимальный (худший) исход из нашего ряда сделок, мы сопоставляем данную величину убытка в процентах от счета. После того, как мы нашли наихудшую сделку и сопоставили ей определенную величину процентного риска, мы можем преобразовать наш ряд сделок в пунктах в ряд процентных изменений размера счета после совершения каждой из сделок:
HPRi [7] = 1 + f * (-сделкаi / худшая сделка) [2]
Где «f» – это рассматриваемый нами в данный момент уровень риска на сделку, «сделка» – это величина конкретной сделки в пунктах, худшая сделка – это величина в пунктах худшей сделки из всего ряда сделок, определенной нами заранее. Поскольку худшая сделка имеет знак минус (если она имеет знак плюс, то оптимальное f соответствует единице), мы добавляем «-» к отношению, чтобы сохранить знак сделки.
Рассмотрим пример. Мы приняли за текущий риск 20% на сделку (f=0.2), наихудшая сделка -80 пунктов, текущая рассматриваемая сделка +40 пунктов. Каким будет HPR для этой сделки? 1 + 0.2 * (-40 / -80) = 1.1, то есть, при выбранном уровне риска сделка +40 даст нам +10% депозита. Таким же образом для каждого уровня риска от 1% до 99% на сделку мы преобразовываем весь ряд результатов сделок в пунктах в относительные процентные результаты сделок (HPR). Теперь мы можем определить относительный конечный результат торговли при данном уровне риска (TWR) и, зная его, определить среднюю геометрическую сделку (Geometric Mean, GMean). TWR равен произведению всех относительных результатов сделок: TWR = П1..N HPRi. Чтобы получить среднюю геометрическую сделку, нам необходимо извлечь из TWR корень в степени количества сделок: GMean = TWR ^ (1/N). Полученная средняя геометрическая сделка является той самой величиной, которую мы должны сравнивать при торговле на разных уровнях риска на сделку для определения оптимального уровня риска. В частности, оптимальным уровнем риска является точка на кривой Gmean от f, которая соответствует максимуму этой кривой – левее (при меньшем риске на сделку) и правее (при большем риске) значения GMean уменьшаются.
Ральф Винс дает нам математическую модель для оценки оптимального риска при торговле, что, без сомнения, является очень ценным результатом его многолетних исследований. Однако, результаты, полученные им и подход, который он излагает, являются во многом оторванными от реальности повседневного трейдинга. В частности, та или иная торговая система редко демонстрирует постоянство распределения результатов и, более того, большинство торговых систем рано или поздно «ломаются», перестают работать вовсе, т.е. их матожидание из положительного превращается в отрицательное вследствие изменения динамики рынка. Необходимо учитывать эти факторы при планировании своей торговли.
В частности следует отметить два важных момента. Во-первых, определения оптимального риска по историческим результатам сделок из тестера стратегий является сугубо оценочным. Его, конечно, можно использовать при первоначальной постановке торговой системы на реальные счета, но я бы рекомендовал в этой ситуации использовать ½ от оптимального значения. Чтобы достоверно ориентироваться на историческое распределение сделок, даже не отменяя при этом тот факт, что со временем это распределение может и будет изменяться и, скорее всего, в худшую сторону, следует руководствоваться исключительно результатами сделок с реальных счетов. После того, как мы поставили торговую систему на реал с уровнем риска, к примеру, ½ от тестового исторического оптимума, мы набираем достаточное количество совершенных на реале сделок (например, около 100) и по результатам этих сделок в пунктах повторяем расчет оптимального уровня риска. Полученная таким образом величина риска уже более адекватно свидетельствует о возможном оптимуме системы и может быть использована с учетом всех возможных издержек торговли (комиссий, проскальзываний), которые, разумеется, уменьшают адекватную величину риска.
Во-вторых, математическая модель оптимального риска не учитывает вероятности не только изменения динамики прибылей и убытков торговой системы, но и полного выхода системы из строя вследствие изменения рынка. А риск этот в действительности очень велик практически для любой системы. Вы можете соглашаться или не соглашаться с тем, что все торговые системы рано или поздно ломаются, но для того, чтобы не потерять деньги, риск поломки необходимо учитывать. Остроты этой проблеме придает тот факт, что модель оптимального риска – это наиболее агрессивный подход к управлению капиталом, который подразумевает использования капитала, как говорится, «на полную», с предельным риском, который только позволяет увеличить итоговую прибыльность, без оглядки на размеры торговых просадок. Это чаще всего означает, что в случае поломки системы может последовать быстрая и полная потеря всего депозита.
Избавиться от этого риска мы никак не можем, но мы можем его учесть. Для этого нам нужно разделить наш риск на две составляющие: первая составляющая риска – это собственно системный риск, величина которого определяется согласно методу нахождения оптимальной рисковой доли по распределению торговых результатов на истории. Вторая составляющая риска – это риск полной потери счета вследствие критического изменения динамики торговой системы. Чтобы учесть второй риск, мы должны выделять для торговли ограниченную долю всего нашего рискового капитала, чтобы этого капитала в итоге хватило для достижения успеха в случае, если нас будут несколько раз подряд преследовать неудачи, связанные с поломкой торговых систем. Например, у нас есть рисковый капитал для форекс 20000 долларов. Мы не кладем все 20000 на один счет для торговли с оптимальным уровнем риска, а разделяем эти деньги на 10 равных долей по 2000 долларов, и каждый раз, когда у нас есть хорошая торговая система и мы хотим начать торговлю, кладем на счет 2000 долларов и торгуем на нем с оптимальным историческим уровнем риска для данной конкретной системы.
Теперь зададимся вопросом: почему мы должны выделять 10% от всего капитала и рисковать ими на оптимальном (читай максимально агрессивном) уровне, если мы можем использовать весь капитал и торговать на нем с низким риском, как и советуют «классики» трейдинга? Приведу свой классический пример, связанный с моей реальной торговлей ночными скальперами в 2009 году. Тогда я торговал валютной парой EURCAD с огромной величиной спреда 150 пипсов (сейчас ночной спред по этой паре составляет 10-20 пунктов у нормальных брокеров). Несмотря на огромные издержки, торговая система в то время показывала феноменальные результаты. В частности, ряд сделок за январь 2009 года в пунктах вышел следующим:
46 53 20 47 13 16 28 18 8 23 12 23 70 64 38 23 -2 2 5 21 2 36 10 -2 6 39 17 23 13 14 20 28 20 23 26 33 26 20 20 -1 26 23 50 36 -26 41 17 55 56 62 33 31 20 -17 25 -75 15 23 -25 40 40 -45 28 -3 11 7 25 7
Наихудшая сделка из всего ряда -75 пунктов. Количество сделок 68. Давайте рассмотрим два возможных варианта торговли. Предположим, что наш совокупный рисковый капитал составляет 10000 долларов. Мы можем торговать с достаточно низким риском 10% на сделку (f=0.1), используя весь рисковый капитал для торговли или же торговать, используя для торговли только 10% капитала (1000 долларов), но на оптимальном уровне риска на сделку (f=0.8). Условно говоря, наш риск в обоих случаях равен 10% всего капитала. Рассчитаем результат торговли на этой серии для каждого из двух случаев. Возьмем f=0.1 и преобразуем по нашей формуле [2] ряд сделок в пунктах в ряд относительных результатов сделок (HPR). Вот полученный ряд:
1.06 1,07 1,03 1,06 1,02 1,02 1,04 1,02 1,01 1,03 1,02 1,03 1,09 1,09 1,05 1,03 1,00 1,00 1,01 1,03 1,00 1,05 1,01 1,00 1,01 1,05 1,02 1,03 1,02 1,02 1,03 1,04 1,03 1,03 1,03 1,04 1,03 1,03 1,03 1,00 1,03 1,03 1,07 1,05 0,97 1,05 1,02 1,07 1,07 1,08 1,04 1,04 1,03 0,98 1,03 0,90 1,02 1,03 0,97 1,05 1,05 0,94 1,04 1,00 1,01 1,01 1,03 1,01
Перемножив все эти относительные исходы сделок, получаем TWR = 5.95. При начальном депозите 10000 это означает размер счета в конце месяца 10000 * 5.95 = 59500 долларов или 495% прибыли относительно начальных вложений.
Теперь возьмем оптимальный уровень риска f=0.8 и снова преобразуем по нашей формуле [2] ряд сделок в пунктах в ряд относительных исходов:
1,49 1,57 1,21 1,50 1,14 1,17 1,30 1,19 1,09 1,25 1,13 1,25 1,75 1,68 1,41 1,25 0,98 1,02 1,05 1,22 1,02 1,38 1,11 0,98 1,06 1,42 1,18 1,25 1,14 1,15 1,21 1,30 1,21 1,25 1,28 1,35 1,28 1,21 1,21 0,99 1,28 1,25 1,53 1,38 0,72 1,44 1,18 1,59 1,60 1,66 1,35 1,33 1,21 0,82 1,27 0,20 1,16 1,25 0,73 1,43 1,43 0,52 1,30 0,97 1,12 1,07 1,27 1,07
Перемножим эти относительные исходы, получаем TWR = 68212. При начальном депозите 1000 это означает размер счета в конце месяца 1000 * 68212 = 68’212’000 или более 68 миллионов долларов или почти семь миллионов процентов прибыли. При этом мы фактически рисковали одной и той же суммой в обоих случаях, так как не могли потерять во втором случае более, чем выделили для начала торговли (10% счета), кроме этого, оставшиеся 90% счета мы могли положить на тот же период в банк под гарантированный процент, обеспечив себе результат вплоть до безубыточности при любом исходе торговли на финансовом рынке (и не подвергая эти 90% различным рискам, связанным с их нахождением на счете брокера).
Выводы
Это утрированный пример, который, разумеется, почти невозможно повторить в реальности, однако, он демонстрирует закономерность феномена геометрического роста, который используется и максимизируется с помощью подхода оптимального риска на сделку, т.к. мы, фактически, максимизируя величину средней геометрической сделки, максимизируем эффект геометрического роста от каждой совершенной сделки. Если эти цифры кажутся вам фантастическими, вы сами можете проверить мои расчеты по приведенному ряду сделок в пунктах, используя описанные выше формулы. Не поленитесь проделать это, чтобы осознать, какие замечательные возможности открывает перед нами разработанный Ральфом Винсом подход оптимального риска на сделку.
Кроме собственно величины средней геометрической сделки, на мощность эффекта геометрического роста, которая растет экспоненциально, влияет второй показатель: количество совершенных сделок. Из этого следует тот факт, что, с точки зрения оптимального риска и эффекта геометрического роста, нам наиболее выгодно разрабатывать системы с наибольшим количеством сделок наряду с высоким профит-фактором. Это естественным образом наводит на мысль о скальпинговых [8] торговых системах. Именно этот тип торговых систем позволяет, наряду с достижением высокой эффективности торговли, выраженной в высоком профит-факторе, достичь большого количества сделок, в итоге максимизируя эффект геометрического роста при использовании управления капиталом по методу оптимального эф. Таким образом, если мы ставим целью использовать по максимуму в своей торговле эффект геометрического роста, мы можем сосредоточить наши исследования рынков на низких периодах графиков, стараясь находить и использовать скальпинговые закономерности.
Метод оптимального f и эффект сложного процента явно недооценены среди трейдеров. Поэтому, не смотря на то, что этот «Новый подход к управлению капиталом» придуман и описан Ральфом Винсом в конце прошлого века, он все ещё актуален своей новизной и может позволять начинающим трейдерам получать существенное преимущество, только начиная свой путь в торговле, добиваясь выдающихся результатов с первой же своей торговой системой, как это когда-то позволило успешно начать мне в 2008 году с получения 10000% прибыли за 2 месяца на реальном памм-счете с инвестициями. Не обязательно, как любят утверждать неудачники, несколько лет в начале своей трейдерской карьеры терять деньги, «обучаясь торговать». Это один из самых вредных стереотипов, бытующих в среде трейдеров. Для того, чтобы начать свой трейдерский путь с успеха, достаточно следовать нескольким четким методологическим шагам, в частности, перед началом торговли на реальном счете, разработать и тщательно проверить на длительной истории и на демо-счетах собственную уникальную торговую систему, правильно рассчитать оптимальный для неё уровень риска и позволить этой системе торговать до достижения запланированной прибыли, не вмешиваясь в её торговлю. При этом нельзя забывать, что рынок очень изменчив и подходы, которые работали в прошлом, не обязательно будут работать в будущем и поэтому, в особенности при использовании модели управления капиталом оптимального f, нужно быть готовым в первую очередь к полной неудаче, чтобы она ни в коем случае не застигла трейдера врасплох, при этом не переставая надеяться на успех.
1) Если не считать мартингейла, который, в действительности, не является методом контроля над рисками, а является способом перераспределить мелкие текущие убытки торговли на один большой убыток в конце («в народе» называемый «кочергой»).
2) Стоп лосс (stop loss) – защитный отложенный приказ на стороне брокера, выставляемый вместе с открытием торговой позиции, предписывающий остановить нарастающий убыток на определенном уровне цены в случае, если рынок пойдет против трейдера.
3) Ларри Вильямс – «Долгосрочные секреты краткосрочной торговли»
4) Ральф Винс – «Математика управления капиталом»
5) TWR – Terminal Wealth Relative – прибыль, полученная в результате торговли как множитель начального счета. Например, если начальный счет 10000 долл., а в результате торговли счет стал 33457 долл., то TWR торговли равно 33457/10000=3.35.
6) Профит-фактор (Profit Factor) – показатель соотношения арифметической суммы прибыли к арифметической сумме убытка по результатам торговли.
7) HPR – Holding Period Returns – коэффициент изменения размера счета в результате определенного (фиксированного) периода инвестирования. В целях нашей работы с торговыми системами, мы принимаем за HPR геометрический результат совершения любой сделки (т.е. множитель счета для этой сделки при данном уровне риска), при этом совершенно не обязательно, чтобы сделки были равными по времени.
8) Скальпинг – подход к торговле, предполагающий торговлю на графиках с низким периодом времени свечи, вроде 1 минуты или 5 минут. Скальпинговые системы совершают наибольшее количество сделок, но средний (арифметический) результат этих сделок минимален по сравнению с другими типами торговых систем и обычно не превышает нескольких спредов.
Автор: Антон Трефолев