Trading jako věda. Nervy z ocele jsou vám bez funkční strategie k ničemu

Bylo vydáno (ba i prodáno) nespočet knih, které stále dokola probírají, které psychologické aspekty obchodování na burze je potřeba zvládnout, abyste byli s to dlouhodobě a stabilně tradingem vydělávat. Na totéž téma se pořádají nelevné semináře, workshopy, na kterých se nedozvíte nic o obchodních strategiích, ale různými cvičeními se máte naučit ovládat psychologii obchodování. Miliony traderů vědí z neustále opakovaných pouček, že musí zapracovat na své disciplíně, mají různé deníky, kam zaznamenávají své pocity během tradingu. Snaží se den co den vychytávat všechny mouchy, aby neopomněli jakýkolv detail. Vrchol absurdity jsem objevil v nejmenované knize, podle které je nesmírně efektivní měřit si v průběhu obchodní seance pulz a monitorovat se kamerou.

Jako vědec: Testování hypotéz

K čemu je vytrénovaná psychická odolnost, když nemáte profitabilní obchodní strategii? Je to stejné, jako byste měli zahrát penaltu, měli nervy z ocele – a neuměli kopnout do míče.

Začínající tradeři si nesmí nechat poplést hlavu podobnými nesmysly. Hrozí jim, že se dostanou do začarovaného kruhu neustálého vylepšování nepodstatných dovedností.

Základ je přistupovat k tradingu vědeckou metodou. Jak to myslím? Vědec potřebuje k ověření hypotézy důkaz. Analogicky trader potřebuje analyzovat a ověřit pravidla obchodní strategie na dlouhodobých historických cenových datech. Potřebuje otestovat na relevantním statistickém vzorku obchodů, jestli daná obchodní strategie byla v minulosti zisková. Tomuto procesu se říká zpětné testování, backtesting.

Samozřejmě je – stejně jako ve vědě – naprosto nutné provést backtesting obchodní strategie řádně, pečlivě a bez chyb. Na základě dlouhodobých zkušeností jsem přesvědčený, že k tomu je potřeba mít jasně definované vstupní a výstupní příkazy obchodní strategie. To se vám nepodaří bez algoritmizace, tedy transformace obchodní strategie do jasně definovatelného naprogramovaného kódu. Tomuto přístupu se říká systematický nebo algoritmický trading.     

Nechejte si kontrolní vzorek...

V porovnání s nejčastějším přístupem, kdy trader kombinuje přesně definovanou obchodní strategii se svým volním rozhodováním (takzvaný diskreční trading), mají systematičtí tradeři s naprogramovaným automatizovaným obchodním systémem pravděpodobně největší výhodu v možnosti využívat vyčerpávající a přesné statistické analýzy. Díky rychlosti dnešních počítačů můžou provést mnoho výpočetních operací doslova v řádech sekund.

Dobrá zpráva je, že dnes existuje několik komerčně dostupných obchodních platforem, u kterých pomocí naprogramovaných kódů můžete provádět backtestování automatizovaného obchodního systému. Špatná zpráva pak je, že pokud nemáte znalosti v teorii pravděpodobnosti a pokročilé statistice, hrozí vám, že problematiku neuchopíte správně a na základě nesprávně provedeného statistického vyhodnocení učiníte závěr, že máte v rukou profitabilní strategii. Mnoho systematických traderů (těch pokročilejších) se domnívá, že naprosto dostačujícím nástrojem ověřování životaschopnosti obchodních strategií je ověřování na takzvaných neznámých – out-of-sample datech. Postup je jednoduchý. Disponujete daty třeba za deset let, rozdělíte je na dvě části například v poměru 1:1. Na prvních pěti letech (téhle části vzorku budeme říkat in-sample data) budete budovat naprogramovanou obchodní strategii. Tedy: dostanete nápad na obchodní strategii, tu přetavíte v aplikovatelný kód a tím získáte automatizovaný obchodní systém. Vyzkoušíte, jak by fungoval na těchto prvních pěti letech historických dat. Zjistíte, že strategie má potenciál, ale není dostatečně zisková a stabilní. Napadne vás, jak kód modifikovat nebo jaký přidat filtr a znovu provedete backtest na prvních pěti letech. Tak postupujete pořád dokola, dokud nemáte uspokojující výsledky. Tento proces se v odborné terminologii nazývá curve-fitting optimalizační proces.

Petr Tmej

Trader zaměřující se na algoritmický trading na zahraničních futures trzích, lektor, majitel webového portálu AOStrading.cz a spolumajitel nově vzniklé společnosti QuantOn Solutions CZ, orientující se na vývoj robustních a profitabilních automatizovaných obchodních systémů. Jeho specializací je vyhodnocování životaschopnosti obchodních strategií za aplikace pokročilých statistických nástrojů a metod.

... a použijte ho v pravou chvíli 

Existuje ale obrovské riziko, že strategii „přeoptimalizujete“. Skvěle strategii vyladíte – jenže jenom na data ze vzorku, s kterým pracujete, na ona takzvaná in-sample data. Právě proto jsme si druhou polovinu dat nechali stranou, abychom na těchto out-of-sample datech mohli obchodní systém ještě jednou ověřit.

Jde o to, že při budování strategie na in-sample datech jsme možná místo identifikace signálu s prediktivními vlastnostmi zachytili pouze takzvaný šum. Bohužel až na výjimky algoritmičtí tradeři problematiku in-sample a out-of-sample testování buď vůbec neznají, nebo ji aplikují nesprávně. Konkrétní chyby většiny systematických traderů pak jsou:

• Budují strategii na kompletní historii dat a nerozdělí si data ve vhodném poměru na in-sample a out-of-sample data.
• Data sice rozdělí, ale po každé jednotlivé modifikaci strategie hned ověřují funkčnost na out-of-sample datech. Základní pravidlo je strategii optimalizovat vždy pouze a jen na in-sample datech. Teprve až když s ní jsme z hlediska výkonnosti spokojeni, ověřovat na out-of-sample datech.

Ovšem ani když trader postupuje správně, buduje strategii na in-sample datech a teprve „hotovou“ ověří na out-of-sample datech, není ještě vyhráno. Nikdy totiž nemůžete vyloučit i tu nepříjemnou možnost, že potvrzení stabilní ziskovosti systému je obyčejná náhoda. Jeden out-of-sample test prostě nestačí k statisticky relevantnímu závěru, že máme v rukou obchodní strategii, která má prediktivní schopnosti a detekuje signál.

Naštěstí existují pokročilé statistické metody a testy, které nám při správné aplikaci můžou pomoci maximalizovat pravděpodobnost, že vnitřní vlastností dané obchodní strategie je profitabilita na neznámých datech – v rámci živého obchodování. Takové strategie – jejichž testováním a vývojem se zabývám – pak nazýváme robustní.

Samozřejmě, že základní předpoklad je, že od začátku provádíte test na relevantních historických datech a dostatečně likvidních trzích a s realistickým odhadem nákladů na obchod (za komise a slippage – o těch byla řeč v minulém článku.

Jakou cenu má vaše nemovitost?

Získejte na pár kliknutí jediná certifikovaná data o realitním trhu a rozhodujte se na základě správných informací.

Vyzkoušet zdarma

Sdílejte článek, než ho smažem