Закрыть

Об основах риск-менеджмента и использовании коэффициента RR в трейдинге с экспертом в области алгоритмической торговли и бизнес-анализе Дмитрием Клименко

В закладки
Аудио
Берёт интервью Алёна Инжеева

Редактор портала Blockchain24.pro. Начинающий трейдер. Инвестирует в цифровые активы. Изучает функции криптовалют и блокчейн-технологии.

Даёт интервью Дмитрий Клименко

Quantitative Researcher / Algorithmic Trader

Об основах риск-менеджмента и использовании коэффициента RR в трейдинге с экспертом в области алгоритмической торговли и бизнес-анализе Дмитрием Клименко

Торговля криптовалютами — дело не только прибыльное, но и рискованное. Грамотное управление рисками помогает трейдерам избегать эмоциональных решений. В любом трейдинге риск — это вероятность потерять вложенную в сделку часть капитала, а управление рисками, соответственно — умение определять эту вероятность и контролировать финансовые потери вследствие неудачных сделок.

Дмитрий Клименко — эксперт в области алгоритмической торговли, применении систем ИИ, контроле торговыми рисками и бизнес анализе. Он подробно объяснил, что такое риск-менеджмент и зачем это нужно трейдерам, а также рассказал, как правильно использовать коэффициент RR в криптовалютной торговле. Эксперт более 10 лет работает с финансовыми рынками и любезно согласился поделиться своими знаниями и опытом с нашими читателями. 

 - В традиционном трейдинге есть такое понятие, как риск-менеджмент. Насколько он применим для криптотрейдинга и для чего вообще нужно знание стратегий управления рисками? 

 - Сложно понять, что означает традиционный трейдинг. Как и криптотрейдеры, трейдеры, работающие с другими классами торговых инструментов, подразделяют себя в отдельную категорию, такую как stock-trading, forex-trading, commodity-trading и т.д. За исключением нескольких отличий, принципы работы криптотрейдинга очень похожи на все остальные типы трейдинга, где контроль и управление рисками является важнейшей областью. При дизайне своих торговых стратегий я всегда первое место уделяю вопросам контроля рисков, и лишь затем думаю о том, как увеличить прибыльность. Larry Fink основатель Black Rock всю свою карьеру всегда выделял риск-менеджмент как основу, на которой строится весь трейдинг. Самый успешный трейдер Jim Simons описывает в книге, что с первого дня занимается построением математической модели контроля рисков в трейдинге. Основной функцией управления рисков является сделать вашу торговлю стабильно прибыльной.

Получить прибыль случайно не сложно. Есть множество примеров как какие-то трейдеры купили в нужный момент что-то и заработали много денег. Есть и много примеров, как кто-то выиграл в казино, или лотерею. Но если же цель - не единичные успешный сделки, а систематический подход, по которому удастся работать не смотря на меняющиеся структуру рынка, появлении новых финансовых инструментов, смены экономических циклов, то здесь встает на первое место вопрос защиты полученной прибыли и управление рисками.

- Считается, что есть три кита, на которых стоит риск-менеджмент:

  • Ограничение риска сделки. Рекомендовано, чтобы он не превышал 1.5%-2% от общего размера капитала. 
  • Ограничение риска капитала. Общее правило гласит, что суммарный риск всех сделок не должен превышать 20-25% от капитала. 
  • Определение доходности сделки. Для компенсации возможных потерь и получения дохода соотношение между доходом и риском должно быть 3:1 или хотя бы 2:1.

Справедливы ли эти правила для криптовалютой торговли или в трейдинге цифровыми активами стоит придерживаться иных стратегий?

 - Трейдинг криптовалютой мало чем отличается от других типов трейдинга, особенно в вопросах риск менеджмента. И выражение, что риск-менеджмент в трейдинге стоит на «трёх китах» - несколько архаично. Скорее, это сферический риск менеджмент в вакууме (как и планета Земля), который строится на несколько более сложных понятиях. Давайте разберемся, почему не стоит слепо доверять каким-то даже очень популярным мнениям, а лучше примерять каждый пункт через призму свой торговли.

Вопрос контроля рисков не строится независимо от других аспектов торговли. Все очень взаимосвязано, и должно прорабатываться одновременно. Если вы занимаетесь долгосрочным инвестированием и работаете с пятью самыми популярными цифровыми активами, то ограничение риска сделки может быть и больше 2%. Если же занимаетесь внутридневным скальпингом, то соотношение дохода и риска 2:1 тоже не совсем применимо.

Но самый главный вопрос во всех этих определениях - это что же мы считаем риском?

В торговле акциями многие старые учебники считали риском уровень волатильности актива. Прежде всего, т.к. волатильность очень легко посчитать математически, и прекрасно вписывается в теорию вероятности. Однако, если рассмотрим 3 примера A, B, C, в каждом из которых было шесть сделок, где каждая сделка либо заработала 100$ либо потеряла 100$. 

Получим например:

A: +100$   +100$  +100$  -100$ -100$ -100$

B: -100$ +100$ -100$ +100$ -100$ +100$

C: -100$ -100$ -100$ +100$   +100$  +100$

Итоговая прибыль и значение волатильности у всех трёх сценариев одинаковые. Однако максимальная просадка у сценария A и C 300$, а у сценария B всего 100$, при этом в сценарии A мы не уходили в минус ни разу. Даже на этом простом примере мы видим, что вопрос оценки того, что мы считаем риском - более многогранный.

Если мерой риска выбрать величину максимальной просадки, то здесь встает вопрос сложности расчетов и оценки будущих рисков, особенно, если идет вопрос об оценке одновременной торговли на портфеле активов, с множеством сделок. В оценке рисков, как максимальной просадки, есть тоже ряд неточностей, но я считаю его более аккуратным при оценке рисков в трейдинге, чем волатильность. Проблема здесь в том, что легко попасться на ошибку замеров рисков максимальной просадки в конкретных не репрезентативных выборках и есть сложности, чтобы распространить данные размеров рисков на предстоящий трейдинг. Но с помощью построения облака сценариев развития возможной торговли более или менее точные меры риска можно рассчитать.

 - Получается, что универсальных “правил” риск-менеджмента, как таковых, не существует и каждому трейдеру нужно выстраивать собственную стратегию управления рисками? 

 - Рекомендую относиться к вопросам риска с точки зрения оценки на основе проведенного моделирования будущей торговли. В построение модели стоит включить стиль торговой системы, разные сценарии возможных событий и оценивать риск с точки зрения того, чтобы, например, в 90% случаев при моделировании ваша максимальная просадка, как мера риска, не превышала 20%-25% за какой-то промежуток времени, например, шесть месяцев. Все остальные правила о соотношении риска к прибыли, и о максимальном риске на сделку не применимы ко многим современным торговым системам. При использовании данного подхода контроля рисков на первое место выходят вопросы, как точнее построить модель торговли, как точнее построить сценарии торговли, как не попасться на ошибку переоптимизации, или недостаточности статистических данных. И здесь многие «новички» допускают ошибку, когда пытаются построить торговлю таким образом, чтобы выбранная стратегия работала на любом рынке и на любом активе. Такое тоже мало вероятно, и здесь нужно найти некоторый баланс посередине. Дополнительно надо всегда учитывать, что реальные результаты торговли в будущем скорей всего будут хуже, чем показывает модель, поэтому лучше быть к этому готовым. 

 - А как вы относитесь к общеизвестным стратегиям управления рисками, которые трейдеры стремятся освоить в первую очередь? К примеру, расчет риска для торговой позиции рекомендуется выполнять по правилам Элдера 2% и 6% и формуле Келли. Новичкам в трейдинге было бы интересно узнать, как это работает и насколько эффективно? 

 - Закономерности выведенные Келли и Элдера были придуманы пол века назад. В то время трейдинг и набор инструментов для трейдинга был весьма скуден, в сравнении даже с арсеналом средств начинающего трейдера сейчас. Проблема была в том, что построить модель торговли и посчитать результаты сделок было очень трудно и затратно, а потому авторы пошли на заметное упрощение реальной модели торговли. Да и многие торговые стратегии были еще не доступны. В связи с этим, не думаю, что новичкам в трейдинге стоит применять эти правила, а изучение этих правил будет полезно только как экскурс в историю Например, определив, какой размер сделки стоит сделать, учитывая, что торговля ведется с одинаковым размером позиции, с уровнем успешных сделок и доходности, и одинаковом риске каждой сделки по формуле Келли. Или же изучив правило Элдера. Но в реальности, вооружившись Excel, и построив даже простую модель торговли результатов, можно достичь уровня, о котором Келли и Элдер и мечтать не могли, когда работали над формулами. Сейчас компьютеры позволяют достигнуть довольно детального моделирования даже используя подходы грубой силы (Brute Force).

Новичкам в трейдинге я бы порекомендовал изучить базовый Python и креативно переосмыслить старые законы через призму современных вычислительных мощностей и объективно новых принципов торговли.

 - Ваша позиция понятна. Но все же есть моменты в риск-менеджменте, без понимания которых не обойтись любому трейдеру. Речь идет о соотношении риска и прибыли (RR). Что это такое и как использовать этот коэффициент в криптовалютной торговле?

 - Правильное использование соотношение риска к прибыли в торговой стратегии поможет вам разобраться, какие уровни stop loss и take profit использовать, чтобы улучшить торговые результаты. Однако, т.к. результат измерений наиболее оптимальных уровней зависит от многих факторов и статистических данных, то здесь есть некоторые ограничения.

Первое ограничение в том, чтобы статистика работала, нужно большое число сделок. Если вы делаете 3 сделки в год, то в этом случае требуется обратить внимание больше на другие факторы. Это, как в казино, где  среднем люди проигрывают с вероятностью 51%-55% на каждую ставку, однако, если вы пришли и сделали 2 ставки на «красное», то для такой статистики будет не достаточно ставок, и вы даже можете уйти из казино с выигрышем, выиграв 2 раза подряд, например. Но если сыграете 1000 ставок, то ваши шансы на выигрыш резко падают, и казино будет в плюсе. В этом примере наша задача состоит в том, чтобы склонить статистику в нашу пользу и меньше зависеть от удачи, а больше ориентироваться на системный подход.

 - Выходит, что нужно увеличивать количество сделок. А как это правильно сделать?

 - Первый вариант — это торговать чаще, например, рассматривать варианты торговли внутри дня или каждый день. Второй вариант — это торговать одновременно на разных инструментах.

Теперь надо разобраться с уровнем приемлемых потерь. Здесь хорошо подходит небольшая иллюстрация: 

Если у вас есть 100 USD, и вы торгуете с уровнем стопа 100%, то после первой же неудачной сделки вы теряете весь капитал. Если 90%, то останется 10$, и чтобы восстановится вам надо получить прибыль в размере 900%, то есть заработать 90$. Если уровень стопа 50%, то нужно 100% прибыли чтобы восстановится. Если 20%, то надо 25% прибыли, при уровне стопа в 10% надо 11% прибыли. Из этого примера мы видим, что в долгосрочной перспективе выходить за уровень стопа в районе примерно 25% довольно рискованно, ну а риски до 10% уже чувствуются довольно комфортно

Здесь надо обратить особое внимание, что это риск не на одну сделку, а на всю совокупность одновременно открытых сделок.

 - Очень интересный пример, который наглядно демонстрирует, от чего отталкиваться при установке уровня допустимых потерь. А на какие факторы еще стоит обратить внимание?

 - Следующим важным фактором в торговле является процент прибыльных сделок. Данный показатель зависит от многих факторов, в том числе и от выставленных уровней Stop-Loss, и Take-Profit. Допустим, что ваша торговая стратегия в 50% случаев прибыльная и закрывает сделки с 1,5% take-profit, или же теряет 1% на stop loss. Получается, в среднем, при большом числе сделок вы зарабатываете на каждой сделке: 

50% (win rate) х (1,5% (Take Profit)) + (100% - 50% (win rate)) x (-1.0% (Stop Loss)) = 0.25% прибыли. 

Однако, если вы уменьшите уровень Take-profit, то процент прибыльных сделок скорее всего увеличится, но и уровень прибыли на каждой сделки тоже. Для примера представьте, что ваш Take profit 0.1%, тогда вероятность его срабатывания значительно выше, и, допустим, доля прибыльных сделок увеличится до 90%. Но каков же тогда итог средней прибыли на сделку? Давайте посчитаем: 

90% x (0,1%) + (100% - 90%) x (-1.0%) = -0.01%, 

То есть, несмотря на возросший процент прибыльных сделок, торговля становится убыточной. Однако, если рассмотреть другой случай, например, увеличить Take profit до 10%, то обычно и доля прибыльных сделок падает, например, до 10%, тогда посчитаем среднюю прибыль на сделку: 

10% х (10%) + (100% - 10%) х (-1,5%) = -0,35%, 

Результат показывает, что такой вид торговли тоже в долгосрочном периоде не выгоден. Но посмотрев на разные сценарии воображаемого примера, видно, что есть определенный уровень take-profit, который максимизирует нашу среднюю прибыль на сделку.

Стоит отметить, что значение уровня Stop-loss также влияет на долю успешных сделок, обычно при увеличении stop-loss, их количество растет.

 - Теперь понятно, как на долю успешных сделок влияют показатели Stop-Loss, и Take-Profit. А есть ли еще какие-то факторы? 

 - Показатель успешных сделок также зависит и от других факторов, прежде всего от метода входа в сделку. Для примера мы можем покупать актив каждый понедельник в 10 утра, или же при пересечении индикатора RSI уровня 30, или при появлении нового твита Илона Маска. Каждый из алгоритмов входа в сделку влияет на долю успешных сделок. Одним из вариантов подбора оптимального уровня Stop-Loss и Take-Profit может быть просто биотестирование стратегии. Одной из дополнительных альтернатив - создание симуляции рынка. Создать такую симуляцию рынка можно используя любой язык программирования или даже Excel. Рассмотрим на примере:

Допустим мы торгуем, используя для входа определенное событие, например, пересечение 2 скользящих средних с периодом 50 и 200 на M15 графике BTC/USD (график с 15-ти минутными свечами биткоина). Сам актив, тайм-фрейм, метод входа может быть любым, и это тема отдельной дискуссии. Предположим, что таких событий входов в сделку за последний год случилось 50 раз. Если событий произошло слишком мало, то мы не сможем достоверно проанализировать ситуацию, т.к. статистических данных будет недостаточно. Правило простое - чем больше событий входа, тем достовернее результат.

Следующим шагом надо ограничить время, за которое мы анализируем сделку после события входа, например 10 часов. И допускаем, что если за 10 часов сделка не достигла уровня stop-loss или take-profit, то закрываем ее с прибылью, какая есть. Сам диапазон может быть любым, но здесь надо учитывать, насколько наше событие для входа в сделку могло влиять на цену актива. Например, твит важного инфлюенсера в первые часы, наверное, влияет на цену значительно больше, чем спустя полгода после этого события.

Отметив все моменты входа на рынок, у нас их 50, и ограничение по времени, у нас оно 10 часов, учитывая, что это M15 свечи на графике, получаем набор из 40 баров (10 часов по 15 минут интервалы) на каждое событие.

Следующим этапом мы попробуем сгенерировать тысячи возможных сценариев развития, которые наступят после нашего момента входа на рынок. Для чего мы это делаем? Для того, чтобы понять, чего можно ожидать в будущем от поведения цены актива, и какие уровни stop-loss и take-profit выбрать оптимальными.

Рассмотрим алгоритм генерирования одного возможного сценария и затем надо будет повторить эту процедуру тысячу раз:

  1. Выберем наугад одно из наших событий входа из 50.
  2. Выберем наугад одно из изменений цены, после события входа за M15 свечке.
  3. Добавим эту свечку к нашему новому графику цены.
  4. Повторим события 1-3, каждый раз выбирая новое событие входа наугад и свечку с момента входа, пока не построим 40 новых свечек цены. Таким образом генерируется один сценарий.

Пример: У нас 3 события входа: A, B, C. и в каждом событии 9 баров, которые нумеруются от 1 до 9, где 1 сразу после события, а 9 последний. Таким образом сценарий развития события A - это 9 баров, которые отметим, как A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9. Для генерации нашего сценария возьмём наугад события A, B или C, и индекс и повторим 9 раз. Пример результата: A5, B3, B6, A2, C9, C1, C9, A7, B4. Каждое такое событие — это изменение цены актива, например A5 – это +0,05%.

После того, как сценарии возможно поведения актива составлены, запускаем симуляцию нужного уровня take-profit и stop-loss, исполняя сделку на каждом из тысячи сценариев, и рассчитывая среднюю прибыль. В итоге выбираем такие уровни take-profit и stop-loss, на которых средняя прибыль в этих тысячи гипотетических сценариях была максимальна. И находим идеальное соотношение риска к прибыли.

Это лишь один из методов что можно попробовать, но даже этот метод можно улучшить. 

 - Т.е. и без того эффективную стратегию можно усовершенствовать?

 - Да, например, добавив пессимистичный подход. Выберем уровень пессимизма, например, 20%. И теперь при генерации сценария развития наугад одно из значений движения актива умножаем на минус единицу. Логика этого события в том, что наше событие входа выбрано так, чтобы был максимально высокий процент прибыльных сделок, и может так получится, что мы выбрали очень переоптимизированное событие входа, так что в будущем оно будет немного более пессимистично. Для этого некоторые торговые свечки мы инвертируем. Также можем отдельно генерировать линию High-Water-Mark, и не позволять нашему сценарию развития пересекать ее искусственно. В общем, еще есть множество методов, как сделать модель точнее.

 - Выходит, что есть множество методов управления рисками. Также хочется отметить, что выбор оптимальных торговых параметров - задача непростая. Есть ли еще какие-то нюансы, на которые трейдерам стоит обратить внимание?

 - В принципе задача выбора оптимального уровня take-profit, stop-loss достаточно сложна, так как сильно влияет на долю успешных сделок, и эта зависимость сложно моделируется. Но для торговых активов, что показывают значительный рост, такие как крипта, есть интересная альтернатива. Мы можем использовать как сценарий выхода только трейлинг stop-loss. Trailing stop-loss это уровень стопа, которые растет вместе с тем как растет наша прибыль. 

Пример: Допустим открыли сделку на 100$, с трейлинг стопом в размере 10$. Если прибыль сделки пойдет вниз и дойдет до уровня 90$, закроем сделку. Но если сначала прибыль по сделки поднялась на 2$, то и стоп поднимаем на 2$, и теперь он на уровне 92$. К моменту, когда прибыль будет на 15$ стоп будет уже на уровне 105$. 

Таким образом мы позволяем прибыли расти, не ограничивая прибыль take-profit, но, если вдруг цена актива начинает падать, закрываем его, с полученной прибылью.

Для многих трендовых активов такой подход может быть более удачным и прибыльным, однако стоит задача, как рассчитать нужный уровень трейлинг stop-loss? Для этого как раз отлично подходит метод, описанный ранее - с построением тысяч сценариев развития событий, и выбираем оптимальный уровень, где наша средняя прибыль на сделку, в зависимости от параметра trailing stop loss, максимальна.

Еще одним важным пунктом при выборе оптимального уровня риска к прибыли является решение, когда эти уровни будут рассмотрены, и сколько исторических данных использовать для расчета текущих. Чтобы решить эту проблему, попробуйте протестировать весь подход на разных промежутках и посмотреть на результаты исторической симуляции с разными временными промежутками.

Подбор оптимального уровня риска к прибыли может значительно улучшить результаты вашей торговли.

 - Какие основные ошибки допускают начинающие трейдеры?

 - Трейдинг это профессия, которой, как и любой другой профессии, стоит учится. Для многих типов трейдинга сейчас очень низкий порог входа, и одни из самых низких порогов входа в Forex и Crypto трейдинге. В связи с этим многие новички без должной подготовки теряют деньги.

Поэтому несколько советов начинающим трейдерам:

1) Торгуйте только тогда, когда у вас есть преимущество, и статистика на вашей стороне. Чтобы этого добиться, должна быть некоторая торговая стратегия с набором правил. Причем торговая стратегия не обязательно должна быть торговым роботом. Но даже при «ручном» трейдинге правила должны быть. И вы сможете протестировать свою торговую стратегию на исторических данных, чтобы понять, есть ли преимущество у вас или нет.

2) Больше половины ресурсов на разработку новой торговой стратегии стоит уделить вопросам обнаружения торговых рисков, и методам их предупреждения и минимизации.

3) Не используйте много правил в составлении торговых стратегий, т.к. это легко ведет к ошибке переоптимизации, и вы, по сути, заучиваете прошлую историю статистически, но не находите реальные неэффективности рынка, которые можно использовать для своего обогащения. По сути, большинство торговых стратегий — это выявление рыночной неэффективности и ее использование.

4) Неэффективности на рынке не существуют все время. Они появляются и исчезают. Здесь хорошо получается объяснить на примере. Например, открыли новый офисный центр, и появилось 400 сотрудников, что там работают и хотят обедать. Образовалось некоторая неэффективность рынка, и вы, обнаружив эту неэффективность, открываете киоск с хот-догами там. Часть сотрудников у вас покупают каждый рабочий день хот-доги, и вы в прибыли. Через время больше людей обратило внимание на эту неэффективность и открыли бургерную, шашлычную, и т. д. И эти конкурентные места переманивают часть клиентов себе, и теперь доходов с оставшихся у вас едва хватает, чтобы заплатить за аренду места. Или же вдруг офисное здание закрыли, или еще что. Но суть в том, что со временем по той или иной причине неэффективность исчезнет. И весьма наивно многие «новички» в трейдинге к этому не готовы. И в нашем примере, если вы продолжите работать с киоском хот-догов, и надеяться на такую же прибыль, как и ранее, не отреагировав вовремя, вы потеряете много денег. При торговле надо заниматься поиском новых неэффективностей рынка, которые можно использовать, и проводить переоценку своих текущих торговых стратегий. Чаще всего логического объяснения почему та или иная неэффективность рынка исчезла - нет.

5) Как часть риск менеджмента, составьте заранее план поведения при неблагоприятном стечении обстоятельств. Очень детальный план, пожалуйста. Особенно, если торгуете в «ручном» режиме. При накоплении убытков вы начнете паниковать, и часто не логично мыслить, особенно на ранних этапах освоения трейдинга. Поэтому четко определите для себя заранее, на моменте создания торговой стратегии, план выхода. Например, если получил 10 убыточных сделок подряд, или если тренд поменялся и не восстанавливается в течении 10 дней, или при потерях более 10% и т. д. Очень важны четкие цифры в плане.

6) Найдите свою специализацию в трейдинге.

7) Ну и, конечно, постоянно обучайтесь, тестируйте свои торговые стратегии, стройте модели торговых стратегий, придумывайте методы более точного моделирования, такие как синтетические торговые инструменты, бутстрапинг истории, тест на торговлю обезьянами, и т. д. А также изучайте все более современные и действенные методы.

Предыдущая статья Понравилась статья? 0 Следующая статья
Комментарии: 0
Оставить комментарий
Сервис подписки в данный момент находится в завершающей стадии разработки. Регулярная отправка новостных материалов на Ваш email начнется в ближайшее время. Повторная подписка не потребуется.
Добавить еще