ГЛАВА 25 СЕКРЕТЫ УСПЕШНОЙ ТОРГОВЛИ

К оглавлению 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Фернандо Диз'

Каждый, стремящийся быть трейдером, часто задает один и тот же вопрос: ｫЧто позволяет

быть успешным трейдером?ｻ

Любой, прочитавший две книги Джека Швэйгера ｫЧародеи рынкаｻ (Market Wizards), должен

знать, что успешная торговля имеет по крайней мере три компонента: психологический склад

трейдера, преимущества торговой системы и строгое управление капиталом. Хотя знание

этого дает вам очень полезные общие руководящие принципы, любой трейдер, стремящийся

добиться успеха, может извлечь пользу из более систематического изучения успехов

трейдеров и, что важнее, их неудач. С этой целью я изучил 925 программ СТА за период

1974—1995 гг.2 и, не будучи психологом, сосредоточился лишь на двух последних

компонентах успешной торговли: преимуществе и управлении капиталом. Цель исследования

— выяснить, как влияют на успех программы преимущество и управление капиталом.3

Определение успеха в этом исследовании было очень простым: СТА, или его программа,

считались успешными, если могли оставаться в деле. Из 925 СТА, или программ, изученных

между 1974 и 1995 гг., 490 продолжают работать; остальные 435 вышли из бизнеса.

ｫПреимуществоｻ программы определялось пятью различными и дополнительными

критериями:

1 Фернандо Диз — доцент финансов факультета менеджмента Сиракузского университета.

'Данные, используемые в исследовании, предоставлены Barclay Trading Group. Особая

благодарность Солу Вэксману и Питеру Николсу за их полезные комментарии. ' Diz, Fernando

(1995), СТА Survival and Return Distribution Characteristics, working paper,

Syracuse University.

• Ежемесячная совокупная прибыль— итоговый результат работы программы или трейдера.

• Максимальная месячная прибыль— прибыль в наиболее успешный месяц— потенциал

доходности программы и того, торгуется ли она на оптимальных уровнях.

• Отношение Шарпа — мера доходности на единицу стандартного отклонения — позволяет

сравнивать прибыль профамм с различной волатильностью.

• Асимметрия прибыли— положительное число говорит вам, что программа, как правило,

имеет тенденцию давать прибыль выше средней,

• Эксцесс прибыли — измеряет, как расположены прибыли вокруг средней величины

относительно нормального распределения. Положительное значение говорит вам, что

существует более высокая вероятность получения прибыли около средней величины по

сравнению с нормальным распределением.

Первый критерий — ежемесячная совокупная норма прибыли программы на протяжении

всего периода ее функционирования — измеряет уровень прибыли, которую смогла принести

программа за время своего существования. Приводим следующие диапазоны прибыли,

которые вы можете найти среди различных программ за время их существования: максимум

месячной прибыли равен 10,36 процента, а минимум — 6,04 процента. Второй критерий

преимущества — это прибыль в наиболее успешный месяц. Эта мера обращает внимание на

величину потенциальной прибыли и дает представление о величине преимущества программы

и о том, торгуется программа на оптимальных уровнях или нет. Программа с наиболее успеш-

ным месяцем имела прибыль в 319 процентов, тогда как программа с наименьшим самым

успешным месяцем имела прибыль в 0,8 процента. Третий использованный параметр —

отношениеШарпа — мерило прибыли на единицу риска, позволяющее вам сравнивать

доходность программ с очень различными характеристиками риска. Предположим, вы имеете

две программы Аи В с одинаковым ежемесячным совокупным доходом, но программа А имеет отношениеШарпа вдвое большее, чем программа В. Это означает: программа А может

давать такую же прибыль, как программа В, по с вдвое меньшим риском, или волатильностью.

Последние два критерия преимущества — асимметрия и эксцесс— весьма технические и

дают представление о том, насколько способна программа давать большую прибыль с

высокой степенью вероятности.

Так же, как преимущество измеряет увеличение кривой активов СТА, управление капиталом

следит за падениями и восстановлениями этой кривой.

Качество управления капиталом программы измерялось пятью различными критериями:

• Стандартное отклонение прибыли— последовательность, с которой программы приносят

прибыль. Дает представление о том, какой величины истощение счета и прибыль можно

ожидать.

• Максимальное месячное проседание— величина потенциальных убытков — дает

представление о средствах управления риском и торгуется ли программа на оптимальных

уровнях или нет.

• Число месяцев, необходимое для восстановления после проседания, при прочих равных,

программы с хорошим управлением капиталом, оправятся быстрее, чем программы с плохим

управлением капиталом.

• Стандартное отклонение времени, необходимое для восстановления после проседания,

измеряет последовательность, с которой программы выходят из проседаний.

• Время, необходимое для восстановления после наихудшего проседания, выраженное как

процент от срока существования программы— указывает, какая часть функционального

периода программы потрачена на восстановление после худшего проседания.

Первый критерий касался стандартного отклонения ежемесячной прибыли. Стандартное

отклонение дает представление о вероятности больших выигрышей или больших проседаний

относительно средней ежемесячной прибыли программы. Второй критерий управления

капиталом, касающийся максимального месячного проседания, демонстрирует величину

потенциальных убытков и дает представление о средствах управления риском и о том,

торгуется ли программа на оптимальных уровнях. Приводим величину проседаний, которую

можно ожидать: самое большое проседание составило 81 процент, а самое маленькое—

отсутствие проседания вообще. Среднемесячное проседание для всех изученных программ

составило 16 процентов. Хотя рассмотрение любого отдельно взятого месячного проседания

важно, но еще важнее количество времени, необходимое программе, чтобы выйти из убытка.

Например, предположим, начальный капитал программы составляет 1 000 000 долл., и в

следующем месяце программа переживает проседание на 25 процентов, сокращая капитал до

750 000 долл. Каково максимальное число месяцев, которое потребуется программе, чтобы

вернуть капитал на уровень 1 000 000 долл.? Это то, что измеряет третий критерий

переменной управления капиталом. Для худшей в этой категории программы потребовалось

137 месяцев, чтобы оправиться от ее худшего проседания. Не удивительно, что, так и не сумев

за более чем 11 лет оправиться от своего худшего проседания, эта программа вышла из бизне-

са. Для средней программы требуется в среднем 20 месяцев, чтобы оправиться от своего

худшего проседания. Этот критерий важен, потому что с его помощью можно теоретически

показать, что программа с хорошим управлением капиталом может оправляться от проседания

намного быстрее, чем программа с плохим управлением капиталом. Что это означает? Это

означает: если высмотрите на двух трейдеров, имеющих одно и то же преимущество

(систему), тот, у кого управление капиталом лучше, оправится от проседания быстрее. А что,

если один трейдер имеет большее преимущество, чем другой? Если оба трейдера используют

хорошее управление капиталом, тот, у кого преимущество больше, вероятно, оправится от

проседания быстрее. Однако достаточно академических объяснений. Что же, наиболее

вероятно, может произойти?

Я изучил работу наиболее успешных трейдеров, следующих за трендом, и нашел, что

распределение их месячной прибыли удивительно близко; они имеют сопоставимое

преимущество. Главное различие между ними в их убытках. Трейдеры с самыми высокими

средними прибылями имеют последовательно меньшие убытки. Это пример того, как

управление капиталом повышает ваше имеющееся преимущество.

Четвертая переменная управления капиталом измеряет последовательность, с которой

программы оправляются от проседания. Большая величина этого критерия означает, что

программы не могут последовательно с течением временем оправляться от убытков. Это,

вероятно, связано в равной степени и с преимуществом программы, и с ее управлением

капиталом. Последняя переменная управления капиталом показывает самый большой

промежуток времени, потраченный программой на восстановление после проседания,

выраженный как доля периода существования программы. Например, если программа

просуществовала в течение 24 месяцев и потратила 12 месяцев на восстановление после

своего наихудшего проседания, значение этой переменной будет 0,5. Эта переменная

пытается уловить значимость худшего проседания программы относительно времени се

существования.

Результаты исследования показывают, что и преимущество, и управление капиталом сильно

влияют на вероятность успеха СТА. Этот общий результат только подтверждает то, что

говорится в книге ｫЧародеи рынкаｻ. Но мой интерес был гораздо специфичнее. Я хотел знать,

были ли важные различия между успешными (оставшимися в живых) и неудачными

(вышедшими из бизнеса) СТА, или программами. Сначала я рассмотрел их преимущество.

Результаты вы можете видеть в Примере 25.1.

Изучение результатов в Примере 25.1 привлекает внимание к двум моментам. Успешные

программы могли приносить ежемесячную совокупную норму прибыли на 48 процентов

выше, чем неудачные программы.

ПРИМЕР 25.1. Средние значения переменных ｫпреимуществаｻ у успешных и неудачных

программ.

Переменная «преимущества» Успешные программы Неудачные программы

Ежемесячная совокупная

прибыль, %

1,35% 0,91%

Максимальная месячная

прибыль, %

30,80 34,70

ОтношениеШарпа 15,91 9,89

Более важно, они не только могли приносить большие прибыли своим клиентам, но и делали

это с риском меньшим, чем неудачные программы. Среднее отношение Шарпа у успешных

программ было на 61 процент большее, чем у неудачных программ. Способность приносить

большую прибыль с меньшим риском приводит нас ко второму компоненту успешной сделки:

управлению капиталом. Результаты такого сравнения показаны в Примере 25.2.

ПРИМЕР 25.2, Средние значения переменных управления капиталом у успешных и

неудачных программ.

Переменная управления

капиталом Успешные программы Неудачные программы

Стандартное отклонение

прибыли

8,09% 9,Ш

Максимальное месячное

проседание

15,30% 17,80%

Число месяцев, необходимых

для восстановления после

проседания

]9 22

Изменчивость в восстанов-

лении после проседания, в

месяцах

6 7

Результаты в Примере 25.2 весьма наглядны. Прибыли успешных программ на И процентов

менее переменны, чем прибыли их неудачных аналогов. Более того, успешные трейдеры

переживают меньшие максимальные проседания. Они оправляются от проседаний быстрее и

делают это последовательнее. Наконец, обратите внимание: неудачные программы тратят

большую часть срока своего существования, оправляясь от своего худшего проседания!

Урок, который можно извлечь из этих результатов, очевиден: успешные трейдеры имеют

большее преимущество и намного лучшее управление капиталом, чем неудачные трейдеры.

Помните, что это средние различия между успешными и неудачными программами. Эти

результаты не говорят вам, однако, который из этих двух компонентов может быть важнее для

объяснения успеха. Это именно тот вопрос, на который я хотел ответить. Вопрос, который я

задал, звучал так: если бы мне нужно было объяснить успех только одной или двумя

переменными, какие именно дали бы мне наилучшее обоснование различий между

успешными и неудачными трейдерами? Как вы увидите, результаты оказались весьма

поразительными.

Если бы мне нужно было объяснить успех с помощью только одной переменной, то тем, что

наиболее точно предсказывало успех или неудачу, оказалось бы количество времени,

потраченное программой на восстановление после ее худшего проседания, выраженное как

процент от срока ее существования.

Очень маленькие значения этой переменной ассоциировались с успехом, а очень большие

значения предсказывали неудачу. Из этого открытия можно извлечь важный урок, особенно

подходящий для трейдеров, занимающихся этим бизнесом в течение очень короткого

времени: избегайте больших проседаний и восстанавливайтесь после них быстро, если

хотите остаться в бизнесе (но не увеличивайте при этом риск!). Более интересно, когда вы

включаете максимальное число месяцев, необходимых трейдеру, чтобы оправиться от своего

худшего проседания в анализе, одни лишь две эти переменные объясняют 88 процентов

прогнозирующей силы модели со всеми переменными преимущества и управления

капиталом, вместе взятыми! Это отчетливо демонстрирует: хотя неудачные трейдеры имеют

меньшее преимущество по сравнению с успешными, их меньшее преимущество не является

причиной их неудач; дело в их управлении капиталом! Собственно говоря, их меньшее

преимущество вполне может быть результатом плохого управления капиталом. Это весьма

наглядно. Это говорит нам, что большинство СТА, или программ, вышедших из бизнеса,

имели достаточно преимущества, чтобы оставаться в деле! Причина их неудач— в плохом

управлении капиталом.

Преимущество системы и разумное управление капиталом— наиболее важные компоненты

успешной сделки. Данное исследование подтверждает этот тезис. Успешные трейдеры имеют

большее преимущество и лучшее управление капиталом, чем неудачные трейдеры. Однако в

отличие от распространенного мнения, данное исследование показывает, что меньшее

преимущество неудачных трейдеров не является причиной их неудач. Неудачи трейдеров

можно почти исключительно объяснить их плохими методами управления капиталом.

Технические приемы, преподаваемые в настоящей книге, дадут вам необходимое торговое

преимущество. Но нельзя преувеличить важность управления капиталом, если вы хотите

увеличить это преимущество.

Время восстановления после

наихудшего проседания, вы-

раженное как процент от срока

существования программы

0,32 0,41