<<
>>

Показатель эффективности, Средний показатель прибыли/ убытка, Соотношение Выигрышных и Убыточных дней

Мой первый закон «трейдо-динамики» гласит: Ключ к достижению прибыльности с поправкой на риск состоит в том, чтобы то, что ты выжимаешь из рынка, когда ты прав, было больше того, что ты ему отдаешь, когда ошибаешься.
Есть множество разных способов оценки ваших показателей с этой точки зрения, и, наверное, самым главным из них, как мы поймем в дальнейшем, является анализ на уровне транзакции. Однако, поскольку данные на уровне транзакции могут быть неточными, слишком громоздкими для обработки или просто недоступными, то очень важно провести также анализ с точки зрения дневных показателей прибылей/убытков, что в подавляющем большинстве случаев будет близким отражением того, что происходит в каждой сделке (по принципу «сделка за сделкой»). Как указано выше, этот «показатель эффективности» тесно связан со статистикой процента выигрышных дней как одного из важных эталонов первого порядка для оценки эффективности трейдинга. На это надо смотреть так: чтобы преуспеть как трейдер, вы должны либо принимать правильные решения более чем в 50% случаев, либо в выигрышные дни зарабатывать больше, чем теряете в убыточные, - или же (в идеале) попробуйте добиться некой комбинации двух этих условий. Поэтому, когда с тем или иным счетом возникают проблемы, я первым делом смотрю, не кроется ли их причина в низком проценте выигрышных дней (возможно, это говорит о том, что выбор был не лучшим) или в показателе эффективности (который является индикатором потенциальных проблем, касающихся стиля трейдинга). В свою очередь, это по

Структура прибылей и убытков во времени

103

зволяет понять возможные недостатки, а также определиться с соответствующими контрмерами.

Статистика процента выигрышных дней и показатель эффективности взаимосвязаны. Но можете быть уверены: из этих двух величин показатель эффективности более важен. Такая разница в уровнях важности зависит от ряда различных факторов, но главным образом от того, каково в данном портфеле соотношение объемов трейдинга и инвестиций.

Для тех, кто держит позиции долгое время, как подсказывает интуиция, важнее всех прочих факторов, связанных с прибыльностью отдельных дней, будет правильный выбор позиций. Для тех же, кто торгует очень активно, есть все шансы преуспеть даже несмотря на большое количество неудачных дней, коль скоро в свои выигрышные дни им удастся обратить полученную прибыль в деньги с достаточно высокой премией. Однако практически в любом случае, чтобы добиться успеха, нужно в удачные дни зарабатывать больше, чем теряешь в плохие.

Если не стремиться к достижению этой цели, то ваш портфель может оказаться в крайне затруднительном положении.

Какой же эталонный ориентир можно выбрать для показателя эффективности? Опыт подсказывает мне, что примерно 125%

- цифра вполне достижимая, и мне довелось поработать с теми, у кого она бывала горазда выше, а у некоторых вполне устойчиво превышала и 200%. Поразмышляйте об этих цифрах, и найдите для себя такие условия, при которых ваш показатель эффективности был бы наибольшим. Если эти условия таковы, что их масштаб может возрасти, то вы на правильном пути.

Просадка капитала

Если вы занимаетесь трейдингом и инвестициями, знайте: большую часть своего времени вы проведете в том невеселом состоянии, которое известно под названием просадки капитала (drawdown). Это статистическое понятие повсеместно применяется при оценке работы любых портфельных менеджеров. Оно имеет очень конкретное, но зачастую неверно понимаемое определение. А именно

- просадкой капитала называется разница между самой высокой оценкой портфеля за данный период и его наименьшей последующей оценкой. Это означает, что ваш портфель либо находится на рекордной высоте за данный период времени, либо, по определению, в просадке. Более того, ваш статус не меняется до тех пор, пока

104

[лава 3

вы снова не достигнете новых рекордных высот. Поэтому если вы управляете, скажем, капиталом в $10 миллионов, заработаете в ближайшем месяце $1 миллион и потеряете $50 тысяч в первый день следующего месяца, еще $25 тысяч на другой день, а на третий вернете эти $50 тысяч, то ваша просадка составит $75 тысяч, и официально это будет именно так до тех пор, пока сальдо вашего счета не достигнет как минимум $11,000,001.

А так как трейдеры очень редко оперируют на более высокой отметке сальдо счета, то они практически всегда, по крайней мере номинально, находятся в условиях просадки.

Тщательный и глубокий анализ моделей ваших просадок зачастую дает более объективную и всеобъемлющую информацию о том, какие риски характерны для вашего портфеля, чем любой другой элемент нашего статистического инструментария. И тому есть пара причин. Во-первых, используя фактические данные, а не статистические (каким, например, является стандартное отклонение), вы устраняете необходимость делать какие бы то ни было предположения - например, о том, что распределение вашей доходности нормально. История ваших просадок - она и есть история ваших просадок; и неважно, основывается ли она на наборах данных, имеющих скошенное распределение или избыточное количество наблюдений в хвостах распределения, или же, наоборот, гистограмма, отражающая состояние портфеля, настолько похожа по форме на колокольчик, что вы почти слышите его звон, зовущий к утренней воскресной мессе. Во-вторых, несмотря на то, что другие статистические величины, о которых мы говорим, обычно являются одноточечными характеристиками комплексных и многомерных явлений, понятие просадки капитала охватывает глубинный временной интервал, а также связанные с вашими фактическими рисками модели восстановления капитала.

Поскольку, согласно моим оценкам и согласно приведенному выше определению, как минимум 80% вашей карьеры в качестве трейдера пройдет в условиях просадки - по крайней мере, номинальной, - то это понятие было бы уместным подвергнуть дальнейшему углубленному анализу. Среди различных связанных с просадкой капитала факторов, по которым вам надо будет отслеживать каждую отдельную просадку, я бы перечислил следующие:

• Размер просадки. Вам, естественно, захочется отследить стоимость ваших просадок - как в долларах, так и в процентах капитала, размещенного или использованного на рынке.

Структура прибылей и убытков во времени

105

Заметьте себе, что эти цифры сами по себе могут быть проанализированы более глубоко. Как меняются просадки со временем? Увеличиваются или уменьшаются они по абсолютной величине (в долларах) и в относительном смысле (в процентах)? Привязаны ли они к каким-то конкретным рыночным условиям? Как они коррелированы с вашей прибыльностью за определенные продолжительные периоды времени (скажем, в течение года)? Все эти вопросы могут и должны решаться в динамике, и они всегда должны обеспечивать возможность узнать что-то новое о вашем торговом поведении.

Восстановительный период. Разумеется, очень важно хорошо представлять себе динамику ваших просадок во времени, и лучше всего ее можно было бы выразить через соответствующее ей время восстановления. Здесь важно все время помнить определение просадки - это любой отрицательный показатель прибыли/убытков, который «сбивает» состояние счета с его рекордных высот. Таким образом, Восстановительный период - это статистическая величина, которая является просто количеством времени, которое необходимо для того, чтобы достичь новых «высот». Как статистическая характеристика просадки, эта величина допускает широкий дополнительный анализ по разным временным периодам.

Размер последующего прироста. Как мы определили только что, просадка не заканчивается до тех пор, пока на счете не окажется новой «рекордной» суммы. Поэтому целесообразным было бы сравнивать, на сколько новая, более высокая отметка, больше предыдущей. Эту цифру можно выразить через отношение (коэффициент), в знаменателе которого будет стоять статистическая характеристика просадки, и она даст вам некоторое представление о том, каково на вашем рынке соотношение риска и доходности. Так, в некоторых долгосрочных стратегиях (например, при инвестировании в частные акции) исполнение сделки и ограничения, связанные с ликвидностью, могут привести к тому, что для достижения желаемой доходности вы можете оказаться вынужденными пойти на значительную просадку капитала. В таких случаях бывает очень полезно понять, каков будет размер соответствующей просадки. И наоборот, краткосрочные стратегии торговли ликвидными ценными

бумагами на относительно совершенных рынках для

106

Глава 3

достижения поставленных целей не должны требовать таких больших жертв.

• Доходность за период Максимальной Просадки CROMAD). Эта статистическая характеристика, в которой доходность за год выражается в виде процента от самой большой просадки, произошедшей за тот период времени, по которому производится анализ, фактически представляет собой то, что многие считают самой точной доступной мерой доходности с поправкой на риск. Это верно прежде всего потому, что просадка капитала, возможно, является наиболее точной мерой риска портфеля. Отслеживая свои просадки, скажем, за период в несколько лет, и в особенности при разных рыночных условиях, вы начинаете понимать, каков может быть весь спектр негативных результатов, которые могут произойти в ходе вашей деятельности в качестве трейдера, и каковы могут быть их последствия. Сравнивая худшие из них с вашей доходностью за год, вы получаете чрезвычайно эффективный способ, с помощью которого можно выразить риски и доходность вашего портфеля; и этот способ никоим образом и ни в малейшей степени не основывается на каких-то предположениях о распределении ваших доходов.

Когда речь идет о профессиональных торговых счетах, в том числе связанных с деятельностью хеджевых и фьючерсных фондов, портфельным менеджерам во многих случаях платят только за показатели прироста. И здесь есть одна очень значимая подоплека: дело в том, что если вы работаете по данной схеме, то вам не заплатят за то, что вы заработали в период восстановления после просадки. Это, в свою очередь, имеет большое значение для управления портфелем. Во-первых, - об этом, может быть, и нет нужды упоминать, - это означает, что вы будете стремиться сделать все, что в ваших силах, чтобы свести к минимуму размер просадок капитала, когда они только еще начинают вырисовываться у вас на горизонте. Однако если они уже достигли какого-то определенного уровня, то связанный с этим процесс восстановления потребует времени, а это, в свою очередь, может сопровождаться некоторыми финансовыми ограничениями, которые повлияют и на вашу профессиональную деятельность, и на вашу личную жизнь. В этой связи у вас может возникнуть соблазн выбрать такие варианты управления портфелем, которые не вполне согласуются с теми решениями, которые вы бы приняли, если бы личные факторы в расчет не принимались. От того, как вы поведете себя при таком стечении обстоятельств,

Структура прибылей и убытков во времени 107

будет зависеть ваше положение как портфельного менеджера в долгосрочном плане. Если вы проявите нетерпение и попытаетесь поскорее вернуть то, что потеряли, вы вполне можете оказаться в еще более глубокой финансовой пропасти, и под угрозой окажется вся ваша трейдинговая программа. Однако практически никогда не бывает так, чтобы «день зарплаты» откладывался навечно.

Вот поэтому я и считаю, что использование порогов просадки как основы для сокращения рисков является важнейшим компонентом любой программы управления рисками. Сделайте себе одолжение — определите для себя эти пороги с самого начала трей-дингового цикла. А потом достаточно просто придерживаться взятых на себя обязательств. Например, вы можете принять решение сократить подверженность рискам, скажем, на 50% , если просадка капитала составит 10% . Если вы сможете это сделать, то добьетесь двух важных результатов. Во-первых, это очень сильно повлияет на сокращение размера любых ваших будущих возможных просадок. Во-вторых, в долгосрочной перспективе это может дать вам уверенность в том, что вы в состоянии взять на себя более высокий совокупный риск, поскольку разработали схему, превращающую понятие просадки капитала из таинственного и страшного явления, которое никогда и ничего хорошего вам не принесет, во вполне контролируемую динамику, которая на самом деле является просто частью разумной программы управления рисками.

Главная польза такого подхода состоит в том, что вы не даете себе попасть в такое положение, при котором ваши просадки становятся слишком глубокими, чтобы позволить вам восстановить свое материальное благосостояние. А компромисс здесь в том, что для любого уровня разового успеха, которого вы достигаете после просадки, вы можете ожидать, что соответствующий восстановительный период будет значительно длиннее, чем он мог бы быть, не попытайся вы восстановить свои потери в максимально короткий срок. Однако я абсолютно уверен, что дополнительные инвестиции в виде вложенного времени - это то, что окупается мириадами разных способов.

В принципе, изучение моделей просадок, как часть всестороннего статистического анализа, позволит вам достичь глубокого понимания динамики вашего конкретного портфеля. Вы гораздо лучше поймете, что пошло не так, почему это произошло, и что нужно для того, чтобы исправить положение. Более того, если вы будете использовать просадки как «обратный барометр» для измерения суммы риска, приемлемой для вашего счета — т.е. снижать

108

Глава 3

уровень риска, если происходят существенные просадки, и повышать его, только когда ситуация в основном будет исправлена, - у вас появится возможность гораздо более явно контролировать свой успех, чем том в случае, если вы будете действовать в полном неведении относительно этой важнейшей характеристики.

Корреляция

Последним ключевым элементом нашего начального статистического инструментария является корреляционный анализ. С этим понятием вы должны быть знакомы хотя бы поверхностно. Корреляционный анализ подразумевает определение той степени, в которой два или более рядов данных обнаруживают сходные характеристики - с точки зрения наших целей, главным образом, во времени. Коэффициенты корреляции могут быть от +100% до -100%, однако (если только эти ряды данных не являются представлением одного и того же понятия - например, дохода по данной облигации и ее цены) обычно их значения находятся где-то между этими пределами.

Проводя корреляционный анализ временных рядов в отношении доходности портфеля, трейдеры получают возможность глубоко осмыслить те явления и закономерности, которые лежат в основе его экономики. Например, вы можете обнаружить, что показатели вашего портфеля очень сильно коррелируют с такими базовыми фондовыми индексами, как Standard&Poor's (S&P) 500, промышленный индекс Доу-Джонса (DJIA), или сводный индекс НАСДАК (Nasdaq Composite). Скорее всего, это будет служить признаком того, что для вашего портфеля характерен уклон в длинную сторону рынка, а это означает, что ваш счет должен работать более эффективно, когда рынок идет на подъем. Однако это просто один из видов корреляционного анализа, который можно с большим успехом применить к вашим временным рядам показателей прибылей/убытков.

Далее я вкратце расскажу о стандартных категориях корреляционного анализа, которые могут быть вам полезны при определении движущих сил относительной эффективности вашего портфеля.

Корреляция с рыночными эталонами

Это общий случай, связанный с приведенным выше примером, когда вы можете вычислить «коэффициенты корреляции» между вашей доходностью и показателями различных рыночных индексов. Тут я бы порекомендовал вам начать этот процесс с того, чтобы

Структура прибылей и убчтков во времени 109

просто найти такие рыночные индексы (я имею в виду достаточно бессистемный подход к этому вопросу), которые лучше всего отвечают сущности вашего трейдинга, и тогда уже начать предварительно анализировать возможную корреляцию. Например, если вы занимаетесь обыкновенными акциями американских компаний, то можно начать с индексов Доу-Джонса, S&P или сводного индекса НАСДАК. (Эта во многом похоже на определение «беты» для отдельной ценной бумаги. Поэтому, когда вы вычисляете коэффициент корреляции со стандартным базовым фондовым индексом для того рынка, где вы работаете, не будет ошибкой смотреть на него как на бету вашего портфеля. Если хотите подойти к этому делу творчески, вам будет интересно сравнить свою коррелированность с фондовыми рынками со средней величиной беты для ценных бумаг, содержащихся в вашем портфеле.)

Аналогично, если вы торгуете американскими ценными бумагами с фиксированной доходностью, то лучше всего будет начать с облигаций Казначейства (долгосрочных), или Евродолларов (краткосрочных), или фьючерсных контрактов. Имея такие ориентиры, подойдите к этому процессу творчески - посмотрите, какова корреляция между вашими прибылями/убытками и другими рыночными временными рядами, причем возьмите для сравнения столько этих рядов, сколько сможете найти, - причем неважно, имеет это, с вашей точки зрения, какой-то интуитивный смысл, или нет. И хотя вы можете не найти каких-то взаимозависимостей, которые бы вас так уж удивили, такие сравнения тем не менее могут помочь вам побольше узнать о каких-то моделях поведения внешних рынков, которые могут оказывать наиболее сильное влияние на ваши показатели. Это особенно верно, если вы проводите анализ по разным периодам времени, который я вам настоятельно рекомендую. В процессе такого анализа вы поймете, насколько стабильной является корреляция ваших показателей, как она меняется со временем и в зависимости от рыночных условий, и так далее - в свою очередь, это поможет понять, где лежит область ваших самых выгодных возможностей и связанных с ними рисков.

Когда вы анализируете динамику показателей за разные временные периоды, следует подумать о качественном аспекте внешних условий, имевших место в то время. Предположим, например, что вы хотите определить, повышается или понижается коррелированность ваших показателей во время рыночных подъемов, спадов, кризисов, и тому подобное. Кроме того, в периоды нестабильности (как, например, в третьем квартале 1998 года), рынки особенно

110

Глава 3

склонны сильно коррелировать друг с другом; и я думаю, было бы очень полезно определить, имеют ли в таких обстоятельствах ваши собственные показатели тенденцию сближаться или, наоборот, расходиться с рыночными, - и если да, то насколько сильно. Если вы можете избежать попадания в водоворот волатильности в периоды рыночных спадов, то с точки зрения управления рисками перспективы у вас очень хорошие. Верно и обратное - если, как это обычно и бывает, коррелированность ваших показателей с рыночными возрастает вместе с ростом коррелированности между самими рынками, вам следует насторожиться и подумать, как можно сократить вашу подверженность рискам, когда такого типа экстремальные условия только начинают давать о себе знать.

При вычислении коррелированности ваших показателей с рыночными эталонами очень важно удостовериться, что вы сравниваете набор своих показателей прибылей/убытков с таким же в точности набором соответствующих показателей рыночного эталона, а это может оказаться штукой довольно хитрой. Во-первых, чтобы определить, коррелируют ли ваши показатели с рынком, надо обязательно осознать необходимость проследить ваш ряд данных по сравнению с ежедневным чистым изменением курсов рынка, а не с его абсолютным уровнем. Ведь дело-то в том, что в этом случае нас интересует вопрос, зарабатываете ли вы что-нибудь, когда рынок идет вверх или вниз, а не то, высок на рынке уровень цен или низок. Кроме того, если вы работаете с международными рынками, очень вероятно, что наиболее значимые данные о корреляции предусматривают сдвиг одного временного ряда на один день, чтобы учесть таким образом сдвиг по времени (например, сопоставьте ваши прибыли/убытки с изменениями цен на соответствующем рынке за предыдущий день). Также следует отметить, что если вашим соответствующим базовым эталоном является фьючерсный контракт, то очень важно ввести поправку

Ос

на перенос позиции с одного месяца поставки на другой, что приведет к изменению цепы в тот день, когда это произойдет, а это изменение может не соответствовать моделям ценообразования на рынке базового актива.

Вообще говоря, количество способов, с помощью которых можно находить интересную информацию на основе такого типа корреляционного анализа, практически не ограничено. И я очень советовал бы вам подойти к этому делу творчески и с огоньком.

Структура прибылей и убытков во времени 111

Взаимно-корреляционный анализ

Этот тип корреляционного анализа подразумевает вычисление статистических характеристик для сравнения эффективности различных торговых счетов. Нет нужды говорить, что это особенно уместно в том случае, если трейдинг подразумевает работу с несколькими портфелями, когда либо ведутся отдельные книги учета, которыми управляет кто-то один, кто принимает решения, или же когда какая-то группа портфельных менеджеров оперирует в сотрудничестве друг с другом (или на минимальном отдалении друг от друга). В таких случаях бывает очень полезно выяснить, насколько различные счета коррелируют друг с другом - опять же, по различным временным интервалам, в зависимости от рыночных условий и т.п. Такие виды анализа могут послужить для того, чтобы либо подтвердить, либо опровергнуть предположения относительно того, в какой степени несколько счетов являются независимыми друг от друга, или же они просто являются номинально разными отражениями одной и той же единой стратегии. В свою очередь, это поможет понять, что собой представляют движущие силы результатов трейдинга, и определить ту структуру, которая наилучшим образом приспособлена для достижения успеха.

С точки зрения размещения капитала, корреляционный анализ является важнейшим инструментом управления доходностью с поправкой на риск, поскольку портфельной теорией давно признаны выгоды диверсификации при генерировании стабильных доходов. В целях достижения такой диверсификации те, кто финансирует портфельные стратегии, естественно, склоняются к тому, чтобы свести коррелированность счетов, на которых они размещают капитал, к минимуму. Поэтому, если только не вы сами финансируете свою деятельность, то, даже если вас самих и не интересует, как ваша доходность коррелирует с доходностью таких же трейдеров, как вы, то можно головой ручаться, что вашего менеджера этот вопрос как раз очень даже волнует. В этой связи я всячески призываю вас учитывать эти факторы, даже если производить все эти вычисления корреляций у вас нет ни возможности, ни желания.

Если вы действительно обнаружили высокую степень коррели-рованности своих показателей с теми, кто работает рядом с вами, - в особенности, если эти корреляции имеют тенденцию сохраняться с течением времени, — то это вряд ли простое совпадение. Очень внимательно посмотрите и на свою модель трейдинга, и на модели ваших коллег. Скорее всего, вы найдете элемент общего принятия решений. В таких случаях попытайтесь определить, не получается

112

Глава 3

ли так, что все удачные идеи исходят из одного и того же источника. При этом будьте максимально объективны. Если вы придете к выводу, что имеет место настоящий, многосторонний обмен идеями, то зачастую это может быть признаком самых лучших из всех возможных условий ведения трейдинга. И наоборот - если генерация идей происходит в одной точке, т.е. они исходят от кого-то одного - от вас ли, или от кого-то из ваших коллег, - имейте ввиду, что такие условия очень нестабильны, они приводят к всевозможным обидам и другим негативным последствиям. Я бы посоветовал вам найти какое-то средство, чтобы исправить эту ситуацию — либо самому более активно принимать участие в генерировании идей, либо (если лидером группы являетесь вы сами) настоять, чтобы другие вносили более весомый вклад в этот процесс. Если паритета в смысле внесения ценных предложений между вами и вашими партнерами достичь не удается, то вам надлежит обеспечить, чтобы экономическое разделение прибылей в точности отражало связанные с достижением этих прибылей вкладов всех участников. Если вы не сможете сделать такой тип партнерства эффективным и справедливым для всех вовлеченных в него сторон, то это, скорее всего, кончится плохо - как с профессиональной точки зрения, так и в смысле личных отношений.

Сериальная корреляция

Это последнее понятие корреляции немного сложнее предыдущих, и, если только вы не из тех, кто получаст от таких вещей эстетическое удовольствие, то, наверное, с успехом проживете и не имея никакого дела с этим туманным предметом. Однако для прибыльности с поправкой на риск сериальная корреляция может быть важной, так что пару слов я о ней все же скажу.

Сериальная корреляция - это та степень, в которой наблюдения во временном ряду подвержены влиянию более ранних наблюдений из этого же ряда. Если нужен пример, не имеющий отношения к рынку, - пожалуйста: эту методику можно применить для определения того, повлияли ли на ваш счет в гольфе результаты вашей вчерашней игры. В моем случае ответ будет, безусловно, положительным, но я выиграл ровно одну лунку за последние двадцать лет, и то по упорному настоянию моего отца. Я мучительно рассеян, и если меня заставляют концентрироваться на чем-то одном дольше, чем несколько минут, я отвлекаюсь, и внимание мое куда-то уплывает. С другой стороны, для гольфиста, похоже, нет ничего важнее,

Структура прибылей и убытков во времени

113

чем терпение и хладнокровие, потому что выдержать весь этот ритуал, который лично мне кажется и слишком длинным, и слишком медленно тянущимся, без этих качеств просто невозможно.

Однако я рад сообщить, что мне и правда удалось избежать полного позора - я загнал мячик в лунку за пять ударов, совершенно изумив этим своего отца, который никогда не был большим поклонником моих спортивных талантов и долгое время не мог поверить, что я в состоянии справиться с такими тривиальными задачами, как бритье или поездка на метро, и при этом не покалечиться.

Надеюсь, эта история убедит вас, что вычисление сериальной корреляции - дело очень опасное. Но если вы все же решились продолжать, то вам следует знать, что эта статистическая характеристика делится на две категории:

1. Автокорреляция. Это уровень, на котором сегодняшние абсолютные показатели привязаны к абсолютным показателям, достигнутым в недавнем прошлом. Например, если речь идет о портфеле акций, использующем инерционную стратегию, то можно предположить, что показатели, достигнутые вчера, могут сильно повлиять на сегодняшние результаты - так как успех основывается на успехе, - и, наоборот, нарушения инерции послужат основой многодневных убытков, пока не проявят себя какие-то новые модели ценообразования. В противоположность этому, в арбитражных стратегиях можно ожидать, что вчерашние убытки будут вполне обоснованным и точным индикатором того, что сегодня, наоборот, все будет хорошо.

2. Авторегрессия. Авторегрессионными временными рядами называют такие ряды, для которых главным прогнозирующим параметром является то число, на которое предыдущие наблюдения отклоняются от среднего значения этого набора данных. Например, предположим, что для вашего счета средний дневной показатель прибыли/убытков равен, скажем, $10,000. Этот счет будет считаться авторегрессионным, если для пего характерна тепдепция существенного рутинного улучшения или, наоборот, ухудшения показателей в дни после того, как произошло сильное отклонение от среднего значения (скажем, после достижения в какой-то день прибыли более $20,000 или убытка более $5,000). Портфели считаются авторегрессионными, если они основываются либо на стратегии «торговли на прорыве» (система торговли фьючерсами), или каком-то варианте арбитражной стратегии.

8. Заказ № К-5658

114

Глава 3

Заметьте, что сериальная корреляция может быть положительной и отрицательной и часто характеризуется элементом временного (динамического) «отставания», означающим, что соответствующая взаимосвязь может иметь место не с временным рядом предыдущего дня, а с тем, который был на несколько дней раньше.

Наука определения относительного присутствия сериальной корреляции активно применяется при оценке отдельных финансовых инструментов и носит общее название технический анализ. Связанные с этим математические методы достаточно сложны и определенно выходят за рамки нашего обсуждения. Если вас заинтересовала эта тема и вы хотите узнать об этом побольше, отсылаю вас к обсуждению Метода интегрированного скользящего среднего (ARIMA) и анализу Бокса - Дженкинса - все это есть в большинстве учебников по математической статистике.

Достаточно сказать, что если вы замечаете в ваших временных рядах показателей прибылей/убытков повторяющиеся модели, то это может быть признаком наличия сериальной корреляции, и, основываясь на простом чтении графиков, вы вполне сможете принять соответствующие корректирующие меры по контролю рисков.

Корреляции «кухонной раковины» («Kitchen sink*)

Ну хорошо, ладно, - я соврал. На самом деле есть еще один тип корреляционного анализа, о котором мне надо вам сказать. Само название «кухонная раковина» подразумевает, что речь тут идет о корреляции любых двух явлений, которые движутся в противоположных направлениях по отношению друг к другу. Когда у вас образуется достаточный навык в этом деле, к такому процессу очень привыкаешь. Если вы внимательно следили за текстом, то к этому моменту у вас в голове уже должна была накопиться масса идей по поводу того, какие еще временные ряды, описывающие те или иные аспекты динамики показателей портфеля, могут коррелировать между собой. Например, у вас могли накопиться данные о таких факторах, как задействование капитала, чистая рыночная стоимость, прибыли/убытки по длинным/коротким позициям, количество сделок в день, средний объем сделки, средний период владения, и так далее, и тому подобное. Тут и правда легко увлечься, но не будет также и большой натяжкой, если я скажу, что вычисление корреляции между любыми двумя такими временными рядами может оказаться очень полезным, а точнее - было бы совсем неплохо

Структура прибылей и убытков во времени

115

поразмышлять о том, что бы мог значить любой из полученных результатов. Так, например, вы можете обнаружить, что чистая рыночная стоимость может иметь отрицательную корреляцию с периодом владения; а это может подкрепить мнение о том, что легче подольше подержать длинные или короткие позиции с небольшим

«навесом» , и более трудно сохранить профили позиции, имеющих

сильную чистую подверженность риску . Аналогично, корреляция между объемом сделки и задействованием капитала может выявить кое-что интересное относительно таких факторов, как ликвидность, операционные издержки и другие характеристики, которые могут иметь отношение к показателям портфеля.

Подходите к этому делу творчески, не бойтесь проявить инициативу. Неважно, между какими именно двумя факторами вы пытаетесь найти зависимость; уверяю вас, что, какое бы предположение вы ни сделали, всегда найдется и менее разумное.

Корреляционным анализом очень легко увлечься и начать впадать в крайности. Как-то мне довелось работать с одним парнем, который был на нем просто помешан и начинал искать корреляцию там, где никому бы и в голову не пришло. В разное время он бывал почти уверен, что его результаты коррелируют с самыми разными факторами - начиная с Индекса Потребительских цен и кончая соотношением объемов инвестиций в опционы «пут» к инвестициям в опционы «колл».

И хотя многие его коллеги считали его методику трудно постижимой, никто не оспаривал того факта, что в самых разных рыночных условиях он торговал с гораздо более высокой прибылью, чем кто бы то ни было в этой фирме. У нас с ним были кое-какие общие интересы - история, литература и (естественно) рок-н-ролл. Кроме того, мне очень нравилось, что он уделяет много времени и сил корреляционному анализу, и я вызвался помочь ему, чтобы на основе имеющихся у нас данных попытаться обнаружить какие-нибудь полезные закономерности.

Вскоре мы уже пытались найти корреляцию его показателей со всем, что только приходило нам в голову; и, как и большинство охотников, мы чаще всего возвращались с пустыми руками. Однако же в ходе нашей совместной работы мы действительна натолкнулись на пар/ важных моментов - главным образом это касается чрезвычайно высокой корреляции его показателей с двумя ключевыми внешними рыночными факторами: (1) с уровнем объема39 на рынке и (2) с уровнем волатипьности. Интуитивно нам казалось, что в этом есть какой-то смысл: он долгое время - хотя и бессознательно - чувствовал, что лучше всего дела у него идут тогда, когда ситуация на рынке неустойчива и когда торговля идет активно.

Было ли это для наго откровением? Вряд ли. Однако мне приятно думать, что это помогпо ему соизмерять объем своего рыночного участия с имеющимися у него возможностями. По отдельным свидетельствам я могу заключить, что он действительно приберегал свой

116

Глава 3

рисковый капитал для того, чтобы пустить его в дело на активном и быстро меняющемся рынке, а когда движение замедлялось, объем его трейдинга становился меньшим. Таким образом, корреляционный анализ помог ему успешнее использовать свои ресурсы.

Я, например, не столь преуспел, пытаясь убедить его, что альбом «Pet Sounds» группы Beach Boys - самый переоцененный альбом за всю историю попупярной музыки, а альбом «Here's Come The Warm Jets» Брайана Эно - самый недооцененный.

«Baby's on fire, better throw her in the water40»

Напоследок я просто обязан озвучить следующую идею (по правде говоря, довольно банальную): корреляцию не следует путать с причинностью. Несмотря на то, что корреляционный анализ может быть очень полезен для понимания каких-то моделей и осмысления многих факторов, которые влияют на изменение показателей, чрезвычайно важно не поддаваться искушению «увидеть то, чего нет». В идеале, как и в случае с остальными статистическими характеристиками, обсуждавшимися в этой главе, вычисление корреляции должно порождать столько же вопросов, сколько и ответов. И тут уж все будет зависеть от вас - какие выводы вы сделаете и какие поправки в свою деятельность внесете.

А теперь сведем все воедино

На рисунке 3.7 приведена сводка тех статистических характеристик, которые мы обсудили в этой главе. В этой сводке в табличной и графической формах подытожена информация, относящаяся к показателям торгового счета, с точки зрения временных рядов дневных показателей прибылей/убытков, задействования капитала, и т.д. В дальнейших главах мы введем анализ на уровне отдельной сделки. Там, где это возможно и/или уместно, данные представлены как в долларах, так и в процентах. Такое общее одновременное представление всех статистических понятий, которые мне кажутся наиболее важными, может служить удобной схемой для дальнейшего критического анализа показателей портфеля - независимо от того, кто будет этот анализ делать - тот, кто управляет счетом, действующий или будущий поставщик капитала или кто-то еще, кому необходим доступ к этой информации. Кроме того, это представление служит иллюстрацией той идеи, которую я хотел бы высказать напоследок, чтобы закончить эту тему: Старайтесь никогда не анализировать какую-либо статистическую характеристику изолированно от других; ввиду их взаимозависимости, их надо рассматривать глобально, все вместе, и стараться определить те факторы, которые находятся «на окраинах» вашего подхода к

Структура прибылей и убытков во времени

117

трейдингу и, что еще важнее, те из них, что являются истинными движущими силами относительной эффективности. — 30.09.2002 Ui.lL.-Ulb- 1

31.12.2002 31.12.2002 Покупательная способность ($) 3,000,000 3,000,000 3,000,000 Статистические характеристики доходности Общая прибыль/убыток, $ 361,394 19,000 619,000 Общая доходность (% от покуп. способности) 12.05% 0.63 о 20.63% Средняя дневная прибыль/убыток ($) 5,647 297 2.456 Средняя дневная прибыль/убыток (%) 0.16° 0.00% 0.07% Коэффициент Шарпа (дневной) 0.20 0.00 0.10 Статистические характеристики волатильности Стандартное отклонение (дневная прибыль/убыток, $) 28,090 32,550 25,349 Стандартное отклонение (дневной % от тжупат. способности) 0.82% 0.91% 0.75 Максимум (ежедн., $) 90,962 [82,000 [90,962 Минимум (ежедн., $) (60,587) (122,000) (122,000) Максимум 1 ст. откл. прибыли/ убытков 3.24 2.52 3.59 Минимум/1 ст. откл. прибыли/убытков (2.16) (3.75) (4.81) Отклонение в сторону снижения (downside deviation) ($) 14,130 25,452 17,498 Статистические характеристики дневных показателей прибылей/убытков Кол-во дней 64 64 252 Процент выигрышных дней 50% 50% 54% Процент проигрышных дней 50% 50% 46% Среднее значение прибыли/убытков по выигрышным дням 27,122 24,063 19,439 Среднее значение прибыли/убытков по проигрышным дням (15,828) (23,469) (17,139) Коэффициент точности (Win/loss ratio) 1.71 1.03 1.13 118

Глава 3

Рис. 3.7. Пример сводки статистических данных.

<< | >>
Источник: КЕННЕТ Л.ГРАНТ. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ В ТРЕЙДИНГЕ. КАК ПОВЫСИТЬ ПРИБЫЛЬ С ПОМОЩЬЮ КОНТРОЛЯ НАД РИСКАМИ.. 2005

Еще по теме Показатель эффективности, Средний показатель прибыли/ убытка, Соотношение Выигрышных и Убыточных дней:

  1. Показатели прибыли/убытков по ценным бумагам (отнесение прибылей/убытков по ценным бумагам)
  2. Глава 6. СРЕДНИЕ ПОКАЗАТЕЛИИ ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАЦИИ
  3. 16.2. Взаимосвязь показателей прибыли до выплаты налогов и процентов и прибыли на акцию
  4. Другие виды средних показателей
  5. 1.5. Средние величины и показатели вариации Что подразумевается под средней величиной?
  6. Средние показатели
  7. 2.4 Соотношение показателей в Системе национальных счетов
  8. Коэффициент воздействия (Impact ratio) (средняя прибыль/ убыток: отношение выигрышных сделок к проигрышным)
  9. СООТНОШЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИСТЕМЫ НАЦИОНАЛЬНЫХ СЧЕТОВ
  10. Понятие среднего показателя
  11. Расчет средних величин и показателей вариации
  12. Уточнение показателей отчетности о прибылях и убытках
  13. 18 СРЕДНИЕ ПОКАЗАТЕЛИ КУРСОВ АКЦИЙ И ИНДЕКСЫ
  14. СРЕДНИЕ ПОКАЗАТЕЛИ КУРСОВ АКЦИЙ
  15. Как показатель прибыль/убытки влияет на решение признать поражение
  16. Средние показатели в рядах динамики и методы их исчисления
  17. Система показателей прибыли