На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

SmartLab

3 подписчика

Обязательно к прочтению дающим в ДУ: алгоритм анализа трэк-рекорда

Обязательно к прочтению дающим в ДУ: алгоритм анализа трэк-рекорда
Довольно часто на СЛ появляются всякие сбежавшие от санитаров граждане, которые выкладывают свой потрясающий торговый перформанс за последние 2 недели (а иногда и за 3 или даже 6 месяцев!), с доходностью 100-1000-10000% годовых, и предлагают (так и быть) поуправлять вашими деньгами за небольшую долю будущих фантастических прибылей.
Таких, конечно, люди с опытом торговли и анализа перформанса сразу отправят в баню.

Но что если, гипотетически, вам попался трейдер, который показал перформанс за очень много лет (допустим, с 1997 — года зупуска ММВБ), и перформанс этот неплохой и даже хороший? Очевидно, имеет смысл рассмотреть его предложение поуправлять вашими деньгами. То есть где-то все-таки есть граница по длине трэк-рекорда и перформансу, за пределами которой мы можем считать, что человек, показывающий нам такой трэк-рекорд, умеет торговать. Алгоритму анализа трэк-рекорда и определения таких границ и посвящен данный топик. Разумеется, приведенный алгоритм подходит для работы с обычными среднечастотными и низкочастотными управляющими, всякое ХФТ — это вообще отдельная песня, к данному топику отношения не имеющая.


Итак, некто предложил вам поуправлять вашими деньгами.

Шаг 0.
Просим предоставить верифицируемый трэк-рекорд его торговли. Если он отказывает вам в этом *по любой причине* («еще не торговал, но чудо-метод фракталов не может не работать», «клиенты не разрешают показывать фантастические прибыли, которые я наколбасил», «вот в экселечке табличка с результатами, а реальный счет не покажу, а то сглазите») — шлем в баню, вам с ним не о чем разговаривать, с вероятностью 99.
99% это просто мошенник или сливала. Более подробные комментарии, надеюсь, не нужны? Если же все-таки показал трэк, и цифры заверены брокером/налоговой, то...

Шаг 1.
Смотрим на длину трэка. Если она менее 3-х лет — отправляем чувака все в тот же рекреационный объект из шага 0 помыться. Это правило, в отличие от предыдущего, гораздо менее тривиально, и, видимо, требует пояснений. Что ж, попробую. 3 года вообще довольно «магическое» число в инвестициях, и часто используется для различного рода финансовых расчетов/прогнозов. Например, довольно известный Calmar ratio использует 3 года перформанса для сравнения фондов, 3 года — один из стандартных периодов перформанс репортинга американских инвестиционных менеджеров, наконец, даже федеральный бюджет РФ верстается на 3 года, кто не знал (!!!). Объяснений такому феномену можно придумать несколько: например, на периоде 2 года и короче для инвестиционного менеджера довольно высок шанс показать хороший перформанс просто случайно, зайдя в несколько хороших трендов, или потому что многие «случайные» торговые правила могут иметь на коротких промежутках времени потрясающий перформанс, а вот уже от 3 лет и более получить такое гораздо сложнее. Можно здесь вспомнить про какие-нибудь циклы Кинчина, которые составляют как раз примерно 3 года, и, таким образом, мы смотрим перформанс менеджера на некотором «коротком» рыночном цикле.

Если еще не совсем убедил — я провел такой эксперимент: взял все действующие стратегии сервиса comon и посмотрел на распределение количества стратегий по периоду их работы. Ниже в табличке результаты для вообще всех активных стратегий и для стратегий с просадкой менее 30%:
Обязательно к прочтению дающим в ДУ: алгоритм анализа трэк-рекорда
Hazard rates в табличках — это грубая оценка вероятности стратегии «умереть» в следующий год после достижения указанной продолжительности работы. Цифры hazard rate очень грубые и корректно только сравнивать между собой. В реале hazard rate может быть ниже из-за того, что растет популярность comon'а, и в каждый следующий год увеличивается количество новых стратегий, а может быть и выше, потому что в табличке только активные стратегии и отсутствует «кладбище» — а сколько уносят туда каждый год в зависимости от периода работы, непонятно. Ок, договорились не смотреть на абсолютные цифры hazard'а, смотрим на относительные, и что же видим? А то, что в строке "> 2Y", то есть для стратегий, достигших 2-х лет длины истории, вероятность загнуться в следующий год на 20-40% превышает таковую для соседей (т.е. для стратегий с трэком > 1 года или > 3 лет), и вообще максимальна по всем годам с заметным отрывом. Другими словами, даже по стратегиям комона видно, что период с 2-х до 3-х лет — критический, и много стратегий погибает в этот период. Все-таки инвестиционная мудрость про 3 года не врет.

Надеюсь, теперь вы мне поверили. Требуем 3 года трэка, если их нет — мыться, если нам их показали, то...


Шаг 2.
Определяем по предложенному трэку, можем ли мы статистически отвергнуть гипотезу о том, что предложенный трэк является положительным чисто случайно, а на самом деле трейдер торгует в 0 или даже сливает.

Прежде всего, определимся, в каких координатах мы будем искать ограничения на трэк-рекорд. Один из ключевых параметров — это, понятно, длина трэка. А какой второй? Может быть, доходность? То есть мы устанавливаем, что нам нравятся те трэки, в которых «доходность при длине трэка T составляет не меньше R». Но тогда, имея (может быть и случайно) зарабатывающую стратегию, гипотетический Вася-трейдер может легко увеличить доходность, просто увеличив плечо. Поэтому доходность — плохой показатель, а хороший показатель — доходность с учетом риска. Тогда, увеличивая плечо, Вася увеличивает доходность, но также увеличивает и риск, тем самым лишаясь возможности улучшать свои показатели просто манипуляцией с плечами.
Показателей «доходность — риск» существует много — это и Sharpe ratio, и Calmar ratio, и Sortino ratio, и мой любимый Ulcer index. Мы для простоты возьмем Sharpe ratio по двум причинам: во-первых, это самый популярный показатель, и его можно иногда найти даже в статистиках брокерского счета. Во-вторых, для статистических выкладок Sharpe ratio красиво масштабируется: в частности, если у вас есть год перформанса с коэффициентом Шарпа = S, это будет означать, что t-статистика теста на статистическую значимость отличия такого перформанса от нуля будет равна S, а если у вас есть коэффициент Шарпа S при трэк-рекорде длины T лет — t-статистика равна S * sqrt(T). Простая школьная математика, с другими мерами «доходности — риска» мы не получим такой халявы!

Итак, по трэку можно относительно просто вычислить t-stat = [Sharpe ratio (annualized)] x sqrt(длина трэка в годах), это и будет показатель «хорошести» трэка (и трейдера). А что за зверь t-stat? Без специального образования объяснять смысл этой величины долго, но грубо можно прикинуть для разных значений t-stat вероятности не отсечь «плохого» трейдера:
Обязательно к прочтению дающим в ДУ: алгоритм анализа трэк-рекорда
То есть, например, если в табличке выше вы проанализировали трэк 100 трейдеров, торгующих в 0, и использовали t-статистику = 1.5 для отсечения «плохих», то вы отсеете в районе 93 трейдеров и признаете годными (то есть в среднем зарабатывающими, может и слабо-дохло) 7 из них. Вроде бы все неплохо — берем t-статистику 2 или 2.5, и это позволит нам отсеять почти всех «плохишей»?
На самом деле, я советую брать для отсева «плохишей» t-статистику 3 или даже 3.5, и вот почему. Дело в том, что трейдеров много (только на «комоне» под 1000 активных стратегий, на смартлабе так вообще десятки тысяч пользователей), и вы можете автоматически профильтровать все стратегии «комона» и выбрать из них самую лучшую, с максимальной t-статистикой. При условии верности нулевой гипотезы (что ее автор торгует в ноль) — какова вероятность признать его прибыльным по t-статистике? В таблице ниже даны вероятности для разного количества трейдеров (например, prob (100) означает вероятность при анализе 100 трэков):
Обязательно к прочтению дающим в ДУ: алгоритм анализа трэк-рекорда
Как видим, при t-статистике 2 или 2.5 вероятность ошибиться довольно большая даже при анализе всего 10 трэков, а при 1000 мы ошибемся почти наверняка. Зато при t-статистике 3.5 мы с вероятностью 80% «забракуем» лучшего из этих трейдеров, если он все-таки торгует случайно. Итак, на шаге 2 посчитали t-статистику, и, если она оказалась ниже 3 (а я все-таки рекомендую использовать порог 3.5) — отправляем автора в баню. Если же она оказалась выше, то...


Шаг 3.
Смотрим на <...> (здесь ваши варианты определения хорошести трэка). Если трэк вас всем устраивает — можно подумать дать в ДУ, обязательно предусмотрев механизмы риск-менеджмента (паяльник, утюг, вывоз в лес, ...).


Конец алгоритма.
Блок-схема — на рисунке в начале статьи (извиняюсь за быдло-качество, *-кадами не владею).


Домашнее задание
1. Трейдер Вася показал вам трэк-рекорд длиной 5 лет. Какой должен быть минимальный коэффициент Шарпа, чтобы вы могли захотеть дать ему в ДУ?
2. Индекс S&P предложил вам поуправлять вашими деньгами, в качестве доказательства своей состоятельности показал трэк за последние 10 лет. Дадим в ДУ?
3. https://aistinvest.ru/  Дадим в ДУ?
4. https://www.etoro.com/ru/people/drvaska/stats  Дадим в ДУ?


P.S.
Хотел добавить шаги

Шаг 0.5  Если торгует опционами — в баню
Но вспомнил, что есть PutWrite index, и он обгоняет по перформансу S&P

Шаг 0.7  Если торгует фьючерсами — в баню
Но вспомнил, что есть А.Г., и он вполне себе торгует фьючерсами

Поэтому решил не добавлять, во избежание баттхертов и холиваров.


Чтобы не отставать от моды: подписывайтесь на мой телеграм, инстаграм и прочие фуфлограмы, если они когда-нибудь у меня появятся.



Всем профитов!


Ссылка на первоисточник
наверх