Разработка торговой стратегии: как разработать свою торговую стратегию

Я придумал торговую стратегию под 100% годовых

Меня зовут Артем. Меня не устраивает доходность консервативных инструментов, и я создал свою торговую стратегию.

Над приумножением денег я задумался пару лет назад. Начал с обычных вкладов, потом перешел на ПИФы. Затем из-за низкой доходности депозитов и больших комиссий управляющих фондов я открыл брокерский счет. Но беспорядочный выбор бумаг приносил поначалу только убытки и разочарование.

Потом я начал покупать ETF на индексы различных стран. Но этот биржевой инструмент следует за рынком, а я хотел получать доходность не на уровне рынка, а гораздо выше. И тогда я решил создать свою торговую стратегию.

Инвестиции — это сложно

В этой статье автор рассказывает о собственном опыте. Это пища для размышления, а не волшебная беспроигрышная стратегия для быстрого и простого заработка на бирже. Ни автор, ни редакция, ни биржа не могут гарантировать, что следование стратегии принесет хоть какие-то доходы: никогда доходность в прошлом не гарантировала доходности в будущем.

Имеет ли такая стратегия право на жизнь или она развалится при следующем кризисе? Поделитесь в комментариях своим мнением.

Что такое торговая стратегия

Торговая стратегия — это определенный набор правил, которыми руководствуется инвестор. Идея для стратегии может возникнуть буквально на ровном месте. Но для ее практического использования необходим строгий стресс-тест .

Обычно стресс-тесты проводят так: инвестор выбирает биржевые инструменты, к которым он применяет свою стратегию. Затем с помощью программ или вручную проверяет эффективность своих правил на исторических данных: будто он применил эту стратегию лет десять назад, а сейчас смотрит на результаты. Если итоговая доходность, количество просадок в цене и их длительность устроят инвестора, такую торговую систему можно воплощать в жизнь.

Для поиска идеи торговой стратегии я начал читать много всего на финансовую тематику и в итоге пришел к созданию торговой системы на основе моментум-эффекта, о котором расскажу ниже.

Почему важно торговать системно

Торговая стратегия позволяет убить сразу трех зайцев: создать четкую инструкцию для совершения сделок, исключить эмоциональную составляющую и оценить историческую доходность. Вот почему это важно для удачных инвестиций.

Новички на фондовом рынке обычно не имеют строгого плана действий в различных ситуациях при торговле. Они изучили основы технического и фундаментального анализа и пытаются купить активы по низкой цене и продать по высокой. Но поймать «дно» и «хай» бывает сложно даже опытным инвесторам. В итоге торговля превращается в хаотичный набор сделок на основе различных схем или мультипликаторов. Четкий план действий позволяет избежать этого, потому что инвестор точно знает, что ему делать.

Инвестиции — это несложно

Второй пункт вытекает из первого. Отсутствие инструкций включает эмоциональную составляющую. Если акции упали, человек может запаниковать и продать их слишком рано. И это окажется ошибкой: часто бывает так, что цена идет совершенно в другом направлении, о котором инвестор не задумывался. Набор правил торговли решает и эту проблему: инвестору не надо размышлять об упущенной выгоде или потенциальном убытке. Все действия прописаны в правилах системы.

Эффективность торговли по торговой системе оценивают по историческим данным выбранных активов. Например, можно сравнить полученные данные с индексами рынка. Если результат работы системы значительно лучше рыночных показателей, такую систему можно назвать оптимальной. Хаотичная торговля не позволяет протестировать эффективность своих действий, потому что в разных ситуациях эти действия различаются.

Какую идею я использовал в своей торговой стратегии

Я прочитал статью профессора НИУ ВШЭ Тамары Викторовны Тепловой «Моментум-эффект на рынке акций и инвестиционная торговая стратегия „по течению“: методики тестирования и развитие модели ценообразования финансовых активов».

Статья Т. В. Тепловой про моментум-эффектPDF, 0,2 МБ

Моментум-эффект на рынке ценных бумаг — это ценовая аномалия, в основе которой лежит довольно простой принцип «покупай лучших». Поясню: берется какой-нибудь период, например год. Из заранее составленного списка бумаг выбирается определенное количество лучших за этот промежуток. Через год бумаги продаются и вместо них покупаются лучшие за прошедший год. Критерии рейтинга лучших бумаг могут быть разными: изменение цены бумаги, дивидендная доходность, отношение балансовой стоимости фирмы к ее рыночной оценке и т. д . Я выбрал историческую доходность акций.

Главный пропагандист моментум-инвестирования — аналитик и инвестор Клиффорд Аснесс, основатель инвестиционного фонда AQR Capital Management.

Фонд Аснесса разработал семейство индексов AQR Momentum. Собственно AQR Momentum Index включает в себя 1000 акций американских компаний с большой и средней капитализацией. Еще в семействе есть фонд Small Cap — этот индекс включает 2000 американских акций с небольшой капитализацией.

Как я проверял эффективность стратегии

Я сравнил индексы AQR с американскими индексами из семейства Russell и занес результаты в таблицу, которую приведу ниже. Индексы Russell покрывают практически весь рынок акций США — это позволяет судить о качестве моментум-инвестирования относительно всего рынка. Группу индексов Russell отслеживает американский инвестфонд Russell Investments.

Индексы Russell включают в себя американские компании, количество которых в индексе можно понять по числу в его названии:

1. Russell 3000 — это 3000 крупнейших американских компаний, которые составляют примерно 98% американского рынка акций;
2. Russell 1000 отслеживает 1000 акций с самым высоким рейтингом в индексе Russell 3000. Эти 1000 компаний составляют примерно 90% общей рыночной капитализации индекса Russell 3000;
3. Russell 2000 содержит 2000 бумаг с малой капитализацией из Russell 3000.

Индексы Russell делятся на growth и value. Growth содержат акции роста: высокие мультипликаторы, высокие прогнозируемые темпы роста выручки. Value — акции стоимости: низкие значения мультипликаторов P / E и P / B , высокие дивидендные выплаты и низкие прогнозируемые темпы роста выручки.

В первой таблице я сравниваю индексы, которые включают американские компании с большой и средней капитализацией. Во второй — индексы с американскими компаниями малой капитализации. Период в обеих таблицах — 29 лет.

Расскажу, по каким критериям сравнивал и какие выводы сделал.

Средняя годовая доходность — это отношение общей доходности к количеству лет инвестирования. Средняя годовая доходность говорит нам о прибыльности или убыточности наших вложений в среднем за год. Чем она выше, тем лучше. Показана в процентах. По обеим таблицам доходность моментум-индексов превосходит доходность базовых индексов Russell на 2—6% .

Волатильность — это диапазон изменения цен бумаг в процентах. Волатильность индексов AQR оказалась схожа с волатильностью индекса акций роста. Стоит отметить, что для опытных инвесторов высокая волатильность дает большие возможности, а для начинающих может оказаться отрицательной характеристикой из-за увеличивающейся вероятности потери средств.

Коэффициент Шарпа помогает оценить эффективность инвестиций. Это соотношение премии за риск к самому риску — к волатильности. Премия за риск — это разница между доходностью финансового инструмента и доходностью безрискового актива, например казначейских облигаций США: условно говоря, сколько заработает инвестор, если рискнет. Чем больше коэффициент Шарпа, тем лучше: это значит, что за одинаковый риск инвестор получит большее вознаграждение.

Премии к доходностям индексов Russell 1000 и 2000 — это разница между средними годовыми доходностями индексов моментум-эффекта и индексов Russell 1000 и 2000.

Корреляция показывает некую зависимость активов друг от друга. Если корреляция равна −1, то активы связаны разнонаправленно — то есть, когда одна бумага растет, вторая падает. Если корреляция равна 0, то активы совсем не связаны. А если корреляция равна 1, то стоимость активов меняется в одном направлении.

По таблицам можно заметить, что отрицательная корреляция есть у моментум-индексов и индексов акций стоимости, а положительная — у моментум-индексов и индексов акций роста. Эти данные говорят о том, что можно строить диверсифицированные и комбинированные портфели, которые состоят из обычных индексов и индексов с моментум-эффектом.

Последняя строка в каждой таблице показывает транзакционные издержки. Специалисты фонда AQR самостоятельно разработали стратегии на основе моментум-эффекта, поэтому за их работу клиенты платят 0,7% в год для компаний с большой капитализацией и порядка 1,5% для компаний с малой капитализацией. Но так как каждый инвестор может собрать свой моментум-портфель, то транзакционные издержки ограничатся только комиссиями брокера. Главное — помнить, что нужно искать надежного брокера с меньшими издержками.

Сравнение Russell 1000 Index и AQR Momentum Index с января 1980 по апрель 2009

Характеристика	AQR Momentum Index	Russell 1000 Value Index	Russell 1000 Growth Index	Russell 1000 Index
Годовая доходность	13,7%	11,7%	10,6%	11,2%
Годовая волатильность	18,6%	18,6%	18%	15,7%
Коэффициент Шарпа	0,38	0,35	0,23	0,3
Премия к доходности индекса Russell 1000	2,5%	0,5%	−0,6%	—
Корреляция с Momentum Index	1	−0,5	0,43	—
Транзакционные издержки	0,7%	—	—	—

Сравнение Russell 2000 Index и AQR Small Cap Momentum Index с января 1980 по апрель 2009

Характеристика	AQR Small Cap Momentum Index	Russell 2000 Value Index	Russell 2000 Growth Index	Russell 2000 Index
Годовая доходность	15,4%	12,8%	9,6%	11,2%
Годовая волатильность	22,2%	17,1%	23%	19,5%
Коэффициент Шарпа	0,4	0,36	0,13	0,24
Премия к доходности индекса Russell 2000	4,2%	1,6%	−1,6%	—
Корреляция с Momentum Index	1	−0,58	0,51	—
Транзакционные издержки	1,5%	—	—	—

Как я развивал стратегию

Я решил применять стратегию именно на российском фондовом рынке. Во-первых , наш рынок дешев относительно мира, а во-вторых , для торговли на нем практически не применяется этот самый аномальный эффект. Значит, можно поучаствовать в развитии моментум-сообщества в России.

Когда я понял суть торговой системы, мне предстояло решить еще несколько вопросов: сколько активов покупать и на какой срок.

Изначально я планировал подбирать оптимальное количество бумаг в портфеле с помощью программы, но пользователь « Смарт-лаба » уже провел такое исследование. Принцип такой: он собрал 20 портфелей с разным количеством активов — от одного до двадцати. В конце каждого года портфель обнулялся: вместо старых бумаг покупались ликвидные бумаги с лучшей доходностью по итогам года.

Левый столбец таблицы показывает количество акций в портфеле. Каждый следующий столбец — доходности портфелей за определенный год. В последнем столбце — итоговая доходность портфелей за 10 лет.

Строка «Активы в портфеле» показывает, сколько акций в портфеле. Каждая следующая строка — доходность портфелей за определенный год. В последней строке — итоговая доходность портфелей за 10 лет.

Итоговая доходность лучших бумаг за 10 лет

Активов в портфеле	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2008—2017
1	−81,15	−43,95	8,84	−30,02	39,14	93,05	4,99	−11,21	179,28	−20,25	−55,12
2	−83,01	9,75	27,78	−6,08	13,53	58,76	−28,25	5,12	124,44	−7,22	−36,66
3	−78,81	49,33	48,09	−14,3	7,8	37,68	−27,49	6,56	106,66	−10,98	−15,29
4	−76,74	56,02	43,9	−28,01	15,26	36,62	−32,74	18,41	99,05	−10,59	−16,09
5	−75,3	77,07	47,55	−21,36	12,49	27,93	−23,42	19,62	113,74	−6,14	34,21
6	−74,37	87,5	43,89	−23	13,95	28,25	−11,73	24,84	101,01	−9,83	55,42
7	−64,91	125,72	51,39	−27,89	8,98	24,49	−17,63	22,97	86,87	−4,42	112,21
8	−67,03	129,14	44,92	−20,5	11,14	22,54	−5,37	26,34	72,58	−0,64	143,02
9	−66,54	122,58	46,49	−24,5	11,86	19,63	−3,78	27,74	63,53	−3,12	114,64
10	−65,79	121,86	47,58	−25,78	9,06	19,58	−7,98	25,51	60,62	0,19	101,51
11	−65,51	129,38	52,84	−28,34	9,47	18,33	−8,8	26,47	50,51	4,33	103,32
12	−65,76	126,76	46,62	−29,46	9,18	15,69	−8,33	25,57	52,79	1,66	81,33
13	−67,17	124,06	44,24	−30,38	9,79	12,17	−6,99	24,19	61,5	1,1	71,57
14	−67,64	124,94	41,53	−32,67	7,05	10,6	−6,93	24,28	74,4	0,77	66,94
15	−68,31	123,82	39,28	−32,08	8,87	10,13	−2,81	22,96	73,37	1,66	69,45
16	−67,31	131,76	41,53	−31,43	8,41	9,04	−2,02	24,94	81,46	0,73	94,48
17	−68,47	139,53	38,31	−31,31	11,99	13,57	−3,21	26,09	78,81	−0,57	98,01
18	−67,64	133,55	40,02	−30,9	12,09	13,67	−1,09	24,87	75,73	0,14	102,5
19	−68,6	146,3	40,3	−30,38	10,9	9,77	−2,17	25,55	74,62	−0,63	95,99
20	−67,38	147,39	39,17	−28,64	9,15	7,83	−1,01	25,74	70,53	−0,27	99,67

Оказалось, что выгоднее всего иметь в своем портфеле 8 бумаг, хотя приемлемым вариантом можно считать количество активов от 7 до 11. Вопрос с числом бумаг в портфеле решился довольно быстро: беру восемь лучших.

Осталось определиться с периодом, по итогам которого я буду обнулять портфель и закупать новые лучшие по доходности бумаги. Я решил выбирать из четырех периодов: раз в неделю, раз месяц, раз в квартал и раз в год.

Нужно было провести тест: сравнить, с какой частотой покупки восьми лучших бумаг я получу максимальную доходность на исторических данных.

Но и с этим по большей части мне помогли: все тот же пользователь « Смарт-лаба » написал программу, которая анализирует итоговую доходность при использовании моментум-стратегии на разных временных интервалах. Первым делом он протестировал ценовую аномалию с 2006 по 2017 год при периодичности покупки раз в год. Все расчеты представлены в «грязном» виде — то есть не учитывают комиссии брокера и дивиденды.

Сравнение индекса ММВБ с восемью лучшими акциями предыдущего года

Насколько выросла стоимость активов с 2006 по 2017 год

Год	Изменение индекса ММВБ, в %	Стоимость активов, в %	Изменение стоимости 8 лучших бумаг, в %	Стоимость активов, в %
2006	—	100	—	100
2007	11,54	111,54	19,12	119,12
2008	−67,2	36,59	−67,03	39,27
2009	121,14	80,92	129,14	89,98
2010	23,21	99,7	44,92	130,4
2011	−16,94	82,81	−20,5	103,67
2012	5,41	87,29	11,14	115,22
2013	1,73	88,8	22,54	141,19
2014	−7,1	82,5	−5,37	133,61
2015	26,12	104,05	26,34	168,8
2016	26,76	131,89	72,58	291,32
2017	−5,51	124,62	−0,64	289,46

Моментум-стратегия только один раз проиграла обычному индексному инвестированию по доходности за год: в 2011 году индекс ММВБ упал на 16,94%, а портфель из восьми лучших бумаг — на 20,5%.

Тактика покупки лучших бумаг обыграла сам рынок. Примерно за 10 лет вложения в индекс ММВБ принесли бы инвестору 24,58% доходности. Моментум-стратегия показала за аналогичный период рост стоимости бумаг на 189,48%.

Сравним результаты системы с показателями инфляции за тот же период и с доходностью по рублевым вкладам. Итоговая инфляция за 10 лет составила 145%, доходность по рублевым вкладам — 150%.

Моментум-система на годовом промежутке за 10 лет обгоняет инфляцию за этот же период примерно на 45%, а доходность вкладов — примерно на 40%.

Вариант с покупкой бумаг раз в год достаточно выгодный, но это только первый из рассматриваемых мной вариантов. Справедливо заметить, что использование стратегии с 2008 года дало бы доходность меньше, чем по вкладам. Поэтому проверим остальные варианты.

Снова обратимся к уже проведенным исследованиям. Стратегия с покупкой лучших акций раз в неделю известна как BWS — best week stocks. Она показала финансовый результат 1000% за 10 лет. Вот условия:

1. Покупать восемь лучших бумаг в равных долях раз в неделю.
2. Устанавливать по каждой бумаге стоп-лосс , равный двум среднедневным волатильностям по бумаге за две прошедшие недели.

Среднедневная волатильность — разница между максимальной и минимальной ценой бумаги внутри дня. Найдем среднее значение за две недели и умножим на 2 — получим нужное значение стоп-лосса . Стоп-лосс — это такая биржевая заявка, которая срабатывает автоматически, если цена упадет до определенного уровня. Это позволяет избежать значительных убытков, но иногда урезает прибыль.

Осталось два временных периода, которые я изначально хотел использовать в моментум-стратегии. На годовом промежутке система обыгрывала инфляцию и доходность по вкладам. На недельном — показывала просто невероятные результаты.

Стоит заметить, что в расчетах нигде не учтены комиссии биржи, брокера и депозитария. А они при еженедельных закупках должны за 10 лет оказаться довольно существенными и порезать итоговую доходность. Также из-за довольно частой смены бумаг в портфеле не всегда удавалось бы попадать под выплаты дивидендов. Месячный промежуток страдал от тех же проблем, но в меньшей степени. Поэтому я решил проверить моментум-эффект на квартальном периоде.

Я написал небольшую программу для анализа заранее отобранного списка бумаг российского рынка, применил к этим бумагам некоторые правила для закупки и продажи и добавил в эксель-таблицу результаты по сравнению с индексом ММВБ. При этом я увеличил общий срок тестирования стратегии до 14 лет для подтверждения ее работоспособности на более длинном временном отрезке.

доходность квартальной моментум-стратегии за 14 лет без учета комиссий и дивидендов

Квартальная моментум-стратегия по сравнению с индексом ММВБ за 14 лет

ММВБ	Список 8 лучших бумаг — без дивидендов и комиссий
Доходность за 14 лет	300%	1800%
Сколько кварталов этот инструмент был лучше другого	18 из 56	38 из 56
Сколько кварталов доходность стратегии была выше нуля	39 из 56	38 из 56

На исторических данных получилась доходность, которая обгоняет индекс в 6 раз. Она полностью покрывает и обыгрывает инфляцию и превышает общую прибыль от вкладов за то же самое время. Из 56 кварталов моментум-система была лучше рынка в 38 случаях. Хотя при этом доходность индекса была положительной в 39 кварталах по сравнению с 38 кварталами моментум-стратегии. Посмотрим на другие параметры.

Другие характеристики квартальной моментум-стратегии

ММВБ	Список 8 лучших бумаг — без дивидендов и комиссий
Наибольшая доходность за квартал	39,46%	53,26%
Наименьшая доходность за квартал	−41,4%	−20%
Средний доход за кварталы с положительной доходностью	9,85%	12,98%
Средний убыток за кварталы с отрицательной доходностью	−11%	−8,02%
Средняя доходность по всем кварталам	3,52%	6,23%
Стандартное отклонение	13,85%	14,38%

Моментум-система приносила больший средний доход и меньший убыток из-за грамотного ограничения, о котором я расскажу ниже. Общая средняя доходность за квартал у моментум-стратегии выше почти в два раза. Но волатильность остается практически той же , что отражается в большем коэффициенте Шарпа.

В практическом использовании эта моментум-система принесла мне 5% доходности за первый квартал 2019 года и более 9% за второй. В отличие от недельного моментум-эффекта я попал под многие дивиденды во втором и третьем кварталах 2019 года и заплатил мало комиссий. Перейдем теперь к описанию всех деталей стратегии.

Точное описание моей торговой стратегии

Вот как я покупаю акции.

Составляю список наиболее ликвидных бумаг российского рынка — его можно найти в интернете или составить самостоятельно. Я составил список из 30 бумаг. Ликвидность, то есть возможность что-то быстро купить и продать, — важная характеристика в этой стратегии, так как в конце каждого квартала мы должны продать все бумаги за один день.

Список бумаг может различаться, быть меньше или больше, потому что наш рынок еще молодой. Суперликвидные бумаги можно пересчитать по пальцам, просто ликвидных наберется уже три десятка. Их список практически не поменялся за 14 лет:

1. Алроса.
2. Аэрофлот.
3. ВТБ.
4. Газпром.
5. Газпромнефть.
6. Лукойл.
7. Магнит.
8. Мегафон.
9. Мечел.
10. ММК.
11. Мосбиржа.
12. Мосэнерго.
13. МТС.
14. НЛМК.
15. Новатэк.
16. Норникель.
17. Распадская.
18. Роснефть.
19. Россети.
20. Ростелеком.
21. Русгидро.
22. Сбербанк.
23. Сбербанк (привилегированные).
24. Северсталь.
25. Сургутнефтегаз.
26. Сургутнефтегаз (привилегированные).
27. Татнефть.
28. Транснефть (привилегированные).
29. Уралкалий.
30. ФСК ЕЭС.

В июне 2019 года «Мегафон» выкупил все свои акции у инвесторов и ушел с Московской биржи. Провести делистинг до конца 2019 года также планирует «Уралкалий». Замену этим бумагам я собираюсь найти в ближайшее время.

В последний торговый день каждого квартала выбираю и покупаю из списка от 7 до 11 бумаг примерно в равных количествах. Покупаю бумаги к концу торгового дня, около 6 часов вечера. В таком случае цена покупки и цена закрытия практически не будут различаться.

На каждую бумагу ставлю стоп-лосс с такими условиями: цена закрытия последнего торгового дня квартала минус 20% от этой цены. 20% — это число, которое я подбирал. При нем исторические результаты по доходности гораздо лучше, чем, например, при 10%.

Ввожу «динамический стоп-лосс »: переношу стоп-лосс на максимум среди всех цен закрытия за определенный период минус 20%. Изначально я хотел проверять цену закрытия каждый торговый день: максимальна ли она среди цен закрытия всех прошедших дней. Если да — переношу стоп-лосс на цену закрытия этого дня минус 20%. Но такая система из стоп-лоссов требовала бы более сложной проверки на исторических данных и дополнительных затрат времени в реальной торговле.

Поэтому четвертый пункт торговой системы следующий: каждый последний торговый день месяца я проверяю, выросла ли цена закрытия бумаги по отношению к цене закрытия последнего торгового дня предыдущего месяца, включая дату покупки бумаги. Также я проверяю, максимальна ли цена закрытия последнего торгового дня в этом месяце среди всех последних дней месяца этого квартала. Возможны три ситуации:

1. Цена бумаги выше, чем в конце предыдущего месяца, и максимальна среди цен закрытия всех месяцев этого квартала.
2. Цена бумаги выше, чем в конце предыдущего месяца, но не максимальна среди цен закрытия всех месяцев этого квартала.
3. Цена бумаги ниже, чем в конце предыдущего месяца.

Если цена бумаги выше, чем в конце предыдущего месяца, и максимальна среди цен закрытия всех месяцев этого квартала, переношу стоп-лосс на новый уровень — максимум минус 20%.

Например, в список лучших бумаг по доходности за первый квартал 2019 года попал Сбербанк. Покупаем Сбербанк 29 марта 2019 года — в последний торговый день первого квартала. Пусть цена покупки Сбербанка равна 214,42 Р . Ставим первоначальный стоп-лосс на уровне 214,42 − 20% = 171,54 Р .

Проходит апрель. В последний торговый день апреля цена Сбербанка равна 226,65 Р . Текущая цена закрытия явно выше цены закрытия последнего торгового дня предыдущего месяца, когда бумагу только приобрели. И пока что эта цена максимальная. Поэтому новый стоп-лосс переносим на нынешнюю цену: 226,65 − 20% = 181,32 Р .

Если цена бумаги выше, чем в конце предыдущего месяца, но не максимальна среди цен закрытия всех месяцев этого квартала, а также если цена бумаги ниже, чем в конце предыдущего месяца, то стоп-лосс не меняю. Он остается на уровне максимума.

Если бумаги вылетают по стоп-лоссу , то освободившиеся деньги кладу на накопительный счет, вкладываю в FXMM или короткие ОФЗ до конца квартала.

В последний торговый день следующего квартала я повторяю схему с самого начала: актуализирую список лучших бумаг, продаю старое и покупаю новое. Повторяю все в каждый последний торговый день квартала. Если какая-либо бумага остается в числе лучших и на следующий квартал, то я оставляю ее в портфеле, корректируя только количество акций, чтобы примерно уравнять его с числом других лучших бумаг.

Как я планирую улучшать стратегию

В ближайшем будущем я протестирую месячную моментум-стратегию. Возможно, получится увидеть еще более впечатляющие доходности. Затем проверю еще несколько значений стоп-лосса для максимизации прибыли.

Поищу еще какие-нибудь закономерности на исторических данных, чтобы избежать больших потерь в кризисы: даже с 20% стоп-лоссом в 2008 году все бумаги бы вылетали два квартала подряд.

Протестирую обратный моментум-эффект, то есть продажу тех бумаг, цены которых падали сильнее всех. И наконец, применю моментум-стратегию к рынку США.

1. Очень приятно, что автор опирается на научное исследование ВШЭ. Часто авторы Т-Ж ссылаются на всякую чепуху, вроде новостных сайтов, брокеров, Википедии и др.
2. Хорошо было бы до тестирования посмотреть, что о данной стратегии говорят другие исследователи и сравнить. Для этого нужно идти в раздел гугла, специализирующийся на научных статьях — scholar.google.com. Большинство научных статей (т.е. из рецензируемых журналов), конечно, на английском, поэтому искать придётся по словам ‘momentum based strategies’. Я детально не смотрел, но предположу, что вы найдете множество исследований, и подтверждающих, и опровергающих данный подход на разных наборах данных. Плюс, вы увидите, что исследований много, и опубликованы они достаточно давно, т.е. финансисты уже в курсе данного подхода. Но в придачу можете обнаружить какую-либо закономерность в результатах и потестировать сразу и эту закономерность. Чтобы ускорить процесс, читайте только Abstract, т.е. краткий вывод всей статьи.
3. Будьте осторожны с книгами, которые тут рекомендуют другие участники! Даже если расчёты в книге выглядят внушительно на первый взгляд, помните о конфликте интересов. Тот, кто пишет книгу, зарабатывает на ее продажах, а не на факте получения вами знаний. Им важно яркое название, возможность вас удивить и развлечь, реклама книги и т.д. Ученым же важно, чтобы их модель была сложнее и глубже, чем у их предшественников, или чтобы анализ был на большем объеме данных, чем ранее. Так они оправдывают своё финансирование. Если в книге написать, что стратегия НЕ работает, такая книга продаваться не будет. А если научная статья приходит к такому же выводу, то ее автор всё равно получает продвижение по службе, если анализ достаточно глубок. Неудивительно, что после чтения популярных книг о бирже, или даже просто ненаучного сегмента интернета, у людей создается впечатление, что кругом одни успешные стратегии, а неуспешных нет.
4. Помимо стратегии, описанной вами, еще встречал и ее перевернутую версию: покупать бумаги, показавшие, наоборот, худший результат за период. Якобы, набрав падающий «момент», компания упала слишком сильно и ожидается её возврат к равновесному значению. По этой стратегии, так же как и по вашей, мнение научного сообщества разделилось. Еще часто вместо слов «momentum» вы можете встретить «buy winners, sell losers», ну или «buy losers, sell winners». Интересно посмотреть, вдруг данный подход покажет доходность еще выше на этом же отрезке.
5. Важно опираться более, чем на один источник и сделать обзор литературы перед построением модели и тесте на данных. Кто писал диплом, помнит, что обзор литературы идёт в начале, как раз, чтобы не повторять ошибок предшественников. Если бы вы почитали другие исследования, то возможно не стали бы делать тест стратегии, или отнеслись к ней с большей долей скепсиса. Многие вещи уже были протестированы до нас и можно сэкономить время, прочитав об этом. 🙂

Тем не менее логика по тексту в целом правильная. Надеюсь ваш опыт фактического применения стратегии окажется прибыльным.

Как создать собственную торговую систему?

Очень часто новичок, приходя в трейдинг на финансовые рынки, воспринимает торговлю как развлечение, азартную игру, а не как работу, скрупулезную, систематичную, иногда рутинную. Поначалу новоиспеченный трейдер может использовать откровенно «игорные» методы и тактики, известные под названием «Мартингейл», которые предполагают кратное увеличение последующей позиции при отрицательном результате предыдущей сделки. Также нередко встречаются подходы, связанные с постепенным усреднением цены сделки путем покупки или продажи актива по более выгодной цене при движении рынка против изначально выбранного направления. Кроме этого, отдельное внимание стоит уделить методике выбора точек входа у начинающих трейдеров. Зачастую их выбор происходит произвольно, наугад. Иногда сигналами служат показатели каких-либо технических индикаторов.

Через какое-то время трейдер, набравшись «горького опыта», начинает изучать азы фундаментального и технического видов анализа, посещать семинары и вебинары по трейдингу и анализу финансовых рынков для специалистов различного уровня подготовки, покупает подписки на торговые рекомендации и сигналы. С течением времени вместе с переменными торговыми успехами, приобретением знаний и навыков человек приходит к пониманию, что трейдинг — это серьезная деятельность, требующая систематического подхода. А значит, для успеха необходима разработка собственной комплексной торговой системы.

Что же такое торговая система?

По определению торговая система — это метод или комплекс правил, которые позволяют трейдеру за короткий промежуток времени определить, что именно происходит на рынке, можно ли сейчас заключать сделку и если да, то в какую позицию становиться. Иными словами, система отвечает на вопросы:

• Можно ли сейчас покупать?
• Можно ли продавать?
• А стоит ли сейчас вообще торговать, или лучше «на заборчике посидеть»?

В состав системы должны входить элементы стратегии, тактики и мани-менеджмента. Раздел стратегии определяет разновидность рынка, на котором будет вестись торговля: Forex, сырьевой, фондовый, или на всех сразу. Определившись с рынком, необходимо составить перечень инструментов для торговли и таймфреймы, на которых будет вестись работа. Но самое главное, что определяется в стратегической части — это угол зрения, под которым необходимо смотреть на рынок. Как на логичную, хотя и не линейную последовательность событий с закономерностями в формировании цен на активы, или как на беспорядочную форму финансовых отношений. Здесь же прописывается логика моделей и основные постулаты поведения рынка, принципы определения начала и завершения тенденции, на основании которых затем будут формироваться сигналы для совершения сделок.

Выработанная тактика поможет определить, как будут совершаться сделки: по сигналу индикатора, после пробоя какого-то уровня, после отката, а также будет ли локироваться убыточная позиция, с каким размером прибыли будет закрываться сделка, где будет устанавливаться уровень Стоп Лосс, будет ли тралиться позиция и т. д..

Мани- и риск-менеджмент многими очень часто считаются практически «ядром» всей системы, которая должна обеспечить трейдеру прибыль в долгосрочной перспективе. Но в этом блоке необходимо отразить размер стартового капитала, процедуру и периодичность вывода заранее заданных частей прибыли или направление для ее дальнейших инвестиций.

В этой же части необходимо определить понятия минимального размера лота и максимального объема позиции, находящихся в работе, будет ли использоваться модель увеличения объема позиции после отрицательной сделки для компенсации потерь или нет, должно ли проводиться усреднение позиции, и многие другие действия. Но одним из наиболее важных вопросов, на которые стоит ответить — это размеры уровней Стоп Лосс и Тейк Профит для каждой сделки, а что еще более значимо — сама необходимость применения этих опций в создаваемой стратегии.

Индивидуальная торговая стратегия

Многие спросят: «Разве за столько лет еще не была разработана ни одна идеальная торговая система?«

Вопрос абсолютно логичен, а ответ прост: существуют тысячи торговых систем, но идеальной для всех и каждого нет. Трейдинг — это слишком индивидуальная, если не интимная сфера для человека, чтобы все использовали одни и те же методы. Но нельзя отрицать факт того, что в новых системах зачастую используются идеи их предшественниц, перемешанные между собой.

Рецепт создания собственной торговой системы довольно банален. Необходимо понимать, что без знаний и навыков создать систему невозможно, поэтому их наличие априорно. Каждый должен отталкиваться от осознания собственной природы. Если вы любите подольше поспать, то вам необходимо строить систему для внутридневной торговли или на среднесрочную перспективу. Если вы хотите заработать быстро и за короткое время миллион, то вам нужно быть готовым к тому, чтобы вложить хотя бы полмиллиона. Таким образом, трейдеру необходимо планировать прибыль, исходя из существующего реального капитала. Но прежде ему надо определиться, сколько он хочет зарабатывать в день, неделю, месяц и т. д. , а еще — чем он готов для этого рискнуть. Но самое основное — трейдер должен неукоснительно соблюдать созданную им самим систему торговли, никогда не поддаваясь влиянию временных эмоциональных всплесков.

Дмитрий Гурковский

Возглавлял лабораторию технического и фундаментального анализа финансовых рынков в НИИ Прикладного системного анализа. В настоящее время руководит Аналитическим отделом компании RoboForex и ведёт раздел ежедневных обзоров по уровням Фибоначчи для клиентов компании.

How-to: пошаговое руководство по разработке торговой системы для работы на фондовом рынке

Примечание: Данный пост написан британским разработчиком и финансовым аналитиком Майклом Халлс-Муром, который является профессионалом в так называемом Quantitative trading. С нашей точки зрения информация, содержащаяся в этом топике, может быть интересна техническим специалистам и разработчикам, которые интересуются фондовым рынком и обладают навыками для создания, к примеру, успешных торговых роботов, но не знают с чего начать. Поэтому топик будет рассматриваться именно в таком контексте, кроме того, текст адаптирован к российским реалиям, соответственным образом переведены и некоторые термины. Будем рады вашим комментариям! (Поправки по переводу лучше отправлять в личных сообщениях).

Алгоритмическая торговля — является крайне сложной областью финансов, и чтобы освоить объем информации, который позволит создать свою собственную торговую систему или устроиться разработчиком в финансовую компанию или фонд, потребуется довольного много времени. Большой опыт в программировании просто необходим для успешной работы на этом рынке, как минимум алготорговец должен хорошо разбираться в таких языках, как C/C++ (в области финансов перспективен и язык Java) и Python, Matlab и R (на российском рынке набирает популярность разработанный в США TradeScript — прим. перев.).

Любая высокочастотная торговая система состоит из четырех основных компонентов:

• Идентификация стратегии — то есть определение стратегии торговли, эксплуатация заключенных в ней преимуществ и выбор частоты торговли.
• Бэктестинг стратегии — получение исторических данных о торгах и «прогон» стратегии на них, анализ результатов и оптимизация слабых мест.
• Движок — часть, которая соединяется с брокерской торговой системой (недавно ITinvest ввел в строй новую систему Matrix — прим. перев.), автоматически осуществляет торговлю и подстраиваться под изменения на рынке для сокращения издержек.
• Риск-менеджмент — распределение капитала для совершения торговых операций оптимальным образом, определение последовательности действий при неудачном стечении обстоятельств на рынке.

Торговая стратегия

В трейдинге любым действиям всегда предшествует этап сбора и изучения информации. Прежде чем выбрать стратегию для торговли, необходимо проанализировать исходные данные вроде объема имеющихся средств, а также учесть, насколько новая стратегия сочетается с уже использующимися. Индивидуальные трейдеры просто обязаны уделять большое внимание транзакционным издержкам и всеми силами пытаться их сокращать, соответственным образом и выбирается оптимальная стратегия торговли.

Вопреки расхожему мнению, что «ни один дурак не будет делиться стратегией, которая приносит деньги», на самом деле в публичных источниках можно найти информацию о стратегиях, которые действительно работают. Кроме того, аналитики и ученые иногда публикуют результаты своих исследований и финансовых экспериментов. Существует довольно много блогов на тему алгоритмеческой торговли на английском языке (в России, иногда, интересные темы проскакивают на ресурсе Smart-lab.ru), а в прессу иногда попадают данные о торговых стратегиях фондов.

Конечно, никто не станет обсуждать в публичном поле все аспекты и детали настройки прибыльной стратегии. Ключ к прибыльности как раз заключается в понимании того, какие параметры должны иметь стратегия, а также её «тонкая настройка». Тем не менее, практически стопроцентный путь к созданию собственной стратегии этого «воровство» чужих идей и их последующая доработка.

Большинство стратегий можно разделить на две большие группы — «играющие на неэффективностях» и «идущие за трендом». Стратегии первого типа эксплуатируют неэффективности рынка (например, спред в цене связанных финансовых инструментов) и тот факт, что в краткосрочной перспективе цена активов часто возвращается на изначальный уровень. Трендовые стратегии играют на психологии инвесторов и действиях фондов, пытаясь «запрыгнуть» в поезд нового тренда и успеть собрать на этом профит до того момента, пока движение не обратится в обратную сторону.

Еще один важнейший момент алгоритмической торговли — это её частота. Низкочастотная торговля (LFT) подразумевает обладание финансовыми инструмента на протяжении времени, превышающем один торговый день. Соответственно, при высокочастотной торговли (HFT) все операции происходят «интрадей», то есть в рамках одного торгового дня. Существуют также так называемые ультравысокочастотные стратегии (UHFT), которые подразумевают удержание актива на протяжении секунд или даже миллисекунд. Большое развитие на мировых и российских рынках сейчас получила высокочастотная торговля.

После того, как стратегия выбрана, необходимо протестировать её эффективность на исторических данных. Этот процесс называется бэктестингом.

Бэктестинг

Суть бэктестинга в том, чтобы подтвердить или опровергнуть прибыльность выбранной стратегии, запущенной на исторических данных. Знание результатов, которые стратегия показала бы в прошлом, позволяет предположить её эффективность в текущей рыночной ситуации. Само собой, тот факт, что на исторических данных стратегия принесла виртуальный миллион, ещё не гарантирует успеха в реальном мире.

При бэктестинге самым важным моментом является наличие данных о прошедших торговых сессиях, для запуска стратегии. Получить эти данные можно несколькими способами — часто их предоставляют брокеры и биржи, но существуют и сторонние поставщики данных.

Также важно определить метрики, по которым будет определяться, насколько успешно или неуспешно отработала стратегия «на истории». Стандартом в индустрии являются понятия «максимальной просадки» и коэффициент Шарпа. Максимальная просадка — это максимальный убыток по портфелю за определенный период (обычно за год). У низкочастотных стратегий просадка может быть больше, чем у высокочастотных, вследствие некоторых статистических факторов. Бэктест покажет максимальную просадку портфеля, которая могла бы иметь место в прошлом, что даст примерное понятие о том, чего стоит ожидать в этом плане при работе на реальном текущем рынке. Коэффициент Шарпа же это показатель эффективности инвестиционного портфеля (актива), который вычисляется как отношение средней премии за риск к среднему отклонению портфеля.

После того, как стратегия оттестирована и устранены все выявленные узкие места, возможная просадка минимизирована а коэффициент Шарпа максимален, пора переходить к собственно разработке торгового движка.

Торговый модуль

Торговый движок является средством, благодаря которому список сделок, подлежащих исполнению в соответствии с торговой стратегией, передается в торговую систему брокера. Процесс генерирования приказов может быть наполовину или полностью автоматизирован, а механизм их исполнения может быть ручным, наполовину ручным («в один клик») или полностью автоматизированным. Для низкочастотных стратегий чаще всего используется ручной или наполовину ручной ввод приказов. Для HFT-стратегий, которым важна каждая миллисекунда, в основном используется полностью автоматический метод.

Главные момент, которые следует учесть при разработке торговой системы, это обеспечение надежного и быстрого подключения к брокерской торговой системе (обычно через API) или обеспечение прямого доступа на биржу, минимизацию издержек (включая комиссию брокера и биржи, а также возможное проскальзывание).

Транзакционные издержки — одна из главных вещей, о которой стоит думать HFT-трейдеру. Они обычно складываются из трех компонентов: коммиссий брокера и биржи (и налогов), проскальзывания (разница между ценой, по которой планировалось совершить сделку, и той ценой, по которой она в реальности прошла), а также спред конкретного финансового инструмента (разница между ценой покупки и продажи — bid/ask). Спред не является постоянно зафиксированной величиной и зависит от текущей ликвидности рынка.

Высокие транзакционные издержки могут сделать из потенциально очень прибыльной стратегии с хорошим коэффициентом Шарпа полностью убыточную и наоборот. С помощью бэктеста правильно спрогнозировать транзакционные издержки может быть довольно трудно, для этого обычно необходимо получать у биржи исторические тиковые данные, включающие информацию по ценам bid/ask.

Необходимо также помнить и о разнице между эффективностью работы системы в реальном мире и тем, что она показывала на исторических данных. Разница может быть весьма существенной, и тому есть множество причин. Баги программного обеспечения и ошибки самой торговой стратегии могут не проявиться при бэктестинге, но сыграть важную роль при реальной работе на рынке.

Примеры создания торговых роботов на TradeScript.

Риск-менеджмент

Понятие «риска» включает в себя вcе вышеперечисленные опасности. Риск состоит из технологических опасностей (например, внезапный отказ серверов), риск брокера (банкротство компании), да и вообще всё, что может потенциально помешать задуманному функционированию торговой системы.

Частью риск-менеджмента является и процесс оптимизации капитала (его распределении между различными стратегиями). Это довольно сложный процесс, использующий большое количество «математики». Индустриальным стандартом, описывающим отношение оптимального распределния капитала и получения максимального эффекта от работы торговых стартегий, является критерий Келли.

Ещё один важный компонент риск-менеджмента — определение собственного психологического портрета трейдера. У каждого человека есть какие-то черты, которые могут препятствовать успешной торговле на рынке. В случае алгоритмической торговли психологический эффект играет меньшую роль, чем при «ручной» торговле на рынке, но все же присутствует — ведь за торговым роботом следит человек, который может захотеть слишком рано зафиксировать убыток или поторопиться с закрытием позиции, опасаясь увеличения потерь.

Подробнее о риск-менеджменте можно прочитать в этом топике.

Выводы

Алгоритмическая торговля — это очень сложное направление человеческой деятельности, но оно также является очень интересной областью финансов. Для того, чтобы иметь шансы добиться успехов в этом деле, просто необходимо на хорошем уровне овладеть программированием. Необходимо тренироваться, создавая торговые модули самостоятельно (торговые движки, анализаторы данных, средства для бэктестинга стратегий), используя доступные ресурсы — в конце концов, речь идет о собственных деньгах, которые никто не хочет потерять.

Источник https://journal.tinkoff.ru/torgovaya-sistema/

Источник https://blog.roboforex.com/ru/blog/2019/03/01/kak-sozdat-sobstvennuju-torgovuju-sistemu/

Источник https://habr.com/ru/company/iticapital/blog/224353/