Памм счета - выгодное, современное и удобное вложение свободных средств

Матрица оценки торгового риска

Большую часть моего портфеля занимают памм-счета, а именно счета площадки FX-Trend. Для этого типа инструментов свойственен так называемый "торговый", или "рабочий" риск.

Исходя из статистики, которую предоставляет памм-площадка, торговый риск каждого трейдера можно измерить и оценить по одной общей шкале, например для того, чтобы затем сравнить торговые риски разных трейдеров. Эти данные впоследствии можно использовать для того, чтобы определить "вес", который вы уделите данному трейдеру в своём портфеле и будете поддерживать при ребалансировках.

Предлагаю вашему вниманию свою методику оценки торгового риска.

Набор факторов, согласно которому оценивается торговый риск, сравнительно невелик. Для меня наиболее важными являются: срок работы трейдера, характеристики просадок (размер, частота и длительность), загрузка депозита, и, конечно же, доходность,  ведь чем трейдер доходнее, тем априори агрессивнее его торговля.

Рассмотрим каждый фактор в отдельности, создадим шкалу, по которой будем оценивать, и назначим количество баллов, которое трейдер будет получать к торговому риску на каждом делении шкалы. Чем больше баллов получит трейдер, тем его торговый риск выше.

Срок работы трейдера

Лично я не воспринимаю всерьёз трейдеров, работающих менее полугода, и как правило, не рассматриваю инвестиции в трейдеров, которые не отработали 1 год.

Есть прекрасный анализ, проведённый год назад профессиональным трейдером и памм-управляющим Alex Silver, и этот анализ показывает, как уменьшаются риски попасть на "сливатора" при инвестировании в счета возрастом от года и более. Его шкалу и возьмём за основу:

  более 24 месяцев 12-24 месяца  6-12 месяцев   до 6 месяцев
Баллы 0 1  5 6

Я также постарался отразить в количестве баллов своё убеждение, что торговая стратегия должна отработать как минимум год, после чего можно считать её устойчивой к рынку, так как годовой цикл более-менее отражает все возможные состояния рынка, и если торговая система показала себя хорошо во всех рыночных условиях, вероятность непредвиденных ситуаций в будущем резко уменьшается.

Поэтому присутствует определённый разрыв в баллах на границе между "менее года" и "более года".

Кроме того, начисленный трейдеру балл по данной шкале будем умножать на "коэффициент важности" того или иного фактора. Например, я считаю срок работы чуть ли не самым важным из всех факторов, поэтому начисленный здесь балл я буду умножать на 3. Таким образом, например, если трейдер торгует до 6 месяцев, он получит 6 х 3 = 18 баллов в торговый риск, а если он торгует от года до двух лет, то получит 1 х 3 = 3 балла.

Для сравнения возьмём два счёта: агрессивный «Otmar» и консервативную «Веронику». Оба этих трейдера торгуют более года и менее двух лет, и оба они получают +3 балла к торговому риску.

Просадка

У просадок трейдера есть три основных характеристики: частота, величина и длительность периода восстановления. Все они в той или иной степени отражают особенности торговой системы трейдера, а также напрямую влияют на вычисление торгового риска. Для памм-площадок, где не представлено явных данных о максимальной просадке счёта, можно определять максимальную просадку как торговую неделю, в которую был получен максимальный убыток.

Максимальная просадка

  нет просадок до 15% 15 – 29% 30 – 49% 50% и более
Баллы 0 1 2 4 6

Как видим, у Otmar максимальная убыточная неделя равнялась -84%, поэтому по данной шкале он получил бы +6 баллов к торговому риску, а у Вероники максимальный убыток составил всего -7,5%, поэтому по шкале ей будет начислен всего 1 балл.

Коэффициент важности, применяемый к данному фактору, будет равен 2. Следовательно Отмар получит 6 х 2 = 12, а Вероника 1 х 2 = 2 балла. Общий счёт после двух раундов будет составлять 15 баллов у Отмара и 5 у Вероники.

Тем, кто считает что максимальная просадка вполне может отражать нештатную ситуацию в работе трейдера и поэтому не является показательной, можно посоветовать вместо максимальной исследовать среднее арифметическое значение всех убыточных недель. Баллы и коэффициенты будут такими же.

Частота просадок

В работе трейдера важно не только какие просадки он допускает, но и как часто это происходит. Если просадки небольшие, но трейдер уходит в них частенько, это здорово уменьшает эффект сложного процента и приводит к недополученной прибыли инвестора, поэтому частые просадки мы будем классифицировать как более высокий фактор торгового риска.

  нет до 0,25 0,25 – 0,5 0,5 – 1 1 и более
Баллы 0 1 2 3 4

Вычисляем количество убыточных недель в торговле трейдера, и считаем, сколько убыточных недель в среднем приходится на 1 месяц торговли. Сравним тех же Отмара и Веронику: Вероника торгует 18,2 месяца, и у неё за весь срок было 4 убыточных недели на счёте, что приводит к показателю 0,22 убыточных недели в месяц, что вполне приемлемо и Вероника получает здесь всего 1 балл. У Отмара 8 убыточных недель за 13,2 месяца и его показатель – 0,62 убыточных недели в месяц. Следовательно Отмар получает здесь 3 балла.

Используем здесь коэффициент важности 1, так как частота просадок – не такой очевидный фактор риска (для многих торговых стратегий частые просадки являются нормой). После трёх раундов счёт Отмар-Вероника будет 18:6.

Если у трейдера пока нет просадок, он не получит баллов по этой и предыдущей шкале. Конечно, так может получиться, если трейдер торгует сравнительно недавно. Но в этом случае его торговый риск будет хорошо уравновешен первой шкалой, по которой он получит большой балл благодаря коэффиенту важности первой шкалы. Примером такого счёта может служить новый «Skalper».

Фактор восстановления

Разумеется, всем инвесторам хочется, чтобы после просадки трейдер восстановился как можно скорее. Но если восстановление происходит скачкообразно (в одну неделю трейдер ушел в глубокую просадку, а в следующую же неделю отработал всю просадку и вышел в прибыль), это может означать использование рискованных стратегий с увеличением лота после убыточного периода. Проще говоря, старый добрый мартингейл или его аналоги. Эта ситуация является однозначно рискованной, поэтому слишком быстрое восстановление мы классифицируем как более рискованное, чем умеренный темп. Но и слишком долгий выход из просадки нам как инвесторам тоже не интересен, поэтому используем нечто вроде параболической шкалы (возрастающей в обоих направлениях, с оптимумом = 4 недели). Иными словами, если трейдер использует в среднем 4 недели, чтобы выйти из просадки, он получит наименьший балл (т.е. это самый лучший результат); Если меньше или больше, чем 4 недели, в обоих случаях считаем его более рискованным трейдером.

При вычислении этого показателя помните, что для того, чтобы выйти из просадки 50%, в следующую неделю надо сделать доход не 50%, а не менее 100%, так происходит из-за сложного процента.

  1 неделя 2 – 3 недели 4 недели 5 – 6 недель 7 и более
Баллы 2 1 0 1 2

У Вероники на счёте восстановление происходит в среднем за 2,5 недели, здесь можно начислить 1 балл. Отмар же так и не восстановился полностью после просадки декабря 2011 года (прошло уже 43 недели). Здесь ясно, что начислить ему придётся 2 балла – в категории "7 и более".

Весовой коэффициент, который мы придадим этому фактору, также будет равен единице, поэтому не умножаем начисленные в этом раунде баллы. Общий счёт: 20:7 в пользу Вероники.

Доходность

Если трейдер не показывает просадок и при этом демонстрирует значительную доходность, подозрительный инвестор мгновенно скажет себе "что-то здесь не так". Действительно, такая высокая доходность может служить – хотя и косвенно – индикатором высоких рисков, заложенных в торговую стратегию трейдера.

Здесь будем рассматривать среднюю недельную доходность за все прибыльные недели трейдера.

  менее 3% 3 – 6,9% 7 – 9,9% 10 – 19,9% 20% и более
Баллы 0 1 2 3 4

Средняя доходность прибыльных недель Вероники равняется 3,16% в неделю, и мы начисляем ей соответственно 1 балл. Отмар получает 3 балла за свои невменяемые 18% в неделю :). В этой части матрицы будем также использовать весовой коэффициент 1. Общий счёт после этого раунда 23:8 в пользу Вероники.

Загрузка депозита

Этот фактор оценить сложнее всего, так как придётся проводить подробный анализ таблицы сделок трейдера, учитывая, сколько у трейдера было капитала на начало каждой сделки и сколько лотов он использовал в каждой сделке. На основании этих данных вычисляется, какой процент от депозита трейдер в среднем использует в торговле одновременно. На Альпари с этим полегче – там данные о загрузке счёта представлены явно.

Шкала будет следующей:

  до 5% 5 – 9,9% 10 – 24,9% 25 – 49,9% 50% и более
Баллы 0 1 2 3 4

К данному фактору применим коэффициент важности 2, так как загрузка депозита напрямую влияет на торговые риски трейдера. Опуская подробности расчётов, скажу, что у Отмара средняя загрузка депозита оказалась равна 52% от депозита на сделку, а для Вероники она составляет 5,3%. Соответственно, Веронике начисляем 1 x 2 = 2 балла, Отмар же получает 8 баллов.

Финальный счёт: 31 баллов торгового риска набрал Отмар, против 10 баллов у Вероники.

Общий рейтинг

Приведя всех трейдеров к общему знаменателю при помощи матрицы, можно составить следующее правило, согласно которому каждый трейдер получит "рейтинг надёжности":

Баллы Рейтинг
0-5 А+
6-10 А
11-15 А-
16-20 B+
21-25 B
26-30 B-
31-35 C+
36-40 C
41-45 C-
46-48 D

Как видим, Вероника попадает в категорию "А", что является почти самым высоким рейтингом надёжности. Отмар при этом загремел в категорию "С+".

Приглашаю всех читателей подумать вместе со мной над этой матрицей – возможно, я что-то упустил. Пожалуйста, озвучивайте ваши мысли в комментариях. После того, как матрица "устаканится", я постараюсь по этой методике оценить рейтинги надёжности всех топовых счетов FX-Trend и опубликовать результаты.

Кроме FX-Trend, те же самые правила можно применять к любой торговой системе, где известны все ключевые показатели. Например, по ней легко можно оценивать также памм-счета Альпари. Кроме того, если вы не согласны с распределёнными мною весовыми коэффициентами, вы легко можете "подогнать" матрицу под свои представления о рисках, просто изменив коэффициенты важности тех или иных факторов.