Každá obchodní strategie je tvořena dvěma základními složkami. Exekucí obchodních příkazů a money managementem. Samotná exekuce obchodních příkazů je obvykle výstupem nějaké myšlenky, která je následně testována a poté zaváděna do praxe.
Každá exekuční strategie by měla přinášet určitou statistickou výhodu neboli identifikovat takový jev, který se dlouhodobě vyskytuje obecně na finančním trhu nebo konkrétně na obchodovaném finančním aktivu.
Money management je soubor takových technik řízení peněz, které jsou schopné v určitém obchodním prostředí generovat maximální zisk a zároveň snižovat riziko na minimum.
Ukazatel, který je schopen změřit výkonnost exekuce obchodních příkazů, je ukazatel úspěšnosti. A ukazatel, který měří výkonnost money managementu je poměr risku a zisku RRR (Risk Reward Ratio).
Tyto dvě veličiny jsou stěžejní při přípravě jakékoliv obchodní strategie a jsou rozhodujícími prvky při simulování výkonnosti portfolia.
Obecně lze říci, že simulace výkonnosti jednotlivých portfolií nebo obchodních strategií je postavena na předpokládané či dříve testované úspěšnosti a na hodnotě RRR. Cest ke konzistentnímu dosahování zisků je mnoho, nicméně všechny jsou určitou kombinací právě těchto dvou veličin.
Nejjednodušší metodou, jak testovat výkonnost portfolia nebo obchodní strategie, je vložit hodnoty těchto dvou veličin do simulátoru, založeném na principech metody Monter Carlo, jejímž výstupem je soubor možností, jakým způsobem se může ziskovost daného portfolia vyvíjet. Rovněž je stanovena hodnota maximální ztráty, kterou takto simulované portfolio může dosáhnout.
Na obrázku níže je zobrazena simulace výkonnosti první obchodní strategie, která je založena na nízké úspěšnosti – 40%, ale na vysokém poměru zisku a ztráty 3:1. Equity křivka takto simulované obchodní strategie je v dlouhodobém měřítku rostoucí s průměrným propadem kapitálu necelých 9% za předpokladu maximálních dvanácti po sobě jdoucích ztrátách.
Na druhém obrázku je zobrazena simulace obchodní strategie o stejném kapitálu ovšem s odlišným nastavením úspěšnosti a RRR. V tomto případě je simulace prováděna pro úspěšnost 70% a RRR 1:1. Výsledná Equity křivky je opět, jako v předešlé simulaci, dlouhodobě rostoucí s minimálními propady a tentokrát dokonce s 4% průměrným propadem kapitálu.
Z výsledků těchto simulací je patrné, že cesta ke konzistentně ziskovému obchodnímu systému vede skrze maximalizaci úspěšnosti exekuovaných obchodních příkazů anebo přes maximalizaci RRR.
Takto prováděné simulace poskytují velmi důležité informace o výkonnosti a „mantinelech“ jednotlivých obchodních strategií a slouží k obecnému nastavení obchodních systémů.
Jejich podstatnou nevýhodou je ale fakt, že výsledky simulací neobsahují žádné informace o tržním sentimentu, a proto jsou výstupní data v podobě Equity křivek a dalších údajů platné pouze v rámci předem nespecifikované tržní situace.
RRR vs. Volatilita
Nastavení obchodní strategie založené na vysoké úspěšnosti exekuovaných obchodů může být z dlouhodobého pohledu rizikové. Problémem v tomto případě jsou změny obchodního sentimentu, a proto takto nastavená obchodní strategie může vykazovat markantní rozdíly v období zvýšené či snížené volatility.
Možnosti robustnosti obchodní strategie založené na vysoké úspěšnosti a nízkém RRR je možné testovat na historických datech.
Obecně se doporučuje stavět takové obchodní systémy, které vykazují sice nižší úspěšnost, za to ale nabízejí realizaci zisků v poměru alespoň 2:1 vůči riskovanému kapitálu.
Hlavním důvodem je to, že takto nastavené obchodní systémy jsou mnohem robustnější, co se týče tržního sentimentu, než systémy s nízkým RRR, kde je riziko dosažení ztráty při zvýšené krátkodobé volatilitě.
Hlavním rozdílovým faktorem vysvětlujícím proč jsou systému s vyšším RRR robustnější je vzájemný vztah volatility a času.
Na obrázku je zobrazen graf M5 měnového páru EUR/USD. Trh zde reaguje na historickou rezistentní zónu o velikosti 60 pips. Reakce na tuto zónu je poměrně agresivní a kurz měnového páru bez menších problémů klesne až k první supportní zóně. V této zóně by obchodník s nastavením své strategie RRR 1:1 vystupoval a inkasoval by zisk. Celý obchod by trval celkem 2,5 hodiny.
Ta samá tržní situace nabízí ovšem možnost inkasování i většího zisku, a to dokonce v poměru RRR 2:1. Aby obchodník tohoto poměru risku a zisku dosáhl, je potřeba setrvat v obchodě bezmála 11 hodin.
RRR a nastavení rizika
Obecně lze k nastavení rizika obchodního systému přistoupit ze dvou pohledů. Prvním pohledem je řízení rizika podle struktury finančního instrumentu a druhým pohledem je řízení rizika podle na základě kapitálu.
Přístup řízení rizika na základě struktury trhu, například pomocí Price Action, S/R zón atd. je přístup logický a v trzích jasně rozpoznatelný, který může splňovat všechny aspekty ziskové obchodní strategie. Jeho podstatnou nevýhodou je to, že tento systém podléhá tržnímu sentimentu. Toto se projevuje například tak, že sebevíce logičtější úroveň může být trhem ignorována, protože historický vývoj nemusí nutně korespondovat se současným vývojem tržního sentimentu.
Naopak řízení rizika pomocí fixního money managementu umožňuje ignorovat strukturu trhu a to směrem do budoucnosti. Tento systém řízení absorbuje také určitou dávku nahodilosti finančního instrumentu, protože ignoruje jakékoliv logické formace a zóny prezentované v podobě tržních pohybů.
Další výhodou tohoto způsobu řízení obchodu je ignorování časových rámců. Časové rámce jsou předem definované mantinely, které si obchodník sám určí. Problém je v tom, že finanční instrument sám o sobě nemá žádné mantinely. Segmentování finančního instrumentu podle časových řad je spíše psychologickou překážkou, protože obchodník si tak zkresluje komplexní pohled na finanční trh, na dlouhodobé trendy, či krátkodobé korekce. I krátkodobá korekce na H1 časovém rámci se totiž z pohledu M1 časového rámce může jevit jako silný trend.
Na obrázku je graf měnového páru GBP/USD, na kterém je zachycena situace, kdy kurz aktiva reaguje na rezistenční zónu. Trh k této zóně dojde během jednoho cenového pohybu, který je zaznamenán v jedné hodinové svíčce. Obchodník, který by tuto situaci obchodoval, by mohl umístit SL nad rezistenční zónu ve vzdálenosti 25 pips. Otázkou zůstává kam umístit profit?
Graf zobrazuje stejnou situaci, ale z pohledu nižšího časového rámce M5. Na tomto grafu je zcela zřetelné, že nižší struktura podkladového aktiva v čase vytváří další zóny, které mohou působit jednak jako support, ale i rezistence. Z hlediska nastavení money managementu a RRR je situace následující: PT1 ve vzdálenosti 30 pips (RRR 1,2:1), PT2 45 pips (RRR 1,5:1) a PT3 70 pips (2,8:1).
Na základě těchto výsledků je jasné, že reakce na rezistentní zónu z grafu H1 dovoluje realizovat zisk RRR 2,8:1, a to zcela při ignorování struktury trhu vytvářené na nižším časovém rámci.
Dále je z grafu patrné, že trh musel překonat minimálně tři logické S/R zóny, aby realizoval vzdálenější profit. Při takovémto fixním nastavení se obchodní strategie stává také odolná vůči psychologickým výkyvům, které by mohly obchodníka nutit ukončit obchod na jedné ze tří zón, což by bylo nežádoucí.
Tak jako se na časovém rámci M5 jevily S/R zóny zcela logické, při pohledu na vyšší časový rámec M30 již logiku postrádají. S rozšířenou perspektivou náhledu se jeví PT3 jako zcela logický a jediný možný profit, který splňuje jak nastavení money managementu simulovaného metodou Monte Carlo, tak splňuje podmínky struktury trhu na vyhledání cenové úrovně s vyšší pravděpodobností tržní reakce.
Závěr:
V článku jsme se zabývali hypotézou: Při vstupu do obchodu v časovém rámci M5 je vhodné jej řídit pomocí časového rámce M30.
V první části bylo vysvětleno, jakým způsobem je potřeba nastavit obchodní strategii z hlediska její úspěšnosti a dosahovaného RRR. Tyto dvě hodnoty je možné získat metodou zpětného testování na historických datech.
V další části byl na grafických ukázkách vysvětlen vztah mezi volatilitou obchodního instrumentu RRR a časovým rámcem. Bylo vysvětleno, že dosahování vzdálenějších profit target je potřeba nastavovat podle vyšších časových rámců a doba jejich zasažení je ovlivněna volatilitou instrumentu a odpovídá exponenciálnímu vývoji (čím vzdálenější PT, tím delší doba pro jeho zasažení).
V poslední části bylo vysvětleno, jakým způsobem dochází k zúžení perspektivy, a jaké následky toto zúžení může mít na výkonnost obchodního systému. Dále byla vysvětlena metoda fixního nastavení RRR, která toto zkreslení perspektivy minimalizuje.
Těmito kroky je hypotéza potvrzena, protože řízení obchodu na základě vyšších časových rámců umožňuje nastavování vyšších hodnot RRR, což vede k celkové robustnosti obchodního systému a minimalizuje psychologická rizika.
