Články v rubrice ‘Know-how’

Knihy zajímavé pro investory

Středa, Březen 19th, 2014

Dan Ferris je editor investičního zpravodaje „Extreme Value“ Jak je asi vidět z názvu, zaměřuje se na Value investice a vyhledávání značně podhodnocených akcií. Tento příspěvek nepíši jako reklamu, ale proto, že on nedávno publikoval názvy 7 knih, které by si podle něj měl každý investor přečíst a které rozhodně nebudou vyhozené peníze a ztráta času. Zde jsou.

1.) Burton Malkiel a Charles Ellis:  The Elements of Investing.  Zde by měl každý začít. Zahrnuje témata jako spoření a funkce úroků, stanovení a dodržování investiční strategie, diverzifikace apod.

2.) Peter Lynch: One Up on Wall Street.  Navede vás, jak nahlížet na akciový trh.

3.) Peter Lynch po druhé: Beating the Street,popisuje jednotlivé segmenty ekonomiky a trhu, autor nabízí svých 25 základních pravidel.

4.) Joel Greenblatt: The Little Book that Still Beats the Market.  – pohled na oceňování. Nemusí jít o akcie, ale jde o pohled na oceňování businessu jako celku.

5.) Joe Ponzio: F Wall Street. Tje také věnována oceňováni businessu. I když z trochu jiných perspektiv než j epohled J. Greenblatta.

6.) Frank Singer: How to Value a Business, – opět oceňování businessu, tentokráte z pozice, když jedna společnost přebírá druhou. Dívá se na ní jinak, než kdybych já kupoval pár akcií. Každý z autorů nabízí něco jiného, pro komplexní pohled lze doporučit všechny tyto knihy.

7.) Greenblatt po druhé: You Can Be a Stock Market Genius. Jak najít zajímavé akcie. Nemusí to být ale „value“ akcie na první pohled, zajímavou příležitost může nabízet například spinoff akcie.

Z knihy Bena Grahama The Intelligent Investor jsou klasikou hlavně kapitoly 8 a 20, klasikou jsou o Buffettovy dopisy výroční akcionářům

 

P.S.

Z mého pohledu zajímavé knihy najdete zde na webu v sekci know-how

 

 

Výroční analýza pro rok 2014

 

Prozatím 5 článků s největším počtem přečtení v roce 2014

 

Výběr článků věnovaných finančnímu systému jako celku:

Genetické algoritmy – jak jsou na tom jiné trhy?

Úterý, Leden 21st, 2014

V souvislosti s genetickými algoritmy jsem se zaměřoval především na forex. Nicméně tento trh není jediný. Na jaké trhy jsou genetické algoritmy použitelné? A proč bychom se na ně měli zaměřit?

 

Futures

Futures jsou pro mne velice zajímavý trh a genetické algoritmy na ně též aplikuji.
Hlavní výhoda futures je v jejich centralizaci a nákladech. Z tohoto pohledu si stojí velmi dobře. A pokud používáte trade station, tak jsou snadno dostupná i kvalitní data.

Nevýhoda je potřeba kapitálu ideálně 15.000 USD a více. S ohledem na velikost kontraktů bude mít portfolio maximální drawdown objektivně kolem 3.000 USD. Na rozdíl od forexu, kde se s menšími pozicemi můžete pohybovat u maximálních DD i kolem 500 USD a testovat tak portfolia s mnohem menším rizikem.

 

ETF

ETF jsou vynikající alternativa pro futures, pokud chcete méně riskovat. Základní instrumenty, jako je IWM, SPY nebo GLD mají likviditu obrovskou a není tak problém na nich obchodovat strategie vytvořené pomocí genetických algoritmů.

Na jednu velkou nevýhod však narazíte – nutnost vysokého kapitálu. ETF jsou vlastně akcie a tak pokud realizujete více než 4 obchody za týden, což je u genetických algoritmů vysoce pravděpodobné, potřebujete kapitál 25.000 USD. Bohužel zákony v USA jsou občas paradoxní.

 

Akcie

Zde může mít použití genetických algoritmů smysl, ale můj názor je, že když mohu zobchodovat přímo index, proč bych obchodoval akcie?

 

Opce

Opce jsou specifický trh a GA je možné využít pro vyhledávání edge v trhu. Nicméně automatizovat opce je podle mne zbytečné.

 

Shrnutí

Z mého pohledu jsou GA nejlepší pro forex a futures/ETF. Výhodou forexu je možnost nasazení vysokého počtu strategií na účet a u futures zase jejich centralizace. Záleží tedy pouze na každém obchodníkovi a jeho kapitálu, jakou cestou se vydá.

Pokud by vás zajímalo ke genetickým algoritmům více, vypsal jsem s ohledem na zájem i webinář. Více informací najdete zde: http://strategyquant.cz/webinar-geneticke-algoritmy/

Genetické algoritmy – na jakých datech testovat?

Úterý, Leden 7th, 2014

Dnešní článek bude kratší, ale velmi důležitý. Zaměříme se na to, na jakých datech strategie testovat a za jak dlouhé období.

 

Rozdělení strategií

Strategie lze všeobecně rozdělit na dvě části – scalping a ty ostatní.

Každý typ strategie má přirozeně jiné nároky na data.

 

Scalping

Pokud děláte vývoj strategií pro scalping, pak výsledné obchody ovlivňuje mnoho faktorů a do nejmenšího detailu i vývoj ceny jako takové. Je zcela nemyslitelné testovat scalpovací strategie na jiných datech, než jsou data ticková. Tedy taková data, kde je zachycen úplně každý pohyb trhu. Pokud pak data pustíte, chování na 99% odpovídá realitě v dané době. Nicméně další problémy scalpovacích strategi – skluzy a roztahující se spready, již tak snadno neotestujete. Ideálně je mít na toto speciální software. Navíc ticková data futures stojí řádově tisíce USD, není to tedy nic levného.

 

Standardní strategie

Toto se týká většiny z nás. Většina obchodníků staví strategie pro H1 a vyšší timeframe, přičemž zde již pro kvalitní výsledky stačí M1 close data. Tedy taková data, kde máme close ceny každé minuty. Taková data jsou již snadněji dostupná a nemusíme za ně platit tisíce USD. Narazíme však na jiný problém – kvalita dat. V první řadě je potřeba mít zjištěno, zda nejsou v datech velké mezery. Pokud nejsou, tak u futures jsou data daná burzou a u každého obchodníka budete mít kurz stejný, kdežto u forexu se mohou mírně lišit podle brokera a výsledky tak mohou být rozdílné.

Jak si poradit s kvalitou forexových dat?

Osobně mám relativně jednoduché řešení. Mám data od cca 10ti brokerů a požaduji, aby výsledky strategie byly na všech více méně podobné. Pak vím, že strategie bude s vysokou pravděpodobností obchodovatelná u libovolného brokera. Důležité také je, aby si software, na kterém strategie testujete, dokázal efektivně poradit s případnými mezerami v datech.

 

Na jak dlouhých datech strategie testovat?

Toto je velmi častý dotaz. Většina obchodníků testuje na datech od roku 2007, která jsou nejlépe dostupná. Někteří i na datech od roku 2010. Tyto data jsou dostatečná pro mechanické strategie, kde hraje roli též zkušenost a cit pro trh. Nicméně můj názor je, že pro automatizované strategie je lepší mít test delší – ideálně na datech od roku 2001.

Proč je lepší testovat na datech od roku 2001?

Vy co obchodujete déle si jistě pamatujete na polovinu roku 2007, kdy vypukla krize v USA. Zde začala prudce růst volatilita a na původní hodnoty se vrací až nyní. Co když se vrátíme do předkrizového období? Stát se to může a proto chci, aby moje strategie byly robustní na všech datech co jsou dostupná – tedy od roku 2001.

Zde to je krásně vidět. V grafu je vyznačen červenec 2007, kdy krize začala. Období předtím je z hlediska volatility úplně jiné, než to následující.

 

Když se podíváme na graf VIX, tak (logicky) vidíme stejnou situaci – před rokem 2007 mnohem větší klid než nyní.

Na obrázky můžete kliknout pro zvětšení.

 

Závěr

Když si k vývoji volatility přidáme stále rostoucí podíl automatů a HFT, klesající spready, stále více traderů a další faktory ovlivňující trh, je pro mne dlouhodobá robustnost a kvalita dat stále více důležitá. A vám doporučuji se na toto zaměřit též. Je to jeden z důležitých kroků k úspěchu každého algo tradera a jeho strategií.

 

Zdeněk Zaňka
StrategyQuant CZ

Genetické algoritmy – jaké očekávat výsledky?

Úterý, Prosinec 17th, 2013

Dnes se zaměřím na to, co očekávat od tradingu a kolik lze reálně pomocí genetických algoritmů vydělat. Začátečníci obvykle toto téma moc nezkoumají a rovnou si přejí 1000% za rok a neřeší, jak konkrétně toho dosáhnout. No, já jsem po pravdě nebyl jiný :) . Ale časem každý trader zjistí, co je reálné.

 

Riziko a zisk

V tradingu můžeme reálně řídit pouze jeden faktor a tím je riziko. S rizikem pak souvisí i zisk. Existuje jen málo traderů, kteří dokážou mít dlouhodobý poměr rizika a zisku více jak 4:1, tedy vydělat 40% s rizikem 10%.

Pokud chcete takových výsledků dosahovat, je důležité mít dobře sestavené portfolio a včas odpojovat strategie, které přestávají fungovat.

Zde máme ukázku takového portfolia. Za 22 měsíců chodu dosáhlo zisku 670% s max. DD 41%. Je tedy jasné, že vysoký zisk je vykoupen i vysokým rizikem. Pokud však využijeme position sizing (navyšování pozic s rostoucím účtem), výsledky mohou být velmi zajímavé.

 

 

Korelace strategií v portfoliu

Aby bylo portfolio efektivní, je potřeba zapojit do portfolia vhodné a vzájemně nekorelující strategie. Korelace znamená jednoduše vzájemná závislost výsledků. Tedy že v momentě, kdy jedna strategie uzavře ztrátu, druhá uzavře zisk. Výsledkem je pak maximalizace zisků a minimalizace drawdownů. Toto je i důvod, proč s portfoliem budete vždy dosahovat lepších výsledků, než se samostatnou strategií.

Korelace strategií se dá snadno spočítat i v excellu, není to nic složitého. Nicméně začátečníci na to velmi často zapomínají.

 

Co tedy v reálu očekávat?

Dlouhodobě dosažitelný poměr je 3:1, tedy 30% zisk při 10% riziku. Nakonec je to tedy pouze na vás, kolik vyděláte, protože jste to vy, kdo řídíte riziko. Poměr rizika a zisku u portfolia samozřejmě vidíte dříve, než jej nasadíte. Jedno ukázkové portfolio je zde (klikněte na obrázek pro celý report):

 

 

 

Co říci závěrem?

Doporučuji nesázet na jednu kartu, portfolio je vždy lepší a vylepší výsledky. Lepší mít strategií více a tak i stabilnější zisky.

A pokud byste se chtěli v praxi podívat jak se pracuje s genetickými algoritmy a jak řídit portfolio, na semináři je ještě volné místo. Navíc pro snazší začátky dostanete i menší portfolio k dispozici. Přihlásit se můžete zde.

Genetické algoritmy – výhody a nevýhody

Úterý, Prosinec 10th, 2013

V minulém článku jsme se podívali na to, co to jsou genetické algoritmy a jaký software můžeme využívat. Dneska se již zaměřím na to, jaké jsou výhody a nevýhody GA.

 

Proč jsou GA pro trading dobré?

Rychlost

Za hlavní výhodu GA považuji rychlost, s jakou pracují. Pokud vyvíjíte strategie diskréčně, pak víte, kolik času to zabere. Myšlenka je pouze první krok, ale naprogramování, backtest, testy robustnosti atd. vám zaberou další týdny práce. Genetický algoritmus vám najde i myšlenky, co by Vás nikdy nenapadly. A pokud máte dobrou myšlenku, stačí ji zadat do GA, pustit optimalizaci vstupů / výstupů / money managementu atd. a GA posune vaší strategii o další kus dál.

Testování robustnosti

Světu forexu vládne MT4 a každý, kdo dělá automaty, narazil na jeho zkostnatělost. Nejen že v základu neumí ticková data, ale možnosti testování robustnosti jsou takřka nulové. Dobrý program nabídne matrix analýzu, monte carlo atd. A pokud máte dobře otestovanou robustnost na dostatečné historii, pak s vysokou pravděpodobností bude equity v nejhorším případě chopová.

Portfolio

Ke klidnějšímu obchodování automatů je ideální mít dostatečné portfolio alespoň 10 strategií. Pokud jedna přestane fungovat, tak nebude ohrožen vývoj vaší equity křivky. Pomocí GA takové portfolio sestavíte během 3 až 6 měsíců. Ručně to zabere mnohem více času.

 

Jaké má GA nevýhody?

Omezený pohled

Na rozdíl od člověka nevidí GA do hloubky podstaty a logiky trhů. Jeho výsledky jsou tedy omezené tím, co nastavíme a jaké parametry dáme na vstup. S tím i souvisí riziko, že strategie jednou přestanou fungovat. Nicméně i proto chceme portfolio, aby v případě výpadku jedné strategie nebyl ohrožen náš příjem.

Nejsou vhodné pro strategie na nízkých TF

Strategie na nízkých TF celkově vykazují nižší robustnost a jsou tak velmi citlivé. Proto GA není vhodný na M1 a M5. Za minimum považuji M15 a naprosto ideální je H1.

 

Dneska jsme si dali přehled výhod a nevýhod. Z mého pohledu výhody velmi převažují a vidím v nich budoucnost. Především časová nenáročnost je to, co se mne na nich tolik líbí. Stačí cca tři hodiny za den na vyhodnocování a nastavování, zbytek času pracuje algoritmus sám.

 

Příště se podíváme již na praktické téma – za jak dlouhou periodu je potřeba strategie pro forex testovat a hlavně proč. A také se podíváme na to, v čem dělá většina traderů největší chybu.

Pokud vás zajímají GA více, na semináři je ještě pár volných míst.

Genetické algoritmy v tradingu

Úterý, Prosinec 3rd, 2013

 

Dnes se chci zaměřit na úvod do genetických algoritmů. Můj kamarád tento směr vývoje definoval celkem jasně jako „vývoj strategií pozadu“.

 

Pro začátek – co jsou to vlastně genetické algoritmy?

Genetické algoritmy využívají poznatků z genetiky a provádí křížení strategií mezi sebou s možností zapojení mutace. Pokud bych to měl napsat co nejjednodušeji, tak vytvoří počáteční populaci dvou kandidátů, které společně kříží, než dosáhne požadované velikosti populace (např. 50 nových strategií). Pak vybere dva nejlepší a zase je kříží a tak stále dokola. Výsledkem jednoho chodu systému je tedy několik stovek nebo i tisícovek strategií. Princip je tedy takový, že nejdříve vytvoříte strategii a až následně hodnotíte logiku a ostatní parametry. Proto vývoj pozadu :) . Jakmile zhodnotíte strategie, tak celý proces pustíte znova a tak stále dokola. Celkem tedy můžete trávit klidně celý život hodnocením milionů nových a nových strategií.

Osobně jsem byl ke genetickým algoritmům skeptický, nicméně časem jsem se jim dostal na kloub více a jakmile jsem se blíže seznámil s člověkem, který se jejich vývojem zabývá, začal jsem tomu věřit více. Napadaly mne samozřejmě otázky jako je robustnost a podobně.

 

Jak je to tedy s robustností takových strategií?

Základem trading strategií je robustnost, což mne potvrdí každý dobrý trader. Dobrý program má v sobě zakomponovány různé modely testování robustnosti. Ten co používám já, umí testovat pět různých modelů. Pak je samozřejmě další důležitý faktor – zkušenost tradera a pohled na strategii jako takovou a její logiku. Kód je samozřejmě odkrytý, takže víte, na jakém principu funguje.

Docela často narážím na názory typu „proč by někdo takový program prodával, když vydělává peníze?“ a že ho proto je nesmysl kupovat.

Můj názor na toto je vcelku jasný a logický. Program sám není žádný svatý grál. Je to výborná pomůcka, jak najít dobré strategie a stěžejní je stejně vždy zkušenost tradera, jaké strategie vybere a jak posoudí jejich robustnost. Stabilní a robustní portfolio strategií k programu obvykle nedostanete.

 

Ještě se podíváme na dva nejznámější programy pro genetické algoritmy.

1)      Adaptrade builderwww.adaptrade.com/Builder/
Asi nejznámější program s dlouhou historií. Mne osobně moc nesedl, kvůli nepřehlednosti.
Umí vytvářet strategie pro MultiCharts, TradeStation a MT4.

 

2)      Strategy Quantwww.strategyquant.cz
Tento program používám já. Hlavním důvodem je, že se znám s autorem programu velmi dobře a je to opravdu velký odborník na algo trading. Navíc má vypracované testování robustnosti a je k dispozici čeština.
Umí vytvářet strategie pro MT4, NinjaTrader bude přidám později.

 

Co říci závěrem?

Genetické algoritmy jsou pro tradery výborný nástroj, avšak pouze za předpokladu, že se dobře naučíte s programem pracovat a především najdete způsoby, jak posuzovat robustnost algoritmů. Pak budete schopni obchodovat a aktivně řídit portfolio strategií.

 

Jelikož je o téma genetických algoritmů zájem, připravil jsem pro Vás kromě tohoto seriálu na 18.1.2014 i seminář.

Přeji mnoho úspěchů a krásné podzimní dny!

 

 

Problematika rozložení výnosů investic v čase

Sobota, Říjen 19th, 2013

Federální vládní instituce v USA se nakonec vrátily k plné funkčnosti poté, co se v Kongresu podařilo dojít ke konsensu navrženém Senátem. Jedná se však o dočasnou dohodu, která umožňuje financování jen do 15. ledna a zvýšení dluhového stropu do 7. února (nezávazné datum). Následně můžeme očekávat začátkem nového roku možné opětovné tahanice (pokud ta nynější nezpůsobí dluhodobější pokles preferencí politiků v průzkumech, které by reflektovali). Jaká je konečná faktura? Omezení vládních funkcí trvalo 16 dní, což povede pravděpodobně k snížení růstu HDP o 0,1-0,2%-ních bodů na meziroční bázi a dále další možný nepřímý efekt na ukazatele sentimentu domácností a firem a případně jeden z důvodů proč dále odsunout omezování QE Fedem.

Situace jako tyto mohou vést k pohybům cen aktiv mimo obvyklý dlouhodobý rámec a měsíčním výnosům nad nebo pod dlouhodobější průměr. I když tuto situaci omezení vládních funkcí trh v podstatě ignoroval, tak i přesto je dobré se podívat na problematiku trajektorie výnosů investic v praxi. Ve finanční ekonomii se obvykle používá (pro zjednodušení) klasické rozložení výnosů jako normální distribuce, to znamená všem velmi známá Gaussova křivka:

U normální distribuce výnosů se největší četnost (četnost znázorněna jako příklad na vertikální ose) těchto výnosů má tendenci kumulovat uprostřed distribuce. Tj. v daném hypotetickém, pro názornost zjednodušeném, příkladě se smyšlenými čísly je to kolem 1% za daný měsíc ve sledovaném období. Ostatní výnosy od -3,5% do +3,5% jsou pak rovnoměrně rozloženy s postupně klesající četností, když se jde dále napravo nebo nalevo od tohoto 1% průměru, který je roven mediánu. To znamená, že se jednoduchý průměr nachází přesně uprostřed distribuce. V investiční realitě, zvláště v kratším období, pak samozřejmě měsíční výnosy nemusí tuto normální distribuci představovat. To samé platí o rozložení výnosů z obchodů v tradingu, kde u trendových strategií můžeme sledovat fenomén tak zvané pozitivní šikmosti a jiných strategií naopak negativní šikmosti. Pro reálnější studium a analýzy poté finanční profesionálové využívají právě ukazatele šikmosti distribuce výnosů a statistiky špičatosti měřící výskyt nadprůměrných a podprůměrných výnosů oproti klasické distribuci. Podívejme se dnes na první z nich a to šikmost.

U pozitivní šikmosti je pak distribuce výnosů protažena doprava směrem k extrémnějším pozitivním výnosům, ale také je charakteristická vyšší četností negativních výnosů, jak uvedeno na grafu:

 Tato distribuce výnosů je charakteristická větším počtem nižších a záporných výnosů, ale na druhé straně také nižším počtem, ale zato větších než průměrných výnosů (než podle normální distribuce). Jak zmíněno výše, například u tradingu většina trendových programů má sklon k právě této distribuci. Tyto programy se řídí zásadou “redukujte ztrátové pozice a nechte výdělečné běžet” resp. ziskové obchody mají tendenci být větší než ty ztrátové, ale zase nejsou ze statistické podstaty tak četné jako ty ztrátové. Rozhodující je pak ty ziskové skutečně realizovat a ty takříkajíc pak rozhodují hru. V zdejší americké terminologii se pak používá lidově termín z baseballu: home run. To je důvod proč i s poměrem ziskových obchodů jen dejme tomu, čistě hypotetiky, velice nízkých 30% může být investice v konečném důsledku profitabilní, pokud je dané aktivum/ program relativně kvalitní a je dodržován striktní risk management, aby při relizovaných ztrátových periodách nedošlo k propadu, který ohrožuje pokračování v investici/ programu.

Opačným případem pozitivní šikmosti distribuce výnosů je pak negativní šikmost. Podívejme se na tento případ:

Tato distribuce výnosů je pak naopak charakteristická větší četností pozitivních výnosů, nicméně nastávají situace, kdy se místy objeví více než průměrný negativní výnos (než podle normální distribuce). Toto rozložení mají pak obvykle programy netrendové, kdy dochází k relativně velkému počtu vítězných obchodů/ výnosů, avšak “za rohem” se obvykle může vyskytnout nadprůměrná ztráta. V takových programech je nutné pro úspěšnost udržet velké procento pozitivních těchto výnosů/ obchodů a zabezpečit zabránění většímu počtu náhodně přícházejících ztrát, které dokáží celou investici zmařit.

Matematicky pak vyjádříme šikmost následovně:

Pro investory tudíž propočet statistik jako šikmost a špičatost umožňuje pochopení, jak k dané investici přistoupit a správně nastavit risk management proceduru k její úspěšné realizaci.

Závěrem se pojďme podívat na trajektorii vývoje měsíčních výnosů u populárního kontraktu e-mini S&P 500 na chicagské burze CME Group (Globex, kontinuální kontrakt, měsíční data). Klikněte na obrázek pro zvětšení:

Jakub Huták: ATR

Úterý, Srpen 27th, 2013

Toto je již devátý článek do prázdninového kola soutěže čtenářů v roce 2013.

 

Vážení tradeři,

rád bych vám dnes ukázal zajímavý a často opomíjený nástroj k dlouhodobě ziskovému tradingu. Asi budete trošku zklamáni. Nejedná se o žádný super tajný indikátor vyvíjený v laboratořích NASA pod dohledem CIA, ale díky své jednoduchosti, kterou rád vyhledávám, je dle mého názoru perfektním pomocníkem k určení aktuální situace na trzích. I když se jedná o běžně dostupný indikátor jménem ATR, tak jej tradeři ve svém grafu často nevyužívají a raději se soustředí až na sekundární indikátory typu EMA, CCI a podobné. Následkem toho často aplikují špatné pozice na trh, který není vhodný pro chopovou nebo trendovou strategii.

Pro začátečníky a i středně pokročilé je problém určit jaká je aktuální situace na trhu a pokud nejsou schopni určit situaci, nemohou určit, jakou strategii z arzenálu správně aplikovat. Je více možností jak situaci na trhu rozpoznat. Jeden ze zajímavých nástrojů jsou swingy, které doporučuji velice pečlivě prostudovat, ale i ty považuji spíše za sekundárně důležité již pro určení situace v trendu nebo chopu. Tou primární otázkou musí být dlouhodobý sentiment a ten nám ideálně ukáže právě nástroj ATR.

Co přesně ATR měří?

ATR poprvé přestavil Welles Wilder v knize New Concepts in Technical Trading Systems. ATR měří jaká je aktuální průměrná „volatilita“ trhu za posledních 14 svíček (defaultní nastavení). Nejpřesněji je možné volatilitu měřit jen podle objemu zobchodovaných obchodů, ale to není možné na Forexu přesně zjistit, protože se jedná o decentralizovaný trh a tak tyto informace nemohou být k dispozici. Indikátor ATR tuto problematiku řeší tím, že měří jaký je průměrný range (velikost svíčky v pips) za posledních X svíček dle nastavení. ATR nebere v potaz, jestli trh roste nebo klesá. Dle našeho i Wilderova zjištění se vysoké hodnoty ATR objevují nejčastěji, když je trh na svém maximu nebo minimu následován panickým výprodejem nebo nákupem. Nízká hodnota ATR často bývá během chopové nálady na trhu, kdy trh jde do strany a obchodníci nemají jasný impuls pro změnu ceny a tak je aktuální cena považována za cenu takzvaně „férovou“.

Na grafu měnového páru EUR/USD níže je zřetelné jaké období bylo tím nejvíce volatilním (2008) a v jakém období se aktuálně nacházíme a jaké strategie je vhodné aplikovat pro aktuální sentiment.

 

 

Pro optimální určení nálady trhů je dobré se dívat i na Futures a hledat hodnoty zobchodovaných objemů. Na základě vyhodnoceného sentimentu následně aplikovat na chopový trh – chopovou strategii a na trendový trh aplikovat strategii trendovou. Jak jednoduché. Že?

Pro 99% obchodníků je trading o hledání výhody na trzích. Minimum řeší, že existují různé tržní nálady a že až na základě tržní nálady je třeba aplikovat vhodnou strategii. Pro ziskové obchodníky je strategie vždy až sekundární. Primární je určit aktuální tržní náladu a až posléze aplikace vhodného arzenálu.

Jakub Huták

 

 

Korelace a její význam

Sobota, Srpen 17th, 2013

V praxi nezřídka narážím na to, že lidé ne zcela plně rozumí tomu, co znamená v podstatě základ při tvorbě jakéhokoliv portfolia aktiv a to je definice a využití míry korelace. Obvyklá představa zahrnuje např. snahu nakupovat aktiva, která v podstatě místo, aby přispívala svou „nekorelovaností“ mezi sebou tak naopak je výnos jedněch v delším čase negován výnosy druhých. Nebo další představa, že jednotlivé akcie nejsou mezi sebou nekorelovány a je vytvořeno dokonalé portfolio při nějakých 20 různých titulech, apod. (přitom víme, že každá akcie má v podstatě svoji betu, která je mírou závislosti na akciovém trhu jako celku a tudíž jsou již z tohoto titulu tyto aktiva implicitně významně korelovány). V prvním případě se může v poslední době jednat o portfolio akcií a vládních dluhopisů, které bylo populární ještě koncem minulého století (ony formy smíšených fondů), avšak od počátku nového milénia se korelace přibližuje dokonalé negativní a proto v podstatě pokud namixováno v rovnoměrném poměru může znamenat negaci jednoho aktiva druhým. Mimochodem toto je zajímavý fenomén a tak podívejme se na něj graficky:

 

V druhém případě je to asi nejlépe pak vystižitelné na krizích 2000-2001 technologické bubliny a v současné dluhové a finanční krizi, která eskalovala v r. 2008. Určitě je ješťe v paměťi mnohých pokles indexu Nasdaq 100 od března 2000 do září 2002  kolem 80%! A nebo  akciového indexu S&P 500 od přes 50% od  října 2007 do března 2009! Bohužel s poklesy těchto „diverzifikovaných“ indexů nebyly jediné a další klasická aktiva jako reality a korporátní dluhopisy oslabovaly výrazně na ceně taktéž a ukázaly na výranou korelaci zvláště v období finančního stresu. To zde v USA způsobilo nemalé problémy mnoha lidem a nezřídka některé dostalo do výrazných potíží. A tak pojďmě se na onu statistiku korelace podívat blíže v základní definici a pokusím se oproti klasickým učebnicím vysvětlit co nejjednodušeji a pokud možno nejvíce graficky.

Obcně lze vyjádřit vhodného kandidáta do portfolia např. za pomocí  Sharpeho poměru, který jsme zmínili již minule:

Sharpeho poměr aktiva  > [ Sharpeho poměr portfolia x míra korelace mezi daným aktivem a portfoliem]

To znaméná, aby bylo dané aktivum vhodné do porfolia, tak je nutné aby jeho rizikově očištěný výnos byl vyšší než absolutní hodnota součinu rizikově očištěného výnosu portfolia a míry korelace. A právě ona míra korelace zde hraje klíčovou roli. Pakliže je blízko 0 tak absolutní hodnota součinu bude rovněž bllízko nule a tudíž ono aktivum má velkou šanci být součástí daného portfolia.

Předtím, než popíšeme blíže korelaci jako takovou, tak je nutné zmínit, že tato statistiku je nutné počítat z výnosů, případě logaritmů cenových rozdílů a ne ceny aktiv! Cenová řada trpí tím, co ve statistice nazýváme stacionaritou a výsledná hodnota se může v mnoha příoadech nesprávně lišit od správného výpočtu pomocí výnosů. Na následných grafech však pro lepší intuitivní vizuální představení použijeme cennovou vertikální osu, jak ji obvykle známe.

Co je tedy korelace?

Korelace měří míru závisloti vývoje jedné proměnné na vývoji druhé proměnné (pozor nikoli kauzalitu, tj. že jedna je příčinou druhé!), pohybuje se od -1 naprostá negativní závislost do 1 naprostá pozitivní závislost. Aktiva jsou pak „nekorelovaná“ pokuď je poměr roven 0. Naším cílem je pak nalézt do porfolia takové aktiva, které mají onu korelaci výnosů blízkou nule. Pojďmě se podívat jak vzpadá graficky, když dáme dohromady aktiva s negativní korelací, při zachování stejných vah každého aktiva:

Konečná equity křivka porfolia aktiv vyjádřená na grafu jako ta s hvězdičkama má pak v konečném důsledku průběh vodorovné úsečky. To znamená výnosy z jednoho aktiva mají v čase tendenci eliminovat výnosy aktiva druhého. Nyní, jak vypadá portfolio křivka při kombinaci aktiv s výnosy s korelací +1?:

V tomto příkladě vidíme, že přidání dalšího aktiva do portfolia nepřináší téměř žádnou přidanou hodnotu, jelikož výnosy jsou silně pozitivně korelovány. Navíc, když bude docházek k propadům (viz. onen Nasdaq 100 v r. 2001 nebo S&P 500, reality, atd. v r. 2008-9) pak přidání historicky korelovaných aktiv může jen škody znásobit.

A konečně se pojďme podívat na vývoj equity křivky u relativně nekorelovaných aktiv, resp. aktiv s korelací výnosů blízko nule:

V tomto posledním příkladě je to, o co se snažíme, aby výnosy našich aktiv v portfoliu byla navzájem na sobě nezávislé a tudíž , aby výnosy jednoho aktiva nerušilo výnosy druhého a zároveň, aby v případě propadů cen jednoho aktiva nebyla vysoká pravděpodobnost propadu i druhého. Navíc také, aby další aktivum mělo potenciál v případě propadu jednoho zhodnocovat a redukovat tak volatilitu výnosů celého portfolia a byl dosažen celkově vyšší rizikově očišťený výnos.

Jak matematicky vyjádříme výpočet korelace?

 

Jednoduše jsme popsali tedy základní kámen stavby každého sofistikovanějšího portfolia a to jest ukazatel miry korelace. V praxi se po proběhlých krizích, které v podstatném měřítku změníly pohled na mnohá aktiva a jejich kombinace v portfoliích, zvláště zde v USA u sofistikovaných investorů (smart money, tj. family offices, apod.) diskutují nutnosti přidávání historicky skutečně nekorelovaných aktiv. Aktiv, které navíc mají tendenci v obdobích značného finančního stresu a zvýšené volatility na trzích (o růstu volatility při poklesech trhů jsme rovněž již psali) na této naopak benefitovat. Ať už se jedná o alternativní investice jako sbírky a ceniny, drahé kovy nebo některé formy hedgeových fondů (managed futures), jež bývají tzv. long volatility, apod.

Závěrem se pojďmě podívat na vývoj cen kontraktů na akciový index (mini S&P) a americké vládní dluhopisy (10-ti leté T-Notes) na burze v Chicagu (Globex system CME Group). Klikněte na obrázek pro zvětšení:

 

Patrik Klaban: Investujete do akcií? Pomůže Vám IKM!

Čtvrtek, Srpen 15th, 2013

Toto je již sedmý článek do prázdninového kola soutěže čtenářů v roce 2013.

 

Investujete do akcií? Pomůže Vám IKM!

IKM, neboli investiční komparativní model slouží k porovnávání ceny akcií na kapitálovém trhu a k jednoduchému vyhodnocení, zda je daná akcie nadhodnocená či podhodnocená. Na tomto základě se může investor rozhodnout o tom, jestli je určitá akcie vhodná pro  investici (pokud je akcie podhodnocená), nebo naopak vhodná k prodeji (pokud je akcie nadhodnocená).

 

Vstupní data

Data vstupující do modelu nemohou nikdy zachytit všechny informace, které vedly investory ke stanovení aktuální ceny na trhu. Základní hodnotou pro tvorbu modelu je tržní cena akcie (P), která figuruje v čitateli všech výpočtových vzorců. Výchozím ukazatelem je P/E (Price Earning Ratio) – ukazatel poměru tržní ceny akcie k čistému zisku na akcii. Dalšími ukazateli jsou:

• poměr tržní ceny akcie k Cash flow na akcii (P/CF),

• poměr tržní ceny akcie k tržbám na akcii (P/S),

• poměr tržní ceny akcie k vlastnímu majetku na akcii (P/B).

Důležité je přesně vymezit ukazatele a zabezpečit jejich porovnatelnost. Například chceme-li odhadnout možnou tržní cenu akcie X porovnáním s ukazateli obdobných podniků, potom jde o porovnání v prostoru.

 

Výpočet IKM

Samotný propočet je jednoduchý: vypočítají se vybrané hodnoty ukazatele pro analyzovaný podnik a cena se potom určí podle referenčního ukazatele porovnatelného podniku. Porovnávat lze minimálně dvě společnosti z téhož oboru, vhodnější je však k porovnání vzít více společností – výsledek je pak přesnější. Navíc může analytik dát jednotlivým ukazatelům různou váhu a tím maximálně precizovat výpočet.

 

Investiční komparativní model pro dvě společnosti

P2 = (P1/T1*T2 + P1/E1*E2 + P1/CF1*CF2 + P1/MAJ1*MAJ2)/4

P1, P2 – ceny akcií, T1, T2 – tržby na akcii, E1, E2 – zisk na akcii, CF1, CF2 – Cash Flow na akcii, maj1, maj2 – vlastní majetek na akcii; 1 – společnost č.1 – sloužící k porovnání,
2 – společnost porovnávaná

 

Vysvětlení IKM

Investiční komparativní model je nástrojem umožňujícím porovnat aktuální cenu akcií určité společnosti s konkurencí na daném trhu a určit zda tato cena odpovídá její hodnotě, či je akcie nadhodnocena nebo naopak podhodnocena. To zda se investor rozhodne na základě zjištěných informací daný cenný papír koupit nebo prodat již závisí na něm samém. Při obchodování na kapitálových trzích nelze spoléhat pouze na jeden zdroj informací. V současné době je trh přesycen informacemi z mnoha různých zdrojů a mnoha různých kvalit. Jakým způsobem se pohne cena daného cenného papíru, vždy závisí na tom, jaké informace se k jakému investoru v jaký čas dostanou a jakým způsobem na ně ten který investor bude reagovat. Může existovat skvělá společnost se skvělými produkty a výbornými ekonomickými výsledky, ale právě v době, kdy by akcie této společnosti měly růst nastane pokles celého odvětví, nebo celého trhu. I když jsou silné předpoklady pro zvýšení ceny akcií uvedené společnosti tato cena akcií padá. Kapitálový trh je velmi složitý mechanismus, v němž neznáme všechny proměnné, ale pokud se trh bude chovat standardním způsobem my můžeme mít i díky investičnímu komparativnímu modelu, oproti ostatním investorům náskok – konkurenční výhodu a být o krok vpřed.

 

Ovládání, testování

Za neméně důležitý předpoklad úspěšnosti modelu je uživatelský komfort při jeho ovládání. Model prověřilo v testovacím provozu šestnáct investorů, kteří se s autorem podělili o své zkušenosti. Ovládání investičního komparativního modelu považovalo za snadné a spíše snadné 100 % účastníků testování. Model byl pro zákazníky připraven tak, aby jeho ovládání bylo skutečně jednoduché, aby s ním mohl pracovat i téměř nezkušený uživatel počítače. Vyhledávání informací potřebných pro zadání jednotlivých údajů do modelu se dalo zautomatizovat tak, že uživatel si připravil vstupní ekonomická data společností. Na stránkách: http://finance.yahoo.com/lookup?s si může investor vybrat určitý obor a z něj akcie několika společností, které jsou obchodované na určitém trhu. A že je z čeho vybírat uvádíme na příkladu. Po zadání slova steel se zobrazilo 434 výsledků hledání, z toho 351 obchodovatelných akcií, 29 podílových fondů, 6 EFT, 46 indexů a 2 futures. Ideální je vybrat si akcie z určitého oboru a pokud možno obchodovatelné na jedné burze. Tímto způsobem doporučuje autor vybírat společnosti pro porovnání. U každé ze společností se dají zobrazit její aktuální data – po “kliknutí” na její zkratku se zobrazí její základní data a v levém sloupci autor zvolil odkaz “Key Statistic”, ve kterém se skrývají nejdůležitější – “klíčové” ukazatele, důležité pro porovnání společností v investičním modelu. Odtud jsou čerpány aktuální informace o posuzovaných společnostech. Stačí opravdu několik “kliků” myší a investor získá potřebná data, která si jednoduše doplní do připraveného modelu.

 

Výhody/úspory

Těm, kteří dnes již využívají software pro výpočty finanční analýzy a platí za ně, a samozřejmě i všem ostatním, je nabízen investiční komparativní model zdarma. To je jedna úspora. Další úspora je časová. Oproti zpracování podrobné finanční analýzy si investiční komparativní model vystačí pouze se základními daty a předkládá rychlé podklady k rozhodování o zamýšlené investici.

V případě potřeby můžete kontaktovat autora IKM (na adrese patrik.klaban@seznam.cz). Na Vaši žádost Vám zašle investiční komparativní model ve formě jednoduchého programu. Dosadíte pouze vstupní hodnoty a program Vám vypočte předpokládanou cenu akcie a předloží  investiční doporučení.

 

Ing. Patrik Klaban, Hroznová Lhota 2013

 

 

TOP 5 letošní vybrané články


10 dosud nejčtenějších článků na serveru:

 

Jakub Huták: Spready – část 1.

Úterý, Srpen 6th, 2013

Toto je šestý článek do prázdninového kola soutěže čtenářů v roce 2013.

 

Dobrý den vážení tradeři,

ti co mne znají, tak vědí, že se věnuji primárně obchodování AOS/EA systémům a že nepatřím mezi žádné extrémní blogaře, protože na to nemám vůbec čas. Občas si s úsměvem na rtech rád počtu některé příspěvky, když už je to úplně mimo realitu i rád zareaguji a snažím se investory nasměřovat na správnou cestu. To že si někteří s martingale, NO-SL strategiemi stejně nedají říct – je bohužel už každodenní realita. Nicméně nechci, aby tento blog byl určen tématu SL/Martingale, ale rád bych vám všem (i těm no-stoplosákům) dnes dal poslední výtvor kolegy LuKu a to indikátor (spread meter), který umí měřit nejnižší, nevyšší a hlavně hodnotu spreadu zvanou Medián.

 

Co je to Medián?

Medián (označován Me nebo  ) je hodnota, jež dělí řadu podle velikosti seřazených výsledků na dvě stejně početné poloviny. Ve statistice patří mezi míry centrální tendence. Platí, že nejméně 50 % hodnot je menších nebo rovných a nejméně 50 % hodnot je větších nebo rovných mediánu. Pro nalezení mediánu daného souboru stačí hodnoty seřadit podle velikosti a vzít hodnotu, která se nalézá uprostřed seznamu. Pokud má soubor sudý počet prvků, obvykle se za medián označuje aritmetický průměr hodnot na místech n/2 a n/2+1.

 

Proč se této problematice věnuji?

Odpověď je jednoduchá, vzhledem k tomu, že se poslední dva roky věnujeme primárně „skalpovacím“ strategiím (poslední měsíce už bych to nazval i HFT), tak jsou pro mne poplatky životně důležité. Koncem minulého měsíce jsme se s kolegou domluvili, že už opustíme nekonečnou sféru věčně problematické platformy MT4 a LuKu začal všechny naše ziskové strategie přepisovat do C#, abychom je po vyjednání podmínek mohly bez větších problémů nasadit na burzu nebo real spot. Jen pro zajímavost, ví někdo – jaké poplatky nabízí skuteční ECN brokeři (typu Reuters, HotSpot)? No dejme tomu, že běžný rádoby ECN broker má poplatky kolem 8$/lot, tak pokud se někdy posunete o „level up“, tak běžné poplatky jsou kolem 0,25$/lot. Zajímavé že! Takže až vám nějaký rádoby „broker“ bude tvrdit, že už nemá, kam by s poplatky couvl, tak víte, že prostoru má skutečně hodně. No a co se týče spreadu, ten tu raději nebudu vůbec zmiňovat, protože potom udělat nějakou funkční intra-denní strategii, která ziskovostí „přeleze“ spread a komise je za těchto podmínek tak trošku dílo hodné génia. Abych MT4 ECN brokery moc nehanil, jsou zde i horší a to DD/MM, kde tento spread metr nebude vůbec potřeba, protože jejich spread je fixní a tím pádem není co měřit a pokud si přepočítáte náklady u DD/MM jsou zase o „level down“ oproti klasickým MT4 ECN (nedívejte se jen EUR/USD, ale podívejte se i na ostatní instrumenty). Stejně tak pokud nemáte dostatečnou historii zobchodovaných lotů a ziskové systémy, tak nemá význam uvažovat o něčem lepším. Vždy je nutné pro posun o „level up“ umět ziskově obchodovat i na běžně dostupných poplatcích, mít dlouhodobě ziskové strategie a o tradingu vědět více než jen ze zkušeností ostatních. Pokud budu mluvit za nás, tak rozhodně při svém výběru obchodního partnera vybírejte alespoň ECN MT4 brokery, kteří už mají jiný druh myšlení – vzhledem k původu jejich zisků.

 

Zpět k tématu – na co jsme při měření přišli?

Za reklamní kampaní, na které se brokeři chlubí super malým spreadem již od 0 pips se skrývá trošku smutná realita. Když jsme porovnávali spready HI, LOW, MEDIÁN, tak jsme zjistili, že většina brokerů ten LOW spread drží jen jedním tikem na M1 svíčce a MEDIÁN, je ne uprostřed, jak by ho každý slušný člověk očekával, ale u horní hranice naměřeného spreadu. Smutné že? Nechci házet všechny do jednoho pytle, i když tam většina dle mého názoru patří, ale najdou se i skutečně féroví brokeři, kteří drží nejčastější spread kolem střední hodnoty. Dokonce i vývoj v CZ se posunul poměrně dál a dříve zavrhovaní brokeři dnes nabízí nečekaně solidní obchodní podmínky (o technickém zázemí to ještě říci nemohu, i když z velké části za to může MT4) a třeba časem, kdo ví, doženou i světovou špičku. Dost možná i někteří další MM pochopí, že tu nejsou proti traderům, ale že tu mají být hlavně pro ně, tak se časem stane trading pro obě strany příjemnější a obchodování bude primárně o hledání dobrých vstupů a výstupů než o hledání obchodního partnera pro zprostředkování obchodů.

 

Ptáte se – proč to dělám? Proč to tu píšu? Proč si možná dělám nepřátele?

Nechci si hrát na nějakého O2 GURU a ani nikoho školit nebo poučovat, ale pokud nebudou vznikat podobné blogy od zkušených, tak nám bude Leoš Mareš vnucovat „nejlepšího brokera na světě“ a my jako tradeři, pro které by tento server měl být primárně určen, budeme jen obchodovat na hloupých obchodních podmínkách a nedočkáme se férového přístupu, jaký si skutečně zasloužíme a za jaký si také platíme neskutečné peníze! Věřím, že se vám náš indikátor bude hodit a pokud budete moct, prosím předejte ho i dalším traderům, ať vidí všichni realitu a ne jen marketingové kampaně. Indikátor je určen pro platformu MT4 a doporučuji jej pustit na M1 svíčce a nechat běžet non-stop.

Závěrem bych chtěl poděkovat všem, kteří se tradingu naplno věnují a je škoda, že zde někteří úspěšní nechtějí (někteří i nemohou) přispívat. Jsem také rád, když vidím první smysluplné blogy držím všem palce, ať svůj vývoj dotáhnou do ziskového konce! Pokud bude zájem a narazím na nějaký zajímavý nástroj, rád se o něj opět podělím.

 

Prosím berte toto upozornění v potaz:

Tento blog je jen soubor vlastních názorů podpořený reálným několikaletým vývojem a zkušenostmi na FX trhu. Nejedná se ani o reklamu na konkrétního brokera! Proto zde úmyslně neuvádím žádný obchodní název! Hledání ideálního obchodního partnera nás stálo nejen značný finanční obnos, ale také spoustu času při testování a agendě spojené se zakládáním a rušením účtů. Primárním cílem není někoho urážet, pomlouvat, ale upozornit na skutečnou realitu, která by za aktuálních obchodních podmínek neměla být akceptovatelná a je v zájmu traderů o takových věcech mluvit.

Co nejvíce dobrých zkušeností s brokery přeje,

 

Jakub Huták
Download nástroje:

http://brokerbot.net/research/blog/mereni-nejcetnejsiho-spreadu/

 

 

TOP 5 letošní vybrané články


10 dosud nejčtenějších článků na serveru:

Řízení rizika nepříznivého vývoje cen (hedging)

Sobota, Červenec 20th, 2013

V souvislosti se současnou situací na trhu s ropou o které jsme psali minule (mimochodem spread mezi Brentem a WTI se v pátek dostal na 0,2!) se nabízí otázka, zda se dá nějakým způsobem proti situaci rostoucí ceny pojistit. Zvláště, když se pak podíváme na vývoj forwardových křivek jednotlivých kontraktů s datem dodání v budoucnu a nyní. Levnější cena kontratů ropy s dodávkou v budoucnu než nyní tomu přímo vybízí, trh se totiž nachází v tzv. backwardation, situace která nastává obyčejně, když je trh krátkodobě podzásoben nebo existuje geopolitické riziko přerušení dodávek a blízké ceny se tak výrazněji zvyšují oproti cenám vzdálenějších kontraktů. V dnešním světě, který je charakterizován značnými výkyvy v cenách surovin či finální produkce, dále pohyby měnových kurzů a úrokových sazeb je jednou z nejdůležitějších operací úspěšných firem řízení těchto výkyvů do budoucna, tzv. hedžování (hedging) neboli zajišťování.

V období 2003-2008, kdy cena černého zlata rostla z cca 30 USD za barel až na 147,30 USD za barel na newyorké burze NYMEX a v médiích jsme mohli slýchat předpovědi např. prezidenta OPECu, že cena půjde na 170 USD do léta 2008 či šéfa ruského gigantu Gazpromu, že cena půjde na 250 USD za barel do r. 2009. Mimochodem, jen tak pro zajímavost, v červnu 2008 bylo na burze nakoupeno přes 3 000 opčních kontraktů s právem realizace prosincového nákupu ropy za 250 USD za barel! VUSAnapř. mnoho společností leteckého průmyslu z důvodu nedostatečného zajištění se proti těmto neočekávaným nárůstům ceny, zažilo velmi turbulentní časy, které skončily bankrotem resp. nutností fúze. Ne tak společnost jako Southwest Airlines, která se nejen vyhla těmto problémům, ale rovněž mezi léty 1999 až 2008 ušetřila právě díky hedžování paliva kolem 3,5 mld. USD!

Nicméně, pojdmě se alespoň trochu pro názornost seznámit s úplně těmi nejzákladnějšími principy hedžování.

Proč by měla firma používat hedžing? 

Cílem je co pokud možno nejvíce redukovat tržní riziko nečekané změny cen, měnových kurzů a úroků. Zamezit tak neočekávaným nákladům, které mnohdy nesou firmy, jež o možnosti hedžování nevědí. Klasickým příkladem pak může být na straně surovin např. výrobce potravin, který využívá jako input ve svém výrobním procesu pšenici. Trh s touto obilivinou je jistě ovlivňován mnoha faktory, které jsou často zcela mimo kontrolu firmy, jako vliv počasí, vládních zásahů v průmyslu, apod. Náhodné rychlé nárůsty ceny pak mohou být pro producenta neúnosné a je těžké je rychle přenést na koncového zákazníka a vznikají přebytečné náklady. V případě, že je cena této suroviny zajištěna do budoucna, je možné se do značné míry vyhnout těmto rizikům a následně poté získat konkurenční výhodu na trhu a redukovat v konečném důsledku operační náklady firmy. Podobně jsou na tom samozřejmě společnosti, které na inputové straně využíjí energetické suroviny, kovy, softs (káva, cukr, kakao), apod. Na outputové straně pak existuje obrovské množství příkladů, jako producenti benzínu, ethanolu, zemědělci, potravinářské firmy s potřebou zajistit produkci. Příkladů existuje bezpočet a u každé firmy je to zcela individuální, tudíž není možné ani cílem vypsat v tomto stručném příspěvku všechny. Zcelá nezbytnou součástí společností operujících se vstupy a výstupy v zahraniční měně a těch, které se pohybují v mezinárodním obchodě, je pak měnové riziko náhlých nepříznivých změn kurzů. Velice závažnou problematiku pak dále představuje také zajišťování úrokovoho rizika a snižování finančních nákladů firmy. Zde se nabízí příležitost toto výrazně redukovat pomocí instrumentů finančního trhu. Je nutno podotknout, že hedžování je velice sofistikovaný proces. Pojďme se podívat graficky za pomocí jakých kontraktů se dá provádět jako příklad u leteckého benzínu podle burzy ICE:

Existují dva typy hedgerů, tj. zajišťovatelů 

V zajišťovacím průmyslu rozlišujema dva tyty hedgerů a to tzv. Long hedgers, tj. firma, která se chystá nakoupit do budoucna vstup (energii, kov, obilí, cukr, atd.) pro svou produkci a chce se zajistit proti náhlému neočekávanému růstu ceny tohoto výrobního inputu. Naopak někdo, kdo prodává komoditu jako producent (zemědělci, výrobci ethanolu, těžařské společnosti, producenti energie, atd.) a do budoucna se chtějí zajistit proti poklesu ceny jejich outputu na trhu jsou primárně pak definováni jako Short hedgers. To je obecné definování, samozřejmě jedná se, jak již zmíněno výše, o specifika té které společnosti a nezřídka pak firma funguje jako obojí Long hedger i Short hedger.

Příklad zajištění Long hedgera pomocí kontraktů s budoucí dodávkou 

Uvedeme velice jednoduchý hypotetický příklad, jak je možné zajistit input ve formě ropy u rafinérie, která tuto surovinu využívá ve svém produkčním cyklu pomocí jednoho z mnoha instrumentů komoditního trhu. Rafinérie je relativně velká firma a proto bude používat mnoho „velkých kontraktů“. Menší a střední firmy pak budou v praxi používat méně kontraktů, resp. mini kontrakty. Pozor, jedná se o velké zjednodušení a pro každou firmu je nutné vzít v potaz specifika a najít více komplexnější řešení „šité na míru“ (!) a zároveň vhodný instrument resp. cross hedging, nicméně pro jednoduchou názornost:

Příklad

Rafinérie si plánuje obstarat pro svou produkci za 3 měsíce 100 tis. barelů ropy a obává se nárůstu cen z důvodu geopolitikého rizika na Blízkém východě a dalších neočekávaných faktorů. Cena ropy Brent na trhu s okamžitým dodáním se pohybuje na hodnotě 110 USD za barel a kontrakt na trhu s 3-měsíční dodávkou se obchoduje na komoditním trhu pobočky americké burzy v Londýně za 108 USD za barel. Firma se rozhodla vzužít této nižší ceny v budoucnu a zajistit si těchto 108 USD za barel pro svůj nákup suroviny za 3 měsíce.

Zjednodušené řešení:

Nakoupila tedy 100 kontraktů (každý lot základního kontraktu obsahuje 1 000 barelů) této budoucí dodávky za 108 USD. Samozřejmě není nutné platit celou částku 10,8 mil. USD za dané 3-měsíční kontrakty, ale jen složit zálohu ve formě „good faith“ depozita v řádu pár jednotek % (v současnosti kolem 200 tis. USD pro hedging).

1. dejme tomu, že cena ropy vzroste za 3 měsíce o 2 USD za barel na 112 USD za barel

Firma, samozřejmě nemusí provádět dodávku u kontraktu na burze (i když u Brentu je při držení až do konce kontraktu finační vypořádání namísto fyzické dodávky, ale i tak téměř 100% firem toto vypořádání nedělá) a může zakoupit barely u svého obvyklého dodavatele a uzavřít kontrakty na burze opačnou transakcí, tj. prodejem (tzv. offsetování pozice). Tak jak se 3-měsíční kontrakt blíží expiraci, tak se jeho cena přibližuje konkrétní ceně okamžitého dodání v tuto dobu na trhu.

Sumarizace je tudíž:

Hrubá ztráta z případneho nezajišťění je pak oněch nárůst 2 USD za barel, tzn. 2* 100 tis. barelů = 200 000 USD, tj. po vratce prémie dojde k vybalancování a k situaci v podstatě nákupu po uplynutí doby 3 měsíců za oněch 108 USD, namísto současných 112 USD za barel (což je ona hrubá úspora 600 tis. minus 200 tis. USD).

2.  dejme tomu, že cena ropy poklesne za 3 měsíce o 2 USD za barel na 108 USD za barel

Sumarizace je pak:

Zde došlo k poklesu ceny, tudíž není ztráta z případného nezajištění, rovněž tak není zisk z hedžování a po složení a vratce prémie se v hrubých částkách nic nezměnilo a dochází k nákupům suroviny od dodavatelů za žádoucí cenu 108 USD za barel.

Ješťe jednou je nutné velice výrazně upozornit, že se jedná o zjednodušení a je dále potřeba zohlednit danou specifickou situaci firmy, náklady s hedžováním spojené, vzít v potaz tzv. riziko báze hedžování, vyplývající z časové nesrovnalosti kontraktu ceny budoucí dodávky a spotové ceny komodity, vývoj forwardové křivky cen dané komodity na trhu a mnoho dalších faktorů. Dále zvážit, zda není výhodnější použít jiné instrumenty typu swapů či více flexibilních avšak obecně dražších kontraktů jako např. opcí bez nutností se vázat v kontraktu, a pakliže ano, jak je správně použít a řídit v obchodě časovou hodnotu opce, míru změny ceny na podkladovém aktivu (delta), rychlost této míry změny (gama), apod.

Křížové hedžování (Cross hedging) 

Někdy se stane, že firma používá vstup či produkuje výstup, který není standardizován jako kontrakt na likvidních komoditních trzích. Zde pak přichází v úvahu tzv. křížové hedžování. Jedná se o zajišťení pomocí standardizovaného kontraktu na trzích, u kterého můžeme pomocí nástrojů kvantitativní analýzy časové korelace a regrese najít blízký vztah a stistickou významnost a správně nastavit tzv. cross-hedge ratio (poměr). Jako příklad pak může sloužit zajišťování ceny leteckého paliva dopravce pomocí kontraktů topného oleje,  měnového rizika platby dodavatele z exotické země likvidním měnovým kontraktem, kde lze nalézt statistickou souvislost, apod.

Závěr 

Hedžing je nepostradatelný nástroj risk managementu každé úspěšné společnosti. Bohužel stále hodně firem ho nepoužívá a vystavuje se tak zbytečně riziku rychlé a neočekávané změny cen. Cílem zajišťení je využít nástrojů na komoditním a finančním trhu a pojistit se tak proti nečakaným nepříznivým situacím zvláště v dnešní době, kdy na trhu existují nečekané turbulentní pohyby vyvolané nejen externími vlivy počasí, geopolitickými konflikty, ale mnohdy neuváženými měnovými a fiskálními politikami vlád a centrálních bank, které k těmto cenovým šokům na finančních a komoditních trzích následně vedou.

Technicky se trh s ropou jeví jako značně překoupený a nejaktivnější zářijový kontrakt americké ropy WTI tak reaguje nejen na geopolitický vývoj, ale rovněž na poslední týdenní poklesy zásob podle americké agentury EIA. Nicméně tyto jsou stále 6% nad 5-ti letým průměrem pro toto období roku. Úrovně další rezistence jsou na hodnotách 108,94 a dále pak na 109,69 a naopak supporty se nachází na 106,69 a následně 105,18.

Závěrem se pojďme podívat na jednotlivé kontrakty americké ropy WTI na burze NYMEX (Globex systém CME Group), konkrétně srpen, říjen a prosinec, kde vyniká ono výše zmíněné backwardation, tj. např. prosincový kontrakt se obchoduje za 103,05 USD za barel s diskontem 3,53 USD proti říjnu a slevou 5,42 USD za barel proti srpnu! Klikněte na obrázek pro zvětšení:

Fundamentální analýza společnosti – na co si dát pozor

Čtvrtek, Červen 20th, 2013

Pro případy, že byste chtěli zájem koupit nebo třeba prodat short akcie, nabízím pár bodů, které stojí za to, aby jim byla při finanční analýze věnována pozornost. Skutečné hospodářské výsledky společnosti, tak důležité pro investiční rozhodování mohou být hodně odlišné od  údajů patrných na první pohled. Spočítat několik poměrových ukazatelů tak může být silně zavádějící.

Proto je třeba se podívat na následující:

Typickým příkladem položek zkreslujících hodnotu poměrových ukazatelů jsou jednorázové neopakovatelné položky (prodej divize, investice, odpis velkých aktiv atd.)  Při analýze výsledovky společnosti je třeba se podívat, zda neobsahuje nějaké neopakovatelné položky (ať na straně výnosů nebo nákladů).  V takovém případě je třeba výsledovku o ně očistit a pracovat s očištěným hospodářským výsledkem (ziskem). Hodnota firma pak často vyjde výrazně jinak, než hlásí poměrové ukazatele.

Příloha k účetní závěrce obsahuje velké množství užitečných informací.  Jde např. o metody oceňování aktiv, popis mimořádných a neopakovatelných událostí, zmínku o mimobilančních položkách atd., odměňování managementu apod. Proto je třeba ji přečíst.

Co v ní lze najít? Například jsou popisy účetních postupů a informace o tom, jestli se proti minulosti nezměnily.  Pokud firma změní účetní postupy, je třeba zjistit, co ji k tomu vedlo a pokusit se kvantifikovat dopad těchto změna na hospodaření společnosti.  Často takové kvantifikace dělá i samotná společnost a uvádí je právě v Příloze.

Zisk lze různými účetními triky v určité míře upravit dle potřeby (zejména během roku, tedy i kvartálních výsledků).  Co ale nelze tak jednoduše zmanipulovat je množství peněz na účtech společnosti.  Proto doporučuji sledovat i Cash flow.  Pokud totiž je společnost zisková, ale množství peněz na účtech odpovídajícím způsobem neroste (samozřejmě po zohlednění investic apod.), je ve společnosti  něco shnilého. Zarazit by vás měla např. skutečnost, kdy společnost vykáže za čtvrtletí několikamiliardový zisk, zároveň si během stejného období ale musí půjčit x miliard.

Několikaletý nesoulad mezi vykazovanými zisky a stavem bankovních účtů byl společným rysem Worldcomu, Enronu nebo i třeba General Motors.

Pozor na servisní smlouvy a smlouvy marketingové podpory mezi matkou a dcerou.  I jejich popis lze najít v příloze k účetní závěrce.  Pozornost je nutná zejména v případě, že se chystáte nakoupit akcie dcery.  Zisk dcery je v takovém případě v rukou matky v závislosti na tom, jaké náklady marketingové podpory vyfakturuje.  Fakturace nemůže být úplně libovolná, ale určitý prostor pro ladění výsledků tam je.

Při analýze společnosti je třeba pracovat s diluted EPS.  Jedná se o EPS přepočtené na zvýšené množství akcií, které se mohou do oběhu dostat např. uplatněním opcí či warrantů.  Důležitost práce s diluted EPS je větší a malých společností s minimálními / žádnými tržbami.

Náhlé osekání nákladů na výzkum a vývoj je špatným signálem pro budoucnost.  Pokud tyto náklady společnost oseká jenom proto, aby dosáhla předpovědí analytiků, jde o signál, že vedení řídí společnost od čtvrtletí ke čtvrtletí bez dlouhodobé koncepce. Na trading zajímavá akcie, na dlouhodobější držení již nikoliv.

Goodwill je položka vzniklá při nákupu jiné společnosti, pokud kupovaná společnost byla oceněna na vyšší cenu, než byla hodnota jejich aktiv.  Pokud se tato koupená společnost dostane do problémů, ovlivní to hospodaření matky dvakrát.  Za prvé – klesne konsolidovaný zisk.  A za druhé, pokud problémy koupené společnosti jsou trvalejšího rázu, mateřská společnost by měla snížit goodwill, což se jednorázově negativně projeví na jejím hospodářském výsledku, ale zároveň ji klesnou aktiva, což vede k růstu zadluženosti, ačkoliv společnost nemá k dispozici ani dolar hotovosti navíc.

Ne vše najdete ve finančních výkazech společnosti. Sledujte i neúčetní operace.   Někdy se hodnota společnosti může prudce zvýšit, aniž by proběhla jediná účetní operace (např. schválení léku do prodeje, úspěšný průzkum ložiska komodity apod.).

 

Obchody insiderů se vyplatí sledovat.  Insiders v USA jsou povinni do 2 dnů od obchodu to oznámit a společnost pak vydává formulář nazvaný S-4. Insiders prodeje jednotlivce nemusí být nutě špatný signál o společnosti.  Důvody k prodeji mohou být různé.  Pokud by ale prodávalo větší objemy akcií více členů užšího vedení, je třeba se podobné akcii podívat na zoubek. Pokud nakupují akcie za tržní cenu, pak je to signál, že vedení věří své společnosti.  Opět je dobré sledovat i objem obchodů a kolik členů vedení nakupuje.

Nákupy investorů – aktivistů. Jde o větší investory kupující významnější podíl ve firmě za účelem ovlivnění chodu společnosti. Takový investor musí u firmy obchodované v USA vyplnit formulář 13-D. V něm má za povinnost oznámit kolik akcií společnosti koupil a za jakým účelem (nejčastěji jde o změny ve vedení, dále pak o fúze / akvizice).

 

Vaše připomínky, případně zkušenosti s dalšími indikátory jsou vítány.

 

TOP 5 letošní vybrané články


10 dosud nejčtenějších článků na serveru:

Jak se měří výnos a riziko?

Sobota, Červen 8th, 2013

Aby investoři dokázali propočítat jednotlivé ukazatele rizikově očištěného výnosu o kterých jsme se zmínili minule, tak je nutné začít takzvaně od lesa a propočíst komponenty těchto ukazatelů. Prvním z nich je ten intuitivně nejsamozřejmější a to je míra výnosu, tzv. rate of return ROR. Na měsíční bázi pak tento je ROR vyjádřen jako:

 (hodnota účtu na konci měsíce – hodnota účtu na počátku měsíce)/hodnota účtu na začátku měsíce

To představuje základ, následně pak pracujeme s ukazatelem VAMI (value added monthly index), tzv. index měsíční přidané hodnoty, jak uvedeno v následující tabulce:

Zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC, hypotetický příklad

VAMI se počítá jako násobek 1000 a (1 + měsíční výnosová sazba v desetinném vyjádření) a tak dále pro následné měsíce.

Průměrná měsíční sazba se počítá jako (konečná VAMI/ počáteční VAMI)1/N – 1, tzn. v tomto případě (1125,58/ 1000)1/12 – 1 = 0,009907 v % pak 0,99%.

Průměrná roční  míra výnosu pak jako (1 + průměrná měsíční míra)N – 1, tj. v daném příkladě (1 + 0,009907)12 – 1 = 0,125580, v % pak 12,558%, což v podstatě odpovídá zhodnocení 1000 USD investice na konci 12-tého měsíce v tabulce 1125,58 USD.

Další důležitou statistikou je výpočet volatility výnosů, který se v praxi provádí za pomocí směrodatné odchylky (statisticky odmocniny rozptylu). Jedná se zjednodušeně o násobky vzdáleností výnosů za jednotlivé období od průměru těchto výnosů. Čím jsou tyto vzdálenosti od průměrného výnosu větší, tím je větší volatilita vyjádřena směrodatnou odchylkou.  Graficky si pak můžeme představit situaci, kdy dosáhneme stejného zhodnocení na konci sledované periody, ale v jednom případě méně volatilní cestou a v druhém případě více volatilní cestou, viz. následujíci obrázek, (klikněte na obrázek pro zvětšení):

Zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC, hypotetický příklad

Na grafu je vidět že obě křivky dosáhly na konci období stejného výsledku, jedna však více volatilní cestou (ta s kolečky) než druhá (trojúhelníky). A toto právě měří směrodatná odchylka, jejíž formule je následující:

 

                   

 

kde SO…směrodatná odchylka

Xi … výnosy za jednotlivá i-tá období

X…průměrný výnos

N…počet zkoumaných období

Vyšší hodnota tato směrodatné odchylky pak vyjadřuje vyšší hodnotu volatility výnosů a více rozkolísanou equity křivku. Zde je namístě rovněž poznamenat, že i když mohou mít dvě různé křivky stejnou volatilitu (směrodatnou odchylku), neznamená to stejný konečný výnos. Při stejné volatilitě výnosů může jedna investice vydělat a druhá prodělat. Proto je nutné brát v potaz jak výnos, tak volatilitu výnosů.

Další velmi významnou statistikou je velikost propadu v equity křivce od hodnoty lokálního maxima do hodnoty lokálního minima za sledované období, tzv. drawdown. Nejlépe je toto znázornit graficky (klikněte na obrázek pro zvětšení):

 Zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC, hypotetický příklad

K ukázce jsme použili křivku z předchozího příkladu směrodatné odchylky. Jedná se o zjednodušení pro představení principu. Je zřejmé, že drawdown nemusí být tak krátký a může se protáhnout i více měsíců.

Matematicky se pak vyjádří drawdown jako:

 

( (hodnota lokálního maxima {VAMI} – hodnota lokálního minima {VAMI})/ hodnota lokálního maxima {VAMI} ) * 100, v %

 

Pro hodnotu maximálního drawdownu za celou periodu daného programu je pak nutné najít maximální propad z množiny vice takto realizovaných lokálních propadů. Navíc jak pří propadu samotném, tak na cestě z tohoto propadu jsou možné samozřejmě krátkodobé nárůsty resp. krátkodobé poklesy a tudíž se nemusí jednat o křivku equity, která jde jenom dolů při poklesu a nebo jenom nahoru při růstu. Jistě si všichni vzpomenou na drawdown akciového indexu Nasdaq 100 po prasknutí technologické bubliny koncem března 2000, kdy index dosáhl maxima 4707,73 a pak následoval drawdown při nepravidelných nárůstech na cestě propadu, až do dosažení lokálního minima počátkem září 2002 na hodnotě 804,64. Tzn. drawdown představoval 82,9% ze lokálního maxima. Podobná situace byla na akciových indexech v r. 2008-9. Tento drawdown Nasdaqu z r. 2002 nebyl dodneška eliminován a technicky se tak v něm dále nacházíme. Ti, kteří se snažili v březnu 2000 tedy nastoupit “do rozjetého vlaku blížícíjho se finální destinaci” a následně při propadu drželi pozice v naději, že se obrátí zaznamenali obrovské finanční škody, někteří přišli o všechno. Tato období značně změnili pohled na teorie portfolia a v podstatě téměř nulové diverzifikace v rámci akciového portolia, ale do značné míry taktéž klasických aktiv, které mají stále větší pozitivní korelaci s akciemi v těchto těžkých obdobích (dluhopisy, nemovitosti). Proto, zvláště v USA investoři hledají do portfolií skutečně nekorelované aktiva jako private equity, vzácné kovy či NEakciové formy hedžových fondů (managed futures).

Závěrem se pojďme podívat na vývoj kontraktu e-mini Nasdaq 100 na burze v Chicagu (Globex systém CME Group, kontinuální kontrakt, týdenní data) a indikátor volatility definované pomocí směrodatné odchylky (klikněte na obrázek pro zvětšení):

Mobilní aplikace pro tradery

Úterý, Červen 4th, 2013

Vážení přátelé,

nedávno jsem dostal iPhone a tak jsem se přirozeně začal shánět po aplikacích, které by mne pomohli s mou vášní v trading. Dnes bych se s vámi rád podělil o ty, které mne osobně zaujaly nejvíce a pravidelně je používám. Vynechám klasické aplikace jako TWS mobile nebo MetaTrader mobile, které většina z Vás jistě zná.

Podíváme se tedy na tři, které mne osobně sedly nejvíce.

 

1)      Market hours

Jednoduchá aplikace, která ukazuje zakládní věc – kolik je hodin, jaká je momentálně obchodní seance a kolik času zbývá do začátku / konce jednotlivých seancí. Je to spíše drobnost, ale zajímavá vzhledově a začátečníci ji ocení. Umí i signalizaci jednotlivých seancí.


Ke stažení zde.

 

2)      BLoomberg Anywhere

Tuto aplikaci používám asi nejvíce. A to ne kvůli grafům nebo kurzům. Aplikace umí pomocí push-up zpráv zobrazovat aktuální zprávy z trhů, což osobně oceňuji, pokud nejsem u platformy. Mám rychlé info o událostech a mohu se tak v případě potřeby kdykoli připojit k platformě přes mobil nebo notebook. Samozřejmě ale push up zprávy pro svou funkčnost vyžadují připojení k internetu.


Ke stažení zde.

 

3)      Trade interceptor

To nejlepší nakonec. Podle mne jedna z nejlepších mobilních platforem. Nabízí obrovské množství indikátorů (mimo jiné i indikátor, co rozpoznává svíčkové formace), možnost zakreslovat do grafu fibo úrovně, kanály, vyznačit si určité pásmo. Osobně oceňuji i možnost zobrazení 4 grafů na jedné ploše. Její velkou nevýhodou je, že ji nabízí velmi málo brokerů. Proto ji používám čistě pouze pro přehled o situaci na trhu. Je k dispozici i pro Android, rozhodně doporučuji vyzkoušet.


Ke stažení zde.

 

Na konci ještě najdete galerii s dalšími screeny.

Těším se na Vás u dalších článků a přeji úspěšný týden!

Rozhovor s algo traderem

Úterý, Květen 28th, 2013

Vážení přátelé, 

dnes jsem si pro Vás připravil rozhovor s mým kolegou a velmi zkušeným algo traderem, který je v komunitě traderů znám jako LuKu. Pokud bude zájem, připravím s ním i další rozhovory, třeba blíže na téma vývoje systémů samotných.

Tak můžeme začít.

LuKu, co byl ten prvotní impuls, který vás přivedl k tradingu?

Vše začalo před několika lety, kdy jsem pro svoji IT firmu hledal zkušené programátory a na doporučení známého z oboru jsem dostal na jednoho takového tip. Při osobním setkání jsme pak již ve vinárně domlouvali pracovní podmínky, když mě náhle překvapil jeden jeho požadavek, a to možnost obchodování na burze v průběhu pracovní doby. Samozřejmě jsem chtěl vědět, o co se přesně jedná a my nakonec strávili rozhovorem až do pozdní zavírací doby. Postupem času jsem se dostal od akcií přes komodity až k forexu, který běžel prakticky nonstop a vyhovoval více mojí nabité náplni práce.

 

Tak takové seznámení s tradingem je vskutku ojedinělé. Obchodoval jste vždy pomocí algoritmů a automatických obchodních systémů?

V počátcích jsem obchodoval ručně, ale vyžaduje to poměrně dost času, soustředění a je to boj s podvědomím. Osobní rekord na reálném účtu v ručním swingovém obchodování mám 4610% za cca 3 měsíce (opravdu se nejedná o překlep – pozn. autora), ale riziko bylo velmi neadekvátní, vstupy hodně subjektivní, což mě psychicky nevyhovovalo a nakonec jsem toto obchodování pozastavil při jedné poměrně velké ztrátě. Toto celé mě však motivovalo k automatizaci těchto procesů, jelikož mám cca 20 letou zkušenost s programováním, začal jsem vytvářet automatické obchodní systémy. Za následné 2 roky jsem napsal několik desítek obchodních systémů založených na veřejně známých obchodních přístupech (TA, Indikátory, obecné obchodní přístupy), ale většina neměla dobré konzistentní výsledky. Posléze jsem proto začal hledat systémy založené více na logice a jednoduchých principech bez indikátorů, jen na základě ceny a teprve pak se mi začalo dařit.

 

V čem je podle vás automatické obchodování lepší?

Osobně jsem na svém začátku měl velké problémy s tvorbou zisku a myslím, že jsem v tom nebyl sám. Dnes už vím, že můj hlavní problém byl v tom, že jsem nebyl schopný si udělat jednoznačný plán, ten přesně dodržovat a hlavě důvěřovat systému. Ono se to jednoduše řekne, ale složitě realizuje. U manuálních systémů neuděláte přesný backtest a ani jednoduše neporovnáte různé parametry, o testu na více trzích a delším období ani nemluvě. Jak pak víte, že takový systém funguje? Přijde série ztrát a člověk začne systém modifikovat, ale místo aby systém vylepšoval, vede to k dalším ztrátám, nemá totiž možnost jak ověřit, že daná změna systém vylepšila. A to je hlavní důvod, proč obchoduji výhradně strojně. Systém se odbacktestuje za různých tržních podmínek a ověří se jeho robustnost (mírně různé vstupní parametry systému musejí být stále ziskové). Jakmile pak přijde v reálném provozu ke ztrátám, vím, zda je to dle backtestu ještě v normě, nebo se něco zásadně změnilo. Při modifikacích jednoduše systém znovu odbacktestuji a hned vím, na čem jsem a zda nová modifikace pomohla.Robot nepřemýšlí, nedělá emotivní chyby, obchoduje přesně dle svého zdrojového kódu a díky tomu jsem přeskočil největší problémy s hrou na pravdu a chamtivost. Další nesporná výhoda je časová volnost. Díky tomu, že EA nepotřebují můj stálý dohled a nonstop sezení u obchodní platformy jsem si i obrovsky vyčistil hlavu a mohu se mnohem více věnovat případné optimalizaci, hledání nových přístupů a také tomu nejdůležitějšímu, mé rodině. Protože primárně pro ni se snažím vytvořit co nejlepší životní podmínky, asi jako každý.

 

Jaké obchodní přístupy používáte?

Z mých zkušeností se mi nejvíce osvědčily algoritmy, které jsou postaveny na jednoduché myšlence a logickém chování trhu na určitých úrovních cen (maximech, minimech, S/R a podobně). Tím se nebavím o křížení dvou klouzavých průměrů a podobných taky „jednoduchých přístupech“. Podobné všeobecně známé přístupy nefungují, protože v nich chybí logický základ. Vím, může to znít poněkud zvláštně, ale pokud budete obchodovat jednoduché myšlenky, dostaví se stejně jednoduše i výsledky! Tuto informaci mám ověřenou a vždy když se snažím aplikovat příliš sofistikovanou myšlenku, tak mne tato skutečnost zastaví před další zbytečnou ztrátou času. Jinak přesný popis obchodních přístupů je na další rozhovor a třeba někdy příště vám odkryji více.

 

Na co si dát pozor při obchodování automatických obchodních systémů?

Největší problém vidím v tom, že většina prodejců se dnes schovává za 100% profitabilní systém a vaše peníze posílají do černé propasti. Pokud budete shánět automatický obchodní systém, dejte si prosím pozor na těchto pár základních bodů, které vám ušetří hromadu času a hlavně peněz.

1) Martingale, Grid, ředění pozic, přikupování bez omezení

Obrovská fáma, která je kolem tradingu rozšířená a to opět hlavně z řad podvodníků je ta, že neomezené násobení a ředění pozic je klíč k úspěchu. Věřte mi, kde uvidíte GRID, MARTINGALE a podobné výrazy – nemá to se seriózním tradingem nic společného a jedná se pouze o zoufalost amatérů. Vždy je risk kapitálu z dlouhodobého hlediska mnohem větší než případný zisk. Dlouhodobě tyto systémy nemohou fungovat, pokud mají být jejich zisky větší než na termínovaných účtech v bankách. Osobně jsem měl v ruce a sám i naprogramoval už snad všechny přístupy k této problematice a výsledek byl vždy stejný – jednou systém prostě spadne a zisky, které to v období, kdy systém „fungoval“ vytvoří, jsou natolik nezajímavé, že celý tento přístup je k ničemu! Detailní vysvětlení jak přesně funguje martingale – najdete i na wikipedii a pokud jsem vás nepřesvědčil já, tak snad budete věřit tomuto kvalitnímu, nekomerčnímu a pravdivému výkladu.

Na ukázce níže je příklad, jak jednou končí každé martingale.

 

2) Obchodování bez SL

Další trading fáma a již jsem jí v bodě číslo 1 naznačil, je obchodování bez SL. Nenašel jsem a neznám žádného ziskového tradera a ani jsem nevyvinul žádný obchodní přístup, který by byl díky absenci SL dlouhodobě ziskový. Jediné co jste schopni na trhu kontrolovat je míra rizika a to bez SL nelze. SL prostě potřebujete, je to váš přítel! Ten kdo tvrdí opak je lhář a věřte mi, že není dlouhodobě ziskový! Naopak vím, že pokud je SL dobře určený dělá obchodování na burze skutečně ziskové. Pokud máte určený SL můžete si i určovat procentuální risk na obchod a díky tomu posouvat equity k pěknému výsledku. Naivně doufat ve 100% úspěšnost se nevyplácí a kdo použije logiku ví, že SL je právě ten, který posouvá zisky tam, kde si je přejeme mít.

 

Jakým způsobem aplikujete optimalizaci systémů a jak provádíte jejich backtest?

Nejedná se o nic až tak složitého, uznávám, že je třeba mít s tradingem a programováním už nějakou zkušenost. Osobně používám například pro určení ideální obchodní doby systému vlastní neuronovou síť a pro vyhledání optimálních parametrů genetické algoritmy. No a ticková data jsou dnes už samozřejmostí. Nejvíce jsem na obchodování potřeboval nějak ověřit, že je daná myšlenka funkční a to na různých nastaveních, různých TF, různých trzích a kdo někdy dělal backtest ručně, určitě mi dá za pravdu, že je to velice náročný proces. I když si to nepřipouštíte, neustále se snažíte někde v podvědomí dělat systémy ziskovější a tak ruku na srdce, kolik vstupů je na hraně a ziskové se počítají a ztrátové zase ne. Pokud mám naprogramovaný algoritmus, stačí mi dnes jen velice „jednoduše“ ověřit jeho ziskovost v backtesteru. Samotné testování je téma na celý další článek a konkrétně v Metatraderu něco testovat bez tikových a excelentních dat je naprosto ztracený čas a pokud vám bude někdy někdo ukazovat backtest a v pravém horním rohu nebude 99% – nevěřte výsledkům, protože realita může být nejen méně zisková, ale často bývá takový robot naprosto nepoužitelný. Tedy, než někdy začnete reálně obchodovat za pomocí robota, musíte si ověřit jeho ziskovost pomocí backtestu a to pouze na tikových a excelentních datech.

Ukázka ziskového systému s použitím SL bez MM a to na tikových datech:

  

Ukázka toho stejného systému, stejný vklad – jen s použitím MM ve velikosti 1% účtu na 1 obchod:

(jen pro vysvětlení – v tomto testu je 2x více obchodů – protože mi brokerova platforma nedovolí otevřít více než 100lotů a tak se začnou pozice postupem času dělit na 2 a více, aby byl dodržen správný a požadovaný MM)

 

Netvrdím, že se pomocí robotů trading pro každého stane snadným a zábavním trháním dolarů ze stromu, ale rozhodně mne osobně neuvěřitelně pomohlo, když jsem měl každý vstupní obchod důkladně podpořený jasnou zpětnou analýzou a mohl jsem se opřít o funkční historii puštěných systémů. Dle testů také vím, jaký byl maximální propad v minulosti a pokud by se k tomuto propadu robot začal přibližovat, věděl jsem, že je něco v nepořádku a musím jej odstavit, než přijdu v čem je ten zádrhel.

 

Je možné robota pustit a nechat jet třeba i několik let?

Trhy se mění a třeba logicky zasáhnout i do chování robotů. Nejsem zastáncem extrémní optimalizace, protože vím, že takové nastavení vypadá pěkně jen pro historii, ale raději se snažím přidat logický filtr, který robota uvede například do čekacího režimu, než se podmínky na trzích vrátí k ziskovým. Doporučuji také automaty na základě výsledků nekupovat, pokud vám jej někdo alespoň nezapůjčí a vy si jej nebudete moci sami otestovat na tikovém backtestu, nebo alespoň nějakou dobu obchodovat na demo účtu. Osobně jsem nikdy žádného robota nekupoval a ani žádnému prodávanému robotovy nevěřím. Vím, že řada kamarádů traderů přišla o pěknou hromadu peněz a to proto, že se z robota nakonec vyklubal totální zoufalec ve formě martingale, nebo právě díky špatným testům, kdy uvedené backtesty robota neodpovídaly realitě, ať už úmyslně nebo z nevědomosti. Celková ztráta byla bohužel navýšena ještě o počáteční náklady spojené s pořízením robota a tak se držím rčení nebo chcete-li pravidla „nikdy, nekupovat zajíce v pytli“.

 

LuKu je možné pro zájemce o algoritmické obchodování vaše systémy někde získat?

Snažím se pomáhat i já, když mi to můj nadmutý diář dovolí, viz třeba programování ohledně korelací pro SOK skupinu a nějaké systémy určené k dalšímu vývoji zveřejňuji i na svém blogu. Jinak za mne mohu doporučit pokusit se vyvinout již zmiňované přístupy postavené na jednoduché myšlence a logickém chování trhu. Fungují mi velice pěkně obchodování chopových trhů, trendové obchodování průrazů range, ziskové je i obchodování víkendových gapů. Sám obchoduji primárně krátké a rychlé obchody, které bych přirovnal k HFT pro retailové obchodníky. Můj systém mi nedělá 80 000 obchodů denně jako systémy v RSJ, ale spíše desítky. Vlastním i jednoho robota co řídí delší obchody na EUR/USD, GBP/USD, AUD/USD na TF H1 a velice mne překvapuje jeho stabilní equity. Všeobecně si myslím, že je lepší pro obchodování robotů volit raději více středně krátkých obchodů, zaměřovat se na filtrování různých období a především hledat logiku při vstupech robota. Důležité je také dávat velký důraz na výstup z pozice a obchodní hodiny systému.

 

Asi nejčastější otázka, kterou slyšíte je: jaké může být roční zhodnocení kapitálu?

Ano, skutečně to lidi velice zajímá a ani se nedivím, když je celý svět založený na materiálních hodnotách. Odpověď není snadná a také je každý rok jiný. Ale asi mohu uvést, s jakým výsledkem jsem spokojený já. Pokud udělám roční zhodnocení od 400-500% považuji to za dobrý rok a cokoliv pod 100% považuji za rok horší. Jak jsem psal, moje algoritmy produkují na běžného retail tradera větší množství obchodů a to i hlavně díky non-stop provozu. S použitím SL a rozumného MM se dají dělat skutečné divy. Dokonce jsou to hodnoty pro běžného brokera hůře uvěřitelné. Můj tradingový kolega je u zahraničního forex brokera obžalovaný ze zakázaného způsobu obchodování a to jen proto, že u nich ještě nebyl nikdo schopný za takový čas vytvořit takové zhodnocení kapitálu s tak malými poklesy.

 

Nějaké doporučení závěrem pro tradery?

Hlavně se nevzdávejte, protože výsledky se po čase určitě dostaví! Není nic horšího než nechat nějakou práci nebo podnikatelský záměr rozpracovaný a nedotažený do konce. Jsem rád, že jsem mohl nasměřovat obchodníky správným směrem a doufám, že jsem čtenářům ušetřil čas při vjezdu do slepých tradingových uliček.

 

LuKu děkuji za velice zajímavý rozhovor a doufám v případné pokračování!

Rádo se stalo a určitě se případným dalším rozhovorům nebráním. Pokud budu mít zase trošku času, pokusím se doplnit témata, která jsem dnes pouze nakousl. Všem pracovitým obchodníkům přeji, aby se jim jejich investovaný čas zhodnotil dle jejich očekávání.

 

Přeji Vám úspěšný týden a těším se na Vás zas příští úterý.

Na co si dát pozor při tvorbě strategie?

Úterý, Květen 21st, 2013

Vážení přátelé,

v dnešním článku bych se rád podíval na to, na co je potřeba dávat si pozor při stavbě strategie. Často narážím na prosby typu „dejte mi strategii“, ale dát někomu strategii ještě neznamená, že bude ziskový. Každý jsme totiž jiná osobnost a máme jiné cíle.

Co mít tedy ujasněno, než se pustíte do stavby své vlastní strategie?

1)      Ujasněte si, co chcete obchodovat a kolik chcete vydělávat.
Mějte jasno, co vás konkrétně zajímá za trhy. Souvisí to i s kapitálem. Jinak bude přistupovat člověk ke korelacím indexů, jinak scalper na forexu. Stejně tak pro 10% ročně budete mít jiný přístup a jiné trhy, než pro 100%.

2)      Definujte kapitál, na co má smysl a na co ne.
Asi je zbytečné říkat, že obchodovat s 20.000 CZK akcie je vcelku zbytečné. Naopak na forexu to pro začátek může být dostatečné. Pokud chcete obchodovat korelace indexů, nebo opce, pak je ideální 500.000 CZK a víc. Už s ohledem na potenciální výnos kolem 30% ročně, kdy 30% z 50.000 CZK moc smysl nemá.

3)      Objektivně posuďte, jaká rizika jste ochotni podstupovat.
Jsou známé různé amatérské strategie, které jsou dlouhodobě výnosné, ale při neadekvátním riziku. Mám na mysli používání systému martingale a podobně. Položte si otázku, zda jste toto ochotni podstupovat, zda riziko 60% poklesu kvůli zisku 10% ročně objektivně unesete. Totéž se týká i vysedávání pozic – unesete psychicky, když půjde trh třeba půl roku proti vám? U těchto strategií je také potřeba obrovský kapitál.

4)      Myslete i na psychickou stránku obchodování.
Ve vašem systému se musíte cítit „dobře“. Souvisí to s riziky, tím co obchodujete i s kapitálem. Držte se toho, co je vám blízké. Posoudit toto objektivně je asi nejtěžší, ale je to nejdůležitější bod.

5)      Nezapomínejte na jednoduchost!
Váš systém se bude jistě lišit podle toho, zda bude poziční nebo zda se bude jednat o HFT, ale vždycky myslete na jednoduchost. Mám jak poziční, tak HFT systémy a jednoduchost je vždy stěžejní. Nesnažte se hledat složitosti, hledejte spíše logiku a jednoduchost.

 

Doporučuju nepodceňovat ani jedno z výše zmíněného, trading je otázkou několika stěžejních bodů a pokud je pochopíte a chytnete ve svůj prospěch, tak se můžete těšit na kariéru úspěšného a hlavně svobodného tradera.

Na příště mám pro vás připraven rozhovor s algo traderem, abychom se podívali i na jinou oblast forexu, než je diskreční obchodování.

 

Přeji Vám krásný a úspěšný týden!

 

Můj pohled na výběr akcií

Neděle, Květen 19th, 2013

Zhruba před dvěma týdny se v diskusi pod jedním z článků jeden z čtenářů zeptal, jak bych vybíral v dnešní době akcie. Cena amerických (ale i třeba německých) akcií se totiž pohybuje na historických maximech. Rozhodl jsem se stručně sepsat svůj pohled. Předpokládám, že čtenáři znají sám sebe, svůj vztah k výnosu, riziku a  likviditě, a tak se zaměřím na svůj přístup.

Jak asi čtenáři serveru zaznamenali, tak pokud jde o obory, dlouhodobě preferuji komodity, zejména drahé kovy. O tom, jak vybírám komoditní akcie, jsem měl nedávno přednášku na pražském Klubu investorů. Najdete ji ke shlédnutí zde.

Když se podívám na ostatní obory, preferuji akcie středních a menších společností, a to i za cenu zvýšeného rizika. Jejich hospodaření je méně závislé na vývoji globální ekonomiky, než je tomu v případě velkých nadnárodních společností.

U řady z nich nedostačuje klasická fundamentální analýza, je třeba použít specifické postupy, které by přesáhly rozsah tohoto článku. Stručně řečeno – dobrá růstová investiční příležitost by měla vykazovat rychlé tempo růstu a umožňovat udržitelnost tohoto růstu do budoucna (je tak nutná analýza konkurenčního prostředí) včetně SWOT analýzy.

Zájemci o investice do takovýchto akcií by si hned na úvod měli položit si následující otázky. Pokud na všechny bude kladná, společnost stojí za důkladnou fundamentální analýzu.

  • Je společnost zaháčkována alespoň na jednom býčím trhu produktů či služeb?
  • Má společnost nějakou neopakovatelnou konkurenční výhodu?
  • Má společnost nápady, přichází s nějakou změnou?

Akcie malých a středních společností však kupujte pouze v případ, kdy vám nevadí zvýšená míra rizika  a preferujete větší potenciální výnos. Jinak nemají ve vašem portfoliu co dělat.

Pokud chcete zmenšit svá rizika oproti výše uvedenému postupu, zaměřte se na akcie velkých společností. V jejich případě zde lze již použít klasickou fundamentální analýzu včetně poměrových ukazatelů. Vzhledem k současné ekonomické situaci doporučuji klást větší důraz na riziko dané společnosti. Proč? Jde o to, že ač je akcionář společnosti jejím majitelem a tedy v pyramidě pravomocí až na hoře, při dělení hospodaření firmy (nebo nedej bože likvidačního zůstatku) je pro změnu až na samotném dně, za zaměstnanci, státem, bankami a všemi dodavateli.

Posuzujte proto kandidáty na nákup  očima věřitele. Zanalyzovat pozorně rozvahu a její strukturu (např. goodwill v rozvaze firmě v problémech nijak nepomůže) a zároveň klást důraz na solventnost a likviditu.

 

Co to pro investora znamená?

  • Neomezujte se předem sektorově. Dobrou společnost můžete najít v kterémkoliv odvětví.
  • Neomezujte se regionálně.
  • Nezapomínejme, že ne vždy znamená dobrá společnost dobrou investiční příležitost.
  • Neinvestujte za každou cenu. Pokud minete nějakou příležitost, nezoufejte. Brzy se objeví další
Globální makro situace by přála růstu globálních akciových trhů za jedné podmínky. Za jaké? Článek odpovídající na tuto otázku mám připraven k vydání na neděli 26. května.

 

 

TOP 5 letošní vybrané články


10 dosud nejčtenějších článků na serveru:

Problematika rizikově očištěného výnosu

Sobota, Květen 11th, 2013

I když se mnohdy můžeme setkat s otázkou investorů kolik daná investice vydělala, je nutné brát v potaz nejen absolutní výnos, ale podívat se také na riziko s tímto související a dále zkombinovat tyto dvě veličiny a vyjádřit je finálním poměrem, který by nám měl definovat tzv. rizikově očištěný výnos. Takovou modlou v průmyslu je Sharpeho poměr. Tento poměr byl vyvinut v r. 1966 laurátem Nobelovy ceny Williamem Sharpem (původně nazváno jako poměr výnosu a volatility) je dnes v podstatě standard v investičním průmyslu pro měření rizikově očišťeného výnosu. Měří dodatečný průměrný výnos po odečtení roční bezrizikové ůrokové sazby  v čitateli a volatilitou vyjádřenou směrodatnou odchylkou (volatilitou měsíčních výnosů dané investice) vyjádřenou na roční bázi. Tudíž můžeme psát následující:

Sharpeho poměr = (průměrný roční výnos – roční bezriziková úroková sazba)/roční směrodatná odchylka

To znamená, cílem je mít stejný nebo lepší výnos po odečení bezrizikové sazby na trhu na jednotku podstupovaného rizika, v tomto případě volatility investice. Ono, daná bezriziková sazba představuje v praxi při výpočtech Sharpeho poměru jistou komplikaci a to ve smyslu hodnocení investicí za použití jiné tzv. finanční páky. Tj. dejme tomu, že se manažer rozhodne pro to, že pro daný program by mělo stačit jako požadovaný počáteční kapitál polovina vkladu oproti současnému stavu. Pro lepší demonstraci dané problematiky pak předpokládejme, že bezriziková sazba na trhu činí 3% (při vyšší sazbě toto více vynikne). Za použití dvojnásobné páky manažerem programu pak pochopitelně dojde také ke zdvojnásobení dosaženého průměrného ročního výnosu a zdvojnásobení rizika vyjádřeného roční směrodatnou odchylkou výnosů (samozřejmě hypoteticky a za předpokladu nezměněné situace ve výkonnosti, či při rekalkulaci výsledku zpětně). Jak se tedy změní Sharpeho poměr po zdvojnásobení finační páky alias snížení požadovaného kapitálu na polovinu? V příkladě použijme vykonstruované údaje výnosů a rizika pro názornost:

 

Současný stav Sharpeho poměr = (15% výnos – 3% bezriziková sazba)/ 10% volatilita výnosů = 1,2

Budoucí stav Sharpeho poměr = (30% – 3% bezriziková sazba)/ 20% volatilita výnosů = 1,35

 

Takže na příkladu vidíme, že v podstatě program jako takový se nezměnil, jen se změnila finanční páka při použití o poloviny nižšího vkladu. Poměr výnos/ riziko by však měl zůstat zachován (oba dva jak čitatel, tak jmenovatel se zdvojnásobily), Avšak daná bezriziková sazba způsobila v poměru změny a vlastně více pákovou investici podle Sharpeho poměru zvýhodnila. Tento by měl být zachován a proto se v praxi často pak používá modifikovaná forma Sharpeho poměru vyjádřena bez této bezrizikové sazby:

Modifikovaný Sharpeho poměr = průměrný roční výnos/ roční směrodatná odchylka výnosů

Zde pak již po změně finanční páky nedojde ke změně Sharpeho poměru, za jinak stejných okolností.

Sharpeho poměr se neobejde bez určitých nedostatků, které je potom nutné eliminovat za použití jiných ukazatelů rizikově očišťeného výnosu a následně pak poměry brát jako komplex při vyhodnoceních investic s ohledem na rizikové preference investora. Jaké tedy jsou nedostatky ukazatele Sharpeho poměru? Jednak se jedná o to, že ač ukazatel volatility (směrodatné odchylky) ve jmenovatli poměru je důležitý ukazatel rizika, má své dvě stránky a to volatilitu tu nežádoucí při vyšších negativních výnosech, tak také pozitivní stránku ve formě vyšších pozitivních výnosů. Sharpeho poměr tak v podstatě bere ja větší negativní výnosy, tak větší pozitivní výnosy jako stejně špatnou věc. Manažer, který pak dosáhl daného zhodnocení při občasných větších výnosech v kombinaci s malými výnosy na tom podle Sharpeho poměru může být stejně jako ten manažer, který měl kombinaci průměrných propadů s trochu nadprůměrnými výnosy a nakonec došli ke stejnému cíli tak říkajíc. Přitom mají stený průměrný roční výnos i volatilitu těchto výnosů ve sledovaném období.

Dalším úskalím při použití Sharpeho poměru je to, že nerozlišuje rozdělení ziskových a ztrátových období a výsledkem je podobný či identický Sharpeho poměr, i když ve sledovaném časovém horizontu došlo k sérii táhnoucích se propadů následovaných sérií zhodnocení oproti rovnoměrnějšímu rozložení pozitivních a negativních období. Volatilita těchto propadů se však nevzdalovala moc od průměru, stejně jako u rovnoměrného rozložení výnosů, tudíž jmenovatel Sharpeho poměru zůstává nezměněn. Nejlépe je pak toto demonstrovat graficky následovně (pro zvětšení klikněte na obrázek):

             Hypotetická prezentace, zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC

 

Na obrázku oba dva programy zhodnotily stejně 30 tis. USD za sledované období při stejném Sharpeho poměru. Co je viditelné je však to, že jeden program zaznamenal relativně mnohem větší propad přes 30 tis. USD ve vývoji equity křivky a druhý program byl naopak velmi stabilní ve svých výnosech s malými propady na cestě vzhůru. Při stejném Sharpeho poměru je však zřejmé, že preferován by byl více program se stabilními střídajícími se plus a mínus výnosy v delším období.

I když existuje celá další řada ukazatelů, které se snaží tyto nedostatky Sharpeho poměru napravit jako Sortiniho poměr, Sterlingův poměr, apod., tak i tyto mají své další nedostatky a v podstatě pak v praxi jde, dle mého názoru, nejlépe použít Calmarův ukazatel. Tento poměrový ukazatel rizikově očištěného výnosu byl vyvinut  Terry W. Youngem, který publikoval report CMA (California Managed Account Report) a odtud pochází název tohoto poměru CalMaR.  Oproti Sterlinogovu poměru, který rovněž využívá při kalkulaci rizika ve jmennovateli pokles v equity, neměří průměrný roční propad v equity křivce programu/ investice, ale celkový maximální propad (drawdown) za 36 měsíců. Ve jmenovateli pak využívá průměrný roční výnos za stejnou periodu 36 měsíců. Tj. zde ve jmenovateli eliminujeme problém „přelévání“ drawdownu z jednoho období do druhého a namísto průměrného ročního propadu měříme max. propad za celé období.  Matematicky vyjádříme Calmarův poměr:

Calmarův poměr = (průměrný roční výnos za 36 měsíců)/max. drawdown za 36 měsíců 

Tento poměr nám pak říká nejvíce intuitivně, kolik jsme schopni v programu zhodnotit na jednotku rizikového kapitálu. Dle našeho názorů je u poměřování investic jako indexů nebo aktiv, jejichž cena je měřena mnoho let do historie, je dobré odstranit podmínku 36 měsíců a použít „modifikovanou verzi“ Calmarova poměru, kde se zvolí průměrný výnos za delší periodu a taktéž maximální propad (drawdown) za toto období:

Modifikovaný Calmarův poměr = (průměrný roční výnos za stanovené období)/max. drawdown za stejnou periodu

Podle modifikovaného Calmarova poměru je pak výnos akciového indexu S&P 500 z pohledu rizikově očištěného výnosu velmi rizikovou záležitostí. Od roku 1980 totiž růměrný roční výnos činil něco přes 10% avšak propad tohoto akciového indexu činil přes 50%, tj. na jednotku podstupovaného rizika bylo průměrně dosaženo je pětinového výnosu. Jak se při současném vývoji trhu bude vyvíjet riziková složka v Calmarově poměru do budoucna je otázkou a bude zajisté velmi zajímavé sledovat.

Závěrem se pojďme podívat na vývoj populárního kontraktu na S&P 500 akciový index na burze v Chicagu (Globex burzy CME Group, nejbližší kontrakt, měsíční data) zhruba za rok (klikněte na obrázek pro zvětšení):

 

Výkonnost investic a její měření

Středa, Květen 8th, 2013

Toto je první ze série článků zaměřených na investiční know-how. K napsání článku mě inspiroval nedávný rozhovor s jedním známým, který mě požádal o konzultaci.

Byl osloven finančním poradcem a byla mu nabízena účast v druhém důchodovém pilíři. Za prvé jsem mu prezentoval svůj názor na tento pilíř, za druhé jsem mu dal malou lekci matematiky, aby si dal pozor na prezentování historických výnosů různých typů investic.

O co šlo? O rozdíl mezi aritmetickým a geometrickým průměrem. Protože na mě “koukal jako puk”, rozhodl jsem se daný příklad publikovat i zde na serveru.

Podívejte se na následující příklad, schválně používám extrémní čísla, aby výsledek byl patrný. Protože jde o ukázku matematiky, zanedbávám daně a poplatky. tady jsou čísla:

Máte 1.000 a investujete na 2 roky. V prvním roce dosáhnete zisku 50%, ve druhém přijdete o třetinu. Jaký je výsledek? Po prvním roce má vaše portfolio hodnotu 1.500, na konci druhého pak 1.000. Čili výnos 0%.

V případě, že bych pracoval s aritmetickým průměrem výnosů, mohu se chlubit výkonností 8,5% (50-33)/2. Super, ale zdaleka to neodpovídá realitě. Je třeba používat geometrický průměr, což je n-tá odmocnina součinu činitelů.

Podobné je to s dlouhodobými výnosy akcií. Schválně jsem spočítal výnos DJIA za roky 1900-2012, tedy za 113 let.

  • DJIA 31/12/1899: 66,08
  • DJIA 31/12/2012: 13.104,14

Průměrný výnos počítaný z jednotlivých ročních výkonností v tomto období činí 7,1%. Složený úrok však činí pouhých 4,8%. Rozdíl více než 2 procentní body,respektive skutečný roční výnos je o třetinu pod jednoduše spočítaným průměrným výnosem. Čím více záporných hodnot a čím větší budou, tím větší bude rozdíl mezi spočtenými výkonnostmi.

Mějte tento rozdíl mezi aritmetickým a geometrickým průměrem na paměti, když posuzujte dlouhodobou výkonnost investic.

 

 

TOP 5 letošní vybrané články


10 dosud nejčtenějších článků na serveru: