Jak mierzyć konsystencję wyników tradingu

W skrócie. Aby zmierzyć konsystencję wyników tradingu, pogrupuj wyniki w równe okresy, na przykład tygodnie, i sprawdź cztery liczby: odsetek okresów na plusie, jak mocno wyniki okresów wahają się wokół średniej, jaką część łącznego zysku daje najlepszy okres oraz jak mediana wypada na tle średniej. Dwóch traderów może skończyć z takim samym zyskiem i mieć zupełnie różną konsystencję, a te liczby pokazują różnicę.

Konsystencja wyników to nie to samo co reguła konsystencji w firmie prop

Słowo "konsystencja" jest w tradingu używane w dwóch różnych znaczeniach. Reguła konsystencji firmy prop to warunek wypłaty ustalony przez firmę, zwykle limit tego, jaka część Twojego zysku może pochodzić z najlepszego dnia. Ta reguła jest opisana w artykule czym jest reguła konsystencji w firmie prop.

Ten artykuł dotyczy czegoś, co da się zmierzyć na każdym koncie, także prywatnym: jak równomiernie rozkładają się Twoje własne wyniki w czasie. Opisuje to Twój proces, a nie wymóg firmy. Trader może mieścić się w limicie najlepszego dnia i mimo to mieć wyniki podtrzymywane przez jeden szczęśliwy tydzień.

Dlaczego łączny zysk zasłania obraz

Łączny i średni zysk nic nie mówią o drodze do wyniku. Osiem tygodni, które sumują się do +1 600, może być ośmioma równymi tygodniami albo sześcioma małymi stratami i jedną dużą wygraną. Pierwszy zapis sugeruje proces, który się powtarza. Drugi może pokazywać tylko jedną ogromną transakcję, na którą nie można liczyć po raz drugi.

Expectancy mówi, ile wart jest przeciętny trade. Konsystencja zadaje inne pytanie: jak bardzo wyniki wokół tej średniej zmieniają się z okresu na okres? Oba wskaźniki należą do przeglądu i żaden nie zastępuje drugiego.

Krok 1: wybierz okres i zbuduj szereg

Wszystko poniżej zaczyna się od listy wyników za okresy. Tygodnie to praktyczne ustawienie domyślne, bo pojedynczy dzień to głównie szum, a miesiąc daje zbyt mało punktów w większości dzienników.

1. Wybierz jedną długość okresu i jej się trzymaj. Mieszanie tygodni i miesięcy psuje każde porównanie.
2. Zsumuj wynik netto każdego okresu po prowizjach, swapach i opłatach, w walucie konta lub, lepiej, w R albo jako procent konta.
3. Pamiętaj o wielkości pozycji. Jeśli mocno się zmieniała w trakcie próby, wyniki w dolarach nie są porównywalne między okresami, więc użyj R lub procentów.
4. Zbierz wystarczająco dużo okresów. Przy mniej niż mniej więcej ośmiu–dwunastu każda poniższa miara mocno się zmienia po dodaniu jednego okresu. To przybliżona reguła, a nie próg statystyczny.

Cztery liczby mierzące konsystencję

Dwie z tych miar zasługują na bliższe spojrzenie.

Odchylenie standardowe to zwykła miara tego, jak bardzo szereg się waha. Morningstar definiuje je dla stóp zwrotu funduszy jako to, jak bardzo zwroty wahały się w przeszłości: wyższa wartość oznacza szersze wahania, niższa – spokojniejsze zwroty (słownik Morningstar, standard deviation). To ta sama dana wejściowa, której używa wskaźnik Sharpe’a, więc być może już ją śledzisz.

Współczynnik zmienności stawia to wahanie w proporcji do średniej. NIST definiuje go jako próbkowe odchylenie standardowe podzielone przez próbkową średnią i zauważa, że staje się wrażliwy na małe zmiany średniej, gdy jest ona bliska zera (dokumentacja NIST Dataplot, coefficient of variation). Dla tradera oznacza to, że CV nadaje się do porównania dwóch okresów zyskownego tradingu, a jest zawodny, gdy konto jest blisko progu rentowności lub ma ujemną średnią.

Przykład z obliczeniami: ten sam zysk, inna konsystencja

Poniższe liczby są ilustracyjne i nie pochodzą od prawdziwych traderów. Dwóch traderów zarabia po +1 600 w osiem tygodni, więc każdy ma średnio +200 tygodniowo.

Ważne. Taki sam łączny zysk nie oznacza takiej samej jakości wyników. Oceniaj historię po tym, jak zysk rozłożył się w czasie, a nie tylko po końcowej liczbie.

Teraz cztery miary, liczone z próbkowym odchyleniem standardowym:

Trader A stracił w dwóch tygodniach, ale nigdy dużo, a przeciętny tydzień wygląda jak typowy. Trader B ma tę samą średnią, lecz jego tydzień medianowy jest stratą. Bez tygodnia 3 trader B byłby na -1 000. Tego wzorca trzeba szukać: gdy mediana leży daleko poniżej średniej, wynik niesie kilka okresów.

To porównanie nie mówi, że trader B nie ma przewagi. Mówi, że osiem tygodni danych nie pozwala odróżnić przewagi od jednej szczęśliwej transakcji, co przy małej próbie jest częste. Kolejne kroki to więcej danych i analiza transakcji z tygodnia 3.

Jak czytać liczby razem

Żadna miara sama nie wystarcza, bo każda coś ukrywa:

• Wysoki odsetek okresów na plusie i wysoki udział najlepszego okresu: wiele małych wygranych plus jeden dominujący okres. Sprawdź, czy ten okres pochodził z setupu, który da się powtórzyć.
• Niski odsetek okresów na plusie przy dodatniej sumie: kilka dużych wygranych pokrywa wiele strat. To może być sensowny styl, ale wymaga większej próby i kapitału wystarczającego na przetrwanie serii strat, jak opisano w artykule o maksymalnej serii strat.
• Niskie odchylenie standardowe i niska średnia: stabilnie, ale ledwo zyskownie. Koszty mogą tu zjeść przewagę.
• CV spadające w czasie: wyniki stają się równiejsze względem średniej, a to kierunek, do którego dąży większość traderów.

Żadna z tych liczb nie przewiduje przyszłych wyników. Opisują próbę z przeszłości, a rynki i wielkości pozycji się zmieniają.

Typowe błędy przy mierzeniu konsystencji

• Mieszanie długości okresów: porównywanie tygodniowego CV z miesięcznym nie ma sensu.
• Ignorowanie zmian wielkości pozycji: gdy ryzyko na transakcję rośnie po dobrej serii, późniejsze okresy wyglądają w dolarach na bardziej zmienne, nawet jeśli proces się nie zmienił. Użyj R lub procentów.
• Zaufanie do maleńkiej próby: trzy–cztery okresy mogą dać dowolną miarę.
• CV przy progu rentowności: jeśli średnia jest bliska zera, iloraz wybucha. Patrz na odchylenie standardowe i medianę.
• Wycinanie najgorszego okresu: usunięcie złego tygodnia, by "oczyścić" dane, niweczy sens pomiaru.

Co zapisywać, by liczby aktualizowały się same

Dziennik zamienia te miary w odczyt zamiast przeliczania. Przydatne pola to wynik netto transakcji po kosztach, ryzyko na transakcję w R, data i konto oraz tag setupu. Gdy są uzupełnione, tygodniowy widok zamkniętego P&L, na przykład w kalendarzu tradingowym, od razu daje szereg okresów. Raz w miesiącu dobrze go przejrzeć przy comiesięcznym przeglądzie tradingu: dodaj cztery liczby do listy kontrolnej i porównaj je z poprzednim miesiącem.

Ten artykuł ma charakter wyłącznie edukacyjny i nie jest poradą finansową ani inwestycyjną. Przykłady są ilustracyjne i nie opisują rzeczywistych wyników tradingu. Trading, zwłaszcza z dźwignią, może prowadzić do utraty całego depozytu.

Zobacz wyniki tygodniowe i miesięczne obok siebie w kalendarzu BitStat i śledź sumy na dashboardzie BitStat.