Что такое Value at Risk (VaR) в трейдинге?

Коротко. Value at Risk (VaR) – это оценка убытка, который позиция или счёт не должны превысить за определённый период при выбранном уровне доверия. Однодневный VaR 95% на уровне $650 означает, что примерно в 95 днях из 100 убыток должен оставаться меньше $650, а примерно в одном дне из 20 ожидается больший. VaR описывает порог, а не худший сценарий, поэтому полезнее всего он рядом с мерой того, насколько плохими бывают дни за этим порогом.

Банки и фонды десятилетиями используют VaR, чтобы выразить рыночный риск всего портфеля одной денежной суммой. Та же идея работает и в гораздо меньшем масштабе: трейдер, у которого в журнале есть несколько месяцев дневных результатов, может рассчитать собственный VaR и сравнить его с дневным лимитом убытка, размером счёта или правилом проп-фирмы. Сам расчёт простой. Главная ценность – в правильном прочтении результата.

Как определяется VaR

Любое значение VaR состоит из трёх частей, и число без любой из них неполное:

• Сумма: порог убытка в деньгах или в процентах от счёта.
• Горизонт: один день, неделя или другой период удержания.
• Уровень доверия: обычно 95% или 99%.

Исследование Федерального резервного банка Нью-Йорка описывает модель value-at-risk как меру того, насколько может снизиться стоимость портфеля за заданный период с заданной вероятностью. На уровне 99% VaR – это убыток, который портфель, по ожиданию, превышает лишь в 1% случаев. В той же работе отмечено, что период удержания выбирается произвольно, что модели VaR предполагают неизменность портфеля в течение этого периода и что чаще всего используют диапазон от 95-го до 99-го перцентиля.

Для активного трейдера практичным обычно оказывается однодневный горизонт. Позиции меняются в течение недели, поэтому недельное значение, построенное на одном фиксированном наборе позиций, описывает портфель, которого почти никогда не существует.

Три способа рассчитать VaR

Единой формулы VaR нет. Метод меняет результат, иногда существенно, поэтому его всегда стоит указывать рядом с числом.

Исследование нью-йоркского ФРБ объясняет исторический подход на конкретном примере: на 500 днях данных исторический VaR 99-го перцентиля – это шестой по величине убыток, потому что за порогом должен оказаться 1% выборки, то есть пять дней. Параметрический подход проще, но опирается на допущение о нормальном распределении, которому дневные торговые результаты часто не соответствуют.

Пример расчёта по торговому журналу

Возьмём иллюстративный счёт $25 000 со 100 записанными торговыми днями. Средний день – прибыль около $57, стандартное отклонение дневных результатов – около $390. Десять худших дней выборки, начиная с худшего: −$1 240, −$980, −$860, −$790, −$720, −$650, −$610, −$580, −$560 и −$540.

При 100 днях и уровне доверия 95% за порогом должны оказаться пять дней. Значит, исторический VaR – это шестой худший день: $650.

Здесь заметны две вещи. Во-первых, параметрическое значение меньше исторического – это обычное направление ошибки, когда стратегия время от времени даёт крупные убыточные дни. Во-вторых, дни за границей VaR не просто немного хуже. Их среднее примерно на 41% превышает VaR, а худший день почти вдвое больше.

Чтобы распространить однодневное значение на несколько дней, параметрический подход умножает его на квадратный корень из числа дней. Пятидневный VaR в этом примере – около $585 × √5, то есть примерно $1 310. Исследование нью-йоркского ФРБ подчёркивает, что это упрощение опирается на допущения о нормальности и независимости дней, а историческое моделирование так просто между горизонтами не пересчитывается.

Чего VaR не показывает

VaR отвечает на один вопрос: какой убыток должен быть редким при данном уровне доверия. Он ничего не говорит о том, насколько велики эти редкие убытки. Именно из-за этого пробела регуляторы пошли дальше. В пересмотренных правилах рыночного риска Базельского комитета expected shortfall заменяет VaR в подходе на основе внутренних моделей. Краткий обзор комитета определяет expected shortfall как среднее всех потенциальных убытков за границей VaR при заданном уровне доверия и называет недостаточное измерение хвостового риска одной из проблем прежнего подхода на основе VaR.

Для отдельного трейдера практические ограничения VaR такие:

• Он смотрит назад: спокойные три месяца дают низкий VaR как раз перед возвращением волатильности.
• Ему нужно достаточно данных: на 30 днях значение 95% держится на одном-двух наблюдениях.
• Он не учитывает гэпы и изменения плеча: гэпа после выходных или увеличенного размера позиции в исторической выборке нет.
• Это не мера просадки: VaR охватывает один период, а просадка показывает, как убытки накапливаются от пика на протяжении многих периодов.

Как трейдеры используют VaR на практике

Самое прямое применение – сравнение с жёстким лимитом. Если на счёте действует дневной лимит убытка $1 000, а однодневный VaR 95% составляет $650, лимит находится выше порога, но выборка в этом примере всё равно один раз за 100 дней его пробила. Если бы VaR был близок к лимиту, нарушение примерно раз в 20 торговых дней было бы ожидаемым результатом стратегии в её текущем исполнении, а не невезением.

VaR также помогает проверить, не «поплыл» ли размер позиции. Если риск на сделку должен быть стабильным, а VaR несколько месяцев подряд растёт, это сигнал, что размер или экспозиция увеличились без осознанного решения. Пересчёт на скользящем окне, например за последние 100 торговых дней, делает такой дрейф заметным.

Наконец, VaR дополняет более широкий набор метрик риска, а не заменяет их. Коэффициент Шарпа соотносит доходность с общей волатильностью, VaR фокусируется на плохом краю распределения, а expected shortfall описывает, что происходит за этой границей. Вместе они дают гораздо более честную картину, чем любой из них по отдельности, и именно на этом держатся правила риск-менеджмента, которые работают.

Эта статья носит исключительно образовательный характер и не является финансовой или инвестиционной рекомендацией. Все приведённые цифры – иллюстративный пример, а не ориентир и не рекомендуемая настройка. Трейдинг, особенно с кредитным плечом, связан с высоким риском потери части или всего капитала, и никакая мера риска не может предсказать или предотвратить убытки.

Дашборд результатов, построенный на дневных данных вашего журнала, помогает видеть размер худших дней, как часто они случаются и не растут ли со временем.