Как измерить консистентность результатов трейдинга

Коротко. Чтобы измерить консистентность результатов трейдинга, сгруппируйте их по одинаковым периодам, например по неделям, и проверьте четыре числа: долю прибыльных периодов, насколько сильно результаты периодов колеблются вокруг среднего, какую долю общей прибыли даёт лучший период и как медиана соотносится со средним. Двое трейдеров могут закончить с одинаковой прибылью и иметь совершенно разную консистентность, а эти числа показывают разницу.

Консистентность результатов – это не то же самое, что правило консистентности проп-фирмы

Слово «консистентность» в трейдинге употребляют в двух разных смыслах. Правило консистентности проп-фирмы – это условие выплаты от фирмы, обычно ограничение на то, какая часть вашей прибыли может приходиться на лучший день. Это правило разобрано в статье что такое правило консистентности проп-фирмы.

Эта статья о другом: о том, что можно измерить на любом счёте, в том числе личном, – насколько равномерно распределены ваши собственные результаты во времени. Это описывает ваш процесс, а не требование фирмы. Трейдер может уложиться в лимит лучшего дня и всё равно иметь результат, который держится на одной удачной неделе.

Почему общая прибыль скрывает картину

Общая и средняя прибыль ничего не говорят о траектории. Восемь недель, которые в сумме дают +1 600, могут быть восемью ровными неделями или шестью небольшими убытками и одним крупным выигрышем. Первая запись говорит о процессе, который повторяется. Вторая может показывать лишь одну чрезмерно крупную сделку, на которую нельзя рассчитывать повторно.

Expectancy показывает, чего в среднем стоит одна сделка. Консистентность отвечает на другой вопрос: насколько результаты вокруг этого среднего меняются от периода к периоду? Оба показателя нужны в обзоре, и ни один не заменяет другой.

Шаг 1: выберите период и постройте ряд

Всё ниже начинается со списка результатов по периодам. Недели – практичный вариант по умолчанию: один день – это в основном шум, а месяц даёт слишком мало точек для большинства журналов.

1. Выберите одну длину периода и не меняйте её. Смешивание недель и месяцев ломает любое сравнение.
2. Просуммируйте чистый результат каждого периода после комиссий, свопов и сборов – в валюте счёта или, лучше, в R либо в процентах от счёта.
3. Помните о размере позиции. Если он сильно менялся за время выборки, результаты в долларах между периодами нельзя сравнивать, поэтому используйте R или проценты.
4. Соберите достаточно периодов. Если их меньше примерно восьми–двенадцати, каждая метрика ниже сильно меняется при добавлении одного периода. Это ориентир, а не статистический порог.

Четыре числа, которые измеряют консистентность

Два из этих показателей стоит рассмотреть ближе.

Стандартное отклонение – обычная мера того, насколько сильно колеблется ряд. Morningstar определяет его для доходности фондов как то, насколько сильно доходность колебалась в прошлом: более высокое значение означает более широкие колебания, более низкое – более ровную доходность (Morningstar glossary, standard deviation). Это тот же вход, что и в коэффициенте Шарпа, так что вы, возможно, уже его отслеживаете.

Коэффициент вариации ставит это колебание в отношение к среднему. NIST определяет его как выборочное стандартное отклонение, делённое на выборочное среднее, и отмечает, что он становится чувствительным к малым изменениям среднего, когда среднее близко к нулю (NIST Dataplot reference, coefficient of variation). Для трейдера это значит: CV полезен для сравнения двух периодов прибыльной торговли и ненадёжен, когда счёт близок к безубыточности или имеет отрицательное среднее.

Пример с расчётом: одинаковая прибыль, разная консистентность

Приведённые цифры иллюстративны, это не данные реальных трейдеров. Двое трейдеров зарабатывают по +1 600 за восемь недель, так что у каждого среднее +200 в неделю.

Важно. Одинаковая общая прибыль не означает одинакового качества результатов. Оценивайте историю торговли по тому, как прибыль распределилась во времени, а не только по итоговому числу.

Теперь четыре метрики, с выборочным стандартным отклонением:

Трейдер A проиграл в двух неделях, но никогда не много, и средняя неделя похожа на типичную. У трейдера B то же среднее, однако медианная неделя убыточна. Без третьей недели трейдер B был бы в минусе на 1 000. Вот какую закономерность нужно искать: когда медиана лежит заметно ниже среднего, результат несут несколько периодов.

Это сравнение не означает, что у трейдера B нет преимущества. Оно означает, что восьми недель данных недостаточно, чтобы отличить преимущество от одной удачной сделки, а это обычная ситуация при малой выборке. Дальнейшие шаги – больше данных и разбор сделки третьей недели.

Как читать числа вместе

Ни одна метрика сама по себе не достаточна, потому что каждая что-то скрывает:

• Высокая доля прибыльных периодов и высокая доля лучшего периода: много мелких выигрышей плюс один доминирующий период. Проверьте, пришёл ли этот период от сетапа, который можно повторить.
• Низкая доля прибыльных периодов при положительном итоге: несколько крупных выигрышей покрывают много убытков. Это может быть вполне рабочий стиль, но он требует большей выборки и достаточного капитала, чтобы пережить серии убытков, как описано в статье о максимальной серии убыточных сделок.
• Низкое стандартное отклонение и низкое среднее: ровно, но едва прибыльно. Издержки здесь могут съесть преимущество.
• CV, снижающийся со временем: результаты становятся ровнее относительно среднего, и именно в эту сторону большинство трейдеров и движется.

Ни одно из этих чисел не предсказывает будущие результаты. Они описывают прошлую выборку, а рынки и размеры позиций меняются.

Типичные ошибки при измерении консистентности

• Смешивание длин периодов: сравнение недельного CV с месячным лишено смысла.
• Игнорирование изменений размера: когда риск на сделку растёт после удачной серии, поздние периоды выглядят волатильнее в долларах, даже если процесс не изменился. Используйте R или проценты.
• Доверие крошечной выборке: три–четыре периода могут дать любую метрику.
• CV около безубыточности: если среднее близко к нулю, отношение «взрывается». Смотрите на стандартное отклонение и медиану.
• Выбрасывание худшего периода: убрать плохую неделю, чтобы «очистить» данные, значит уничтожить смысл самого измерения.

Что записывать, чтобы числа обновлялись сами

Журнал превращает эти метрики в чтение, а не пересчёт. Полезные поля: чистый результат сделки после издержек, риск на сделку в R, дата и счёт, а также тег сетапа. Когда они заполнены, недельный вид закрытого P&L, например в календаре сделок, сразу даёт ряд периодов. Раз в месяц его удобно просматривать в рамках ежемесячного обзора торговли: добавьте четыре числа в чеклист и сравните с прошлым месяцем.

Эта статья носит исключительно образовательный характер и не является финансовой или инвестиционной рекомендацией. Примеры иллюстративны и не описывают реальных торговых результатов. Трейдинг, особенно с кредитным плечом, может привести к потере всего депозита.

Смотрите недельные и месячные результаты рядом в календаре BitStat и следите за итогами на дашборде BitStat.