Путь Черепах. Из дилетантов в легендарные трейдеры - Куртис Фейс

Эффект трейдера может быть вызван не только сознательными попытками одних трейдеров опередить остальных. Если многие трейдеры пытаются использовать одну и ту же рыночную ситуацию, это может разрушить ее, хотя бы на время, так как их приказы «размоют» прорыв. Такая проблема чаще всего встречается в сделках арбитражного типа, где перевес обычно невелик.

Большинство трейдеров не осознают степени, в которой результаты их работы могут зависеть от совершенно случайных факторов. А типичный инвестор осведомлен о ней еще меньше, чем типичный трейдер. Даже весьма опытные инвесторы, например управляющие и принимающие решения от имени пенсионных и хедж-фондов, в целом не понимают степени этого эффекта. Результаты могут колебаться в фантастических пределах из-за полностью случайных событий. Величина колебаний в серии исторических тестов, включавших случайные события, была удивительно высокой. В этом разделе мы изучим возможности, возникающие вследствие воздействия случайных факторов при долгосрочном следовании трендам.

Обсуждая Е-ratio, я проделал симуляцию модели со случайными входами в короткую или длинную позицию, используя компьютер для генерирования того или иного решения, «бросания монетки». Я создал симуляционную систему, в которой совмещались случайные входы с выходами через определенные промежутки внутри диапазона от 20 до 120 дней. После этого я провел 100 тестов с теми же данными, которые в главе 10 использовались для сравнения стратегий следования трендам. Лучший тест в модели продемонстрировал результат 16,9 процента и превратил 1 миллион долларов примерно в 5,5 миллиона за 10,5 лет теста. Худший тест терял по 20 процентов ежегодно. Это показывает, что в данных ситуациях многовариантность возможна исключительно за счет случайных событий.

Что произойдет, если мы добавим небольшой перевес? Что если мы сделаем нашу систему более похожей на систему следования тренду путем добавления фильтра тренда, подобного тому, что мы используем в системе тренда Дончиана (в итоге этого сделки открываются случайным образом, но только в направлении основного тренда)? Ответы на эти вопросы интересны, потому что если вы изучите историю любого фонда, следующего за трендом, то обнаружите существенные различия в результативности. Если работа отдельного фонда хорошая, то менеджер фонда для объяснения успеха будет, разумеется, ссылаться на прекрасные стратегии и отличное исполнение. Однако прекрасные результаты могут быть достигнуты за счет случайных эффектов, а не прекрасной стратегии. Это становится очевидным, если понимать меру, в которой случайные эффекты могут влиять на результат в случае наличия перевеса.

Если добавить фильтр тренда к системе абсолютно случайно заключаемых сделок, средняя результативность существенно повысится, как показали итоги 100 тестов. В проведенном мной расчете средняя отдача выросла до 32,46 процента, а величина среднего падения упала до 43,74 процента. Но даже при добавлении фильтра тренда отдельные тесты показывают различные результаты. По итогам 100 независимых тестов лучший тест показал отдачу на уровне 53,3 процента, коэффициент MAR на уровне 1,58 и величину максимального падения, равную 33,6 процента. Худший из тестов показал отдачу на уровне 17,5 процента, а падение на уровне 62,7 процента.

Удача или случайные эффекты оказывают существенное влияние на деятельность трейдеров и фондов, несмотря на то что лучшие трейдеры не любят сознаваться в этом своим инвесторам. Инвесторы верят в то, что послужной список значит больше, чем он на самом деле значит. К примеру, человек, инвестирующий в определенный фонд, ожидает, что в результате инвестирования он получит отдачу, сопоставимую с историческими результатами работы фонда. Проблема в том, что, глядя только на послужной список фонда, невозможно определить разницу между отличной трейдерской операцией со средним уровнем удачи и средней трейдерской операцией с огромной долей удачи. Случайные эффекты слишком разнообразны и многочисленны, поэтому их не всегда возможно с точностью определить.

Давайте взглянем на лучший результат из проведенных мной 100 тестов. Если бы какой-нибудь трейдер торговал чуть менее агрессивно, например на уровне 25 процентов от обычного уровня Черепах, то, как показал один из тестов, в течение 10 лет он мог бы обеспечить 25,7 процента отдачи при уровне падения 17,7 процента. Как мы знаем, трейдер, заключающий сделки случайным образом, скорее всего, не сможет обеспечить сопоставимые уровни доходности в будущем, так как в случайной торговле нет перевеса. К сожалению, многие успешные трейдеры, по сути дела, не представляют себе, чему именно они обязаны своими успехами.

Суть случайных эффектов можно также понять, если изучить их присутствие в природе. Интеллект, рост, атлетическое сложение, способности к пению – все эти качества являются результатом действия случайных эффектов. Если ваши гены достаточно хороши для определенной характерной черты (то есть эта черта присутствует у обоих родителей), достаточно велики шансы того, что эта черта будет присутствовать и у вас, хотя, возможно, и не в такой степени. Если ваши отец и мать имеют высокий рост, вы, вероятно, также будете высоким. Однако чем дальше их рост от среднего (нормального) значения, тем больше шансов того, что вы будете ниже их.

В генетике и статистике такая ситуация известна как эффект регрессии или возврат к среднему значению. Человек, чьи родители имеют высокий рост и передали ему свои гены, обладает на первый взгляд достаточно успешной комбинацией генов с точки зрения роста. Однако родители могут передать ребенку свои наследственные признаки просто как генетический потенциал. То есть их ребенок, скорее всего, будет иметь рост более близкий к среднему, так как маловероятно, что у него проявится такая же удачная комбинация генов, как и у его родителей.

Если мы проведем расчеты по разделению групп фондов на успешные и недостаточно успешные, то обнаружим результат действия случайных эффектов. Причина этого заключается в том, что средних удачливых трейдеров больше, чем отличных, но неудачливых. Представьте группу из 1000 трейдеров, 5 или 6 из которых действительно превосходны. Если 80 процентов из 1000 близки к средним трейдерам, только у 5 или 6 есть вероятность быть неудачливыми, а у 800 есть шанс поймать удачу. Если 2 процента трейдеров будут удачливы настолько, что их послужной список за 10 лет будет хорошим – а описанный выше тест показывает, что реальное количество таких трейдеров может быть и больше, – это означает, что группа численностью 21 человек демонстрирует прекрасные результаты, причем только четверть ее состава действительно отличные трейдеры.

Со временем награда приходит к действительно отличным трейдерам, а не только к удачливым. Если 16 трейдеров удачливы на протяжении 10 лет, то по истечении следующих 15 лет их результаты будут, скорее всего, ближе к средним. И наоборот, если рассмотреть итоги пятилетнего периода, то количество трейдеров с высокими результатами, которым на самом деле просто повезло, будет значительно более впечатляющим. Такая взаимозависимость обусловлена тем, что в короткие периоды тестирования роль случайных факторов существенно выше.