Kvantitativní trading s Jozefem Rudym - rozhovor s Quantem Ako-investovat.sk .


Už jste slyšeli slovo quant v souvislosti s profesí ve finančním světě? Quanti skvěle ovládají matematiku, umějí programovat a ještě se vyznají ve finančních trzích. Namísto intuice se spoléhají na čísla a backtesty. Při rozhovoru s Jozefem Rudym jsem se tvářil hodně rozumně a nasadil si i brýle, aby mi to trochu přidalo na IQ.

 

Co znamená slovo quant ve finančním světě?

Mnoho lidí má zkreslený pojem a neumí si představit, co to znamená. Dá se říct, že jsou dva druhy quantů. Ten první věří, že použitím matematického aparátu vypočítají teoretickou cenu instrumentu. Druhá velká skupina zase použitím matematického aparátu vydělává peníze.

 

A ty patříš do některé skupiny?

Já patřím do té druhé.

 

Takže se snažíš vydělávat peníze.

Snažím se vydělávat peníze systematickým přístupem k finančním trhům.

 

Protikladem ke kvantitativnímu tradingu je diskreční přístup?

Ano. Diskreční se dá nahradit českým ekvivalentem „kvalitativní“.

 

Předpokládám, že úplně běžný podílový fond anebo i většina hedge fondů používá kvalitativní analýzy. Jaký je největší rozdíl mezi kvantitativním a kvalitativním tradingem?

Největší rozdíl je asi ten, že kvalitativní trading je založený na situační analýze, tedy že jsme tady a teď. A na základě našeho know-how rozhodujeme o tom, co je v dané chvíli nejlepší investice. Mnohokrát se stává to, že se používají všeobecně akceptované postupy anebo všeobecně akceptovaná vyjádření toho, co je nejlepší investice – např. levné akcie na základě fundamentálních indikátorů. Jenže často se stává, že lidé nevědí, jak by se daná strategie chovala dlouhodobě. Teda hlavní rozdíl je v tom, že si vezmu nějaké axiomy, které jsou obecně přijímané na Wall Street a jsou popsané ve finanční literatuře, ale vždy se ptám, zda je to tak doopravdy.

 

Naprogramuji si je a otestuji je za posledních 20, 30 let, respektive na takové periodě, pro niž existují data pro daný trh. A vidím, zda je daný axiom pravdivý, nebo není, zda je chování obchodní strategie konzistentní v čase a zda bych si dokázal představit, že bych takovým způsobem spravoval část svých peněz anebo peněz firem, pro které pracuji jako konzultant.

 

Do jaké míry jsou ty backtesty spolehlivé? Ono ti v převážné většině případů v backtestu vyjde hezčí číslo než to, které v realitě zobchoduješ.

To je velmi dobrá otázka. Samozřejmě, že i tato oblast má svá rizika. Není to tak jednoduché a já jsem si za sedm let, které jsem tomu věnoval, prošel mnoha backtesty. Myslím si, že čím méně parametrů strategie má, čím je jednodušší, tím lépe. Vždy docházím k tomu, že čím je strategie jednodušší, tím je robustnější a bude se v budoucnu lépe chovat. Strategie by měla mít minimum parametrů a měla by být založena na anomálii anebo efektu, který je popsaný v akademické literatuře. Musí být popsané, proč ten efekt funguje a musí to být dlouhodobý fenomén. Takovým příkladem je kupování akcií po ohlášení lepších než očekávaných výsledků (positive earnings announcement).

 

Chtěl jsem tu otázku směřovat tímto směrem: na LinkedIn profilu máš popsanou vlastní studii, která má Sharpe ratio 2,0. Tedy cílový výnos na úrovni 20% a drawdownu 10%. Je to však v backtestu a v realitě Sharpe ratio 2 nedosáhneš.

Ano, je velmi těžké dosáhnout Sharpe ratio okolo 2. Trochu tě poopravím. Není drawdown 10%, ale volatilita 10%, aby bylo Sharpe ratio 2, když zanedbáme úrokové míry.

 

Já se na to dívám tak, že ten backtest se Sharpe ratio 2 je jedna z mých pěti strategií. Těch strategií mám víc. Sharpe ratio těch strategií se liší v rozmezí od 1 do 2. A samozřejmě se dá očekávat, že v budoucnu bude průměrné Sharpe ratio těchto strategií nižší než v backtestu. Ale tím, že ty strategie jsou robustní a mají úplně minimální počet parametrů, očekávám, že Sharpe ratio v budoucnosti nebude výrazně nižší než 2. Když bude průměrné Sharpe ratio celého portfolia okolo 1,5, budu velice spokojený. I 1 v dlouhodobém horizontu (20 – 30 let) je velmi dobré.

 

Backtest ti tedy slouží na to, že si na jeho základě vybereš strategie s nejlepšími parametry?

Strategie si vybírám na základě toho, čemu věřím a co dlouhodobě fungovalo. Takové dvě základní strategie jsou: trend-following a stock-picking.

 

Trend-following je podobná metoda, kterou používají CTAs (Comodity Trading Advisors), a to je nejúspěšnější segment hedge fondů. Bývají velmi transparentní, mají track record dlouhý 30, 40 let, mnohé mají Sharpe ratio nad 1. Za tak dlouhé období je to fantastický výsledek. Je to neporovnatelně lepší než Warren Buffett, který je určitě známější než CTAs, u nichž mnoho lidí ani neví, co to přesně znamená.

 

Je dobrý důvod očekávat, že metody CTAs budou fungovat i v budoucnu, protože tyto metody jsou velice jednoduché. Následují střednědobý trend – párměsíční, například 10měsíční trend a investují do všech možných tříd aktiv, které existují. Vezmou 50 nebo 70 futures, z toho 20 na akciové indexy, na dluhopisy, komodity a na všechny možné asset classes, které existují. Síla této metody spočívá v tom, že úplně stejný matematický aparát používají na všechny futures. Investují například, když to zjednoduším, jen do těch, které jsou nad 10měsíčním pohyblivým průměrem. Potom je velmi důležitý position sizing a řízení rizika. Ale čím jednodušší je metoda investování, tím je výsledek backtestu robustnější. Toto je příklad robustnosti u CTAs. Na trend-followingu je postavena jedna z mých dvou hlavních strategií, na kterých si zakládám svoje dlouhodobé cíle a u které věřím, že bude fungovat dlouhodobě.

 

Stock-picking je podobný tomu, co dělá Warren Buffett. Na základě fundamentálních indikátorů se dá vyjádřit, zda je akcie levná a kvalitní. To se dá vyjádřit úplně krásně systematicky. Warren Buffett ale v roce 2008 velice utrpěl, měl velký drawdown. Tomu se dá vyhnout například zkombinováním fundamentálních indikátorů s již zmiňovaným klouzavým průměrem, kterým eliminujeme drawdowny. Můj trend-following a stock-picking jsou dvě strategie, u nichž očekávám, že budou dlouhodobě v následujících 30, 40 letech bez problémů fungovat.

 

Trend-following anebo CTAs strategie fungovaly, jak říkáš, přibližně 20, 30 let. Ale v posledních 2, 3 letech neměly úplně nejlepší výkonnost.

Přesně tak. A přesně to je důvod, proč podle mého názoru budou fungovat dobře i v budoucnosti. Protože když mají všechny dlouhodobě fungující strategie, například value investing anebo trend-following, nějaký výraznější drawdown, tak ti, kteří jim úplně nevěří, je přestanou obchodovat a zůstane menší skupina, která té strategii reálně rozumí a neskáče mezi investicemi a nehoní krátkodobé výnosy. A to nahánění výnosů dělá mnohem více lidí, než si dokážeme představit.

 

Takže si myslíš, že nadále to bude fungovat bez problémů?

Ano.

 

CTAs v letech 2008 – 2009 hodně vydělaly, teď jsou skoro průměrné.

Spíše bych řekl, že současné období se vymyká historickému průměru výkonnosti CTAs.

 

Jak jsi se vůbec dostal ke kvantitativnímu tradingu?

Otevřel jsem si účet u FIO.



A kdy?

V roce 2007.

 

A chodil jsi do školy, nebo jsi už pracoval?

Ještě jsem chodil do školy, byl jsem tehdy na univerzitě ve Španělsku.

 

Bylo to spíše ze zábavy, nebo jsi chtěl začít seriózně investovat?

To hlavní, co mě k tradingu přitáhlo, bylo, že jsem vždy měl nekonvenční myšlenky, které jsem chtěl testovat. Když si zaměstnaný někde ve firmě, nemáš jak dokázat, že ty máš pravdu. Ale při tradování máš jak dokázat, že máš pravdu, i když máš jiný názor než celý svět. A hlavně tehdy můžeš dokázat, jak je správný, pokud se potvrdí to, že netradiční investice, nad kterou by každý kroutil hlavou, nakonec bude úspěšná.

 

Chtěl jsem mít objektivní způsob měření úspěšnosti kreativního myšlení. A další věc je, že při tradingu zisk nezávisí na čase, který tomu věnuješ, i když já jsem tomu už věnoval strašně hodně času. Ale závisí jen od úspěšnosti obchodování a množství použitého kapitálu. Tyto dvě věci teoreticky nejsou limitované, ale čas limitovaný je.

 

U prvního obchodního účtu to už byl kvantitativní trading? Byla to nějaká myšlenka, anebo jsi obchodoval něco jiného?

Už si přesně nepamatuji, co jsem zobchodoval, ale úplně náhodou jsem koupil českou akcii na českém trhu. Úplně směšné množství. Ale já jsem tehdy chtěl vyzkoušet, co se stane, když koupím, jestli nezačne padat. Takové úsměvné.

 

Ta transakce samozřejmě nereprezentuje to, co dneska dělám. Už tehdy jsem věděl, že k tomu chci přistupovat systematicky. A neobchodovat náhodně podle toho, jak se vyspím, jak si myslím, kam půjdou trhy. Protože už tehdy jsem věděl, že to není dlouhodobě udržitelný způsob, jak být úspěšný. Měl jsem hrozně moc nápadů a chtěl jsem je testovat. A tehdy mě přijali do asset managementu španělské banky. Myslím, že i na základě toho, že jsem jim vyprávěl, kolik věcí chci testovat.

 

Věděl jsem, že úspěšnost společností vyjádřená kvantitativními fundamentálními ukazovateli se neukáže z rána do večera, ale je třeba delší období. Chtěl jsem na základě fundamentálních dat analyzovat společnosti a potom kupovat dlouhodobé opce, například pětileté. Ale byly to takové naivní představy, protože jsem ještě přesně nerozuměl všem instrumentům a jejich likviditě. Jim se to ale líbilo. Když jsem šel na pohovor, z toho pohovoru odcházela moje spolužačka Španělka, která měla, myslím, samá áčka. Říkal jsem si: „Já ve Španělsku, co tu hledám, určitě mě nevezmou.“ Ale vzali mě. Hledali někoho, kdo bude umět programovat, protože tam nikdo programovat neuměl. Spouštěli fond, jmenoval jsem Altair. A nevěděli, jakým způsobem ho chtějí řídit. Chtěli ho spravovat kvalitativně.

 

Měly se tam kupovat fondy z platformy Lyxoru. Nebyly to přímo hedge fondy, ale managed accounts v platformě, která obsahovala 200 fondů Lyxoru, které byly kopií těch hedge fondů. Akorát tam odpadaly právní problémy, že fond ukrade peníze a podobně. Takže to bylo pod plnou kontrolou Lyxoru. V té platformě bylo 200 fondů a z nich jsme vystavěli portfolio třiceti. V podstatě jsem tam začal dělat internship. A začal jsem jim do toho dost mluvit, jak by se to mělo dělat. Úplně jsem tehdy ještě neuměl programovat v Matlabu. Ale znal jsem programovací metody, které jsou univerzální skrze všemi jazyky. Ještě ze střední školy, kde jsem programoval v Turbo Pascalu. Začal jsem v Excelu a VBA, Markowitzova mean-variance optimization a takové věci a skončil jsem při posuzování senzitivity fondů na primárních asset classes a vypočítávání, jakou alfu přidává ten který manažer. To byla hlavní metoda, jak oddělit zrno od plev a zjistit, který manažer svou alokaci na hlavních asset classes mění dynamicky a přidává hodnotu. Protože může hodnotu i ubírat, když k tomu přistupuje dynamicky. Takový pak asi dobrý nebude. Na posouzení závislosti jsem použil kointegraci. To je metoda zaměřená na dlouhodobá data. Řekne, jestli dané časové série kolem sebe v čase fluktuují. Moje idea však nebyla to, abych posuzoval, kdo je dobrý – já jsem chtěl být ten dobrý. Chtěl jsem se zaměřovat na primární asset classes, ne na sekundární fondy. Takže ne hledat talent, ale být ten talent.

 

Už tehdy jsem se naučil v Matlabu a začal jsem testovat různé strategie, které jsem našel v akademických studiích. Jedna z nich byla pair trading na minutových datech. Teda ne na denních použitím kointegrace, ale na – nazvěme to high-frequency – ne milisekundové, ale pětiminutové, půlhodinové, hodinové. Přičemž na to, abys publikoval akademické články, musíš přinést nějakou inovaci. Musí to přidávat k literatuře něco relevantního. Ale moje primární úloha nebyla jít něco publikovat. Moje pohnutka byla testovat strategie.

 

Backtesty jsi chtěl použít sám pro svoje obchodování?

Ano, chtěl jsem to použit pro sebe, chtěl jsem vidět, co to bude dělat. No a začal jsem si s tím hrát. Našel jsem velmi zajímavé studie od jednoho profesora z Anglie, které se tomu taky věnoval a publikoval pár studií s použitím kointegrace. Když jsem viděl studie s použitím kointegrace, konkurovala mu akorát Carol Alexander, ale podobně dobré studie jsem už neviděl. Napsal jsem mu, „Podívejte, já dělám něco podobného, zkouším podobně věci, jaké jste testoval ve svých studiích, ale na datech s vyšší frekvencí.“ A on mi napsal, že taky přemýšlel nad tím, že to udělá. Protože požadavkem kointegrace není, že data jsou dlouhodobá, ale požadavek je, aby bylo mnoho datových bodů, které se použijí. A samozřejmě u pětiminutových dat máš bodů, kolik chceš.

 

Když jsi říkal, že ta studie musí být lepší, co byla tvoje přidaná hodnota? Bylo to jen to, že jsi chtěl strategii otestovat na minutových datech?

Ano, bylo to použití kointegrace na vyšší frekvenci než denní.

 

Profesor z Anglie měl jen denní frekvenci?

On měl denní. A v literatuře to tehdy ještě nebylo použito na vyšší frekvenci než denní.

 

Takže jsi se do toho pustil?

Ano. Poté jsme si o tom dopisovali a později mi přiznal stipendium a řekl, pojď si udělat do Anglie doktorát. Po dvou letech ve Španělsku jsem už neviděl prostor pro odborný růst. Ale myslel jsem si, že je prostor něco se od něho naučit. Protože ten člověk nebyl čistý teoretik, který celý život prožil na univerzitě, ale vedl kvantitativní oddělení v BNP Paribas. A myslel jsem si, že je teda dost věcí, které se od něj můžu naučit. Tak jsem výzvu přijal, zvedl se a šel do Anglie.

 

Jak to potom dopadlo? Dělal jsi tam další studie… Otestoval jsi to na jiném vzorku dat, na minutových datech, nebo něco jiného?

Vymýšlel jsem různé věci. V literatuře je toho hodně publikovaného, je těžké vymyslet něco nového. Ale vždy je to tak, že si přečteš 100 věcí, tři se ti líbí, další věci tě napadnou a ty to zkombinuješ. A to novum je v kombinaci, v tvojí nové myšlence, kterou k tomu přidáš. A když to ještě dává dobré výsledky, tak jen tehdy se ta studie může publikovat. Protože zrádnou kvalitou akademického výzkumu je, že se publikují jen studie s dobrými výsledky. A ty nevíš, co nefunguje, protože takové studie se nepublikují. Takže je těžké vědět, co nefunguje. Takže kdyby se publikovaly i ty, které nefungují, výrazně by to pomohlo.

 

V Anglii jsem psal 4 studie. Jednu už vzpomínanou s vysokofrekvenčními daty s použitím kointegrace. A potom jsem si hrál s takovými věcmi jako například mean-reversion. Ten efekt fungoval celkem dobře, doteď si nepamatuji přesně, ale asi tak před deseti lety přestal fungovat. Konkrétní strategie byla „buy losers, sell winners“ od close do close. Když započítáš i transakční poplatky, tak už to v současnosti nefunguje. A já jsem udělal takovou jednoduchou věc, že jsem tam přidal open a řekl si, že se na to podívám, ale ne od close do close, ale od close do open a od open do close. Takže v podstatě ten den rozdělíš na dva. A teď máš dvě verze. Že losery od close do open koupíš na open a prodáš na close. A naopak. Losery od openu do close koupíš na close a prodáš na open. A potom sell winners. Hedžuješ portfolio prodejem winners. Takže jsi market neutral. A toto fungovalo celkem dobře. Fungovalo to výrazně lépe, až tak, že to bylo publikovatelné v akademické publikaci.

 

Fungovalo, znamená, že backtest ti fungoval?

Ano, přesně tak, backtest fungoval. To znamená, že výkonost byla konzistentní a myslím, že jsem testoval období od roku 2001. A tam jsem to porovnal s výkonností od close do close, která je už zanedbatelná. A ta verze strategie fungovala dobře, to znamená, že měla atraktivní risk-adjusted parametry.

 

Co to znamená, když to přeložíš do lidské řeči.

No, risk adjusted znamená, že měla atraktivní výnos v porovnání s rizikem.

 

Atraktivní výnos znamená kolik?

Atraktivní znamená, že máš Sharpe ratio například 1,5, nebo 2, jak jsi říkal na začátku. Takže například má roční průměrnou výkonnost 20% a volatilitu 10%. Tehdy je to velmi dobrý výsledek.

 

Ty čtyři studie byly podobné? Na první pohled velmi jednoduchá logika, v podstatě tam není nějaká velká věda.

Vypadá to velmi jednoduše, když už je to publikované. Ale ten první paper byl víc matematicky heavy. Byl tam použitý Kalmanův filtr a ta 5minutová data, to je několikagigová databáze a není to až tak jednoduché. Edge byl, myslím si, v komplikovanosti matematického aparátu, ale nejsem přesvědčený, jestli bych v současnosti tuto strategii obchodoval. Byla dost senzitivní na parametry. Dnes bych ji neobchodoval.

 

Jinak vidíš jen jeden výstup. Nevidíš množství nápadů, které jsem backtestoval. Těch bylo přes 300.

 

Můžeš to srovnat s tím, že podobně backtetují i někteří lidé doma? Obyčejný člověk si někde v dětském pokoji anebo obýváku otevře počítač, něco si tam nabacktestuje a potom si myslí, že by to mohl tradovat. Jaký je rozdíl mezi tím, když člověk backtestuje doma a tím, že někdo jiný to dělá na univerzitě jako vědu?

Ten rozdíl je ve výsledku a v použitých metodách. Předpokládám, že určitě existují lidé, kteří jsou doma v pyžamu, jsou úspěšní a používají sofistikované metody, ale na to, abys publikoval, musíš projít peer review procesem, musíš použít konkrétní state-of-the-art metody a výsledek musí být velmi konzistentní. Takže to musí přinášet nový insight. A předpokládám, že když jsi doma v pyžamu a nevíš toho zas tak moc, velmi lehce se dopustíš mnoha chyb. Napadá mě příklad, ty neslavně známé forexové roboty, které ti ukážou skvělý backtest za poslední dva týdny nebo i dva roky. Ale nevíš, na základě čeho to obchodují a je tam velká pravděpodobnost, že to přestane fungovat v budoucnosti, protože nevíš, na čem je to založené. To je úplný data mining, anebo spíše data fitting. Takže rigoróznost metod a potom i robustnost výsledku je podle mě hlavní rozdíl.

 

A když si doma něco testují, pravděpodobně testují strategii, o které bylo před X lety zjištěno, že nefunguje.

Tohle je další správná věc, kterou jsi řekl. Když to dělají akademici, musí přesně vědět, co udělali jiní lidé a v jakém stádiu je současné poznání. Musíš to všechno respektovat a dokonce musíš i něco přidat k tomu poznání. Přičemž doma si můžeš něco fidlat, může to být dávno překonané a ty o tom samozřejmě nemusíš vědět, potom ztratíš všechny peníze, které do takové strategie dáš.

 

Takže ty 4 studie, které byly v něčem nové, když byly publikované? Každá studie byla zřejmě jedna strategie.

Ano.

 

Dala by se každá z těchto strategií použít v reálném investování, mohl by ji použít nějaký reálný fond?

Teoreticky ano.

 

Do jaké míry využívají podobné studie hedge fondy anebo CTA a do jaké míry si stavějí raději svoje vlastní výzkumy?

Jedna věc je inspirace studiemi a myslím, že každý, kdo chce kvantitativní investování dělat seriózně, nevyhnutelně si musí udělat svoje vlastní backtesty. Protože když si to naprogramuješ ty a podíváš se na senzitivitu parametrů a různé jiné věci, které tě napadnou a když je do toho přidáš, budeš to znát nejlépe ty. A ze studie nemáš šanci vědět skoro nic. Víš jen to, co je tam napsané. Ale nevíš, co ten autor vyzkoušel. Myslím si, že bez vlastního výzkumu nemáš šanci. Studie mohou určitě sloužit jako inspirace. Ale není to ten konečný krok. Potřebuješ vlastní výzkum.

 

Ty jsi potom tyto publikované strategie začal obchodovat sám?

Chtěl jsem, ale přišel jsem na to, že ty studie jsou dost náročné na exekuci.

 

Konkrétně?

Samozřejmě to high-frequency můžeme hned vyloučit. Na to nemám vybavení, to musí být naprogramované v C++ atd. Některé z těch studií možná někdy v budoucnu ještě použiju. Nikdy nenadešla doba, abych je mohl reálně implementovat. Konkrétně jednu z nich jsem chtěl implementovat. Kupování losers a prodávání winners. Ale to je taky poměrně náročné na exekuci. Dosáhneš tím lepší výsledky, na čím menší akcie je aplikuješ, teda méně low capitalization indexes. Například S&P 600 small cap anebo S&P 400 mid cap. A to je 400 nebo 600 akcií, jejichž live quotes si musíš stáhnout v průběhu, dejme tomu 30 sekund před open. A na jejich základě musíš dělat jednoduchou kalkulaci. A není to až tak jednoduché na aplikaci, jak se zdá. Zkoušel jsem to implementovat ještě během doktorátu, teda ke konci, ale potom mě vzali do Tatra banky na Slovensku.

 

Do Tatra Asset Managementu?

Ano, do Tatra Asset Managementu jako risk manažera. Protože už jsem byl dost vyčerpaný z působení v zahraničí. A celkem jsme si sedli s našimi názory. Tak potom jsem implementaci té strategie zanechal.

 

Poznal jsem tehdy metody, které používají v Tatra bance, respektive profesionálové. I ve Španělsku byli profesionálové, akorát nepoužívali tak kvantitativní přístup. Já jsem byl jediný, kdo ho využíval. Na rozdíl od toho v Tatra bance používají kvantitativní přístup. To znamená, že si na všechno dělají backtesty. A to bylo pro mě překvapující, že i na Slovensku se to dělá. Pozitivní překvapení. Věnoval jsem se tam zlepšování metod.

 

V Tatra bance jsem působil jako risk manažer, ale oproti tomu jsem i zabrousil do oblasti zlepšování modelů. Anebo dá se to říct i tak, že když jsem risk manažer, zlepšuju risk-adjusted parametry strategie, takže když snížím riziko při zachování výnosu, je to určitě lepší.

 

Fondy Tatra Asset Managementu, například Smart Fond, jsou modernější. Ale ty novější fondy nechytily právě to nejlepší období. Jejich výsledky nejsou nějak okouzlující.

Je to pravda. Konkrétně například Smart Fond má přesně ty stejné problémy, které mají CTAs za poslední 2, 3 roky. Výnos za poslední 3 roky, od kdy byl spuštěný, je skoro nulový. Ale kontinuálně pracují na zlepšování fondu. Konkrétně, například si pamatuju, váhy asset classes byly na začátku fixně dané a myslím, že teď jsou dynamické na základě aktuální volatility. Což je určitě krok správným směrem. Takže není třeba to komplikovat, ale je třeba to dovést do stádia, kdy je strategie jednoduchá, ale dostatečně dobrá na to, aby se dala použít. A nepochybuji o tom, že konkrétně Smart v budoucnu bude úspěšný.

 

Co znamená úspěšný, kdybychom to měli definovat v číslech? Myslím, že cíl mají okolo 7%, ale při nižší volatilitě než akciový fond. To je ten úspěch? Na první pohled je to nudné číslo, ale s nízkou volatilitou.

Ale takový nudný výsledek nedostaneš, když investuješ do akcií. Dostaneš hodně vzrušení a podobný výnos.

 

Běžně si lidé, když se řekne úspěch, myslí tak 20, 30 procent.

Úspěch je u mě konzistence. Respektive poměr výnosu a rizika. Ale konkrétně banky, a teda i Tatra banka je vázaná takovými věcmi, že fondy musí být UCITS compliant. A tam máš limit na maximální leverage, který se dá použít. Limit na výšku leverage musí ty vzpomínané CTAs respektovat, a proto můžou dosahovat i nižší výnosy.

 

Takže i když Smart může tou metodologií být dobrý, nikde nebude dosahovat 20, 30%. To by mohl, ale s proporčně vyšším rizikem a leverage. A mohlo by to možná být atraktivnější pro více lidí. Ale na základě právního frameworku není možné výrazně zvyšovat leverage a tím i výnos. Stejným problémem trpí například i Market Neutral Fund, který byl můj nejoblíbenější fond, když jsem působil v Tatra bance.

 

Na to, abys udělal velký výnos, musíš použít leverage. Respektive musíš jakýmkoli způsobem zvýšit zisk?

To záleží na strategii. Můžou být strategie s leveragem 1, které mají anualizovaný výnos 20%. Většinou ty pair-tradingové strategie mají nižší výnos, takže tam do toho musíš dát víc. Ale v zásadě ano. Protože v zásadě pro mě, all that matters, je mít dobré Sharpe Ratio. A to už je jedno, jaký má anualizovaný výnos. Výnos si dokážeš zvýšit podle potřeby.

 

Sharpe ratio myslíš na dlouhodobém horizontu?

Ano, čím delší, tím lepší. Určitě nestačí poslední tři roky.

 

Když mají dva fondy Sharpe Ratio okolo 1, jeden dělal za stejné období 20-procentní a druhý 10-procentní výnos, budou rozdílné jen v míře rizika a nic víc?

Ano. A ještě doplním, že Sharpe Ratio není dostatečný parametr na posouzení kvality strategie. Strategie může mít Sharpe Ratio 1, ale může mít Calmar Ratio 0,3. Calmar Ratio je poměr výnosu a maximálního drawdownu. A to možná lidem říká více. Z mé zkušenosti je to důležitější parametr než Sharpe Ratio. Sharpe Ratio vypovídá spíše o tom, jak hladká je v backtestu křivka. Calmar Ratio bere do úvahy ten nehorší možný propad z lokálního maxima na následující lokální minimum. Teda kolik bych ztratil, když nastoupím v nejhorším momentu v historii a vystoupím v nejhorším možném momentu. Já beru do úvahy obě dvě. Obě dvě ratia jsou důležitá. Ale Calmar Ratio je pro mě důležitejší než Sharpe Ratio.

 

Výška těch ratií (poměrů) záleží i na délce backtestů. Čím delší backtest, tím jsou pro mě akceptovatelnější nižší ratia. Mám například backtest jedné stock pickingové strategie, jak jsem říkal, podobné tomu, co dělá Warren Buffett. Ten backtest je od roku 1990, takže za posledních 23 let. A tam je použito velmi málo parametrů. Ale strategie má konkrétní Sharpe Ratio okolo 1,2 a Calmar Ratio asi 0,8. Takováto strategie je pro mě dobrá. Protože vím, že existují lidé, kteří danou strategii používají dlouhou dobu, 30 – 40 let, a nevidím důvod, proč by to mělo přestat fungovat. Protože všichni jsme value investoři, až do doby, kdy naše ztráta ze strategie není 70%. Potom všichni panikaříme, a to je přesně důvod, proč to bude fungovat dlouhodobě.

 

Začal jsi tradovat vlastní peníze a k tomu dělat konzulting pro fondy. Už jsi možná naznačil, že jsi nepoužil svoje publikované strategie. Použil jsi jiné, starší, které už existovaly předtím. Proč jsi si vybral ty dlouhodobě osvědčené strategie?

To je dobrá otázka. Šlo do dost zvláštním vývojem. První strategie, kterou jsem měl, byla založená na kalendářních efektech na akciovém trhu.

 

To ještě stále funguje?

Ano.

 

Proč to nezaniklo?

Funguje to, myslím, od roku 1930 velmi konzistentně. A proč to nezaniklo? Možná právě proto, že je to směšné a mnoho lidí si myslí, že to nefunguje. Ale efekty jsou reálně silné. Například jeden z efektů je investice do akciového trhu během zasedání Fedu, americké centrální banky. A upward bias, který je vytvořený během rozhodnutí o úrokových sazbách, které se děje celkově 7krát ročně, je velmi silný. Existuje akademická studie, že kdybys od roku 1980 nedělal nic, jen měl peníze v trhu během toho jednoho dne, kdy mají zasedání, takže 7 dnů za rok, dosáhl bys stejný výnos, jako kdybys měl v akciovém trhu peníze celou dobu.

 

Musíš při tom nějak sledovat, jestli budeš long nebo short?

Kouzlo té strategie je v její úplné jednoduchosti. Zkoušel jsem různé faktory, které by to nějakým způsobem ovlivňovaly, a žádný jsem nenašel, takže upward bias je jasný. Fed se začal pravidelně setkávat v 60. – 70. letech. Jelikož to nabralo na důležitosti, backtestoval jsem to od 80. Let, takže 33 let. Průměrný den na akciovém trhu měl výnos blízký nule a průměrný den zasedání je statisticky velmi významný. Když se na to podíváme kvalitativně, tak tam byl Greenspan a potom Bernanke a dalo by se říct, že oba dva jsou inflacionisti a ani jeden z nich nechtěl zklamat akciový trh. Takže si myslím, že akciový trh – i když oni můžou tvrdit, že pro ně není primární veličinou, kterou berou do úvahy – je jednou z minimálně velmi důležitých. Historicky měli Američané na akciových trzích výrazné množství peněz a znamenalo to i pokles bohatství amerických domácností, kdyby akciový trh výrazně poklesl. Takže během toho rozhodnutí, kdy výrazně ovlivňují náladu na trhu, snaží se trh nezklamat. Teda 100% long. Ten efekt je malá část toho, co dělám.

 

Zbacktestoval jsi si nějakou studii a z toho udělal vlastní strategii. V backtestu ti vyšla nějaká čísla. Teď jsi to začal obchodovat reálně. Jaký je rozdíl mezi backtestem a realitou?

Když se podíváš na historickou výnosnost té strategie, non-conditional statistika za celé období je jedno číslo. Samozřejmě, že za období, odkdy jsem to začal tradovat, můžu mít úplně jiný výnos, to je krátkodobě. Ale důležité je, že to není výrazně odlišné od minulosti. To znamená, že se dívám na více faktorů. Podíváš se na průměrný výnos, odkdy jsi to začal obchodovat, průměrnou volatilitu, porovnáš to s průměrnou celohistorickou. Velmi důležitý je drawdown i konzistentnost ekvity křivky. Rozdíly tam jsou, ale konkrétně tato strategie se chová velmi v souladu s historickým výnosem. Například v roce 2008 to byla velmi výnosná strategie. Protože tím, že se Fed snažil zabránit pádu akciového trhu, teda i navzdory tomu, že trh v těch dnech velmi výrazně padal, když Fed mohl rozhodovat o sentimentu, snažil se to zvrátit a je paradoxní, že například v roce 2008 by velmi dobře vydělala long only strategie.

 

Jen v těch několika dnech?

Ano, přesně tak.

 

Jak si ověříš, že za pár měsíců daná strategie funguje tak, jak jsi chtěl?

Hlavní parametr, který používám na to, abych danou strategii používal a nevypl, je maximální drawdown. Tedy podívám se na maximální historický drawdown dané strategie. Konkrétně ti teď nedokážu říct, protože ji netraduju izolovaně, ale traduju ji spojenou s podobnými kalendářními efekty, tedy ne jenom Fed den, ale je více speciálních dní na akciových trzích, které mají výrazně nadprůměrný výnos. Ale už nemusí být long only, je to trochu komplikovanější.

 

Tedy traduju spojené, nazývám to kalendářní efekty. A tyto mají maximální historický drawdown okolo 12%. Odkdy to traduju, maximální drawdown určitě nepřekročil 12% a nepřekročil, myslím, ani 5%. Takže to je moje hlavní kritérium. A určitě nepřestanu strategii tradovat, kdyby od začátku tradování byla flat. Aby to ale bylo ještě zamotanější, každá strategie v budoucnosti překoná svůj maximální historický drawdown. Já to dělám tak, že tam dodávám subjektivní faktor. Jak pohodlně se cítím s tou strategií, takovým číslem vynásobím maximální drawdown, abych ho ještě dokázal tolerovat. Aby mi to nezničilo celé portfolio, když strategie přestane fungovat. Například pro kalendářní strategii to mám tak, že ji vypnu, když překročí 1,5-násobek maximálního drawdownu, tedy 12x1,5 = 18%, což je, myslím si, dost velká tolerance. Když ta strategie dosáhne 18% historický drawdown, vypnu ji a začnu se zamýšlet, zda reálně přestala fungovat. Ale musím tam mít nějaký objektivní mechanismus, který mi řekne, teď to vypni.

 

Kdyby za tebou náhodou přišel chlapík, který by ti řekl: „Chtěl bych výnos 40%.“, co mu na to řekneš?

40%, to je ještě vyšší než BMG Invest J

 

Ale něco mu řekneš.

Teoreticky je dosažitelný, ale já jsem dost risk averse. A samozřejmě, když to naškáluješ a použiješ obrovský leverage, můžeš dosáhnout průměrný roční výnos 40%. Ale toho člověka i tak neuspokojíš, protože on bude očekávat 40% každý rok. A to, co já můžu říct, je, že jeden rok můžeš mít výnos 0% a druhý 80%, co zní jako přitažené za vlasy. Ale myslím, že takového člověka tímto neuspokojíš. Já konkrétně cíluju výnos okolo 15 – 20% a raději vždy underleverageuju, než abych dělal pravý opak.

 

A s drawdownem kolik procent?

Nějakých 10 – 15%.

 

Takže trošku menší drawdown, než je výnos.

Ano, menší drawdown, než je výnos.

 

Kdyby byl někdo, kdo by byl ochotný tolerovat 40procentní cílový výnos a 30procentní drawdown, vyskládáš mu to ze svých strategií? Anebo bys do toho vůbec nešel, protože to neodpovídá tvému přesvědčení?

Záleželo by na více faktorech, ale ještě bych dodal, že kontribuce každé mojí strategie do portfolia je 5%, ale závisí to i na risk profilu klienta. Například jedna firma, která traduje tyto systémy, má maximální tolerovatelný drawdown 7%. Tam nemůže být kontribuce drawdownu každého systému do portfolia 5% jako pro mě, ale pro ně je to 2%.

 

No a teď, jestli bych to vyskládal pro klienta. To by záleželo na mnoha věcech, například kdo by to byl, jaké by měl přesvědčení a zda by to byl krátkodobý thinker. Tím, že by chtěl 40% výnos, asi by to byl krátkodobý thinker. A ještě je jedna velmi důležitá věc. Když ztratíš 50% portfolia, musíš vydělat 100%, aby ses dostal nahoru. Takže targetování vysokých výnosů funguje úplně ve tvůj neprospěch. Teda měl bys targetovat nějak rozumně, dejme tomu maximálně 20%, co už je taky dost hodně. Ale 40%, když to ještě trochu přitáhnu za vlasy, to ještě můžeš zvýšit očekávaný výnos a potom v jeden den použiješ leverage 10 a hodíš si mincí, jestli budeš long anebo short a potom buď pojedeš na Bahamy anebo jsi všechno prohrál. To začíná připomínat gambling.

 

Co tradují tvoje strategie? Jaké instrumenty?

Je mi to úplně jedno, co to je. Hlavním kritériem je, že to musí být likvidní.

 

Takže to nebudou microcap akcie?

Nebudou to microcap akcie, i když je lehčí najít něco konzistentního, protože je tam nižší konkurence. Ale já chci mít něco škálovatelné, co můžu škálovat například na 100 milionů.

 

Je teda důležité i to, aby to nebylo omezované výškou kapitálu?

Ano.

 

Opce?

Opce jsou možnost, ale opce momentálně nedělám, i když mám v plánu se na to podívat. Teď dělám hlavně futures na hlavní akciové indexy. Dělám i nějaké komodity, ale ty spíše přes ETFka kvůli velikosti, nominální velikost jednoho futures je pro komodity dost velký. Ale nemám problém při větší velikosti účtu dělat futures na komodity. Takže likvidní futures na všechno a likvidní ETFka na cokoli. A potom ještě likvidní akcie.

 

Programuješ si systematické backtesty, programuješ si i exekuci. Musíš dělat ještě něco, anebo za tebe všechno udělá počítač?

Kontinuálně dělám research, nesedím se založenýma rukama a jen tak na to nekoukám. To jsou dvě otázky, Jedna je, že průběžně musím dělat research.

 

Na nové strategie?

Sleduju, co se publikuje, kam směřuje poznání. A tím, že strategie mám dlouhodobé a očekávám, že budou fungovat dlouhodobě, nejsem nucený stále přicházet s novými backtesty, což je velmi dobré. Protože když jsi nucený něco dělat, co nikdy není dobré. Já to mám takové více relaxed. Ale je to i moje hobby.

 

Dívám se na hodně věcí, různé věci si zkombinuju v myšlenkách a potom mě zajímá výsledek backtestu. Toto dělám průběžně. Ale neočekávám, že přidám nějak výrazně hodně strategií. Možná přidám v dohledné době jednu, dvě, které nebudou mít mnoho z risk budgetu. Budou minoritně pomáhat celému portfoliu.

 

A potom je ještě ta druhá stránka, a to je exekuce. A to už bych možná mohl sedět, protože to mám naprogramované automaticky, protože to je systematické a dá se to vyhodnotit na základě čísel. Já tam teoreticky nemusím být, ale pro klid duše tam vždy těch 10 minut při zavření amerického trhu sedím a zkontroluju, zda je všechno v pořádku.

 

Když máš dovolenou anebo jsi pryč?

Musím to dělat i během dovolené.

 

A stalo se ti někdy, že jsi se na to vykašlal?

Ne.

 

Takže jsi důsledný a každý den si strategie a jejich exekuci zkontroluješ? Takže to není až takový dreamjob, že do konce života budeš relaxovat?

Hlavně to není „get rich quick“ a není to ani, že si budu do konce života užívat. I když jsi myslím, že ten směr, kterým jdu, mi osobně dává komfort ve smyslu, že se věnuju tomu, co mě baví a nejsem nucený každý den anebo i každý rok, možná ani každý pátý rok přinášet nové backtesty. Myslím, že i kdybych dalších 5 let nepřinesl nic nového, s tím, co mám, jsem úplně comfortable. A je to moje hobby.

 

A kdyby sis otevřel fond a tam byste na to byli alespoň dva, už můžeš jít na dovolenou kamkoli, kde nebude ani internet.

Přesně tak J

Jméno:
E-mail
(nebude zveřejněný):
Komentář:
Antispam:
Počet dnů v roce:


Okomentuj článek

Související články

Petr Cimala, Jan Kaška, Charles Bridge Global Macro Fund - Video rozhovor

wednesday
13.11.2013
Investice | Josef Pohorský | VIDEO

Daniel Gladiš, Vltava Fund - Video rozhovor

tuesday
29.10.2013
Investice | Josef Pohorský | VIDEO

Peter Bálint, Infinity Capital - Video rozhovor

wednesday
16.10.2013
Investice | Josef Pohorský | VIDEO

Nejnovější články

Stane se Tiffany & Co opět akciovým šperkem?

wednesday
20.04.2016
Akcie | Sven Subotič

Analýza akcie Ford: Nízká valuace a značný potenciál

thursday
14.04.2016
Investice | Sven Subotič

Analýza společnosti Maersk: Největší kontejnerový přepravce na světě

wednesday
30.03.2016
Investice | Sven Subotič

Klub záporných sazeb: Proč uvolňování měnové politiky funguje jen někde?

monday
21.03.2016
Trhy a makro | Sven Subotič

Tištěná média v kurzu? Světovým odbytištěm se stane Indie

tuesday
15.03.2016
Investice | Sven Subotič





Další články této kategorie

Finanční kalkulačka

Vklad: €/měs.
Úrok: % p.a./rok
Období: rok(ů)