Начинающий трейдер может довольно долго искать свой «Грааль», перерывая тонны индикаторов, тестируя периоды скользящих средних и подгоняя параметры торговой системы под рынок. И вот после нескольких месяцев испытаний (или дней — у кого какой талант) система найдена, оттестирована на старых данных и успешно подтвердила свою состоятельность на новых ценовых рядах. Сигналы автоматизированы через «Советника» (Advisor) в MetaStock, и компьютер начал показывать спекулянту, когда покупать, а когда продавать.

Далее трейдеру надо понять, чем торговать. Ничего особенно сложного здесь нет, проще всего выбрать самые ликвидные бумаги на рынке и торговать именно ими. К тому же эту работу за нас уже проделала биржа ММВБ, и можно посмотреть на базу расчета Индекса ММВБ 10 — туда как раз входят самые ликвидные бумаги, которых всегда ровно десять. Впрочем, известный портфельный управляющий ИК «Спектр-инвест» Александр Горчаков в своем интервью (см. «Человек, приручивший альфу», D’ №20 от 26 октября 2009 года) указал, что и в ликвидных бумагах бывают подвохи: так, он еще до ареста Ходорковского исключил из списка торгуемых инструментов акции ЮКОСа, потому что определил, что они не полностью рыночные и зачастую подвержены манипуляциям.

Сколькими бумагами торговать? Экономист Гарри Марковиц еще полвека назад исследовал этот вопрос и выявил, что 8–15 бумаг — оптимальное число. За свой вывод он получил Нобелевскую премию, так что, видимо, стоит ему поверить. Кроме того, вопросом оптимального числа акций потом занимался его последователь Уильям Шарп (именем которого назван коэффициент Шарпа). Вопрос с числом акций не слишком актуален для начинающего трейдера, но, когда сумма под управлением составляет несколько сотен миллионов рублей, тут уже десяти бумаг на нашем рынке можно и не найти: уже на седьмой-восьмой по ликвидности бумаге слишком велико будет проскальзывание. Хотя надо сказать спасибо ММВБ и нашим спекулянтам: все же тремя-пятью бумагами можно торговать внутри дня колоссальными объемами и вообще никогда не задумываться о проскальзывании.

Что дальше? Дальше как раз и начинается риск-менеджмент. Основной вопрос, который встает перед трейдером, — сколько бумаг каждого эмитента купить по сигналу. Речь сейчас о работе одной торговой системы. Понятно, что, если систем несколько, еще до этого возникнет вопрос, как поделить деньги между ними. Однако тем, у кого работающих торговых систем много, вероятно, и не потребуются наши несложные исследования.

Хорошей отправной точкой может служить разделение капитала поровну между всеми акциями. К примеру, если их десять, то по 10% на каждую. Тут возникает соблазн сразу же увеличить долю наиболее прибыльных по тестам бумаг и уменьшить долю менее прибыльных, но тесты на старых данных все же дело субъективное, и не стоит им сразу доверять: слишком велик риск переподгонки системы под конкретную бумагу. Если же мы хотим связать основную деятельность с трейдингом, то логичнее работать на перспективу и гладкость линии эквити, что достигается в первую очередь снижением общего риска (а не ростом доходности). По Марковицу и Шарпу, риск будет снижаться именно путем добавления новых бумаг (до определенного предела, конечно), а не увеличения доли более прибыльных. Смысл в том, что, когда одна акция из портфеля упала, другая растет, а если таких бумаг десять, то и изменения общей стоимости портфеля очень плавные.

Далее возникает вопрос, как изменять количество торгуемых бумаг при росте или снижении баланса портфеля (то есть стоимости портфеля). При росте все логично: мы реинвестируем прибыль и заставляем заработанное скорее идти в дело, покупая бумагу опять на зафиксированное для нее значение (у нас пока что это 10% портфеля). При падении баланса задача куда менее тривиальна: тут мы имеем дело с просадкой, а любой вменяемый инвестор (в том числе и мы сами) хочет ее ограничить. Александр Кургузкин (также известный в Сети как Mehanizator) в своей книге «Биржевой трейдинг. Системный подход» посвящает этому вопросу целый раздел, где подробно описывает разные методики ограничения просадки портфеля.

Наиболее интересной мне показалась методика «компрессии» просадки, ее опишу чуть более подробно. Допустим, мы эмпирически выявили максимально терпимую для нас просадку 20% капитала. Далее под торговлю «выделяются» лишь эти 20%, но торгуются они как бы с пятикратным «плечом» — при этом «плечо» берется фактически у самого себя. Поскольку мы представляем, что торгуем на заемные средства, то при увеличении просадки размер позиции уменьшаем в пять раз быстрее роста самой просадки. Таким образом, мы можем только приблизиться к нежелательной для нас границе 20% потерь, но никогда не преодолеем ее (исключая такие экстремальные для биржи ситуации, как субботние аресты руководителей крупных предприятий).

Можно пойти и дальше: представим, что мы управляем большим паевым фондом, где благодаря нашему законодательству выход из бумаг затруднен нормативами, а на просадку внимания обращать не принято (как, впрочем, и на пайщиков). Короткие позиции запрещены. В этом случае задача риск-менеджера несколько меняется: ему важнее дать трейдеру больше заработать вместе с ростом индекса, а не ограничить потери при падении. Таким образом, его интересует лишь доля в капитале, которую он выделяет на покупку акций, а продажей он в целом заниматься не собирается. Такой портфельный управляющий торгует только «лонг», иногда сокращая некоторые позиции, а система у него может находиться лишь в двух состояниях — «лонг» и «аут». Теми же принципами риск-менеджмента будет руководствоваться и трейдер, который по каким-либо причинам торгует только от «лонга». Как быть в этом случае?

Тут можно исследовать статистику собственных сделок. При системной торговле по схеме «лонг-аут-лонг-аут» можно обратить внимание на некоторые паттерны у разных бумаг в портфеле — например, определенная бумага может регулярно давать хорошую сделку после плохой. Это период роста после ложного входа: первый «лонг» убыточный, когда покупка произошла на локальном отскоке при глобальном падении, а вот после завершения последнего следует хороший стабильный рост, который торговая система и ловит. Бывает и наоборот: после прибыльной сделки статистически чаще идет опять прибыльная, а после убыточной — убыточная. Многие делят акции в портфеле на любимые и нелюбимые, но природу этой любви объяснить без астрологов затрудняются. Однако можно все же попробовать выявить закономерности статистикой: посчитать автокорреляцию сделок по одному и тому же инструменту и определить, существует ли зависимость между результатами прошлых и будущих сделок.

После такого исследования у нас могут найтись бумаги, где эта зависимость будет достаточно высокой. Далее применим к ним тактику либо мартингейл, либо антимартингейл. Эти способы проще всего описать примером из казино: ставим на красное, а при проигрыше удваиваем ставку — такой подход носит название мартингейл. Можно действовать и ровно наоборот: при проигрыше ставку уменьшаем, так как видим, что стратегия наша недостаточно хороша, — это антимартингейл. А что делать с акциями? Подход тот же самый: если после убыточной сделки чаще идет убыточная, а после прибыльной — прибыльная, то мы будем уменьшать размер позиции после убытка и увеличивать после прибыли. Ну и наоборот: для бумаги с ярко выраженным непостоянным характером мы будем надеяться на прибыльную сделку после убыточной и увеличивать позицию в случае убытка. Насколько сильно? Например, на 1%.

К примеру, после 30 сделок мы определили, что результаты сделок с акциями, допустим, Сбербанка имеют заметную положительную автокорреляцию (то есть после убыточной сделки выше вероятность убыточной, а после прибыльной — прибыльной). Изначально мы выделяли под акции Сбербанка 10% капитала, но теперь после убыточной сделки мы это значение уменьшим до 9%, а после прибыльной — увеличим до 11%. Таким образом, после нескольких итераций может оказаться, что какой-то бумаги у нас торгуется 7% капитала, а какой-то, например, 14%. Общая сумма, кстати, может превысить 100%, но это не очень страшно: лишние несколько процентов добавим за счет «плеча». Одновременно целесообразно установить минимум и максимум доли каждой бумаги в торгуемом портфеле: для начала можно использовать цифры 5 и 20% соответственно. То есть не может быть ниже 5% и выше 20%. Акциям, у которых корреляция не выявилась, так и оставляем 10% капитала.

Помимо того, что такими действиями мы развиваем свои навыки статистического анализа и работы с электронными таблицами, мы, если являемся портфельными управляющими, развиваем кипучую деятельность, которая будет высоко оценена начальством. Если же начальства нет, то подобное исследование своих сделок, по крайней мере, укрепит нашу уверенность в том, что мы делаем все по-научному правильно, а уверенность в себе — очень важная составляющая успеха в работе с рисками. Таким образом, после подобных расчетов нас непременно ожидает плавный и неукротимый рост стоимости портфеля.

Алексей Марков, журнал D`