De nombreux problèmes commerciaux se résument à la gestion des risques. Dans la plupart des styles de trading, le travail du trader consiste essentiellement à gérer le risque de trading, en se concentrant sur la sortie des transactions perdantes au bon moment et en laissant le marché se gérer lui-même. La gestion des risques est cruciale car quelques pertes excédentaires peuvent être compensées par de nombreuses transactions gagnantes ; il ne faut pas beaucoup d'erreurs pour épuiser complètement un avantage commercial. Nous commençons par des outils d'application pratiques pour la gestion des risques et le dimensionnement des positions que les traders sur toutes les périodes trouveront utiles. De nombreuses pertes importantes proviennent d'un dimensionnement inapproprié des positions, et de nombreux traders ne comprennent pas l'impact de la taille des transactions sur les résultats. Mesures de risque, et enfin un aperçu de certains risques moins courants que les traders autonomes négligent souvent. Dimensionnement des risques et des positions D’un point de vue pratique, il y a trois questions principales auxquelles il faut répondre :
1. Où passer un ordre stop loss, que ce soit pour le profit ou la perte ?
2. Comment ajuster le stop loss et prendre des bénéfices au fil du temps ?
3. Combien d’actions, de contrats ou d’autres unités devons-nous négocier ?
Tout d’abord, comprenez les risques
Il n’y a pas d’absolu dans le trading. La plupart des règles de trading sont flexibles, et de nombreux maîtres traders ont une règle qui dit essentiellement : « Sachez quand enfreindre les autres règles. Cependant, il existe une règle qui ne peut pas être enfreinte - et elle est peut-être la plus importante au monde. » avant d'entrer, sachez où sortir du commerce si vous vous trompez. L'emplacement exact choisi pour stopper la perte dépendra du modèle, du trader, de l'objectif de profit, de la période, du marché spécifique et peut-être de nombreuses autres conditions, mais le plus important est que ce niveau soit défini au moment de l'entrée.
Lorsque vous envisagez le placement d'un stop loss, il est important de vous assurer que votre stop loss est rarement placé dans une position significative en dehors du bruit du marché, les stop loss ne doivent pas être placés trop près du marché ; Une ligne directrice approximative est donnée par la fourchette moyenne des barres individuelles sur la période pendant laquelle vous négociez. Si vous réglez votre stop initial plus près que la plage d'une barre moyenne, vous risquez de travailler dans les limites du niveau de bruit et de réduire considérablement tout avantage que vous pourriez avoir.
%R et dimensionnement des positions
Une fois que ce niveau initial de risque de mouvement des prix est connu, la question de la taille des transactions doit également être abordée. Il existe une abondante littérature traitant des idées théoriques concernant l’allocation d’actifs et la taille des positions pour les traders individuels. Pour la plupart, nous éviterons ces discussions et limiterons simplement la discussion ici à deux points : Des directives pratiques et des exemples que j'ai utilisés avec succès dans mon propre trading. Pourquoi un dimensionnement cohérent est important. De nombreux traders connaissent le critère de Kelly, qui donne le montant optimal à parier dans un jeu de hasard, en supposant que certaines hypothèses simplificatrices très importantes soient vérifiées. Si ces hypothèses sont satisfaites, la formule de Kelly surpassera toutes les autres méthodes.
Cependant (et c'est très important pour le trading réel), si Kelly l'applique, tout se terminera par un échec si les hypothèses simplificatrices ne sont pas vérifiées. Pour référence, le critère classique de Kelly donne f, le pourcentage de risque du compte par transaction, par cette formule :
f=(bp-q)/b=(p(b+1)-1)/b
dans
f* est la proportion des fonds existants qui devraient être utilisés pour le prochain pari ;
b est la cote disponible pour parier (hors principal) ;
p est le taux de gain ;
q est le taux de défaite, c'est-à-dire 1 - p ;
De plus, et plus important encore, les hypothèses théoriques qui sous-tendent ces modèles fonctionnent rarement dans le trading à court terme. La plupart des méthodes d'optimisation supposent que chaque transaction est indépendante des autres transactions, mais de nombreux systèmes de trading connaissent une série de pertes ou de gains sur le marché. De plus, bon nombre de ces méthodes d'optimisation nécessitent des données telles que les pertes commerciales maximales qui doivent être basées sur des données historiques, qui reposent toutes sur l'hypothèse que les résultats futurs seront similaires au passé. Si vous subissez des pertes plus importantes à l’avenir et que vous utilisez une méthodologie agressive et optimisée de dimensionnement des positions, vous pourriez rencontrer des problèmes. Si vous envisagez d'utiliser ces méthodes dans le cadre de transactions réelles, assurez-vous de bien comprendre la violation de l'une de ces hypothèses.
méthode du ratio fixe
La méthode de réglage de position à rapport fixe est simple et robuste. Ce n'est pas une méthode d'optimisation, ce n'est pas non plus l'intention.
Définissez le risque de perdre une transaction.
Limitez le risque de trader des pertes plus importantes que prévu.
Limitez le risque d’une série de transactions perdantes.
Limite le risque total d’un groupe de positions fortement corrélées.
Limitez le montant total des capitaux propres à risque à tout moment.
Permet une mise à l’échelle facile à mesure que le solde du compte change.
Notez que l’objectif de ce processus est de limiter les pertes et non de maximiser les gains. C’est la clé pour rester longtemps sur le marché. Les traders professionnels savent que si les pertes ne sont pas bien gérées et conduisent à des retraits importants, voire à la faillite, votre carrière est terminée.
La règle est simple : le risque sur chaque transaction est fixé à un pourcentage constant. Je pense que tout ce qui est inférieur à 1 % est très conservateur, et 3 % ou plus est très agressif. Lorsque vous réfléchissez à cela, il est important de considérer l'impact d'une série de quatre ou cinq transactions perdantes, ou d'une seule perte qui représente cinq fois la perte maximale attendue. Si vous négociez avec 3% et que vous vous trouvez dans une situation catastrophique où vous subissez une perte 5x, vous n'avez perdu que 15% de votre capital. En fait, des pertes beaucoup plus importantes que prévu devraient être extrêmement rares, mais même dans des cas aussi extrêmes, le compte ne fera pas faillite. Cependant, si vous continuez à utiliser un ratio de 10 %, vos pertes atteindront 50 % ;
Récupérer votre solde initial suite à une perte nécessitera un pourcentage de rendement plus élevé pour récupérer. Pour toute perte de D%, la nécessité de ramener le compte à l'équilibre peut être calculée selon la formule suivante :
Marge de rentabilité = D % (1−D %)
Pour des pertes plus faibles, le rendement requis pour récupérer n’est que légèrement plus élevé. Par exemple, un retrait de 5 % nécessiterait un rendement de 5,3 % pour récupérer, mais une perte de 20 % nécessiterait un rendement de 25 % pour atteindre le seuil de rentabilité. Pour une perte plus importante de 50 %, seul un profit de 100 % peut revenir au niveau initial. D'un point de vue numérique, très peu de traders peuvent gagner régulièrement 25 % par an (composé), et la probabilité de doubler votre argent sans effet de levier ni risque excessif est très, très faible, et des stratégies de gestion des risques efficaces aboutiront à minimiser les pertes. tout en reconnaissant qu’ils font partie intégrante du trading.
Hypothèse : une stratégie a un taux de réussite de 50 %, un ratio profits-pertes de 1,2, un contrôle des pertes de 2 000 et des statistiques de compte de 100 000 après avoir simulé 1 000 transactions.
Si la perte dépasse 75 %, le compte peut être considéré comme en faillite. On voit qu'avec ce type de contrôle des pertes, le compte n'aura pas de risque de faillite.
Alors que pouvons-nous en conclure ? Premièrement, en utilisant une théorie purement mathématique, le calcul de l’espérance mathématique donne un nombre très proche de la moyenne des bornes, et la différence s’explique facilement par une variation normale. Peu de gens ont des attentes mathématiques pour vérifier si le système commercial présente un avantage commercial, et la plupart des gens perdront près de 90 % en raison du caractère aléatoire du marché et de la malchance.
Si le montant du contrôle des pertes est modifié, quel impact cela aura-t-il sur le compte ? Jetez un oeil à l'image ci-dessous
Que remarque-t-on ici ?
Premièrement, il semble y avoir une part de vérité dans la simple compréhension de certains traders selon laquelle « plus vous prenez de risques, plus vous en gagnez ». À mesure que nous augmentons le montant risqué par transaction, la valeur terminale moyenne augmente également de la moyenne de la valeur maximale ; risquer 5 000 $ par transaction nous donne près de 50 % de profit en plus que notre risque initial de 2 000 $. Cependant, cela a un coût. L'écart type des valeurs terminales augmente plus rapidement que la moyenne, comme le montre le coefficient de variation de risque stable. Si nous acceptons provisoirement l’écart type comme mesure du risque, nous prenons des unités de risque supplémentaires mais ne sommes pas entièrement compensés par des rendements plus élevés. Avec un niveau de risque de 5 000 $, de nombreux comptes font faillite. Une nouvelle ligne est ajoutée au tableau montrant la différence entre la valeur terminale et la valeur attendue. À un niveau de risque de 2 000 $, la différence est très faible, mais elle augmente à mesure que le niveau de risque augmente. L’une des raisons de ce changement est que les restrictions en matière de faillite rendent asymétriques les tests et les transactions réelles. Si un compte franchit cet obstacle, il est retiré du test et cette valeur devient sa valeur terminale ; il s'agit également d'une contrainte de capital réaliste dans le trading et la gestion financière. Sinon, la stratégie Martin (doubler votre mise à chaque fois que vous perdez) fonctionnerait, mais en fait, les traders utilisant cette stratégie feront faillite s'ils négocient suffisamment longtemps. L'idée selon laquelle plus de risque signifie plus de profit est si impressionnante que disons que vous décidez, comme on dit dans le langage courant, de « devenir fou ». Vous augmentez le risque pour les imprudents. Enfin, certaines vérités deviennent tout à fait claires. À un moment donné, à mesure que le risque augmente, le risque de faillite commence à l’emporter sur la possibilité d’une augmentation des rendements.
Méthode de la proportion fixe et méthode du montant fixe
Premièrement, à première vue, ces chiffres semblent à peu près équivalents. Nous constatons une augmentation à la fois de la moyenne et de la médiane, ce qui est attendu puisque la méthode du ratio fixe vous permet de prendre plus de risques à mesure que votre capital croît. Il s’agit essentiellement d’une façon d’utiliser les bénéfices commerciaux accumulés pour financer des risques supplémentaires. On remarque que l'écart type a augmenté de manière significative ; le coefficient de variation ne semble pas bon. En fait, s'ils étaient directement comparables, le tableau 9.2 montre que l'on devrait pouvoir atteindre une valeur terminale moyenne d'environ 200 000 $. Pour un plan de risque à montant fixe, le coefficient de variation est de 0,35. Peut-être sommes-nous un peu déçus des résultats de l'approche à ratio fixe, dans laquelle le risque est accru mais il n'y a pas de compensation de rendement supplémentaire. En fait, la méthode du ratio fixe utilise un ratio de Sharpe inférieur pour obtenir des rendements correspondants. En creusant un peu plus, on constate que la moyenne des valeurs maximales a augmenté de manière significative alors que la moyenne des valeurs minimales n'a pas eu de réel changement. En fait, la moyenne des valeurs terminales minimales et inférieures augmente au fil des exécutions, et nous constatons également que la valeur terminale la plus élevée est environ 1,7 fois supérieure à la valeur terminale fixe. La figure 9.2 donne un aperçu de ce qui se passe.
Dans la figure 9.2, l'histogramme comprend également la courbe de distribution normale pour comparaison avec les rendements. Nous avons précédemment établi que le scénario de risque persistant aboutit à des valeurs qui semblent effectivement distribuées normalement. Cependant, même un simple coup d’œil à la distribution des fractions fixes montre qu’il ne s’agit certainement pas d’une distribution normale. (Dans ce cas, les rendements ont un biais de 0,95 et un aplatissement de 4,3. Le score z du test de Shapiro-Wilk est de 8,5, fournissant une preuve solide de nonnormalité. La méthode des proportions fixes est lognormale.) La distribution des proportions fixes est la variation n'est plus symétrique ; elle est concentrée dans la longue queue droite (positive). Ce point est crucial : la corrélation de mesures simplistes du risque asymétrique, comme le ratio de Sharpe ou le coefficient de variation. Dans ce cas, le risque supplémentaire de l’approche à ratio fixe est une bonne chose ; presque toute variabilité supplémentaire est un avantage potentiel.
Ne ferez-vous pas faillite ? Les partisans des véritables méthodes à ratio fixe soulignent souvent qu’il est mathématiquement impossible de mettre à zéro un compte à l’aide de ces méthodes. À mesure que le solde de votre compte diminue, vous courez de moins en moins de risques. Si nous effectuions 250 transactions perdantes d'affilée, en risquant 5 % sur chaque transaction, notre compte de trading de 100 000 $ ne disparaîtrait pas complètement. En fait, il resterait environ 0,28 $. Si vous considérez qu’une perte de 99,9997 % est bien meilleure qu’une perte de 100 %, alors je n’ai rien à dire. Les avantages de la méthode à ratio fixe s’étendent vers le haut et diminuent la probabilité d’une baisse, sans pour autant vous protéger de la faillite en soi. C'est pourquoi tous les Monte Carlos ont un test de faillite de compte de 75 %.
Quelle différence cela fait-il d’utiliser différents ratios fixes ?
Il ressort des moyennes que le principe « plus le risque est grand, plus la récompense est grande » est techniquement correct. Les valeurs finales pour les niveaux de risque de 10 %, 12 % et 25 % dans le tableau, sont la moyenne descendante. les valeurs illustrent différentes situations. Nous ne pouvons pas voir le solde final dans le tableau, mais le solde du compte peut devenir inacceptable et la stratégie de trading commence à ressembler davantage à une loterie car nous sommes exposés à un pourcentage de risque plus élevé. Ne vous laissez pas tromper par la taille statistique du compte, car la probabilité d'obtenir ces résultats est extrêmement faible.
Il y a une dernière chose importante à considérer. De nombreux traders aiment varier leurs ratios de risque, cela peut faire partie d'une stratégie de trading ou d'une décision réfléchie et disciplinée de négocier sur certains marchés. Par exemple, c'est peut-être avec moins de risques que certains traders souhaitent aborder les marchés illiquides avec moins de risques. Trop de traders individuels prennent des décisions émotionnelles concernant le risque sans aucune véritable analyse, modifiant leur risque en fonction de leur impression de la qualité d'une transaction. Si vous prenez des décisions émotionnelles concernant le risque, vous êtes presque certain de prendre des décisions sous-optimales. Si vous envisagez d'intervenir sur la taille des positions et le risque, il est important de faire deux choses : Premièrement, comprendre l'impact du dimensionnement stochastique sur votre stratégie de trading. Deuxièmement, enregistrez soigneusement et effectuez une analyse objective, en ajoutant quelques règles d'ajustement précieuses
Le tableau 9.6 montre l'effet de la variation aléatoire de la taille du pari sur chaque transaction. 4 copies des colonnes de pourcentage du tableau 9.5 pour comparaison, puis trois autres tests où chaque taille de pari est une valeur aléatoire comprise entre 0 et 8 % (~Uniforme[0, 8 %] Notez que dans tous les cas, taille aléatoire). les paris ont tous sous-performé un simple score fixe de 4 %.
Le concept central de la gestion des risques est de contrôler les pertes et le profit est le deuxième objectif. Un vieux dicton est de réduire les pertes et de laisser courir les profits.
