Navržení základního obchodního systému

Autor: Roman 8 roky Komentáře

Následující část práce se věnuje návrhu obchodního systému na základě vlastních zkušeností a poznatků z literatury a internetových zdrojů, který bude postavený na technické analýze. Bude v ní vysvětleno, na základě čeho se bude vstupovat a vystupovat z obchodů, co se bude dělat po vstoupení do pozice, jak velké budou obchodované objemy a vše, co s tím souvisí. Dále bude popsáno, jak bude systém testován. Výsledky budou zaznamenány a okomentovány v kapitole 3.

2.1 Obecná strategie

Při volbě obecné strategie jsem vycházel zejména z:

  • velikosti mého obchodního účtu,
  • struktury poplatků,
  • časové náročnosti na řízení obchodů,
  • mojí tolerance k riziku,
  • dostupných nástrojů k provádění analýz.

Trend Following System (TFS), který navrhuji, je založený na nalezení akcií na počátku několikatýdenních trendů a udržení se v nich. Protože velikost obchodovaných pozic je, jak je vysvětleno dále, okolo 2.000 USD, při poplatcích za vstup a výstup v úhrnu 20 USD by mělo dojít od otevření po uzavření pozice k cenovému pohybu akcie nejméně o 1%. Při menším cenovém pohybu by se obchod v důsledku poplatků stal ztrátovým. Vzhledem k velikosti pozic a velikosti počátečního účtu, který jsem zvolil, si myslím, že by bylo velmi obtížné vytvořit fungující systém, který by profitoval na trzích, které se pohybují do strany. Byť se v nich dají najít krátkodobé růsty a poklesy, zejména výše poplatků a dále nereálnost přesné identifikace dna a vrcholu, by takový systém odsoudila k neúspěchu.

Velikost počátečního účtu jsem stanovil na 20.000 USD. To po přepočtení průměrným kurzem ČNB za první čtvrtletí roku 2010 činí zhruba 375.000 Kč. (Česká národní banka, 2010) Předpokládám, že s podobně vysokou částkou by mohli obchodovat drobní obchodníci a navržený obchodní systém by pro ně mohl být také použitelný. V případě menšího účtu je možné redukovat počet pozic spíše než jejich velikost.

TFS je postavený tak, aby nebyl příliš časově náročný. Stačí u něj každý den krátká kontrola s případným zadáním pokynů na následující den.

2.2 Používaný software

Software, který budu používat pro technickou analýzu akcií, je webová Java aplikace ProRealTime Complete Workstation od společnosti ProRealTime SARL. V bezplatné verzi na www stránce www.prorealtime.com umožňuje zobrazovat denní data z akciových trhů a futures (ty lze dále agregovat do týdenních, měsíčních, apod.), obsahuje nástroje na technickou analýzu, kreslení do grafů, backtesting a screening cenných papírů. V placené verzi by bylo možné používat např. real-time data nebo modul pro papírové obchodování. (ProRealTime, 2010)

Všechny provedené změny jsou ukládány a po přihlášení je možné se k nim vrátit. Bezplatná verze je pro analýzu a vytváření obchodních systémů pro akciové trhy postačující.

Dalším nástrojem je webová aplikace Google Finance poskytovaná společností Google Inc. na adrese http://www.google.com/finance/stockscreener, kterou budu používat pro screening akcií. (Google Finance, 2010)

Přestože se tím tato práce nezabývá, skutečné obchodování s akciemi bych prováděl v aplikaci e-Broker od české Finanční skupiny Fio.

2.3 Výběr akcií

Výběr akcií, neboli stock screening, budu provádět pomocí webové online aplikace Stock Screener od společnosti Google, která je součástí služby Google Finance a je volně přístupná na adrese http://www.google.com/finance/stockscreener. Jelikož by měl být celý systém co nejjednodušší, aplikuji pouze 4 filtry.

Prvním filtrem je velikost firmy, která by měl být více než 5 miliard USD (měřeno tržní kapitalizací). Tento filtr by měl zabezpečit, že se do výběru dostanou pouze velké a relativně stabilní společnosti. Druhým filtrem je cena akcie, jejíž 200-denní průměr by měl být mezi 2 a 50 USD. To zaručí snadnou dělitelnost kapitálu mezi jednotlivé pozice a zároveň vylučuje společnosti s příliš nízkou cenou, která může být známkou, že něco není v pořádku. Další dva filtry se týkají průměrného ročního růstu příjmů společnosti, a to za posledních 5 a posledních 10 let. Ten by měl být v obou případech 10% a více. Horní strop stanovím na 50% s předpokladem, že vyšší růst příjmů musel být způsoben nějakou výjimečnou jednorázovou situací.

Po takto nastavených filtrech získám více než 100 společností z celkových více než 8000, které se nachází v databázi aplikace. Tento počet by měl být pro reálné obchodování dostačující, aby bylo z čeho vybírat. Pro účely testování jsem filtr zúžil, aby bylo vybráno méně společností, viz následující tabulka. Ze 34 společností, které filtrem prošly, jsem zvolil 10 z nich.

Tab. č. 1: Rekapitulace nastavení screeningových filtrů

Filtr pro skutečné obchodování
Tržní kapitalizace více než 5 mld. USD
Průměrná cena za posledních 200 dní 2 – 50 USD
Průměrný růst příjmů za posledních 5 let 10 – 50%
Průměrný růst příjmů za posledních 10 let 10 – 50%
Filtr pro testování systému
Tržní kapitalizace 5 – 50 mld.USD
Průměrná cena za posledních 200 dní 10 – 50 USD
Průměrný růst příjmů za posledních 5 let 15 – 30%
Průměrný růst příjmů za posledních 10 let 15 – 30%

Firmy, na kterých budu systém vytvářet a testovat jsou obchodovány na NYSE nebo NASDAQ. Jsou to:

  • Aluminum Corp. of China Limited (ACH),
  • Coach, Inc. (COH),
  • Companhia Siderurgica Nacional (SID),
  • Noble Corporation (NE),
  • PT Telekomunikasi Indonesia (TLK),
  • Tenaris S.A. (TS),
  • Thermo Fisher Scientific Inc. (TMO),
  • UnitedHealth Group, Inc. (UNH),
  • Urban Outfitters, Inc. (URBN),
  • Wipro Limited (WIT).

2.4 Základní vstupní a výstupní strategie

Vstupy do obchodů budou prováděny na základě klouzavých průměrů. Budu testovat několik možností pro vstupy a výstupy. Jednou z možností je křížení ceny a klouzavého průměru. Další možností je křížení dvou klouzavých průměrů. Zároveň jdou použít klouzavé průměry různých druhů nebo různých délek. Podle testování, které prováděl Gerald Appel a W. Frederick Hitschler, se výsledky získané použitím vážených průměrů s větší váhou u novějších cen příliš neliší od použití exponenciálních průměrů (EMA). (Appel, Hitschler, 1990) Do svých strategií jsem proto zahrnul průměr jednoduchý (MA) a exponenciální.

Podle vlastních zkušeností a dostupných zkušeností obchodníků, které lze najít na internetu nebo literatuře, není těžké odhadnout, jaké délky průměrů je vhodné použít. V rámci svého obchodního systému jsem se však rozhodl provést rozsáhlé testování, které bude na tyto parametry zaměřené. Důvody jsou dva:

  1. jinými doporučované „optimální“ parametry se mohly v průběhu času změnit nebo nedostatečně reflektují výběr akcií do portfolia,
  2. nalezení vlastních parametrů a podstoupení rozsáhlejšího a pracnějšího testování mi umožní vybudovat si k systému důvěru, bez níž by nešel použít.

Díky tomu, že použitý software umožňuje naprogramování vlastních backtestů včetně programové optimalizace, získám nejdříve optimální parametry na základě kritéria ziskovosti. Protože budou tyto parametry pro každou akcii jiné, pokusím se je zprůměrovat a nalézt tak obecně použitelné délky klouzavých průměrů.

Vzhledem k tomu, že testy budu provádět na omezeném časovém intervalu, může se stát, že signál k nákupu proběhl již před začátkem intervalu (tj. před 01.04.2005). Pokud se tak stalo a k 01.04.2005 ještě nedošlo k signálu k prodeji, vstoupím v tento den s danou akcií do pozice.

Následující tabulka přehledně ukazuje všechny mnou navržené strategie, které podrobněji rozeberu dále.

Tab. č. 2: Základní vstupní a výstupní strategie

Označení Indikátor Akce Indikátor Signál Délka MA/EMA
1a P/MA Close cena jde nad MA nákup optimalizovaná
Close cena jde pod MA prodej optimalizovaná
1b P/MA Close cena jde nad MA nákup průměrná
Close cena jde pod MA prodej průměrná
2a P/EMA Close cena jde nad EMA nákup optimalizovaná
Close cena jde pod EMA prodej optimalizovaná
2b P/EMA Close cena jde nad EMA nákup průměrná
Close cena jde pod EMA prodej průměrná
3a MA/MA MA kratší jde nad MA delší nákup optimalizovaná
MA kratší jde pod MA delší prodej optimalizovaná
3b MA/MA MA kratší jde nad MA delší nákup průměrná
MA kratší jde pod MA delší prodej průměrná
4a EMA/EMA EMA kratší jde nad EMA delší nákup optimalizovaná
EMA kratší jde pod EMA delší prodej optimalizovaná
4b EMA/EMA EMA kratší jde nad EMA delší nákup průměrná
EMA kratší jde pod EMA delší prodej průměrná
5a EMA/MA EMA kratší jde nad MA delší nákup optimalizovaná
EMA kratší jde pod MA delší prodej optimalizovaná
5b EMA/MA EMA kratší jde nad MA delší nákup průměrná
EMA kratší jde pod MA delší prodej průměrná

 

Popis strategie 1a P/MA

Tato jednoduchá strategie je založena na pohybu kurzu akcie přes její jednoduchý klouzavý průměr. Klouzavý průměr ukazuje, jestli se cena vyvíjí v rostoucím nebo klesajícím trendu, nebo jestli se pohybuje do strany. Překřížení ceny nad její klouzavý průměr je považován za signál k nákupu. Předpokládá se, že cena bude dále růst. Naopak překřížení ceny pod její klouzavý průměr indikuje, že cena bude dále klesat.

V této variantě budu pomocí naprogramovaného testu hledat optimální délku klouzavého průměru pro nákupní signály a optimální délku pro prodejní signály, a to pro každou akcii zvlášť.

Popis strategie 1b P/MA

Po získání dat ze strategie 1a zprůměruji zjištěné optimální hodnoty jednoduchých klouzavých průměrů. Ze vzorku deseti parametrů MA pro nákup a deseti průměru pro prodej vyčlením krajní hodnoty, abych se vyhnul extrémům. Na zbývajících 8 hodnot pro oba typy signálů aplikuji aritmetický průměr a se získanými dvěmi hodnotami provedu test na celém portfoliu vybraných akcií.

Popis strategie 2a P/EMA

Strategie 2a je totožná se strategií 1a s tím rozdílem, že hledanými optimalizovanými hodnotami jsou exponenciální průměry.

Popis strategie 2b P/EMA

Obdobně jako ve strategii 1b budu i zde stejným způsobem průměrovat získané hodnoty, které budu posléze aplikovat na portfolio.

Popis strategie 3a MA/MA

Předpokládám, že strategie založené na křížení ceny a jejího průměru mohou vykazovat velké množství falešných průniků, které nepovedou k ziskovým obchodům, nebo bude docházet k velkým výkyvům v hodnotě pozic (vysoký drawdown). Z tohoto důvodu budu testovat strategie založené na křížení dvou klouzavých průměrů různých délek – v tomto případě jednoduchých klouzavých průměrů.

Pokud kratší jednoduchý klouzavý průměr kříží delší, považuje se to za signál toho, že cena akcie bude dále růst. Kratší průměr agreguje vývoj cen za několik posledních dní a pokud překonává delší průměr, může to být známkou toho, že oproti minulosti nastává rostoucí trend, nebo že se růst urychluje. Obdobně překřížení kratší průměru směrem dolů přes delší je signálem k prodeji.

V této variantě budu hledat programově optimalizované hodnoty použitých klouzavých průměrů a na rozdíl od strategií typu P/MA, které dávaly různý průměr pro nákup a pro prodej, budou zde tyto průměry stejné. To znamená, že pokud by signálem pro nákup bylo překřížení pětidenního klouzavého průměru přes dvacetidenní směrem vzhůru, signálem pro prodej bude taktéž překřížení pětidenního přes dvacetidenní, tentokrát směrem dolů.

Popis strategie 3b MA/MA

Hodnoty získané z testování strategie 3b zprůměruji jednoduchým aritmetickým průměrem. Opět vynechám krajní hodnoty, abych se vyhnul extrémům. Na zbývajících 8 hodnot pro oba typy signálů aplikuji aritmetický průměr a se získanými dvěmi hodnotami provedu test na celém portfoliu vybraných akcií.

Popis strategie 4a EMA/EMA

Strategie 4a je stejná jako strategie 3a, ale hledanými optimalizovanými hodnotami jsou exponenciální průměry. Přechod kratšího exponenciálního klouzavého průměru nad delší je signál k nákupu, přechod pod je signál k prodeji pozice.

Popis strategie 4b EMA/EMA

Optimální parametry z testování 4a EMA/EMA zprůměruji jednoduchým aritmetickým průměrem s vynecháním krajních hodnot. Takto získané 2 průměry, jeden kratší a jeden delší, použiji na celé portfolio akcií.

Popis strategie 5a EMA/MA

Exponenciální průměr rychleji reaguje na změnu ve vývoji kurzu akcie než jednoduchý. Smyslem této strategie je vyzkoušet, jestlikombinace exponenciálního a jednoduchého průměru nepřinese lepší výsledky než současné aplikování stejných typů průměrů.

Nákupní signál je dán, když exponenciální průměr jde nad jednoduchý, a prodejní signál, když exponenciální průměr jde pod jednoduchý.

Popis strategie 5b EMA/MA

Z hodnot z předchozího testování 5a udělám aritmetické průměry a otestuji je na celém portfoliu.

2.5 Poplatky

Při obchodování přes Fio, burzovní společnost, a. s., platí obchodník poplatky Fio za každý realizovaný obchod do 100 akcií 7,95 USD a nad 100 akcií 9,95 USD. Dále Fio účtuje poplatek za telefonické nebo osobní podání pokynu 2 USD, elektronické podání je zdarma. Poplatky třetím stranám (např. organizátor trhu nebo depozitář) jsou různé podle toho, na jaký trh je obchod směřován, a jsou odvozeny buď od počtu obchodovaných akcií, nebo jednorázově za celý obchod. Pokud se obchodník nerozhodne jinak, Fio směřuje pokyny na jednotlivé trhy podle vlastní Strategie provádění pokynů. Ta je uzpůsobena k placení co nejnižších poplatků třetím stranám. Malé objednávky Fio uspokojuje přes elektronické tržiště ARCA s poplatkem 0,034 USD / kus do 100 akcií a 0,004 USD / kus nad 100 akcií. Větší probíhají přes elektronická tržiště ATD nebo CITX, která účtují 0,6 USD / obchod. Fio dále uvádí, že Příloha k ceníku základních služeb má pouze informativní charakter. To ukazuje i reálné obchodování, kde poplatky ATD a CITX odpovídají 0,9 USD / obchod. Tuto výši používá na svých stránkách i Fio v příkladu výpočtu poplatku  na www: http://www.fio.cz/.

Dalšími poplatky jsou ty, které se odvádí při prodeji Securities and Exchange Commission (SEC) ve výši 0,00169% z objemu prodeje a National Association Of Securities Dealers (NASD) ve výši 0,075 USD / 1000 ks akcií. (Fio, 2010)

Pro účely testování tohoto systému budu předpokládat, že obchody jsou směřovány elektronicky vždy na trh ATD s poplatkem 0,9 USD / obchod a budu abstrahovat od poplatků placených SEC. Výsledný poplatek by činil 8,85 USD pro nákupy do 100 ks a 10,85 USD pro nákupy nad 100 ks. Pro prodeje by byl poplatek o 0,075 USD vyšší (pokud nebude obchodováno více než 1000 akcií). Při obchodech do 100 ks vychází průměrný poplatek za transakci na 9,225 USD a nad 100 ks na 10,8875 USD. V obchodním systému budu uvažovat jednotný poplatek za transakci 10 USD, tj. 10 USD za nákup a 10 USD za prodej akcií.

2.6 Stop-loss

Stop-loss příkaz budu používat ve verzi Trailing Limit ve výši 2% z celého objemu účtu. Jelikož je velikost jedné pozice do začátku stanovena na 2.000 USD z celého objemu účtu, činí stop-loss pro každý obchod maximální riziko ztráty 20% na otevíranou pozici, neboli 400 USD.

2.7 Velikosti pozic a jejich diverzifikace

Velikost pozic, které budu otevírat, by měla být dostatečná vzhledem k poplatkům, které jsou 20 USD na celý realizovaný obchod. Z praktické zkušenosti s akciemi mi vyplývá, že otevírané pozice by měly být alespoň ve výši 2.000 USD. Pro zaplacení samotných poplatků je tedy nutné, aby došlo ke změně ceny o 1% v předpokládaném směru. Při menším objemu obchodovaných akcií by poplatky výrazně ukrajovaly z potenciálních zisků.

Při počátečním účtu o velikosti 20.000 USD bude v jednu chvíli možné otevřít 10 pozic o velikosti 2.000 USD. Předpokládám, že při rostoucím účtu by byla velikost pozice zachována a od dvacetitisícového účtu by se stanovovala jako 10% z celkové velikosti kapitálu určeného pro obchodování. To by rozdělilo riziko mezi 10 různých akciových titulů. Toto množství by mělo umožnit jak ochranu před vysokými ztrátami, tak obchodování s potenciálně nejlepšími akciemi.

2.8 Postup testování obchodního systému

Obchodní systém budu testovat a poté optimalizovat na historických datech od 01.04.2005 do 01.04.2009. Období dlouhé 4 roky by mělo poskytnout dostatek informací pro nastavení parametrů. Obsahuje jak období dlouhodobého růstu akciového trhu jako celku, tak období výrazného poklesu trhu (měřeno indexem SP500).

Jako testovací vzorek poslouží 10 akciových titulů z amerického akciového trhu, jejichž výběr je též součástí systému, viz předchozí kapitola. Nejdříve budu automaticky optimalizovat parametry pro všechny akcie u všech mnou navržených strategií. Poté vypočtu aritmetické průměry ze získaných hodnot a ty aplikuji na portfolio akcií.

Systém by se měl ukázat jako funkční za následujících předpokladů:

  1. nebude ztrátový,
  2. porazí strategii Kup a drž použitou na stejné akcie a na index SP500,
  3. porazí strategii pravidelného Přikupování (Pyramidování) použitou na stejné akcie a na index SP500.

2.8.1 Srovnávací strategie

Obě použité srovnávací strategie jsou obecně známé. Jejich detailnější popis a mnohaleté testování lze najít např. v knize Intelligent Investor od Benjamina Grahama (Graham, 2003)

Výsledky z testování systému porovnávám s hypotetickou výkonností strategie Kup a drž při volbě stejných akcií a Kup a drž indexu SP500. V rámci této strategie otestuji jednorázové nakoupení akcií, resp. indexu, na začátku sledovaného období a jejich prodej na konci období. Každý z deseti akciových titulů nakoupím za 2.000 USD, celková výše investice tedy bude 20.000 USD. Se stejnou částkou a porovnatelným způsobem testuji i vlastní strategie. Index SP500, vzhledem k tomu, že je pouze jeden, nakoupím na počátku za 20.000 USD.

Jako další porovnání poslouží strategie Přikupování. V rámci ní budu dělat nákupy akcií (a opět i indexu SP500) na začátku každého měsíce s fixní částkou. Ta bude v případě akcií činit 2.000/n USD, kde n je počet měsíců v rámci sledovaného období (v tomto případě 48). U indexu bude 20.000/n USD. U této strategie budu předpokládat nulové poplatky, protože při takto nízkých objemech nákupů by hrály příliš velkou roli a pro hypotetické otestování si můžu dovolit od nich abstrahovat. Dalším nezbytným předpokladem, který ve skutečnosti nelze provést, je dělitelnost akcií, resp. indexu.

Následující tabulka rekapituluje jednotlivé srovnávací strategie:

Tab. č. 3: Srovnávací strategie

Označení Postup
6a Kup a drž Nákup jednotlivých akcií na začátku období, prodej na konci období
6b Kup a drž Nákup indexu na začátku období, prodej na konci období
6c Přikupování Přikupování jednotlivých akcií o stejném objemu (USD) na začátku každého měsíce, prodej všeho na konci období
6d Přikupování Přikupování indexu SP500 o stejném objemu (USD) na začátku každého měsíce, prodej všeho na konci období
Kategorie:
  Obchodování akcií
článek byl sdílen 0 krát
 000

Přidat komentář

Tvůj email nebude zveřejněn.