Коллеги, приветствую. Снова возвращаюсь мыслями к извечной проблеме — как поддерживать консистентность риска, когда сам рынок по своей природе непостоянен? Думаю, многим знакома ситуация: стратегия, отточенная на истории, в реале начинает генерировать либо неоправданно большие просадки на всплесках волатильности, либо упускает существенную часть движения на затишье. Фиксированный сайзинг или даже простые процентные стопы тут часто дают осечку. Особенно остро это чувствуется на волатильных инструментах.
Некоторое время назад снова плотно погрузился в подходы Роберта Карвера к систематической торговле, в частности в его методологию таргетирования волатильности. Идея, безусловно, не нова, но дьявол, как всегда, в деталях реализации. Ключ в попытке нормализовать ожидаемое денежное колебание позиции за операционный период, приведя его к заранее заданному целевому значению, производному от общего риск-лимита портфеля. Звучит логично, но требует аккуратного выстраивания всей цепочки расчетов.
Последние дни как раз потратил на то, чтобы собрать рабочую реализацию в TSLab, следуя этой концепции. Получился довольно интересный механизм динамического сайзинга, реагирующий на «нервозность» рынка. Весь этот путь, от разбора исходных формул Карвера до конкретной сборки логики расчета Скаляра и базовой позиции в TSLab, постарался подробно зафиксировать. Оставил разбор процесса вот тут,
на YouTube
youtu.be/nwMfiJRTidk?si=WmodF_UoYChSqadS
— возможно, кому-то пригодится как отправная точка для работы с отдельным инструментом или для сравнения со своими наработками. Там же показал, как эти расчетные величины можно вывести и контролировать непосредственно в интерфейсе Лабы. Конечно, следующий логический шаг — это перенос на портфель. Интересно было бы услышать мнение коллег: кто как решает задачу динамического сайзинга для одиночных инструментов? Используете волатильность напрямую или какие-то производные метрики? Сталкивались ли с практическими сложностями уже на этом этапе?
PS: PS: Забавно, как система, построенная на вполне рациональных принципах таргетирования волатильности, может идеально отработать математику… и оказаться в микроскопической позиции перед самым сильным трендовым движением года, потому что оно началось после фазы низкой волы. Но это классика — идеальное исполнение локальной задачи может привести к неоптимальному глобальному результату. Вечный поиск баланса.
1. Риск измеренный в инструменте и риск, измеренный в торговой системе на этом инструменте, это разные риски. Мы же входим сделку не от балды.
2. Динамическая схема расчета сайза может потребовать изменения сайза за время жизни открытой по сделке позиции, а может фиксироваться на весь период жизни сделки. В первом случае оказывается, что сама система (и каждая система) должна включать в себя и переменный сайзинг. Это не только усложняет системы, но влечет с собой увеличение транзакционных издержек.
3. Подобный расчет позиции может разрушить торговую систему, если её финансовый результат зависит от текущей рыночной волатильности. А в жизни такое случается нередко.
4. Поэтому в мультисистемных портфелях обитатели смартика обычно предпочитают выравнивать вклад расчетных рисков систем в риск портфеля через веса систем. Безотносительно к волатильности.
Ваш комментарий прекрасно иллюстрирует, что таргетирование волатильности – это мощный, но не единственный и не универсальный инструмент риск-менеджмента. Его применение требует понимания как его собственных ограничений (сложность интрадей-коррекции, потенциальный конфликт с логикой ТС), так и контекста всей торговой системы и портфеля. Огромное спасибо за то, что поделились этими ценными соображениями!