Биржевая торговля по трендам. Как заработать, наблюдая тенденции рынка

Ковел Майкл

В разнице между этими двумя точками зрения кроется ответ на вопрос, почему выдающиеся трейдеры, торгующие по тренду, из одиночных игроков превратились во владельцев крупных успешных компаний, которые, как правило, работают с более высокой доходностью, чем так называемые зубры Уолл-стрит. Почему финансисты Уолл-стрит спокойно наблюдают за тем, как Джон Генри или Билл Данн завоевывают лидирующие позиции на тех рынках, где они сами могли бы и, наверно, должны были бы доминировать? Причина заключается в чрезмерном увлечении Уолл-стрит целевыми ориентирами. Уолл-стрит стремится достичь средних показателей доходности, соответствующих основным индексам, в то время как цель торгующих по тренду – максимальная доходность.

Крупные, респектабельные корпорации Уолл-стрит, в отличие от торгующих

по тренду, оценивают свой успех исходя из среднерыночных показателей, а не максимизации прибыли. Эти компании рассматривают средние значения и отклонения от них, чтобы определить степень эффективности своей работы. Они так зависимы от иррациональных потребностей своих клиентов, что стратегия следования тренду кажется им неубедительной.

Другими словами, колебания вокруг среднего значения (стандартное отклонение), как правило, используется Уолл-стрит для определения уровня риска (см. главу 3). Компании Уолл-стрит предпочитают последовательность максимизации прибыли, в результате их доходность всегда находится на среднем уровне. Как перестать ориентироваться на средние показатели? Это непросто. На нас значительное влияние оказывает классическая теория финансов, которая практически полностью основана на нормальном распределении. Майкл Мобуссин и Кристен Бартхольдсон разъясняют плачевное состояние дел:

«Нормальное распределение – это базовый принцип теории финансов, включая теорию случайных блужданий, САРМ-модель (модель оценки доходности финансовых активов), VaR-модели (модели рисковой стоимости) и модели опционного ценообразования Блэка – Шоулза. Например, назначение моделей рисковой стоимости (VaR) – оценка с заданной вероятностью максимальных потерь инвестора при том или ином составе портфеля. Хотя существуют различные типы VaR-моделей, в классической версии в качестве меры риска используется стандартное отклонение. Зная нормальное распределение, довольно просто рассчитать стандартное отклонение, а следовательно, уровень риска. Однако если изменения цен происходят не по принципу нормального распределения, измерение риска при помощи стандартного отклонения становится некорректным» [189] .

Проблема использования стандартного отклонения в качестве меры риска можно рассмотреть на следующем примере: у двух трейдеров с идентичными показателями стандартного отклонения может быть совершенно разное распределение прибыли. У одного его можно изобразить в виде привычной кривой нормального распределения. У другого же распределение может характеризоваться такими статистическими понятиями, как эксцесс и асимметрия. Другими словами, историческая динамика его доходности далека от нормального распределения.

Прибыль торгующих по тренду не подчиняется и никогда не будет подчиняться принципу нормального распределения. Их трейдинг никогда не будет характеризоваться последовательными, средними по рынку показателями прибыли, квартал за кварталом соответствующими принятым ориентирам. Когда торгующие по тренду побеждают в игре с нулевой суммой и получают гораздо большую прибыль по сравнению с такими игроками, как Barings Bankи Long Term Capital Management, они зарабатывают на тех самых значительных отклонениях (статистических «выбросах»), имеющих место в нашем мире, где не работает принцип нормального распределения. Джерри Паркер из Chesapeake Capitalоткрыто говорит об этом:

«Я бы описал это так: следование тренду на пике рынка приводит к анормальному распределению результатов торгов. И это наше своеобразное конкурентное преимущество: в этих статистических “выбросах”. Я не знаю, есть ли у нас норма доходности по определению, но если вы следуете тренду на пике рынка, это приводит именно к такому распределению прибыли, поскольку мир нелинеен» [190] .

Жан-Жак Шенье, так же как и Джерри Паркер, считает, что рынки гораздо менее линейны и эффективны, чем полагают аналитики Уолл-стрит. Это происходит потому, что игроки, скажем на валютном рынке, могут участвовать в торгах не только для получения прибыли, но и с целью хеджирования, как это обычно делают центральные банки. Шенье подчеркивает, что в итоге они регулярно терпят убытки:

«Банк Японии осуществит валютную интервенцию для снижения курса иены <…>

японский коммерческий банк репатриирует зарубежные активы в иенах лишь для того, чтобы придать достойный вид своему балансу на конец финансового года. Итогом этих действий является повышение ликвидности, но достигнутая таким образом ликвидность неэффективна» [191] .

Для корректной оценки следования тренду и лучшего понимания слов Джерри Паркера полезно рассмотреть подробнее статистические понятия асимметрии и эксцесса. Отклонение, согласно определению Ларри Сведро из Buckingham Asset Management, измеряет статистическую вероятность получения более высокой или более низкой прибыли при значительном отклонении распределения от нормального по сравнению с обычно наблюдающимся ее значением при нормальном распределении. Например, при последовательном изменении величины прибыли следующим образом: -30, 5,10 и 15 %, среднее значение будет равно 0 %. При этом только в одном случае значение прибыли было ниже 0 %, т. е. наблюдался убыток, во всех остальных случаях прибыль превышала 0 %; но это единственное отрицательное значение гораздо сильнее отличается от среднего (0 %), чем положительные. Это называется отрицательной асимметрией. Отрицательная асимметрия наблюдается, когда количество значений, находящихся слева от средней величины по оси абсцисс (т. е. ниже среднего), меньше, но они расположены дальше от среднего, чем значения с правой стороны. Положительная асимметрия имеет место, когда количество значений, находящихся справа от средней величины по оси абсцисс (т. е. выше среднего), меньше, но они расположены дальше от среднего, чем значения с левой стороны [192] .

Как вы уже, возможно, догадались, для торгующих по тренду характерна прибыль при положительной асимметрии. Эксцесс, в свою очередь, показывает, насколько часто наблюдаются показатели, значительно отличающиеся от средней величины в большую или меньшую сторону. Если это происходит чаще, чем при нормальном распределении, имеет место высокий коэффициент эксцесса, если реже – то низкий. Высокий коэффициент эксцесса проявляется в значительно отличающихся от среднего показателях, называемых статистическими «выбросами». Выбросы указывают на более высокую долю очень низких и очень высоких значений прибыли, чем это ожидается при нормальном распределении [193] .

Марк Рцепчински, президент John W. Henry and Co. , излагает точку зрения своей компании:

«Асимметрия может быть положительной и отрицательной и нарушает симметричность распределения. Положительная асимметрия означает, что вероятность получения значительной прибыли больше, чем значительного убытка, отличающегося от среднего уровня на ту же величину. Асимметрия показывает направление неожиданных отклонений. Управление рисками направлено на минимизацию количества неожиданных отрицательных отклонений. “Выбросы”, или экстремальные значения доходности, нехарактерные для нормального распределения, очевидно, окажут влияние на показатель асимметрии. Рыночный спад 1987 г. обычно рассматривается как экстремальный “выброс”. Положительный “выброс” будет способствовать отклонению распределения в положительном направлении. Поскольку методология JWHпредусматривает ликвидацию убыточных и сохранение прибыльных позиций, в исторической динамике прослеживается тенденция к преобладанию положительных “выбросов” и более высокой вероятности получения положительных финансовых результатов. Отрицательная асимметрия проявляется в более высокой вероятности существенного отрицательного результата, отличающегося от среднего уровня на ту же величину» [194] .

Несмотря на существенную практическую значимость этих показателей, они, как правило, игнорируются. Мало кто подходит к трейдингу со статистической точки зрения. Люди либо не понимают, либо не признают асимметрию, эксцесс и положительную/отрицательную волатильность (см. главу 3). Если вы избегаете использования этих понятий, вы никогда не увидите мир глазами Джона Генри и Билла Данна и не поймете, что он нелинеен.

Наращивание капитала

Джим Роджерс, трейдер, не применяющий в торговле технический анализ, но сделавший состояние на торговле по тренду, отводит наращиванию капитала первое место в списке своих приоритетов: