Jozef Rudy, Quant Trader - rozhovor o kvantitatívnom obchodovaní Ako-investovat.sk .


Počuli ste už slovo Quant v súvislosti s profesiou vo finančnom svete? Quanti vedia dobre matiku, vedia programovať a ešte sa aj vyznajú na finančných trhoch. Namiesto intuície sa spoliehajú na čísla a backtesty. Pri rozhovore s Jozefom Rudym som sa tváril velice múdro a zobral som si aj okuliare, nech mi to trošku pridá na IQ.

 

Čo znamená slovo quant vo finančnom svete?

 

Veľa ľudí má skreslený pojem a nevie si predstaviť, čo to znamená. Dá sa povedať, že sú dva druhy quantov. Ten prvý je, že použitím matematického aparátu vypočítavajú teoretické ceny inštrumentov. Potom druhá veľká skupina je, že použitím matematického aparátu zarábajú peniaze.

 

A ty patríš do niektorej skupiny?

 

Ja patrím do tej druhej skupiny.

 

Takže sa snažíš zarábať peniaze.

 

Snažím sa zarábať peniaze systematickým prístupom k finančným trhom.

 

Opozitom voči kvantitatívnemu tradingu je discretionary prístup?

 

Áno. Discretionary sa dá Slovensky nahradiť aj slovom kvalitatívny.

 

Predpokladám, že úplne bežný podielový fond alebo aj väčšina hedge fondov robí kvalitatívne posúdenia investícií. Aký je najväčší rozdiel medzi kvantitatívnym a kvalitatívnym tradingom?

 

Ten najväčší rozdiel je asi ten, že kvalitatívny trading je založený na situačnej analýze, že sme tu a teraz. A na základe nášho know-how sa rozhodujeme, čo je v tomto momente najlepšia investícia. A veľakrát sa stáva to, že sa používajú všeobecne akceptované postupy alebo všeobecne akceptované vyjadrenie toho, čo je najlepšia investícia - napr. lacné akcie na základe fundamentálnych indikátorov. Lenže veľakrát sa stáva, že tí ľudia nevedia, ako by sa daná stratégia správala dlhodobo. Čiže ten hlavný rozdiel je ten, že ja si zoberiem nejaké axiómy, ktoré sú všeobecne prijímané na Wall Street a sú popísané vo finančnej literatúre, ale vždy sa pýtam, či je to naozaj tak.

 

Naprogramujem si ich a otestujem za posledných 20, 30 rokov, resp. za koľko rokov existujú dáta na daný trh. A vidím, či axióma je pravdivá alebo nie je. Či správanie obchodovacej stratégie je konzistentné v čase a či by som si dokázal predstaviť, že by som takýmto spôsobom manažoval časť svojich peňazí alebo časť peňazí firiem, pre ktoré pracujem ako konzultant.

 

Nakoľko sú tie backtesty spoľahlivé? Keďže v drvivej väčšine prípadov ti v backteste vyjde krajšie číslo ako to, čo v realite zobchoduješ.

 

To je veľmi dobrá otázka. Samozrejme, že i táto oblasť má svoje riziká. Nie je to také jednoduché a ja som si prešiel za sedem rokov, ktoré sa tomuto venujem, veľmi veľa backtestov. Myslím si, že čím menej parametrov má stratégia, čím je jednoduchšia, tým lepšie. Vždy prichádzam k tomu, že čím je stratégia jednoduchšia, tým je robustnejšia a bude sa lepšie správať v budúcnosti. Stratégia by mala mať minimum parametrov a mala by byť založená na anomálii alebo efekte, ktorý je popísaný v akademickej literatúre. Musí byť popísané, prečo ten efekt funguje a musí to byť dlhodobý fenomén. Takým príkladom je kupovanie akcií po pozitívnom earnings announcemente.

 

Chcel som tu otázku smerovať týmto smerom: v linkedin profile máš popísanú vlastnú štúdiu, ktorá má Sharpe ratio 2,0. Teda cieľový výnos na úrovni 20 % a drawdown do 10 %. Je to však len backtest a v realite Sharpe ratio 2,0 neurobíš.

 

Áno, je veľmi ťažké urobiť Sharpe ratio okolo 2. Trochu ťa poopravím, že to nie je drawdown 10 %, ale volatilita 10 %, aby bol Sharpe ratio 2, keď zanedbáme úrokové miery.

 

Ja sa na to pozerám tak, že ten backtest so Sharpe ratiom 2 je jedna z mojich piatich stratégií. A tých stratégií mám viac. Sharpe ratio tých stratégií sa líši v škále od 1 po 2. A samozrejme sa dá očakávať, že v budúcnosti bude priemerné Sharpe ratio tých stratégií nižšie ako v backteste. Ale tým, že tie stratégie sú robustné a majú úplne minimálny počet parametrov, očakávam, že Sharpe ratio v budúcnosti nebude výrazne nižšie ako 2. Keď bude priemerné Sharpe ratio celého portfólia okolo 1,5, budem veľmi spokojný. Aj 1 v dlhodobom horizonte (20 – 30 rokov) je veľmi dobré.

 

Backtest ti teda poslúži na to, že si na základe neho vyberieš stratégie s najlepšími parametrami?

 

Stratégie si vyberám na základe toho, čomu verím a čo dlhodobo fungovalo. Také dve základné stratégie sú: trend-following a stock-picking.

 

Trend-following je podobná metóda, akú používajú CTAs (Commodity Trading Advisors), a to je najúspešnejší segment hedge fondov. Bývajú veľmi transparentní, majú track rekord dlhý 30, 40 rokov, mnohé majú Sharpe ratio nad 1. Za takéto dlhé obdobie je to fantastický výsledok. Je to neporovnateľne lepšie ako napríklad Warren Buffett, ktorý je určite známejší ako CTAs, hoci väčšina ľudí ani nevie, čo to presne znamená.

 

Je dobrý dôvod očakávať, že metódy CTAs budú fungovať aj v budúcnosti, pretože tieto metódy sú veľmi jednoduché. Nasledujú strednodobý trend – pármesačný, napríklad 10-mesačný trend a investujú do všetkých možných asset classov, ktoré existujú. Zoberú si 50 alebo 70 futures, z toho 20 na equity indexy, na dlhopisy, komodity a na všetky možné asset classes, čo existujú. Sila tej metódy je v tom, že úplne rovnaký matematický aparát používajú na všetky futures. Investujú napríklad, keď to zjednoduším, iba do tých, čo sú nad 10-mesačným moving averagom. Potom je veľmi dôležitý position sizing a management risk. Ale čím jednoduchšia je metóda investovania, tým je výsledok backtestu robustnejší. Toto je príklad tej robustnosti u CTAs. Na trend-followingu je jedna z mojich dvoch hlavných stratégií, na ktorých si zakladám svoje dlhodobé ciele, a ktorá verím, že bude fungovať dlhodobo.

 

Stock-picking je podobné tomu, čo robí Warren Buffet. Na základe fundamentálnych indikátorov sa dá vyjadriť, či je akcia lacná a dobrá. To sa dá vyjadriť úplne krásne systematicky. Warren Buffett ale v roku 2008 veľmi utrpel, mal veľký drawdown. Tomu sa dá vyhnúť napríklad skombinovaním fundamentálnych indikátorov so spomínaným moving averagom, kde vysekáme drawdowny. Môj trend-following a stockpicking sú dve stratégie, u ktorých očakávam, že budú dlhodobo v nasledujúcich 30, 40 rokoch bez problémov fungovať.

 

Trend following alebo CTAs fungovali, ako hovoríš, okolo 20, 30 rokov. Ale keď posledné 2 – 3 roky nemali úplne najlepšiu výkonnosť.

 

Presne tak. A presne to je dôvod, prečo podľa môjho názoru budú fungovať aj v budúcnosti veľmi dobre. Pretože keď majú všetky dlhodobo fungujúce stratégie, napríklad value investing alebo trend-following, nejaký výraznejší drawdown, tak tí, čo im nie úplne veria, ich prestanú tradovať a ostane menšia skupina, ktorá tej stratégii reálne rozumie a neskáče medzi investíciami a nenaháňa krátkodobé výnosy. A to naháňanie výnosov robí oveľa viac ľudí, ako by som reálne veril, že robí.

                                                                                                         

Takže si myslíš, že naďalej to bude fungovať bez problémov?

 

Áno.

 

CTA v rokoch 2008 – 2009 zarobili veľmi veľa, teraz sú také skôr priemerné.

 

Naformuloval by som to tak, že súčasné obdobie sa nevymyká historickému priemeru výkonnosti CTAs.

 

Ako si sa dostal vôbec ku kvantitatívnemu tradingu?

 

Možno by som mal začať skôr, že ako som sa vôbec dostal k tradingu.

 

Otvoril si si účet u brokera?

 

Otvoril som si účet u FIO.

 

A kedy?

 

To bolo v roku 2007.

 

A chodil si do školy alebo si už pracoval?

 

Ešte som chodil do školy, bol som vtedy v Španielsku na univerzite.

 

Bolo to skôr zo zábavy, alebo si chcel začať seriózne investovať?

 

To hlavné, čo ma pritiahlo k tradingu, bolo, že vždy som mal nekonvenčné myšlienky, ktoré som chcel testovať. Keď si zamestnaný niekde vo firme, nemáš ako dokázať, že ty máš pravdu. Ale pri tradovaní máš ako dokázať, že ty máš pravdu, aj keď máš iný názor ako celý svet. A najmä vtedy to vieš ukázať, ak je správny, ak sa potvrdí to, že nejaká netradičná investícia, nad ktorou by každý krútil hlavou, nakoniec bude úspešná.

 

Chcel som mať objektívny spôsob merania úspešnosti kreatívneho myslenia. A ďalšia vec, že pri tradingu zisk nezávisí od času, ktorý tomu venuješ, hoci ja som tomu venoval už strašne veľa času. Ale závisí len od úspešnosti obchodovania a množstva použitého kapitálu. Tieto dve veci teoreticky nie sú limitované, ale čas limitovaný je.

 

Pri tom prvom obchodnom účte, to už bol kvantitatívny trading? Bola to nejaká myšlienka, alebo čo si zobchodoval?

 

 

Ja už si presne nepamätám, čo som zobchodoval, ale úplne náhodou som kúpil Českú akciu na Českom trhu. Úplne smiešne množstvo. Ale ja som vtedy chcel vyskúšať, ako to bude, že keď kúpim, či nezačne padať. Také úsmevné.

 

Tá transakcia samozrejme nie je reprezentatívna tomu, čo robím. Už vtedy som vedel, že k tomu chcem pristupovať systematicky. A neobchodovať náhodne podľa toho, ako sa vyspím, ako si myslím, kam pôjdu trhy. Lebo už vtedy som videl, že to nie je dlhodobo udržateľný spôsob, ako byť úspešný. Mal som strašne veľa ideí a chcel som ich testovať. A vtedy ma prijali do asset managementu španielskej banky. Myslím, že aj na základe toho, že som im porozprával, koľko vecí som chcel testovať.

 

Vedel som, že úspešnosť spoločností vyjadrená kvantitatívnymi fundamentálnymi ukazovateľmi sa neukáže z rána do večera, ale je treba dlhšie obdobie. Chcel som na základe fundamentálnych dát zanalyzovať spoločnosti a potom kupovať dlhodobé opcie, napríklad päťročné. Ale to boli také naivné predstavy, lebo som ešte presne nepoznal všetky inštrumenty a ich likviditu. Im sa to ale páčilo. Keď som išiel na pohovor, z toho pohovoru odchádzala moja spolužiačka Španielka, ktorá mala, myslím, samé áčka. Ja som si hovoril, ja v Španielsku, čo tu hľadám, určite ma nezoberú. No zobrali ma. Hľadali niekoho, kto bude vedieť aj programovať, lebo tam nevedel programovať nikto. Spúšťali fond fondov, volal sa Altair. A nevedeli veľmi, akým spôsobom ho chcú manažovať. Chceli ho manažovať kvalitatívne.

 

Mali sa tam kupovať fondy z platformy Lyxoru. Neboli to priamo hedge fondy, ale managed accounts v platforme, ktorá obsahovala 200 fondov Lyxoru, ktoré boli kópiou tých hedge fondov. Akurát tam odpadali legálne issues, že fond ukradne peniaze a podobne. Takže to bolo pod plnou kontrolou Lyxoru. V tej platforme bolo 200 fondov, no a z nich sme vystavali portfólio 30. V podstate som tam začal robiť internship. No a začal som im dosť hovoriť do toho, ako by to mali robiť. Úplne som vtedy ešte nevedel ani programovať v Matlabe. Ale poznal som programovacie metódy, ktoré sú univerzálne skrz všetkými jazykmi. Ešte zo strednej školy, kde som programoval v Turbo Pascale. Začal som v Exceli a VBA, mean-variance optimization Markowitzova a takéto veci a skončil som pri posudzovaní senzitivity fondov na primárne asset classes a vypočítavanie, akú alfu pridáva ten-ktorý manažér. To bola hlavná metóda, ako oddeliť zrno od pliev, a zisťovanie ktorý manažér svoju alokáciu na major asset classes mení dynamicky a pridáva hodnotu. Lebo môže aj uberať hodnotu, ak to robí dynamicky – tak ten asi nebude dobrý. Na posúdenie závislosti som použil kointegráciu. To je metóda zameraná na dlhodobé dáta. Povie, či dané časové série fluktuujú okolo seba v čase. Moja idea však nebolo to, aby som posudzoval, kto je dobrý – ja som chcel byť ten dobrý z toho výberu. Chcel som sa zameriavať na primary asset classes, nie na secondary fondy. Čiže nie ja hľadať talent, ale ja byť tým talentom.

 

Vtedy už som sa naučil v Matlabe a začal som si testovať rôzne stratégie, ktoré som našiel v akademických paperoch. Jedna z nich bola pair trading na minútových dátach. Teda nie na dňových použitím kointegrácie, ale na – nazveme to high-frequency – nie milisekundové, ale päťminútové, polhodinové, hodinové. Pričom na to, aby si publikoval akademické články, musíš priniesť nejakú inováciu, musí to pridávať k literatúre niečo relevantné. Ale moja primárna úloha nebola ísť publikovať. Moje pohnútka bola testovanie stratégií.

 

Backtesty si chcel použiť sám pre svoje obchodovanie?

 

Áno, chcel som to použiť pre seba, chcel som vidieť, čo to bude robiť. No a začal som sa s tým hrať. Našiel som veľmi zaujímavé papere od jedného profesora z Anglicka, ktorý sa tomu tiež venoval a publikoval pár paperov s použitím kointegrácie. Čo som videl papere s použitím kointegrácie, konkurovala mu akurát Carol Alexander, ale podobne dobré papere som už nevidel. Napísal som mu, pozri, ja robím niečo také, skúšam podobné veci ako si ty robil v paperoch, ale na dátach s vyššou frekvenciou. A on mi napísal, že tiež nad tým rozmýšľal, že to urobí. Lebo požiadavkou kointegrácie nie je, že dáta sú dlhodobé, ale požiadavka je, že je veľa dátových bodov, ktoré sa použijú. A samozrejme pri päťminútových dátach máš bodov, koľko chceš.

 

Keď si hovoril, že tá štúdia musí byť lepšia, čo bola tvoja pridaná hodnota? Bolo to len, že si chcel stratégiu otestovať na minútových dátach?

 

Áno, to bolo použitie kointegrácie na vyššiu frekvenciu ako dennú.

 

Profesor z Anglicka mal iba dennú frekvenciu?

 

On mal dennú. A v literatúre to nebolo ešte dovtedy použité na vyššiu frekvenciu ako dennú.

 

Takže si sa do toho pustil?

 

Áno. Dlhšie sme potom korešpondovali a neskôr mi priznal štipendium a povedal, poď robiť doktorát do Anglicka. Po dvoch rokoch v Španielsku som už nevidel priestor na odborný rast. Ale myslel som si, že je priestor učiť sa od neho. Pretože tento človek nebol čistý teoretik, ktorý celý život prežil na univerzite, ale šéfoval kvantitatívnemu oddeleniu v BNP Paribas. A myslel som si, že je teda dosť veľa vecí, ktoré sa môžem od neho naučiť. Tak som výzvu prijal, zdvihol sa a išiel do Anglicka.

 

Ako to potom dopadlo? Robil si tam ďalších X štúdií... Zbackestoval si to na inej vzorke, na minútových dátach alebo niečo iné?

 

Ja som vymýšľal úplne rôzne veci. V literatúre je toho veľa publikované, je ťažké vymyslieť niečo nové. Ale vždy je to tak, že si prečítaš 100 vecí, tri veci sa ti páčia, ďalšie veci ti napadnú a ty to skombinuješ. A to nóvum je v kombinácii, v tvojej novej myšlienke k tomu pridanej. A keď to ešte dáva dobré výsledky, iba vtedy sa štúdia môže publikovať. Lebo zradnou kvalitou akademického výskumu je, že sa publikujú len papere s pozitívnymi výsledkami. A ty nevieš, že čo nefunguje, lebo tie papere sa nepublikujú. Takže je veľmi ťažko vedieť, čo funguje. Hoci keby sa publikovali aj tie, že čo nefunguje, by ti výrazne pomohli.

 

V Anglicku som robil 4 papere. Jeden už spomínaný s vysokofrekvenčnými dátami s použitím kointegrácie. A potom som sa začal hrať s takými vecami ako napríklad mean-reversion. Ten efekt fungoval celkom dobre, teraz si nepamätám presne, ale asi tak pred 10 rokmi prestal fungovať. Konkrétna stratégie bola buy losers, sell winners od close to close. Keď zarátaš aj transakčné poplatky, tak už v súčasnosti to nefunguje. A ja som urobil takú jednoduchú vec, že som tam pridal open a povedal som si, že pozriem sa na to, ale nie od close do close, ale od close do open a od open do close. Čiže v podstate ten deň rozdelíš na dva. A teraz máš 2 verzie. Že loserov od closu do openu kúpiš na opene a predáš na close. A naopak. Loserov od openu do closu kúpiš na close a predáš na opene. A potom sell winners. Hedžuješ portfólio predajom winners. Si teda market neutral. A toto fungovalo celkom dobre. Fungovalo to výrazne lepšie, až tak, že to bolo publikované v akademickom časopise.

 

Fungovalo znamená, že backtest ti fungoval?

 

Áno, presne tak, backtest fungoval. To znamená, že výkonnosť bola konzistentná a myslím, že som testoval obdobie od roku 2001. A tam som to porovnal aj s výkonnosťou od close do close, ktorá je už zanedbateľná. A tá verzia stratégie fungovala dobre, to znamená, že mala atraktívne risk-adjusted parametre.

 

Čo to znamená, keď to preložíš do ľudskej reči?

 

No. Risk-adjusted znamená, že mala atraktívny výnos v porovnaní s rizikom.

 

A atraktívny znamená koľko?

 

Atraktívny znamená, že máš Sharpe ratio napríklad 1,5 alebo 2, ako si spomínal na začiatku. Čiže napríklad má ročnú priemernú výnosnosť 20 % a volatilitu 10 %. Vtedy to je veľmi dobrý výsledok.

 

Tie štyri štúdie boli podobné? Na prvý pohľad veľmi jednoduchá logika, v podstate tam nie je nejaká veľká veda.

 

Vyzerá to veľmi jednoducho, keď už je to publikované. Ale ten prvý paper bol viac matematicky heavy. Bol tam použitý Kalmanov filter a tie 5-minutové dáta, to je niekoľkogigová databáza a nie je to až také jednoduché. Edge tam bol, myslím si, v komplikovanosti matematického aparátu, ale nie som presvedčený, či by som v súčasnosti túto stratégiu tradoval. Bola dosť senzitívna na parametre. Dnes by som ju netradoval.

 

Inak vidíš len jeden výstup. Nevidíš to množstvo ideí, ktoré som backtestoval. Tých bolo cez 300.

 

Môžeš to porovnať s tým, že podobne backtestujú aj niektorí ľudia doma? Obyčajný človek si niekde v detskej izbe alebo obývačke otvorí počítač, niečo si tam backtestuje a potom si myslí, že by to mohol tradovať. Aký je rozdiel medzi tým, keď človek backtestuje doma a tým, že niekto iný to robí na univerzite ako vedu?

 

Ten rozdiel je vo výsledku a v použitých metódach. Predpokladám, že určite existujú ľudia, ktorí sú doma v pyžame, sú veľmi úspešní a používajú sofistikované metódy, ale na to, aby si publikoval, musíš prejsť peer review procesom, musíš použiť korektne state-of-the-art metódy a výsledok musí byť veľmi konzistentný. Čiže musí to prinášať nejaký nový insight practicioners na finančných trhoch a predpokladám, že keď si doma v pyžame a nevieš o tom až tak veľa, veľmi ľahko sa dopustíš mnohých chýb. Napadá mi príklad, tie neslávne známe forexové roboty, ktoré ti ukazujú skvelý backtest za posledné dva týždne alebo hoci aj dva roky. Ale ani nevieš, na základe čoho obchodujú a je tam veľká pravdepodobnosť, že to prestane fungovať v budúcnosti, pretože nevieš, na čom je to založené. To je úplný data mining alebo skôr data fitting. Čiže rigoróznosť metód a potom aj robustnosť výsledku je podľa mňa hlavný rozdiel.

 

A keď si doma niečo testujú, pravdepodobne testujú stratégiu, o ktorej bolo pred X rokmi zistené, že nefunguje.

 

Možno je to ďalšia správna vec, ktorú si povedal, že keď to robia akademici, musíš vedieť presne, čo urobili iní ľudia a v akom štádiu je súčasné poznanie, musíš to všetko rešpektovať a dokonca musíš niečo aj pridať k poznaniu. Pričom doma si môžeš niečo fidlikať, môže to byť dávno prekonané a ty o tom samozrejme nemusíš vedieť, potom stratíš všetky peniaze, čo do takejto stratégie dáš.

 

Takže takéto 4 štúdie, ktoré boli v niečom nové, keďže boli publikované atď. Každá štúdia bola zrejme jedna stratégie.

 

Áno.

 

Dala by sa každá z tých stratégií použiť v reálnom investovaní, mohol by ju použiť nejaký reálny fond?

 

Teoreticky áno.

 

A nakoľko využívajú podobné štúdie hedge fondy alebo CTA a nakoľko si stavajú radšej svoje vlastné výskumy?

 

Jedna vec je inšpirácia štúdiami a myslím, že každý, kto chce kvantitatívne investovanie robiť seriózne, nevyhnutne si musí robiť svoje vlastné backtesty. Lebo keď si to naprogramuješ ty a pozrieš sa na senzitivitu parametrov a rôzne iné veci, ktoré ti napadnú, a keď ich do toho pridáš, spoznáš to najlepšie ty. A zo štúdie nemáš šancu vedieť skoro nič. Vieš iba to, čo je tam napísané. Ale nevieš, čo ten autor vyskúšal. Myslím si, že bez vlastného výskumu nemáš šancu. Štúdie môžu určite slúžiť ako inšpirácia. Ale nie je to ten konečný krok. Potrebuješ vlastný výskum.

 

Ty si potom tieto publikované stratégie začal obchodovať sám?

 

Chcel som, ale prišiel som na to, že tie štúdie sú dosť náročné na execution.

 

Konkrétne?

 

Samozrejme to high-frequency môžeme hneď vylúčiť. Na to nemám vybavenie, to musí byť naprogramované v C++ a tak ďalej. Viaceré z tých štúdií možno niekedy v budúcnosti ešte implementujem. Nikdy nenastal taký čas, aby som ich reálne mohol implementovať. Konkrétne jednu z nich som chcel implementovať. Kupovanie losers a predávanie winners. Ale to je tiež pomerne náročné na execution. Tým lepšie výsledky dosiahneš z danej stratégie, čím na menšie akcie ich aplikuješ, teda menej low capitalization indexes. Napríklad S&P 600 small cap alebo S&P 400 mid cap. A to je 400 alebo 600 akcií, ktorých live quotes si musíš stiahnuť v priebehu, dajme tomu 30 sekúnd pred openom. A na základe nich musíš robiť jednoduchú kalkuláciu. Ale nie je to až také jednoduché na implementáciu, ako sa zdá. Skúšal som to implementovať ešte počas doktorátu, teda ku koncu, ale potom som bol prijatý do Tatra banky na Slovensku.

 

Do Tatra Asset Managmentu?

 

Áno, do Tatra Asset Managementu ako risk manager. Lebo už som bol dosť vyčerpaný z pôsobenia v zahraničí. A celkom sme si sadli s našimi názormi. Tak potom som implementáciu tej stratégie zanechal.

 

Spoznával som metódy, aké používajú v Tatra banke, respektíve profesionáli. Aj v Španielsku boli profesionáli, akurát nepoužívali kvantitatívny prístup. Ja som bol jediný, kto ho využíval. Na rozdiel od toho v Tatra banke používajú kvantitatívny prístup. To znamená, že robia si backtesty na všetko. A to bolo pre mňa také prekvapujúce, že aj na Slovensku sa to robí. Pozitívne prekvapenie. Venoval som sa tam zlepšovaniu metód.

 

V Tatra banke som pôsobil ako risk manager, ale napriek tomu som zabŕdal do oblasti zlepšovania modelov. Alebo dá sa to povedať aj tak, že keď som risk manažér, zlepšujem risk-adjusted parametre stratégie, čiže keď znížim riziko pri zachovaní výnosu, je to určite lepšie.

 

Fondy Tatra Asset Managementu, napríklad Smart Fond, sú modernejšie. Ale tieto novšie fondy nechytili práve najlepšie obdobie. Ich výsledky nie sú čarovné.

 

Je to pravda. Konkrétne napríklad Smart Fund má presne tie isté problémy, ktoré majú CTAs za posledné 2, 3 roky. Výnos za posledné 3 roky, odkedy bol spustený, je skoro nulový. Ale kontinuálne pracujú na zlepšovaní fondu. Konkrétne napríklad ak si pamätám, váhy asset classov boli na začiatku fixne dané a myslím, že teraz sú už dynamické na základe aktuálnej volatility. Čo je určite krok správnym smerom. Čiže netreba to komplikovať, ale treba to doviesť do štádia, keď je stratégia jednoduchá, ale dostatočne dobrá na to, aby sa dala použiť. A nepochybujem o tom, že konkrétne Smart v budúcnosti bude úspešný.

 

Čo znamená úspešný, keby by sme to mali definovať v číslach? Myslím, že target majú okolo 7 %, ale pri nižšej volatilite ako akciový fond. To je ten úspech? Na prvý pohľad je to nudné číslo, ale s nízkou volatilitou.

 

Ale takýto nudný výsledok nedostaneš, keď investuješ do akcií. Dostaneš veľmi veľa vzrušenia a podobný výnos.

 

Bežne ľudia, keď sa povie úspech, myslia tak 20, 30 percent.

 

Úspech je u mňa konzistencia. Respektíve pomer výnosu a rizika. Ale konkrétne banky, a teda aj Tatra banka je viazaná takými vecami, že fondy musia byť UCITS compliant. A tam máš limit na maximálny leverage, ktorý je možné použiť. Limit na výšku leverage tie spomínané CTAs nemusia rešpektovať, a preto môžu dosiahnuť aj vyššie výnosy.

 

Čiže aj keď Smart tou metodológiou môže byť dobrý, nikdy nebude dosahovať 20, 30 %. To by mohol, ale s proporčne vyšším rizikom a leverage. A mohlo by to možno byť atraktívnejšie pre viac ľudí. Ale na základe legálneho frameworku nie je možné výrazne zvyšovať leverage a tým aj výnos. Rovnakým problémom napríklad trpí aj Market Neutral Fund, čo bol môj najobľúbenejší fond, keď som pôsobil v Tatra banke.

 

Na to, aby si urobil veľmi veľký výnos, musíš použiť leverage. Respektíve musíš akýmkoľvek spôsobom zvýšiť risk?

 

To záleží od stratégie. Môžu byť stratégie s leveragom 1, čo majú anualizovaný výnos 20 %. Väčšinou tie pair-tradingové majú nižší výnos, takže tam musíš dať do toho viac. Ale v zásade áno. Pretože v zásade pre mňa, all that matters, je, mať dobré Sharpe Ratio. A to už je jedno, aký ma anualizovaný výnos. Výnos si vieš zvýšiť podľa potreby.

 

Sharpe ratio myslíš na dlhodobom období?

 

Áno, čím dlhšie, tým lepšie. Určite nestačia posledné tri roky.

 

Ak majú dva fondy Sharpe Ratio okolo jednotky, jeden robil za rovnaké obdobie 20-percentný a druhý 10-percentný výnos, budú rozdielne len v miere rizika a nič viac?

 

Áno. A ešte doplním, že Sharpe Ratio nie je dostatočný parameter na posúdenie kvality stratégie. Stratégia môže mať Sharpe Ratio 1, ale môže mať Calmar Ratio 0,3. Calmar Ratio je pomer výnosu a maximálneho drawdownu. A to možno ľudom hovorí viac. Z mojej skúsenosti je to dôležitejší parameter ako Sharpe Ratio. Sharpe Ratio hovorí skôr o tom, aká je v backteste krivka smooth. Calmar Ratio berie do úvahy ten najhorší možný prepad z lokálneho maxima na nasledujúce lokálne minimum. Čiže koľko by som stratil, keď nastúpim v najhoršom možnom momente v histórii a vystúpim v najhoršom možnom momente. Ja beriem do úvahy obidva. Obidva sú veľmi dôležité. Ale Calmar Ratio je pre mňa dôležitejšie ako Sharpe Ratio.

 

Výška tých ratií (pomerov) záleží aj od dĺžky backtestov. Čím dlhší backtest, tým sú pre mňa akceptovateľné nižšie ratia. Mám napríklad backtest stock pickingovej stratégie, ako som spomínal, podobnej tej, čo robí Warren Buffett. Ten backtest je od roku 1990, čiže za posledných 23 rokov. A je tam použitých veľmi málo parametrov. Ale stratégia má konkrétne Sharpe Ratio okolo 1,2 a Calmar Ratio asi 0,8. Takáto stratégie je pre mňa dobrá. Lebo viem, že existujú ľudia, ktorí danú stratégiu používajú dlhé roky, 30 – 40 rokov a nevidím dôvod, prečo by to malo prestať fungovať. Lebo všetci sme value investori, až kým naša strata zo stratégie nie je 70 %. Potom všetci panikárime a to je presne ten dôvod, prečo to bude fungovať dlhodobo.

 

Začal si tradovať vlastné peniaze a k tomu robiť aj consulting pre fondy. Už si možno naznačil, že si nepoužil svoje publikované stratégie. Použil si iné, staršie, ktoré už existovali aj predtým. Prečo si si vybral tie dlhodobo osvedčené stariny?

 

To je dobrá otázka. To šlo dosť takým vývojom. Prvá stratégia, ktorú som mal, bola založená na kalendárnych efektoch na akciovom trhu.

 

To ešte stále funguje?

 

Áno.

 

Prečo to nezaniklo?

 

Funguje to myslím od roku 1930 veľmi konzistentne. A prečo to nezaniklo? Možno práve preto, že to je laughable a veľa ľudí si myslí, že to nefunguje. Ale efekty sú reálne silné. Napríklad jeden z efektov je investícia do akciového trhu počas zasadania FED-u, americkej centrálnej banky. A upward bias, ktorý je vytvorený počas rozhodnutia o úrokových mierach, ktoré sa deje celkovo 7-krát ročne, je veľmi silný. Existuje akademická štúdia, že keby si od roku 1980 nerobil nič, len mal peniaze v trhu počas toho jedného dňa, keď majú zasadnutie, čiže 7 dní za rok, dosiahol by si taký istý výnos, ako keby si celý čas mal peniaze v akciovom trhu.

 

Musíš pri tom nejako sledovať, že či budeš long alebo short?

 

Čaro tej stratégie je v jej úplnej jednoduchosti. Skúšal som rôzne faktory, ktoré by to nejakým spôsobom ovplyvňovali a žiadny faktor som nenašiel, čiže ten upward bias je jasný. FED sa začal pravidelne stretávať v 60. – 70. rokoch. Kým to nabralo dôležitosť, backtestoval som to od 80. rokov, čiže 33 rokov. Priemerný deň na akciovom trhu mal výnos blízky nule a priemerný deň zasadnutia je štatisticky veľmi významný. Keď sa pozrieme na to kvalitatívne, tak tam bol Greenspan a potom Bernanke a dalo by sa povedať, že obidvaja sú inflacionisti a ani jeden z nich nechcel sklamať akciový trh. Takže si myslím, že akciový trh – aj keď oni môžu tvrdiť, že pre nich nie je primárnou veličinou, ktorú berú do úvahy – je jednou z minimálne veľmi dôležitých. Historicky mali Američania na akciových trhoch výrazné množstvo peňazí a znamenalo to aj pokles bohatstva amerických domácností, ak by akciový trh výrazne klesol. Čiže počas toho rozhodnutia, keď výrazne ovplyvňujú náladu na trhu, snažia sa trh nesklamať. Teda 100 % long. FED efekt je maličká časť toho, čo robím.

 

Zbacktestoval si si nejakú štúdiu a z toho urobil vlastnú stratégiu. V backteste ti vyšli nejaké čísla. Teraz si to začal obchodovať reálne. Aký je rozdiel medzi backtestom a realitou?

 

Keď si pozrieš historickú výnosnosť tej stratégie, non-conditional štatistika za celé obdobie je jedno číslo. Samozrejme, že za obdobie, odkedy som to začal tradovať, môžem mať úplne iný výnos, to je krátkodobo. Ale dôležité je, že nie je to výrazne odlišné od minulosti. To znamená, že sa pozerám na viacero faktorov. Pozrieš sa na priemerný výnos, odkedy si to začal tradovať, priemernú volatilitu, porovnáš to s priemernou celohistorickou. Veľmi dôležitý je drawdown aj konzistentnosť equity krivky. Rozdiely tam sú, ale konkrétne táto stratégia sa správa veľmi v súlade s historickým výnosom. Napríklad v roku 2008 to bola veľmi výnosná stratégia. Lebo tým, že sa FED snažil zabrániť pádu akciového trhu, čiže aj napriek tomu, že trh v tie dni veľmi výrazne padal, keď FED mohol rozhodovať o sentimente, snažil sa to zvrátiť a je paradoxné, že napríklad v roku 2008 by veľmi dobre zarobila long only stratégia.

 

Len v tých niekoľkých dňoch?

 

Áno, presne tak.

 

Ako si overíš, že za pár mesiacov daná stratégie funguje tak, ako si chcel?

 

Hlavný parameter, ktorý používam na to, aby som danú stratégiu používal a nevypol, je maximálny drawdown. Čiže pozriem si maximálny historický drawdown danej stratégie. Konkrétne ti teraz neviem povedať, lebo ju netradujem izolovane, ale tradujem ju spojenú s podobnými kalendárnymi efektmi, čiže nielen FED deň, ale je viac špeciálnych dní na akciových trhoch, ktoré majú výrazne nadpriemerný výnos. Ale už nemusia byť long only, je to trochu komplikovanejšie.

 

Čiže tradujem spojené, nazývam to kalendárne efekty. A tieto majú maximálny historický drawdown okolo 12 %. Odkedy to tradujem, maximálny drawdown určite neprekročil 12 % a neprekročil myslím ani 5 %. Takže to je moje hlavné kritérium. A určite neprestanem stratégiu tradovať, keby od začiatku tradovania bola flat. Aby to ale bolo ešte zamotanejšie, každá stratégia v budúcnosti prekoná svoj maximálny historický drawdown. Ja to robím tak, že tam dodávam subjektívny faktor. Ako comfortable sa cítim s tou stratégiou, takým číslom vynásobím maximálny drawdown, aby som ho ešte dokázal tolerovať. Aby mi to nezničilo celé portfólio, keď prestane stratégia fungovať. Napríklad pre kalendárnu stratégiu to mám tak, že ju vypnem, keď prekročí 1,5-násobok maximálneho drawdownu, čiže 12 x 1,5 = 18 %, čo je si myslím dosť veľká tolerancia. Keď tá stratégia dosiahne 18-percentný historický drawdown, vypnem ju a začnem sa zamýšľať, či reálne prestala fungovať. Ale musím tam mať nejaký objektívny mechanizmus, ktorý mi povie – teraz to vypni.

 

Keby za tebou náhodou prišiel chlapík, ktorý by povedal, chcel by som výnos 40 %, čo mu na to povieš?

 

40 %, to je ešte vyššie ako BMG Invest :-)

 

Ale niečo mu povieš.

 

Teoreticky je dosiahnuteľný, ale ja som dosť risk averse. A samozrejme, keď to naškáluješ a použiješ obrovský leverage, vieš dosiahnuť priemerný ročný výnos 40 %. Ale toho človeka aj tak neuspokojíš, lebo on bude očakávať 40 % každý rok. A to, čo to ja viem povedať, je, že jeden rok môžeš mať výnos 0 % a druhý 80 %, čo znie pritiahnuté za vlasy. Ale myslím, že takého človeka týmto neuspokojíš. Ja konkrétne targetujem výnos okolo 15 – 20 % a radšej vždy underleverageujem, ako by som robil opak.

 

A s drawdownami do koľko percent?

 

Nejakých 10 – 15 %.

 

Čiže trošku menší drawdown, ako je výnos.

 

Áno, menší drawdown, ako je výnos.

 

Keby bol niekto, kto by bol ochotný tolerovať 40-percentný cieľový výnos a 30-percentný drawdown, vyskladáš mu to zo svojich stratégií? Alebo by si do toho vôbec nešiel, lebo to nezodpovedá tvojmu presvedčeniu?

 

Záležalo by to na viacerých faktoroch, ale ešte by som detailnejšie opísal, že kontribúcia do portfólia každej mojej stratégie je 5 %, ale závisí to aj od risk profilu klienta. Napríklad jedna firma, ktorá traduje tieto systémy, má maximálny tolerovateľný drawdown 7 %. Tam nemôže byť kontribúcia drawdownu každého systému do portfólia 5 % ako pre mňa, ale pre nich to je 2 %.

 

No a teraz, či by som to vyskladal pre klienta. To by záležalo od mnohých vecí, napríklad kto by to bol, aké by mal presvedčenie a či by to bol krátkodobý thinker. Tým, že by chcel 40-percentný výnos, asi by to bol krátkodobý thinker. A ešte je jedna veľmi dôležitá vec. Keď stratíš 50 % portfólia, musíš zarobiť 100 %, aby si sa dostal hore. Čiže targetovanie vysokých výnosov funguje úplne v tvoj neprospech. Teda by si mal targetovať nejako rozumne, dajme tomu maximálne 20 %, čo už je tiež dosť veľa. Ale 40 %, keď to trochu ešte pritiahnem za vlasy, to ešte môžeš zvýšiť očakávaný výnos a potom v jeden deň použiješ leverage 10 a hodíš si mincou, či budeš long alebo short a potom buď pôjdeš na Bahamy alebo si všetko prehral. To začína pripomínať gambling.

 

Čo tradujú tvoje stratégie? Aké inštrumenty?

 

Je mi to úplne jedno, čo to je. Hlavným kritériom je, že to musí byť likvidné.

 

Takže to nebudú microcap akcie?

 

Nebudú to microcap akcie, hoci je ľahšie nájsť na nich niečo konzistentné, lebo je tam nižšia competition. Ale ja chcem mať niečo škálovateľné, čo môžem škálovať napríklad na 100 miliónov.

 

Je teda dôležité aj to, aby to nebolo obmedzované výškou kapitálu?

 

Áno.

 

Opcie?

 

Opcie sú možnosť, ale opcie momentálne nerobím, hoci mám v pláne sa na to pozrieť. Teraz robím hlavne futures na hlavné akciové indexy. Robím aj komodity, ale tie skôr cez ETF-ká kvôli veľkosti, nominálny size jedného futura je pre komodity dosť veľký. Ale nemám problém pri väčšom account size robiť futures na komodity. Čiže likvidné futures na všetko a likvidné ETF-ká na hocičo. A potom ešte likvidné akcie.

 

Programuješ si systematické backtesty, programuješ si aj exekúciu. Musíš robiť ešte niečo alebo za teba už všetko robí počítač?

 

Kontinuálne robím research, nesedím so založenými rukami a nepozerám na to už iba tak. To sú dve otázky. Jedna je, že kontinuálne musím robiť research.

 

Na nové stratégie?

 

Pozerám, čo sa publikuje, kam smeruje poznanie. A tým, že stratégie mám dlhodobé a očakávam, že budú fungovať dlhodobo, nie som nútený stále prichádzať s novými backtestami, čo je veľmi dobré. Lebo keď si nútený niečo robiť, to nikdy nie je dobré. Je to také more relaxed. Ale je to aj moje hobby.

 

Ja sa pozerám na veľa vecí, rôzne veci si skombinujem v myšlienkach a potom ma zaujíma výsledok backtestu. Toto robím kontinuálne. Ale neočakávam, že pridám nejako výrazne veľa nových stratégií. Možno pridám v dohľadnej dobe jednu, dve, ktoré nebudú mať veľa z risk budgetu. Budú minoritne pomáhať celému portfóliu.

 

A potom tam je ešte ta druhá stránka, čo je exekúcia. A to by som už mohol sedieť, lebo to mám naprogramované automaticky, lebo to je systematické a dá sa to vyhodnotiť na základe čísiel. Ja tam teoreticky nemusím byť, ale pre pokoj duše tam vždy tých 10 minút pri zatvorení amerického trhu sedím a skontrolujem, či všetko je v poriadku.

 

Keď máš dovolenku alebo si preč?

 

Musím to robiť aj počas dovolenky.

 

A stalo sa ti niektorý deň, že si sa na to vykašlal?

 

Nie.

 

Čiže si dôsledný a každý deň si stratégie a ich exekúciu skontroluješ? Takže to nie je až taký dream job, že do konca života si budeš relaxovať?

 

Hlavne to nie je “get rich quick” a nie je to ani, že budem si do konca života relaxovať. Hoci myslím, že ten smer, ktorým idem, mne osobne dáva komfort v zmysle, že sa venujem tomu, čo ma baví, nie som nútený každý deň alebo aj každý rok, možno ani každý piaty rok prinášať nové backtesty. Myslím, že aj keď ďalších 5 rokov by som nepriniesol niečo nové, s tým, čo mám, som úplne comfortable. A je to moje hobby.

 

A keby si otvoril fond a boli by ste tam na to aspoň dvaja, už môžete ísť na dovolenku hocikam, kde nebude ani internet.

 

Presne tak :-)

 

Jozef Rudy:

Meno:
E-mail
(nebude zverejnený):
Komentár:
Antispam:
Počet dní v roku:



Okomentuj článok Galéria (1)

Súvisiace články

Investovanie a výber akcií na základe faktorov

friday
27.06.2014
Akcie | Filip Glasa

Investovanie do akcií - kvantitatívny prístup

friday
09.05.2014
Akcie | Jozef Rudy

Akciové indexy sú na maximách, treba byť pri investovaní do akcií opatrní?

tuesday
25.03.2014
Akcie | Filip Glasa

Jan Kaška a Petr Cimala z Charles Bridge Global Macro Fund

wednesday
13.11.2013
Hedge fondy | Filip Glasa | VIDEO

Peter Bálint, Infinity Capital - video rozhovor

tuesday
15.10.2013
Hedge fondy | Filip Glasa | VIDEO

Najnovšie články

Forex účet s bonusom €350 od Brokera Roku LYNX

saturday
20.05.2017
Trading a brokeri | Redakčný článok

American Outdoor Brands Corporation (AOBC) analýza firmy - II. časť

sunday
14.05.2017
Akcie | Dávid Súkeník

Dividendové ETF

thursday
11.05.2017
Fondy a ETF | Juraj Kišák

Začne zlato a striebro konečne rásť?

friday
05.05.2017
Investície | Ing. Marek Šimo

Ako spoznať recesiu a kedy začať shortovať? Posledná časť rozhovoru s Petrom Bálintom.

sunday
30.04.2017
Hedge fondy | Redakčný článok




Prihláste sa na odber
noviniek od ako-investovat.sk

E-mail:

Nájdi si finančného poradcu

Chcem investovať
Chcem sa poistiť
Katalóg poradcov a finančníkov


Ďalšie články tejto kategórie

Finančná kalkulačka

Vklad: €/mes.
Úrok: % p.a./rok
Obdobie: rok(ov)