Kontrolu a správu aktiv přebírají obchodní systémy. Na trhu se objevuje celá řada produktů, které se prezentují jako umělá inteligence, avšak nenabízejí unikátní řešení — naopak často jejich komplexnost nepřesahuje data z excelovských tabulek. Jak by tedy měly opravdu kvalitní obchodní systémy fungovat? Jejich řešení musí splňovat minimálně tyto čtyři kroky — identifikaci obchodní příležitosti, výpočetní výkon, zasazení do širšího kontextu a optimalizaci systému.
Na finančním trhu lze najít celou řadu obchodních systémů, které jsou podle jejich tvůrců unikátní. Jejich největším problémem ale paradoxně bývá fakt, že jsou poměrně jednoduché a často jsou jejich výsledky jen velmi málo odlišné od globálního trhu.
„Pokud aktivně obchoduji a moje výsledky jsou z hlediska výnosu i rizika totožné s výsledky globálního trhu, tak mi obchodování nepřináší žádnou přidanou hodnotu. Hlavním cílem profesionálních Proprietary Traderů by proto mělo být vytvoření obchodních systémů, které nekorelují s výsledky globálního trhu. Hodnota takto spravovaného majetku by díky nim měla růst, i když finanční trhy klesají,“ říká Michal Dufek, vedoucí vývoje FRS (Financial Research Software) ze společnosti CYRRUS ADVISORY.
To, jak přemýšlejí nezkušení obchodníci, případně systémy, které neanalyzují příležitosti dostatečně komplexně, dokládá příklad z června tohoto roku. „Když klasický investor slyšel, že na konci června Irán sestřelil Američanům dron, cena ropy vzrostla o pět amerických dolarů. Následně se však situace uklidnila a cena spadla na původní pozici. Kdo koupil rostoucí ropu s vidinou zvyšujícího se napětí, následně spadl do ztráty,“ přibližuje Dufek.
Zisk není vše, nejdůležitější je stabilita
Jak by tedy komplexní obchodní systém, který nebude korelovat s výsledky globálního trhu, měl vypadat? „Každý obchodník by si měl v první řadě uvědomit, že základem zdravého a dlouhodobě profitabilního obchodování je snaha o udržení vysoké stability, nikoliv dosažení vyššího zisku. Matematicky řečeno, optimalizačním problémem není maximalizace zisku, ale minimalizace rizika. V okamžiku dosažení kontroly rizika získává obchodní systém neskutečně silný nástroj v podobě stability. Zisk je pak vázán pouze na dostupný kapitál a ochotu podstupovat riziko,“ radí Jan Budík, odborník na oblast FINTECH z platformy CTIT, která se zaměřuje na podporu českých organizací v oblasti digitální ekonomiky.
Prvním krokem k úspěšnému obchodování je správná identifikace obchodní příležitosti. „Obchodní příležitost může mít spoustu podob, od získávání rozdílu mezi nabídkou a poptávkou, přes technickou analýzu, kde nejde prakticky o nic jiného než vyhledávání systematických odchylek v cenovém vývoji až po fundamentální analýzu, která hledá obchodní příležitost na základě vývoje determinantů, což může být například počasí u zemědělských plodin, politická situace a zásoby u ropy nebo zadluženost. Sílu obchodní příležitosti měříme takzvanou alfou. V okamžiku, kdy vaše obchodní pravidla generují pozitivní alfu, udělali jste první z kroků vedoucích k vytvoření profitabilního obchodního systému,“ doplňuje Budík.
V dalším kroku je prostor pro hrubou výpočetní sílu, která ale nemůže přijít bez správné identifikace obchodní příležitosti. Bez ní by totiž došlo k takzvanému „overfittingu“, který se vykazuje nízkou stabilitou reálných výkonů, a tím pádem se nepohybuje na efektivní hranici množiny možných řešení. Kvalitní obchodní systémy za pomoci genetického programování tuto variantu eliminují a v rámci dané obchodní příležitosti se posouvají na lokální maximum množiny možných řešení.
Skoringový model poradí, jestli se vyplatí jít do rizika
Ve třetí fázi je zapotřebí zasadit obchodní systém do širšího kontextu. Obchodník tedy porovnává realizované obchody s vývojem potenciálních determinantů nebo prediktorů. „Po identifikaci statisticky významných determinantů se vytvoří skoringový model, který hodnotí závislost úspěšnosti obchodního systému na vývoji významných determinantů. Výstupem modelu je informace v binárních hodnotách, která říká obchodnímu systému, kdy je pro něj výhodné obchodovat a kdy je lepší držet se stranou,“ přibližuje Michal Dufek a dodává: „V okamžiku, kdy máte takových obchodních systémů více, můžete přistoupit k poslednímu kroku, ve kterém optimalizujete zapojení jednotlivých obchodních systémů tak, abyste se pohybovali na efektivní hranici portfolia, tedy abyste při požadované míře rizika dosahovali maximálního výnosu.“
Příkladem takového obchodního systému je Momentum Formula, který vyvinula společnost CYRRUS ADVISORY. Za poslední rok zaznamenala ropa propad až 45 %, ale díky vhodným řízením rizika dosáhlo Momentum Formula propadu maximálně 6 %. „Dokázali jsme díky našemu obchodnímu systému přesně definovat riziko, čímž jsme eliminovali roli náhody. V konečném důsledku jsou díky Momentu Formula negativní pohyby kontrolované, tudíž výrazně menší,“ uzavírá Dufek.
