Является ли соотношение прибыли к риску по своей природе лучшим показателем, чем какой-либо другой?
При разработке торговых стратегий трейдерам-новичкам, как правило, рекомендуется создавать системы, в которых средняя прибыльная торговая операция была бы значительно больше, чем средняя убыточная операция. Считается, что в торговле лучше использовать системы, в которых соотношение прибыли к риску выше, поскольку, чтобы быть прибыльными, они требуют более низких коэффициентов прибыльных сделок, поэтому оказывают меньшее психологическое давление в каждой отдельной позиции. Однако люди, которые используют стратегии с низким соотношением прибыли к риску, как правило, утверждают, что выбранное соотношение прибыли к риску не имеет никакого значения; они полагают, что, в конце концов, важен не размер средней прибыльной или убыточной позиции, а фактическое ожидание от торговой системы – т.е. комплексный результат коэффициента прибыльных сделок и соотношения прибыли к риску.
Мы можем лучше понять, как влияет на торговлю соотношение прибыли к риску, благодаря исследованию результатов различных вариантов соотношения прибыли к риску при случайных торговых сценариях. Если бы соотношение прибыли к риску действительно не оказывало никакого влияния, то исход торговых операций, основанный на случайных входах в рынок, должен был быть одинаковым независимо от того, торговали бы мы с соотношением прибыли к риску 1:1, 1:2 или 2:1. Если бы размер средней прибыльной и средней убыточной позиции в каждом отдельном случае компенсировался бы коэффициентом прибыльных сделок, мы бы не наблюдали существенного различия в плане среднего возврата в различных экспериментах, так как торговые ожидания в любом случае должны были бы быть одинаковыми (при торговле ожидания должны быть немного меньше в связи со спредом).
Для оценки упомянутых выше 3 различных соотношений проводились эксперименты на 1-часовых графиках следующих валютных пар (EUR/USD, GBP/USD и USD/JPY) в период с 1986 по 2016 год. В каждом эксперименте выбиралось соотношение прибыли к риску 1:1, 1:2 или 2:1, которое выражалось в виде размещения соответствующих уровней стоп-лосс и тейк-профит в каждой позиции согласно 100%-му или 50%-му значению индикатора Average True Range с периодом 20 (ATR-20), установленному на дневном таймфрейме. В денежном эквиваленте стоп-лосс всегда равнялся 100$. Всякий раз, когда в системе не было никаких открытых позиций, с равной вероятностью открывалась либо длинная позиция, либо короткая позиция, либо же вход в рынок не происходил. Каждый эксперимент состоял из 2 550 смоделированных позиций. Во всех позициях использовался постоянный спрэд в 3 пункта.
Рисунок 1: Результаты экспериментов на валютной паре EUR/USD: желтый участок – соотношение прибыли к риску 1:1, зеленый – 2:1, красный – 1:2
На рисунке 1 показаны результаты экспериментов по EUR/USD. Как видно, три различные соотношения прибыли к риску демонстрируют совершенно разные результаты. Средние значения прибыли для всех трех экспериментов отличаются: эксперимент с максимальным соотношением прибыли к риску демонстрирует самое низкое среднее значение прибыли, а соотношение с минимальным значением прибыли к риску демонстрирует самое высокое среднее значение прибыли. Также можно увидеть, что распределение прибыльных сделок для СПР 2:1 на графике заметно шире, в то же время СПР 1:1 и 1:2 имеют намного более крутые формы. Различия между фактическим ожиданием различных соотношений можно понять с точки зрения распределения доходности валютной пары. Импульсы пары EUR/USD часто равны 50% от ATR-20 и менее чем в половине случаев – 100% от ATR-20. Данная валютная пара имеет более чем ожидаемое снижение коэффициента прибыли в связи с увеличением соотношения прибыли к риску при изменении последнего.
Рисунок 2: Результаты экспериментов на валютной паре GBP/USD: желтый участок – соотношение прибыли к риску 1:1, зеленый – 2:1, красный – 1:2
Если бы вы попытались разработать торговую систему для валютной пары EUR/USD, то ваше лучшее решение заключалось бы в применении более высокого соотношения прибыли к риску, потому что оно приводит к худшему сценарию при торговле методом случайной выборки. Раз такой подход испытывал очень трудные времена и произвел прибыльные результаты при случайной торговле, то это означает, что гораздо проще доказать, что, как только будет разработана прибыльная стратегия, она будет статистически актуальной. Это намного лучше, чем если бы вы пытались, например, создать идеальную стратегию, так как в этом случае существует некоторая вероятность того, что вы получите положительный результат вследствие случайности. При построении систем, для которых случайный прибыльный результат крайне маловероятен, вы увеличиваете вероятность того, что положительные результаты вашей стратегии будут приходить как следствие какой-либо реального исторически неэффективного тестирования, а не просто благодаря везению. Вам нужно такое соотношение, которое бы давало очень плохие результаты при случайных входах в рынок.
Однако это может существенно варьироваться в зависимости от выбора той или иной валютной пары. Например, на паре GBP/USD (рисунок 2) мы видим, что, хотя соотношение прибыли к риску 2:1, по-прежнему, имеет самое низкое среднее значение, его распределение гораздо шире, и, по сути, при выгодных условиях мы получаем количество, которое является гораздо большим, чем количество при с соотношении при наибольших значениях прибыли. Это означает, что для этой пары более высокое соотношение прибыли к риску, вероятно, является не самой лучшей идеей, поскольку вполне возможно, что мы получим системы, которые, используя это соотношение, будут генерировать прибыльные результаты благодаря случайности. В этом случае было бы лучше достичь СПР 1:2, при котором количество прибыльных систем при произвольных условиях является ничтожным.
Рисунок 3: Результаты экспериментов на валютной паре USD/JPY: желтый участок – соотношение прибыли к риску 1:1, зеленый – 2:1, красный – 1:2
В случае же с валютной парой USD/JPY, как видно на рисунке 3, результаты подобны таким, какие мы видели на валютной паре EUR/USD, где худшие результаты при произвольных условиях происходят при самом высоком соотношении прибыли к риску, и поэтому данное coотношение можно считать лучшим выбором из представленных трех, которое можно использовать при построении стратегии для реальной торговли. Как и в предыдущих двух случаях симметричный сценарий дает наилучшие результаты при случайном открытии позиций, а это означает, что он является наименее благоприятным соотношением для построения стратегии для реальной торговли, поскольку ожидается, что вероятность того, что система будет прибыльной в случайных условиях, будет выше.
Как можно увидеть, соотношение прибыли к риску действительно имеет значение в процессе разработки торговых стратегий. Для некоторых валютных пар имеет смысл общепринятый совет о применении высокого соотношения прибыли к риску, поскольку разработка прибыльных систем с такими соотношениями снижает вероятность прибыльных результатов при случайном открытии позиций. Однако этот совет, как правило, не всегда применяется, поскольку в некоторых случаях высокое соотношение прибыли к риску может оказывать противоположный эффект (как мы видели на примере валютной пары GBP/USD). Конечно, существует масса всевозможных соотношений прибыли к риску и отдельных величин стоп-лосс и тейк-профит; данная же статья охватывает лишь небольшую часть того, что можно исследовать. Используя результаты случайных торговых стратегий с различным соотношением прибыли к риску, вы можете повторить описанные выше эксперименты и выяснить, какие соотношения могли бы быть более оптимальными для тех валютных пар, на которых вы хотите торговать.
Даниэль Фернандес
Переведено специально для TradeLikeaPro.ru
