Drawdown és csődkockázat, 2000 szimulációval elmagyarázva
Egy stratégia lehet átlagosan nyereséges, és közben mégis olyan visszaesésen vihet át, amit nem bírsz végigülni. A várható érték megmutatja, hová jutsz átlagosan. A drawdown megmutatja, milyen úton.
Két szám, amit érdemes ismerni
- Legnagyobb visszaesés (max drawdown): az egyenleg legnagyobb esése egy korábbi csúcshoz képest, százalékban.
- Csődkockázat: itt annak az esélye, hogy eléred azt a visszaesést, amit már nem vagy hajlandó elviselni, például 20%-ot.
Mit tesz az ügyletenkénti kockázat
Az alábbi eredmények az oldal drawdown-szimulátorából származnak: 2000 futás, egyenként 200 ügylet, 45%-os nyerési arány, 2R-es nyerők, az aktuális egyenleg fix százalékos kockáztatása, és 20%-os visszaesési határ.
| Kockázat ügyletenként | Jellemző legnagyobb visszaesés | A futások legrosszabb 5%-a | Esély a 20% elérésére |
|---|---|---|---|
| 1% | 8,8% | 15,4% | 0,5% |
| 2% | 17,1% | 29,2% | 33,8% |
| 3% | 25,0% | 40,9% | 80,8% |
A stratégia és az előnye (ügyletenként +0,35R) minden sorban ugyanaz. Csak az ügyletenkénti kockázat változott, és a 20%-os visszaesés ritkaságból valószínű eseménnyé vált.
A kis előny törékeny
Maradjon a kockázat 1%, de a nyerési arány csökkenjen 35%-ra, ugyanazokkal a 2R-es nyerőkkel. A várható érték +0,05R-re esik, a jellemző visszaesés nagyjából megduplázódik 16,7%-ra, a 20% elérésének esélye pedig 31,9%-ra nő. Egy papíron épphogy pozitív stratégia a gyakorlatban egészen másnak érződik.
Többet kell visszanyerni, mint amennyit elvesztettél
| Visszaesés | A visszatéréshez szükséges nyereség |
|---|---|
| 10% | 11,1% |
| 20% | 25% |
| 30% | 42,9% |
| 50% | 100% |
Ezért fontosabb kicsiben tartani a visszaeséseket, mint kicsikarni egy kicsit magasabb átlagos hozamot.
Amit a szimuláció nem tartalmaz
Független ügyletekkel, fix R:R-rel és költségek nélkül számol. A valóság általában rosszabb: a veszteségek sorozatban jönnek, amikor a piaci helyzet megváltozik, és a spread, a jutalék meg a csúszás is összeadódik. Ha automata rendszert futtatsz, a szimuláció és az élő eredmény közti résnek saját okai vannak. Ezekről a fejlesztői blogomon írtam (angolul): Why my trading bot loses money in live trading.