Блог им. Empirix
Споры о том, какое соотношение стоп-лосса/тейк-профита должно быть и как их выставлять, видимо, не утихнут никогда. Хотя спорить здесь не о чем, так как каждый трейдер имеет свою торговую систему, свой таймфрейм и свой инструмент, на котором он торгует. Уровни же стоп-лосса/тейк-профита выбираются в зависимости от этих и других факторов. Правильные уровни будут те, которые способны приносить прибыль. Подробнее об этих настройках — в статье.
Полезные материалы, которые хорошо бы изучить перед продолжением:
На всякий случай напомним, уровни стоп-лосс и тейк-профит — это:
Разберем пример.
Мы хотим открыть сделку в покупку. Какой вариант построения стоп-лосса и тейк-профита логичней?
Как подобрать стоп-лосс/тейк-профит?
Если пойти по 1-му варианту — с коротким стопом, большим тейком, — то велика вероятность, что цена достигнет наш стоп. Но! Если совершить 20 таких сделок, то по итогу мы вполне можем оказаться в прибыли.
Если пойти по 2-му варианту — с большим стопом, коротким тейком, — то мы удовлетворим наши сиюминутные эмоции и вполне можем получить небольшой профит по сделке. Но на дистанции вероятности складываются не в нашу пользу. Чем короче тейк-профит и чем больше стоп-лосс, тем больше мы удивимся, когда прилетит тот самый черный лебедь в виде двух, а то и больше убытков и сметет все наши крошечные профиты.
Наверное, самый популярный совет выставления стоп-лосса/тейк-профита звучит так: входи в сделку, если соотношение «риск/вознаграждение» равно 1:2 и более. Когда-то это верно, а когда-то нет. Рекомендации из литературы и трейдинг-блогов — плохие помощники, пока не подкреплены статистикой. Так что добавим немного статистики.
Специфика построения стопов к тейкам будет отличаться от стратегии к стратегии. Разберем основные классы и соотношения, которые лучше друг другу подойдут.
Особенность трендовых стратегий в том, что доля прибыльных сделок к убыточным чаще всего будет около 30-40%. Это уже подтвержденный статистический закон для сегодняшних рынков. Об этой статистике пишут Роберт Пардо, Перри Кауфман, Маркос Лопез Де Прадо и другие ученые в области финансовых рынков. Статистика подтверждается и в наших исследованиях.
Подробнее — в статье "Тренд — лучшее, что вы можете использовать в своей торговле. Исследования тренд-аномалий за 136 лет".
На диаграмме ниже — распределение по доле прибыльных сделок протестированных нами стратегий.
Распределение стратегий по их количеству и доходности. Ось Y — количество стратегий, ось X — количество прибыльных сделок в стратегиях.
Из 2 365 протестированных алгоритмов (где было больше всего именно трендовых стратегий) получилось, что чаще всего доля прибыльных сделок будет от 35% до 45%. Доля прибыльных сделок выше 50% встречается реже, а с 55% прибыльными сделками сценарий становится маловероятен.
Что из этого следует? Для трендовых подходов нам подойдет соотношение не менее 1 к 2. То есть тейк-профит должен быть больше стоп-лосса в 2 раза. Разберем несколько примеров.
Трендовая стратегия. Исторический тест.
На примере выше — трендовая стратегия по валютной паре CAD/JPY. На основе исторического теста с 2007 года и 770 закрытых сделок видим, что прибыльных — 31,82%. При этом тейк-профит был в 3 раза больше стоп-лосса, то есть соотношение 1:3 (kTP — коэффициент тейк-профита, который мы использовали в тесте. Цифра 3 обозначает, что тейк больше стопа в 3 раза). При такой статистике стратегия закончила тест с прибылью и неплохим Шарпом 0,22.
Разберем еще одну стратегию.
Еще один тест трендовой стратегии.
Теперь у нас стратегия работала на валютной паре USD/JPY. 41,6% сделок прибыльны (тест опять велся с 2007 года). В этой настройке тейк-профит был в 2 раза больше стоп-лосса (kTP = 2). Получили неплохую кривую доходности, а коэффициент Шарпа = 0,16.
В нашем системном портфеле нет трендовых стратегий, где тейк-профит был бы меньше стоп-лосса, чем 2 к 1.—
Но обязательно ли использовать тейк в трендовых логиках? Необязательно. И здесь может сработать правило “давай прибыли расти”. Для этого в стратегии должна работать логика закрытия сделки по обратному сигналу. То есть если у нас есть лонг, а формируется сигнал в продажу, тогда лонг закрывается, и открывается шорт-сделка. Разберем пример такой стратегии.
Результаты стратегии без тейк-профита.
Эта стратегия имеет 40,62% прибыльных сделок, торгует на GBP/USD и не имеет тейка. Обратите внимание на кривую: есть сделки, которые в разы больше убыточных и сильно вытягивают доходность в прибыль. Вот как работает правило “ограничивай убытки, а прибыли давай расти” на примере трендовой стратегии.
Стратегии выше — реальные стратегии, которые на момент написания статьи работают в нашем системном портфеле.—
Забирайте подсказку по стоп-лоссам и тейк-профитам в нашем Telegram 📈
У стратегий на основе возврата к среднему наоборот: доля прибыльных сделок часто выше 50% или около того. То есть здесь уже может подойти соотношение стоп-лосса к тейк-профиту 1 к 1.
Такие стратегии работают либо в боковых движениях, либо в контртрендовых. Торговать такие логики сложнее — как в ручном режиме, так и в автоматизированном.
Потенциал ценового хода mean reversion стратегий невелик, так что не всегда имеет смысл делать крупные тейк-профиты. Чаще работает логика “укусить и убежать” — взять относительно быструю прибыль (или стоп-лосс), и на этом все. Пример такой стратегии — ниже.
Результаты стратегии на основе возврата к среднему.
У текущей стратегии тест начинался с 2016 года, она работает на H1 и имеет торговую логику на основе возврата к среднему. Количество прибыльных сделок — 59,15%, соотношение стоп-лосса к тейк-профиту — 1 к 1. И алгоритм неплохо работал, но в конце появилась неприятная просадка, в итоге мы решили эту стратегию выключить.
Но главное то, что при соотношении риска к прибыли 1:1 стратегия имеет право на существование. Гипотеза отчасти подтверждается.
Импульсные стратегии ловят быстрые ценовые движения, которые могут сохраняться какое-то время. В таких гипотезах можно тестировать соотношения риска к прибыли, начиная с 1 к 1.
Ниже мы рассмотрим тест простой стратегии на двух валютных парах — EUR/USD, GBP/USD. Нас интересует в ней только соотношение стоп-лосса/тейк-профита — как оно влияет на показатель дохода.
Внесем больше ясности о стратегии: она основана на пробое максимальной и минимальной цены предыдущего дня. То есть стратегия относится именно к классу momentum.
Чтобы узнать, какой стоп и тейк оптимальны, посмотрим сперва на такой вид данных:
3D модель результатов теста.
Критерии теста были такие:
Видим три основных «островка» прибыльности (области с зеленым цветом). Самый высокий достигнут благодаря стопу в 60 пунктов. Это максимальный стоп, заложенный на этапе тестирования. Однако, если поставить цель найти среднюю прибыльность по каждому стоп-лоссу, то получаем следующее:
EUR/USD. Как меняется прибыльность для стопа от 10 до 60 пунктов. Ось X — размер стоп-лосса, ось Y — доходность.
Из усредненных данных на основе линейной регрессии получается вывод, что увеличение стоп-лосса способствует увеличению прибыльности. Конечно же, речь идет только о протестированной стратегии. Еще нельзя забывать о выборе тейк-профита. Наиболее высокой доходность получилась при тейк-профите в районе 80 пунктов. То есть стоп в 60 пп и тейк в 80 — это оптимальное соотношение для этого бэктеста. Здесь срабатывает правило 1 к 1 (почти).
Сравним результаты по евро с результатами по GBP/USD.
3D модель результатов теста по GBP/USD.
Критерии теста по фунту были аналогичные:
Вся прибыльность по фунту сконцентрирована в области с крупным тейк-профитом — 120 пунктов, это максимум для этого бэктеста. Стоп-лосс при этом на уровне 40 пунктов. Здесь выдерживается соотношение 1:3.
Включаем линейную регрессию и смотрим на оптимальный стоп-лосс — наилучшие результаты в районе 40-50 пунктов.
GBP/USD, оптимальный стоп-лосс. Ось X — уровень стоп-лосса, ось Y — доходность.
Найти приемлемое соотношение для торговой системы — важная задача системного трейдера. Ни книги, ни статьи, ни рекомендации не способны дать объективный вариант настроек. Только вот такие тесты.
Чтобы ответить на вопрос “как выбрать стоп-лосс и тейк-профит”, сперва разбираемся с классом стратегии, которую используем. Далее проводим количественные и качественные тесты, и уже на их основе анализируем данные и выбираем настройки.-
Ведь вы соглашаетесь на риск и премию за риск, но тут выставляете ограничения.
Это с любой стороны глупо
При ловле таких обвалов ни короткие, ни длинные стопы не спасут!
«Какой вариант логичней», если оба нелогичны?!..
В итоге обсуждать нечего. Разве что поговорить с уже успевшими выступить «оппонентами», у которых по этому вопросу очень круглый ноль в головах.
Видимо, как и в предыдущем посте, где-то дальше/ниже есть что-то умное, но у меня опять «во первЫх строках» выбило предохранитель.
Убеждение такое — если исходный посыл левый, то смысл пропадает.
Это как красивый (возможно) дом на глиняном фундаменте.
Кстати, в предыдущем посте хотели продолжить дискуссию, но…
Я тут как раз начал новую тему с роботом и получилась тема в тему. Вот что показывает первая прикидочная оптимизация проверки жизнеспособности идеи (в роботе всего ДВА условия, точнее даже одно — «два в одном».)
Буквально 5 мин назад получено:
Одна идея, только ТП и СЛ «играют», как заказывали
Даже комментировать не буду, сами всё поймёте.
Ну а если чё — отвечу.
PS: вообще не робот — заготовка фильтра направления работы.
Пять лет на минутках — 15К со старта в 1К баксов.
Я затрагиваю ОДИН пункт, вы отвечаете по посту вцелом!
Еще раз поясняю — чтобы я мог ответить по посту вцелом, я должен буду написать в два-четыре раза больший пост!
С анализом всех пунктов, которые зацепят.
Долго, непродуктивно, бессмысленно.
Особенно если с постом «вцелом» согласен.
Для вас 0.22 — это неплохой Шарп? Для безубыточной стратегии коэф Шарпа должен быть не менее 1. А для высокодоходной стратегии 3 — 7.
MatrixLis, Шарп 3–7 для одиночной стратегии? Вы же знаете про фонд Джима Саймонса Renaissance Technologies (там еще работает около 100 ученых)? Так вот у этого фонда Шарп в районе 2,5 за 40+ лет, и его доходность считается одной из самых высоких в индустрии.
Достигнуть же Шарпа в 1 для одиночной стратегии можно, но скорее на бэктестах (и, скорее всего, переоптимизированных). В лайв-трейдинге это невозможно практически (на долгосрочном периоде). Высокий Шарп достигается только за счет портфельного подхода. В индустрии Шарп 1–2 — это очень хороший конкурирующий результат, при котором инвесторы будут выстраиваться в очередь.
П.С. Мы не берем здесь стратегии с отрицательным мат. ожиданием (сетки, мартингейл и т. д.), а только робастные стратегии.
MatrixLis, это супер, но чтобы убедиться в реальности Шарпа, нужно:
1. Понять, что алгоритм не был переоптимизирован на старте (кол-во параметров стратегии, кол-во параметров оптимизации и т. д.).
2. Понять, что алгоритм прошел фазы бэктеста, форвард-теста, матричного форвард-теста и другие стресс-тесты.
3. Провести лайв-тест (живой трейдинг), и сравнить показатели с историческими метриками.
И вот тогда на выходе будет понятный реалистичный Шарп. Если у вас такой Шарп в лайве на долгосрочной дистанции с робастной стратегий, тогда вы можете смело ехать на Уолл-Стрит — все топовые квантовые фонды будут нервно курить в стороне)
MatrixLis, ок, получается что-то вроде интрадей.
Тогда для такого алгоритма нужно значительно больше исторических данных — месяца совсем недостаточно. Получается, что вы сделали анализ на основе 8–10 сделок. Всё равно, что подкинуть монетку 10 раз, при которых 7 раз выпал орёл. Но это не значит, что у орла 70% вероятности. Нужно подкинуть монетку хотя бы 500-1 000 раз, чтобы получить так называемую статистическую значимость. Конечно же, вероятность орла при таком наборе бросков приблизится к 50%.
Аналогично и с торговыми стратегиями: для получения стат. значимости нужно провести столько «подкидываний», чтобы можно было говорить о неслучайности результатов. И при повышенном наборе данных мы будем получать более реалистичный Шарп, который не сможет удержаться в феноменальных 6–7 значениях.
P. S. Для алгоритма с 2-мя сделками в неделю желательно провести бэктест хотя бы за 5–7 лет.
для каждого алгоритма
для каждого инструмента
для каждого периода времени
для каждого таймфрейма
пытаться обобщать эти выдачи в какие-то закономерности — задача для пациентов дурдома))
GOLD, конечно, все очень индивидуально.
Здесь фокус был на то, что одни классы стратегий допускают один набор риск/прибыль (в случае mean reversion могут быть соотношения 1 к 1), а другие классы ТС — другие наборы (трендослежение предпочтительнее использовать от 1 к 2 и выше).