Трейдинг: риск-менеджмент, психология и системные подходы

Стивен Коэн – трейдер-легенда, с которым у инвесторов ассоциируется эра возникновения хедж-фондов. Будучи самым влиятельным трейдером Стивен говорил:

«Я веду статистику по своим трейдерам. Даже лучший из них оказывается в выигрыше лишь в 63% случаев. Большинство же показывают результат в диапазоне 50–55%. Это значит, что ошибки будут происходить регулярно. Поэтому важно следить за тем, чтобы убытки оставались минимальными, а прибыльные сделки приносили ощутимый результат».

Эта мысль, хотя и неприятна для многих инвесторов, отражает суть трейдинга: вероятность быть правым редко превышает 50–55%. Даже выдающиеся управляющие хедж-фондами не способны стабильно показывать 70–80% точности. Barber и Odean (1999) в исследовании о поведении индивидуальных инвесторов показали, что систематическая переоценка вероятности успеха и избыточная торговая активность приводят к потере капитала.

Исторические примеры подтверждают этот тезис. Джордж Сорос и его команда в Quantum Fund в начале 1990-х имели долю убыточных сделок не меньше половины. Однако именно редкие «большие ходы» — такие как знаменитая ставка против фунта в 1992 году («Black Wednesday») — сформировали основную часть итоговой прибыли фонда. Стэнли Дракенмиллер, управлявший тогда портфелем, подчеркивал: «Ваш успех определяется не процентом правоты, а тем, что вы делаете, когда правы, и как ограничиваете убытки, когда ошибаетесь».


Математика доходности

Долгосрочный результат определяется не количеством верных прогнозов, а соотношением прибыли к убыткам. Формулу годового P&L можно записать так:


P&L = (Количество прибыльных сделок × средняя прибыль) – (Количество убыточных сделок × средний убыток).


При вероятности успеха близкой к 50% всё решает именно то, насколько ваши прибыльные сделки превышают по размеру убыточные. Kahneman и Tversky (1979) в теории перспектив показали, что люди испытывают асимметрию восприятия: убытки «болят» сильнее, чем радость от эквивалентной прибыли. Это делает дисциплину в управлении рисками ещё более важной.

Опять же классическим примером служит история 1992 года, когда Джордж Сорос и Стэнли Дракенмиллер через Quantum Fund сделали ставку против британского фунта. Потенциальный убыток по позиции был строго ограничен, однако при благоприятном исходе она принесла около $1 млрд прибыли, что многократно перекрыло десятки неудачных сделок того же года.

Конкурентное преимущество

Чтобы увеличить вероятность успеха хотя бы на несколько процентов, необходимо конкурентное преимущество:

доступ к более качественным данным и построение макро-моделей (Ang, 2014);

использование количественных инструментов и межрыночного анализа (Tsay, 2010);

работа в нишевых сегментах, где конкуренция ниже;

и, наконец, простая, но недооценённая стратегия — избегать глупых сделок.

Так, Ray Dalio в Bridgewater Associates выстроил системное преимущество не на угадывании «следующего движения», а на разработке принципа «risk parity» и диверсификации источников доходности. В отличие от классических трейдеров, он опирался на статистически обоснованные портфельные конструкции, минимизируя зависимость от одной идеи.


Чек-лист: «Не будь глупым»

Достаточно легко сформировать простой инструмент самоконтроля. Он помогает отсеивать сделки, которые несут больше эмоционального, чем рационального начала, задайте себе данные вопросы и если хотябы на один вы ответили „да“ — стоит закрыть позиции и перечитать классиков:

Вы открываете сделку потому, что скучаете или слишком возбуждены, или не провели анализ?

Не слишком ли очевидна и перегружена история этой сделки?

Вы не учитываете календарь выхода данных и катализаторов?

Вы не учли сколько вы платите комиссии за удержание маржинальной позиции?

Вы не учли подходит ли инструмент для реализации вашей идеи (например вы взяли фьючерс вместо БПИФа) ?

Вы не проанализировали является ли сделка дубликатом другой позиции в портфеле?

Вы не определили четко размер позиции и стратегию стоп-лоссов/тейк-профитов?

Первые три пункта помогают контролировать эмоции, пункты 4–6 касаются структуры исполнения, а пункт 7 — ключевой: именно размер позиции и управление рисками определяют, каким будет итоговый результат.

Стэнли Дракенмиллер отмечал, что «основные ошибки трейдеров связаны не с неверными идеями, а с неверным размером позиций». Его принцип — «когда уверен, увеличивай ставку, когда сомневаешься — снижай риск» — это практическая форма работы с чек-листом.

Управление позицией через волатильность

В трейдинге особенно важно не позволять одной сделке определять весь год. Один из наиболее эффективных методов стандартизации риска — корректировка размера позиции по волатильности (volatility targeting).

Brock, Lakonishok и LeBaron (1992) показали, что учёт дисперсии доходностей повышает устойчивость стратегий. Суть метода в том, чтобы подгонять объём позиции под текущую волатильность актива.

Например, если месячная стандартная волатильность акции равна 5,3%, то событие в 1,5σ означает падение на 7,6%. Если трейдер ограничивает риск на сделку 2% капитала, то именно эта величина определяет количество акций, которое он может купить. Таким образом, даже при неблагоприятном движении убыток будет предсказуемым и ограниченным.

Bridgewater систематизировала этот подход в своих портфелях: стратегии risk parity предполагают, что экспозиции к акциям, облигациям, товарам и валютам масштабируются так, чтобы риск от каждого класса был сопоставим. Это позволяет фонду снижать зависимость от «удачной или неудачной» волатильности одного актива.


Как формируется результат: редкие крупные сделки

Lo и Hasanhodzic (2009) показали, что результат хедж-фондов определяется несколькими крупными сделками в год, тогда как большинство сделок дают лишь шум. Это перекликается с работами Mandelbrot (1963), который впервые показал, что распределения доходностей финансовых рынков обладают «толстыми хвостами»: экстремальные события формируют значительную часть итогового P&L.

Яркий пример — ставка Сороса и Дракенмиллера против фунта в 1992-м, или более поздняя ставка Bridgewater против европейских долговых рынков в 2011–2012 годах. В обоих случаях именно редкая крупная сделка принесла результат, многократно перекрыв «рядовые» позиции.

Но есть и обратная сторона. Классический антикейс — крах Long-Term Capital Management (LTCM) в 1998 году. Фонд был создан ведущими трейдерами и нобелевскими лауреатами (Мертон, Шоулз), использовал сложные математические модели арбитража и имел репутацию «машины по печатанию денег». Однако его риск-модели исходили из предположения, что отклонения цен носят нормальное распределение и «черные лебеди» крайне маловероятны. На практике же азиатский кризис и дефолт России вызвали каскадную распаковку позиций: фонд имел колоссальный левередж (более 25:1) и потерял почти весь капитал за несколько недель. Ситуация была настолько системной, что Федрезерв организовал спасение LTCM, чтобы не допустить коллапса мировой финансовой системы.

История LTCM — напоминание о том, что даже при высокой «математической точности» риск-менеджмент важнее любых моделей.

Итоговый принцип

Трейдинг — это не угадывание рынков, а системное управление рисками:

примите, что вы будете правы лишь в половине случаев;

ограничивайте убытки и стандартизируйте позиции по волатильности;

используйте системы, позволяющие прибыли развиваться;

ищите не частые мелкие успехи, а редкие крупные сделки.

Такой подход превращает хаос вероятностей в управляемый процесс, где ограниченные убытки сочетаются с возможностью экспоненциального роста прибыли.



Литература:

Ang, A. (2014). Asset Management: A Systematic Approach to Factor Investing. Oxford University Press.

Barber, B. M., & Odean, T. (1999). The Courage of Misguided Convictions: The Trading Behavior of Individual Investors. Financial Analysts Journal, 55(6), 41–55.

Brock, W., Lakonishok, J., & LeBaron, B. (1992). Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns. Journal of Finance, 47(5), 1731–1764.

Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291.

Lo, A. W., & Hasanhodzic, J. (2009). The Heretics of Finance: Conversations with Leading Practitioners of Technical Analysis. Bloomberg Press.

Mandelbrot, B. (1963). The Variation of Certain Speculative Prices. Journal of Business, 36(4), 394–419.

Mallaby, S. (2010). More Money Than God: Hedge Funds and the Making of a New Elite. Penguin.

Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House.

Tsay, R. S. (2010). Analysis of Financial Time Series. Wiley.