Seid gegrüßt geehrte Leser und Leserinnen,
in unserem heutigen Content-Artikel wollen wir uns der Erarbeitung des Edges widmen.
Wir wollen in diesem Artikel aufklären, wie aufwendig es eigentlich ist einen tatsächlichen statistischen Vorteil am Markt zu generieren.
Wir versuchen so wenig mathematischen und statistischen Fachjargon zu verwenden, doch in einigen kleinen Fällen lässt es sich leider nicht vermeiden.
Die Content-Idee kam uns, als wir uns in einem, recht bekannten, Facebook Forum herumgetrieben haben und dort eine Frage aufkam. Diese Frage lautete ungefähr: „Wie viel Stunden am Tag widmet ihr euch dem Trading?“. Auf diese Frage gab es viel Resonanz. Von „Ich brauche nur 5min am Tag um xy% zu erwirtschaften“ bis zu „Ich sitze sehr lange nur an meinen Analysen“ war alles dabei.
Doch wir konnten eine starke Tendenz erkennen, wie gerne Börsianer zeigen, dass sie doch kaum Zeit investieren und doch so super viel Prozente erwirtschaften.
Als wir uns bei Statistic-Trading über dieses Thema unterhalten haben, viel uns doch auf, dass wir irgendwie, im Vergleich zu den Tradern im Forum, überdurchschnittlich viel Zeit dem Thema Trading widmen.
Im Vergleich dazu, widmen wir uns aber eher weniger dem Trading an sich, also dem vor dem Rechner sitzen, als dem Thema der Entwicklung und Research von Systemen.
Wenn wir unsere Zeit rein auf das sitzen vor den Monitoren beschränken und das als „Trading-Zeitaufwand“ betiteln, dann passen wir sogar genau ins Muster.
Nehmen wir aber noch den Research Teil rein, also das Lesen von Papers, wissenschaftlichen Arbeiten, Büchern, Programmierung, statistischen Auswertungen und Ideen-Findung, so benötigen wir dafür doch schon einiges an Zeit und Fleißarbeit.
Es kann natürlich auch sein, dass der, wir nennen es mal, Weg des System-Tradings / Quant-Tradings aufwendiger ist als der des diskretionären Traders, dennoch vertreten wir die Meinung, dass niemand ohne viel Fleiß und Grips in der Lage ist sehr erfolgreich in seiner Passion zu werden. Sei es nun ein Chirurg, Ingenieur oder Hedgefond-Manager.
Es ist doch einfach einen Edge im Trading zu haben oder?
Wenn man sich so in der Trading-Szene „umhört“ dann fällt einem auf, dass das System-Trading oder Quant-Trading nun mehr Beachtung geschenkt wird. Dies ist an sich, so wie wir denken, eine sehr gute Sache. Doch wie in allen anderen Bereichen auch, wird es auch hier viel einfacher suggeriert als es dann tatsächlich der Fall ist.
Wenn wir uns Youtube-Content über Trading anschauen, dann fällt uns auf, dass die meisten Trader einen Edge oder einen statistischen Vorteil mit einem erfolgreichen Backtest gleichsetzen. Ist mein Backtest profitabel und die Equity-Kurve schaut gut aus, so habe ich einen Vorteil.
Doch ist es so einfach? Ein erfolgreicher Backtest und gut ist? NEIN! Es ist definitiv nicht so einfach.
Natürlich ist das korrekte Testen von Handelssysteme oder Trading-Systemen keine Quantenphysik, aber dennoch ist es von Nöten, dass man Grundlagen der Mathematik, Statistik und der Ökonometrie beherrscht. Niemand braucht einen Doktortitel zu besitzen, aber einem erzählen zu wollen, dass man System-Trading oder Quant-Trading betreiben kann ohne Grundlagen in diesen Gebieten beherrschen zu können, ist einfach Quatsch. So einfach ist die Erarbeitung eines Edges dann doch nicht.
Worin liegt der Vorteil einen Edge zu haben?
Wir hatten auch schon Mal die Frage bekommen, wo denn überhaupt der Sinn besteht sich die Mühe zu machen einen Edge zu erarbeiten. Solange das System doch Geld verdient ist doch alles gut. Doch ist das so? Was machen Sie denn wenn das System aufhört Geld zu verdienen oder es fängt an Phasen in dem System zu geben die Sie nicht aus den Backtestergebnissen erhalten haben?
Und genau um Antworten auf diese Fragen zu erhalten, ist es unglaublich wichtig zu erkennen ob ich einen statistischen Vorteil am Markt habe oder eben nicht.
Ein Zitat von Jack D. Schwager, dem Autor von Magier der Märkte, bringt es auf den Punkt: „Be very careful about deciding whether it’s your system or the market that’s really very good.“
Wir glauben, dass das wohl die Quintessenz von System- oder Quant-Trading darstellt. Es ist unglaublich wichtig herausfinden zu können, ob es das Trading-System ist was Geld verdient oder der Markt derzeit einfach so unglaublich gut ist, dass generell fast jedes System Geld verdienen würde. Denn das Ergebnis eines positiven Trades, hat nicht unbedingt damit zu tun, dass der Einstieg daran Schuld hat. Aber zu dieser Thematik kommen wir noch später.
Bitte verinnerlichen Sie sich dieses Zitat. Schreiben Sie es auf ein Blatt und kleben es sich auf Ihren Trading-Monitor. Denn die Aufgabe muss es sein, diese Frage zu beantworten: „Ist mein System so gut oder nur der Markt?“
Nehmen wir uns als Beispiel den derzeitig verrücktesten Markt: Bitcoin.
Mittlerweile sprießen Bitcoin Profis aus der Erde wie sonst was. Und jeder dieser Profis hat wohl Systeme die unglaublich gut funktionieren und die sie euch allen „zeigen“ wollen. Nun stellen Sie sich bitte die oben erwähne Frage. Wie würden Sie diese beantworten?
Der derzeitige Bitcoin-Markt hat eine so starke positive Verschiebung, dass generell jedes System, was irgendwie eine Kauf-Order inbegriffen hat, anfängt Geld zu verdienen. Denn egal wo Sie derzeit in diesem Markt einsteigen, Sie fangen an Geld zu verdienen. Ist es nun möglich dort von einem Edge zu reden, nur weil Sie positive Ergebnisse in diesem Markt generieren? Natürlich nicht. So gut wie jedes System verdient derzeit an diesem Markt Geld. Was auch an sich vollkommen in Ordnung ist, solange man sich dessen Bewusst ist, dass man, höchstwahrscheinlich, keinen Edge hat. Denn erst, wenn man sich dessen bewusst wird, dass man eigentlich nicht genau weiß woran es liegt das man Geld verdient, so fängt man an komplett anders zu traden.
Aus welchen Quellen kann ich mir einen Edge erarbeiten?
Unserer Meinung nach, kann man sich aus verschiedenen Quellen einen Edge erarbeiten der sein eigenes Handelssystem voranbringt.
Eine erste Möglichkeit ist: Data-Mining.
Im Data-Mining geht es, im Grunde, darum, dass man historische Daten analysiert und mit Hilfe eines Algorithmus so viele Kombinationen wie nur möglich austestet um die Kombination herauszufinden die die besten Ergebnisse hervorgebracht hat.
In dieser Methodik verfällt man aber ganz schnell in das Curve-Fitting. Man analysiert die Historie zu genau und optimiert einfach nur die Parameter auf die gegebene Historie. Eine wirkliche Aussagekraft für die Zukunft hat das nicht.
Data-Mining ist an sich eine sehr interessante Methodik, doch man muss diese zu verwenden wissen.
Die zweite Möglichkeit ist: Ideen von logischen Zusammenhängen.
Ihnen ist aufgefallen, dass wenn eine Sache passiert, es irgendwie dazu kommt, dass auch eine andere Sache passiert. Oder Sie haben wirtschaftliche Zusammenhänge entdeckt oder Sie haben eine Idee von möglichen wirtschaftlichen Zusammenhängen und möchten diese testen.
In dieser Methodik geht es primär darum, dass Sie Ihre Trading-Ideen, die Sie im Laufe der Zeit erarbeitet haben, versuchen in ein System umzuwandeln, so dass dieser hoffentlich einen Edge generiert. Dies ist wohl die Methodik über die auch wir unsere System-Ideen generieren die wir dann durchtesten und analysieren bevor diese auf den Live-Markt gehen.
Achten Sie aber bitte darauf, dass Ihre Ideen und Ergebnisse auch zu 100% objektiv sind, so dass Sie diese auch einprogrammieren könnten. Denn nur wenn ein System 100% regelkonform ist, kann man dies auch als Trading-System bezeichnen und es kann getestet und optimiert werden.
Die dritte Möglichkeit ist: Markt-Zyklen.
Die dritte Methodik ähnelt der zweiten Methodik sehr. Denn, im Großen und Ganzen, existieren nur diese zwei Methodiken. Entweder die Ideen-Findung, also anhand von „menschlichen“ Ideen und Zusammenhängen oder die Ideen-Findung auf Data-Mining Basis.
Denn auch die Methodik der Erarbeitung eines Edges nach Markt-Zyklen, ist auf diese beiden Methodiken zurückzuführen. Ihnen ist in der Vergangenheit aufgefallen, dass ein bestimmter Markt zu einer bestimmten Zeit in einen bestimmten Zyklus geht. Diesen Zyklus versuchen Sie nun ein Regeln und Formeln zu packen, so dass Sie diesen auch wirklich testen und überprüfen können.
Bitte halten Sie Abstand von händischen Backtests oder genießen Sie diese nur mit Sorgfalt. Auch wenn diese Art des „Backtests“ oft erzählt wird, birgt diese sehr viele Gefahren mit sich.
Menschen belügen sich nämlich am liebsten selber. Ganz besonders im Trading. Wenn Sie dann nämlich ein System testen und innerhalb des Tests sich weiß machen, dass Sie in einer möglichen Situation in einer Weise gehandelt hätten und in einer anderen Situation Sie Ihren Stop-Loss etwas tiefer angesetzt haben, so ist das kein System mehr und die ganze Arbeit die Sie machen ist für die Katz.
Somit sorgen Sie bitte dafür, dass auch ein Algorithmus Ihre Regeln aufnehmen kann und auf den Markt abspielen. Nur so haben Sie wirklich 100%-ige Objektivität die von besonderer Wichtigkeit ist.
Die vierte Methodik ist: Risk- und Moneymanagement.
Auch wenn diese Art der Optimierung nicht unbedingt, per se, eine Möglichkeit der Edge Erarbeitung ist, möchten wir Sie dennoch hier aufzählen. Denn es ist möglich ein unprofitables System nur mit Hilfe von Risk- und Moneymanagent in ein gewinnbringendes System zu verwandeln.
Das Thema des Risk- und Moneymanagements ist so facettenreich, dass wir das nicht hier im Detail erläutern wollen, denn dafür werden wir einen eigenen Content-Artikel entwerfen. In diesem Artikel wird es dann um Portfolio-Allokation und die Errechnung von Jahres-Risiken einer Strategie gehen.
Wir hätten aber ein Beispiel für Sie für das wir schon einen Content-Artikel entworfen haben. Es geht um die Stop-Loss-Methodik mit 2-fachem Stop-Loss. Mit dieser Methodik kriegen Sie ein 50/50 System mit einem CRV von 1:1 in den Gewinn und das nur durch Optimierung des Risk- und Moneymanagement.
Den Artikel finden Sie hier: Wieso verwenden so viele Trader Teilverkäufe?
Generell vertreten wir die Meinung, dass das Thema des Risk- und Moneymanagement ein unglaublich wichtiges ist, was viel zu unterschätzt wird. Es wird sehr viel Wert auf Einstiegssignale oder irgendwelche Markt-Analysen gelegt die zwar natürlich nicht unwichtig sind, aber auch nicht die wichtigsten Parameter im Trading.
Egal mit welchen erfolgreichen Tradern wir auch schon eine Diskussion geführt haben, wir alle waren uns in dem Bereich einig, dass das Thema des Risk- und Moneymanagements unglaublich wichtig ist. Denn solange man sein Kapital optimal schützt und anständige Systeme fährt, kann man im Spiel bleiben und Geld verdienen. Doch das Errechnen des optimalen Risk- und Moneymanagements ist mit viel Mühe und Arbeit verbunden, die sich natürlich kaum einer machen will die aber von ungeheurere Bedeutung ist und die gemacht werden MUSS, wenn man ein sauberes und ausgeglichenes Trading-Portfolio haben will.
Eine Sache möchten wir noch erwähnen.
Es ist ein Unterschied, ob man erstmal nur einen Edge entdeckt hat und wenn man auf den Edge noch ein Trading-System aufbauen will.
Den Edge zu erarbeiten ist eine Sache und diesen auch zu beweisen. Das profitable Trading-System darauf zu entwickeln und durchzutesten und das dann in die laufenden Systeme mit zu integrieren, eine komplett andere.
Welche Methodik kann ich verwenden um meinen Edge zu bestätigen?
Wie können wir nun unseren Edge, bestmöglich, beweisen, damit wir uns auch recht sicher sein können, dass wir einen statistischen Vorteil am Markt haben?
Es gibt einige Methoden die Sie verwenden können: White’s Reality Check, Really-Out-Of-Sample-Test, Monte-Carlo-Simulation.
In diesem Content werden wir uns mit der dritten Methodik beschäftigen und diese erläutern. Sie können natürlich aber auch die anderen Systematiken verwenden, wenn Sie in der Lage sind diese richtig umzusetzen.
Wie man vielleicht schon auch aus vergangenem Content herauslesen kann, arbeiten wir sehr viel mit der Monte-Carlo-Simulation. Aus unserer Sicht ist diese Systematik, richtig angewandt, eine unglaubliche Systematik eine Strategie bis auf die kleinsten Kennzahlen genau zu untersuchen und zu simulieren.
Doch man kann mit der Monte-Carlo-Simulation nicht nur ein vorhandenes Trading-System neu verteilen und schauen welche Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu welchen Ergebnissen führen, sondern es ist auch möglich einen Edge nachzuweisen.
Die Vorgehensweise benötigt eine entsprechende Software in Verbindung mit Excel oder eine eigene programmierte Softwarelösung auf die Monte-Carlo-Simulation angepasst.
Gehen wir zusammen ein Beispiels-Szenario durch, das sollte die Systematik am besten erklären und verständlich machen.
Gehen wir davon aus, dass wir ein Handelssystem haben was einen Backtest und Out-Of-Sample-Test und diese ganzen Statistik Geschichten hinter sich hat. Es fehlt nur noch der Beweis, ob wir einen Edge haben oder nicht. Es sind somit alle vorher benötigten Schritte sorgfältig analysiert und bestätigt worden, so dass alles seine Richtigkeit hat.
Gehen wir davon aus, dass unser Handelssystem auf dem 15-Min-Chart handelt und wir nun testen wollen ob unser Einstiegssignal auch wirklich einen Vorteil hat und nicht nur wegen anderer Parameter Gewinne generiert hat. Denn merken Sie sich bitte, nur weil Ihr Einstiegssignal von Ihrem Handelssystem einen Gewinn generiert hat, hat das nicht unbedingt zur Folge, dass auch Ihr Signal dafür verantwortlich ist, dass es zu einem Gewinn kam. Der Gewinn kann auch zig andere Gründe haben können.
Nun ist es unsere Aufgabe irgendwie herauszufinden ob wir einen Edge haben. Nun nehmen wir uns eine bestimmte Historie vor, sagen wir ein Jahr. Nehmen wir nun unseren Markt den wir analysieren wollen und nehmen den 15-Min Chart oder auch darunterliegende Zeiteinheiten und generieren uns mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation einen zufällig generierten Jahres-Chart.
Somit haben wir nun einen Jahres-Chart auf einer 15-minütigen Zeiteinheit (oder kleineren Zeiteinheit) der komplett von Preis-Anomalien befreit worden ist, da dieser Chart komplett mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation generiert worden ist.
Nun implementieren wir den Monte-Carlo generierten Jahres-Chart in unsere Trading-Analyse-Software und lassen unser System auf diesem Jahres-Chart laufen. Diese Vorgehensweise machen Sie bitte mindestens 20 Mal. Je mehr desto besser.
Welche Ergebnisse erwarten wir nun?
Da unser generierter Jahres-Chart von allen Preis-Anomalien bereinigt worden ist, da dieser ja rein auf Zufallsdaten basiert die auf der Grundlage der Vergangenheit genommen worden sind, so darf auch unser Handelssystem nicht mehr so gut abschneiden.
Wenn wir nun unser Handelssystem auf unserem generierten Chart laufen lassen, so muss dieses Ergebnis signifikant schlechter sein, als das Ergebnis unseres Back- und Out-Of-Sample-Tests.
Erhalten wir nun aber identische oder sogar bessere Ergebnisse als in unseren Backtests, so können wir, mit einer bestimmten Fehlerquote, davon ausgehen, dass unser System keinen wirklichen Edge am Markt hat und dieses System müsste nun „auf eigene Gefahr“ verwendet werden oder verworfen.
Nehmen wir noch ein reelles Beispiel worauf wir uns beziehen können: Unseren Markttechnischen Trenderkennungs-Algorithmus.
In der ersten Abbildung sehen Sie wie so eine Tabelle aussehen kann wie wir unsere Daten verarbeiten.
(Abbildung 1: Datengrundlage und Simulationsgrundlage)
In der oberen Abbildung sehen Sie die originale Datengrundlage in Gelb markiert und die Simulationsgrundlage für unsere Heikin-Ashi-Kerzen in Grün markiert. Anhand der originalen Datengrundlage, können wir unsere Simulations-Daten entwickeln.
In der zweiten Abbildung können Sie den Unterschied zwischen Originalem Dax-Chart und einem simulierten Chart erkennen.
(Abbildung 2: Simulierter Chart (links) und originaler Chart (rechts))
Anhand dieser simulierten Daten haben wir nun überprüft ob die Edge-Situation, die wir in unserem MTA markieren und auf der Basis wir traden, einen wirklichen Edge am Markt hat.
Die Trefferquote der Edge-Phase an dem echten Dax ergab, nach allen Analysen, eine Trefferquote von ca. 63%.
Das Ergebnis das wir nach 150 Monte-Carlo-Simulationen erhalten haben, war 41%.
41% ist signifikant schlechter als unsere erreichten 63% und somit können wir, natürlich unter der Berücksichtigung des Fehlers der 1. Art, davon ausgehen, dass wir einen Edge am Markt haben.
Wir wissen, dass diese Vorgehensweise sehr viel Arbeit bedeutet, aber solche Tests sind von ungeheurer Wichtigkeit, wenn man in der Zukunft nur mit wirklich guten Systemen arbeitet und ein gutes Portfolio aus guten Systemen halten will was auch wirklich das eigene Kapital schützt.
Wir hoffen wir konnten mit diesem Content-Artikel Ihnen wieder das Systematische-Trading / Quant-Trading ein wenig näherbringen und aufzeigen, dass es halt nicht mit 5 Minuten Aufwand alles erledigt ist und man Unmengen an Performance an Land zieht.
Wir wünschen Ihnen allen ein erholsames Weihnachtsfest und einen guten Rutsch ins Jahr 2018!
Mit freundlichen Grüßen aus Berlin,
Statistic-Trading
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