Стратегия с таргетированием волатильности сокращает позицию, когда измеренная волатильность растёт, и увеличивает экспозицию по мере её снижения. Всё звучит просто, пока шок не взвинтит оценку. В зависимости от метода оценки и правила ребалансировки стратегия может неделями сокращать позицию после события, возвращаться на рынок лишь после восстановления или беспорядочно менять размер позиции.
Многие из этих проблем вызваны 3 ошибками реализации. Каждая может заставить разумное правило управления рисками выглядеть в бэктесте либо бесполезным, либо блестящим. Чтобы исправить ситуацию, сначала нужно определить, чем именно должно управлять целевое значение, а затем подобрать под эту задачу метод оценки и график сделок.
Ошибка 1: считать последнюю оценку волатильности прогнозом
Скользящее стандартное отклонение — это сводный показатель за выбранный период. Оно не знает, будет ли следующая сессия спокойной или бурной. Короткий период быстро реагирует на шок, но оценка может оставаться повышенной, пока шок не выйдет из выборки. Длинный период медленно меняется в обе стороны.
Рассмотрим стратегию с целевой годовой волатильностью 10% и оценкой за 20 дней. Если оценка подскакивает с 10% до 25%, простое правило обратной пропорциональности волатильности сокращает экспозицию до 40% от прежнего уровня. Когда шок выходит из окна, оценка может резко упасть, а экспозиция — снова вырасти. Итоговая траектория зависит от длины окна, ряда доходностей и графика ребалансировки не меньше, чем от целевого значения.
Часто это приводит к тому, что позиция сокращается после просадки и возвращается к прежнему риску уже после отскока цен. Само по себе это не доказывает, что правило неверно: его задача может состоять именно в ограничении риска в неспокойный период. Но если в бэктесте показывают только реализованную волатильность, можно не заметить цену в виде лишнего оборота и запоздалого участия в движении рынка.
Сравните несколько окон на одном и том же периоде и изучите траекторию экспозиции вокруг шоков. Прогнозная модель может быть оправдана, если она улучшает решения на вневыборочных данных. Но более сложная оценка не заслуживает доверия только потому, что сглаживает график.
Ошибка 2: ограничить размер позиции и заявить, что целевой уровень достигнут
Таргетирование волатильности обычно реализуют с помощью множителя. В упрощённом виде это целевая волатильность, делённая на оценочную, с применением к базовой позиции стратегии. На рынках с плечом множитель может стать очень большим, если оценочная волатильность низкая. Разработчики часто задают ему максимальный предел — это разумно для бэктеста, но такое ограничение меняет правило.
Допустим, целевая волатильность равна 12%, оценочная — 4%, а базовая позиция — 1.0. Исходный множитель равен 3.0. Если установить предел 1.5, стратегия не сможет достичь задуманной экспозиции. И наоборот, при росте оценочной волатильности до 30% исходный множитель снижается до 0.4. Минимальный уровень экспозиции 0.5 означает, что стратегия сохраняет больший риск, чем предписывает формула целевого значения.
| Правило | Что предотвращает | Как меняет стратегию |
|---|---|---|
| Максимальный предел экспозиции | Чрезмерное плечо при очень низкой оценочной волатильности | Оставляет стратегию ниже целевого уровня в спокойные периоды |
| Минимальный уровень экспозиции | Сведение позиции к нулю | Сохраняет больший риск в периоды высокой волатильности |
| Нижний порог волатильности | Деление на почти нулевую оценку | Устанавливает нижнюю границу знаменателя |
Это 3 разных механизма контроля. Укажите каждый отдельно в спецификации стратегии и сообщите, как часто он срабатывает. Если максимальный предел действует на протяжении половины выборки, волатильность ниже целевой может быть ожидаемым результатом.
Ошибка 3: проводить ребалансировку непрерывно в модели и периодически на счёте
Бэктест может пересчитывать экспозицию на каждом баре, тогда как при бумажной торговле это делают раз в день. Даже если формула одна и та же, стратегии получаются разными. Частая ребалансировка позволяет быстрее реагировать, но превращает шум в оценке в сделки. На фьючерсах оборот влечёт за собой комиссии и потенциальные расходы на финансирование; на акциях — комиссии брокера, спред и влияние на цену. Небольшие корректировки могут обходиться дорого, если раз за разом пересекать спред.
Представим портфель на 100,000 долларов с целевой позицией на 50,000 долларов. Если из-за изменения оценочной волатильности целевая позиция сначала снижается до 47,000 долларов, а на следующей сессии растёт до 49,000, правило с ежедневной ребалансировкой проведёт сделки на общую сумму 5,000 долларов за 2 дня. При еженедельном графике может быть только одна сделка — в зависимости от даты наблюдения. Ни один график не лучше по умолчанию. В бэктесте нужно моделировать тот график, которого бумажная стратегия действительно может придерживаться.
Практичная альтернатива — диапазон ребалансировки: совершать сделки, только когда текущая экспозиция отличается от целевой больше заданного порога. Это сокращает лишние сделки, но позволяет риску отклоняться от целевого уровня. Показывайте диапазон, получившийся оборот и реализованную волатильность вместе: диапазон влияет на целевой уровень, и это нужно учитывать.
Что должен показывать бэктест стратегии с таргетированием волатильности?
Формулируйте правило достаточно понятно, чтобы можно было объяснить изменение позиции по исходным данным. Как минимум, сохраняйте при каждом обновлении оценку, исходный множитель, применённый множитель, состояние ограничения или нижнего порога, целевую экспозицию, фактическую экспозицию и решение о ребалансировке. Затем сравнивайте варианты на одних и тех же данных, с одинаковыми издержками и допущениями об исполнении.
Особенно внимательно изучите самые тяжёлые недели. Сократила ли стратегия риск до убытков или уже после них? Восстановила ли экспозицию до восстановления рынка или после? Ответы не решат, стоит ли применять это правило управления рисками. Зато они покажут, какое правило вы на самом деле проверяли.
← Все статьи