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Vermögensaufbau

Qualität erhöhen

In diesem Artikel zeige ich Dir Schritt für Schritt, wie Du die Qualität eines Handelssystems verbessern, respektive mit der richtigen Herangehensweise, diese nachhaltig erhöhen kannst.

Zeit zu Performen

Insbesondere durch die Tätigkeit als Hedgefonds Manager wie auch durch den 1. Platz an der offiziellen Trading Weltmeisterschaft weiss ich, dass man nicht viel Zeit hat, um zu Performen.

Du kannst dementsprechend nicht abwarten, bis die Märkte normal oder besser sind bzw. werden. Bringst Du nicht ausreichend Performance, so bleibst Du auf der Strecke. Dies gilt selbst bei Deinem eigenen Vermögensaufbau.

Im Umkehrschluss benötigst Du für das Trading und den Handel, Mechanismen und Strukturen deren Auswertung und Anpassungen richtig sind und möglichst schnell umgesetzt werden können.

In der Konsequenz sich dies durch bessere Ergebnisse umgehend wieder spiegelt.

Praktikable Anwendung

Werden dabei Die drei möglichen Handelsansätze betrachtet, so findet in der praktikablen Anwendung bei dem Einzeltrade Ansatz und dem Serientrade Ansatz respektive in der zeitlichen Peripherie bei Intraday, Day sowie Swing-Trading Verwendung.

Ich persönlich verwende drei unterschiedliche, objektive Elemente – angelehnt an die Numerik (numerische Mathematik) – für die erste Beurteilung eines Trading Edge. Diese umfassen nachfolgende Teilschritte in Chronologie:

Der Ertrag = Setup optimieren

Analyse welche Modifikationen die richtigen sind, die angepasst werden müssen.

Die Konsistenz = Qualifizierung durch Quantifizierung

Überprüfung der Aussagekraft der vorhandenen Ergebnisse.

Die Stabilität = Risiken und Schwankungsbreite

Verhältnismässigkeit zwischen Ertrag und Verlust Relation.

Der Ertrag

Wird die Profitabilität auf einen einzigen Wert reduziert, so ist dies in der Regel der sogenannte Profit Faktor. Dieser Wert sagt aus, in Relation zu einem Einsatz von 1, wie viel Ertrag daraus entsprechend resultiert.

Als Beispiel, ist ein Profit Faktor von 2,1 vorhanden, so wurde im Durchschnitt jeweils aus dem Einsatz ein Ertrag von 110% erzielt.

Wiederum weisst ein Wert von unter 1,0 darauf hin, dass zum einem der aktuelle Kontostand niedriger als zu Beginn ist, und zum anderen, dass die Engagements nicht profitabel sind.

Berechnung des Profit Faktors

Berechnung des Profit Faktors

Objektive Eintrittswahrscheinlichkeiten

Die Problematik mit dem Ziel, den Profit Faktor zu erhöhen liegt bei der Trefferquote, dem durchschnittlichen Ertrag und dem durchschnittlichen Verlust, mit den entsprechenden Wahrscheinlichkeiten.

Unabhängig der Gründe, wird im Trading, speziell beim Intraday, Day und Swing Trading in den meisten Fällen ein Gewinnziel und somit auch eine Risikobegrenzung verwendet.

Wenn wir uns die entsprechenden Eintrittswahrscheinlichkeiten ansehen, so ergeben diese objektiv immer ein Profit Faktor von 1.

Nachfolgend drei Beispiele die dies erläuterten:

Beispiel 1

Die Risikobegrenzung für ein Engagement ist das 10-fache in Relation zu dem Gewinnziel. Somit ist die Wahrscheinlichkeit bei 90% das Gewinnziel zu erreichen, und zugleich bei 10% einen entsprechenden Verlust zu erzielen.

Das Ergebnis dessen ist ein Profit Faktor von 1.

Beispiel 2

Sind die Risikobegrenzung und das Gewinnziel identisch, so ist die entsprechende Wahrscheinlichkeit jeweils bei 50/50.

Dies ergibt wieder ein Profit Faktor von 1.

Beispiel 3

Die Gewinnziel für ein Engagement ist das 10-fache in Relation zu der Risikobegrenzung. Somit ist die Wahrscheinlichkeit bei 90% die Risikobegrenzung zu erreichen, und zugleich bei 10% das Gewinnziel zu erzielen.

Das Ergebnis dessen ist wiederum ein Profit Faktor von 1.

Trading Edge Vorteil

Durch die Verwendung eines Trading Edge, ist, bzw. sollte ein entsprechender Vorteil vorhanden sein. Dieser führt dazu, dass unabhängig der objektiven Eintrittswahrscheinlichkeiten ein Profit Faktor grösser als 1 sich ergibt.

Die Frage, die bleibt, welche Modifikationen müssen angepasst werden, für die Erhöhung der Profitabilität.

Denn nur mit der Information des Profit Faktor, bzw. den für die Ermittlung des Profit Faktors benötigten Informationen ist keine Beurteilungsgrundlage gegeben.

Realität und Irrglaube

Auf Basis der Formel für den Profit Faktor bzw. deren Inhalt, kommen in der Konsequenz zur Kontrolle und Optimierung nur die Risikobegrenzung in Frage.

Nachfolgend die Erklärung gemäss der Formel für den Profit Faktor, auf was Du effektiv Einfluss hast.

Wahrscheinlichkeit für Gewinn

Die Wahrscheinlichkeit für einen Gewinn kennst Du nicht, denn sonst wäre Deine Trefferquote bei 100%, und würdest nur Gewinne erzielen. – Ausnahmen stellen hierbei kausale Systeme, bei denen der Gewinn bereits im Vorfeld bekannt ist dar. –

Wahrscheinlichkeit für Verlust

Bei der Wahrscheinlichkeit für einen Verlust, ist dasselbe wie für die Wahrscheinlichkeit für einen Gewinn, unbekannt.

Durchschnittlicher Gewinn

Der durchschnittliche Gewinn kennst Du auch nicht, da Du ja nicht weisst, ob Dein Trade im Gewinn oder Verlust endet.

Durchschnittlicher Verlust

Der Durchschnittliche Verlust ist die EINZIGE Komponente, die Du im Voraus kennst, und mit der Du arbeiten kannst, da Du diesen selbst bestimmst. Durch die Möglichkeiten des Handelsvolumens und oder der Verlustbegrenzung.

Erhöhung des Profit Faktors

Es bestehen gesamt zwei Möglichkeiten für die Erhöhung des Profit Faktors, wie nachfolgend aufgeführt. Die Problematik dabei, stellt die konträre Wechselwirkung dar.

Erste Anpassung – Risikoparameter

Die Risikoparameter werden angepasst. Das heisst bei einem realisierten Minus, sind die Verluste geringer, oder bei Gewinn ist dieser entsprechend höher. In der Konsequenz dessen, ist aber die wie zu Anfangs geschriebene, die Wahrscheinlichkeit in beiden Anpassungen für Verluste gestiegen.

Da die effektive Differenz für den Verlust kleiner ist als die für den Gewinn, und somit eine höhere Eintrittswahrscheinlichkeit besitzt.

Zweite Anpassung – Setup Kriterien

Es werden die Setup Kriterien für einen gültigen Einstieg strenger ausgelegt. Dies hat zu Folge das weniger gültige Einstige vorhanden sind, diese aber qualitativ besser sein können.

Um dies zu verstehen kann das Maximum Adverse Excursion (MAE) betrachtet werden.

Dieses beschreibt den grössten Verlust einer offenen Position. Sollte in diesem Zusammenhang die Risikobegrenzung reicht werden, so entspricht das MAE zugleich dem realisierten Verlust. Durch die selektiveren Kriterien wird bzw. kann das MAE im Durchschnitt geringer ausfallen.

Maximum Adverse Excursion (MAE) bei Short Eröffnung
Darstellung: Maximum Adverse Excursion (MAE) bei Long Eröffnung bei Short Eröffnung
Maximum Adverse Excursion (MAE) bei Long Eröffnung
Darstellung: Maximum Adverse Excursion (MAE) bei Long Eröffnung

Die benötige Analyse

Welche der beiden genannten Möglichkeiten die richtige ist, und objektiv die stärkere Verbesserung mit sich bringt, bedarf es der nachfolgenden Analyse. Für die Feststellung wird das sogenannte Value at Risk (VaR) benötigt, sowie das Conditional Value at Risk (CVaR).

Das Value at Risk beschreibt, wie hoch die jeweilige Eintrittswahrscheinlichkeit ist. In diesem Fall, das ein entsprechendes Minus nicht überstiegen wird.

Das Conditional Value at Risk gibt wiederum den zu erwarteten Verlust an, wenn die Verluste höher ausfallen als der Wert des Value at Risk.

Konfidenzniveau

Zusätzlich benötigen wir dafür einen prozentualen Wert, das sogenannte Konfidenzniveau. So sagt dieses mit beispielsweise mit einem Wert von 95% aus, dass mit 95% Wahrscheinlichkeit keine grösseren Verluste zukünftig eintreten werden.

Nachfolgend die Vorgehensweise für die Festlegung, welche Form der Anpassung die richtige ist.

Schritt 1

Rechne anhand deiner Ergebnisse bzw. des Track Records das Value at Risk (VaR) und Conditional Value at Risk (CVar) mit einem Konfidenzniveau von 95%.

Solltest Du die entsprechenden Rechnungen nicht kennen, so ist nachfolgend kostenlos eine Excel Datei (mit Beispiels-Werten enthalten) zum Download enthalten.

Schritt 2

Sind von den Ergebnissen in der Verteilung der Verluste, viele geringe und zugleich hohe Verluste sogenannte Ausreisser über dem Konfidenzniveau, so deutet es darauf hin, dass sinnvollerweise die Risikobegrenzung strenger angepasst, bzw. reduziert wird.

Zur Überprüfung dessen, wird der durchschnittliche Verlust, mit dem Verlust des Konfidenz- Niveau bei 95% verglichen. Liegt das Minus von dem Konfidenzniveau bei 95% massiv über dem der durchschnittlichen Verluste, so ist dies bestätigt.

In der Konsequenz dessen, wird der Profit Faktor zukünftig höher ausfallen – nach der Anpassung der Risikobegrenzung – da die Ausreiser nicht mehr einen so hohen Verlust in Relation zu den gesamten Ergebnissen aufweisen.

Schritt 3

Ist der Vergleich zwischen dem durchschnittlichen Verlust und dem Verlust Wert des Konfidenzniveau bei 95% nicht wesentlich höher, so müssen die Setup Kriterien für einen gültigen Einstieg strenger ausgelegt werden.

Schritt 4

Für ein möglichst optimales Ergebnis zu erhalten, empfiehlt es sich die Anpassungen Schrittweise durchzuführen. Im Anschluss die jeweilige Überprüfung Anhand der Schritte 1 bis 4 mehrfach zu wiederholen.

Die Konsistenz

Nachdem erklärt wurde, wie Du den Profit Faktor dauerhaft erhöhen kannst, so folgt nun die Qualifizierung des Trading Edge. Dies ist nötig, da in der Formel für den Profit Faktor, die Relation der Anzahl an durchgeführten Trades nicht enthalten ist.

Ebenso sollte die zuvor durchgeführte Optimierung des Profit Faktors nicht ausgelassen werden.

Der Profit Faktor allein reicht nicht

Viele Investoren und Anleger meinen, dass es bereits reicht, wenn der Profit Faktor einen entsprechend zufriedenstellenden Wert aufweist. Dabei wird allerdings übersehen, dass dieser nichts über die Konsistenz des Trading Edge und der damit vorhandenen Qualität aussagt. Dieser ist aber mitunter einer der wichtigsten Faktoren bei einem Trading Edge.

Nachfolgendes Beispiel soll dies verdeutlichen:

Trading Edge A mit 100 abgeschlossenen Trades, Profit Faktor 1.5

Trading Edge B mit 2000 abgeschlossenen Trades, Profit Faktor 1.5

Bezogen auf die Konsistenz und Qualität ist Trading Edge B gegenüber Trading Edge A zu bevorzugen, auf Grund der grösseren Menge an abgeschlossenen Trades, bei gleichem Profit Faktor.

Hierbei kann von einer höheren Wahrscheinlichkeit, bzw. Aussagekraft ausgegangen werden.

Die Lösung für die Konsistenz

Für dich als Investor und Anleger ist entscheidend, dass Du die Konsistenz objektiv ermitteln kannst. Dieses kann mit der sogenannten System Quality Number® (SQN®) ermittelt werden, die durch Dr. Tharp erarbeitet wurde.

Hierbei erfolgt das Prinzip bei der Berechnung, ähnlich wie in der Sportart Golf anhand des Handicaps oder auch vergleichbar mit der Elo-Zahl bei Schach und Go. Nachfolgend die Schritte für die Ermittlung der System Quality Number®.

Berechnung der System Quality Number®

Berechnung der System Quality Number®

Für jeden Trade wird das jeweilige Risiko in (R) ausgegeben. Wobei 1 R jeweils dem initialen Risiko je Trade entspricht. Daraus folgt, dass die entsprechenden Gewinne und Verluste ebenfalls in der Anzahl in R gerechnet werden.

Bewertungsskala

Nachfolgend die Skala für die Bewertung der SQN®.

bis 1.9 = ungenügend | ab 1.9 bis 2.4 = genügend | ab 2.4 bis 2.9 = gut | ab 2.9 bis 5.0 = Sehr gut | ab 5.1 = ausgezeichnet

Mit der hier beschriebenem System Quality Number® lässt sich auf einfache Weise, für die zwingend erforderliche Beurteilung, nebst dem Profit Faktor, für einen Trading Edge auf die Konsistenz in der Qualität ermitteln.

Die Stabilität

Hierbei liegt Dein Interesse in der Regel bei dem objektiv anspruchsvollsten Kriterium, der möglichst geringen Schwankungsbreite in den Ergebnissen. Damit gemeint, steht bzw. stand das eingegangene Risiko in einem akzeptablen Verhältnis zu der erzielten Performance.

Das theoretische Ideal dabei wäre: Möglichst viel Ertrag bei möglichst wenig Risiko.

Es ist in Relation gesehen, verhältnismässig „einfach“, eine entsprechende Ziel Rendite zu erreichen, ohne Bezug von einer maximalen definierten Schwankungsbreite.

Sinn und Zweck

Doch zuerst einmal sollte Dir klar sein, warum es nötig ist, eine maximal definierte Schwankungsbreite zu verwenden. Hierbei sind Deine Risikoparameter das Mass der Dinge. Denn wenn wir objektiv ein Engagement betrachten, so bestehen immer Risiken. Unteranderem zählen dazu: Marktrisiken wie Kursveränderung, Systemrisiken wie Währungsrisiken, ökonomische Risiken wie Bankenpleite.

Die Frage ist, wie werden diese gemanagt, um das zuvor festgelegte Ziel zu erreichen. Genau das ist die Schwierigkeit bzw. der Anspruch in der Umsetzung.

Gehen wir von unterschiedlichen Marktbedingungen aus, zum Beispiel – bei den Marktrisiken – durch die Veränderung der Volatilität, oder durch Nachrichtenlage, so hat dies in der Konsequenz direkte Auswirkungen auf deine Anlagen und Investitionen. Konkret müssen diese Veränderungen entsprechend bestmöglich kompensiert werden.

Dies hat zu Folge, dass wie zu Anfang geschrieben, Dein eingegangenes Risiko in einem Verhältnis zu der erzielten Performance steht.

Reduzierung der Performance

Sollte durch die Verwendung eines Trading Edge dieses Verhältnis ungenügend ausfallen, so wiederum bedeutet das für dich, einen grösseren Kapitalbedarf für dasselbe Ergebnis. Damit führt dies im besten Fall zu einer Verringerung der Performance in Relation zu dem benötigten Kapital.

Im schlechtesten Fall sogar zu dem Risk of Ruin – sprichTotalverlust. So gesehen sollte Dein Interesse entsprechend dahingehend sein, eine von Dir selbst maximal definierte Schwankungsbreite je Trading Edge nicht zu überschreiten.

Logik

Vereinfacht gesagt, geht es um die Schwankungsbreite der Ergebnisse.

Als plastisches Beispiel, so würde bei einer Rendite von +12.00% p.a. bei monatlicher Betrachtung im Ideal, in jedem Monat ein Performancezuwachs von genau +1.00% erzielt werden.

Durch die realisierten Ergebnisse sind allerdings Abweichungen von dem monatlichen Ideal +1.00% Performance vorhanden. Die Schwierigkeit liegt damit in der Stabilität und möglichst wenig Abweichung von dem monatlichen Ideal.

Weiterführend ist die damit verbundene Schwankung, eines der wesentlichen Qualitätsmerkmale, in der Beurteilung eines Trading Edge.

Auch lässt sich durch die Verteilung der Ergebnisse die Frage beantworten, wie kalkulierbar bzw. wie wahrscheinlich die zukünftigen Ergebnisse sind.

Das Sharpe Ratio

In der Regel gilt, je grösser die Abweichungen sind, desto weniger kalkulierbar und sind die damit verbundenen Risiken, und somit auch die Ergebnisse selbst. Als Anleger und Investor kannst Du von wiederkehrenden Ergebnissen ausgehen.

Diese Art von Verfahren wird auch in der Industrie, beispielsweise in der Versicherungsbranche angewandt, bei der Modellierung von Schadensdaten im Bereich mittlerer Schadenshöhen. Hieraus lässt sich eine entsprechende Wahrscheinlichkeit für die Zukunft ermitteln bzw. erkennen.

Der Nobelpreisträger William F. Sharpe hat in diesem Zusammenhang das sogenannte Sharpe Ratio dafür erarbeitet.

Berechnung Sharpe Ratio

Berechnung Sharpe Ratio

Annualisierte Sharpe Ratio Berechnung

SharpeAnnualisierte Sharpe Ratio Berechnung

Je höher das Sharpe Ratio im Wert desto besser. Bei gleichem risikofreiem Zins können Ergebnisse unterschiedlicher Trading Edge gegeneinander verglichen werden. Die Anzahl an Handelstagen im Jahr variiert, in Abhängigkeit der jeweiligen Assetklasse und des jeweiligen Jahres. In diesem Beispiel mit 252 Tagen aufgeführt.

Bifurkation

Bifurkation Diagram

Obwohl Teilergebnisse, die in der Summe ein jeweiliges Ergebnis (als Beispiel für einen Monat) darstellen, und somit eine Bifurkation in der Verteilung haben, unterliegen diese gewissen Gesetzmässigkeiten. Ausgangspunkt dessen ist die Beobachtung, dass bestimmte Kurs- und Wertveränderungen in einer bestimmten Häufigkeit auftreten.

Verteilungsdichte

Dieser genannte Sachverhalt kann mathematisch durch eine sogenannte Verteilungsdichte-Funktion ermittelt werden. Dabei wird die Rendite, die Volatilität sowie die Stabilität einbezogen.

Diese Werte geben Aufschluss darüber, in welchem Bereich die Performance in der Zukunft mit entsprechender Wahrscheinlichkeit notieren wird. Aufgrund dessen kann für den jeweiligen durchschnittlichen Mittelwert von folgenden Wahrscheinlichkeitswerten ausgegangen werden.

Die Grundlagen dessen erarbeitet der Mathematiker Carl Friedrich Gauss.

Als Beispiel soll hier ein durchschnittlicher Monats-Prozent-Wert von 1.5 angenommen werden.

Durch die mathematische Statistik ist erwiesen, dass drei Standardabweichungen, die 99.73% über alle Ergebnisse erfassen, als eine strenge Signifikanz angesehen werden müssen.

Zu 68.27%

liegt ein Monatsergebnis innerhalb des 1-fachen durchschnittlichen Monats-%-Wertes. Damit besteht eine Wahrscheinlichkeit von 68.27 %, dass ein Monatsergebnis, zwischen 0.0 % und 3% liegt.

Zu 95.45%

liegt ein Monatsergebnis innerhalb des 2-fachen durchschnittlichen Monats-%-Wertes. Damit besteht eine Wahrscheinlichkeit von 95.45 %, dass ein Monatsergebnis zwischen, – 1.5 % und 4.5 % liegt.

Zu 99.73%

liegt ein Monatsergebnis innerhalb des 3-fachen durchschnittlichen Monats-%-Wertes. Damit besteht eine Wahrscheinlichkeit von 99.73 %, dass ein Monatsergebnis zwischen, – 3.0 % und 6.0 % liegt.

In der Konsequenz sind die jeweils bis zum Zeitpunkt der erzielten Ergebnisse und deren Daten mit der entsprechenden Wahrscheinlichkeit wiederkehrend und fortführend zu erwarten.

Fazit

Hast Du mit Deinen Dir zu Verfügung stehenden Trading Edge, die jeweiligen Überprüfungen und Anpassungen durchgeführt. Dann sollte sich dies  entsprechend bemerkbar machen.

Chronologische Beiträge

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Vermögensaufbau | Erfolgreiche und strukturierte Umsetzung

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Autor: Andreas Wirz

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