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Trading-Lektion 2016: Denken wie ein Quant (Ausreißer einpreisen)

Trading-Lektion 2016: Denken wie ein Quant (Ausreißer einpreisen)

2017-01-13 16:25:00
Tyler Yell, CMT, Währungsstratege
Teile:

Gesprächsansätze:

  • Was es bedeutet, wie ein Quant zu denken
  • Warum es sich lohnt, wie ein Quant zu denken
  • Was ist 2016 geschehen, das es nötig macht, wie ein Quant zu denken

2016 steckte voller Überraschungen, von denen die meisten Trader gedacht hatten, es würde sich nicht lohnen, sie als wahrscheinliche Ergebnisse ihrer Trades mit einzupreisen oder dass sie eine Anpassung ihrer Trading-Strategien Wert wären. Wir können aber etwas aus der quantitativen Analyse mitnehmen und lernen, für einen effektiven Handel 2017 zusätzlich zum logischen Denken auch den Umständen entsprechend zu denken.

Quantitative Modelle sind, aufgrund der Notwendigkeit von Menschen festgelegter Eingaben zur Validierung eines Tradingsystems, nicht der heilige Gral, von dem viele hoffen, dass sie es wären. 2007 gab es viele quantitative Modelle, die Value at Risk oder kurz VaR nutzten und helfen sollten zu erkennen, wie anfällig die Banken oder ein Fondsportfolio für einen fünfprozentigen Wertverlust waren.

Die Kurzsichtigkeit damals war, dass nur wenige Modelle über einen Input für einen beständigen Rückgang des Marktwerts von Hypotheken verfügten, die ausfallen könnten, falls die Lage im Eigenheimmarkt sich aggressiv ändern sollte.

Viele Modelle sind aber ausgezeichnet dafür geeignet, eindeutig darzulegen, welche Parameter beim Handel einer Strategie im Markt in Betracht gezogen werden müssen. Während Value at Risk das Sicherheitsnetz bzw. den wahrscheinlichen Boden eines Portfoliowerts mit einer Konfidenz von 95% quantifiziert, ist eine andere Methode zur Portfoliomodellvalidierung in den Vordergrund getreten – die Monte Carlo Analyse.

Die Monte Carlo Analyse ist ein Quant-Favorit, da sie es möglich macht, dass eine Reihe von Risikofaktoren sich mehrere Male auf einen individuellen Trade oder ein Portfolio auf Simulationsbasis auswirken, um herauszufinden, wie der Trade oder das Portfolio sich in verschiedenen Szenarien entwickeln würde. Die Monte Carlo Simulation beruht auf der Identifikation von Risikofaktoren, die in einem bestimmten Markt, in dem Sie engagiert sind, bestehen und auf der Festlegung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diese Ereignisse.

Obwohl ein Verständnis von Wahrscheinlichkeiten hilfreich ist, ist die fundamentale Lektion des Jahres 2016, dass auch Tail-Risiken einem Stresstest unterzogen werden sollten, um herauszufinden, wie Ihre Trades sich entwickeln würden. Beispiele für die unwahrscheinlichen Ereignisse im Jahr 2016, die einem Stresstest unterzogen werden sollten, waren der Preisrückgang des Öls um 75% zwischen 2014 und Anfang 2016, die Negativzinsentscheidung in Japan, die Brexit-Abstimmung am 23. Juni oder die Wahlen in den USA, bei denen Donald Trump zum 45. Präsidenten gewählt wurde. Obwohl die Wahrscheinlichkeitsverteilungen bedeuten, dass wir niemals genau wissen werden, wie das Ergebnis ausfallen wird, steht die Vorbereitung auf die Vielzahl von Ergebnissen im Mittelpunkt der Monte Carlo Analyse bzw. des Denkens wie ein Quant.

Natürlich, Finanzmärkte sind komplex und ihre Komplexität dreht sich um das Einpreisen ungewisser zukünftiger Ereignisse. Als Trader hilft es, die Sensibilität Ihres Portfolios oder eines bestimmten Trades gegenüber Veränderungen der zugrundeliegenden Annahmen zu untersuchen, wie etwa wer zum Präsidenten gewählt wird oder wie eine Notenbank sich verhalten wird oder was im Markt geschehen wird.

Eine authentische Monte Carlo Simulation generiert eine breite Auswahl an zufälligen Beispielen aus einer festgelegten Wahrscheinlichkeitsverteilung, die Risiken repräsentieren, die im Markt bestehen, um zu validieren, ob ein Trade oder ein Portfolio bei einem unerwarteten Ausgang Bestand hat. Falls ein Portfolio oder ein Trade bei einer Monte Carlo Simulation beginnt höher als erwartete Verluste aufzuweisen, weiß der Trader oder Portfolioverwalter offensichtlich, dass er das Risiko eingrenzen muss, damit das Abwärtsrisiko besser abgesichert ist.

Normalerweise beschreibt der Trader mit dem für die Monte Carlo Simulation geeignetem Programm den Markt, in dem er handelt, und legt die Variablen der Simulation fest, bevor er sie dann laufen lässt. Die Monte Carlo Analyse kann in Microsoft Excel durchgeführt werden. Falls Sie aber keinen Zugang zu einem Programm haben, auf dem die Monte Carlo Simulation ausgeführt werden kann, können sie manuelle Testläufe durchführen, indem sie extreme Ereignisse des letzten Jahres betrachten und sehen, wie Ihr Trade von diesen extremen Entwicklungen betroffen wäre, und wie sie Ihren Trade im Fall einer extremen Beobachtung besser steuern können.

Ein großer Teil der technischen Analyse wird über historische Simulationen durchgeführt, bei denen ein Trader einen vorbestimmten Pfad betrachtet und dann mögliche, ähnliche Verläufe in der Zukunft plant, um zu simulieren, wie das Portfolio bzw. der Trade sich entwickeln wird. Obwohl viele das, was gestern geschehen ist, als den besten Beleg für das sehen, was morgen geschehen wird, geht es bei der Monte Carlo Simulation und dem Denken wie ein Quant darum eine Reihe potenzieller Entwicklungen festzulegen und Ihren Trade oder Ihr Portfolio gegenüber diesen Ereignissen zu testen. Wie bereits angesprochen ist eine Schwäche dieser Methode, dass Sie die zu testenden Eingaben wählen, was Überraschungen immer noch Tür und Tor offen lässt. Die Kombination eines Monte Carlo Simulationsmodells mit Ihrer Analyse kann aber sehr viel dazu beitragen, negative Überraschungen im nächsten Jahr einzuschränken.

Meine Erfahrungen als Trader, Trading-Ausbilder und Währungsanalyst haben mir gezeigt, dass die größten Fehler, die Trader häufig machen, daher stammen, dass sie mögliche zukünftige Entwicklungen nicht mit einpreisen und ihre Tradingstrategie nicht entsprechend anpassen.

Das Monte Carlo Simulationsmodell kann in Excel ausgeführt werden und ist eine unter Optionstradern beliebte Anwendung, die im voraus festgelegte Eingaben des Black-Scholes Optionspreismodells mit einer Reihe zufälliger Daten kombiniert, um herauszufinden, wie ihre Trades sich in einer ungewissen Zukunft entwickeln würden.

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