Метрики риска

Алгоритмическая торговля, часто называемая “алго-торговлей”, включает использование сложных алгоритмов для автоматического выполнения торговых заказов на финансовых рынках. Хотя этот сложный подход предлагает многочисленные преимущества, такие как выполнение сделок с высокой скоростью и эффективностью, он также вводит различные риски, которые нужно тщательно управлять. Это когда вступают в действие метрики риска. Метрики риска имеют решающее значение при оценке, управлении и смягчении рисков, связанных со стратегиями алгоритмической торговли. Эта статья предоставляет углубленное исследование различных типов метрик риска, используемых в алгоритмической торговле.

1. Стоимость под риском (VaR)

Стоимость под риском - это широко используемая метрика риска, которая оценивает потенциальный убыток в стоимости портфеля за определенный период при заданном доверительном интервале. Например, однодневный VaR при доверительном интервале 95% может указывать, что существует 5% вероятность потери более определенной суммы в течение одного дня.

Методы расчета:

2. Условная стоимость под риском (CVaR)

Условная стоимость под риском, также известная как ожидаемый дефицит, превосходит VaR путем оценки ожидаемых убытков, которые возникают сверх порога VaR. Эта метрика предоставляет более комплексное представление о риске хвоста, что делает его особенно полезным для понимания воздействия экстремальных событий на рынке.

3. Бета (β)

Бета - это мера волатильности портфеля в отношении общего рынка. Бета равная 1 указывает, что портфель движется с рынком, бета больше 1 означает, что портфель более волатилен, чем рынок. И наоборот, бета менее 1 подразумевает меньшую волатильность.

4. Альфа (α)

Альфа - это метрика, которая количественно определяет избыточный доход портфеля в отношении его скорректированной по риску эталонного индекса. Положительная альфа указывает, что портфель превосходит свой эталон, в то время как отрицательная альфа указывает на недостижение.

5. Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа измеряет скорректированную по риску доходность портфеля. Он вычисляется путем вычитания безрисковой ставки из доходности портфеля и разделения на стандартное отклонение портфеля. Более высокий коэффициент Шарпа указывает на лучшую скорректированную по риску доходность.

6. Коэффициент Сортино

Коэффициент Сортино - это вариант коэффициента Шарпа, который различает вредоносную волатильность от общей волатильности. Вместо использования общего стандартного отклонения он использует нисходящее отклонение, которое рассматривает только отрицательные доходы. Это обеспечивает более точный показатель скорректированной по риску производительности, особенно для стратегий, которые стремятся минимизировать риск снижения.

7. Максимальный откат

Максимальный откат представляет максимальную потерю от пика к впадине портфеля, прежде чем будет достигнут новый пик. Это критическая метрика для понимания наихудшего сценария для торговой стратегии и используется для оценки риска значительных снижений.

8. Длительность отката

Длительность отката измеряет количество времени, необходимого для восстановления от отката. Эта метрика помогает трейдерам понять потенциальное время восстановления и устойчивость их торговой стратегии.

9. Коэффициент информации

Коэффициент информации измеряет способность менеджера портфеля генерировать избыточный доход в отношении эталонного индекса, скорректированного на уровень активного риска. Это подобно коэффициенту Шарпа, но сосредоточено на активном риске (стандартное отклонение активных доходов).

10. Коэффициент восходящего потенциала

Коэффициент восходящего потенциала количественно определяет соотношение потенциальных прибылей к потенциальным убыткам, рассматривая как асимметрию, так и эксцесс. Это особенно полезно для стратегий, которые стремятся использовать асимметричные движения на рынке.

11. Волатильность

Волатильность - это статистический показатель дисперсии доходов для конкретной ценной бумаги или рыночного индекса. В алгоритмической торговле волатильность имеет решающее значение для понимания изменчивости и риска, связанного со стратегией. Существует несколько типов измерения волатильности:

12. Хвостовой риск

Хвостовой риск относится к риску экстремальных изменений в цена активов, обычно происходящих в хвостах кривой распределения. Управление хвостовым риском имеет решающее значение в алгоритмической торговле для защиты от редких, но тяжелых событий на рынке.

13. Риск ликвидности

Риск ликвидности возникает, когда трейдер не может выполнить сделку по желаемой цене из-за отсутствия рыночной ликвидности. Этот риск может значительно повлиять на алгоритмическую торговлю, особенно в волатильных или редко торгуемых рынках.

Заключение

Метрики риска являются незаменимыми инструментами для алготрейдеров, позволяя им понимать, количественно определять и управлять различными рисками, связанными с их торговыми стратегиями. Применяя комплексный набор метрик риска, трейдеры могут улучшить свои основы управления рисками, что приводит к более надежным и устойчивым торговым системам.

Для дальнейшего исследования инструментов и методологий, соответствующих метрикам риска в алгоритмической торговле, включая передовое аналитическое программное обеспечение и платформы управления рисками, рассмотрите посещение компаний на переднем крае финансовых технологий:

Эти ресурсы предоставляют различные решения, направленные на улучшение оценки и управления рисками для алготрейдеров.