כמשקיע, לעולם אינני ממוקד בצד של הסיכון אלא תמיד בהיבט התשואה / סיכון של ההשקעה. הדבר נכון עוד יותר כאשר זה מגיע לאסטרטגיה של האלגו - טרייד
שמטרתה המוצהרת היא לקבל תשואה עודפת לסיכון ביחס למדד.
גם
מדידת תוצאות האסטרטגיה מכוונת לעודף התשואה ביחס לסיכון והתוצאות יפות, אך
מה הסיכון באסטרטגיה?
השאלה של כמה סיכון קיים באסטרטגיה או תיק ניירות ערך היא שאלה הנראית פשוטה אך התשובה לגביה מסובכת וזאת מכיוון כי ל"סיכון" יש פנים רבות ושאלה פתוחה של "מה הסיכון" טומנת בחובה זרעי אי הבנה בין כוונות השואל לתשובת הנשאל.
כאשר עוסקים במדידת סיכון יש לבצע הגדרה ברורה של הפרמטרים המגדירים סיכון:
- תקופת הזמן לאורכה הסיכון ימדד
- הגדרה של כיצד מודדים סיכון - ויש לא מעט דרכים מקובלות לבצע זאת
- הגדרת מדדי ייחוס וכיצד ישמשו במדידת הסיכון
- הגדרה של מעטפת הביצועים המקובלת שחריגה ממנה מאוד לא רצויה כגון תנודתיות שנתית , drawdown מקסימלי לתקופה (שבוע/ יום / חודש / רבעון ) או ביצועים ביחס למדד ייחוס.
באשר לפרמטרים המודדים סיכון , מקובל להתייחס לפרמטרים הבאים:
כיצד להתיחס למדדים השונים?
מתאם -חישוב המתאם בין האסטרטגיה למדד הייחוס נותן אמד לכיצד נעה האסטרטגיה ביחס למדד הייחוס , מאפשר השוואה בין אסטרטגיות שונות ומעקב אחר השתנות המתאם לאורך זמן.
תנודתיות - התנותיות היא מדד הסיכון הנפוץ ביותר אך הוא בבסיסו מאוד לא מובן - האם תנודתיות תשואות יומית המתורגמת לתנודתיות שנתית של 20% זה טוב או רע? ככלי השוואה ברור כי אסטרטגיה תנודתיות מסוכנת יותר מאסטרטגיה תנודתית פחות , אך כיצד ההפרש בסיכון בא לידי ביטוי?
ע
רך בסיכון - כלי מצויין למדידת הסיכון באסטרטגיות / תיקים נזילים , בייחוד למקרי קצה שלכך משמש הכלי , אך יש לקחת בחשבון כי הכלי רלבנטי לטווח יחסית קצר ולבחירת ההסתברות וטווח הזמן השפעה גדולה על התוצאות.
Drawdown מקסימלי -משתמשים בנתון על מנת לבחון את יכולת המשקיע לספוג הפסד גדול. ככל ש- Drawdown מקסימלי גדול יותר כך הסיכון לירידות באסטרטגיה. אחת הבעיות עם נתון זה שהוא מודד את גודל ההפסד אך לא את תדירותם של הפסדים גדולים.
עד כאן הכל טוב ויפה , אך יישום התורה על האסטרטגיה מצריך מספר הערות חשובות שיש לקחתן בחשבון:
- בניגוד לתיקי נירות ערך , האסטרטגיה יכולה להיות "בחוץ" פרקי זמן לא מבוטלים - הדבר משפיע באופן ישיר על התנודתיות.
- תנודתיות נכס הבסיס (VIX) , או במילים אחרות התנודתיות של תנודתיות השוק משתנה לאורך זמן ויש בכך להשפיע על מדדי הסיכון כפונקציה של תקופת המדידה
- ה - VIX אינו נכס אלא תוצאת חישוב מתמטי וככזה אין הוא מתנהג כנכס בעל התפלגות נורמלית - יש הבדל מהותי בין התנהגותו במצב גבוה לנמוך כך שיש חובה להתחשב בזאת.
- תכונתו של ה - VIX לחזור לממוצע משפיעה על מדידת הסיכון האמיתי במסחר. לכל אחד ברור כי אם הפוזציה תישמר, ההפסד הנגרם לפוזיצית שורט תנודתיות מעליתו של VIX מרמה של 30 ל- 40 הוא לטווח קצר מאוד בלבד לעומת הפסד הנגרם מעלית ה - VIX מ 14 ל- 19 העשוי להיות לטווח ארוך משמעותית.
- תכונות VIX גורמות לתשואות נכסים המבוססים עליו לסטות באופן מהותי מהעקום הנורמלי.
- הנכסים המשמשים את האסטרטגיה אינם קיימים זמן רב כך שסטטיסטיקת השוק שלהם מוגבלת יחסית וסימולציה של נכסים אלו לתקופות בהם לא היו קיימים על מנת להפעיל סימולציה של אסטרטגיה בטווחי זמן ארוכים היא סימולציה שיש לה ערך רב בכיוונון ותיקוף אסטרטגיה אך כאשר גוזרים מהסימולציה נתונים סטטיסטיים כקלט לחישוב מורכב של סיכון חשוב להבין כי אלו נתונים המבוססים על סימולציה הנעשית על נתונים סימולתיביים וככזו יש בה מרווחי טעות הגדולים מסימולציה על נתונים קיימים.
- path dependency (תלות במסלול) - החלטות ההשקעה שמקבל האלגוריתם בצרוף התנהגות השוק יוצרים מסלול תשואות מסויים מאוד בטווח הקצר-בינוני . הסתמכות על נתוני העבר כמדדי סיכון לקחת בחשבון כי בעתיד ה- path dependency עשוי ליצור תשואות שונות לגמרי בתנאי שוק דומים. הדבר בעיקר משפיע על ה - Drawdown מקסימלי
- הגורם האנושי - האלגוריתם ממליץ, אדם מבצע. לסוחר תנודתיות מיומן קיים שיקול דעת רחב בביצוע המלצות האלגוריתם בעיקר בנקודת הקצה של קפיצות גדולות ב VIX בהם ממילא אין מסד נתונים המספק מובהקות סטטיסטית לפיתוח מודל . יוצא איפה כי נתוני תשואות העבר שאינם תוצאה של מסחר אמת הם למעשה ללא הפעלת שיקול דעת אנושי המאוד נחוצה דווקא במצבים של התממשות סיכון גבוה.
יוצא איפה כי לכל הכלים הסטנדרטיים מגרעות רציניות כמעריכי סיכון - המתאם והתנודתיות של האסטרטגיה חסרי משמעות במדידת סיכון , מודל הערך בסיכון אינו שימושי שכן ההתפלגויות רחוקות מלהיות נורמליות והמקסימום DRAWDOWN תלוי מסלול ואינו מביאה בחשבון את האופי המאוד זמני של ההפסדים בחלק מהמצבים.
מעבר לכל ההסתיגויות , יש סיכון אחד שיש צורך לכמת אותו באופן ברור גם אם אינו קיים כחלק מהסטטיסטיקה של תשואות האסטרטגיה / התנהגות השוק , וזה הסיכון המערכתי של ארוע ברבור שחור אמיתי - מאוד נדיר, מאוד לא צפוי ולמעשה "מחוץ למשחק" של נתוני השוק מהעבר. אני מניח כי ארועי
יום שישי השחור יכולים לשמש כמסגרת ייחוס לארוע מסוג זה (ירידה יומית של 22% במדד המניות ועליה במדד VXO שקדם ל- VIX פי 4.3). למרות זאת
בלקחי יום שישי השחור תארתי הגורמים שחברו להם יחד ותגובת הרשיויות בהיבט תשתיות המסחר כך שארוע הדומה ליום שיש השחור לא יחזור על עצמו כי כנראה הבורסות יעצרו מסחר בשלבים מוקדמים יותר כפי שכבר ארע ב 1997 ובפלאש קרש של 2010 כך שארוע "ברבור שחור" יכול להתבסס על אומדן ולא יותר.
לאור כל הניתוח הנ"ל אין ספק כי על מדידת הסיכון להתחלק מספר שכבות:
- הראשונה תתמקד בטווח הקצר באמצעות מודל ערך בסיכון (VAR) תוך שימוש במקדם הסתברות גבוה. באופן זה ניתן להציג את הסיכון התאורטי להפסד יומי גדול בהתאם לנכסים אותם מחזיקה האסטרטגיה .
- השכבה השניה תתיחס ל DRAW-DOWN לטווחים קצרים - כלומר כמה הפסד לאורך תקופה האסטרטגיה תספוג לפני החלטה לצאת לחלוטין מפוזציה
- השכבה השלישית תתיחס ל DRAW - DOWN פוטנציאלי הנגרם מפוזציות פתוחות ברמות VIX גבוהות אשר הצפי למחיקת ההפסד הוא טווח קצר של זמן
מכיוון שהאסטרטגיה מנסה למקסם תשואה לסיכון , ההסתכלות על הסיכון בלבד תאפשר למשקיע לכוונן את רמת הסיכון לרמה רצויה ועדיין לקבל תשואה עודפת לאותה רמת סיכון.
