MAE – Pyramiding Teil 2

MAE – Pyramiding Teil 2

Immer noch im Drawdown, heute zum zweiten Teil „Pyramiding“ und der Frage nach dem Verhalten der Trades nach dem Entry.

In dieser Woche möchte ich als weitere Vorarbeit der Frage nachgehen, wann eigentlich der richtige Zeitpunkt ist, die Positionsgröße zu erhöhen. Denn schließlich wollen wir ja nicht gerade kurz nach der Erhöhung mit voller Wucht einen Verlust produzieren.

Generell sind wir daran gewöhnt in Stärke zu kaufen bzw. in Schwäche short zu gehen. Das funktioniert, da wir uns auf die Signale = Setup + Trigger verlassen. Beim Pyramiding müssen wir jedoch entweder auf Zeit oder auf das Erreichen von P&L Zielen verlasen. Was diese mit dem aktuellen Setup zu tun haben ist mir nicht ganz klar.

Nun könnte man behaupten, dass zu viel Aufsehen um Entries gemacht werden. Es gibt schließlich genügend Untersuchungen, welche die Effektivität von einfachen Random Entries belegen. In unserem Fall sind dies nicht einmal richtige Random Entries, da sie in einem bestehenden Aufwärtstrend  eingegangen werden – wir haben schließlich ein aktives Signal.

Der richtige Zeitpunkt

Mich interessierte trotzdem die Frage, ob ich an der Entry-Technik etwas optimieren kann. Zum Beispiel könnte die Pyramiding-Technik entgegen einer Profit-Maximierungs-Technik auch als Step-Up-Entry verstanden werden. Also der Trade beginnt mit einer reduzierten Positionsgröße z.B. 1/2 R und wird dann durch Pyramiding bis auf 1R aufgestockt. Damit entsteht kein zusätzlicher Leverage zum bisherigen System.

Ziel der Aktion ist, die Fehltrades aus starken Reversals (innerhalb der ersten 3 Wochen) zu reduzieren. Diese Reversals enden oft in einem Exit über den Stop Loss, da natürlich noch nicht so viel Spielraum geschaffen wurde und leider überschießen diese auch oft den 1R Loss.

Nachteilig sind bei dieser Art des Scale-In ein paar verpasste Chancen auf schnelle Profite in besonders starken Trends. Diese könnten durch ein kontinuierliches Scaling ggf. wieder ausgeglichen werden.

Um solche Fragen zu beantworten benötigen wir Daten. Somit habe ich ein wenig an meinem System geschraubt – zumindest an den Output-Kennziffern.

Wie entwickeln sich die Trades nach dem Entry?

Im großen und Ganzen ergibt sich für die ersten 25 Wochen eines Trades im Mittel folgendes Bild:

mae_mittelwert-20-wochen
Daten: Eigene Berechnungen

Die Grafik zeigt schon mal nach rechts oben –  also in die richtige Richtung!

Auffällig sind die ersten Wochen – es scheint als brauche das System 1-2 Wochen um durch zu starten. Dann geht es jedoch steil bergauf, ohne große Rücksetzer.

Natürlich laufen einige Trades deutlich länger, andere jedoch enden schon nach den ersten Metern – den ersten Wochen. Um genügend Datenpunkte für „halb“-statistische Aussagen zu haben, beschränken wir uns auf die ersten Wochen der Trades. Das Gesamtbild aller Wochen ist einerseits durch die sehr langen und profitablen Trades geprägt und zum anderen enden alle Trendfolge-Trades mit einer Abgabe von Profiten am Close. Das folgende Bild soll dieses Verhalten zeigen:

mae_mittelwert-alle-wochen
Daten: Eigene Berechnungen

Nun ist der Mittelwert aller Trades nur zum Teil interessant. Zum einen interessiert die Maximum Adverse Excursion (MAE) bzw. aus einem statistischen Blickwinkel die zu erwartende Streuung des Mittelwertes.

MAE / MFE

Maximum Adverse Excursion (MAE) und Maximum Favorable Excursion sind Maßzahlen, um einen Trade zu bewerten. Hierbei wird auf die Entwicklung des Trades nach dem Entry Signal geschaut. Läuft die Position ins Minus, ist das eine „Adverse Excursion“ der Wert des Maximalen Verlustes am Beginn des Trades bezeichnet man dann logischerweise als MAE.

Maximum Favorable Excursion ist das Gegenteil, hier wird geschaut, wie weit ein Trade sich positiv entwickelt. Oft werden MAE und MFE ins Verhältnis gesetzt bzw. zu einer Ratio kombiniert.

mae-mfe_erklarung
Symbolische Darstellung

Die MAE im engen Sinne –  liefert ein ziemlich eratisches Bild – das ist auch nicht anders zu erwarten, da mit dem Minimum bei nur 150 Trades einige Sprünge auftreten können.

mae_minimum-20-wochen
Daten: Eigene Berechnungen

MAE – Minimum der ersten 25 Trades

Wie man unschwer sehen kann sind die wirklich problematischen Trades in den ersten 4 Wochen. Hier werden im Minimum Werte weit unterhalb unseres Stop Losses erreicht. Eine bessere Entry-Technik könnte hier für Abhilfe sorgen.

Zur besseren Einordnung der Bewegung der ersten Wochen soll der Mittelwert ergänzt werden um 1 Standartabweichung nach unten und interessehalber auch nach oben.

mae_konfidenz-20-wochen
+/- eine Standardabweichung

Damit haben wir ein Konfidenz-Intervall von 68,3% in dem unserer Trades in den ersten 25 Wochen laufen. Ein frühes Abgleiten ins Negative können wir genauso erkennen, wie eine deutliche Verbesserung ab der 15 Woche. Die Trades landen dann aber nicht mehr unter dem Stop Loss, sondern nur bei -0,5 R. Tatsächlich sind die realisierten Verluste ebenfalls in dieser Range bei ca. -0,6 R.

Ein weiteres Intervall mit z.B. 2 Standardabweichungen und damit einer Konfidenz von 95,4% ergibt folgendes Bild:

mae_konfidenz-20-wochen_2
+/- 2 Standardabweichungen

Alles Schief oder Was?

Bei der Verwendung des breiten Konfidenz-Intervalles zeigt sich deutlich die zu erwartende Schiefe der Verteilung, durch unsere Stop Loss Mechanissmen. Die P&L-Kurve der Trendfolger („Gewinne laufen lassen und Verluste begrenzen“) ist nicht normalverteilt.

mae_histogramm-der-4-woche

Die Verteilung zeigt deutlich die Schiefe der Verteilung – der Extremwert mit -1,6 R ist nur ein einziges mal aufgetreten und soll für die weiteren Überlegungen keine Rolle spielen. Wir wollen ja keine Strategie finden, die einzelnen Extrempunkte beseitigt, sondern generell die Risiken begrenzt, bzw. den Ertrag stärkt.

Einzelne Positionen bzw. Ergebnisse des Trackrecords zu entfernen würde man sowieso in der Kategorie „Curve-Fitting“ einsortieren.

Ein einfaches Aussortieren der ersten 4 Wochen – also eine Trade-Verzögerung führt m.E. auch zu einer deutlichen Reduzierung des Ertragspotentials. Wir schneiden zwar die deutliche negative Performance von -1,6 R und die kleineren Vorkommnisse von -0,8 R und -0,4 R ab, nehmen uns aber das deutlich größere Potential auf den gesamten rechten Teil der Verteilung.

MAQS – Global Trend Following

Signale des wöchentlichen Systems:

  • keine

 

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