System Review und Verbesserung

Bei meinem wöchentlichen Review der generierten Signale im Preischart, kam mir die Idee einer Verbesserung des Systems.

Wie schon beim Pyramiding möchte ich diese Möglichkeit der Verbesserung des Systems im heutigen Blog-Beitrag evaluieren.

Um dies zu erreichen, möchte ich:

  1. Einen Vergleich auf der Zeitspanne von 2009-2017 machen (das aktuelle rollierende Zeitfenster) und
  2. auf die Anfänge von MAQS zurückblicken und den Test auf dem historischen Zeitraum von 2000-2008 machen. Über diesen Zeitraum sind die meisten Parameter bzw. Filter generiert (kalibriert) worden. Insofern ist die Analyse der Verbesserung über diese Zeitspanne eine kleine Zeitreise in die Anfänge von MAQS.

Wir beginnen wie immer das Feld von hinten aufzurollen:

1.  Der Verbesserungs-Idee

Ich trage die generierten Siganle jede Woche in meine Charts ein und tracke damit die Performance bzw. visualisiere ich diese. Ich ziehe immer ein Rechteck vom Beginn des Trades zum Close. Am Ende färbe ich die Rechtecke rot für einen Verlust und grün für einen Gewinn. Des Weiteren füge ich noch eine Zahl für R hinzu. Somit kann ich sehr schön sehen, wie sich das wöchentliche System im aktuellen Marktumfeld schlägt.

Dabei ist mir aufgefallen – erst jetzt – dass insbesonder die Trades gegen den Major Trend häufig Verlust-Trades waren. Da ich als Trendfolger im allgemeinen den Trends folgen möchte, ist das natürlich ein Unding.

Der Major Trend wird im wöchentlichen System als der längste gleitende Durchschnitt definiert. Steigt dieser, sind wir in einem Major-Up-Move, fällt dieser im Down-Move.

Meine Kaufsignale werden generiert, sobald der kürzeste gleitende Durschschnitt über dem längsten gleitenden Durchschnitt liegt. Für Verkaufssignale gilt genau das Gegenteil.

Bei dieser einfachen Art der Trend-Messung kann es jedoch vorkommen, dass der Major Trend noch fallend ist, aber der kurzfristige Trend bzw. der mitellfrsitige (spielt für das Entry-Signal keine Rolle) schon aufwärts gerichtet ist. Mit der Visualisierung der Signale zeigte sich jedoch, dass gerade diese Trades dann nicht die gleiche Qualität / Profitabilität besitzen, wie Signale mit dem Major-Trend.

Ein neuer Filter muss her!

Daraufhin habe ich mir meine Filter nochmal angesehen und einen ausgetauscht. Der Filter mit dem geringsten Impact – der Preis zeigt in Richtung des Trends – wurde deaktiviert. Anstelle dessen wurde ein simpler Vergleich des aktuellen langfristigen gleitenden Durchschnitts mit dem gleiche Wert der Vorwoche verglichen.

Lag der aktuelle Wert über dem der Vorwoche, steigt der Major-Trend, dann sind nur noch Long-Signale möglich. Liegt der aktuelle Wert unterhalb des Wertes der Vorwoche sind nur Short-Signale zulässig.

Gesagt getan:

Ran an den Code und die Veränderung auf der Testumgebung umgesetzt. Damit haben wir dann den direkten Vergleich mit der besthenden Modellierung.

2. Die Headline-Daten

Diese Veränderung wirkte ganz ordentlich. In der Tabelle sind die Daten für beide Zeiträume: Mit und ohne des neuen Filters aufgeführt.

2000 – 2008 2009 – 2017
Vorher Nachher Vorher Nachher
Ertrag 17,3% 17,8% 10,8% 11,8%
Regress. Ertrag 14,9% 14,9% 13,2% 14,3%
Risiko 16,1% 16,1% 12,9% 12,5%
Drawdown -17,3% -17,4% -13,1% -15,2%
Sharpe Ratio 1,08 1,10 0,83 0,95
MAR 1,00 1,03 0,82 0,78

Der Ertrag verbesserte sich deutlich für den aktuellen Zeitraum: 2009-2017 um ganze 100bp. Dies gilt nicht nur für den geometrischen Ertrag von Anfang bis Ende also Punkt zu Punkt, sondern auch für den Anstieg der Regressionsgeraden.

Regressions-Ertrag: Zur Systemevaluierung lohnt sich ein Blick auf den Regressionsertrag, da dieser deutlich weniger anfällig für zufällig günstige bzw. ungünstige Anfangs und Endzeitpunkte. Der Regressionsertrag ist der Mittlere Ertraf über den gesamten Zeitraum.

Im Zeitraum 2000-2008 führte der Filter nur zu geringen bis fast keinen Ertragssteigerungen. Auch die anderen Kennzahlen verbesserten sich nicht deutlich. Dies ist sicher ein Grund, warum in zu Beginn diesen Filter verworfen hatte – Ineffektivität. Wir kommen dazu gleich im nächsten Abschnitt, wenn wir noch einen Blick unter die Motorhaube werfen.

Auch die Sharpe-Ratio (Ertrag pro Risiko) verbessert um einiges. Der Ertrag steigt mit der neunen Methode und auch das Risiko geht etwas zurück. Kritischer zu sehen ist der höhere Drawdown von +3% zu sehen – die MAR (Ertrag pro Drawdown) leidet dadurch deutlich. Allerdings gab es in der Vergangenheit (im Zeitraum 2000 – 2008) schon höhere Drawdowns mit >17% und diese werden im neunen Zeitraum nicht erreicht.

Wie immer gilt im Allgemeinen ein höherer Ertrag geht of auch mit höheren Risiken einher.

3. Ein Blick unter die Motorhaube

Nach dem Blick auf die „Headline“-Daten, möchte ich noch einen Blick unter die Motorhaube werfen und weitere Kennzahlen evaluieren. Die Headline-Zahlen sind zwar prinzipiell schon ein gutes Set um auf den ersten Blick eine Einschätzung der Leistungsfähigkeit eines Systems zu erkennen. Für die Effektivität der gewählten Filter ist es jedoch m.E. besser noch weitere Analysen zu benutzen.

Als Erstes wollen wir uns die Wirkung der geänderten Filter auf die Anzahl der Trades anschauen:

2000 – 2008 2009 – 2017
Trades Vorher Nachher Vorher Nachher
Gesamt Anzahl 161 154 167 150
Ø R 0,48 0,51 0,30 0,36
Long Anzahl 84 86 71 68
Ø Laufzeit 20 19 25 24
Short Anzahl 77 68 96 82
Ø Laufzeit 11 11 8 8

Blicken wir auf die ersten beiden Zeilen der Tabelle, stellen wir fest, dass der gewünschte Effekt eintritt. Der Filter ist effektiv – er reduziert die Anzahl der Trades. In beiden zeiträumen geht die Anzahl zurück von 161 auf 154 und von 167 auf 150.

Weniger Trades sind prnzipiell besser, da dadurch entstehen weniger Trade-Fehler und Slippage und es müssen weniger Courtage/Kommission gezahlt werden.

Interessant ist, dass über beide Zeiträume eine ähnliche Größenordnung an Trades entstanden ist, obwohl die Märkte deutlich unterschiedlich reagierten und damit die Performance im zweiten Zeitraum ab 2009 auch unter der des ersten Zeitraums blieb.

Im Zweiten Zeitraum ist die Wirkung des Filters noch etwas deutlicher, da scheinbar öfters das eingangs beschriebene Setup: Signal gegen den Major-Trend auftrat.

Nicht zu vergessen, wurde ein Filter entfernt, der zusätzliche bzw. v.a. frühere Entries generiert.

Die durschnittliche Qualität der Trades wurde ebenfalls durch die neuen Filter verbessert. Im Alten Zeitraum nur gering von 0,48 auf 0,51, im neunen Zeitraum deutlich von 0,30 auf 0,36. Auch hier zeigen sich die Schwierigkeiten der Trendfolger in den letzten Jahren. Die durchschnittlichen R also der Ertrag pro Risikoeinheit war über den gesamten Zyklus hinweg deutlich tiefer als in ersten Zeitraum ab 2000.

Trennen wir die Trades in Long und Short Trades auf, so sehen wir v.a. weniger Short Trades. Das ist ökonomisch mit der Existenz von Risikoprämien zu bewerten. Es muss schon eine deutliche Gegenbewegung stattfinden, damit sich ein Trade auf der Shortseite lohnt.

Die durchschittliche Laufzeit der Trades wurde durch die neu eingestelltn Filter nicht sonderlich berührt.

Die zweite Tabelle schneidet die Trades etwas anders –  in Gewinner und Verlierer:

2000 – 2008 2009 – 2017
Trades Vorher Nachher Vorher Nachher
Gesamt Anzahl 161 154 167 150
Ø R 0,48 0,51 0,30 0,36
Gewinn Anzahl 77 78 65 63
Anzahl R>2 25 24 19 18
Ø R 1,58 1,50 1,62 1,64
Verlust Anzahl 84 76 102 87
Anzahl R<-1 11 7 13 13
Ø R -0,54 -0,50 -0,54 -0,56

Bei diesem Schnitt durch MAQS sehen wir die effektivität der Filter besonders: Es werden wesentlich weniger Fehltrades generiert, während die Anzahl der Gewinner nicht sonderlich betroffen ist. Einzig die Gewinner >2R fallen jeweils um 1.

Die Verlierer sinken deutlich. Insbesonders im aktuellen Zeitraum wirken die Filter. Die Abnzahl geht von 102 auf 87 zurück. Im ursprünglichen Zeitraum gehen die Verlierer ebenfalls stark zurück – von 84 auf 76. In diesem zeitraum fallen auch die Verluste mit R < -1 um deutliche 4 Stück (36%!).

Alles in allem sprechen die Zahlen für die neue Filtereinstellung.

Zum Abschluss noch ein Blick auf die langfristige Performance beider Varianten:

4. Das gesamte System im Langfristvergleich

MAQS_2000-2017_vorher_nachher

MAQS – Global Trend Following

Performance Oktober

Die Performance im Oktober war positiv.  Das Jahr bleibt zwar für Trendfolger weiter schwierig, aber das monatliche System ist rechtzeitig zum Aufschwung an den Börsen wieder zurück im Spiel. Nach anfänglichen hoch uhnd runter konnte der Aktienmarkt seinen Aufstieg fortsetzen – es follgten neue Hochs an den weltweiten Aktienbörsen.

Nach den Entscheidungen der Zentralbanker – allen vorran der EZB kamen auch die Anleihen wieder in ruhigeres Fahrwasser. Rohstoffe haben auch seit Monaten wieder Rückenwind.

MAQS entfernt sich diesen Monat ganz leicht vom Drawdown.

September: -1,36%, Seit Jahresanfang: -12,03%

Monatsupdate_201710.pngSignale des monatlichen Systems:

  • Kauf EM Aktien (+halbe Position)
  • Kauf EM Anleihen (+halbe Position)
  • zusätzlich leichtes Rebalancing w/ guter Performance der Aktien Welt

Das neue MAQS-Portfolio hält im November 2017 folgende Positionen:

Name ISIN Preis MAQS
DAXEX GY Equity DAX Aktien DE0005933931 111,57 60
EUNZ GY Equity EM Aktien IE00B8KGV557 23,99 300
IBCH GY Equity Welt Aktien IE00B441G979 48,46 290
IUS7 GY Equity EM Anleihen IE00B2NPKV68 96,96 40
IBCL GY Equity EUR Staatsanleihen IE00B1FZS913 225,38 100
XDBC GY Equity Rohstoffe LU0292106167 17,91 800
Gesamt in EUR     89,41
*Schätzung

Signale des wöchentlichen Systems:

  • Verkauf der Gold-Long-Position: Durch die Umstellung auf den neuen Filter entfällt diese Position. Konsequenter Weise wird diese auch gleich geschlossen.

 

Eure Kommentare sind herzlich willkommen.

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following

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