วันเสาร์ที่ 31 มกราคม พ.ศ. 2558

Downside risk with Kelly Criterion Method

โมเดลที่จะนำมาสอนการใช้งานวันนี้เรียกว่า Kelly Criterion Method หรือที่หลายคนอาจจะรู้จักกันในนามของ Kelly formula ขอออกตัวไว้ก่อนนะครับ ว่าในบทความนี้ที่เขียนให้สมาชิก cway อ่านผมเขียนแบบเบื้องต้นสั้นๆเข้าใจง่าย ละเรื่อง math model เอาไว้เพราะถ้าเขียนทั้งหมด มันจะยาวและจากประสบการณ์ พวกเราจะเบื่อตามไม่ทัน ดังนั้นพวกเป็นรายละเอียดโมเดลงานวิจัยการทดสอบระบบ การ optimize ด้วย  Kelly formula ผมละเอาไว้สอนในคลาสต่อไปแล้วกัน 

Kelly Criterion คือโมเดลเชิงคณิตศาสตร์ที่ใช้หลักความน่าจะเป็นสถิติเข้ามาประเมินหา ขนาดของ position size ที่เหมาะสมกับ risk ที่รับได้ บนเงื่อนไขความสามารถของระบบเทรด(พูดภาษาชาวบ้านคือ ใช้ค่าสถิติจากการประเมินระบบเทรดของเราเป็นตัวตั้งในการคิดค่าความเสี่ยงที่เหมาะสม) โมเดลนี้เป็นที่นิยม พอสมควรใช้เยอะในพวก algorithm trade เพราะทุกอย่าง จะขึ้นกับศักย์ภาพและประสิทธิภาพของระบบ โดยKelly Criterion ถูกพัฒนาขึ้นในช่วงปี  1923–1965 โดย คุณ John Larry Kelly Jr

หลักการใช้งาน

1. เริ่มจากการพัฒนาระบบเทรด สำหรับสินค้า หรือตลาดที่ต้องการจะเข้าไปเทรด จากนั้นทำการทดสอบระบบทั้ง back test และ forward testing ให้ได้ค่าที่แน่นอน จากนั้น evaluation ระบบ เพื่อคำนวณหา ค่า  probability ของระบบ (%win และ %loss) 

2. หา %Kelly
สมการของ Kelly Criterion ไม่ซับซ้อน ที่ซับซ้อนและที่มาการปรับแต่ ผมขอละไว้ไม่เขียนเพราะจะยาว แต่พวกเราไปหาอ่านได้ใน link ด้านล่าง 

%Kelly = W – [(1 – W) / R]

W คือค่าของ %win
R คือ ค่าของ Avg Win / Avg Loss 


ตัวอย่างการคำนวณ สมมติ ผมมีระบบเทรด AA1 ใช้กับสินค้าทองคำ ยังไม่ผ่านการปรับ Downside risk
ผลการทดสอบระบบได้ค่าสถิติ %win = 62.6% Avg Win = 21 , Avg loss=23

%Kelly = 0.626 - [(1-0.626)/(21/23)] = 0.215 
%kelly = 21.5 % 

นั้นคือ เราสามารถใช้ขนาดของ risk per trade สูงสุดที่ 21.5% ของเงินทั้งหมดที่มี


จากภาพจะเห็นนะครับว่า บางครั้งถ้าทดสอบมาไม่เพียงพอ หรือค่าที่ได้มันเกินจริงไป โอกาสที่ %kelly เยอะเกินจริงก็มี ทำให้ระบบเสี่ยงสูง โอกาสค่า MaxDD เยอะก็จะมี ดูในภาพค่า %kelly ก็ต้องมีการปรับให้เหมาะไม่มากไปเช่นกัน

ในทางปฏิบัติแล้ว ต้องมีการ optimize ค่าของ %kelly อีกเช่นกัน บางโมเดลจะนำเอาค่าสภาวะตลาด ค่าความผันผวน volatility ค่าคงที่ มาเป็นตัวคูณ หรือ factor ร่วมด้วย เพื่อกดค่าขนาด position size ลงไปอีก เพื่อลด risk ลง เช่นที่นิยมในตลาดอนุพันธ์ใช้แบบ half-Kelly หรือแบบ 1/15th หรือจะใช้ %MaxDD  ก็ได้เช่นกัน


จบ ย้ำอีกทีนี้เป็นค่าหนึ่งในโมเดลของ money management ที่สามารถวิจัย พัฒนาพลิกแพลง ต่อยอดได้ จริงแล้วองค์ความรู้ด้านนี้มีให้ศึกษาเยอะ  ลองเรียนรู้ ไปประยุกต์ใช้งานดูนะครับ 

Mr chaipat