Korrelációs kockázat

Bevezetés

Az I-042-ben megismertük a portfólió-koncentráció fogalmát.

Láttuk, hogy attól még nem feltétlenül diverzifikált egy portfólió, hogy sok különböző instrumentumot tartalmaz. Ha ezek az instrumentumok hasonlóan reagálnak ugyanarra a piaci eseményre, akkor ugyanaz a kockázati tényező több pozíción keresztül is jelen lehet.

Ennek egyik legfontosabb oka a korreláció.

A korreláció segít megérteni, hogy két vagy több instrumentum ármozgása történelmileg milyen kapcsolatot mutatott egymással.

Ez azonban nem egyszerűen egy statisztikai érdekesség.

Kereskedőként azért fontos számunkra, mert ha több pozíciónk hasonlóan mozog, akkor egyetlen piaci esemény több pozíciónkat is egyszerre érintheti.

Például lehet:

öt különböző részvényünk,

öt különböző belépési pontunk,

öt különböző stopunk,

de ha mind az öt ugyanarra a piaci tényezőre érzékeny, akkor a portfólió kockázata sokkal koncentráltabb lehet, mint elsőre gondolnánk.

Az I-043 célja ezért az, hogy a „különböző pozíciók” gondolkodásáról tovább lépjünk a „különböző kockázati tényezők” gondolkodására.

1. Mi a korreláció?

A korreláció két változó együttmozgásának irányát és erősségét írja le.

A kereskedésben elsősorban azt vizsgálhatjuk, hogy két instrumentum hozamai milyen kapcsolatban mozogtak egymással egy adott időszakban.

A korreláció értéke jellemzően: −1 és +1 között van.

+1: tökéletes pozitív együttmozgás,

0: lineáris együttmozgás hiánya,

−1: tökéletes negatív együttmozgás.

A gyakorlatban a legtöbb piaci kapcsolat nem tökéletes.

Ezért sokkal inkább azt vizsgáljuk, hogy a kapcsolat: gyenge, mérsékelt, vagy erős.

2. Pozitív korreláció

Pozitív korreláció esetén két instrumentum jellemzően hasonló irányban mozog.

Ha az egyik emelkedik, a másiknak is nagyobb az esélye az emelkedésre.

Ha az egyik esik, a másik is gyakrabban esik.

Fontos azonban: pozitív korreláció nem jelent azonos mozgást.

Két részvény például mozoghat hasonló irányban, miközben: eltérő mértékben változik, más időpontban fordul, más volatilitással rendelkezik.

Ezért a korrelációt nem szabad úgy értelmeznünk, mintha két instrumentum ugyanazt a grafikont rajzolná.

3. Negatív korreláció

Negatív korreláció esetén az instrumentumok jellemzően ellentétes irányban mozognak.

Ha az egyik erősödik, a másik gyakrabban gyengül.

Elméletileg a −1-es korreláció tökéletes ellentétes együttmozgást jelentene.

A valós piacon azonban ilyen tökéletes kapcsolat ritka és időben nem feltétlenül stabil.

Negatív vagy alacsonyabb korrelációjú pozíciók bizonyos körülmények között csökkenthetik a portfólió összesített mozgását.

De ez sem jelenti azt, hogy automatikusan „biztonságos” pozícióról van szó.

4. Mit jelent a 0 korreláció?

A 0 körüli korreláció azt jelenti, hogy a vizsgált időszakban nem találtunk jelentős lineáris együttmozgást.

Ez nem azt jelenti, hogy: nincs semmilyen kapcsolat, a két instrumentum teljesen független, vagy a jövőben sem lesz közöttük kapcsolat.

Ez különösen fontos.

A korreláció egy adott mérési módszerrel, adott adatokon és adott időszakban megfigyelt kapcsolat.

Nem a piac örök törvénye.

5. Korreláció és diverzifikáció

A diverzifikáció egyik célja, hogy ne ugyanaz a kockázati tényező határozza meg a teljes portfóliónk eredményét.

Ha két pozíció erősen pozitívan korrelál, akkor ezek bizonyos szempontból kevésbé diverzifikálják egymást.

Ha viszont alacsonyabb vagy negatív korrelációjú pozíciókat kombinálunk, akkor bizonyos piaci környezetekben csökkenhet a teljes portfólió együttmozgása.

De itt is fontos a pontos megfogalmazás: az alacsony korreláció nem egyenlő az alacsony kockázattal.

Egy alacsony korrelációjú instrumentum önmagában lehet rendkívül volatilis vagy kockázatos.

6. Miért fontos a korreláció a kereskedő számára?

Tegyük fel, hogy három pozíciónk van.

Mindhárom trade egyenként: 1% Risk.

Első pillantásra ez megfelelőnek tűnhet.

Ha azonban a három pozíció erősen korrelál, akkor egy közös piaci esemény: mindhárom trade-et egyszerre érintheti, több stopot aktiválhat, gyors drawdownt okozhat.

Ezért a korreláció segítségével megpróbálhatjuk felismerni: „Valójában hány különböző kockázati fogadásunk van?”

Nem feltétlenül ugyanazt jelenti: 5 részvény, 5 trade, 5 stratégia, 5 kockázati tényező.

7. A korrelációt nem a részvények neve alapján kell megítélnünk

Könnyű lenne azt mondani: „Ez két különböző vállalat, tehát két különböző kockázat.”

Ez nem feltétlenül igaz.

Két vállalat: ugyanabban a szektorban lehet, ugyanarra az indexre érzékeny lehet, ugyanazokat a nyersanyagárakat követheti, hasonló kamatkörnyezetre reagálhat, ugyanazt a gazdasági ciklust követheti.

Ezért a vállalatok jogi vagy üzleti különállósága nem jelenti automatikusan a piaci kockázat különállóságát.

8. Részvények és indexek korrelációja

Egy részvény gyakran kapcsolatban áll azzal az indexszel vagy piaccal, amelyhez tartozik.

Például egy Nasdaqhoz kapcsolódó részvény többé-kevésbé érzékeny lehet a Nasdaq általános mozgására.

Ez nem jelenti azt, hogy minden nap ugyanúgy mozog.

A részvény saját vállalati hírei, eredményei és egyéb tényezői is számítanak.

De portfóliószinten fontos lehet felismernünk: egyedi részvénykockázat + közös indexkockázat.

Ha sok hasonló részvényt tartunk, akkor az indexmozgás közös kockázati faktorrá válhat.

9. Szektoron belüli korreláció

A szektorok különösen fontosak.

Tegyük fel, hogy öt technológiai részvényünk van.

Mindegyik külön vállalat.

Mégis lehet közös érzékenységük: technológiai szektor hangulata, kamatkörnyezet, Nasdaq, növekedési részvények átárazása.

Ha a piac hirtelen negatívan reagál a technológiai szektorra, több pozíciónk egyszerre gyengülhet.

Ezért a szektoron belüli diverzifikáció korlátozott lehet.

10. Korreláció különböző instrumentumok között

A korreláció nemcsak részvények között értelmezhető.

Vizsgálhatjuk például: részvény és index, részvény és ETF, részvény és kötvénypiac, deviza és részvényindex, arany és más piaci eszközök, olaj és energiaipari részvények.

A cél nem az, hogy minden lehetséges kapcsolatot egyszerre elemezzünk.

Hanem az, hogy felismerjük azokat a kapcsolatokat, amelyek a saját portfóliónk kockázatát érdemben befolyásolhatják.

11. A korreláció időfüggő

Ez az egyik legfontosabb tulajdonsága.

Két instrumentum korrelációja egy adott időszakban lehet magas, később pedig jelentősen alacsonyabb.

Például: 6 hónap alapján: erős korreláció, 1 hónap alapján: mérsékelt, 1 hét alapján: gyenge.

Mindhárom szám lehet matematikailag helyes.

Egyszerűen más időszakot mérünk.

Ezért mindig tudnunk kell: milyen időablak alapján beszélünk korrelációról.

12. A korreláció és a timeframe

A timeframe szintén befolyásolja, milyen kapcsolatot látunk.

Két instrumentum: napi adatokon erősen korrelálhat, rövidebb intraday idősíkon viszont sokkal kevésbé.

Ennek oka, hogy különböző időtávokon más tényezők dominálhatnak.

Ezért ha swing trade-eket kezelünk, elsősorban olyan korrelációs vizsgálat lehet számunkra releváns, amely a swing pozíciók időhorizontjához kapcsolódik.

A mérési időtávnak tehát illeszkednie kell a kereskedési rendszerünkhöz.

13. Hozamkorreláció és árkorreláció

A korrelációt nem mindegy, hogy milyen adatokon számítjuk.

Kockázati szempontból gyakran a hozamok együttmozgása informatívabb, mint az abszolút árak egyszerű korrelációja.

Például nem pusztán azt akarjuk tudni, hogy két részvény ára hasonló szinten mozog-e.

Azt akarjuk vizsgálni: hogyan reagáltak a hozamaik ugyanazokra a piaci mozgásokra.

Ez már közelebb áll a portfólió-kockázat valódi kérdéséhez.

14. A korreláció nem ok-okozati kapcsolat

Ha két instrumentum erősen korrelál, az nem bizonyítja, hogy egyik okozza a másik mozgását.

Lehet mögöttük egy harmadik közös tényező.

Például két részvény együtt mozoghat azért, mert: ugyanahhoz a szektorhoz tartozik, ugyanaz az index mozgatja, ugyanarra a kamatkörnyezetre érzékeny.

Ezért a korrelációt kapcsolatként, nem automatikusan ok-okozati mechanizmusként kell értelmeznünk.

15. Korreláció stresszhelyzetben

A normál piaci környezetben mérhető korreláció nem feltétlenül mutatja meg pontosan, mi történik extrém helyzetben.

Egy nagy piaci sokk során több instrumentum mozgása hirtelen közelebb kerülhet egymáshoz.

Ez különösen veszélyes lehet, mert éppen akkor csökkenhet a diverzifikáció előnye, amikor a legnagyobb szükségünk lenne rá.

Ezért a portfóliót nemcsak normál körülmények között kell elképzelnünk.

Azt is kérdeznünk kell: „Mi történhet stresszhelyzetben?”

16. Korreláció és volatilitás együtt

A korreláció és a volatilitás két külön fogalom.

A volatilitás azt írja le, hogy egy instrumentum mennyire mozog.

A korreláció pedig azt, hogy két instrumentum mozgása milyen kapcsolatot mutat.

Lehet két instrumentum: magas volatilitású és magas korrelációjú, alacsony volatilitású és magas korrelációjú, magas volatilitású és alacsony korrelációjú.

Ezek teljesen más portfólióhelyzeteket jelentenek.

Ezért a két fogalmat nem szabad összekevernünk.

17. Három pozíció, három különböző kockázat

Tegyük fel: A: 1R, B: 1R, C: 1R.

Összesen: 3R kezdeti kockázat.

Ha a három pozíció alacsonyan korrelál, akkor a kockázati szerkezet más lehet, mint ha mindhárom erősen együtt mozog.

A második esetben egy közös piaci esemény több pozíciót egyszerre érinthet.

Ezért a háromszoros 1R nem feltétlenül ugyanazt jelenti minden portfólióban.

18. Korrelált pozíciók együttes méretezése

Ha több pozíció erősen korrelál, felmerülhet a kérdés: „Mindegyiknél ugyanazt a Risk %-ot használjuk?”

Erre nincs minden rendszerre érvényes univerzális válasz.

Egy portfóliórendszer például dönthet úgy, hogy: minden trade 1%, de egy közös faktorhoz kapcsolódó trade-ek együttes kockázata korlátozott.

Más rendszer inkább a pozíciók méretét csökkenti.

Megint más rendszer kevesebb pozíciót engedélyez egyszerre.

A fontos az, hogy a szabály előre definiált legyen.

19. Egyszerű példa korrelált pozíciókra

Legyen: számla: 40 000 USD, maximális trade-kockázat: 1% = 400 USD.

Három erősen korrelált technológiai részvényt találunk.

Ha mindháromnál 400 USD-t kockáztatunk: 3 × 400 = 1 200 USD.

Ez: 3% kezdeti portfóliókockázat.

Egy portfóliószintű szabály azonban kimondhatja például, hogy az ugyanahhoz a faktorhoz kapcsolódó pozíciók együttes kockázata legfeljebb 1,5% lehet.

Ekkor nem mindhárom pozíciót kezeljük teljesen független 1%-os kockázatként.

A pontos limit természetesen a saját rendszerünk része.

20. Sikeres esettanulmány

Egy 60 000 USD számlán dolgozunk.

A rendszerünk egy trade-re maximum: 0,75% = 450 USD kockázatot enged.

Három setupot találunk: egy technológiai részvényt, egy egészségügyi részvényt, egy energiaipari részvényt.

Mindhárom setup megfelelő.

A korrelációs vizsgálat alapján azonban nem mindhárom pozíciót kezeljük teljesen azonos módon.

A technológiai pozíció mellett az energiaipari és egészségügyi pozíciók eltérő kockázati tényezőket képviselnek.

A portfólió összesített kockázata továbbra is ellenőrzött marad.

A siker itt nem abból áll, hogy „minél több trade-et nyitottunk”.

Hanem abból, hogy a trade-ek kiválasztását és kockázatát portfóliószinten is értékeltük.

21. Sikertelen esettanulmány

Egy 40 000 USD számlán: Trade A: 1%, Trade B: 1%, Trade C: 1%, Trade D: 1%.

Összesen: 4% kezdeti kockázat.

Mind a négy részvény ugyanahhoz a technológiai szegmenshez kapcsolódik.

A trader azt látja: „Négy különböző részvényem van.”

Egy szektorszintű negatív esemény után azonban mind a négy pozíció egyszerre esik.

A probléma nem feltétlenül az volt, hogy az egyedi trade-ek túl nagyok voltak.

A probléma az volt, hogy négy különálló trade mögött lényegében ugyanaz a kockázati tényező állt.

22. A korreláció és a hedge gondolata

A negatív vagy alacsonyabb korreláció bizonyos esetekben lehetőséget adhat a kockázat mérséklésére.

Ezt nevezzük általánosan fedezésnek vagy hedgingnek.

Fontos azonban: egy hedge sem automatikusan tökéletes védelem.

A két pozíció kapcsolata változhat, a méretezés eltérhet, és a hedge saját költségekkel és kockázatokkal járhat.

Ezért a korrelációt nem úgy kell értelmeznünk, hogy: „Negatív korreláció = garantált védelem.”

23. A korrelációs kockázat és a stop Loss

A stop továbbra is minden egyedi trade fontos kockázati kontrollja.

De ha több korrelált pozíció egyszerre éri el a stopot, akkor a portfólió vesztesége összeadódik.

Ezért a stop megfelelő elhelyezése nem helyettesíti a portfóliószintű korrelációs vizsgálatot.

A két kontroll különböző kérdésre válaszol: Stop: „Mikor érvénytelen a trade hipotézisünk?” Korreláció: „Mennyire függ össze több trade kockázata?”

Mindkettőre szükségünk lehet.

24. Korreláció és pozícióméretezés

Az I-039–I-041 alapján már tudjuk: Setup → Hipotézis → Invalidation → Stop → Risk → Position Size.

A portfóliószintű gondolkodás ezt kiegészíti: Setup → Hipotézis → Invalidation → Stop → Risk → Position Size → Correlation → Portfolio Risk.

A korreláció tehát nem feltétlenül írja felül az egyedi trade számítását.

Inkább azt segít meghatározni, hogy az egyedi trade-ekből mekkora összesített kockázati struktúra alakul ki.

25. Mikor érdemes újraértékelni a korrelációt?

A korrelációt nem szükséges minden percben újraszámolnunk.

Fontosabb lehet újraértékelni, amikor: jelentősen megváltozik a piaci környezet, új szektorba lépünk, több hasonló pozíciót nyitunk, megváltozik a stratégia, nő a volatilitás, jelentős makrogazdasági esemény közeledik, vagy a portfólió szerkezete lényegesen megváltozik.

A mérés gyakoriságát a saját rendszerünknek kell meghatároznia.

26. A korreláció mérésének korlátai

A korreláció hasznos, de nem tökéletes.

Néhány fontos korlát: múltbeli adatokból dolgozik, időablakfüggő, timeframe-függő, a szélsőséges mozgásokat nem feltétlenül reprezentálja jól, nem feltétlenül mutatja meg a nemlineáris kapcsolatokat, és nem jelent ok-okozati összefüggést.

Ezért a korrelációt nem önálló döntési rendszerként, hanem kockázatkezelési információként érdemes használnunk.

27. A korrelációs mátrix alapgondolata

Ha több instrumentumunk van, készíthetünk egy egyszerű korrelációs mátrixot.

Például: A/B = 0,82; A/C = 0,15; A/D = −0,20; B/C = 0,18; B/D = −0,10; C/D = 0,35.

A táblázatból gyorsan láthatjuk, hogy: A és B erősen együtt mozog, C kevésbé kapcsolódik A-hoz és B-hez, D bizonyos szempontból eltérően mozoghat.

A mátrix nem ad automatikus kereskedési jelet.

Viszont nagyon hasznos lehet a portfólió kockázati szerkezetének áttekintésére.

28. Korreláció és stratégia-diverzifikáció

Nemcsak az instrumentumokat kell vizsgálnunk.

A stratégiák között is lehet korreláció.

Például: breakout, momentum, trend following.

Lehet, hogy mindhárom stratégia ugyanabban a piaci környezetben működik jól.

Ha ugyanaz a környezet megszűnik, mindhárom teljesítménye romolhat.

Ezért a stratégia-diverzifikáció egyik kérdése: „Különböző szabályokat használunk, vagy valóban különböző kockázati forrásokat kezelünk?”

29. Korreláció és drawdown

Ha a korrelált pozíciók egyszerre veszteségessé válnak, a drawdown gyorsabban növekedhet.

Ez különösen problémás lehet akkor, ha: magas az egyedi Risk %, sok pozíció nyitott, magas a korreláció, magas a volatilitás, tőkeáttételt használunk.

A korreláció tehát közvetve a számla visszaesésének sebességét és mértékét is befolyásolhatja.

30. A professzionális megközelítés

A professzionális portfóliókezelésben nem feltétlenül az a cél, hogy minden korrelációt nullára csökkentsünk.

Ez gyakorlatilag sem mindig lehetséges, sem feltétlenül szükséges.

A cél inkább: felismerni a fontos közös faktorokat, mérni a kapcsolatokat, megérteni azok korlátait, meghatározni a portfóliószintű kockázati limiteket, és ezek alapján szabályozni a pozíciókat.

A korreláció tehát nem önálló kereskedési jel, hanem a kockázati döntéshozatal egyik információs rétege.

31. Gyakori hibák

1. „Különböző részvény = különböző kockázat” — Nem feltétlenül.

2. Egyetlen korrelációs értéket örök érvényűnek tekintünk — A korreláció változik.

3. Nem definiáljuk az időablakot — Nem mindegy, hogy 20 napos vagy 2 éves kapcsolatot vizsgálunk.

4. Nem illesztjük a timeframe-hez — Swing és intraday kereskedésnél eltérő kapcsolatok lehetnek relevánsak.

5. Összekeverjük a korrelációt a volatilitással — A két fogalom mást mér.

6. A korrelációt ok-okozati kapcsolatnak tekintjük — Az együttmozgás önmagában nem bizonyít okozati kapcsolatot.

7. A negatív korrelációt garantált hedge-ként kezeljük — A kapcsolat változhat.

8. Csak az egyedi trade-kockázatot figyeljük — Nem vizsgáljuk az összesített korrelált kockázatot.

9. Túl sokat bízunk a statisztikára — A korreláció múltbeli adatokból származik, ezért nem helyettesíti a piaci környezet elemzését.

32. A korrelációs kockázat lényege

A korreláció azt segít megérteni, hogy több instrumentum hozamai milyen kapcsolatban mozogtak egymással.

Számunkra azonban a legfontosabb kérdés nem önmagában a korrelációs szám.

Hanem az, hogy: „Mekkora közös kockázatot hordoznak a pozícióink?”

Egy portfólióban lehet: sok instrumentum, sok trade, sok stratégia, miközben kevés valóban különböző kockázati tényezőnk van.

A professzionális gondolkodás ezért nem áll meg az egyedi pozícióméretezésnél.

Az I-039–I-041 leckékben azt tanultuk meg, hogyan méretezzünk egy trade-et.

Az I-042-ben megtanultuk felismerni a portfólió-koncentrációt.

Az I-043-ban pedig azt vizsgáltuk meg, hogyan kapcsolódhatnak egymáshoz ezek a pozíciók, és hogyan jelenhet meg ugyanaz a kockázati tényező több trade-ben egyszerre.

A cél nem az, hogy minden korrelációt megszüntessünk.

A cél az, hogy tudjuk, amikor több trade valójában ugyanarra a piaci kockázatra épül.

Gyakorlati feladat

Válasszunk ki legalább 10 instrumentumot egy aktuális vagy hipotetikus portfólióból.

Minden instrumentumhoz gyűjtsük össze: instrumentum neve, timeframe, szektor, pozíció iránya, pozícióméret, Risk %, 1R, nominális kitettség, kapcsolódó index, kapcsolódó szektor, volatilitás, és a vizsgált korrelációs időablak.

Ezután:

Korrelációs csoportok — Keressünk legalább három olyan instrumentumot, amelyek között erős pozitív kapcsolatot feltételezünk.

Korrelációs mátrix — Készítsünk egyszerű korrelációs mátrixot a kiválasztott instrumentumokra.

Közös faktor — Minden erősen korrelált csoportnál nevezzük meg a lehetséges közös kockázati tényezőt.

Stresszteszt — Tegyük fel, hogy egy közös piaci esemény miatt a legerősebben korreláló pozíciók mindegyike eléri a stopot. Számítsuk ki az USD-veszteséget, a számla %-os veszteségét és az összesített R-veszteséget.

Portfóliószintű döntés — Vizsgáljuk meg, hogy szükséges lenne-e pozícióméretet csökkenteni, valamelyik trade-et kihagyni, alacsonyabb Risk %-ot alkalmazni, vagy változtatni a korrelált kitettségre vonatkozó szabályunkon.

Időablak-összehasonlítás — Ha lehetséges, hasonlítsuk össze ugyanazon instrumentumok korrelációját két különböző időablakban, és figyeljük meg, mennyire változik a kép.

A cél nem egy „tökéletes” korrelációs érték megtalálása. A cél annak felismerése, hogy a portfólióban hány pozíció mögött áll valójában ugyanaz a kockázati faktor.

Kulcsfogalmak

Correlation Risk — Korrelációs kockázat; Correlation — Korreláció; Positive Correlation — Pozitív korreláció; Negative Correlation — Negatív korreláció; Portfolio Concentration — Portfólió-koncentráció; Diversification — Diverzifikáció; Portfolio Risk — Portfólió-kockázat; Exposure — Kitettség; Risk per Trade — Ügyletenkénti kockázat; Position Sizing — Pozícióméretezés; Volatility — Volatilitás; Drawdown — Visszaesés / Drawdown; R-multiple; 1R; Correlation Matrix — Korrelációs mátrix; Time Window — Időablak; Timeframe; Hedging — Fedezés; Common Risk Factor — Közös kockázati tényező.

Tudásellenőrzés

1. Mi a korreláció, és mit próbálunk vele mérni?

2. Mit jelent a pozitív és a negatív korreláció?

3. Miért nem jelenti a 0 körüli korreláció azt, hogy két instrumentum teljesen független?

4. Miért fontos a korreláció a portfólió diverzifikációjának vizsgálatakor?

5. Miért nem jelent automatikusan különböző kockázatot két különböző vállalat részvénye?

6. Miért lehet fontos a részvények és az indexek közötti kapcsolat vizsgálata?

7. Miért változhat a korreláció időben?

8. Miért számít a timeframe és az alkalmazott időablak a korreláció értelmezésénél?

9. Mi a különbség a korreláció és a volatilitás között?

10. Miért nem jelent a magas korreláció automatikusan ok-okozati kapcsolatot?

11. Miért lehet veszélyes, ha a korreláció stresszhelyzetben megváltozik?

12. Hogyan segíthet a korrelációs mátrix a portfólió-kockázat elemzésében?

13. Miért lehet szükség portfóliószintű kockázati limitre erősen korrelált pozíciók esetén?

14. Miért nem jelent a negatív korreláció automatikusan tökéletes fedezést?

15. Mi a korrelációs kockázat kezelésének legfontosabb célja egy professzionális kereskedési rendszerben?

Az Akadémia szöveges tartalmának részben, vagy egészben történő másolása, többszörözése, átdolgozása, terjesztése, valamint nyilvános bemutatása a szerző előzetes, írásos hozzájárulása nélkül tilos.