Petr Podhajský - systematický trader

Backtest breakoutu na jediné akcii může vypadat skvěle, a přesto být zavádějící. Například jednoduchý breakout Donchianova kanálu + trailing stop na TSLA, který jsem sdílel včera. Krásný výsledek? Jasně. Ale už jen to, že jsme si vybrali Teslu, může být samo o sobě optimalizací. Zvolili jste prostě tu jedinou akcii, která roky krásně rostla. Lepším přístupem je testovat pravidla na systematicky definovaném, historicky přesném (point-in-time) univerzu akcií: - definujeme pravidla pro aktuální univerzum akcií - každý den akcie seřadíme - vyberte 5 nejsilnější titulů - jednoduchý long breakout obchodujeme na tomto koši akcií Nyní už netestujeme jeden šťastný ticker. Testujeme opakovatelný proces s mnohem menším podílem skrytého subjektivního rozhodování a výrazně menším zkreslením přeživších. Po odečtení poplatků a slippage ukazuje tato verze backtestu Sharpe ratio > 2,5 s nízkou korelací vůči indexu S&P 500. To je přesně ten typ jednoduché, systematické výhody, kterou si velmi rád přidám jako novou složku do svého portfolia.

📊 TSLA 60 min (2010–2026) Jednoduchý long-only systém využívající Donchianův kanál + trailing stop. Žádné filtry tržních režimů. Žádné optimalizace. Započítána komise 0,005 $ za akcii. 16 let na jedné z nejvolatilnějších a nejobchodovatelnější akcií na trhu… a tato základní breakout struktura funguje na jedničku. Equity křivka mluví za vše.

@tradervito Nemám, já vůbec toto pro vývoj strategií nepoužívám.

Je to zajimava zkusenost. Ja mam treba pocit, ze muj bottleneck v te vyzkumne casti neni az tak velky, a stale si nejsem jisty, ze ji Claude Code workflow nejak vyznamne zredukuje. Pouzivam na vetsinu prace StrategyQuant a, i kdyz ma sve mouchy a ten proces je spis takovy poloautomaticky, Claude ho nedokaze sam plne ovladat (API neni dobre zdokumentovane a neumoznuje vsechno, a pres interface by to byla silenost) takze mi s nim nedovede primo nejak pomoct ze by ho cely zautomatizoval. Musel bych vlastne cely proces naprosto zmenit na uplne novy a pro me neznamy, coz mi prijde hodne pracne s nejistym vysledkem. Nemas nahodou nejakou zkusenost se StrategyQuant a dovedl bys pripadne porovnat pracnost s vyuzitim jeho Custom Projects s tvym Claude Ai workflow?

Vývoj obchodních strategií je brutálně časově náročný. Jedna jediná myšlenka může zabrat celé dny práce – nastavení backtesteru, kontrola výstupů, audit výsledků, sledování variací, psaní poznámek – než vůbec zjistíte, jestli si nápad zaslouží skutečný kapitál. A tvrdá pravda je tato: Dobrý výzkum zabije více nápadů, než jich potvrdí. To šetří peníze. Ale čas nám už nikdo nevrátí. Proto tradeři vesměs netráví většinu času přemýšlením o trzích. Tráví ho prací okolo trhů. A proto také, když máte v hlavě 10 nápadů, 9 z nich nikdy neotestujete. Hodně jsem pracoval na tom, abych toto ve své praxi změnil. A dovedlo mě to k jednoduchému frameworku: 10-80-10 Prvních 10 % – moje přemýšlení Tady pramení edge. Sleduji, co funguje ostatním traderům. Čtu. Pozoruji trhy. AI tuhle část neumí převzít. A upřímně – ani to nechci. Prostředních 80 % – AI exekuce Tady býval skutečný bottleneck. Přetvoření myšlenky do projektu připraveného k výzkumu. Dohledání chybějících detailů. Napsání backtesteru. Audit výsledků. Sledování variací. Kompletní dokumentace procesu. Jinými slovy: komprimace těžké výzkumné práce, která mi dříve žrala většinu času. Dnes mi tato část výzkumu běží ve workflow postaveném z Claude Code, custom skills, hooků, Python skriptů a orchestrace. Posledních 10 % – moje rozhodnutí Jakmile workflow dokončí práci, projdu si výstupy: backtesty, audity, reporty. Pak rozhodnu, co si zaslouží další iteraci: změnit parametr, přidat podmínku, otestovat jinou variantu. A AI spustí celý řetězec znovu. Čím více pracuji s AI v tradingu, tím více to vidím takto: nejde o to nahradit zdroj edge, ale zkomprimovat výzkumný bottleneck kolem něj.

Každá strategie má svůj rytmus. Nové maximum na účtu neznamená konec rizika – obvykle jde o začátek dalšího cyklu drawdownu. Proto nehodnotím strategii pouze podle výnosů. Sleduji anualizovanou volatilitu, rozptyl denních pohybů, hloubku drawdownu a jeho délku, abych dokázal posoudit, jestli se strategie stále chová v rámci svého otestovaného historického profilu. Moje intradenní strategie breakoutu volatility je momentálně v drawdownu. Současný pokles je ale plně v souladu s chováním strategie v minulosti. Přesně proto jsem po vložení nového kapitálu na účet bez obav zvýšil expozici. V tradingu je totiž tou hlavní otázkou: ne to, zda strategie právě teď prodělává, ale zda se chová podle očekávání.

Duben je dobrým připomenutím, že žádná pozice není to samé, jako nedělat nic. Má rotační momentum strategie uzavřela pro duben všechny pozice v Nasdaqu, protože kontextový filtr ukazuje, že NDX není v uptrendu. Zároveň je ten samý model na akciích TSX stále „risk-on“. Při izolovaném pohledu to vypadá, že je model pro Nasdaq neefektivní - není šance, aby v dubnu vydělal. Z pohledu celého portfolia však uvolňuje kapitál, který by byl normálně vázán v long pozicích na Nasdaqu, a dává ho k dispozici pro jiné příležitosti. V mém případě tak může být ten samý kapitál nyní využit krátkodobými strategiemi, které mají tendenci fungovat lépe ve slabších tržních podmínkách. Uvažování v rámci jediné strategie může být zavádějící. To, co na jednom grafu vypadá jako neaktivita, je v praxi často jen rebalancing portfolia.

Jedním z nejsnazších způsobů, jak špatně posoudit obchodní systém, je testovat jej izolovaně. Aktuálně se chystám nasadit nový, pomalejší 4H breakout obchodní systém. Na jedné třídě aktiv jsou výsledky jen průměrné. Ne špatné, ale samy o sobě nepříliš přesvědčivé. Poté jsem otestoval přesně stejnou logiku s naprosto stejným nastavením na jednom akciovém indexu, jednom kovu a jednom energetickém trhu. Nabízí se úplně jiný obrázek – a to i po započítání poplatků a skluzu. Je to dobrá připomínka toho, že to, zda je systém obchodovatelný či nikoliv, často závisí méně na systému samotném a více na kontextu portfolia. Důvod je jednoduchý: Edge je v jedné třídě aktiv zřídkakdy přítomen nepřetržitě napříč všemi tržními režimy. Pokud se ale stejná výhoda zachytí napříč různými třídami aktiv v různých režimech, výsledkem je často mnohem silnější systém.

Existuje důvod, proč důvěřuji jednoduchým systematickým modelům více, než těm překombinovaným. Jedna z mých „smart beta“ složek portfolia je prostě jen rotační momentum pro USA a Kanadu: - seřadit akcie podle momenta - vyžadovat pozitivní režim, např. index > MA200 - jednou měsíčně nakoupit X nejsilnějších titulů - držet 1 měsíc - určit velikost pozic pomocí cílování volatility To je vše. Žádné složité predikování. Žádná překombinovaná logika. Jen systematická expozice vůči tržním efektům, které fungují už desítky let. To je důvod, proč věřím, že modely jako tento mají skutečnou šanci fungovat i nadále. Opírají se o trvalé hybné síly, nikoliv o anomálie, které zmizí, jakmile se změní podmínky. A letošní rok je toho velmi dobrým příkladem. Toto portfolio výrazně překonalo Nasdaq, k čemuž částečně pomohla kanadská expozice v surovinách a zlatu.

Jednou z nejtěžších částí tradingu není najít správný setup. Je to spíše o tom, jak se vyrovnat s tím, co se nám honí hlavou po několika posledních obchodech. Zkreslení nedávnou zkušeností (recency bias) je jedno z vůbec nejnebezpečnějších. Utrpíte pár ztrát a najednou máte chuť další signál vynechat, zmenšit pozici nebo „být opatrnější“. Zaznamenáte pár zisků, cítíte se skvěle, začnete tlačit na pilu a děláte věci, které jste vůbec neměli v plánu. Přesně takhle tradeři ničí dobré systémy. Včera můj intradenní breakout volatility na QQQ zaznamenal další ztrátu. Dnes vyhlížím další obchod úplně stejným způsobem. Proč? Protože svůj systém znám. Vytvořil jsem ho, otestoval a obchodoval s ním dostatečně dlouho na to, abych věděl, že jeden jediný obchod o ničem nevypovídá. Co pomáhá: - analyzovat dlouhodobá data - zapisovat si úplně všechno do deníku - podívat se na věci s odstupem, než začnete cokoliv měnit Jeden obchod je jen šum. Konzistentní exekuce je to, co mění náš edge ve skutečnost.

Uživatelé Interactive Brokers by si dnes měli zkontrolovat své účty. IBKR mělo problém, který způsobil zrušení mnoha čekajících příkazů. Mně to zrušilo čekající limitní a stop příkazy. Toto je dobré připomenutí, že v tradingu se riziko exekuce netýká jen vstupů, výstupů nebo skluzů. Problémy na straně brokera a infrastruktury nás mohou zcela nepozorovaně vystavit riziku. Zkontrolujte si své otevřené příkazy. Zejména své stop lossy.

Interactive Brokers právě představili nano futures na Bitcoin. Zajímavé na nich není to, že by byly levnější. V poměru k nominální hodnotě jsou ve skutečnosti dražší. Skutečnou výhodou je, že umožňují mnohem přesnější position sizing u Bitcoin futures pro menší účty. BIT je 10x menší než CME Micro Bitcoin future (MBT), které běžně obchodujeme: - BIT = 0,01 BTC - MBT = 0,1 BTC A na velikosti kontraktu při intradenním systematickém obchodování velmi záleží. Naše strategie intradenního breakoutu volatility na MBT funguje dobře. Ale pro menší účty není position sizing s MBT stále příliš flexibilní. Na grafu jsou výsledky strategie s riskem 200 USD na obchod, poplatky jsou zahrnuty. V praxi strategie většinou obchoduje s pouze 1-2 kontrakty. S BIT by se velikost pozice u stejné strategie dala škálovat mnohem plynuleji. Pro menší systematické obchodníky právě v tom spočívá ta pravá příležitost: ne v nižších relativních nákladech, ale v lepší kontrole rizika portfolia. Zbývající otázkou zůstává likvidita. Ale s ohledem na to, že intradenní volatilita Bitcoinu zůstává vysoká, tipl bych si, že se tento kontrakt stane velmi rychle obchodovatelným – pokud už není.

Cílem není jedna chytrá odpověď. Cílem je proces, který v průběhu času produkuje porovnatelné odpovědi. Navrhujte prostředí, ne jen prompt.

Poté přidáte paměť a standardizované výstupy: memory/ – deníky zachycují, co se stalo a jak se vyvíjely úvahy outputs/ – jedna šablona reportu pro každou vyhodnocovanou strategii To promění náhodné chaty v opakovatelný proces výzkumu.

Většina obchodníků přistupuje k LLM jako k black boxu. Otevřou chat. Požádají o backtest. Opraví výstup. Vrátí se zítra a začnou znovu od nuly. A pak se diví, proč je jejich výzkum nekonzistentní. To ale obvykle není problém LLM. Je to problém procesu. Tohle je framework, který používám, aby se mi výzkum v LLM nerozpadal mezi jednotlivými seancemi: