Regime Sensitivity & Volatility Dependency
Trading Intelligence
11 min czytania
regimeSensitivityvolDependency
Quantify how much your strategy depends on specific market regimes and volatility levels.
Loading
11 min czytania
Quantify how much your strategy depends on specific market regimes and volatility levels.
Strategia, która świetnie radzi sobie na rynkach trendujących, ale załamuje się w warunkach choppy, nie jest odporna — jest zależna od reżimu. Zrozumienie wrażliwości na reżim (Regime Sensitivity) i zależności od zmienności (Volatility Dependency) pozwala skwantyfikować tę kruchość.
To lekcja 1 z 3 w module Robustness Metrics. Wymagania wstępne: Erozja edge'a, Wariancja i odchylenie standardowe, Błędy w backtestowaniu. Następna: Autokorelacja stóp zwrotu.
Reżim rynkowy to utrzymujący się okres, w którym zachowanie ceny podąża spójnym wzorcem:
Reżimy nie są kategoriami dyskretnymi — istnieją na kontinuum i mogą się nakładać (np. trendujący przy wysokiej zmienności, powracający do średniej przy niskiej zmienności).
Wrażliwość na reżim mierzy, jak bardzo wyniki Twojej strategii różnią się w zależności od warunków rynkowych.
Obliczenie:
Wrażliwość na reżim = OdchStd(expectancy per reżim) / |Średnia(expectancy między reżimami)|
| Wynik | Interpretacja |
|---|---|
| <0,3 | Niska wrażliwość — działa spójnie między reżimami |
| 0,3 – 0,6 | Umiarkowana — mierzalny dryf reżimu; tradowalna, ale spodziewaj się nierównej krzywej kapitału |
| 0,6 – 1,0 | Wysoka — istotna zależność od reżimu |
| > 1,0 | Ekstremalna — strategia działa tylko w specyficznych warunkach |
Wynik powyżej 0,6 powinien wywołać dochodzenie. Albo Twoja strategia potrzebuje filtrów reżimu, albo musisz zaakceptować, że będzie miała wydłużone okresy drawdownu, kiedy reżim się zmieni (zobacz Equity R-Squared jako uzupełniającą metrykę stabilności oraz Błędy w backtestowaniu jako przyczynę u źródła). Zastrzeżenie: filtr wybrany dlatego, że uniknąłby złego reżimu in-sample, to dopasowywanie krzywej w przebraniu — waliduj każdy filtr na danych out-of-sample z minimum 30 transakcjami w każdym reżimie.
Zależność od zmienności mierzy konkretnie korelację między stopami zwrotu Twojej strategii a zmiennością rynku (zwykle mierzoną przez ATR lub zmienność zrealizowaną).
Obliczenie:
Zależność od zmienności = Spearman ρ(stopy zwrotu strategii per bar, zrealizowana σ per bar). Licz na stopach zwrotu znormalizowanych zmiennością; w przeciwnym razie każda reguła sizingu o stałym nominale wprowadzi σ do licznika i mechanicznie zawyży korelację.
| Korelacja | Znaczenie |
|---|---|
| +0,5 do +1,0 | Strategia rozkwita przy wysokiej zmienności |
| +0,2 do +0,5 | Łagodna pozytywna zależność |
| -0,2 do +0,2 | Neutralna wobec zmienności (idealna dla większości strategii) |
| -0,5 do -0,2 | Łagodna negatywna zależność |
| -1,0 do -0,5 | Strategia cierpi przy wysokiej zmienności |
Strategie podążające za trendem typowo wykazują pozytywną zależność od zmienności — potrzebują dużych ruchów, by generować zyski. Strategie powracające do średniej często wykazują negatywną zależność — wysoka zmienność przebija ich poziomy.
Reżimy się klastrują — zmienność rodzi zmienność, trendy się utrzymują. Próbka 5-letnia rzadko jest 5 niezależnymi latami; częściej to 2–3 makro-reżimy ułożone jeden na drugim. Jeśli Twoja próbka nadreprezentuje jeden reżim (kanonicznym przykładem jest hossa krypto 2020–2021), Twoja expectancy jest uwarunkowana tym reżimem i mówi prawie nic o następnym.
Podręcznikowym lekarstwem jest volatility targeting — skaluj pozycje tak, by ex-ante σ portfela było stałe (np. 15% rocznie). To neutralizuje najbardziej mechaniczną część zależności od zmienności; pozostaje rzeczywista zmienność edge'a między reżimami.
Jeśli wiesz, że Twoja strategia ma wysoką wrażliwość na reżim, możesz przewidywać drawdowny, gdy reżim się zmieni. To nie prognoza — to zarządzanie ryzykiem przez samoświadomość.
Łączenie strategii silnie zależnej od zmienności ze strategią słabo od niej zależną może wygładzić Twoją ogólną krzywą kapitału. To fundament dywersyfikacji strategii.
Podczas niesprzyjających reżimów możesz zmniejszyć wielkość pozycji zamiast całkowicie przestać handlować. To utrzymuje Cię na rynku na moment powrotu reżimu, jednocześnie ograniczając straty.
Zdefiniuj jasne reguły: "Jeśli ATR spadnie poniżej 20. percentyla swojego 60-dniowego zakresu, zmniejsz wielkość o 50%". To dobór wielkości pozycji adaptujący się do reżimu.
Sklasyfikuj reżimy w danych do backtestu: użyj percentyla ATR dla zmienności i prostego wskaźnika trendu (np. nachylenia 50-okresowej średniej kroczącej) dla kierunku.
Segmentuj transakcje: przypisz każdą transakcję do kubełka reżimu.
Zbuduj tabelę per reżim — przykład:
| Reżim | N transakcji | Expectancy (R) | Win % | Śr. wygrana | Śr. strata | MaxDD |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Trend / wysoka zmienność | 84 | +0,42 | 47 | 1,9R | -1,0R | -8% |
| Trend / niska zmienność | 31 | +0,05 | 41 | 1,2R | -0,9R | -11% |
| Zakres / wysoka zmienność | 22 | -0,18 | 35 | 1,4R | -1,0R | -19% |
| Zakres / niska zmienność | 67 | +0,31 | 58 | 0,9R | -1,0R | -6% |
Każdą komórkę z N < 30 oznacz jako statystycznie niewiarygodną.
Policz wskaźnik wrażliwości na reżim: użyj współczynnika zmienności między expectancy poszczególnych reżimów.
Wykreśl stopy zwrotu względem zmienności: wykres punktowy tygodniowych stóp zwrotu względem tygodniowego ATR natychmiast ujawnia zależność.
Wielu traderów backtestuje w pojedynczym reżimie (np. hossa krypto 2020–2021) i wierzy, że ma edge. Gdy reżim się zmienia, strategia zawodzi — nie dlatego, że backtest był błędny, ale dlatego, że był niekompletny.
Antidotum jest proste: testuj we wszystkich dostępnych reżimach i mierz, jak bardzo różnią się wyniki. Naprawdę odporna strategia powinna być przynajmniej marginalnie zyskowna w każdym reżimie, a nie tylko spektakularnie zyskowna w jednym.
Użyj symulatora Monte Carlo, aby zobaczyć, jak te same parametry edge'a produkują różne ścieżki kapitału. Wysoka wrażliwość na reżim oznacza, że niektóre ścieżki rozkwitają, a inne się załamują.
Współczynnik zmienności expectancy między kubełkami reżimów. Wyższy = bardziej krucha strategia.
Co najmniej 30 — przy mniejszej liczbie expectancy per reżim jest zdominowane przez szum. Każdy kubełek z N < 30 oznaczaj jako statystycznie niewiarygodny.
Usuwa mechaniczną część zależności od zmienności, utrzymując ex-ante σ portfela na stałym poziomie. Strukturalna zmienność edge'a między reżimami — gdy sam sygnał zachowuje się różnie w różnych reżimach — pozostaje.
Nie. Beta to korelacja ze stopą zwrotu benchmarku; zależność od zmienności to korelacja z wielkością stóp zwrotu (czyli z samą σ).
Wrażliwość na reżim i zależność od zmienności to nie egzotyczne metryki — to metryki przetrwania. Odpowiadają na najważniejsze pytanie w rozwoju strategii: "Czy to wciąż będzie działać, gdy warunki rynkowe się zmienią?". Jeśli nie potrafisz odpowiedzieć na to pytanie za pomocą danych, handlujesz na ślepo.