Tỷ Số Calmar: Vì Sao Tôi Đánh Giá Một Chiến Lược Qua Mức Sụt Giảm Tệ Nhất, Không Phải Tháng Tốt Nhất

Khi tôi đưa ai đó xem một bản backtest, thứ đầu tiên họ nhìn là con số lợi nhuận. Tôi hiểu bản năng đó, tôi cũng từng như vậy khi mới bắt đầu. Nhưng sau khi xây dựng và loại bỏ đủ nhiều chiến lược, con số đầu tiên tôi nhìn bây giờ đã khác: mức sụt giảm tối đa (maximum drawdown). Và tỷ số đặt nó lên hàng đầu chính là tỷ số Calmar.

Bài viết này là phiên bản dễ hiểu về lý do đó. Không thổi phồng, chỉ là lập luận.

Tỷ số Calmar là gì?

Tỷ số Calmar là một phép chia đơn giản:

Calmar = lợi nhuận hằng năm (annualized return) ÷ mức sụt giảm tối đa

Nếu một chiến lược sinh lời 30% mỗi năm và mức sụt vốn sâu nhất từ đỉnh xuống đáy là 15%, thì Calmar của nó là 2,0. Nếu một chiến lược khác cũng sinh lời 30% nhưng từng ngồi trong một cái hố 60%, thì Calmar của nó là 0,5.

Cùng một con số lợi nhuận nổi bật. Nhưng là hai chiến lược hoàn toàn khác nhau để thực sự chung sống. (Những con số này chỉ mang tính minh họa, không phải kết quả từ bất kỳ hệ thống KenKem nào.)

Mẫu số, mức sụt giảm tối đa, là thung lũng sâu nhất mà vốn tài khoản của bạn rơi vào trước khi lập một đỉnh mới. Nó trả lời một câu hỏi rất cụ thể: vào khoảnh khắc tệ nhất, bao nhiêu phần vốn của tôi đã bốc hơi trên giấy tờ?

Vì sao không chỉ dùng tỷ số Sharpe?

Tỷ số Sharpe (lợi nhuận chia cho độ biến động) là thước đo điều chỉnh theo rủi ro nổi tiếng nhất, và nó thực sự hữu ích. Nhưng nó có một đặc tính chưa bao giờ khiến tôi thấy ổn với tư cách một kỹ sư: nó phạt độ biến động một cách đối xứng. Một chiến lược lao lên trên bị phạt giống hệt một chiến lược lao xuống dưới.

Chưa có trader nào từng phàn nàn về độ biến động đi lên.

Tỷ số Calmar chỉ quan tâm đến thứ thực sự gây đau: cái hố sâu nhất. Điều đó khớp với cách rủi ro được trải nghiệm trong thực tế, bởi các trader, bởi bộ phận quản trị rủi ro của các prop firm, và bởi bất kỳ ai phân bổ vốn. Các prop firm không đặt giới hạn Sharpe; họ đặt giới hạn sụt giảm cứng. Vi phạm mức sụt giảm, và tài khoản biến mất bất kể chiến lược thanh lịch đến đâu.

Vì sao mức sụt giảm mới là con số thực sự đánh gục trader?

Vì gần như không ai từ bỏ một chiến lược vì một cú sụt nhẹ về mặt thống kê. Họ từ bỏ vì đang âm 25%, sự hồi phục thì chẳng thấy đâu, và từng tế bào tâm lý của họ đang gào thét đòi rút phích cắm, thường ngay tại đúng đáy.

Tôi đã cảm nhận điều này với tiền thật trong giao dịch thủ công. Đó chính là kiểu thất bại mà tôi đang cố loại bỏ khỏi giao dịch của chính mình bằng một cách tiếp cận có hệ thống. Quy tắc và tự động hóa có thể loại cảm xúc khỏi điểm vào và điểm ra, nhưng mức sụt giảm là nơi cảm xúc tấn công chính hệ thống: "tắt nó đi, nó hỏng rồi."

Nên khi tôi đánh giá một chiến lược, mức sụt giảm tối đa không chỉ là một con số thống kê rủi ro. Nó là đại diện cho một câu hỏi rất thực tế: liệu con người vận hành hệ thống này có thực sự trụ nổi khi vận hành nó không? Một chiến lược với lợi nhuận vừa phải và mức sụt giảm nông thường đáng giá hơn một bản backtest hoành tráng mà không ai chịu nổi về mặt tâm lý để giữ qua.

Những điểm mù của tỷ số Calmar là gì?

Sự trung thực đòi hỏi phải nói ra nơi thước đo này yếu:

Mức sụt giảm tối đa là một mẫu đơn lẻ. Nó là một con số từ một lộ trình lịch sử. Xáo trộn cùng những lệnh đó sang một thứ tự khác và mức sụt giảm tối đa thay đổi, đôi khi rất nhiều. Một chiến lược lịch sử cho thấy mức sụt giảm 12% hoàn toàn có thể tạo ra 20% trên một chuỗi lệnh khác-nhưng-cũng-khả-dĩ-như-thế của cùng những lệnh ấy.

Nó không nói gì về tần suất. Một cú sụt giảm sâu năm năm trước và những cú sụt giảm 10% kinh niên mỗi quý có thể cho ra giá trị Calmar tương tự nhưng cảm giác giao dịch qua chúng lại hoàn toàn khác.

Nó nhạy với giai đoạn. Calmar tính trên một cửa sổ hai năm may mắn sẽ tâng bốc một chiến lược; cũng chiến lược đó trên một cửa sổ chứa một cú đổi chế độ thị trường (regime change) có thể trông thảm hại.

Câu trả lời kỹ thuật cho vấn đề đầu tiên là thôi coi mức sụt giảm tối đa như một con số: lấy mẫu lại (resample) chuỗi lệnh nhiều lần (Monte Carlo) và nhìn vào phân phối của các mức sụt giảm. "95% các lộ trình được lấy mẫu lại vẫn ở trên mức sụt giảm X%" là một tuyên bố trung thực hơn nhiều so với "backtest sụt giảm Y%."

Cũng có một liên hệ trực tiếp giữa mức sụt giảm bạn có thể chịu đựng và quy mô vị thế bạn có thể mở, đó là địa hạt của tiêu chí Kelly, xứng đáng có một bài riêng.

Điều này định hình quy trình của KenKem ra sao?

Tại KenKem, chúng tôi xây dựng phần mềm cho giao dịch Vàng và Crypto có hệ thống, các chỉ báo TradingView và Expert Advisor MT5, và việc đánh giá lấy mức sụt giảm làm ưu tiên hàng đầu được cài sẵn vào cách chúng tôi kiểm thử chính công việc của mình. Để minh bạch: các hệ thống của chúng tôi chưa có thành tích giao dịch thực (live track record), và chúng tôi sẽ không công bố bất kỳ tuyên bố hiệu suất nào cho đến khi có kết quả forward thực sự. Thứ chúng tôi có thể chia sẻ là phương pháp: dữ liệu tick thực, kiểm thử walk-forward, và đánh giá mọi ứng viên qua hành vi sụt giảm của nó trước khi xét đến lợi nhuận.

Cùng triết lý ấy xuất hiện ngay trong phần mềm: chính người dùng, không phải KenKem, cấu hình rủi ro mỗi lệnh, rủi ro tối đa hằng ngày, và giới hạn mức sụt giảm tối đa, và EA tuân theo các thiết lập đó. Những thiết lập bảo toàn vốn tồn tại chính vì mức sụt giảm, chứ không phải mục tiêu lợi nhuận, mới là thứ quyết định liệu một trader còn trụ lại vào năm sau hay không.

Nếu bạn rút ra một điều từ bài viết này: khi ai đó cho bạn xem một con số lợi nhuận, hãy hỏi mức sụt giảm đã đánh đổi để có nó. Tỷ số của hai con số đó nói cho bạn nhiều hơn bất kỳ con số nào đứng riêng.

Chỉ nhằm mục đích giáo dục. Không phải lời khuyên tài chính. Backtest và các ví dụ lịch sử không đảm bảo kết quả trong tương lai, người dùng vẫn chịu trách nhiệm về các quyết định giao dịch và thiết lập rủi ro của chính mình.