6 Para Yönetimi Stratejisi

Para yönetimi stratejileri, yatırımlarınızın performansını artırmaya yardımcı olur. Bu makalede en popüler para yönetimi stratejilerini analiz edeceğiz

Ayrıca en çok kullanılan iki strateji olan Sabit Fraksiyon (Fixed-Fraction) ve Sabit Oran (Fixed-Ratio) arasında bir karşılaştırma yapacağız ve hangisinin daha verimli olduğunu tartışacağız.

“Çoğu sistem size ne zaman alım veya satım yapmanız gerektiğini söyler, ancak hiçbir şey sadece siyah veya beyaz değildir. Her işlem için kontrat veya hisse senedi miktarını ayarlamanıza yardımcı olan bir formül veya algoritma gereklidir.” David Stendahl

Para Yönetimi Nedir?

Para yönetimi, trading ve yatırımlarda takip edilmesi gereken temel bir uygulamadır. Yatırılan paranın yönetilmesi ve yatırımla ilişkili risklerin azaltılması için kullanılan teknikler ve stratejiler kümesi olarak tanımlabilir.

Para yönetimi, risk yönetim sistemi ve sermaye kontrolü kurarak yatırımların performansını optimize etmeyi ve kayıpları minimize etmeyi amaçlar. Bunun için, varlık çeşitlendirmesi, kayıp ve kazanç oranlarının belirlenmesi veya her işlem için uygun pozisyon büyüklüğünün sermayeye göre belirlenmesi gibi teknikler kullanılır.

En Popüler 6 Para Yönetimi Stratejisi

Stratejiler özet tablosu

Para Yönetimi Stratejileri
Şekil 1.1. En popüler para yönetimi stratejileri

1. Kelly Formülü

Kelly Formülü veya Kelly Kriteri, en eski stratejilerden biridir, hatta John L. Kelly tarafından 1956’da yayınlanan “A new interpretation of information rate” adlı makalede tanıtılmıştır. Formül, işlemdeki kazanma ve kaybetme olasılıklarının ve bahse yatırılan paranın bir fonksiyonu olarak her işlemde risk altında olan paranın toplam sermayeye oranını belirler. Kelly Kriteri için formülü görelim:

f* = (bp – q) / b

f* = Sermayenin bahse oranı (eldeki paranın kesir cinsinden bahse yatırılacak miktarını)

p = Kazanma olasılığı,

q = Kaybetme olasılığı (1 – p)

b = Bahisten kazanılan net orandır. Yani bahse 1 TL yatırdığınızda, 1 TL üzerinde kazandığınız oran.

2. Sabit Fraksiyon (Fixed Fraction)

Ralph Vince tarafından yazılan ve bir dönem çok satanlar listesinde yer alan “Portfolio Management Formulas” kitabında tanıtılan bu yöntem, modern para yönetimi algoritmalarının temelini oluşturur.

Ryan Jones’un Sabit Oran (Fixed-Ratio) stratejisi gibi birçok tanınmış strateji bu yöntemden türetilmiştir.

Aşağıdaki örnekte stratejinin işleyiş özetini görebilirsiniz.

100.000€ başlangıç sermayesi olduğunu ve sistemimizde bir kontratla maksimum düşüşünün 4.000€ olduğunu varsayalım. Riskten kaçınma nedeniyle, toplam sermayenin %10’undan fazla bir kaybı tolere etmeye istekli değiliz.

Koşullarımızın yerine getirilmesi için 4.000€/0.1=40.000€ kazandıktan sonra yeni kontrat açmamız gerekiyor. Bu örneğin hesaplanmasını formül (6)‘da görebiliriz. Formül (7), aynı hesaplamaları gösterir, ancak kesrin payında maksimum kayıp yer alır, bu da bize daha düşük bir Delta veya başka bir deyişle, daha saldırgan bir strateji sunar.

Delta’yı, bir sonraki kontrat seviyesine geçmek için elde edilmesi gereken kazanç olarak tanımlayabiliriz.

Formül (7)’ye göre, kontrat ölçeğinde gördüğümüz gibi, 4 kontratla işlem yapıyorsak ve bir sonraki seviyeye geçmek için 5.000 € kazanmamız gerekiyorsa, kontrat başına kazanç 1.250€ olacaktır. Bu ölçekte görüldüğü gibi, Sabit Fraksiyon (Fixed-Fraction) stratejisinde her kontratta azalan bir Delta değişkeni kullanır. Sabit Oran (Fixed ratio) ile temel farkı budur. Daha sonra göreceğimiz gibi Sabit Oran stratejisinde sabit bir Delta kullanır.

(6)

Maksimum Düşüş = 4.000 €
Risk Oranı %10
4.000 € / 0.1 = Delta Değişkeni 40.000 €.
Başlangıç Sermayesi = 100.000€.

(7)

Maksimum kayıp = 500 €
Risk Oranı %10
500 € / 0.1 = Sözleşme Başına Düşen Delta Değişkeni 5.000 €.
Başlangıç Sermayesi = 100.000€.

Sabit Fraksiyon formülünün (7) ölçeğine göre kontratlar:

[ 100.000€ – 104.999€ ] arasında 1 kontratla işlem yaparız. Delta 5.000€.
[ 105.000€ – 109.999€ ] arasında 2 kontratla işlem yaparız. Delta 2.500€.
[ 110.000€ – 114.999€ ] arasında 3 kontratla işlem yaparız. Delta 1.667€.
[ 115.000€ – 119.999€ ] arasında 4 kontratla işlem yaparız. Delta 1.250€.
[ 120.000€ – 124.999€ ] arasında 5 kontratla işlem yaparız. Delta 1.000€.

Ve böyle devam eder.

3. Optimal F

Optimal F, F Optimum veya Optimum Fraksiyon olarak isimlendirilen çok popüler bir stratejidir. Bu, Sabit Fraksiyon’un bir başka varyasyonudur. Ralph Vince ‘Portfolio Management Formulas’ adlı eserinde tanıtmıştır.

Her işlemde yerleştirmemiz gereken optimal fraksiyonu bize söyler ve böylece maksimum kazanç elde ederiz. Kullandığımız fraksiyon, optimal F üzerindeyse, aşırı agresiflik nedeniyle iflas ederiz. Öte yandan, fraksiyon Optimal F’nin altındaysa, hesabımızın büyümesi çok yavaş olacaktır.

Bu strateji, çok sayıda trader‘ın uygun risk seviyesinde en yüksek net getiriyi sağlayacağı kadar işlem imkanı sunmaz. Eğer işlem yapamıyorsanız optimal bir stratejiye sahip olmanın da bir anlamı yoktur.

Özetle, doğrudan işlem açmak için değil, sadece bir referans seviyesi olarak kullanılan bir stratejidir.

Sonuçta hesabımız hem yüksek risklere maruz kalır hem de optimizasyonla ilgili başka bir sorun ortaya çıkar. Bu, trading stratejileri geliştirilirken ortaya çıkan ve aşırı optimizasyon olarak adlandırabileceğimiz bir sorundur. Bunu, bir trader tarafından asla göz ardı edilmemesi gereken verimli bir süreç olan Optimizasyon’dan ayrı tutmak gerekir. Optimizasyon karşısında bir trader genellikle aşağıdaki süreçleri yaşar:

  • Birinci aşama: Aşırı optimizasyon veya curve fitting. Acemi trader’lar, stratejilerinde net sonuçlara ulaşmaya aşırı derecede önem verip kendilerini kaptırırlar ve sistemlerini sayısız optimizasyona tabi tutarlar. Optimal parametrelere ulaşıklarında bu parametreleri sistemlerine uygularlar ve piyasada işlem yapmaya başlarlar.

Ancak, daha sonra sistemden elde edilen gerçek sonuçlar, optimizasyon sürecinin verdiği sonuçlardan her zaman çok daha düşüktür. Neden? Aşırı optimizasyon veya curve fitting nedeniyle.

Özünde, optimizasyonun işlemesi için gelecekteki fiyat dağılımının kullanılan örnekle aynı olması gerekir. Bu durumun gerçekleşme olasılığının çok düşük olduğu söylenebilir. Bu nedenle, bir parametreyi optimize etmek ve elde edilen sonuçla günlük işlemlere başlamak önerilmez.

  • İkinci aşama: Optimizasyonun Olmaması. Bir trader, aşırı optimizasyonun yol açtığı çeşitli problemleri yaşadıktan sonra, uygulamanın zararlı olduğunu düşünerek bu araçtan kurtulmayı seçer.
  • Üçüncü aşama: Optimizasyon. Bu aracı etkili bir şekilde kullanmak için hedefi değiştirmek gerekir. En yüksek net getiriyi sağlayacak parametreyi aramak yerine, bize sistemimizde güvenirlik sunan parametre setini aramalıyız. Bunun için en sağlam bölgeleri görebileceğimiz optimizasyon haritalarına sahip olmamız gerekir.

Hedefimiz, optimumdan daha az ama daha stabil bir şekilde para kazandığımız ve sistemin gelecekteki beklentilerimize uygun davranma olasılığının daha yüksek olduğu güvenilir bir bölgeye ulaşmaktır.

Optimal F‘nin, farklı fraksiyonların fonksiyonu olarak, net sonuçların dağılımını temsil ettiğini ifade edersek konu daha iyi anlaşılabilir. Bu şekilde, eğrimizin maksimum noktasının optimal fraksiyon değeri olacağını göreceğiz. Bu fraksiyonun altındaki veya üstündeki herhangi bir nokta optimum olmayacaktır.

Bunu rastgele bir deney ile test edelim. Sonucumuz bir paranın yazı tura için havaya atılmasına bağlı olacak. Eğer tura gelirse, bahsedilen miktarın %100’ünü kazanırız, eğer yazı gelirse, bahsedilen miktarın %75’ini kaybederiz. Bulmak istediğimiz şey hangi fraksiyonu bahse yatıracağımızdır.

Bu oyunun tanımına göre, pozitif bir matematiksel beklentiye sahibiz. Uzun vadede kazanan ve kaybeden işlemlerin sayısı eşitleneceği için yazı ve turaların sırası sonuç için önemsiz olacaktır. Başlangıç sermayemiz 100€ ve her simülasyonda paranızı 1.000 kez atıyoruz, sonra 50 simülasyonun ortalamasını hesaplıyoruz ve Optimal F’nin sermayemizin %27’si olduğunu gördüğümüz aşağıdaki normal dağılımı elde ediyoruz.

Optimal F
Şekil 1.2. Her biri, bir paranın 1.000 defa havaya atışı ile yapılan 50 simülasyonun aritmetik ortalamasının normal dağılımı. Net sonuç, bahsedilen fraksiyonun bir fonksiyonudur.

Optimal F‘nin avantajı, bize en yüksek net getiriyi sağlayan sabit fraksiyonun %’sini vermesidir.

Olumsuz yanı ise, optimal F’nin bir tahmin yöntemi olmamasıdır. Son 100 işlemde optimal F‘nin 15 olması, sonraki 100 işlemde Optimal Fraksiyon’un aynı olacağı anlamına gelmez. Bu, aşırı optimizasyonun tipik sorunlarından biridir. Bu sorunu yaşamamak için Montecarlo simülasyonlarına dayalı yöntemler de vardır, ancak bu makalenin konusu değildir.

Optimal F’nin bir diğer olumsuz yanı, tüm para yönetimi stratejileri arasında en yüksek düşüşleri vermesidir. Bu dezavantajı gidermek için Güvenli F‘yi aşağıda göreceğiz.

4. Güvenli F

Bu, Sabit Fraksiyon‘un bir başka varyasyonudur. Ryna Systems tarafından tanıtılmıştır. Güvenli F, Optimal F’ye benzer, ancak burada kabul edebileceğimiz maksimum düşüş sınırı eklenmiştir. Çoğu trader Optimal F kullanımında yüksek düşüşleri tolere edemediği için, David Stendahl ve Leo Zamansky, maksimum risk kısıtlamasının eklenmesinin, stratejiyi daha işlevsel hale getireceği sonucuna varmıştır.

Bu modelde birçok trader’ın portföylerindeki yüksek dalgalanmalardan endişe duyması ele alınır. Maksimum düşüş kısıtlaması, sistemimizin backtestingi tarafından deneyimlenen maksimum düşüş noktasının üzerine yerleştirilirse, Güvenli F’nin sonucu Optimal F‘nin sonucuyla aynı olacaktır.

Maksimum düşüş noktası çok küçük bir değere yerleştirilirse, çok muhafazakar bir strateji oluşur. Bu yüzden Güvenli F, her trader’ın agresiflik derecesine göre ayarlanabilir. Güvenli F hakkında daha fazla bilgi için, Leo Zamansky ve David Stendahl’ın Haziran 1998’de S&C dergisinde yayınlanan ‘Secure fractional money management’ adlı makalesini okuyabilirsiniz.

5. %2 Kuralı

Bu, tam anlamıyla bir para yönetimi stratejisi değildir. Ultra muhafazakar profilli stratejiler için Ralph Vince tarafından Sabit Fraksiyonun‘un bir varyasyonu olarak uygulanmıştır.

%2 kuralı şu şekilde çalışır: Eğer 100.000€ sermaye ile başlayıp piyasada bir pozisyon açarsanız, bu işlem alınan pozisyonun büyüklüğüne bakılmaksızın size en fazla 2.000 € zarar (stop loss) getirecektir. Genellikle bu kadar düşük oranlar, portföy ve varlık yöneticileri tarafından kullanılır.

Herhangi bir fon veya varlık yöneticisi, yönetilen varlığın %15’ten fazla kaybının, büyük bir fon çıkışına yol açabileceğinin farkındadır. Bu durumda, risklerini kontrol altında tutmak için potansiyel kazançlarını feda eder ve düşük bir yüzde ile çalışır. Bu, çok güvenli bir yöntemdir, ancak özellikle az bakiyeli hesaplar için çok sınırlı bir geometrik büyüme sağlar. Buna rağmen, Alexander Elder veya Daryl Guppy gibi tanınmış traderlar tarafından bize önerilen para yönetimi stratejisi de budur.

6. Sabit Oran (Fixed Ratio)

Bu para yönetimi stratejisi, Ryan Jones tarafından “The Trading Game” adlı kitabında geliştirilmiştir. Amacı, Sabit Fraksiyon stratejisinin getiri/risk oranını iyileştirmektir.

Temel fark, sabit bir Delta ile strateji geliştirmede yatar. Delta, bu modelin sahip olduğu tek değişkendir ve stratejinin agresifliğini belirler. Optimal bir Delta yoktur, ancak maksimum düşüşün yarısı kadar olan nötr bir Delta kullanmanız önerilir. Daha düşük bir Delta ile daha agresif bir sistem kurulurken, yüksek delta ile daha muhafazakar bir sistem kurulur.

Sabit Fraksiyon örneğinde kullanılanlara benzer başlangıç verileriyle bu stratejiye inceleyelim.

100.000€ başlangıç sermayesiyle başladığımızı ve sistemimizde bir kontratla maksimum düşüşünün 10.000€ olduğunu varsayalım. Nötr bir Delta kullanıyoruz ki bu maksimum düşüşün yarısı şeklinde 5.000€ olacaktır. Kontrat ölçeğinde, bir sonraki kontrat seviyesine geçmek için Delta’nın sabit olduğunu ve bakiye büyümesinin şimdi daha hızlı olduğunu görebiliriz.

Örneğin, 4 kontrattan 5 kontrata geçmek için 4 x 5.000€ = 20.000€ oluşturmamız gerekiyor. Bu ölçeği, 3. bölümdeki Sabit Fraksiyon ile karşılaştırın.

(8)

Maksimum Düşüş = 10.000

€10.000 € / 2 = Her kontrat için 5.000 € Delta

Başlangıç Sermayesi = 100.000€

Sabit Oran formülüne (8) göre sözleşme ölçeği:

[ 100.000€ – 104.999€ ] arasında 1 kontrat ile işlem yaparız. Delta 5.000€.
[ 105.000€ – 114.999€ ] arasında 2 kontrat ile işlem yaparız. Delta 5.000€.
[ 115.000€ – 129.999€ ] arasında 3 kontrat ile işlem yaparız. Delta 5.000€.
[ 130.000€ – 149.999€ ] arasında 4 kontrat ile işlem yaparız. Delta 5.000€.
[ 150.000€ – 174.999€ ] arasında 5 kontrat ile işlem yaparız. Delta 5.000€.

Ve böyle devam eder.

👉 Daha fazla bilgi: Trading’de Para Yönetimi – Başarının Anahtarı

Sonuç – Para Yönetimi

Traderlar tarafından iyi bilinen en eski stratejilerden biri, 1956’da tanıtılan Kelly Formülü‘dür. Bu, işlemlerin kazanma ve kaybetme olasılığı ile kazanç-kayıp oranına bağlı bir fonksiyondur. Bu formül, bir sonraki işlemde sermayemizin yüzde kaçı ile yatırım yapmamız gerektiğini belirler.

Sabit Fraksiyon, Ralph Vince tarafından oluşturulmuştur ve en çok kullanılan strateji olduğu söylenebilir. Diğer stratejiler bunun türevi olarak kabul edilir: Güvenli F, Optimal F, 2% Kuralı….. Sabit Fraksiyon azalan Değişken Delta‘lı bir stratejidir. Maksimum düşüş veya maksimum kayba göre iki şekilde hesaplanabilir.

Optimal F, Sabit Fraksiyon üzerine kurulmuştur ve Ralph Vince tarafından tanıtılmıştır. Trade için optimal fraksiyonu verir ve net kazancı maksimize eder. Asla piyasada uygulanacak bir yöntem değildir. Referans almak amaçlı kullanılır.

Güvenli F, Ryna Systems tarafından oluşturulan Sabit Fraksiyon‘un bir başka varyantıdır. Optimal F’ye benzer, ancak tolere edilen Maksimum Düşüş‘ü sınırlar.

Ralph Vince‘in Sabit Fraksiyon varyasyonu olan %2 Kuralı kesin anlamda bir strateji değildir. Ancak, çok güvenli olduğu için portföy ve varlık yöneticileri tarafından sıklıkla kullanılır.

Bahsettiğimiz son para yönetimi stratejisi Ryan Jones tarafından geliştirilen Sabit Oran‘dır. Yazarın Sabit Fraksiyon‘u, özellikle Kar/Zarar oranı konusunda iyileştirmek için yaptığı araştırma çalışmaları stratejinin kökenini oluşturur. Ana fark, sabit Delta ile bir strateji geliştirmesidir. Daha düşük bir Delta kullanarak daha agresif bir sistem elde edilirken, nötrün üzerinde bir Delta kullanılarak daha muhafazakar bir model elde edilebilir.

Önerilen Kaynaklar:

Ryan Jones, ”The Trading Game”, Wiley and Sons, 1999.
Nauzer J. Balsara, “Money Management strategies for futures traders”, Wiley and Sons, 1992.
Ralph Vince, “The mathematics of Money Management”, Wiley and Sons, 1992.
Edward Thorp, “The mathematics of gambling”.
Edward Thorp, “The Kelly criterion in blackjack, sports betting and the stock market”, 1997.
J. Edward Crowder, “Casino Gambling for fun and profit”, Writer’s Showcase, 2000.
Van K. Tharp, “Trade your way to financial freedom”, Mc Graw-Hill, 1999.
Van K. Tharp, “Special report on Money Management”, IITM, 1997.
David Stendahl, “Portfolio Analysis and Money Management workshop companion guide”.
J. L. Kelly, “A new interpretation of information rate”, 1956.
Burke Gibbons, “Managing your money”, Active Trader Magazine, 2000.
Sherwin kalt, “Probability of investment ruin”, S&C, 02/1985.
Bob Pelletier, “Martingale Money Management”, S&C, 07/1988.
James William Ferguson, “Martingales”, S&C, 02/1990.
James William Ferguson, “Reverse Martingales”, S&C, 03/1990.
Ralph Vince, “Find your optimal f ”, S&C, 12/1990.
Bob Pelletier, “Money Management using Simulation and Chaos”, 04/1992.
Robert P. Rotella, “The basics of managing money”, 06/1992.
Ed Seykota ve Dave Cruz, “Determining Optimal Risk”, 02/1993.

İlgili Makaleler

Teknik Analiz Öğrenmek İçin En İyi 10 Kitap
Günümüzde piyasalarda yatırımcılara yol gösteren ve teknik analizi anlamayı kolaylaştıran birçok kitap bulunmaktadır. Yatırım dünyasına yeni adım atıyorsanız, yatırımlarınızı geliştirmek için eğitim şarttır. Bu makalede, teknik analiz, grafikler v...
Stokastik Gösterge
Teknik analizde kullanılan bir osilatör olan Stokastik gösterge, her kapanış fiyatının son dönemdeki en yüksek ve en düşük fiyatlarla ilişkisi...