Apa arti percentage drawdown
Percentage drawdown adalah cara untuk menyatakan seberapa jauh akun jatuh dari puncak referensi, dinyatakan sebagai persentase. Kerangka yang umum adalah:
- Pilih seri ekuitas (atau nilai aset bersih) sebagai baseline dari waktu ke waktu.
- Identifikasi puncak ekuitas berjalan hingga setiap titik.
- Hitung drawdown sebagai penurunan dari puncak berjalan tersebut.
- Nyatakan penurunan itu relatif terhadap puncak dalam bentuk persentase.
Dalam simbol, dengan ekuitas (E(t)) dan puncak berjalan (P(t)=\max_{s\le t}E(s)), drawdown pada waktu (t) dapat ditulis sebagai (D(t)=P(t)-E(t)) dan percentage drawdown sebagai (\text{DD%}(t)=\frac{P(t)-E(t)}{P(t)}\times 100). Ekuitas negatif atau nol dapat menimbulkan masalah interpretasi praktis, jadi “ekuitas” harus didefinisikan dengan jelas (misalnya, apakah itu mencakup keuntungan/kerugian yang belum terealisasi dan apakah itu sudah bersih dari biaya).
Cara kerjanya dalam praktik: ketergantungan kunci
Percentage drawdown bukanlah satu angka universal semata; ia bergantung pada bagaimana input didefinisikan dan dipelihara. Pertimbangan lanjutan berfokus pada ketergantungan ini.
1) Definisi “equity” dan konvensi waktu
Dua orang bisa menghitung percentage drawdown yang berbeda dari perdagangan yang sama jika mereka:
- Menandai ekuitas pada momen yang berbeda (misalnya, akhir bar versus waktu tick).
- Memasukkan atau mengecualikan unrealized P/L.
- Menggunakan konversi mata uang akun secara berbeda.
Jika keuntungan/kerugian yang belum terealisasi dimasukkan dalam seri ekuitas, fluktuasi intraday dapat menciptakan puncak baru dan karenanya mengubah percentage drawdown di kemudian hari.
2) Aturan pelacakan puncak
Puncak berjalan (P(t)) sangat penting. Edge case mencakup:
- Aturan reset: Apakah puncak direset setelah penarikan/setoran, atau apakah seri dinormalisasi untuk menghilangkan arus kas tersebut?
- Pelaporan multi-mata uang: Apakah puncak terjadi dalam mata uang pelaporan yang dikonversi, yang dapat berubah meskipun performa lokal tidak berubah?
- Kesenjangan data: Hari yang hilang atau riwayat yang tidak lengkap dapat menekan puncak atau melebih-lebihkan trough.
Karena percentage drawdown menggunakan puncak sebagai penyebut, sedikit perbedaan kapan puncak terdeteksi dapat secara material mengubah DD%.
3) Pilihan penyebut dan baseline mendekati nol
Penyebutnya adalah puncak (P(t)). Jika (P(t)) menjadi sangat kecil (atau nol), (\text{DD%}) bisa menjadi tidak stabil atau tidak terdefinisi. Bahkan jika situasi seperti itu jarang, perhitungan harus menjelaskan apa yang terjadi ketika puncak nol atau mendekati nol.
Pendekatan pemodelan yang praktis adalah menyatakan asumsi eksplisit: “Puncak bernilai positif untuk semua titik waktu yang digunakan dalam perhitungan,” atau mendefinisikan aturan penanganan cadangan untuk puncak yang tidak positif.
4) Memilih horizon evaluasi
Percentage drawdown dapat dihitung untuk cakupan yang berbeda:
- Drawdown seluruh riwayat (peak-to-trough di seluruh seri).
- Drawdown berbasis jendela (misalnya, N bulan terakhir).
- Drawdown berbasis peristiwa (misalnya, dari tanggal mulai strategi).
Horizon yang berbeda menghasilkan nilai “maximum drawdown” yang berbeda karena riwayat puncaknya berbeda.
5) Biaya dan efek eksekusi
Meskipun secara konseptual Anda bergantung pada seri ekuitas, seri ekuitas dipengaruhi oleh komponen yang berubah seperti biaya trading, spread, dan timing eksekusi. Jika dua penyedia atau backtest mengasumsikan model biaya atau asumsi eksekusi yang berbeda, percentage drawdown akan berbeda.
Ini adalah batasan implementasi: drawdown “berkaitan dengan akuntansi yang terealisasi,” bukan hanya “tentang pergerakan harga.” Biaya dapat meningkatkan kedalaman trough dan frekuensi puncak baru.
Contoh sederhana yang dikerjakan dengan asumsi eksplisit
Berikut adalah contoh model yang dimaksudkan untuk menunjukkan bagaimana ketergantungan mengubah output. Contoh ini tidak berdasarkan data live.
Asumsi:
- Ekuitas ditandai secara kontinu sepanjang waktu.
- Puncak berjalan diperbarui setiap kali ekuitas mencapai nilai yang lebih tinggi.
- Percentage drawdown menggunakan (\frac{P-E}{P}\times 100).
Contoh lintasan ekuitas (dalam mata uang akun):
- Hari 1: (E=100) → puncak berjalan (P=100) → DD% = 0%
- Hari 2: (E=90) → (P=100) → DD% = (\frac{100-90}{100}\times 100=10%)
- Hari 3: (E=110) → puncak baru (P=110) → DD% = 0%
- Hari 4: (E=95) → puncak tetap (P=110) → DD% = (\frac{110-95}{110}\times 100\approx 13.64%)
Pengamatan kunci: “kedalaman trough yang sama” dapat menghasilkan DD% yang berbeda tergantung puncak yang digunakan. Hari 4 menghasilkan DD% yang lebih besar karena puncaknya lebih tinggi (110) dibanding puncak sebelumnya (100).
Keterbatasan material: jika aturan penandaan ekuitas berbeda (misalnya, jika pembaruan puncak tertunda), Anda mungkin mendapatkan urutan puncak yang berbeda dan karenanya DD% yang berbeda.
Keterbatasan dan mode kegagalan yang perlu diwaspadai
Percentage drawdown banyak digunakan, tetapi interpretasi lanjutan perlu kehati-hatian. Mode kegagalan yang umum meliputi:
1) Ambiguitas dari arus kas (setoran dan penarikan)
Jika ekuitas berubah karena setoran atau penarikan, perhitungan DD% mentah dapat mencampur performa dengan pendanaan. Dua seri yang hanya berbeda dalam perlakuan arus kas dapat menunjukkan drawdown yang berbeda. Definisi yang cermat harus menyatakan apakah ekuitas “hanya berasal dari performa yang terealisasi” atau “termasuk arus kas.”
2) Seri ekuitas yang tidak dapat dibandingkan
Percentage drawdown hanya dapat dibandingkan ketika seri ekuitas dihitung secara konsisten. Perbandingan menjadi rusak ketika satu seri memasukkan unrealized P/L sementara seri lain hanya memasukkan realized P/L, atau ketika asumsi biaya dan konversi berbeda.
3) Sensitivitas terhadap timing puncak
Karena penyebut adalah puncak, DD% sensitif terhadap timing dan deteksi puncak baru. Granularitas data (harian vs intraday) dapat mengubah maximum DD%.
4) Interpretasi vs makna prediktif
Percentage drawdown historis yang lebih besar tidak menjamin hasil di masa depan, dan nilai historis yang lebih kecil tidak menyiratkan stabilitas di masa depan. Hubungan historis tidak menetapkan hasil masa depan.
5) Terlalu bergantung pada satu angka ringkasan
Banyak analisis mengompresi seluruh riwayat menjadi “maximum percentage drawdown.” Ringkasan ini dapat menyembunyikan perilaku durasi dan pemulihan. Misalnya, dua lintasan ekuitas bisa memiliki maximum DD% yang sama tetapi berbeda dalam seberapa lama mereka bertahan dekat trough.
Cara memverifikasi klaim tentang percentage drawdown
Jika Anda meninjau nilai percentage drawdown yang dilaporkan, verifikasi berarti mereproduksi perhitungan dari input dan aturan yang dinyatakan.
Pendekatan checklist:
- Dapatkan time series ekuitas yang digunakan.
- Konfirmasi definisi ekuitas (unrealized termasuk atau tidak, mata uang akuntansi, bersih dari biaya atau tidak).
- Konfirmasi aturan pelacakan puncak (bagaimana puncak berjalan diperbarui, dan bagaimana arus kas ditangani).
- Konfirmasi rumus drawdown yang tepat dan apakah hasil dibulatkan.
- Hitung ulang DD% dan bandingkan nilai maximum drawdown.
Verifikasi masih bisa gagal jika sumber tidak menyediakan time series ekuitas atau jika metodologi meninggalkan asumsi kunci yang tidak ditentukan. Dalam kasus itu, perlakukan nilai yang dilaporkan sebagai bergantung pada konvensi yang tidak diketahui.