Анализ чувствительности параметров.

Пока весь мир готовится к третьей мировой, я занимаюсь скучной, но обязательной рутиной.

Дорос до Монтекарлинга параметров стратегий. Можно, конечно, просто взять лучшие параметры стратегии найденные на истории, но есть высокая вероятность нарваться на вырожденные случаи, которые на истории были, но могут не повториться в том же виде, и стратегия будет убыточной.

Первый способ исследования — параметры стратегий рандомятся или заполняются сеткой во всём своём диапазоне. Это анализ всего пространства параметров.
Второй способ — берутся лучшие параметры стратегии по бэктесту и к параметрам добавляется рандомный шум или сетка на заданное количество процентов. Это стресс-тест параметров.

Строится 2D график от двух метрик, у меня это  CAGR и Max Drawdown. 100'000 точек.
В первом способе я использую равномерное заполнение параметров сеткой, во втором способе — добавляю ошибку с равномерным распределением в диапазоне от -30% до +30% от лучшего значения параметра.


Рис 1. Стратегия 1, тикер 1, первый способ.




Рис 2. Стратегия 1, тикер 1, второй способ (шум 30%).
Вертикальные линии — характерный след от работы drawdown manager.




Рис 3. Стратегия 1, тикер 2, первый способ.




Рис 4. Стратегия 1, тикер 2, второй способ (шум 30%)
Тут явно просматривается два кластера — напрашивается управление режимом стратегии. Было бы отлично найти условия, при которых правый кластер исчезнет:)


Симуляция на  GPU — просто песня. 100000 точек на графике методом Монте-Карло — пол секунды (на истории за год, на минутном таймфрейме)



Я просмотрел облака для кучи разных тикеров и в каждом есть какие-то характерные картинки. Теперь буду думать, что с этим делать.