ARANEA: от красивой стрелки к измеряемой ТВХ Часть 6

Эта статья -  начало исследования популярных торговых стратегий и точек входа в цифрах: сколько сигналов они дают, сколько живут после срабатывания, сколько комбинаций отсекается до тяжелого расчета и почему красивая стрелка на графике еще не является торговой системой.



 Наверное, отдельно запишу видео о работе вычислений, сравнении методов и показателей, чтобы это было нагляднее. А пока — небольшая статья с основной логикой и цифрами.

В интернете много статей, курсов и разборов про торговые стратегии. Почти везде один и тот же спектакль: красивая точка входа, аккуратный выход по `take profit`, немного статистики и вывод, что логика рабочая.

Рядом обычно живут формулировки уровня «мой собственный алгоритм», «инновационный робот», «крутая стратегия», «пользуйтесь, пока работает». Только математической постановки нет, формул нет, исследования нет, причин отбора нет. Самое интересное, что на такое все равно есть спрос. Значит, рынок будет еще долго кормить старые проверенные методы: не потому что они спрятаны в секретной комнате, а потому что большинство проходит мимо них.

Есть старая фраза: если хочешь хорошо что-то спрятать, спрячь это на самом видном месте.Для рынка она подходит хорошо. Часто важна не «секретная кнопка», а умение нормально измерить очевидные вещи.

Точка входа на истории почти всегда может выглядеть красиво. Поэтому я предлагаю смотреть на ТВХ проще и жестче: не как на стрелку на графике, а как на событие, которое можно измерить.

Для алгоритма ТВХ выглядит так:`entry = condition(asset, timeframe, bar) == true`

Условие либо сработало, либо нет. Дальше начинается статистика: сколько было таких событий, на каких активах, сколько баров сигнал жил, какое движение появлялось после входа и что происходило при подключении PM.

Входы часто нормальные. Проблема не в этом

Большинство популярных входов не являются полной ерундой. Пробой уровня, ложный пробой, закрепление над средней, свечной разворот, импульсная свеча, откат к EMA — все это нормальные попытки описать поведение цены.

По-простому: сошлись условия, и с этого места цена с большей вероятностью должна пойти вверх или вниз.
Проблема начинается там, где красивую интерпретацию выдают за доказанную торговую систему. Чтобы понять, работает ли ТВХ, одной картинки мало. Нужно считать вероятность, а для вероятности нужны сделки.
Причем лучше считать не на одном активе. Если правило претендует на описание поведения цены, его полезно проверять шире: акции, крипта, форекс, разные режимы, разные участки истории. Логика простая: если правило работает только на одном удачном графике, это может быть не закономерность, а локальный фрагмент истории.
Что я проверял

Я провел исследование на `300+` вариантах свечных моделей и `20` активах. Внутри были собственные фильтры и логические условия, которые под каждый актив давали свой набор срабатываний. С цифрами и данными по пулам стратегий будет позже так как информации много и это лонгриды...

Главные первичные метрики:

1. сколько сигналов дало правило;
2. сколько баров после сигнала правило еще имело смысл;
3. сколько входов умерло сразу;
4. как правило ведет себя на разных активах;
5. что меняется после фильтров, EMA-контекста и PM.

После первичной карты входов я добавил `4` EMA-правила и `5` базовых PM. Дальше запускал это через optimizer ARANEA, а также через Monte Carlo и Байес уже как методы дальнейшего отбора.

Пример: ложный пробой DayLow
В первых частях я начинал с простой идеи: ложный пробой дневного минимума красной свечой. Это не «секретная стратегия», а удобный базовый пример. На нем видно, как из одной понятной ТВХ получается расчетная карта.

В запуске были две `DayLow`-ветки по стратегии `RED_BAR`. Диапазон исследования — около двух лет.

 Здесь важно не уходить сразу в прибыль. Сначала мы смотрим, есть ли статистическая масса. Если есть тысячи срабатываний и сотни тысяч кандидатов, можно говорить о вероятности. Если есть одна красивая стрелка на графике — говорить пока не о чем.
Что отсеклось до тяжелого PM
До тяжелого расчета ARANEA отсекает то, что заранее не имеет смысла гнать дальше.


Несколько простых расчетов:

`247 201 / 796 194 ≈ 31%` — доля кандидатов, которые вообще дали входы.
`548 993 / 796 194 ≈ 69%` — zero-entry, то есть ветки без входов.

`5 861 / 796 194 ≈ 0.74%` — доля кандидатов, которые дошли до PM.

`3 392 627 694 448 / 3 417 786 951 264 * 100 = 99.263873%` — доля отсечения до тяжелого PM-прогона.

Это не улучшает стратегию само по себе. Это просто правильная последовательность вычислений: сначала понять, где вообще есть входы, и только потом считать дорогую жизнь сделки.

Сколько это по времени
На старом компьютере текущие замеры для разных стратегий и PM дают примерно `100 000-500 000` прикладных оценок в секунду. Для среднего расчета возьму `160 000` оценок в секунду.

Если считать верхнюю сетку в лоб:

`3 417 786 951 264 / 160 000 = 21 361 168.445` секунды = `247.24` дня.

После entry-отсечения:

`25 159 256 816 / 160 000 = 157 245.355` секунды = `43.68` часа = `1.82` дня.

| Скорость | Верхняя сетка | После entry-отсечения || 100 000/сек | 395.58 дня | 2.91 дня |
| 160 000/сек | 247.24 дня | 1.82 дня |
| 500 000/сек | 79.12 дня | 13.98 часа |

Поэтому разговор о ТВХ быстро становится разговором об архитектуре. Даже до PM уже видно, что считать все подряд — плохая идея.

Как считать вероятность




Здесь я беру базовую формулу без углубления в математический контекст. Подробную статистику, распределения и доверительные интервалы лучше выносить отдельно, иначе статья превращается в учебник.
Самый простой способ: `p = W / N`

где `N` — количество входов, `W` — количество успешных исходов.

Например, если из `4 420` входов `2 300` дали нужный исход: `p = 2 300 / 4 420 ≈ 52%`

Но главное — заранее определить, что такое «успешный исход». Иначе вероятность ничего не значит. Для ТВХ можно считать, например:

`p(success | entry, asset, horizon, threshold, direction)`
То есть вероятность зависит от входа, актива, горизонта, порога движения и направления.


MAE/MFE до выбора PM

Чтобы не спорить сразу о stop-loss, take-profit и trailing, сначала можно измерить поведение цены после входа через `MAE` и `MFE`.

`MFE` — maximum favorable excursion, максимальное благоприятное отклонение после входа.

Для long:`MFE = (max(high) — entry_price) / entry_price * 100%`

`MAE` — maximum adverse excursion, максимальное неблагоприятное отклонение после входа.

Для long:`MAE = (entry_price — min(low)) / entry_price * 100%`

Для short формулы зеркальные.

Дальше задается горизонт: `1-4` часа, `1` день, `2` дня или другой период под конкретную стратегию.
Например:`p_4h = count(MFE_4h >= 0.8% and MAE_4h <= 0.4%) / N`

Так мы еще не выбрали конкретный PM, но уже понимаем, есть ли после входа движение, насколько оно быстрое и какой неблагоприятный ход приходится терпеть.
Вот здесь появляется слой исследования, который я редко встречал в русскоязычных материалах. Обычно путь выглядит проще: нашли сигнал, прикрутили PM, подобрали параметры stop/take/trailing, получили лучшие показатели и отправили вариант в торговлю. Это путь `99.9%` трейдеров. Я сам долго делал примерно так же.
Но логически между сигналом и PM есть отдельный вопрос: что рынок вообще делает после срабатывания входа? Есть ли там импульс, сколько баров он живет, какой `MAE` приходится пережить до появления `MFE`, как быстро сигнал портится и есть ли смысл вообще искать для него выход из сделки.
Если после сигнала нет движения, то подгонка PM превращается в попытку красиво закрыть плохой вход. Если движение есть, но оно живет мало баров, нужен один тип управления. Если движение медленное и с большим `MAE`, нужен другой. Если часть входов быстро умирает, их лучше отсечь до тяжелого PM-прогона, а не заставлять stop-loss доказывать очевидное.
То есть задача не в том, чтобы сразу искать идеальный выход. Сначала нужно оценить состояние рынка после сигнала. Кто понял этот участок, уже может расширять контур исследования: делать замеры, строить карту живучести входов и только потом подбирать PM. EMA — только пример фильтра
EMA в этом исследовании — не грааль, а базовый пример фильтра рыночного контекста: цена выше/ниже средней, быстрая средняя выше/ниже медленной.

На месте EMA могут быть сотни других условий: волатильность, объем, ATR, RSI, MACD, уровни, старший таймфрейм, кластеры, свечные свойства, скорость изменения индикатора и их комбинации. Таких фильтров и связок можно набрать сотни тысяч.

Главный вопрос уже не в том, можно ли придумать еще один фильтр. Можно. Вопрос в другом: кто это будет считать, кто будет анализировать результат и каким методом потом отбирать живые области, а не красивые случайности.





Вывод
ТВХ — это не стрелка на графике. Это событие, которое нужно измерять.

В моем эксперименте `300+` свечных моделей на `20` активах превратились не в список «лучших входов», а в карту срабатываний: где правило живет, где умирает, сколько сигналов дает, сколько баров сохраняет смысл, как реагирует на фильтры и что остается после отсечения.

При расширении до `30` вариантов PM около `80%` стратегий дали рабочие профили по заданным критериям. При ограничении до `5` базовых PM доля была ближе к `30%`. Но тупо прокатывать PM по всем входам оказалось плохой идеей: примерно на третий день наблюдений стало понятно, что так можно долго гонять цифры и плохо понимать саму сделку. Поэтому я сместил фокус в сторону быстрых замеров живучести входа: сколько сигнал живет, какой `MAE/MFE` дает на горизонте, где движение появляется, а где вход умирает раньше, чем PM успевает что-то доказать.

Именно поэтому ARANEA нужна как расчетный контур, а не как простой оптимизатор. Когда входов сотни, активов десятки, фильтров много, PM несколько, а дальше подключаются Monte Carlo и Байес, вопрос уже не в том, где была красивая точка входа.
Вопрос в том, какие входы вообще заслуживают тяжелого расчета и дальнейшей проверки.
Маленький комментарий про формат. Я понимаю, что длинные статьи любят не все. Но из пары скриншотов и двух абзацев нельзя нормально собрать логику исследования, особенно если разговор идет о деньгах, вероятности и торговых решениях. Здесь важен не спор «что лучше», не гонка за лучшим `PnL`, а последовательность размышления: что считаем, зачем считаем, что отсекаем и какой вопрос задаем рынку дальше.