Оптимизация портфеля. Новый взгляд

Приветствую!

После прошлого поста мне пришло несколько писем с просьбой о том, чтобы я рассказал и про остальные оптимизаторы. И это понятно нет ни одного курса и методички, по созданию оптимизаторов — хотя и есть хорошие материалы по созданию ScoreCard индикаторов и т.д. которых достаточно для примерного понимания того, как с ними работать.
Но ближе к делу — сегодня буду рассказывать про мое второе секретное оружие, которое экономит мне часы и дни машинного времени!


Когда-то я не понимал в чем проблема оптимизации портфеля, ведь достаточно просто взять лучший портфель по соотношению риск доходность и все.
Меня пугали мысли о том, что оптимизируя больше 10-ти эквити, на это может уйти долгие часы. Размышлял о том, чтобы освоить CUDA, а  из-за отсутствия знаний по matlab печалило еще и то, что можно будет оптимизировать только стандартными средствами, а это значит все отличные показатели типа Sharp, Sortino, Recovery Factor мне будут недоступны.
 
После осознания, что портфели стратегий намного стабильнее, чем отдельные стратегии мотивируют на создание такого портфеля. Чтобы его правильно составить нужно прочитать несколько книг. Выяснить тонкости. Разобраться с управлением капиталом.
Для меня, конечно главной путеводной звездой стал Ральф Винс, однако было изучено несколько книг, которые  мне рекомендовали, более опытные товарищи. С своей работе, я использую смесь Винса и Кургузкина.
По моим предыдущим статьям можно отследить хронологию  работ по мани-менеджменту и простейшей оптимизации портфеля. Самым простым и наглядным методом, взглянуть на портфель, конечно является CombinationStrategies в Wealth-lab, однако больше 20-ти стратегий, загруженных в него уже начинают «скрепеть» и требуют минимум 8гб оперативы  и больше, бля большего количеств а стратегий.


Знания полученные в книгах помогли разобраться с теорией, но оставались вопросы со скоростью оптимизации портфеля, и проблема использования более интересных показателей, чем банальная риск/доходность. А то вдруг, портфель выстрелил только в последние пол года и заработал 200%, а остальные 2-3 года болтался как нечто в проруби. Подсознание настойчиво требовало, чтобы ему показали эквити каждого портфеля, как это и должно было быть!
И решение нашлось, когда к портфелю я начал относиться также как к эквити обычной стратегии.
У кривой эквити портфеля есть все те же параметры как и у эквити любой стратегии  можно посчитать профит фактор, просадку и другие важные показатели.
Произошло это относительно недавно, только после того, как я углубился в процесс создания портфельных оптимизаторов, про один простейший оптимизатор я описывал относительно недавно.
Таким образом, передо мной предстала концепция во всей ее сложности.
Я начал исходить из ряда постулатов, с которыми можно поспорить, однако для меня они стали окном к преимуществу, еще одному моему секретному оружию.

1. Теория Ральфа Винса — это фундамент, хоть теория и не идеальная, на мой взгляд лучше еще никто не придумал

1. Эквити стратегии (TWR) по своим свойствам можно представить как BuyAndHold виртуального финансового инструмента

Эти два простых постулата позволили мне использовать всю мощь WealthLab для оптимизации портфеля.

Был создан оптимизатор на базе генетики.
Данный оптимизатор отличается тем, что оптимизируя стратегию, он сохраняет эквити(TWR) в виде дневных котировок, отсортированных по нужному параметру.

 
 
Оптимизируя таким образом я экономлю время — сохраняется нужное количество эквити(TWR) в виде котировок, а также Excel файл со всеми результатами оптимизации.
Затем, посмотрев на результаты можно понять какой разброс параметров у нас есть, и выбрать нужную эквити или несколько.
 
Примеры эквити стратегий в виде дневных котировок:






Далее необходимо взять эквити различных стратегий.
 
Желательно убедиться что их коэффициент корреляции не равен единице. Рекомендую это сделать не за весь период, как это происходит в Excel, а за в виде индикатора за определенный период, например с периодом 3-6 месяцев.
 
Следует отсеивать похожие эквити.
 
Далее необходимо создать код — «стратегию» которая будет оптимизировать веса каждой отдельно эквити, таким образом, если бы мы торговали их с первой до последней свечи.
 
Затем оптимизируем обычной генетикой:

Известно, что Генетическая оптимизация работает в разы быстрее чем перебор. Оптимизация портфеля на который перебором ушло бы 2 дня, можно пройти за 2-3 часа.
Также, данный метод позволяет мне произвести оптимизацию портфеля с помощью генетики, по моим разработанным целевым функциям, а также встроенным таким как — месячный Шарп, Sortino, RecoveryFactor либо даже WealthScore, что несомненно, очень удобно.
В заключении, раскидываем торговый капитал в нужных пропорциях и ставим на реал!
Уверен, что многие трейдеры из тех, кто столкнулся с проблемой оптимизации портфеля стратегий, а также последующей его модификации мои идеи помогут решить некоторые сложности с меньшей затратой усилий и времени.

Бесплатные материалы по Wealth здесь.