Наиболее прибыльная комбинация параметров

Соотношение «доходность/риск», средняя прибыль на сделку, максимальная просадка: для итогового выбора наиболее оптимальных параметров можно использовать комбинацию показателей. Так, например, более высокая прибыль на сделку будет у системы с более долгим временем удержания позиции, а у систем с жестким контролем убытков будет более высокий показатель доходность/риск. Об этом в очередной части нашего перевода книги Перри Кауфмана «Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets».

Предыдущие публикации тут


Проверка устойчивости торговой системы. Введение. Что и как тестировать

Проверка устойчивости торговой системы. Часть 1. Выбираем, что тестировать
Проверка устойчивости торговой системы. Часть 2. Выбираем, как тестировать




 
Шаг № 8. Собираетесь ли вы протестировать полный диапазон параметров?

Необходимо заранее определиться с тем, какой диапазон значений вы считаете наиболее разумным для того или иного параметра вашей будущей торговой системы. Если вы собираетесь торговать акциями, будучи портфельным управляющим или долгосрочным инвестором, ожидаемый диапазон длины скользящий средний может варьироваться от 50 до 400 дней. Стоп-лоссы в этом случае должны быть пропорционально больше. Однако, не нужно полностью отказываться от тестирования очень быстрых и очень медленных диапазонов только потому, что они демонстрируют убытки. Это то же самое, как если полностью исключить из тестов все значения, кроме тех, которые вам наиболее выгодны. Невозможно разработать надежную торговую систему, проанализировав только узкий диапазон предполагаемых значений.
Шаг № 9. В каком порядке вы будете тестировать параметры системы?
В начале необходимо протестировать наиболее важные параметры, изменение которых оказывает наибольшее влияние на итоговую результативность системы. Это может быть количество дней (так называемый «период расчета») для расчета скользящей средней, индикаторов Relative Strength Index (RSI) или stochastic, время суток или число дней для формализации пробойной системы, отклонения от нормы для контр-трендовых или арбитражных систем. Эти переменные, как правило, играют главную роль в логике торговых систем. Тестирование второстепенных переменных должно вестись в порядке убывания их вклада в значение итоговой прибыли или по мере убывания частоты их использования.
Первоочередное тестирование наиболее важных параметров заметно ускорит общий процесс. Чем тестировать все возможные комбинации переменных за один заход, лучше сначала выбрать наиболее оптимальный диапазон для основного параметра. Это может сильно сократить необходимое число дальнейших тестов и, соответственно, общее время тестирования.
В некоторых случаях наиболее прибыльная комбинация параметров может быть найдена, если главная переменная была «слегка оптимизирована». Так, например, шансы для успешного применения тейк-профита могут заметно возрасти, если в торговой системе используется очень быстрая скользящая средняя. Поэтому в вашей стратегии вы могли бы использовать резкие отклонения цены для быстрой фиксации прибыли и короткого времени удержания позиции. Если же оба этих условия должны выполняться одновременно, то вполне допустима оптимизация сразу по двум переменным: длине скользящей средней и величине тейк-профита. Вполне может выясниться, что уровень тейк-профита оказывает на итоговую прибыль большее влияние, чем период расчета скользящей средней.
Шаг № 10. Распределены ли параметры должным образом?
Для наиболее качественного тестирования параметров важно не только заранее определить допустимый диапазон значений, но и задать правильное распределение тестовых значений внутри этого диапазона.
******
Когда тестируется период скользящей средней, то обычно используются значения в 5,10,15,20… дней. Такое равномерное увеличение длины расчетного окна обычно делает медленные значения более устойчивыми. Однако, равномерное увеличение периода не пропорционально изменяет результаты тестов при переходе от одного к другому. Так, например, переход от 5- к 10-дневной скользящей средней в два раза изменяет количество используемых данных. Переход от 10- к 15-дневной дает 50%-ое изменение, а переход от 95- к 100-дневной дает изменение всего в пять процентов. Получается, что диапазон медленных значений будет протестирован более тщательно. Но параметры должны быть равномерно распределены, поскольку окончательное решение о сужении оптимального диапазона основывается на усредненных результатах тестовых испытаний.
Визуальный анализ распределения значений. Не нужно обладать большими познаниями в высшей математике, чтобы правильно распределить тестовые значения. Существует очень эффективный способ субъективного отбора параметров. Предположим, что наиболее быстрый край диапазона дает 100 сделок, а самый медленный — только 10 сделок. Тогда для дальнейшего анализа необходимо отобрать такие 11 значений тестируемого параметра, которые дают, соответственно, 100,90,80...20,10 сделок. Невозможно получить абсолютно равномерное распределение значений, но смысл такого подхода понять можно. Старайтесь выбрать такие значения, чтобы внутри тестового диапазона было хотя бы равномерно распределено число совершенных сделок.
Шаг № 11. Вы уже определились с критериями оценки торговых систем?
Какой конкретно показатель позволит вам выбрать лучшую стратегию? Для того, чтобы оценить результаты оптимизации, необходимо расчитать несколько статистических показателей для каждого проведенного теста. выбор такой комбинации параметров, при которой торговая система приносит максимум прибыли, может оказаться не так полезен для дальнейшего трейдинга, как поиск комбинации с наилучшим соотношением доходности к риску. Необходимо заранее решить, как именно вы собираетесь выбирать лучшую модель среди всех протестированных вариантов. Как правило, для этого используется несколько статистических характеристик, включая соотношение доходности и риска, средней прибыли на каждую сделку, приведенная доходность с учетом допустимого риска.
— Соотношение «доходность/риск» представляет собой приведенную среднегодовую прибыль, разделенную на одно стандартное отклонение годовых доходностей. Для практического применения так же очень удобно использовать ежемесячные или ежедневные значения, если торговые системы испытывались на тестовом интервале одинаковой длины. Такой подход, широко применяемый крупными участниками биржевой торговли, позволяет быстро сравнить результаты тестов, проведенных на различных отрезках исторических котировок. Нужно отдельно отметить, что все вычисления должны ориентироваться только на доступную чистую наличность, чтобы иметь возможность видеть чистые показатели тестов. Уже позже можно будет принять отдельные решения относительно использования финансового плеча и заемных средств.
— «Прибыль на сделку» показывает, каково ваше пространство для маневра и запас прочности на случай непредвиденных трудностей. Так же этот паказатель позволяет оценить влияние транзакционных издержек на общую эффективность торговой системы. Если две системы демонстрируют одинаковую доходность при схожих колебаниях кривой капитала, то лучшим выбором станет тот вариант, у которого выше средняя прибыль на сделку. Система с достаточной прибылью на сделку может спокойнее пережить неблагоприятные периоды, когда сильно возрастают транзакционные издержки, например, из-за падения ликвидности рынка.
— «Общее число сделок» показывает, было ли совершено достаточно сделок, чтобы признать результаты тестов статистически значимыми.
— «Максимальная просадка» рассчитывается ежедневно и измеряет максимальный спад торгового счета от максимально достигнутых за время трейдинга значений. На этот показатель можно ориентироваться при определении минимально необходимого капитала, чтобы начать торговлю по конкретно этой торговой системе. Даже если у одной из стратегий будет меньшая дисперсия доходности, определенная при помощи стандартного отклонения, максимальная просадка может оставаться на уровне остальных моделей, поскольку во время какого-нибудь внезапного ценового шока все системы стояли в одинаково открытой позиции. Торговая система с меньшей дисперсией демонстрирует меньшие колебания торгового счета в условиях обычного рынка, но требует такого же запаса наличности для безопасной торговли в условиях повышенной нервозности. Максимальную просадку очень часто (и, кстати, ошибочно) используют для определения наихудшего сценария развития событий. К сожалению, реальность часто бывает гораздо хуже.
— «Процент прибыльных сделок» дает представление о базовых закономерностях торговой модели. Более частые прибыльные сделки обычно означают меньшие колебания торгового счета. Очень маленькое значение этого показателя показывает сильную зависимость стратегии от нескольких длинных ценовых движений. У каждого торгового стиля, будь то тренд-следящий или контр-трендовый подход, есть характерный только для него диапазон значений. Так, например, тренд-следящие торговые системы дают обычно от 35 до 45 процентов прибыльных сделок. Контр-трендовые стратегии обычно закрывают с прибылью свыше 60 процентов сделок. Заметные отклонения от обычных показателей должны насторожить разработчика системы.

Продолжение тут http://robostroy.ru/community/article.aspx?id=694