Artyom_KO
Artyom_KO личный блог
03 апреля 2014, 12:23

Путь к ГРААЛЮ или как стать ГУРУ алготрейдинга

Доброго времени суток, дорогие Коллеги.



Начинался 13-й год и почти сразу началась удачная полоса,  зарабатывал и зарабатывал. Эквити стремилась в высь и на этой эйфории на добавлял кучу  стратегий с такими характеристиками каие ранее посчитал бы недостаточными, это стало причиной того что эквити быстро развернулась. И вместо 46 % (такая прибыль была в пике, примерно через пол года )  год закончился в 30% .
Понимаю что 16% просадка не такая уж…., может быть и больше, НО причиной что последние  пол года шел медленный слив была именно в «мусорных стратегиях»
После произошедшего стало понятно, что нужно формализовывать не только сами правила(что в роботе само собой подразумевается), но нужно так же ввести и минимальные требования для прохождения стратегии в статус « К РАБОТЕ».
Есть ряд классических параметров:
  • Прибыль
  • Профит фактор.
  • % прибыльных
  • Максимальная серия убыточных сделок
  • Максимальная серия прибыльных сделок
  • Средняя сделка
  • Отношение среднеубыточная к среднепроигрышной сделке
  • Наличие артифактных сделок (аномально больших или наоборот)
  • Максимальная просадка
  • Среднестатистическая просадка
  • Отношение Прибыли к Максимальной просадке
  • Выборочная прибыль
  • Рина индекс
  • Визуальный осмотр эквити на предмет восходящей гладкой линии (наверное, все мы, прежде чем смотреть подробно на отчет смотрим именно неё радимую)


Кроме того есть ряд параметров на которые реже обращают внимание, но они явно не мене важны!
  1. Количество степеней свободы  (омега не имеет в отчете такого параметра),  я решил определять это как кол-во сделок на 1000 рабочих дней к количеству оптимизируемых параметров. Пример за 1000 дней было 500 сделок, кол-во оптимизируемых параметров 5 получается отношение 100 к 1. На 100 сделок всего один параметр. Какое отношение считать удовлетворительным? И так ли вообще считать?
  2. Коэффициент корреляции с уже имеющимися стратегиями (Смысл добавлять новую стратегию, если по факту 90% сделок совершаются почти единомоментно с дуругой стратой, пусть даже и имеют разный алгоритм.  Какой коэффициент считать достаточным?
Я для себя уже формализовал требования,  но взял их практически с потолка, просто исходя из тех стратегий которые дали наиболее устойчивый результат за год, по принципу не хуже чем….
К примеру % прибыльных определил минимум 45% (В теории можно и меньше, главное что бы отношение прибыльной сделки к убыточной было достаточным для профита, но тут все та же психология — дабы руки не тянулись с гаечным ключом к алгоритму и оптимизируемым параметрам )
 
Поделитесь рассуждениями и опытом. Каие ребования у вас? Очень интерсно как мнение А.Г. 



P.S. Признаюсь  заголовок был придуман для  привлечения большей аудитории :) Надеюсь сработает )) 
23 Комментария
  • smax0
    03 апреля 2014, 12:29
    а как вы торгуете одновременно несколько стратегий?
    quik по dde только одно подключение идет.
    и не трогая 1-й робот, поправить что-то в другом почти невозможно.
      • smax0
        03 апреля 2014, 13:08
        Artyom_KO, не знаю что за омега
        у меня stocksharp к квику по dde подключен и если нужно внести изменения в одну стратегию, приходится все выключать.
        вот думаю как этого избежать.
      • HugoRu
        03 апреля 2014, 14:01
        Artyom_KO, у Омеги есть алгопримочки? Или у вас какой-то допмодуль написан?
  • ves2010
    03 апреля 2014, 12:34
    копипаста
    Существует еще одна проблема: каждый раз, когда вы делите систему на два или более состояния, вы по определению сокращаете количество наблюдений в каждом состоянии. Чтобы проиллюстрировать это, представьте, что каждый из 37 классификаторов в моей IWM-системе имеет лишь 2 состояния – лонг или кэш. Тогда существует 2^37 = 137 млрд. возможных состояний системы. Напомним, что статистическая значимость зависит от числа наблюдений, таким образом, уменьшение количества наблюдений на состояние в системе снижает статистическую значимость наблюдаемых результатов для каждого состояния, а также для системы в целом. Например, возьмем дневную торговую систему с 20-летней историей тестирования. Если вы разделите 20 лет (~5000 дней) на 137 млрд. возможных состояний, каждое состояние будет иметь в среднем всего 5000/137 млрд. = 0,00000004 наблюдения на состояние! Очевидно, что 20 лет истории не достаточно, чтобы быть уверенным в этой системе; вам потребуется период тестирования более 3 млн. лет, чтобы получить статистический уровень значимости.

    Как правило, чем больше степеней свободы имеет ваша модель, тем больше должен быть размер выборки, чтобы доказать статистическую значимость. Верно и обратное: при одинаковом размере выборки модель с меньшим числом степеней свободы, скорее всего, будет иметь более высокую статистическую значимость. В мире инвестирования, если вы смотрите на результаты бэктестирования двух инвестиционных моделей с аналогичными результатами, как правило, следует отдать предпочтение модели с меньшим числом степеней свободы. По крайней мере, можно сказать, что результаты этой модели будут иметь большую статистическую значимость, и большую вероятность того, что результаты при работе будут согласоваться с тем, что наблюдалось при тестировании.
    • ves2010
      03 апреля 2014, 12:38
      еще надо ботов на стабильность проверять…
      самый простой вариант… прочесть била вильямса, линду рашке, ларри вильямса и про мтс элдера
      • ves2010
        03 апреля 2014, 12:50
        Artyom_KO, кстати выбор бумаги + выбор таймфрейма это уже 2 степени свободы
  • А. Г.
    03 апреля 2014, 12:53
    Мои принципы

    1. Отбор оптимизируемых параметров исключительно на анализе динамики эквити (отдельно «только лонг» и «только шорт») на ближайшем таймфрейме меньше среднего времени в позиции.

    2. Указанная в п 1. эквити при отобранных параметрах должна быть устойчива либо относительно цен (спотовые и фьючерстыне стратегии), либо сама по себе (арбитражные и опционные стратегии). Параметры, при которых эквити не удовлетворяет условиям устойчивости вообще не рассматриваются.

    3. Анализ просадок методом Монте-Карло.

    4. Решение портфельной задачи при диверсификации по системам.
  • А. Г.
    03 апреля 2014, 13:11
    П. 1 более, чем подробен. Просто строим эквити по указанному таймфрейму (ближайший меньше среднего времени в позиции) для все наборов параметров. Никакие другие характеристики систем не смотрим.

    Вот в п. 2 надо пояснять, что я понимаю под устойчивостью, но это долгий разговор, тем более в открытых записях моих вебинаров все это есть.
  • Кан Делябр
    03 апреля 2014, 13:59
    В алготрейдинге есть два уровня оптимизации — на макроуровне и на микроуровне. Это мало кто понимает и пишет об этом. На макро практически никто этого не делает — все работают в рамках только своих знаний и опыта. Оптимизацию делают только в основном на микроуровне. Практически это соответствует такой ситуации: это как жениться на Новодворской и каждый день ее водить в салон красоты (оптимизировать на микроуровне), или жениться на Анжелине Джоли и клонировать ее, каждая из этих Джоли обрабатывает часть депозита с высокой эффективностью.
      • GHJK
        03 апреля 2014, 23:04
        Artyom_KO, привет, землячок :)

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн