Возьмем за основу исходный результат продажи месячных путов на SPY c доходностью 24% годовых и попробуем выжать максимум.
Изначально результаты теста были следующие:
Теперь оставим только входы на высокой волатильности:
Доходность возросла до 44%
Пробуем не держать до экспирации, а добавить тейки:
И 70% годовых в валюте ждут своего трейдера :)
Неплохо, учитывая что мы 3 раза наугад тыкнули пальчиком...
Но нет предела лени, да и палец не железный, поэтому пишем API к нашему тестеру, навешиваем управляющий модуль и начинаем прогонять пачками, получая результаты теста в табличке. И тут встает вопрос — а как, собственно, сравнивать результаты для присвоения конкретной стратегии того или иного ранга? Получили такие результаты:
Самый главный тут EV(годовой прибыли) другими словами ROI.
Но ведь нужно еще учесть плавность эквити, просадки и т.д.
Кто как приводит все к единому числу?
Вот что предложил SergeyJu:
Что происходит, если Вы чуть-чуть увеличите плечо? У Вас почти пропорционально вырастут и риск, и доходность. Следовательно, сама по себе доходность не так уж и важна, если Вы можете ей легко управлять, варьируя риск. Поэтому я обычно оптимизирую отношение годовой доходности к какой-то мере риска. Часто берут в качестве меры риска ДД. Но ДД не очень хорошая оценка риска для оптимизационных процедур, одну точку легко подогнать. Можно взять более устойчивую меру, например, среднее N максимальных ДД, достигнутых в N разных интервалов времени. ну, и так далее.
Идея отличная, правда не совсем понятно, как в этом случае применить ДД… Дело в том, что учет ведется на задействованный капитал, т.е. аналитика в расчете на портфельное использование. Просадка указана в процентах от начального маржинального обеспечения по позиции, и она может быть больше 100% без всякого риска для прибыльности стратегии — просто по факту нескольких убыточных сделок подряд, просадка 250% по марже может в рамках портфеля означать просадку 2.5%, например. С другой стороны, сам подход к доходности как к масштабируемой величине от просадки на мой взгляд гениален, он позволяет рассмотреть просадку как дополнительную стоимость привлечения средств и расcчитать показатель дисконтированой доходности.
Правда, еще утро и уверенности, что мысль моя не пересекла границы разумного, нет...
Еще предложения, коллеги?
если входы только при высокой волатильности, почему стратегия всегда в позиции?
Стратегия в позиции, потому что месячный опционы. А за месяц появляется новая точка входа на всплеске волатильности, и открывается дополнительная позиция в новой серии.
Можно задрать волатильность, тогда входов будет меньше, и убыточных сделок тоже меньше.
В этом тесте нет автокоррекции размера позиции от величины капитала, все идет в одном масштабе, т.е. грубо сделка — это всегда 100% и в масштабе сделки считается прирост на использованный капитал.
Переходить на моделирование капитала — тут тоже не совсем правильно, суперприбыльные стратегии, которые не часто торгуются, будут недооценены.
Но я попробую дисконтировать ROI(EV) и посмотреть что получается…
Про внешние факторы — не совсем понял, что вы имеете ввиду, поясните.
Форвард-тест в моем понимании — это применение стратегии на тестовом счете без дальнейшей оптимизации параметров, в реальных рыночных условиях. Сразу видим проскальзывание и все остальные отличия модели от реала.
Я понимаю, как методом монте-карло анализировать риски, у этого подхода есть и свои плюсы и свои минусы.
Я понимаю, как оценить «монотонность» роста эквити, вернее, отклонения от монотонности.
Но о какой устойчивости идет речь?
Сам не использую такой подход. Сходу нашел описание чего-то подобного тут: www.strategyquant.com/doc/article/what-is-monte-carlo-analysis-and-why-you-should-use-it.html
Вижу, не умею я объяснять.:)
Если эквити идет по прямой из левого нижнего угла в правый верхний, как ни перемешивай сделки, она такой линией и останется.
Если есть одна суперсделка, а остальные ни шатко ни валко — набор рэндомных траекторий загадит весь прямоугольник. В промежуточном состоянии мы получим полосу из нижнего левого угла в верхний правый, ширина которой будет нам что-то говорить о качестве эквити. Чем уже — тем лучше.
Непонятны два момента, почему 20% (эмпирика) и что мы, собственно измеряем. Не похоже, что это устойчивость, скорее, равномерность роста.
Вот на покупке опционов можно было бы такое сделать, да и то на очень большом количестве сделок...
А метод припомню, на скальперских алгоритмах он будет вполне рабочим…
Или мы считаем, что используется фиксированный капитал в сделке, тогда просто все читаем неизменных процентных пунктах.
Или мы считаем с реинвестированием. Тогда считаем логарифмы отношения цены выхода к входу с учетом издержек и суммируем. Я это называю для себя — логарифмические проценты. Просадку считаем, соответственно, как разность текущей эквити и ранее достигнутого максимума.
Как правило, эти расчеты, различаясь в цифрах, позволяют почти одинаково сепарировать системы по принципу лучше/хуже.
Я могу ввести «стартовый капитал» и выделить на стратегию, например, 1% на сделку, и потом посчитать по вашему первому варианту. Как вы думаете, это имеет смысл в нашем случае?
Каждую систему оцениваю так, как если бы она была моно.
Если она достаточно неплоха, можно вставить в портфель, но уже выбор весов систем в портфеле — совсем другая задача.
Во втором случае продаем только когда высокая волатильность. Предположим, что высокая волатильность у нас выше 20 и она 6 месяцев в году. Что тогда? Чтобы получить 44% годовых нужно продавать опционов на 7300 в каждый месяц с высокой волатильностью и молиться? С тейками вообще темный лес.
Хотя по отчетам, WinRate тоже растет, так что как минимум два этих фактора влияют.
Хвосты не страшны, потому как:
1. Это не товарные фьючерсы.
2. Тут история за 9 лет, включая 2008, когда вынесло бог знает сколько народа с рынка
3. Предполагается использовать эти стратегии в составе сбалансированного портфеля с четко контролируемым риском
Где ловушка:
Бернанковские рынки — на QE все прет вверх. Интересно бы посмотреть что-то дельта нейтральное.
Если понимать как работать волотильность по S&P, то лучше работать через стрип/стрэп
По сравниванию результатов лучше смотреть на системность, книжки ральфа винса весьма интересны.
Какой оптимизатор используете?
По Strip/Strap не могу согласиться. Если есть понимание, то как раз можно разделить ноги у Strip/Strap и просчитывать их отдельно.
Ральфа Винса посмотрю, спасибо
Используется самописное ПО.
Quant-Invest, по стрипу имел ввиду: вола наверх стрип, вола вниз страп, таким образом просто реплицируеться VIX.
По оптимизатору: интересен алгоритм. Я лично стараюсь брут форсить, потом находить адекватные интервалы(домены), там уже провожу тонкую настройку, mc валидацию
Через IB работаете?
Весь текущий проект — это обретение понимания что вообще происходит с опционами исторически. Скажу честно, многие вещи в которые верилось, уже пришлось пересмотреть. Алгоритм простой :
1 берем страйк, вычленяем прибыльное направление.
2 добавляем вход только на высокой/низкой воле
3 добавляем тейкпрофит
4 добавляем долив
Причем это вне основной системы разработки, там сначала статистический анализатор строит модель, а потом уже на бектесте проверяется эффективность рынка, потом п.3 и 4
Пока все ПО в статусе беты, и брутфорс не запускали. Нужно разобраться с метриками, иначе эти тысячи тестов нереально оценить будет адекватно.
Следующим щагом сделаем эволюционное оптимизирование — не уверен, что адекватная штука, как и нейронная сеть будет иметь склонность к переоптимизации, но может удастся нормальные фильтры поставить...
По опционам — да, через IB
Quant-Invest, Тейк профит я бы исключил из оптимизации, Вход и выход только по индикаторам. Это позволяет понять насколько модель адекватна. Стоп только как красная кнопка, в тесте тоже не нужен.
С нейросетями у меня ничего толком не вышло. Garch, HMM, тоже по сути подгонка. Как классификатор использую средний скользящий профит/скользящие отклонение(этакий скользящий шарп). Дальше ищу системы с максимальным профитом и макс шарпом, при этом должно быть много сделок. После этого станет ясно где кластеризируються параметры
Дальше 14 года не смотрю, юзаю только центральную IV
Quant-Invest, Только так и делаю. Просто торгуем разные вещи.
У вас по сути торговля OTM VIX. OTM гораздо сильнее подвержен скачкам волы.Как перекладываетесь из страйка в страйк не совсем понятно
Другими словами: Модель зависит от того как далеко вы от страйка(упрощенно, на самом деле от греков и проторговки)
0% от страйка одна модель
10% другая
20% третья
Микроструктуру смотрите?
Из страйка в страйк не перекладываемся, эти стратегии ближе к статистическому трейдингу чем к продвинутым опционным стратегиям.
Какая миктроструктура, тут дневные семплы :)
VIX по сути среднезвешенная по времени IV текущий и следующий центральный в итоге график более перевариваемый для индикаторов
но тут недостаточно данных чтобы тестировать.
Тест предполагает четкие правила, а там упоминаются такие вещи как эти фразы я вообще не понимаю как интерпретировать.
В упрощенном виде могу протестировать, но предположительно — там профитная продажа путов и околонулевая продажа колов.
То есть частично стабилизированная суммарная, но довольно безграмотно, на мой взгляд.
Главное, что напрягает — сделала 40 лимов за 3 года то есть через обвал не проходила. Считайте, что реального теста стратегии на истории как бы не было, потому как все в одном состоянии рынка торговалось.
Если у вас есть формализованные правила — можно попробовать.
Конечно на 100% формализовать невозможно, придется делать допущения, как обычно.
любят же люди себя обманывать