Выбор прибыльной торговой системы. Часть 2 Количество сделок в тесте.
Предыдущая статья: Выбор прибыльной торговой системы. Часть 1 Таймфрейм.
В данной статье проведем небольшое исследование с целью понять, как зависят результаты тестирования от количества протестированных сделок, и какое число сделок должно быть в тестах. Для исследования используем базу данных, в которой собраны результаты тестов более 50000 торговых систем, сгенерированных с помощью конструктора торговых роботов 3CBot, состоящих из 1-2 индикаторов технического анализа (подробнее про тесты данных систем написано в Часть 1 Таймфрейм).
Для исследования отбираем все результаты тестов торговых систем за 2013-2015 г. Все эти системы делим на 9 групп по числу совершенных сделок: 0-10, 11-30, 31-60, 61-100, 101-200, 201-400, 401-700, 701-1000 и больше 1000. В периоде 2013-2015 г. отберем только системы, где показатель «Годовая прибыль / Макс.просадка» > 1 и проверим, какой процент систем отработает в плюс в 2016 г. (с 1 января по 30 мая). Итоги по таймфреймам 15 минут, 60 минут и 1 день будем подводить отдельно.
В таймфрейме 15 минут в 2016 году получаем следующее количество прибыльных систем:
Таким образом, если бы мы отобрали в 2013-2015 тесты с количеством сделок на истории 10 и меньше, с показателем «Годовая прибыль / Макс.просадка» > 1, то только 13% систем отработали бы прибыльно. То есть, только каждая седьмая случайно отобранная система показала бы прибыль. Если отобрать системы с количеством сделок от 11 до 30, то прибыль покажет каждая четвертая система. И наконец, если брать системы с количеством сделок от 31 и больше, то в каждой группе практически каждая вторая система выходит в плюс. Конечно, каждая вторая система в плюс, результат не самый лучший, однако среднее значение показателей «Годовая прибыль / Макс.просадка» в 2016 г. и показателя «Прибыль» в 2016 г., оказалось в положительной зоне значений. Если торговать диверсифицировано большим количеством систем, отобранных по данному методу, то можно гарантировано выйти в небольшой плюс (как методом тестирования выйти на приемлемые результаты, будет описано в отдельной статье).
В таймфрейме 60 минут тенденция роста качества тестов с увеличением количества сделок сохраняется:
Как и в предыдущем случае, резкое увеличение качества тестирования появляется, начиная с диапазона 31-60 сделок и выше, дальше практически не растет.
Аналогично в дневном таймфрейме:
Тесты с количеством сделок больше 100 и со значением показателя «Годовая прибыль / Макс.просадка» > 1 единичны и сильно разбросаны по диапазонам, поэтому группы с количеством сделок больше 100 в анализе дневного таймфрейма не учитывались.
Сводный график процента прибыльных торговых систем 2016 г., выбранных на основе тестов на периоде 2013-2015 г., по трем таймфреймам выглядит следующим образом:
для всех таймфреймов результаты получились схожие.
Если сделок на тестировании истории 10 и менее, то прибыльную систему можно угадать в 13% случаев (для 15 мин.), в 9% (для 60 мин.) и в 4% (для дневок)
Если сделок 30 и более, то прибыльных в среднем 50% систем.
Робот же подгоняется под исторические данные, и неизбежно характер рынка меняется и система теряет эффективность.
Например, +15%, -5%, -10%, +40%, прибыльных убыточных систем 50 на 50, а прибыль 10% годовых.
Но целью этой статьи не было раскрыть алгоритм, гарантирующий выбор прибыльной системы. Пока рассматриваю ее компоненты.
Если убыточные системы в сумме слили много меньше, чем заработали прибыльные, то такой портфель систем вполне годен к эксплуатации.
С другой стороны, на 15 минутном таймфрейме я вижу, что в отношении годовой доходности к ДД наблюдается хорошая аномалия — есть число больше 6.
Интересно, как автор считал этот показатель.
Показатель считается так:
Прибыль в год / Максимальную просадку тестируемого периода.
Прибыльность в процентах приводится к годовому значению,
т.е. делим на общее количество торговых дней, умножаем на количество торговых дней в году.
отрицательная информационная полезность показателя
Условно предполагается, что на каждую систему выделено равное количество средств депозита.
Даже от 100 до 120 сделок т.к. кол-во сделок за день имеет большую погрешность. А про 1000 сделок уж узнаете когда соточку отторгуете, если работает, то и до 1000 доползёт кривая, хотя в этом особого смысла нет ведь разброс % если посмотреть диаграмму — минимален ))
Не забываем про статистическую ошибку выборки,
— для 10 сделок это 30%
— для 100 — 10%
как повлияет на результаты если рассмотреть для систем со 100 сделками наихудший случай уменьшения % прибыльных сделок на 10%????
Для простой случайной выборки размером 400 единиц максимальная статистическая ошибка (с 95% доверительной вероятностью) составляет 5%