Торговая система своими руками. Часть 7. Лучший тестер – это своя голова.
Да! Именно так! Разработка собственного тестера или покупка готового не приведёт к успеху, если нет самого главного – идеи. Можно прятаться за кучей графиков или оправдывать себя горой ненужного “профессионально написанного кода”, коллекционировать и применять кстати и не кстати различные термины, знать на зубок тервер и математику. Но нет идеи – нет и денег!
Откуда появляются идеи? Может, это совокупность опыта, природной чувствительности, удачи? Так, или иначе, необходимо отбросить на самом раннем этапе всё несущественное, и выявить или почувствовать перспективные направления, чтобы не тратить время на просто перебор. Энтузиазм, как один из важнейших факторов успеха, может быть сведён на нет постоянными неудачами переборов. Тестер – это помощник, позволяющий отшлифовать алгоритм, а не создать его. Но, к слову сказать, найти хорошую идею можно и с помощью него – перебор тоже, совершенно случайно, может дать результат, но он, всё-таки, никогда не будет давать стабильные результаты. Грааль спрятан внутри!
Сделав свой тестер, я стал гонять простые стратегии, и постоянно перебирал кучу параметров: “а что если торговать только по вторникам с 10.30 до 12?” или “а если усредняться после просадки в 4%… а если после 4.5? а если по уровням фибо?” и так далее… Это магия “возможности перебрать кучу параметров и вариантов”. Кажется, что если есть такая возможность, то непременно что-то да найдётся. И главное – что находится же! Но, отнимают прибыль не только комисы, спред и проскальзывание, а ещё и жадная вера в свои статически неустойчивые гипотезы.
Важна именно исследовательская работа, а тестер не совсем пригоден для этого. Но, есть то, что подойдёт чуть лучше – языки манипулирования данными. На самом деле, это тот же перебор, во многом, ничуть не хуже, чем и тестер, но, извините, альтернатив не так много.
Научившись оперативно манипулировать данными, можно получить в своё распоряжение хороший инструмент, для проверки своих гипотез. Здесь сгодятся заточенные для этого языки: R, Pyton, Matlab, SQL и пр. О последнем я хотел вкратце рассказать.
SQL – это язык запросов для реляционных БД.На SQL удобно проводить анализ данных, считать динамику, корреляцию, дисперсию, в общем такой мини дата-майнинг. Не нужен никакой иной язык программирования, достаточно иметь сами данные (котировки и т.д.) и дать волю фантазии. Тут можно использовать open-source'ный PostgerSql, MySql, MSSql… Вариантов очень много. Я пишу на SQL под ORACLE, и не использую специальных библиотек, кроме встроенного в ORACLE диалекта (аналитические функции и т.п). Этого вполне хватает.
Наиболее общая конструкция запросов такова: SELECT [что мы хотим выбрать] FROM [источники данных] WHERE [условия]. Т.е. в отличии, например, от C# или Java, в SQL надо лишь сформулировать «что надо сделать», а не «как это сделать». Приведу теперь несколько простых примеров SQL запросов.
Дана последовательность из 100500 случайных чисел от 1 до 10. Найти среднее квадратичное отклонение этой последовательности:
SELECT DISTINCT SQRT (SUM (val)
over ())
FROM (SELECT POWER (val - SUM (val)
over () / COUNT (*)
over (),
2) / COUNT (*) over () val
FROM (SELECT ROUND (dbms_random.VALUE (
0.5,
10.49999999
)) val
FROM dual
CONNECT BY ROWNUM < 100500 + 1)) К слову сказать, то же самое можно сделать встроенной функцией STDDEV:
SELECT STDDEV (val)
FROM (SELECT ROUND (dbms_random.VALUE (0.5,
10.49999999
)) val
FROM dual
CONNECT BY ROWNUM < 100500 + 1) Ещё пример: в своё время у меня на руках оказались данные об атмосферном давлении, я, недолго думая, решил попробовать найти корреляцию между давлением и, например, нашими фьючами. К слову сказать, явной зависимости я не нашёл, хотя, в некоторые периоды она была >0.7. Вот так выгляди простейший запрос (pressure – таблица с данным о давлении, quotes – таблица котировок), также, добавим дополнительные условия: период с апреля по сентябрь 17, учитывать только понедельник и пятницу и, время с 14 по 18:
SELECT DISTINCT ROUND (SUM (( hight - avg_hight )
* (
pressure - avg_pressure
))
over () /
SQRT (SUM (POWER (hight
- avg_hight, 2))
over () * SUM (
POWER (
pressure - avg_pressure,
2))
over ()), 2) cor
FROM (SELECT q.date_time,
q.hight,
p.pressure,
AVG (q.hight)
over () avg_hight,
AVG (p.pressure)
over () avg_pressure
FROM quotes q
join pressure p
ON q.date_time = p.date_time
WHERE TRUNC (q.date_time) BETWEEN
'01.04.2017' AND
'30.09.2017'
AND TO_CHAR (q.date_time, 'DY') IN
( 'ПН', 'ПТ' )
AND EXTRACT (hour FROM CAST (
q.date_time AS
TIMESTAMP)
) IN ( 14, 15, 16, 17, 18 )) То же самое можно сделать с помощью встроенной функции CORR.
И, последний пример – преобразовать тиковые данные (таблица ticks) в минутные OHLC бары:
SELECT DISTINCT TRUNC (date_time, 'MI')
mi_date_time,
FIRST_VALUE (price)
over (
PARTITION BY TRUNC (date_time, 'MI')
ORDER BY id ASC) OPEN,
MAX (price)
over (
PARTITION BY TRUNC (date_time, 'MI')) hight,
MIN (price)
over (
PARTITION BY TRUNC (date_time, 'MI')) low,
FIRST_VALUE (price)
over (
PARTITION BY TRUNC (date_time, 'MI')
ORDER BY id DESC) CLOSE,
SUM (vol)
over (
PARTITION BY TRUNC (date_time, 'MI')) vol
FROM ticks Сделать подобное на C# было бы труднее. SQL позволяет буквально жонглировать данными и проводить достаточно серьёзные статистические исследования. У современных СУБД есть ряд инструментов, позволяющих существенно повысить производительность. Можно проиндексировать поля, участвующие в условных выражениях; хранить промежуточные рассчитанные данные в отдельной таблице (т.н. materialized views); поделить таблицу на кластеры – архивный/оперативный; использовать встроенные подсказки (hints) компилятору для построения более оптимального плана запроса; использовать встроенные механизмы распараллеливания вычислений и т.п. Всё это, даёт возможность, даже на слабых машинах, позволяет выполнять запросы определённой сложности.
Исследовательская часть очень важна, используя языки манипулирования данными можно сэкономить массу времени и автоматизировать процессы расчетов. Зато тестер удобен при расчете динамики торговли – статистика сделок, показатели торговой системы, графическое представление и п.р.
