До 2019 года я тестировал своих роботов на длинных исторических периодах в разных инструментах. Перепробовал кучу алгоритмов и, наконец-то, получил (с учетом комиссий и проскальзываний) прекрасные эквити — сотни процентов годовых с весьма комфортными просадками. После этого, запустил роботов в рынок и страшно гордился собой. Через несколько месяцев роботорговли выяснилось, что гордиться особо нечем. Бабло поступало крайне неравномерно. В некоторых инструментах, роботы доблестно сливали несколько недель подряд. Сливали понемногу, но этот процесс создавал гнетущее ощущение медленного спуска в бездонный унитаз. Поэтому, не смотря на некоторый профит по остальным инструментам, остановил роботов и решил изменить подход к роботостроению. Хвала Господу, к тому времени я уже понял
первый закон алготрейдинга:
РЕАЛЬНАЯ ТОРГОВЛЯ — ЭТО САМЫЙ НУДНЫЙ ВАРИАНТ ФОРВАРД-ТЕСТА
Закатал рукава и полностью переделал систему тестирования алгоритмов. Теперь процесс выглядит так:
1. Прогоняется бэк-тест за Х дней
2. Результаты бэк-теста анализируются по заданным требованиям к эквити
3. Параметры наилучшего варианта применяются к форвард-тесту за Y дней
4. Процесс повторяется со смещение на Y дней.
По сути — это Walk Forward Test (WFT). О нем я уже писал
здесь.
--------------------------------------------------------------------------------------
И ты таки спросишь — што дальше??
Знание
первого закона алготорговли сэкономило мне кучу времени и денег. Форвард-тесты наглядно показывают фуфлыжность того или иного торгового алгоритма. Я их придумываю десятками. Тестирую… и отправляю в мусор. Мне не нужно тратить время и деньги на реальную роботорговлю. Многоповторный форвард-тест дает наглядное понимание того, в какой жопе я могу оказаться, начав торговать по алгоритму, показывающему чудесную эквити на бэк-тесте с акуенными Шарпами и прочей красотой.
И ты снова спросишь — так што делать-то??
Пользуйся
первым законом алготорговли для экономии времени и денег. Не торгуй в реале, пока не увидишь результаты многоповторного форвард-теста своего торгового алгоритма. Они наверняка повергнут тебя в уныние.
Описать хорошую модель многие могут. А создать, пока ни о ком не слышал.