Выбор лучшей эквити

Моя текущая технология:

Сначала присказка – для задания контекста, коль уж я поднял тему – надо отдать больше :).
— тест идет за минимум 7 лет;
— ключевым фактором является коэффициент Кальмара: итоговая прибыль делится на максимальную просадку. Кальмар ниже 3 не интересен;
— нормирую доходность ТС. Делаю это так: для меня нормальным считается макс. просадка ТС на 30%. Поэтому я делю макс просадку полученного варианта ТС (комбинация параметров) на 30%, получаю некий «Коэффициент нормирования». Если на него поделить полученную доходность – получится «Нормированная доходность». Она показывает какая будет доходность (на истории), если скорректировать размер позы так, чтобы макс просадка была ровно 30%. Это позволяет мне более объективно сравнивать разные варианты комбинаторики параметров ТС между собой. Ведь просто доходность в 200% совершенно ни о чем не говорит. Если при этом макс.просадка была 50% – это интересная ТС! А если – 150%, то это г. мне не нужно. А просадку 50% легко исправить на 25% – просто в 2 раза уменьшив размер позы, что на выходе дает ТС с доходностью 100% при макс просадке 25%. Кальмар = 4. Нормированная доходность = 100 / (25/30) = 120% (т.е. при макс просадке 30%).

Теперь непосредственно к теме.

Мне (как и многим) больше всего нравятся прямолинейные эквити. Во-первых, у них как правило высокий Кальмар. Во-вторых, это означает, что ТС устойчиво работает на всех фазах рынка.

Для оценки прямолинейности использую банальное среднеквадратичное отклонение – сумму квадратов дельты от прямой делю на размер полученной итоговой прибыли. Это чтобы прямолинейность «густых супов и мелких бриллиантов» оценивалось единообразно.

К сожалению, на практике данный показатель редко совпадает с моей субъективной оценкой эквити. То ли он беспристрастно считает в минус даже всплески прибыльности (без последующей просадки), то ли еще что-то. Но в общем, умом как математик я вроде согласен, а сердцем – как трейдер – нет.

К примеру, вот здесь мне непрямолинейное эквити нравится больше :) (хотя есть повышенный риск переоптимизации).

В итоге выбираю всё равно глазами. Заодно мысленно все же отрезаю 2022 год – он просто дикий по доходности. Вряд ли это будет длится долго. Ну и также смотрю на самый худший год – чтобы он уж слишком сильно не сливал, а лучше, чтобы был хотя бы в небольшой плюс – это только приветствуется и резко повышает шансы варианта на выбор победителем.

Конечно, вышеописанный труд максимально облегчен – отчеты я не формирую, а просто по время прогона оптимизации (как правило – ночью) скрипт сохраняет все сделки в файлы. Утром я запускаю макрос в Excel, после отработки которого смотрю уже готовый файл, в котором все нужные графики загнаны в примечания к ячейкам – достаточно навести мышкой.

В итоге на просмотр всей оптимизации уходит примерно час (если нигде не залипну) – методом скольжения мышкой вдоль ячеек (порой несколько тысяч вариантов, но автофильтром Excel можно сразу скрыть 90% неинтересных в принципе). Час — это норм, но проблема в другом – я все равно не ушел от субъективности в оценке графика эквити. Уверен, что есть более объективный подход.

Поспрашивал коллег.
Кто-то в первую очередь ориентируется на коэффициент Шарпа.
Кто-то линейную регрессию 4й степени (еще не проверял, стукнули вчера).

От умных людей часто слышу про какую-то альфа, но с ней так еще не разбирался. Видимо, пора. Стыд мне и позор!

В общем, вопрос прост – по какой формуле/алгоритму выбирать лучшую эквити?

Всем удачного дня!