Комментарии пользователя Op_Man
Когда дойдут руки до калибровки и симуляций, будет здорово, если поделитесь результатами, и насколько реалистично выглядят траектории цены и как модель ведёт себя OOS при зафиксированных параметрах хвостов.
MoscowTrades, если хочется не «на глаз», а автоматизации и портфельной истории, то тренд/не тренд можно пытаться определять через рыночные режимы.
Вариантов много с разной эффективностью, но, например:
1.Кластеризация. Сначала группируете тикеры/ботов/стратегии по поведению (волатильность, трендовость, ликвидность и т.д.), хоть простым k‑means, хоть rule‑based. Внутри каждого кластера уже считаете режим «тренд/флэт» по общим метрикам кластера, а не по одному инструменту/стратегии. Это удобно для портфельной торговли и «зоопарка» ботов.
2.Regime‑адаптивный выбор стратегий. Задаёте несколько режимов (LowVol‑Flat, HighVol‑Trend и т.п.), для каждого заранее смотрите, какие стратегии в целом или версии внутри одного алго исторически лучше работают. В онлайне режим определяется по набору простых фич (отношение ATR short/long, R² регрессии цены, частота обновления хай/лоу), и под текущий режим бот сам переключает веса трендовых/контртрендовых систем или просто снижает/увеличивает долю трендовых.
3.Режим по волатильности и трендовости. На каждом тикере/системе/стратегии считаете:
– отношение краткосрочного ATR к долгосрочному (HighVol/LowVol),
– коэффициент «чистого движения» (модуль разницы между ценой сейчас и N баров назад) / (сумма модулей всех ценовых изменений за эти N баров) и/или R² линейной регрессии цены (HighTrend/LowTrend).
Дальше простая сетка правил: HighVol+HighTrend → даём зелёный свет трендовым ботам, HighVol+LowTrend → больше mean‑reversion/volatility‑based стратегий, LowVol+LowTrend → минимум активности трендовиков и т.п.
В стратегии данного топика используется volatility‑based подход через управление размером позиции. Это хорошо видно по графику просадки ближе к концу теста, когда сумма уже достаточная, чтобы варьировать объём в процессе. Это помогает снижать просадку.
22022022, хороший комментарий. Спасибо!
Я стараюсь делать так, чтобы от идеи до реализации как можно меньше времени уходило, иначе это превращается в бесконечное улучшение, которое до реальной торговли может и не дойти. Это субъективно, конечно, очень. Все люди разные.
Задача трех тел, на прошлых изысканиях своих я чаще всего тестил постоянной суммой. Это всегда давало более гладкую кривую и самые хорошие показатели, но по факту я так не торгую. У меня относительно небольшая доля от общего в спекуляциях, с капитализацией всегда торгуется. Когда хорошо плюсит эта часть, я раз в период х какую-то значительную часть заработанного забираю и перевожу в консервы (облигации, пифы и пр.) и так по кругу. Но мы же не для красоты торгуем, а чтобы дома было что покушать.
В данном случае не считал (много переписывать кода, эта на рабочем каркасе построена системка, а я ленивый), но обычно получалось кратно результативней, чем фикс лот или постоянной суммой. Ликвидность позволяет реинвестировать, значит будем) Просто периодически из под риска выводить желательно, я думаю. Такую же практику наблюдаю у многих, за кем подглядываю.Насколько данный подход результативней?
Добрый день!
Вы уже пробовали калибровать эту конструкцию на реальные данные (конкретные инструменты/рынки)? Каков эффект от внедрения на практике?
Если пока не пробовали, как вы сами видите pipeline: оценка параметров на окне, затем генерация сценариев и пересчёт VaR/маржи — или есть другие идеи применения?
В каких задачах, на ваш взгляд, такая копула потенциально наиболее полезна: стресс‑тест портфеля, моделирование PnL, опционы, что‑то ещё?
Есть ли у вас ощущение/опыт, что подобная модель остаётся работоспособной OOS, а не только на известном участке?
MoscowTrades, не секрет.
Если коротко, то для меня drawdown management — это когда в зависимости от текущего накопленного финансового результата я управляю размером позиций.
Если чуть подробнее, то речь про набор правил и условий, которые «прикручиваются» поверх базовой стратегии и отвечают именно за поведение в просадках. Например, при достижении определённых уровней снижения капитала я уменьшаю размер позиций, могу временно снизить плечо, ужесточить фильтры входа или вообще на время остановить торговлю до выхода из просадки.
Задача этих правил не донастроить торговую систему, а сделать кривую капитала более живой с точки зрения риска: сгладить глубину и длительность просадок, чтобы система оставалась торгуемой психологически и по риск‑метрикам, даже если базовая логика входов/выходов при этом не меняется.
Обычно я такое активно использую в разных вариациях, но в данном примере этого нет.
Задача трех тел,
приходится работать на бирже
Здесь, пожалуй, позволю себе не согласиться, при всем уважении. В моем понимании «работать на бирже» — это когда ты наёмный трейдер или квант и жмёшь кнопку в интересах работодателя по регламентированному расписанию.
А в моём случае это, скорее, одна из разновидностей хобби, которое заодно может и монетку приносить, даже если я трачу на него по многу часов каждый день.