ПЕРЕПОДГОНКА ч.2
В предыдущей заметке https://smart-lab.ru/blog/628025.php
я описал пример применения метода Монте-Карло для оценки переподгонки на базе дневных данных по фьючерсу на индекс РТС. Поскольку мало кто понял, о чем я, собственно, веду речь, и зачем это вообще нужно, продолжу.
Весь расчет был сделан для считающегося условно-безопасным случая 3 – х индикаторов (2^3=8 кластеров). Резонный вопрос, а если кластеров больше или меньше, что будет. Для начала провел моделирование для случая 2, 4, 8, 16, 32 кластеров и привел эмпирическую формулу, связывающую результат с числом степеней свободы (число коих на 1 меньше числа кластеров).
Число кластеров |
Степеней свободы |
Средний Шарп |
Приведенный Шарп |
2 |
1 |
0,214 |
0,214 |
Для численного моделирования переподгонки я взял дневки фьючерса на индекс РТС, с середины декабря 2006 по начало мая 2020, которые корректно склеены. Сначала рассмотрим систему максимальной доходности для 1 фьюча, торгуемого в обе стороны. Её эквити будет сумма модулей логарифмических приращений дневок, взятая нарастающим итогом. Финансовый «результат» 5207% (логарифмических), или 391% годовых. Число дневных баров 3356, коэффициент Шарпа с нулевым смещением (нулевой % ставкой) 9,8.
Наша «подгонка» будет состоять из 2 этапов. На первом мы моделируем наличие 3 индикаторов с порогом, просто присваивая каждому приращению случайное целое от 1 до 8, которое будет номером кластера. Напомню, что каждый индикатор с порогом делит массив баров на 2 кластера, а 2^3=8. На втором этапе суммируем дневные приращения внутри каждого кластера и приписываем кластеру позицию лонг, если сумма положительна и шорт, если отрицательна. Получаем эквити, для которой можно посчитать число сделок (перемен позиции), доходность, к-т Шарпа.