Август: +2,47% 
За весь период: +63,51%
С начала года: +33,88%
 
Теория о том, что системы стоит тестировать (так же как и торговать) на портфелях из десятков бумаг уже который месяц подтверждается практически. На картинке ниже на теоретической эквити полученной при прогоне лонговой системы на портфеле из 2-х десятков бумаг, красным кружком помечено время разработки и запуска системы, все что было далее полностью соответствует реальной торговле, результаты которой я ежемесячно публикую. 

( Читать дальше )

Создавая ту или иную систему мы стремимся максимально выровнять итоговую эквити (в линеечку) и при этом не поддаться соблазну переоптимизации. Цель достойная и реальная, но при условии что система не будет разрабатываться и оптимизироваться только под один актив. Разработка системы под один актив уже является мощнейшей переоптимизацией. Помимо внутренних параметров самой системы, которые, как правило подбирают (оптимизируют) добиваясь идеальной эквити, мощнейшим переоптимизационным параметром так же является выбор одного инструмента из многих. Инструмента, который показывает на этой системе лучшие результаты. Не удивительно, что после запуска системы она со временем работает хуже и хуже или вообще перестает работать и уводит счет в глуокую просадку.  

Проведем эксперемент целью, которого является поиск оптимального решения при котором будет найден способ создания системы максимально не оптимизированной, стабильной и с большими степенями свободы.

Возьмем за основу простейшую систему торгующую только в лонг. Покупка совершается при пробитии 2-х периодной линии сопротивления - BuyAtStop(Bar+1, @HighestSeries(#High,2), ' '), а продажа осуществляется при пробитии вниз 2-х периодной линии поддержки — SellAtStop(Bar+1, @LowestSeries(#Low,2), lastposition, ' '). Для избавления от шумовых движений при нисходящем тренде введем еще один фильтр на покупку условием которого является нахождение закрытия максимума бара выше 8-ми периодной скользящей средней строящейся по закрытию баров - if SMA(bar, #close, 8) < priceclose(bar) then… На открытии не покупаем и не продаем. Таймфрейм — часовики.

( Читать дальше )

Представьте себе, что Вы играете в карты, например, в классического дурака, на деньги с очень богатым по сравнению с Вами соперником. Перед каждой партией игроки делают ставку в общий банк, который забирает победитель партии. Что можно сказать о Ваших шансах проиграть все имеющиеся деньги? Оказывается, они очень сильно зависят от Вашего умения играть. Если Вы играете совсем плохо (вероятность Вашей победы в каждой отдельно взятой партии меньше половины), то Вы разоритесь очень быстро. Даже если Вы играете на равных с соперником (вероятность Вашей победы в отдельной партии равна 0,5), то обязательно рано или поздно разоритесь, но это может занять достаточно долгое время. И только если Вы играете лучше Вашего соперника, то у Вас появляется шанс. Вероятность Вашего разорения в длительной игре становится меньше единицы и равной (1-р)/р, где р – вероятность Вашего выигрыша в отдельной партии.

Например, при р=0,6 (Вы выигрываете каждые 60 партий из ста) вероятность разорения 67 %, а при р=0,9 (Вы почти всегда выигрываете), вероятность разорения становится «всего» 11 %.


( Читать дальше )

Диверсификация — это распределение имеющихся ресурсов по различным местам хранения и преумножения. Философский смысл диверсификации заключен в пословице «не клади все яйца в одну корзину», и связан с тем, что даже маловероятное событие падения корзины способно разорить нас полностью, если мы вложили в эту корзину все имеющиеся хрупкие вещи. Говоря более строго, диверсификация способна существенно улучшать соотношение доходность/риск портфеля, не требуя при этом улучшения соотношения доходность/риск входящих в этот портфель систем.

Приведу пример. Пусть есть некоторая система, назовем ее система X, генерирующая N сделок с результатами x1, x2, x3, …, xN (результат в процентах от вложенного капитала). Пусть эта система прибыльная, то есть ее матожидание M больше нуля, М определяется по результатам сделок через формулу:



( Читать дальше )

Часто при создании торговых стратегий трейдеры гонятся за максимальной прибыльностью системы. Однако, важнее бывает не повысить значение ожидаемой прибыльности, а сократить возможный риск, который выражается в максимально допустимой просадке.

Простой, но сравнительно надежный способ оценки эффективности торговой стратегии — определить отношение доходности к максимальной просадке системы на исследуемом периоде, так называемый фактор восстановления (recovery factor). К примеру, если доходность системы 45% годовых, а максимальная просадка вышла 15%, фактор восстановления будет равен 3.

Если сравнивать две системы с различными значениями доходностей и просадок, то лучше будет та система, у которой выше фактор восстановления. Система, дающая 30% годовых с просадкой 5% будет лучше чем система с 100% годовых и просадкой в 40%. Доходность легко можно подогнать для нужную величину применением маржинального кредитования, а вот долю риска в доходности системы изменить нельзя, это неотъемлемое свойство системы. Увеличивая доходность, соответственно увеличиваем и риск.

( Читать дальше )