В прошлом году я опубликовал бэктест доходности различных мультипликаторов на американском рынке акций. В том исследовании я протестировал коэффициенты P/E, P/S, P/B, P/DIV, P/FCF, EV/EBITDA, EV/S, а также некоторые их комбинации с точки зрения доходности и риска. Недостатком того исследования, на который я прямо указывал, был тест только тех бумаг, которые котируются в настоящее время. Многие компании вышли из бизнеса, их акции в расчеты не попали, что сместило гипотетическую доходность вверх. Это называется survivorship bias или ошибкой выжившего. Я посчитал, что все равно исследование имеет смысл. Логика была такая: выжили многие компании, но в лидеры по доходности почему-то попали лишь некоторые из них. Значит, необходим поиск причин, почему одни акции опередили других.
В тот момент необходимых данных у меня просто не было.
Потребовалось время, чтобы найти:
Очевидно, чем меньшую комиссию платите, тем вам выгоднее. Размер комиссии может зависеть от оборота и индивидуальных условий.
Всем привет.
Пока что, только учусь торговать, и на стандартных брокерских лекциях, объяснили немного принципы, и несколько месяцев торгую, +- 0 так как стараюсь осторожничать и следовать простым стратегиям. Две скользящие, и стохастик rsi, пересеклись, купил, если rsi перепродан.
Сейчас решил проверить как алгоритм вообще в идеальном рынке должен работать и помог в этом тслаб, так как по заданным сигналам на всей истории показывает результаты.
Вот как итог выглядет картина:
Да, меня радовало, что торгую иногда даже в плюс — а по сути, только кормил брокера так как наглядно видим, что все уходит в комисс. Да при нулевом комиссе будет плюс, но косты никто не отменял. В моем примере стоит комиссия, 0,05%. тогда решил немного поэкспериментировать, взять более сильные движения, по идее должно улучшить ситуацию, и потому прогнал оптимизацию, чтобы посмотреть, вообще есть ли смысл тратить время на такую торговлю.
Приветствую.
Не станем углубляться в философию оптимизации своего алгоритма, и для чего нужен бектест. Могу сказать свое мнение — оптимизировать можно, но только делайте это правильно. В своей практике, бектестинг для меня играет крайне малую роль при создании алгоритма. Но все же некие аспекты и зависимости можно выделить.
Для начала хотелось бы показать как вообще это выглядет все в рамках TSLab.
Два примера — на первом рисунке дефолтно созданный алгоритм под простые индикаторы, RSI 20 поверх SMA20. Купили когда индикатор близок к 100, продали когда близок к нулю. Никаких фильтров и усложнений (так нужно для данного поста). Так же для примера показана таблица результатов под 400проходов. От 5 до 100 с шагом 5 для каждого индикатора. (тоже лишь для примера). В ней можно усмотреть что количество отрицательных результатов — довольно маленькое. (удачный пример, не более)