Створення суворого торгового алгоритму - перший крок до автоматизованої торгівлі на фінансових ринках. Наступний крок (можливо найбільш важливий) - введення правил з управління ризиками та оцінка ефективності системи на основі історичного тесту. Разом з тим, слід зазначити, що два блоки між собою, безумовно, пов'язані: неможливо налаштувати параметри торгової системи без перевірки її стійкості на історичних даних, але також необхідно ввести спочатку коректні параметри системи для запуску тестування.
Логічний ланцюг може бути розімкнути примусово або за допомогою створення самообучающихся модулів (еволюційні алгоритми і т.д.). Проте, в обох випадках виникає очевидне запитання: який обсяг історичних даних є достатнім для настройки стійкої системи торгівлі? Скільки барів потрібно для того, щоб коректно оптимізувати параметри системи і отримати коректну метрику: прибуток / ризик, допустиму частку ризику на одну угоду і ін.?
Критерії оцінки якості тестування торгового алгоритму на Форекс
Розглянемо, по крайней мере, три критерії, які важливо враховувати при визначенні якості проведеного тесту торгової стратегії.
- Психологічна значущість. Який обсяг історичних даних є достатнім, щоб трейдер відчував впевненість в торговій стратегії? 100, 1000 барів, або кілька десятків тисяч? Відповідь на це питання суб'єктивний і залежить від психологічного типу трейдера.
- Безперервність ринкових умов. Якісні зміни ринку призводять до неминучого зміни показників прибутковості системи. Чи можна торгувати на валютному ринку за звичною схемою, якщо жорсткий валютний коридор скасований і введений плаваючий курс (наприклад, згадаємо вітчизняну валюту)? Безумовно - ні, тому що ринкові властивості зазнали стрибкоподібні зміни. Разом з тим історичний тест має на увазі безперервний підхід. В даному випадку стратегія повернення до середнього втрачає ефективність, в той час як стратегія проходження за трендом - trend following - стає вельми привабливим варіантом.
- Стійкість результатів. Цей критерій є можливо ключовим показником, тому що дозволяє одночасно отримати правильний психологічний настрій і одночасно вчасно розпізнати внутрішні зміни ринкової структури. Під стійкістю будемо мати на увазі збереження показників торгової системи при малій зміні обсягу історії. Чи зміниться істотно співвідношення прибутковість / ризик, якщо буде додано 1% від поточного обсягу історичних даних. Якщо відповідь є ствердною, то стійкість системи під питанням.
Емпіричний тест прибутковості стратегії
Історичний тест торгової форекс стратегії дозволяє отримати емпіричне розподіл прибутковості, яке є ключовим параметром роботи алгоритму: середня прибутковість, максимальна просадка можуть бути отримані на основі даного розподілу. Кожен інтервал прибутковості відповідає певній частці укладених угод N1 / N від їх загального числа N.
Якщо повний інтервал лежить в діапазоні від -10% до 40%, то емпіричне розподіл прибутковості може бути представлено у вигляді такої таблиці:
Приклад емпіричного розподілу дохідності
Дана таблиця може бути представлена у вигляді графіка залежності прибутковості від частоти здійснення операцій. Використано 5 інтервалів прибутковості, але загальне число інтервалів залежить від необхідної точності визначення прибутковості. Гіпотеза ефективного рику на увазі, що крива повинна відповідати нормальному "колоколообразной" розподілу Гаусса. Проте, існування довгострокових трендів на ринку порушує цей закон і призводить до утворення «товстих хвостів».
Класичний підхід до опису нормального розподілу, як правило, означає використання двох параметрів: стандартного відхилення / дисперсії (STD) як міри ризику і середньої прибутковості (AY). Ставлення AY / STD характеризує прибуток на частку ризику і визначається як коефіцієнт Шарпа в стандартній портфельної теорії. Стійкість торгової системи вимагає стабільності цього параметра.
Стабілізація роботи алгоритму на прикладі моделі волатильності
Розглянемо ефект стабілізації на прикладі класичної моделі волатильності: "внутрішній день". Парна свічкова модель позначена прямокутником на малюнку внизу зліва. Діапазон другий денний свічки знаходиться всередині діапазону волатильності першої свічки: торгова ідея полягає в пошуку пробою волатильності на великих обсягах. Пропонується розмістити два відкладених ордера buy stop / sell stop поблизу кордонів коридору. Обидва ордери можуть бути активовані. Stop loss ордера розміщуються поблизу протилежної межі коридору. При спрацьовуванні одного з ордерів (buy stop, або sell stop), протилежний ордер скасовується - ринок вибрав напрямок.
Позиція підлягає закриттю в кінці торгового дня при завершенні формування свічки.
Оскільки використовуються тільки чотири значення Open / High / Low / Close, то можлива ситуація, коли діапазон третьої свічки (свічка пробою) виходить за межі попереднього дня. У цьому випадку передбачається найгірший сценарій - збиток. Така попередня песимістична оцінка дає гірші результати, ніж результати реальної торгівлі. Проте, нам не потрібно використовувати тикову історію, що значно спрощує умови тестування.
Що є критерієм стабільності коефіцієнта Шарпа?
Існує кілька емпіричних методів оцінки. Серед них доцільно зазначити коефіцієнт варіації V. заснований на відношенні стандартного відхилення і середнього випадкової величини.
Дане співвідношення визначає відносний "шум" випадкової величини, в ролі якої виступає коефіцієнт Шарпа. Якщо потрібно визначити точне значення випадкової величини, то необхідно довести, що стандартне відхилення (помилка, шум), по крайній мірі, нижче самого значення величини. Пропонується ввести статистичну значущість на основі наступного співвідношення:
Цей вираз, по суті, являє собою ймовірність коректного визначення коефіцієнта Шарапа і стабілізації системи. при прагненні стандартного відхилення до нуля, ймовірність досягає граничного значення 100%. Залежність статистичної значущості коефіцієнта Шарпа від обсягу вибірки представлена на графіку праворуч. Якщо ми розглядаємо рівень 50% як критичний для оцінки стійкості системи, то дане значення досягається при обсязі 2500 барів. Кінцева значимість відповідає 54%. Оцінка збігається з правого кордоном суб'єктивного діапазону, який ми ввели вище.
Портфельний підхід як метод підвищення стійкості системи
"Внутрішній день" - портфельний підхід
Зелена пряма на графіку відповідає лінійно апроксимації. Ясно, що диверсифікація і стабілізація система висловилася в більш гладкому законі зростання депозиту щодо системи GBP / USD. Така система може бути проаналізована з урахуванням об'єктивної метрики при обсязі не менше 1000 барів по кожному інструменту, або 5000 барів по портфелю. Це означає, що якщо трейдер розраховує частку прибутку, яка може бути регулярно виведена, йому необхідно враховувати прибутковість на основі даної мінімальної вибірки.
* Використано матеріали Alpha Pages
Fortrader Suite 11, Second Floor, Sound Vision House, Francis Rachel Str. Victoria Victoria, Mahe, Seychelles +7 10 248 2640568