Сравнение механических систем

  Во время последней конференции WallStreet в Закопане коллега Юрек попросил меня поднять в блоге тему об измерении эффективности транзакционных механических систем, чтобы выбрать наиболее эффективные (эго) из них. Я обещал – держу слово ?

  В принципе, ядром поставленной задачи, если я правильно понял, должно было стать использование такого математического или статистического показателя, который с наименьшей нагрузкой и самым синтетическим способом мог бы одновременно сравнивать стабильность, прибыльность и риск систем, чтобы мы, скорее всего, выбрали это лучше всего. Хотя я не знаю идеального инструмента для достижения этой цели, не будет ошибочной идеей изложить несколько моих мыслей на эту тему и представить то, что недавно появилось в отрасли. Я имею в виду, конечно, идеи, доступные инвесторам, уже достаточно опытным в построении механических стратегий, но еще не на уровне квантов, то есть инженеров-математиков-физиков с дипломами, которые за колоссальные деньги находят такие чудеса для хедж-фондов. Я заранее предупрежу вас, что следующие несколько статей будут посвящены этой проблеме, поэтому те, кто не заинтересован, имеют заслуженный праздник чтения ?
  Однако прежде чем мы перейдем к сути вопроса, нам нужно сделать одно предположение, без которого окончательный результат может оказаться ошибочным. А именно, в процессе оценки СРАВНИТЕЛЬНО-СРАВНИТЕЛЬНО, и поэтому не яблоки с апельсинами, а фрукты того же вида. Это относится к нескольким элементам правильной конструкции системы, наиболее важные из которых я хотел бы объяснить ниже.
  Первый: выбор данных один. Я не хочу писать об очевидных вещах, таких как сравнение конечных результатов для тестов, выполненных на той же длине данных. Скорее, это то, что профессионально называют степенями свободы. Если мы протестируем алгоритм, в котором одним из параметров является периодическое среднее значение 200, то естественно, что первый сигнал о принятии позиции может быть не ранее чем через 200 дней после первой даты в доступных данных. Хотя мы хотим сравнить его с системой, в которой самый длинный параметр равен 3 периодическим, мы имеем разницу в 197 дней, в течение которых буквально все может происходить и, таким образом, значительно искажать оценку. Тем более, что в реальной жизни, когда мы начинаем инвестировать, мы не ждем 200 дней, поскольку у нас их уже есть последние данные. В этом случае рекомендуется начать подсчет сигналов за один раз. Если у нас нет данных за 200 более ранних периодов, то самое простое решение – выпустить второй тест (с трехдневным окном) только с 197 дней доступного ценового диапазона.
  Второй: подходящий способ управления размером позиции. И я имею в виду, чтобы избежать ошибки, которая возникает в результате использования только 1 части инструмента для тестирования (например, 1 фьючерсный контракт) без реинвестирования прибыли. Я сам пользуюсь блогом с некоторым сопротивлением этому методу представления, потому что в этой простейшей форме вы можете увидеть эффективность строгой стратегии, которая может быть повышена позднее путем оптимизации, и, таким образом, установить правила управления капиталом для оптимального использования капитала в каждой транзакции. Если, конечно, у нас достаточно денег, чтобы играть больше контрактов.
  Что ж, проблема с одним тестом контракта возникает при подсчете оползней, и, вероятно, самый простой способ объяснить это на примере.
  Предположим, у нас есть капитал в 10000 злотых.
  Система 1: Сразу после первых 3 транзакций наибольшее скольжение происходит в тестах (maxDD) с общей стоимостью 5000 злотых или 50% ранее доступного капитала
  Система 2 Отвод такого же размера, то есть 5000 злотых, происходит только в середине рассматриваемого периода, когда наш капитал уже вырос до 50 000 злотых. Программа покажет нам на графике кривой капитала небольшую гвоздику с проскальзыванием 10%, потому что это ровно 5000 злотых maxDD, поделенных на 50000 злотых максимальная сумма капитала.
  Таким образом, у нас номинально одинаковые квитанции в обоих случаях, хотя определенно разные в процентах. Так что если сейчас выбрать лучшую систему, то любитель без колебаний выйдет в Систему 2, что является очевидной ошибкой вывода. Потому что, если бы мы начали торговать с Системой 2 в момент начала maxDD, наш фактический выход также составил бы 50%! Это ловушка иллюзии, в которую непредвзятый инвестор впадает в эту неточность, которая не проявляется в тестах с переменным размером позиции. Поэтому, если мы хотим сравнить однопозиционные системы, мы должны преобразовать прибыли и убытки от транзакции не в текущую строку капитала, а, например, в фиксированную начальную сумму! И еще одно примечание – продавцы механических систем или созданные на их основе рекомендации любят показывать линию капитала на основе бэк-теста с использованием 1 контракта. Это часто маскирует реальный риск, как показано в примере выше.
  И в-третьих: сравнение тестов только с данными, не входящими в выборку, т. Е. Невиданными в процессе оптимизации, придает большую реальность оценке. Я написал об этом довольно подробно с темой «Прогрессивные испытания» несколько месяцев назад. В любом случае, просто сравнение результатов, полученных на выборке вне выборки (o.o.s) с выборкой в ​​выборке (т.е. на которой мы оптимизируем), многое скажет нам о чувствительности и стабильности системы. Конечно, при условии, что оптимизация не была сделана с так называемым подглядывание, то есть установка параметров до тех пор, пока результаты o.o.s и i.s не станут наиболее прибыльными. Однако сравнение системных тестов со всеми доступными данными (i.s + o.o.s) не является ошибкой, но вы должны помнить, что некоторые из этих результатов являются только результатом нашего теоретического ценового подхода. Если мы случайно сделали слишком много подгонки по кривой, то сравнение без необходимости только укрепляет наши иллюзии. Это потому, что весь тест может быть очень прибыльным, но почти весь вклад в прибыльность был сделан только к периоду IS.
  Cdn
  – * Кат * –