Пример подстроенной торговой модели

Те же самые процедурные ошибки, которые приводили к подстройке статистической модели, могут приводить к подстройке торговой системы. При достаточном числе переменных и сканирований многие торговые системы могут в течение оптимизации демонстрировать прибыльность. Однако лишь то, что система выглядит прибыльной в течение оптимизации, никак не гарантирует, что она будет прибыльной в реальной торговле.

Рассмотрим аналогичный пример, в котором трейдер оптимизирует торговую систему построенную на одной скользящей средней. Скользящая средняя сканируется на диапазоне значений от 3 до 15 дней с шагом 1 день на ценовых данных за два года. В результате этой оптимизации трейдер находит, что один набор параметров данной модели принес за два года $10,000 при проседании $5,000. Далее модель была протестирована вперед на 6-месячном периоде. За этот период система принесла $2,000. Это хороший результат. Система работала при форвардной торговле с результатом, примерно сопоставимом с ее годовой нормой прибыли $5,000 за время оптимизации. Пока все хорошо.

Однако чрезмерно увлекшийся теперь торговлей трейдер неосмотрительно потерял бдительность. В качестве измерителя более длинного тренда он добавил в модель вторую скользящую среднюю и просканировал ее от 10 до 100 дней с шагом 5 дней. Первую скользящую среднюю он просканировал от 1 до 31 дня с шагом 2 дня. Теперь трейдер нашел область, в которой оптимизационная прибыль за двухлетний период подскочила до $25,000 при том же проседании $5,000. В свете такого фантастического повышения эффективности трейдера начинает лихорадить. В своем ажиотаже он забывает о вневыборочном тесте данной оптимизации.

Объясняя скачок эффективности более чем на 150% добавлением в модель второй переменной, трейдер решает добавить еще пару переменных. Скользящие средние он сканирует таким же образом, как во втором тесте. Но на этот раз он еще сканирует полосу покупки волатильности и полосу продажи волатильности от 0 до 5% с шагом 0.25%. В конце этой оптимизации прибыль за двухлетний период взлетает до $65,000 при проседании всего $7,500.

В этот момент трейдер просто теряет самообладание. Он не может дождаться понедельника (к счастью, сегодня суббота), чтобы начать делать деньги. Разочарованный, он усаживается за вневыборочный тест. К его великому удивлению, данная торговая система на 6-месячном вневыборочном тесте теряет $15,000. И тем не менее, последняя оптимизация была более чем на 600% лучше первой. Что было сделано неправильно? То же самое, что и в примере составителя прогнозов. Трейдер не уделил должного внимания степеням свободы, продолжительностям сканирований переменных, объему выборки данных и вневыборочному форвардному тестированию. К счастью, он провел один форвардный тест, и тайное стало явным до начала торговли по системе в реальном времени, когда убытки стали бы больше, чем страдания его самолюбия.

Торговая модель, которая была правильно протестирована, оптимизирована и прошла форвардную проверку, должна показывать в реальном времени эффективность, аналогичную оптимизационной. Правильные процедуры тестирования напрямую учитывают все необходимые аспекты: (1) достаточное число данных; (2) достаточное число рынков; (3) степени свободы; (4) все правила оптимизации; (5) распределение сделок и прибылей и (6) форвардная проверка. Разработчик торговой модели, уделивший непосредственное внимание всем этим рекомендациям, сделал все, что было в пределах его возможностей. Остальное зависит от рынков.

Содержание

Далее