Оптимизация
Многие торговые платформ также позволяют проводить оптимизацию. Это подразумевает задание диапазона для указанной вводной и разрешения компьютеру "математически" определить, какая вводная сработала бы лучше. Многовариантная оптимизация может определять две или больше переменных в комбинации, чтобы выявить, какое сочетание достигло бы лучшего результата. Например, трейдеры могут указать программе, какие вводные они хотели бы добавить в свою стратегию и оптимизировать их до идеальных значений, полученных при тестировании по историческим данным.
Бектестинг может быть захватывающим процессом, когда неприбыльная система после нескольких оптимизаций часто будет волшебно превращаться в прибыльную машину. К сожалению, подстройка системы для достижения максимального уровня прошлой доходности часто приводит к системе, которая плохо работает в реальном трейдинге. Такая сверхоптимизация создает системы, которые хорошо выглядят только на бумаге.
Подгонка кривой (Curve fitting) - это использование аналитиками оптимизации, чтобы создать максимальное количество выигрышных сделок с самой большой прибылью на исторических данных, используемых в период тестирования. Хотя она внушительно смотрится в результатах бектестинга, подгонка кривой приводит к ненадежным системам, так как результаты подстроены только для конкретных данных и конкретного периода времени.
Бектестинг и оптимизация дают трейдеру много преимуществ, но это лишь часть процесса оценки потенциальной системы торговли. Следующим шагом трейдеру следует применить систему к историческим данным, которые не использовались в начальной фазе бектестинга.
Внутривыборочные данные против вневыборочных
Проверяя идею на истории, стоит зарезервировать какой-то период времени исторических данных для того, чтобы протестировать цели. Начальные исторические данные, на которых идея проверялась и оптимизировалась, называются данными внутри выборки. Набор данных, который был зарезервирован, называется вневыборочными данными. Такой сетап - важная часть процесса оценки, потому что он дает способ проверить идею на данных, которые не входили в модели оптимизации. В результате на идею никаким образом не будут влиять данные из выборки, а трейдер сможет определить, насколько хорошо система могла бы сработать на новых данных; то есть в реальном трейдинге.
До начала любого бектестинга или оптимизации трейдеру нужно отложить в сторону определенный процент исторических данных, которые будут зарезервированы для тестирования вне выборки. Один из методов рекомендует разделить исторические данные на три части и отделить одну треть для вневыборочного тестирования. Для начального тестирования и какой-либо оптимизации должны использоваться только данные из выборки. Рисунок 1 показывает границу временной рамки, где одна треть исторических данных зарезервирована для вневыборочного тестирования, а две трети используются для тестирования внутри выборки. Хотя на рисунке 1 вневыборочные данные изображены в начале тестирования, при типичных процедурах вневыборочные данные располагаются непосредственно перед форвардным тестированием.
Рисунок 1: границы временных рамок, представляющие относительную длину данных вне выборки и внутри нее, использующихся в процессе бектестинга.
Как только система торговли была разработана, с использованием внутривыборочных данных, она готова к применению на данных вне выборки. Трейдеры могут оценить и сравнить результаты работы между внутривыборочными и вневыборочными данными.
Корреляция означает общие черты между результативностью и общими трендами доходности этих двух наборов данных. Значения корреляции могут использоваться в отчетах о результативности стратегии, созданных во время периода тестирования (характеристики, которые дают большинство торговых платформ). Чем сильнее корреляция между ними, тем больше вероятность, что система хорошо отработает при форвардном тестировании и в живом трейдинге. Рисунок 2 иллюстрирует две различные системы, которые были проверены и оптимизированы на данных выборки, а затем применены к данным вне выборки. График слева показывает систему, у которой была проведена подгонка кривой для хорошей работы с данными выборки и которая потерпела полное фиаско на данных вне выборки. График справа показывает систему, которая хорошо сработала и внутри, и вне выборки.
Рисунок 2: Два графика кривых доходности. Торговые данные перед каждой желтой стрелкой представляют тестирование внутри выборки. Сделки, произведенные между желтыми и красными стрелками, указывают на тестирование вне выборки. Сделки после красных стрелок - фаза форвардного тестирования.
Если присутствует слабая корреляция между тестированием внутри и вне выборки, как на левом графике Рисунка 2, вероятно, что система была сверхоптимизирована и не будет хорошо работать в живом трейдинге. Если есть сильная корреляция производительности, как на правом графике Рисунка 2, следующей фазой оценки становится дополнительный вид вневыборочного тестирования, известный, как форвардное тестирование результативности (форвард-тестинг).
Основы форвардного тестирования результативности
Форвардное тестирование результативности, также известное, как трейдинг на бумаге, предоставляет трейдерам другой набор вневыборочных данных, на которых можно оценить систему. Форвардное тестирование результативности - это моделирование реального трейдинга, которое включает логику системы в живой рынок. Его также называют бумажной торговлей, так как все сделки выполняются только на бумаге; то есть, торговые входы и выходы фиксируются, наряду с любой прибылью или убытками системы, но никакие реальные сделки не совершаются. Важный аспект форвардного тестирования результативности - нужно точно следовать за логикой системы; иначе становится трудным, если не невозможным точно оценить эту фазу процесса. Трейдеры должны быть честными при входах и выходах, избегая выборочных сделок или не включения сделки на бумаге, мотивируя это тем, что "Я никогда не открыл бы эту сделку". Если сделка соответствует логике системы, она должна быть зарегистрирована и оценена.
Многие брокеры предлагают открыть торговый демо-счет, где можно размещать сделки и рассчитывать соответствующие прибыли и убытки. Используя торговый демо-счет, можно создать полуреалистическую атмосферу, когда можно попрактиковаться в трейдинге и оценить систему.
Рисунок 2 также показывает результаты форвардного тестирования результативности двух систем. И снова система, представленная на левом графике, не в состоянии преуспеть за пределами начального тестирования на данных внутри выборки. Система, показанная на правом графике, однако, продолжает хорошо работать во всех фазах, включая форвардное тестирование результативности. Система, которая показывает положительные результаты с хорошей корреляцией между внутривыборочным, вневыборочным и форвардным тестированием результативности, готова к применению на живом рынке.
Заключение
Бектестинг - ценный инструмент, доступный в большинстве торговых платформ. Деление исторических данных на несколько наборов для внутри- и вневыборочного тестирования может предоставить трейдерам практическое и действенное средство для оценки торговой идеи и системы. Так как большинство трейдеров использует в бектестинге методы оптимизации, важно впоследствии оценить систему на чистых данных, чтобы определить ее жизнеспособность. Продолжение тестирования на вневыборочных данных форвардным тестированием результативности обеспечивает дополнительный защитный слой перед тем, как перенести систему в рынок, рискуя реальными наличными деньгами. Положительные результаты и хорошая корреляция между между внутривыборочным, вневыборочным и форвардным тестированием результативности увеличивают вероятность того, что система будет хорошо работать в реальном трейдинге.
© Investopedia ULC
