24 декабря 2011
Обычно ответом на эти вопросы является оптимизация – процесс тестирования разных значений параметра на исторических данных с целью найти тот, который даст лучшие результаты. Однако оптимизация представляет собой другую проблему: она потенциально может привести к подгонке системы, что в итоге с большой долей вероятности приведет к намного более слабым результатам в будущей торговле. Например, предположим, что мы используем в торговой системе среднюю скользящую в качестве одной из вводных, и тест на истории показал нам, что период 24 дал самую большую прибыль, при этом результаты для всех остальных периодов от 20 до 30 были слабыми. Использование периода 24 в нашей торговой системе будет плохим выбором, поскольку хороший результат для него при тесте был, вероятно, счастливой случайностью. Этот параметр представляет собой следствие подгонки под исторические данные, и его использование вряд ли даст аналогичный результат в будущем.
Анализ с движением вперед – одна из наиболее мощных техник оценки того, может ли стратегия пережить процесс выбора параметров – т.е. справедлива ли идея оптимизации и использования выбранных настроек «лучших» параметров. При этой процедуре стратегия оптимизируется для периода Х баров, а результат оптимизации используется для теста по набору в У баров в будущем. По прохождении этого количества баров процедура повторяется, в результате чего мы получаем параметры для будущего торгового периода. Эта система «движения вперед» через новые массивы данных разработана, чтобы как можно чаще производить апдейт системы к новым меняющимся рыночным условиям.
На рисунке 1 мы видим, как это все происходит. Голубые прямоугольники представляют собой периоды оптимизации, зеленые прямоугольники последующие периоды будущего тестирования, к которым применяется результат оптимизации. Если осуществить 10-летний тест, постоянно оптимизируя параметры, используя лучшие из них для будущих тестовых периодов, то мы получим представление о том, как стратегия будет работать с разными параметрами, и вообще имеет ли смысл работать по ней.
Рисунок 1. Тест с движением вперед. Анализ с движением вперед применяет оптимизированные по последнему периоду параметры (голубые прямоугольники) к последующему тестовому периоду (зеленые прямоугольники), ре-оптимизируя параметры через определенные временные интервалы.
Система
Чтобы показать, как работает анализ с движением вперед, мы возьмем в качестве примера дневную торговую стратегию следования тренду (основанную на пробоях волатильности), которая включает в себя два параметра. Система открывает позицию в направлении моментума последнего дня (который определяется при помощи анализа закрытия и открытия цены), если моментум превышает определенную вводную. По логике системы за таким движением должно следовать значительное ценовое движение в том же самом направлении:
1) Открываем длинную позицию, если закрытие цены в последний день выше открытия и диапазон от открытия к закрытию больше Х пипсов.
2) Открываем короткую позицию, если закрытия цены в последний день ниже открытия и диапазон от открытия к закрытию больше Х пипсов.
3) Закрываем позицию, после того, как она открыта У дней.
4) В одно время может быть открыта только одна позиция.
5). Торгуем 0.00001 текущего баланса на сигнал.
Мы выбрали эту стратегию для демонстрации анализа с движением вперед, потому что у нее ограниченное число параметров, которые можно быстро и удобно оптимизировать. За исключением правила определения размера позиции (шаг 5) в правилах стратегии нет динамических условий (таких как адаптированные к волатильности индикаторы). В результате единственный способ адаптации системы к новым рыночным условиям это изменение параметров Х (внутреднивной диапазон, который используется для определения открытия сделки) и/или У (период удержания позиции).
Анализ с движением вперед.
Мы тестировали систему на паре евро/американский доллар (EUR/USD). Период теста составил 10 лет с января 2001 по январь 2011 года, оптимизация производилась для параметров Х и У каждые 50 календарных дней на данных по 300 последним календарным дням. Параметр Х оптимизировался с 10 до 500 пипсов с 10-пипсовыми интервалами (10, 20, 30,…500), тогда как параметр У оптимизировался между 1 и 50 с интервалами в 1 день (1, 2, 3, 4, 5…50). Лучший результат для оптимизационного периода определялся по максимальной чистой прибыли; полученный набор параметров с максимальной прибылью использовался для последующего сегмента (следующего 50-дневного периода). При тестировании торговые затраты по умолчанию считались равными 2 пипсам.
Хотя мы не знаем, какой параметр будет использоваться для каждого предстоящего 50-дневного периода, у нас есть четко описанный процесс того, как получить значения параметров по предыдущим данным. В результате мы получаем итоги работы системы с постоянным набором правил и выбором параметров в течение всего теста.
Результаты
На рисунке 2 показана кривая депозита системы с параметрами, которые были получены в результате нашего анализа. В целом система была прибыльной, и это доказывает, что долгосрочная постоянная ре-оптимизация параметров системы дает нам преимущество при работе на рынке. В Таблице 1 приведены основные результаты теста. Они достаточно хороши. Средняя годовая прибыль составила 19.65% а максимальная просадка 32.87%. Максимальная длина просадки 644 дня. Она примерно соответствует просадке, которую стоит ожидать для дневной системы следования тренду.
Рисунок 2. Система принесла прибыль. Вслед за значительной просадкой в конце тестового периода, кривая образована новый максимум.
Дистрибуция месячной прибыли показана на рисунке 3. Мы видим, что лучшие результаты работы система показала в течение последних трех лет (несмотря на то, что наиболее значительная просадка пришлась на этот же период). Во время финансового кризиса система работала эффективно, несмотря на то, что подобного рода экстремальные условия не встречались в предыдущей части тестового периода.
Рисунок 3. Прибыль по месяцам. Постоянная оптимизация помогла системе неплохо пережить финансовый кризис.
Если стратегия не приносит хороших результатов при анализе с движением вперед, это заставляет предполагать, что выбор лучших параметров стратегии всегда отстает от рыночных условий. Для таких систем велика вероятность подгонки кривой, а также того, что их прибыльность полностью основана на ретроспективном взгляде.
Также весьма интересно узнать, как оптимальные параметры менялись со временем. Эти изменения показывают нам, как изменились рыночные условия, и действительно ли система адаптировалась к изменениям. На рисунке 4 мы видим параметры входа (ось Х) и выхода (ось У). Параметры значительно менялись в течение тестового периода, т.е. характер системы менялась в зависимости от меняющихся рыночных условий. В Таблице 2 показан параметр входа, который варьируется от 50 до 150 пипсов, при медианном значении 60, наиболее часто встречающееся значение параметра 50. Параметр выхода (количество дней до выхода), менялось от 1 до 49, медианное значение 15, среднее 18, наиболее часто встречающееся 6.
Рисунок 4. Изменение значений параметров системы. Мы видим, что изменения параметров в течение тестового периода были весьма значительными.
Когда на рынке происходили экстремальные изменения (например, во время финансового кризиса) система адаптировалась резким сокращением параметра выхода от 30 до 6 дней в период с июля 2007 до марта 2009 и увеличением дневного диапазона, необходимого для входа (от 50 до 100 пипсов для того же самого периода). Т.е. при таких условиях система предлагала совершать более краткосрочные сделки при сильной амплитуде.
Анализ с движением вперед предлагает методику строительства торговой стратегии без предвзято выбранных параметров. Вы можете оценить работу стратегии для длительного периода времени, использовав определенный набор правил для выбора параметра, убрав из своего анализа такой негативный фактор как подгонка кривой. Использование простых торговых техник, подобных той, которая описана здесь, и оценка этих техник через процедура анализа с движением вперед представляет собой отличный способ повысить робастной вашей торговли.
Таблица 1 Статистика стратегии
Годовая прибыль 19.65%
Максимальная просадка 32.87%
Процент прибыльных сделок 58%
Соотношение прибыли к риску 1.41
Ulcer Index 10.79
Фактор прибыли 1.94
Количество сделок 171
Таблица 2 Диапазоны параметров
Оптимальное значение для параметра входа (Х) было более стабильным, чем оптимум для параметра выхода (У).
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Анализ с движением вперед – одна из наиболее мощных техник оценки того, может ли стратегия пережить процесс выбора параметров – т.е. справедлива ли идея оптимизации и использования выбранных настроек «лучших» параметров. При этой процедуре стратегия оптимизируется для периода Х баров, а результат оптимизации используется для теста по набору в У баров в будущем. По прохождении этого количества баров процедура повторяется, в результате чего мы получаем параметры для будущего торгового периода. Эта система «движения вперед» через новые массивы данных разработана, чтобы как можно чаще производить апдейт системы к новым меняющимся рыночным условиям.
На рисунке 1 мы видим, как это все происходит. Голубые прямоугольники представляют собой периоды оптимизации, зеленые прямоугольники последующие периоды будущего тестирования, к которым применяется результат оптимизации. Если осуществить 10-летний тест, постоянно оптимизируя параметры, используя лучшие из них для будущих тестовых периодов, то мы получим представление о том, как стратегия будет работать с разными параметрами, и вообще имеет ли смысл работать по ней.
Рисунок 1. Тест с движением вперед. Анализ с движением вперед применяет оптимизированные по последнему периоду параметры (голубые прямоугольники) к последующему тестовому периоду (зеленые прямоугольники), ре-оптимизируя параметры через определенные временные интервалы.
Система
Чтобы показать, как работает анализ с движением вперед, мы возьмем в качестве примера дневную торговую стратегию следования тренду (основанную на пробоях волатильности), которая включает в себя два параметра. Система открывает позицию в направлении моментума последнего дня (который определяется при помощи анализа закрытия и открытия цены), если моментум превышает определенную вводную. По логике системы за таким движением должно следовать значительное ценовое движение в том же самом направлении:
1) Открываем длинную позицию, если закрытие цены в последний день выше открытия и диапазон от открытия к закрытию больше Х пипсов.
2) Открываем короткую позицию, если закрытия цены в последний день ниже открытия и диапазон от открытия к закрытию больше Х пипсов.
3) Закрываем позицию, после того, как она открыта У дней.
4) В одно время может быть открыта только одна позиция.
5). Торгуем 0.00001 текущего баланса на сигнал.
Мы выбрали эту стратегию для демонстрации анализа с движением вперед, потому что у нее ограниченное число параметров, которые можно быстро и удобно оптимизировать. За исключением правила определения размера позиции (шаг 5) в правилах стратегии нет динамических условий (таких как адаптированные к волатильности индикаторы). В результате единственный способ адаптации системы к новым рыночным условиям это изменение параметров Х (внутреднивной диапазон, который используется для определения открытия сделки) и/или У (период удержания позиции).
Анализ с движением вперед.
Мы тестировали систему на паре евро/американский доллар (EUR/USD). Период теста составил 10 лет с января 2001 по январь 2011 года, оптимизация производилась для параметров Х и У каждые 50 календарных дней на данных по 300 последним календарным дням. Параметр Х оптимизировался с 10 до 500 пипсов с 10-пипсовыми интервалами (10, 20, 30,…500), тогда как параметр У оптимизировался между 1 и 50 с интервалами в 1 день (1, 2, 3, 4, 5…50). Лучший результат для оптимизационного периода определялся по максимальной чистой прибыли; полученный набор параметров с максимальной прибылью использовался для последующего сегмента (следующего 50-дневного периода). При тестировании торговые затраты по умолчанию считались равными 2 пипсам.
Хотя мы не знаем, какой параметр будет использоваться для каждого предстоящего 50-дневного периода, у нас есть четко описанный процесс того, как получить значения параметров по предыдущим данным. В результате мы получаем итоги работы системы с постоянным набором правил и выбором параметров в течение всего теста.
Результаты
На рисунке 2 показана кривая депозита системы с параметрами, которые были получены в результате нашего анализа. В целом система была прибыльной, и это доказывает, что долгосрочная постоянная ре-оптимизация параметров системы дает нам преимущество при работе на рынке. В Таблице 1 приведены основные результаты теста. Они достаточно хороши. Средняя годовая прибыль составила 19.65% а максимальная просадка 32.87%. Максимальная длина просадки 644 дня. Она примерно соответствует просадке, которую стоит ожидать для дневной системы следования тренду.
Рисунок 2. Система принесла прибыль. Вслед за значительной просадкой в конце тестового периода, кривая образована новый максимум.
Дистрибуция месячной прибыли показана на рисунке 3. Мы видим, что лучшие результаты работы система показала в течение последних трех лет (несмотря на то, что наиболее значительная просадка пришлась на этот же период). Во время финансового кризиса система работала эффективно, несмотря на то, что подобного рода экстремальные условия не встречались в предыдущей части тестового периода.
Рисунок 3. Прибыль по месяцам. Постоянная оптимизация помогла системе неплохо пережить финансовый кризис.
Если стратегия не приносит хороших результатов при анализе с движением вперед, это заставляет предполагать, что выбор лучших параметров стратегии всегда отстает от рыночных условий. Для таких систем велика вероятность подгонки кривой, а также того, что их прибыльность полностью основана на ретроспективном взгляде.
Также весьма интересно узнать, как оптимальные параметры менялись со временем. Эти изменения показывают нам, как изменились рыночные условия, и действительно ли система адаптировалась к изменениям. На рисунке 4 мы видим параметры входа (ось Х) и выхода (ось У). Параметры значительно менялись в течение тестового периода, т.е. характер системы менялась в зависимости от меняющихся рыночных условий. В Таблице 2 показан параметр входа, который варьируется от 50 до 150 пипсов, при медианном значении 60, наиболее часто встречающееся значение параметра 50. Параметр выхода (количество дней до выхода), менялось от 1 до 49, медианное значение 15, среднее 18, наиболее часто встречающееся 6.
Рисунок 4. Изменение значений параметров системы. Мы видим, что изменения параметров в течение тестового периода были весьма значительными.
Когда на рынке происходили экстремальные изменения (например, во время финансового кризиса) система адаптировалась резким сокращением параметра выхода от 30 до 6 дней в период с июля 2007 до марта 2009 и увеличением дневного диапазона, необходимого для входа (от 50 до 100 пипсов для того же самого периода). Т.е. при таких условиях система предлагала совершать более краткосрочные сделки при сильной амплитуде.
Анализ с движением вперед предлагает методику строительства торговой стратегии без предвзято выбранных параметров. Вы можете оценить работу стратегии для длительного периода времени, использовав определенный набор правил для выбора параметра, убрав из своего анализа такой негативный фактор как подгонка кривой. Использование простых торговых техник, подобных той, которая описана здесь, и оценка этих техник через процедура анализа с движением вперед представляет собой отличный способ повысить робастной вашей торговли.
Таблица 1 Статистика стратегии
Годовая прибыль 19.65%
Максимальная просадка 32.87%
Процент прибыльных сделок 58%
Соотношение прибыли к риску 1.41
Ulcer Index 10.79
Фактор прибыли 1.94
Количество сделок 171
Таблица 2 Диапазоны параметров
Оптимальное значение для параметра входа (Х) было более стабильным, чем оптимум для параметра выхода (У).
(c) CURRENCY TRADER /Элитный Трейдер, ELITETRADER.RU/
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter