Метод оптимизации

967756645475676565456Лиор Алкалэй является экономистом и профессиональным аналитиком с широким опытом на финансовых рынках. За годы торговли и инвестиций Лиор обеспечивал своих клиентов свежими исследованиями, которые всегда вызывали интерес, благодаря своей тщательности и ясности.

Итак, вы создали торговый алгоритм, который по­казал неплохие результаты при тестировании на исто­рических данных. Прежде чем использовать его для торговли с реальными деньгами, вы сначала должны его оптимизировать. Т.е. гарантировать, что ваш алго­ритм прекрасно настроен, и сможет обеспечить вам максимальную доходность. Однако, здесь вы можете столкнуться с некоторыми вызовами.

Во-первых, ваша стратегия довольно проста. Вы можете пройти детальный процесс создания и опти­мизации стратегии, включая приспособление кривой активов, корреляцию и т.д. Но вы хотите упростить процесс — что-то более сжатое, что будет соответство­вать вашим скромным потребностям.

Во-вторых, вы, возможно, еще не освоили пол­ную технику оптимизации. Вы все еще изучаете ее, и хотите попробовать упростить процесс.

Один из методов оптимизации вашего алгорит­ма, который я нахожу особенно простым, это — веро­ятностный. Вероятностный метод, в сущности, содер­жит много компонентов полной техники оптимизации. Однако, он больше полагается на здравый смысл и ло­гику, чтобы сузить варианты и оптимизировать алго­ритм. Это делает его довольно хорошим способом на­чать общую концепцию оптимизации стратегии. Кроме того, вы найдете это метод более легким для усвоения.

В конечном итоге, сущность оптимизации страте­гии сводится к исключениям всего лишнего.

Пример алгоритма

Приведенный ниже алгоритм довольно простой. Давайте назовем его RSIMV, что отражает комбина­цию RSI и Скользящей средней. Вот, как через алго­ритм RSIMV описываются условия торговли:

  • Если Открытые позиции = 0, то Если (MA30 > MA14) и RSI =< 60, то Открыть покупку (50.000) {Это будет покупка 50 лотов}
  • Установить стоп-ордер = Цена — 50 {пунктов} Установить лимит-ордер = Цена + (50*2)
  • Конец

Описание стратегии: если Скользящие средние пересекаются в бычьем направлении и значение RSI равно или ниже 60, это означает, что ралли имеет не­который запас хода перед достижением уровня пере­купленности (значение RSI более 80). Это указывает на хорошую возможность для покупки.

Глядя на алгоритм RSIMV, вы можете заключить, что есть три параметра для оптимизации: RSI и две Скользящих средних.

Начнем со Скользящих средних — мы начали с рас­сматривать 14- и 30-дневные средние. По-видимому, вариантов для проверки может быть бесконечно мно­го, со многими комбинациями Скользящих средних. Теоретически это правильно, но здесь в игру вступа­ет вероятность.

7454364576575654645

На диаграмме выше мы видим, что более длин­ные Скользящие средние (оранжевая и красная) име­ют меньше шансов получить комбинацию низкого зна­чения RSI и бычьего пересечения Скользящих средних.

Кроме того, комбинация низкого значения RSI и бычьего сигнала происходит только, когда две Скользящих средних, быстрая и медленная, имеют примерное соотношение 2 к 1 (например, 30 и 14).

Эти два вывода помогают нам сузить параметры поиска.

Самая высокая вероятность найти наилуч­ший набор средних значений — с более быстрыми Скользящими средними, а не медленными, и теми, которые имеют соотношение близкое к 2:1. И давайте не забывать, что мы уже знаем, что значения 14 и 30 в принципе работают. Так что, нам нет смысла слишком удаляться от этих значений.

Мы будем использовать значения 25 и 12 в каче­стве первой комбинации и значения 20 и 10 для вто­рой. И те и другие параметры имеют примерное соот­ношение 2 к 1, и при этом близки к первоначальным значениям. Итак:

  1. 25,12
  2. 20,10

Переходим к параметру RSI — здесь сужение поис­ка вариантов еще проще. Мы знаем, что значение RSI не может быть выше 60, потому что тогда у нас не оста­нется «запаса хода» прежде, чем будет достигнут уро­вень перекупленности.

С другой стороны, если мы будем брать значения RSI ниже 40, то маловероятно, что в этом случае прои­зойдет бычье пересечение Скользящих средних.

Поскольку, как и в случае Скользящих средних, мы знаем, что первоначальные параметры работали, нам необходимо внести лишь незначительные изме­нения. Не имея возможности повысить уровень RSI, мы можем взять два варианта более низких значений: RSI < 55 и RSI < 50.

Следовательно, наши варианты:

  1. 55
  2. 50

Как вы видите, после тестирования всех альтерна­тивных параметров, все, что нам было нужно — это не­много изменить значения RSI для входа:

1 R5I МА Short МА Long Trades Executed Profitable Trades Total Profit (Pips) 1
60 14 30 40 17 550
SS 14 30 30 15 750
50 14 30 20 10 500
60 12 25 40 17 550
60 10 20 38 16 500

Минусы чрезмерной оптимизации

Как это ни странно может прозвучать, но опти­мизация иногда имеет и свои недостатки. Иногда мы можем до такой степени оптимизировать нашу стра­тегию, что она кардинально будет отличаться от ори­гинала. Это может загнать нас в вечную гонку оптими­зации и заставит тратить впустую драгоценное время. Поэтому, не поддавайтесь этому соблазну — не стано­витесь фанатом оптимизации. В конце концов, опти­мизация просто настраивает систему, а не создает новую. Если ваши стратегии в целом работают, огра­ничьте вашу оптимизацию небольшими корректиров­ками параметров. Если система в целом не работает, то оптимизация вам не поможет, и вам придется начи­нать с чистого листа.

И, наконец, практический совет: всегда ведите учет результатов вашей первоначальной стратегии, и сравнивайте их с результатами после оптимизации стратегии. Это позволит вам убедиться, что вы дей­ствительно оптимизировали свою стратегию.

Заключение

Несомненно, техника оптимизации не совершен­на. Но, если вы действительно понимаете свою стра­тегию, то можете применить логику к поиску лучших параметров. Если же вы новичок и имеете недостаток в знании продвинутых методов оптимизации, то оптимизация через вероятностный метод будет для вас хорошим инструментом.

original

Читайте также:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *