Выгодная стратегия — Лиор Алкалэй

Почти перед каждым трейдером встает вопрос — как построить выгодную стратегию?

Естественно, можно было бы погрузиться в стати­стику и начать изучать цифры. Все же, прежде, чем мы углубимся в методы анализа, которых большое мно­жество, я хочу немного поговорить о философии и, действительно, правилах хорошей стратегии.

Учитывая огромный массив различных данных, бесспорно, важно иметь примерный набросок ваших идей для построения стратегии. Только имея такой эскиз, вы сможете затем перейти к фактическому по­строению нормальной, жизнеспособной стратегии.

Несовершенство стратегии

Ваше первое торговое правило заключается в том, чтобы понять, что нет никакой совершенной стра­тегии. Но это не означает, что вы должны перестать ис­кать наилучшие возможные торговые стратегии. Вы должны предпринять некоторые шаги прежде, чем даже начнете проектировать свою стратегию.

Если вы рассчитываете в какой-то день научить­ся ориентироваться в рынке, то должны сначала найти свою «философскую» отправную точку. Прежде, чем вы перейдете к практике, торгуя на реальные день­ги, вам необходимо понять суть рынка — рынок име­ет свой пульс. Это означает, что нет никакой «единой» стратегии, которая подходила бы абсолютно к любо­му рынку и в любой момент времени. Дело в том, что рынок не статичен — он постоянно двигается и правила постоянно меняются.

Я много раз видел, как трейдеры пытаются оп­тимизировать свою стратегию, принимая в расчет ка­ждое мыслимое условие. Поэтому в последующем они теряли вообще какое-либо рыночное преимуще­ство. Как я уже сказал, нет единственной стратегии, которая работала бы все время. Таким образом, по­строение успешной стратегии требует от вас прогнозирования рынка в некоторых специфических точках. Кроме того, вы должны знать о «мертвых зонах», где стратегия не работает, и поэтому вы не должны пы­таться там торговать.

Следование правилам

Ваше второе правило при создании жизнеспособ­ной торговой стратегии состоит в том, чтобы иметь яс­ные механические правила торговли. Другими сло­вами, ясные условия относительно того, когда вы открываете и когда закрываете сделку. И вы долж­ны придержаться этих правил, независимо ни от чего. Если вы допускаете любой дрейф, то фактически изме­няете сам механизм, таким образом, лишая себя воз­можности для оценки результатов.

Допустим, ваше первое правило гласит: когда 60-дневная EMA пересекает 120-дневную EMA вверх, то следует покупать. Тем не менее, на сей раз вам ка­жется, что валютная пара, по которой вы торгуете, все еще имеет медвежий настрой. В конце концов, вы ре­шаете, что не будете входить в рынок.

Хотя в этом случае был правильный сигнал, вы столкнулись с правилами. Таким образом, результа­ты, которые вы получили, не являются побочным про­дуктом вашей стратегии. Вместо этого, это — результат вашего суждения. Когда трейдер сталкивается с пра­вилами, он устраняет способность оценить их эффек­тивность. Так, что в этом плохого?

Дело в том, что вы никогда не будете знать, где действительно возникает ошибка. И если вы никогда не будете учиться на своих ошибках, то всегда буде­те их совершать. Это — самая опасная, даже смертель­ная ловушка, которая подкосила многих трейдеров с так называемыми «хорошими стратегиями». Таким образом, если вы хотите убедиться, что ваша страте­гия успешна (и не случайно успешна), придерживай­тесь правил.

Четыре стадии тестирования

Итак, теперь, когда мы разобрались с философи­ей, давайте перейдем непосредственно к стратегии. Как проверить, действительно ли ваша стратегия че­го-то стоит? Процесс тестирования состоит из четырех различных стадий:

  • тестирование в модели;
  • оптимизация;
  • тестирование вне модели;
  • тестирование в режиме on-line (т.е. на де­мо-счете).

Тестирование в модели

Когда вы думаете о тестировании стратегии, что инстинктивно приходит на ум? «Бэктестинг» или те­стирование вашей стратегии на основе исторических данных. В то время как «бэктестинг» является важной частью процесса тестирования, это может также со­здать некоторые ошибочные представления.

Например, если вы тестируете свою стратегию на полном наборе данных, как вы узнаете, как она себя поведет при смене рыночных условий? Для решения этой проблемы профессионалы используют, так на­зываемое, «тестирование в модели» и «тестирование вне модели».

Такое тестирование проводится относительно просто. Исторические данные делятся на две части: «в модели» и «вне модели». Часть «в модели» представ­ляет 2/3 периода тестирования в то время, как «вне модели» составляет оставшиеся 1/3. На схеме ниже показано, как это работает.

«В модели» будет предварительным тестирова­нием стратегии — первым «прогоном», если можно так сказать. Если ваша стратегия не преуспевает во вре­мя тестирования «в модели», то это означает, что вам, возможно, придется отказаться от этой стратегии и вернуться к формированию новой стратегии.

Однако, если тестирование «в модели» показыва­ет растущую кривую активов, то это — хорошие ново­сти! Это означает, что вам есть с чем работать. Теперь пришло время «подтянуть» весь механизм, точно так же как механику при настройке двигателя, что означа­ет оптимизировать вашу стратегию.

Диаграмма 1. Тестирование стратегии «А» на разных стадиях.

Оптимизация стратегии

Оптимизация стратегии, возможно, является бо­лее математически обоснованной частью оттачивания стратегии. Даже если вы не сильны в математике, не стоит игнорировать этот процесс. Есть три метода, ко­торые мы можем использовать: корреляция, распре­деление доходности и подгонка кривой доходности. Давайте взглянем, как мы будем их применять.

Конечно, для нашего исследование мы будем ис­пользовать самую простую торговую стратегию, кото­рую применяют большинство трейдеров для захва­та тренда — пересечение Скользящих средних. Как вы знаете, метод пересечения Скользящих средних рабо­тает следующим образом: если быстрая Скользящая средняя (более краткосрочная) пересекает вверх мед­ленную Скользящую среднюю (более долгосрочная), то это — сигнал покупки.

Наоборот, если быстрая средняя пересекает вниз медленную среднюю, то это — сигнал продажи. Теперь, скажем, мы решили открывать позицию, толь­ко если выполнены определенные параметры. Вопрос — как узнать, являются ли эти параметры оптимальны­ми? Именно для ответа на этот вопрос и применяются наши статистические методы.

Методы оптимизации

Первый метод — корреляция. По существу, вы перебираете различный набор параметров для по­иска того, который лучше коррелирует с рынком. Например, ваше первое тестирование было прове­дено со 120-дневной Скользящей средней в качестве длинной и 30-дневной средней в качестве короткой (или 120, 30). Затем вы проверили еще несколько ва­риантов — скажем, (120, 14) и (60, 30).

После этого вы сравниваете корреляцию каждого набора данных. Чем ближе Коэффициент корреляции (R) к 1, тем лучше. Это означает, что эта стратегия луч­ше отражает динамику рынка. Возникает вопрос — что, если вы получили значение R близкое к -1? Это также хорошо, так как означает, что вы должны продавать вместо покупки, потому что рынок двигается в проти­воположном направлении.

Теперь, если вы получите значение близкое к 0, то это уже не столь хорошо. Это означает, что между вашей стратегией и рынком либо вообще отсутству­ет, либо имеется очень небольшая корреляция. Если вы получили положительную доходность при первом тестировании на исторических данных, а корреляция равна 0, то в действительности ваш успех был случай­ным и не показателен.

Итак, давайте посмотрим, как это выглядит на практике:

Диаграмма 2. Корреляция стратегии (30, 120).

Диаграмма 3. Корреляция стратегии (14, 120).

Диаграмма 4. Корреляция стратегии (30, 60).

Как вы видите на диаграммах выше, наш первый вариант, фактически, дает лучшую корреляцию с рын­ком. Это предполагает, что параметры, которые вы­браны в этом случае, будут оптимальными.

Распределение доходности

После того, как мы проверили, какая стратегия лучше коррелирует с рынком, мы можем оценить стра­тегию через другое измерение. Скажем, один набор параметров лучше коррелирует с рынком и, таким об­разом, он более стабилен. Другой набор параметров имеет не столь хорошую корреляцию, но показывает доходность по выполненным сделкам выше среднего.

Как мы видим на диаграммах выше, мы можем интерпретировать результаты с разных сторон. Наши предварительные параметры (120, 30) имели лучшее распределение доходности, означающее более ста­бильные результаты без сильных колебаний. В этом есть определенный смысл, потому что этот набор име­ет более высокую корреляцию с рынком, как показало наше первое тестирование.

Теперь, мы получили довольно интересный ре­зультат, с которым вы также можете столкнуться. Наши первые параметры показали более устойчивую доход­ность, потому что корреляция с рынком была выше. Однако, средняя доходность на сделку была ниже, чем для второго набора параметров (120,14).

Это может вызвать некоторое замешательство. Как теперь определить, какая стратегия лучше? Что лучше — зарабатывать меньше на каждой сделке, но постоянно, или зарабатывать больше на одной сделке, но с более высоким разбросом результатов?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны пере­йти к нашему заключительному этапу оптимизации. Мы должны сравнить кривые доходности, сформиро­ванные при использовании этих двух параметров и по­смотреть, какая нам больше подходит — та, что более постоянная, но с меньшей прибылью, или менее по­стоянная, но с большей прибылью.

Сравнение кривых доходности

Если мы сопоставим кривые доходности, то полу­чим ответ: первый набор параметров (120, 30) все же предпочтительнее. При худших результатах в начале, сильные колебания второго варианта означают, что ваши результаты были более случайными.

Эта хаотичность, в конечном счете, привела бы к получению стратегии, которая не сможет эффективно отображать рынок. Однако, если доходность при вто­ром наборе параметров обеспечила бы более суще­ственное превосходство доходности, то изменчивость результатов могла бы стоить такого риска.

Диаграмма 5. Сравнение кривых доходности двух стратегий.

Но в данном случае, параметры (120, 30) показа­ли в итоге лучшую доходность, стимулируя нас брать меньший риск и иметь более прогнозируемые резуль­таты. Таким образом, теперь, когда мы закончили нашу предварительную оптимизацию, мы готовы протести­ровать нашу стратегию «вне модели».

Тестирование «вне модели»

Тестируя стратегию «вне модели», т.е. на более широком массиве данных, вы получите ценное пони­мание того, как ваша стратегия реагирует на различ­ные рыночные условия, отличающиеся от введенных первоначально.

Теперь мы должны проверить результаты каждо­го тестирования. Есть две различные стратегии (A и B), которые были протестированы как «в модели», так и «вне модели». Как вы видите, Стратегия A была до­вольно успешной «в модели» (2/3 данных), но когда была протестирована на полном объеме данных, ее результаты можно назвать скорее плохими.

Диаграмма 6. Результаты полного тестирования стратегии A.

Напротив, Стратегия B преуспела на обеих частях: «в модели» и «вне модели», означая, что мы здесь имеем более жизнеспособную стратегию. Таким обра­зом, есть хорошие шансы, что наша стратегия соответ­ствует нашим целям, а именно — делает деньги.

Диаграмма 7. Результаты полного тестирования стратегии B.

Тестирование on-line

Итак, если вы достигли этого уровня, то были успешны в обеспечении положительной доходности. Теперь пришло время протестировать вашу торговую стратегию в режиме on-line. Вы еще не торгуете с ре­альными деньгами, но данное тестирование ближе всего к этому, и должно дать вам хорошую идею отно­сительно того, насколько хорошо ваша стратегия рабо­тает в реальных условиях.

Вы можете выяснить, что есть затруднения, ко­торые вы не заметили при первоначальной оценке. Либо может быть улучшен вход или выход для каждой сделки с помощью других индикаторов. Это — те вещи, которые вы могли бы обнаружить, только при торгов­ле в on-line. После некоторой дополнительной кор­ректировки вы получите работоспособную выгодную стратегию торговли.

72890study

Читайте также:

Добавить комментарий

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