Разработка на търговски стратегии

[Mateev]

Мисля че тука му е мястото да спомена за един много сериозен проблем, който представлява поредния подводен камък, на който може да се натъкне един разработчик на търговски стратегии. До момента си изяснихме, че съществуват много добри критерии за подбор на стратегии, базирани на доверителния интервал или на SQN, които пък от своя страна се базират на Expectancy (ПМО), Standard Deviation (средноквадратично отклонение) и броя на сделките.

Проблемът се състои в това, че всичките тези критерии са СТАТИСТИЧЕСКИ КРИТЕРИИ, които се интересуват от параметрите на сделките, но не и от тяхната ПОДРЕДБА ВЪВ ВРЕМЕТО. Тоест дори и да разместваме числата в цифровите редици, статистическите критерии пак ще дават един и същи резултат. Да, ама ако сделките се разместят така, че всички губещи сделки се наредят една след друга, то това ще фалира акаунта въпреки перфектните статистически оценки на стратегията.

Проблемът ПОДРЕДБА НА СДЕЛКИТЕ може да се прояви и по друг начин. Например статистическите оценки са супер, но при разглеждане на Equity-то се забелязва, че стратегията е печелила много например само през 2010-та година, а във всички останали години е търгувала някъде около нулата. На практика аз попаднах на такава стратегия и именно затова пиша този постинг.

По разрешаването на този проблем не съм мислил много, но на първо четене се досетих за възможноста да се изследва числовата редица PL by Years или PL by Months, и да се търси минимално средноквадратично отклонение в тази редица. Може да има и друг, по-добър начин, но той пак ще е изследване на някаква СЛЕДСТВЕНА ЧИСЛОВА РЕДИЦА.

За съжаление нито един готов програмен продукт не предлага вградени средства за изследване на следствени цифрови редици, което автоматично означава, че пак ще трябва кода да си го пишем сами. Другия вариант, който в момента може да се приложи, е визуално наблюдаване на графиката на Equity-то, с цел субективна преценка на точно този аспект.

Все пак в стандартните продукти има няколко критерия, които грубо могат да преценят за наличието на този подводен камък. На първо четене се сещам за Stability и Z-Score. Тяхната интерпретация обаче е много трудна и не е така очевидна, щото смело да можем да кажем, че отхвърляме дадена стратегия, ако фактора е под/над някаква дадена стойност.

[K_W]

Мисля че тука му е мястото да спомена за един много сериозен проблем, който представлява поредния подводен камък, на който може да се натъкне един разработчик на търговски стратегии. До момента си изяснихме, че съществуват много добри критерии за подбор на стратегии, базирани на доверителния интервал или на SQN, които пък от своя страна се базират на Expectancy (ПМО), Standard Deviation (средноквадратично отклонение) и броя на сделките.

Проблемът се състои в това, че всичките тези критерии са СТАТИСТИЧЕСКИ КРИТЕРИИ, които се интересуват от параметрите на сделките, но не и от тяхната ПОДРЕДБА ВЪВ ВРЕМЕТО. Тоест дори и да разместваме числата в цифровите редици, статистическите критерии пак ще дават един и същи резултат. Да, ама ако сделките се разместят така, че всички губещи сделки се наредят една след друга, то това ще фалира акаунта въпреки перфектните статистически оценки на стратегията.

Проблемът ПОДРЕДБА НА СДЕЛКИТЕ може да се прояви и по друг начин. Например статистическите оценки са супер, но при разглеждане на Equity-то се забелязва, че стратегията е печелила много например само през 2010-та година, а във всички останали години е търгувала някъде около нулата. На практика аз попаднах на такава стратегия и именно затова пиша този постинг.

По разрешаването на този проблем не съм мислил много, но на първо четене се досетих за възможноста да се изследва числовата редица PL by Years или PL by Months, и да се търси минимално средноквадратично отклонение в тази редица. Може да има и друг, по-добър начин, но той пак ще е изследване на някаква СЛЕДСТВЕНА ЧИСЛОВА РЕДИЦА.

За съжаление нито един готов програмен продукт не предлага вградени средства за изследване на следствени цифрови редици, което автоматично означава, че пак ще трябва кода да си го пишем сами. Другия вариант, който в момента може да се приложи, е визуално наблюдаване на графиката на Equity-то, с цел субективна преценка на точно този аспект.

Все пак в стандартните продукти има няколко критерия, които грубо могат да преценят за наличието на този подводен камък. На първо четене се сещам за Stability и Z-Score. Тяхната интерпретация обаче е много трудна и не е така очевидна, щото смело да можем да кажем, че отхвърляме дадена стратегия, ако фактора е под/над някаква дадена стойност.

Монте Карло симулациите се прилагат точно с тази цел.
Показателя е confidence level

[Mateev]

Монте Карло симулациите се прилагат точно с тази цел.
Показателя е confidence level

Monte Karlo симулациите не решават проблема. Те само развъртат някакви случайни размествания на сделките, но не дават отговор на въпроса например "Каква е вероятността бъдещия Drawdown да не надхвърли 20%". Аз лично искам например тази вероятност да е под 0.1%, но Монте Карло не може да ми даде този отговор.

Явно и тука ще трябва да се създават други числови редици и на тях да се търси доверителния интервал. Друго решение засега не виждам. Иначе ако този проблем не се реши веднъж и завинаги, пак ще остане ситуацията, при която няма да знаем какво може да се случи в бъдещето.

Сам разбираш, че докато си експериментираме с дребни акаунти от по 5-10 хиляди долара, можем да си позволим всякакви рискове в името на експеримента. Това обаче не можем да го правим, когато на карта вече са заложени милиони, при това част от тях няма да са лични, а ще ще са на други хора.

[K_W]

Monte Karlo симулациите не решават проблема. Те само развъртат някакви случайни размествания на сделките, но не дават отговор на въпроса например "Каква е вероятността бъдещия Drawdown да не надхвърли 20%". Аз лично искам например тази вероятност да е под 0.1%, но Монте Карло не може да ми даде този отговор.

Явно и тука ще трябва да се създават други числови редици и на тях да се търси доверителния интервал. Друго решение засега не виждам. Иначе ако този проблем не се реши веднъж и завинаги, пак ще остане ситуацията, при която няма да знаем какво може да се случи в бъдещето.

Сам разбираш, че докато си експериментираме с дребни акаунти от по 5-10 хиляди долара, можем да си позволим всякакви рискове в името на експеримента. Това обаче не можем да го правим, когато на карта вече са заложени милиони, при това част от тях няма да са лични, а ще ще са на други хора.

Разгледай все пак Монте Карло функциите в QА и по специално конфидънс нивото. Това което МК показва е най-лошите варианти на база история от трейдове.

Разбира се, няма как, каквото и да било базирано на изминали събития да ти гарантира бъдещето, че и с точност до части от процента. Пазарите не работят така. Трейдинга не работи така и няма как това да стане ако не базираш сделките си на база вътрешна информация (което е и незаконно). Все едно да търсиш система без губеща сделка.
Нашата цел е да намерим нещо максимално устойчиво и ефективно и от там да се надяваме, че ще работи добре и за в бъдеще.

Инвеститорите с милиони, че и повечето с хилядите, са наясно с тези неща, а тези които не са, не ти трябва да се захващаш с тях.

[Mateev]

Разгледай все пак Монте Карло функциите в QА и по специално конфидънс нивото. Това което МК показва е най-лошите варианти на база история от трейдове.

Разбира се, няма как, каквото и да било базирано на изминали събития да ти гарантира бъдещето, че и с точност до части от процента. Пазарите не работят така. Трейдинга не работи така и няма как това да стане ако не базираш сделките си на база вътрешна информация (което е и незаконно). Все едно да търсиш система без губеща сделка.
Нашата цел е да намерим нещо максимално устойчиво и ефективно и от там да се надяваме, че ще работи добре и за в бъдеще.

Инвеститорите с милиони, че и повечето с хилядите, са наясно с тези неща, а тези които не са, не ти трябва да се захващаш с тях.

Признавам си, че все още не съм си играл достатъчно с Quant Analyzer, но малкото, което го открих от няколко часа играчка, хич не ми хареса. QA всъщност дава грешни резултати от сметките си по причина, че не е наясно с истинското Equity. Поради тази причина смята всичко само върху баланса, което е много грешно.

За да може да направи верните сметки, трябва да си изясни какво е MAE и MFE на всяка една сделка, но репортите на MetaTrader-а не му я дават тази информация. От тука и гледаме различни стойности на критериите, и се чудим при кой продукт са верни и при кой - не. Поправи ме, ако греша.

[K_W]

Признавам си, че все още не съм си играл достатъчно с Quant Analyzer, но малкото, което го открих от няколко часа играчка, хич не ми хареса. QA всъщност дава грешни резултати от сметките си по причина, че не е наясно с истинското Equity. Поради тази причина смята всичко само върху баланса, което е много грешно.

За да може да направи верните сметки, трябва да си изясни какво е MAE и MFE на всяка една сделка, но репортите на MetaTrader-а не му я дават тази информация. От тука и гледаме различни стойности на критериите, и се чудим при кой продукт са верни и при кой - не. Поправи ме, ако греша.

Така е, за мен това не е голям проблем заради начина на търговия на системите които ползвам. Взимам го и предвид при анализа на данните.

Общо взето критерии за оценка много. Важното е да се намери нещо балансирано което да се представя що годе добре на всички изпитания. Граалите докато ги намерим... пазара си върви.

[alphaomega]

Теоретичния среден дроудаун на всяка стратегия която не използва фиксирани стопове може да се изчисли знаейки средната и максималната продължителност на отворените позиции и волатилността през цялата история.

Получава се плъзгаща средна която си има и стандартно отклонение и от там вече можем да видим какви са вероятностите за всеки един % дроудаун.

Ако стратегията пък използва фиксирани стопове, тогава волатилността не е от значение тъй като дроудауна е просто следствие от процента печеливши сделки.
Например, ако дадена стратегия има 90% печеливши сделки от 1000 вероятността за 7 поредни загуби е 0%.
При 50% печеливши сделки веротността за 7 поредни загуби е над 95%.

На този принцип лесно може да се прецени кои стратегии са подходящи за прилагането на агресивен ММ и голям лост.

Разбира се това просто дава някакъв ориентир за теоретичния риск.
Няма 100% гаранция че в бъдеще нещата ще се развият по същия начин както във миналото.

[Mateev]

На мене ми е най-лесно Equity-то да го преобразувам в сегменти. Тоест всички последователни губещи сделки да ги обединя в един губещ сегмент, а последователните печеливши - в един печеливш сегмент. Така ще получим Equity-зигзаг, в който на всеки сегмент се сменя посоката. Сегментите на един такъв зиг-заг би трябвало да са нормално разпределени, което означава, че тяхната дължина подлежи на статистическа обработка с точно смятане на бъдещите вероятности и диапазона, в който те ще се променят. Така че потенциалния бъдещ Drawdown подлежи на изчисление, но нещо много се насложни математиката около него.

Излизат нови и нови проблеми по-бързо, отколкото мога да ги разрешавам, и се трупат на опашка да чакат разрешението си. И всеки път, когато си помисля че опашката вече се е изчерпала, веднага се появяват други проблеми, които отново я удължават.

[K_W]

На мене ми е най-лесно Equity-то да го преобразувам в сегменти. Тоест всички последователни губещи сделки да ги обединя в един губещ сегмент, а последователните печеливши - в един печеливш сегмент. Така ще получим Equity-зигзаг, в който на всеки сегмент се сменя посоката. Сегментите на един такъв зиг-заг би трябвало да са нормално разпределени, което означава, че тяхната дължина подлежи на статистическа обработка с точно смятане на бъдещите вероятности и диапазона, в който те ще се променят. Така че потенциалния бъдещ Drawdown подлежи на изчисление, но нещо много се насложни математиката около него.

Излизат нови и нови проблеми по-бързо, отколкото мога да ги разрешавам, и се трупат на опашка да чакат разрешението си. И всеки път, когато си помисля че опашката вече се е изчерпала, веднага се появяват други проблеми, които отново я удължават.

"... би трябвало да са нормално разпределени..."

Ами НЕ, не би трябвало да са нормално разпределени, защото и пазарните движения не са. Иначе кривата всяка година щеше да е една и съща. Това вече сме го тъпкали, и ти сам си писал до колкото си спомням в тази насока. Ако имаш патерни в кривата на дроудауна, които са предвидими, просто трябва да не търгуваш тогава и ще си подобриш многократно стратегията.

Както при машин лърнингс, ако много търсиш все ще намериш нещо, но колко това няма да е случайност и стъкмистика? При положение, че е толкова трудно да се намери нещо, което да предвижда патерни със 60 % успеваемост, какво остава за нещо, което да предвижда, колко точно често предвиждащата система ще греши в бъдеще, при променливи пазарни условия. че и дори с под 1 % точност, нелепо ми звучи.

[Mateev]

Много бързо забрави, че навсякъде използвам доверителни интервали, които много точно могат да изчислят ПЕСИМИСТИЧНАТА ГРАНИЦА НА БЪДЕЩЕТО на дадена цифрова редица.

Колкото до различните видове разпределение - при всичките тях Expectancy и Standard Deviation се изчисляват по едни и същи формули, така че няма значение какво е разпределението на дадената цифрова редица. Освен това при изчисляването на доверителния интервал когато не се знае какво е разпределението, се използва Т-Разпределение на Стюдънт, което в безкрайността пак клони към нормалното разпределение. Така че всеки един аспект от моите изчисления е верен и точен.

Въобще в това отношение математиката е много строга, точна и ясна, и аз те съветвам да прочетеш малко повече литература по въпроса. Тези неща, които ги пиша в последните постинги за критериите за търговските стратегии, са МАТЕМАТИЧЕСКИ ТОЧНО И ЯСНО ОПРЕДЕЛЕНИ и за получените от тях резултати не може да има ни най-малко съмнение.

Когато за някакво число в бъдещето напиша, че с вероятност от 99.9% то ще бъде еди какво си, можеш да бъдеш абсолютно сигурен, че това наистина ще е точно така. Останалия 0.1% е заради черните лебеди, които няма как да се предвидят като време и като стойност на щетите, нанесени от тях.

Иначе ако все още се чудиш остана ли някаква неопределеност при търговските стратегии, която да не я знаем как да я изчислим, ще ти кажа, че има - това е потенциалния Curve Fitting, за който все още нямаме математически критерий как да изчислим неговото влияние. Можем само грубо да го оценим посредством Walk Forward оптимизация, но дори и тя не ни дава никакви гаранции за бъдещето.

Curve Fitting не е параметър на стратегията (на числовата редица от сделките). Той по-скоро е параметър на НАЧИНА НА СЪЗДАВАНЕ НА ТАЗИ ЧИСЛОВА РЕДИЦА, така че при него трябва да разгледаме с подробности какви са правилата, създали тази редица, и дали всяко едно от тях е статистически значимо или не.