Скрыть
Пример: +79031234567

Меню

Библиотека трейдера

Системы принятия решений

К сожалению, каким-то образом исказившейся целью многих тестирующих про­ектов становится разработка торговых стратегий, выжимающих максимум возмож­ных доходов из исторических данных. Предположение состоит в том, что, чем лучше они работали в прошлом, тем лучше они будут функционировать в будущем. Если бы это было правдой, то каждый, кто разработал бы историческую модель, хорошо ра­ботавшую в прошлом (подразумевая практически каждого, кто когда-либо использо­вал программное обеспечение для тестирования систем), был бы к сегодняшнему дню очень богат.

Как правило, тестирование происходит следующим образом. Трейдер складывает вместе несколько любимых технических исследований или графических фигур, кото­рые хорошо себя показали в прошлом, и гоняет компьютер час за часом в поисках точных значений для каждого параметра, которые давали бы наибольший доход. Под впечатлением фантастических результатов побеждает жадность, и он или она начинают сразу же торговать. Неизбежно трейдер попадает в полосу потерь и реша­ет, что что-то не так с его торговыми методами. Наиболее очевидным выходом будет оптимизировать систему снова и избавиться от проигрышных компонентов. Трейдер оптимизирует заново и с удовлетворением замечает, что изменения удалили большую часть проигрышных торгов. Снова уверенный, несмотря на предыдущие потери, он возобновляет торговлю только для того, чтобы получить новую неожиданную серию потерь. Многие трейдеры продолжают такие попытки до тех пор, пока не закончатся либо их деньги, либо терпение. Обычно подводят деньги, приводя их к убеждению, что они непременно добились бы успеха, если бы только могли себе позволить переоп­тимизировать систему и войти в торговлю еще разок.

Что действительно не так?

Первым и наиболее очевидным моментом является сомнительная ценность оптимизаций практически в любой форме. Любой индикатор или набор ин­дикаторов покажут огромный доход, будучи оптимизированы для получения лучшей комбинации параметров, даже при использовании случайного набора данных. Ведь анализируется миллионы комбинаций, поэтому существует очень большая веро­ятность, что некоторые из них, по крайней мере, задним числом, будут делать деньги. При столкновении с соблазном практически мгновенного обогащения, о чем сви­детельствуют вдохновляющие результаты оптимизации, искушение немедленно на­чать торговлю становится непреодолимым. Вера в процесс оптимизации настолько сильна, что трейдеры будут оптимизировать снова и снова, хотя состояние их торго­вых счетов должно было бы подсказать им, что они делают что-то не так. Это про­изошло с нашим трейдером в предыдущем примере. Вы можете услышать, как трей­дер говорит: "Только еще одна оптимизация, и я это сделаю." К сожалению, еще одна оптимизация никогда не решит проблемы. Результаты всех тестов говорят, что предугадывающие возможности оптимизации ограничены. Оптимизация была не в состоянии прогнозировать набор параметров, который давал бы доход на порт­феле лучший, чем стратегия случайного выбора.

Существует строгое объяснение того, почему оптимизация дает плохие результаты. Каждому статистику известно понятие потери свободы. В популярных терминах это значит, что каждый параметр, добавляющийся к торговой системе, представляет собой потерю степени контроля над конечной отдачей процедуры тестирования. Чем больше технических исследований или торговых правил вы вводите, тем менее здоро­выми и надежными будут результаты. Чем больше вы стараетесь улучшить систему, тем с меньшей вероятностью она будет работать так же, как при тестировании. Вам следует иметь от двух до пяти переменных. Чем меньше переменных, тем более надежны результаты. Интересное следствие такого подхода заключается в том, что он позволяет вам оглянуться на собственную проделанную работу и быстро по­нять, является ли она подгонкой под конкретный период рынка. Вероятность того, что система окажется подогнанной, напрямую зависит от количества переменных, использовавшихся при тестировании. Чем большее количество технических исследований и правил (особенно исключений из правил), тем больше модель подогнана. Остерегайтесь систем, которые настолько сложны, что требуют компьютера для того, чтобы с ними работать.

Другой путь избежать подгонки - отказ от создания систем, настроенных на специфические рынки. Это ловушка, в которую просто попасть, и это также подгонка. Хорошая система не обязана исторически работать на всех рынках, чтобы быть успешной, но она должна работать на большинстве рынков с небольшим количеством изменений от рынка к рынку. Если вы должны изменять систему с тем, чтобы адаптировать ее к каждому рынку, то есть серьезный изъян в основной системе. Рынки меняются, и лучшим способом добиться уверенности, что ваша система будет идти с ними в ногу, будет ее тестирование в неизменной форме на возможно большем количе­стве разнообразных рынков.

Не доверяйте результатам тестирования, которые не включают некоторой сво­боды для проскальзывания и комиссионных. Эти составляющие очень существенно изменят ваши результаты. Множество торговых систем дают небольшой стабильный доход при тестировании без допуска проскальзывания и на комиссионные и оказыва­ются убыточными, когда включается стоимость транзакций. Это особенно верно для систем краткосрочной дневной торговли. Чем чаще торгует система, тем более важ­ной становится стоимость транзакций.