стратегия Ваша торговая стратегия лучше случайно выбранной?

[!!NIKA!!]

  

 

Разработка торговой стратегии – сложная работа, даже если мы подключим только технические факторы и проигнорируем фундаментальные данные и сезонные циклы.

 

При разработке собственной стратегии необходимо учитывать множество переменных:

 

•       Какие индикаторы вы будете использовать?

•       Какие ценовые уровни вы будете использовать?

•       Таймфрейм, учитывающий продолжительность вашей торговли, стоп лоссы и тейк профиты.

 

 

Как только вы нашли хорошую стратегию, необходимо протестировать ее на исторических данных, и это позволит выяснить, является ли она лучше, чем случайный выбор переменных со случайным набором данных.

 

Анализ данных для торговой стратегии

 

Почему необходимо проверять свою стратегию на случайных данных?

 

Если я соберу несколько сотен стратегий, используя огромный набор переменных, выбранных случайным образом, через мгновение вы увидите, как торговая стратегия, имеющая истинное преимущество, превзойдет другой набор случайных переменных, примененных к случайным данным. Согласно статистике, при использовании широкого поиска характеристики случайной стратегии должны выходить за установленные рамки.

 

В качестве примера: если наша корзина содержит 10 переменных, и мы берем из нее 3 случайные переменные и проверяем их на реальных данных, значит, нам нужно брать набор из следующих 3-х и применять их к случайным данным.

 

С помощью компьютеров стало менее обременительным выполнять тестирование буквально миллионов комбинаций в поисках стратегии, обещающей успех.

 

Существует проблема, связанная с подгонкой кривой данных, что позволяет делать тестируемые данные более привлекательными, однако это обман, а не преимущество. Следует избегать подгонки кривой.

 

Еще одна проблема – это случайный успех

 

Когда вы берете несколько переменных и применяете их к набору данных, результаты могут выглядеть очень хорошими, и это может заставить вас думать, что вам стоит использовать именно эту торговую стратегию.

 

Вопрос в том, что если выбранные вами переменные случайны, и вы применяете их к реальным данным, то откуда вам знать, что это не просто «удача» и ваша торговая стратегия действительно хороша?

 

Сравните случайные переменные со случайными данными.

 

Перед вами кривая прироста капитала проверенной торговой стратегии только для длинных позиций S&P с использованием диапазона данных в период с 1 января 2004 года по 21 мая 2014 года.

 

 

Другие данные, на которые следует обратить внимание:

 

•       Процент прибыльных позиций: 75%,

•       Коэффициент прибыли: 3,36,

•       Совокупный среднегодовой прирост: 10,10%.

 

Стратегия использует следующие переменные применительно к каждой фактической сделке (они не являются рекомендациями к данной стратегии, но вы можете ее протестировать):

 

•       Цена открытия 6 предыдущих баров меньше или равна цене закрытия 9 предыдущих баров,

•       Максимум 6 предыдущих баров больше минимума 9 предыдущих баров,

•       Значение RSI 2 – цена закрытия сегодняшней сессии больше или равна 5 и

•       Значение RSI 2 – цена закрытия сегодняшней сессии меньше или равна 15.

 

Также учитывайте:

 

•       Наш стоп лосс: 2 х 20 (период ATR),

•       Максимальное время удержания открытой позиции составляет 10 дней,

•       Вход и выход по цене открытия следующего бара после генерации торгового сигнала.

 

Если не обращать внимание на последние 6 месяцев 2008 года, то кривая прироста капитала показывает определенный потенциал. После спада в 2008 году трейдеру был бы смысл вложить реальные деньги в эту стратегию.

 

Как противостоять случайным данным?

 

Чтобы наша стратегия имела истинное преимущество, нам нужно сравнить ее с чем-то, чтобы увидеть, что она превосходит результаты сравнения. С учетом того, что мы используем огромную базу данных переменных и выбираем их случайный набор, мы должны статистически увидеть некоторую производительность.

 

Один из способов сделать это – сравнить вашу стратегию со случайным набором исходных условий в ожидании того, что ваша стратегия будет работать лучше, чем случайная. Мы должны видеть, что наше возможное преимущество лучше, чем то, что было найдено с помощью вероятностного шанса.

 

 

Красные линии – это кривые прироста капитала случайных переменных, примененные к случайным данным

 

Сплошная синяя линия – это исходная кривая прироста капитала, а красные линии – это случайные сигналы и случайные данные. Наша стратегия, которая изначально выглядела хорошо, не превзошла случайные сигналы и данные. Сплошная синяя линия должна быть намного выше красных линий.

 

Что показывает тестирование вашей стратегии – лучше ли она, чем случайные сигналы?

 

Имейте в виду, что в данном примере я использовал случайные величины плюс реальные данные и случайные данные. Трейдер, который использует торговую стратегию, которая не была выбрана случайным образом, может проверить эту стратегию (свои собственные переменные) с указанной выше стратегией.

 

Если ваша стратегия не лучше случайной, то в чем ваше преимущество? Его просто нет.

 

Это аналогично людям, торгующим по уровням поддержки и сопротивления. Сравните эти уровни со случайными линиями на графике и задайте тот же вопрос, который вы должны задать для любого торгового подхода, – лучше ли они отрабатывают себя, чем случайные?

 

Это только один тест, который вы должны рассмотреть при разработке своей собственной торговой стратегии, хотя он один из наиболее важных.

 

Начните с гипотезы, соберите диапазон переменных, которые следует учитывать, чтобы они соответствовали этой гипотезе, и протестируйте различные наборы данных.

 

Ищите стратегию, которая превосходит случайные выборки, и, возможно, вы найдете свое торговое преимущество, которое будет служить вам долгие годы.

 

 

Переведено специально для Tlap.com

Изменено 10 июля, 2019 пользователем !!NIKA!!