Великолепная книга о тестировании и оптимизации - страница 7
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
1. Формирование торговой стратегии в виде блок-схемы. ........
Блок-схема Это очень старый и очень эффективный прием отсеять все левое. Где то на мягких дискетах 8" лежат проги создающие блок схемы на компьютерах фирмы DEC.
Применялся в больших коллективах.
Очень хорошо выявялет тех кто не сделал свою часть работы.
Одна беда, если блок-схемы рисуют "для себя", то начинают сокращать блоки и само рисование блок-схемы теряет цель,
т.е. перестает быть информативным.
При поиске грааля отрисовка блок-схем конечно бы помогла бы тем бы, что 98% идей оказались бы там где им и положено быть
- в урне. Однако, ктожь рисовать то будет, рынок уходит!, (вот и DEC ушла)
Как раз для проведения подобных исследований и была разработана программа - 'Программа управления тестированием и оптимизацией'.
По задачам изложенным в любезно предоставленной Mathemat
книге (за что ему отдельное спасибо) созданы макропрограммы позволяющие провести так-же и форвардный тест..
А жаль, очень бы хотелось узнать мнение "скептика филозова" :-)
Продолжаем "ни о чем", т.е. об оптимизации и оценке результатов. До этого я закончил на параметре PROM. Формулу здесь показывать не буду, ее можно найти в книге на стр. 94. Есть еще два критерия, основанных на этом: "PROM минус максимальная прибыльная сделка" и "PROM минус максимальная убыточная серия". Последний показатель автор называет самым надежным параметром оценки, так как устраняется влияние самой исключительной прибыльной серии ("готовься к худшему"), и предлагает ранжировать результаты именно по нему.
Далее идет стандартное, известное нам рассуждение о том, как искать нужный нам наилучший прогон из всех оптимизационных результатов (оптимум должен быть окружен близкими значениями, чтобы он был устойчивым). После этого, стр. 98-101, автор излагает методику оценки полных результатов оптимизации в целом, и показывает, в каких случаях эти результаты можно считать успешными, а в каких - нет. После чего он завершает предварительную главу об оптимизации рассуждениями о тестовом пространстве (при одном оптимизируемом параметре это кривая результатов с желательно пологим экстремумом).
Гл. 6 целиком посвящена практическому примеру, в котором мы снова проходим все этапы до оптимизации (не включая ее). Повторять не буду, но практиков могу сразу отослать именно к этой главе.
Гл. 7 - оптимизация вместе с форвардным анализом, которую автор рекомендует проводить после мультипериодного/мультирыночного теста. Вот тут все серьезно.
1. Отбор параметров. Понятно, что надо выбирать параметры, максимально влияющие на эффективность ТС ("значимые"). Те, которые слабо влияют на нее, лучше зафиксировать.
2. Выбор диапазона сканирования. Здесь все понятно: если наша система краткосрочная и основана на мувингах, то в этот диапазон нежелательно включать мувинги с периодом 1000, так как это скорее долгосрочный мувинг для данного ТФ. Шаг изменения - тоже все ясно: чем больше шагов, тем больше требуется времени на всю оптимизацию. Кроме того, автор утверждает, что слишком мелкий шаг может привести к curve fit.
3. Выбор данных. Нужно, во-первых, обеспечить достаточный объем выборки (стат. валидность), и, во-вторых, включить в данные достаточно широкий диапазон рыночных условий. Число степеней свободы (я говорил об этом ранее) тоже должно удовлетворять соответствующим критериям, чтобы не нарваться на curve fit. О степенях свободы - см. картинку:
4. Выбор тестового критерия, оценивающего единичный прогон. Об этом тоже говорили (например, PROM без максимальной прибыльной серии).
5. Выбор метода оценки интегральных результатов оптимизации. Сначала - оценка статзначимости. Снова картинка:
Второй метод оценки - по тестовому пространству. Картинка:
Если система торгует на пробой волатильности, то очень хорошая кривая результатов представлена выше. Пологий максимум и прибыльность. Такая кривая вполне перспективна.
Дальше автор говорит о мультирыночной мультипериодной оптимизации. Обоснование автора - более высокая статистическая валидность модели. Честно говоря, у меня есть сомнения в мультирыночной части такой оптимизации, если изначально модель будет работать на одном рынке. Но и автор тоже не настаивает на этом. Настоятельно необходимо тестировать на разных рынках, если торговаться будет портфель. Картинка:
Как совмещать все эти тесты, мне пока неясно. Вероятно, делать их независимо и искать общий оптимум.
Дальше идут соображения об интегральной оценке оптимизации с точки зрения эффективности системы. Повторяться не хочется, т.к. обо всем этом мы уже кратко говорили. Если в результате оптимизации средняя эффективность ТС соответствует заданному критерию прибыльности, имеет допустимые риски и выигрывает в сравнении с другими инвестиционными возможностями (скажем, Т-бондами), то система замечательна, и ее можно подвергать последнему тесту - форвард-анализу. Стоп. Отдыхаем.
Я скачал эту книгу в формате djvu с ihtik.lib.ru в разделе economy.
Ссылка такова: http://ihtik.lib.ru/economy_21dec2006/economy_21dec2006_495.rar
Ссылка битая.
Могу поделиться небитой: http://bigfx.ru/load/8-1-0-4
Хорошо бы было, если б хотя бы 5% форумян не просто скачали эту книжку, но еще и прочитали... Это могло бы существенно повысить качество тестирования/оптимизации в сравнении с тем, что наблюдаем сейчас. А то надоели уже эти бесконечные картонные граали и недоумение их авторов, обижающихся на результаты в реале.. .
Когда скачают, да ЕЩЁ и прочитают, то вопросов еще больше появится ;).... некоторые начнут кофе и золото считать......
Юра, спасибо за ссылочку. Давненько я в эту тему не заглядывал.
2 rider: вряд ли это "когда" наступит.