Нужен ли демо-сервер, работающий по выходным ? - страница 5
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
Жаль, не получилось услышать людей в теме. Видимо, не в том месте написал.
Монте-Карлят стратегии с целью анализа рисков, для оценки прибыльности этот метод непригоден.
Например, для стратегий, управляющих портфелем из большого количества инструментов, может быть интересен VaR в случае если, допустим, корреляции между отдельными инструментами изменятся.
но даже для советников могла бы быть большая польза, особенно в случае если будет реализовано биржевое ценообразование на фиктивных активах. это могло бы быть необычайно познавательно для понимания ценообразования и разработки конкурентноспособных роботов в условиях торговли без маркетмейкерского влияния.
Стратегия, созданная подобным образом, не будет работать на реальном рынке. Сначала постройте модель, корректно описывающую процессы ценообразования на реальном рынке.
Стратегия, созданная подобным образом, не будет работать на реальном рынке. Сначала постройте модель, корректно описывающую процессы ценообразования на реальном рынке.
Зачем модель? Предшествующий торговый день в записи. Тут и дебрифинг своей торговли за день можно провести практически "в режиме реального времени", а если ещё и раздвижка спредов/стоп-уровней будет моделироваться - чем не аналитический инструмент?
Не подходит "для понимания ценообразования и разработки конкурентноспособных роботов в условиях торговли без маркетмейкерского влияния" (с) MetaDriver
Для анализа существующей истории вполне подходит тестер, демо-сервер не нужен.
Не подходит "для понимания ценообразования и разработки конкурентноспособных роботов в условиях торговли без маркетмейкерского влияния" (с) MetaDriver
Для анализа существующей истории вполне подходит тестер, демо-сервер не нужен.
Монте-Карлят стратегии с целью анализа рисков, для оценки прибыльности этот метод непригоден.
Например, для стратегий, управляющих портфелем из большого количества инструментов, может быть интересен VaR в случае если, допустим, корреляции между отдельными инструментами изменятся.
Думаю, верно понимаю различные методики оценки рисков при Монте-Карлинге. Только не понимаю, какое это отношение имеет к практике алготрейдинга?
Такое ощущение, что на определенном этапе начинается какой-то самообман системостроительства. Можно какой-нибудь пример, когда применение Монте-Карло дает обоснованное забраковывание ТС или наоборот?
На мой дилетантский взгляд, Монте-Карлить ТС - это какая-то далекость, проявляющаяся в лобовом применении простых вероятностных теорий к тому, где они не валялись. Перемешивать сделки ТС для оценки чего бы то ни было- даже звучит, как какой-то бред.
Не навязываю, но ближе к практике можно было бы высказать каждому (кому не безразлично) мнение по этим темам:
Зачем нужно Монте-Карлить стратегии?
Жаль, не получилось услышать людей в теме. Видимо, не в том месте написал.
На "человека в теме" не претендую, но годами собирал портфели из нескольких ТС и кое-какие наблюдения успел сделать.
Во-первых, пару слов о докладчике и том вебинаре. Арсен, и его команда создали модуль для Wealth-Lab, который, на сколько я знаю были готовы распространять на коммерческой основе. Этот модуль позволяет монтекарлить ценовые ряды, а затем запускать на этих измененных рядах ТС, тем самым получая множественные реализации equity одной и той же стратегии. Настораживает здесь то, что во-первых, в этом вебинаре явно заложен коммерческий интерес, а во-вторых, и самое главное, сама методика очень спорная и по мне так вообще не приемлема.
Арсен и его команда используют количественные оценки рынка делая уклон на параметрические методы статистики. Эти самые статистики не очень-то и меняются при перемешивании рядов. Но кто сказал, что если дисперсия и математическое ожидание после перемешивания остались неизменными, то мы можем сделать равенство между первоначальным и перемешенным рядом? Нет не можем. Перемешенный ряд уже не имеет ни какого отношения к первоначальному ряду, хотя его многие количественные статистики остаются неизменными. Арсен перемешивает данные блоками, так, что бы автокорреляционные связи были не изменными. Но делая так, мы все равно очень рискуем. Какую величину блока выбрать? Почему мы делаем априорное допущение, что на рынке существуют только быстрые автокорреляции. В самом деле, если на рынке существуют долговременные зависимости, то любая нарезка на блоки будет некорректна. Также, если признать, что рынок фрактален, то получается что ценовой ряд представляет из себя бесконечно вложенные временные горизонты влияющие друг на друга. Делая монтекарло даже на блоки, мы скорее всего ломаем эти горизонты.
Для любителей монтекарлить, привожу показательный график RS-статистики на "подумать":
Что такое RS-статистика? По сути это сложный тест на определение детерминизма системы. Его наличие показывает, что изучаемая система зависит от своего прошлого состояния, и развивается во времени. В отличие от примитивного AR, RS не задается конкретной формулой функциональной взаимосвязи и мерит все доступные временные горизонты. Он способен показать взаимосвязь на горизонте от трех баров до бесконечности. Если эта взаимосвязь уходит в бесконечность, то любое деление ценового ряда даже на сколь угодно крупные куски не приемлемо. Теперь давайте посмотрим на картинку выше. Валютная пара EURUSD судя по углу наклона зеленой линии значимо отличается от классического случайного блуждания помеченного синей линией 'rand'. Но что интересно, если перемешать эту валютную пару, временная взаимосвязь тут же пропадет и евро превратиться в ненормальное случайное блуждание, а ведь основные статистики, даже само распределение останутся неизменными. Далее мы видим, что зеленая линия не имеет значимых перегибов, а значит потенциально, ее память безгранична. Стало быть, с точки зрения RS деление на отрезки некорректно.
Попытка же запускать ТС на эконометрических моделях типа ARIMA (или что у него там было изображенно) вообще полный бред. Ведь что такое модель и как она создается? Берется некий объект, например рынок. Изучается несколько его свойств. При том, под свойствами понимается то, что мы видим, а не то, что происходит на самом деле. Далее эти свойства описывают несколькими математическими функциями. Затем функции объединяют в "модель". Вуаля, новая модель готова. На каком основании мы делаем знак тождества между моделью и рынком мне до сих пор не понятно.
Ну и последняя "пуля" в любителей монтекарлить. Все рынки взаимосвязаны. Перемешивая данные мы разрушаем межрыночные взаимосвязи. А по сути это главное. Было неоднократно замечено, что стратегии имеют уникальное свойство ломаться одновременно. При этом, стратегии могут быть разработаны разными людьми и иметь разные подходы к торговле и даже торговаться на разных рынках. Но вдруг однажды они все по необъяснимым причинам ломаются. Такое было например в группе разработчиков в которую я входил до недавнего времени. Однажды, начиная с весны-лета 2012 года, все стратегии запущенные у нас на ФОРТСе просто перестали зарабатывать. Так-то.
В общем резюмируя: можно сколько угодно монтекарлить рынок играя в статистику и строить сколь угодно ровные equity, но практический результат это не улучшит. т.к. нет определенной взаимосвязи между результатом и качеством наших оценок, т.к. само качество оценок определяет лишь степень нашей веры в полученный результат и не более того.
Попытка же запускать ТС на эконометрических моделях типа ARIMA (или что у него там было изображенно) вообще полный бред. Ведь что такое модель и как она создается? Берется некий объект, например рынок. Изучается несколько его свойств. При том, под свойствами понимается то, что мы видим, а не то, что происходит на самом деле. Далее эти свойства описывают несколькими математическими функциями. Затем функции объединяют в "модель". Вуаля, новая модель готова. На каком основании мы делаем знак тождества между моделью и рынком мне до сих пор не понятно.
Это как раз касается напрямую еще и топикстарта
Ну и последняя "пуля" в любителей монтекарлить. Все рынки взаимосвязаны. Перемешивая данные мы разрушаем межрыночные взаимосвязи. А по сути это главное.
Этот "контрольный выстрел" по какой-то причине, однако, делает из некоторых алготрейдеров "зомби".
На видео все же управляющий одного из самых перспективных алго-хэдж-фондов, а что-то странное в словах...
Только не понимаю, какое это отношение имеет к практике алготрейдинга?
Такое ощущение, что на определенном этапе начинается какой-то самообман системостроительства. Можно какой-нибудь пример, когда применение Монте-Карло дает обоснованное забраковывание ТС или наоборот?
Ваша личная практика вряд ли покрывает хотя бы 10к инструментов внутри одной стратегии. Это нужно лишь тем, кто ставит себе цель конкурировать с крупнейшими игроками в investment management. Доходность уходит на второй план после рисков, если нужно привлечь существенный капитал.
Некоторые зависимости на рынке сохраняются существенное время, но нужно понимать, что они не вечны. Можно ставить на всё и максимизировать собственный доход (так делают лудоманы и суицидники), либо посчитать возможные последствия убыточного сценария и пожертвовав частью доходности снизить риски. Один из способов оценить возможные последствия - метод Монте-Карло. Делают это не перемешиванием доходностей инструментов, а sampling'ом из многомерных распределений доходностей, которые схватывают основные зависимости между инструментами.
Пример могу привести. Допустим, некто собирается использовать "лавина" -образную стратегию (на форуме эту стратегию много обсуждали) на индексах акций разных стран (с целью диверсификации). Применение метода Монте-Карло покажет, что эта стратегия имела бы очень высокие риски в случаях, когда корреляции между индексами росли (кризис в Еврозоне, Азиатский кризис и тому подобное). Адекватный трейдер в таком случае не включит в портфель всю Еврозону/Азию, т.к. внутри этих групп стран много похожих рисков, а будет искать страны с максимально различными экономиками.
Ну и последняя "пуля" в любителей монтекарлить. Все рынки взаимосвязаны. Перемешивая данные мы разрушаем межрыночные взаимосвязи. А по сути это главное.
Решение для оценки рисков, сделанное за месяц-год десятком людей, это просто ничто. Я уверен, что стандартные меры риска типа Sortino/Kalmar/Sharpe ratio принесут больше пользы, чем попытки купить "нечто" сделанное для заработка на околорынке.
Объясню подробнее. Коммерческие модели, покрывающие сотни тысяч инструментов, учитывают взаимосвязи всех классов инструментов во всём мире. В них не используется перемешивание. Теоретические основы для этих моделей были разработаны около 40 лет назад; я общался с тремя компаниями (из примерно десятка найденных), у которых модели построены по одному и тому же принципу, разница в мелких деталях. Из-за того, что модели оценки рисков у большинства компаний очень похожи происходят нехорошие вещи типа quant meltdown в 2007 году (все недооценивают риски одних и тех же инструментов, а после неожиданных флуктуаций капитала приходит понимание правильных рисков).
Секрета из основных принципов построения моделей для оценки рисков никто не делает. Причина в том, что дешевле купить готовую модель, чем потратить на порядки больше средств на данные и реализацию.
Что касается ваших сомнений о применимости перемешивания - полностью поддерживаю.
В общем резюмируя: можно сколько угодно монтекарлить рынок играя в статистику и строить сколь угодно ровные equity, но практический результат это не улучшит. т.к. нет определенной взаимосвязи между результатом и качеством наших оценок, т.к. само качество оценок определяет лишь степень нашей веры в полученный результат и не более того.
Играть в статистику умеют все, кто знают нужные формулы - подставил данные, получил результат. Однако не все могут понять границы применимости методов и правильно интерпретировать результаты. Нужно не оценивать риски (считать VaR и прочее), а понимать источники рисков и делать так, чтобы их влияние было минимально.
Например, строить оптимальные портфели умеют все, а это один из способов минимизации рисков. Делать так, чтобы они работали out-of-sample - немногие, т.к. нужно как минимум догадаться, что исторические оценки mean/covariance для доходностей не применимы. Правильная оценка mean - секрет получения прибыли. Адекватная оценка covariance - тоже сложная задача, но есть коммерческие решения стоимостью порядка 10^5 USD.
Ваша личная практика вряд ли покрывает хотя бы 10к инструментов внутри одной стратегии. Это нужно лишь тем, кто ставит себе цель конкурировать с крупнейшими игроками в investment management. Доходность уходит на второй план после рисков, если нужно привлечь существенный капитал.
Как правило, подобные ТС возможно разделить на виртуальные независимые друг от друга по логике ТС. Т.е. Equity_All делится на набор {Equity_i} (i = 1, ..., N). Часто такие виртуальные ТС являются моносимвольными.
Некоторые зависимости на рынке сохраняются существенное время, но нужно понимать, что они не вечны. Можно ставить на всё и максимизировать собственный доход (так делают лудоманы и суицидники), либо посчитать возможные последствия убыточного сценария и пожертвовав частью доходности снизить риски. Один из способов оценить возможные последствия - метод Монте-Карло. Делают это не перемешиванием доходностей инструментов, а sampling'ом из многомерных распределений доходностей, которые схватывают основные зависимости между инструментами.
Составлять оптимальный портфель согласно какой-либо мере риска - это оптимизационная задача, которая иногда вообще имеет аналитическое решение (для Sharpe ratio, например). При чем тут термин Монте-Карло - не ясно.
Пример могу привести. Допустим, некто собирается использовать "лавина" -образную стратегию (на форуме эту стратегию много обсуждали) на индексах акций разных стран (с целью диверсификации). Применение метода Монте-Карло покажет, что эта стратегия имела бы очень высокие риски в случаях, когда корреляции между индексами росли (кризис в Еврозоне, Азиатский кризис и тому подобное). Адекватный трейдер в таком случае не включит в портфель всю Еврозону/Азию, т.к. внутри этих групп стран много похожих рисков, а будет искать страны с максимально различными экономиками.
Искать корреляции между различными рынками не пришлось бы. Т.к. решение вышеобозначенной оптимизационной задачи, примененнной не напрямую к активам, а к набору {Equity_i} (где i -это номер символа, к которому применили в вашем примере "Лавину") показало бы все риски, что сопутствуют данной ТС.
Ну и конечно, в случае активного портфеля, оптимизационная задача решается по методу, чем-то схожему с Sampling. Когда по-ходу производятся перебалансировки в порфтеле стратегий.
На том же видео свое видение данного момента можно увидеть, начиная отсюда. Кстати, график параболы эффективного фронта для меня лично не является очевидным. Нужно еще ознакомиться. Чувствую собственную безграмотность.
Решение для оценки рисков, сделанное за месяц-год десятком людей, это просто ничто. Я уверен, что стандартные меры риска типа Sortino/Kalmar/Sharpe ratio принесут больше пользы, чем попытки купить "нечто" сделанное для заработка на околорынке.
Я еще готов признать что для инвесторского портфеля (купил много разных акций и держи) оценка риска как дисперсии может принести хоть какую-то пользу. Но что это дает алготрейдеру, торгующему портфелем ТС? Даже классических инвесторов интересует не столько сам VaR, не их координаты, относительно границы эффективного фронта, а вероятность наступления второго 2008 года. Якобы эту вероятность можно вычислить используя распространенные методики, в основе которых лежит постулат о том, что риск это дисперсия. Но фактически все что определяют эти методы, это кусок сайза которым надо торговать. Но это ничтожнейший из вопросов, т.к. единственно чем мы можем управлять это размером позиции и понять что счет, например, чрезмерно волотилен можно и без всяких там VaR.
Зайдем с другой стороны. Как волатильность счета влияет на наклон equity (отрицательный или положительный)? - Никак. Как размер сайза влияет на само качество сигналов ТС? - Никак, скорее здесь обратная связь. Так зачем мы пытаемся использовать эти методики? Что полезного они нам несут? По мне риском является не волатильность счета, а степень неопределенности, с которой мы сталкиваемся всякий раз, когда заключаем новую сделку. Если в целом, вероятность на успех будет составлять 50%, то каким бы размером позиции мы не торговали, рано или поздно мы сольем на комиссионных и форс мажорах.