Создание системы отбора стратегий и формирование портфеля
Интересно. Перечислите пожалуйста признаки, по которым Вы оцениваете эффективность торговой системы.
1) Выбираем некоторый набор метрик
2) Выбираем только те стратегии у которых хотя бы 1 метрика на всех вариантах путей цены не хуже заданной (Например, для профит фактора не менее 1.6 для каждого графика).
3) Формируем веса портфеля таким образом, чтобы уже все метрики используемые выше были не хуже заданных на всех вариантах путей.
Для класса Б поправка в пункте 2 - все метрики должны быть не хуже. и в 3 делаем одинаковые веса.
Великий думатель предлагает другие варианты вроде TOPSIS, Probabilistic Sharpe Ratio и др для отсева стратегий и кучу невнятных вариантов по портфелю. По поводу корреляций стратегий не уверен что стоит с этим связываться, сложность и так не слабая получается.
Сейчас разрабатываю архитектуру тестера чтобы можно было легко вносить правки.
Столкнулся с проблемой отбора прибыльных стратегий и формирования портфеля.
На входе:
1)Имеем например 1000 вариантов графика цены со схожими свойствами.
2)Очень много вариантов простых систем (сотни тысяч). Как они получаются в контексте задачи не важно, но для понимая приведу пример. Имеем простые сигналы: пересечение 2х машек, превышение RSI определенного порога, повышение волатильности выше порога. Для простоты параметры индикаторов будут браться стандартными. Из этих сигналов и получаем пары вход-выход.
...
А что - так много прибыльных стратегий удалось найти, прибыльных на форварде? Упомянутые выше - ни разу не такие. Так что задача подбора портфеля из них, имхо, преждевременная.
Технические решения по подбору портфелей стратегий/символов/настроек описывались и в статьях, и в кодобазе, насколько я помню (вот только один пример, чтобы далеко не ходить).
- 2020.01.16
- www.mql5.com
А что - так много прибыльных стратегий удалось найти, прибыльных на форварде? Упомянутые выше - ни разу не такие. Так что задача подбора портфеля из них, имхо, преждевременная.
Технические решения по подбору портфелей стратегий/символов/настроек описывались и в статьях, и в кодобазе, насколько я помню (вот только один пример, чтобы далеко не ходить).
Вряд ли эта задача имеет решение. По крайней мере "Лига" ее не решила насколько я понимаю.
К сожалению тут нельзя выкладывать ссылки на сторонние ресурсы, посмотрите блог пользователя bascomo на смартлабе. Он берет множество простых стратегий и отбирает только те которые пережили кучу вариантов графиков цены( разные инструменты). У меня идея схожая но цены я беру не реальные а генерирую их синтетически (монтекарло), и вот на этих синтетических данных я хочу проводить отбор. (Да я знаю и понимаю про возможные артефакты генерации, сложности создания синтетика и тп)
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Добрый день коллеги! Столкнулся с проблемой отбора прибыльных стратегий и формирования портфеля.
На входе:
1)Имеем например 1000 вариантов графика цены со схожими свойствами.
2)Очень много вариантов простых систем (сотни тысяч). Как они получаются в контексте задачи не важно, но для понимая приведу пример. Имеем простые сигналы: пересечение 2х машек, превышение RSI определенного порога, повышение волатильности выше порога. Для простоты параметры индикаторов будут браться стандартными. Из этих сигналов и получаем пары вход-выход.
Как из полученных пар правильно отбирать системы успешно отработавшие по какому то критерию например на 98% вариантов путей цены?
Как быть с результатами которые в большинстве графиков дали хороший исход но сделок на каждом графике было мало. Например на 90% путей мы получили прибыль, но в каждом отдельном варианте графика сделок было меньше 100 или вообще не более 5?
Как из отобранных систем формировать портфель?
Пока план вижу так:
Этап 1 Отсев плохих вариантов
Разделяем стратегии на 2 класса
Класс А - для стратегий с количеством сделок >= 100
Класс Б - для стратегий с количеством сделок < 100
Для каждого класса предусмотреть свой набор критериев отбора, например для класса А расчет PSR, макс просадку и тп (эти метрики необходим подбирать)
Этап 2. Отбор в портфель
Для каждого класса создать свою методику отбора портфеля, для класса Б веса для всех стратегий будут одинаковыми, а для А класса разбить стратегии на группы по корреляции и назначать веса согласно группе.
Хотелось бы послушать мнение сообщества по этому поводу, может кто подскажет по каким критериям отбирать стратегии, или как то по другому формировать портфель?
Главная цель - полная автоматизация отбора и формирования портфеля.