Обсуждение статьи "Когда закрывать позицию: Анализ выживаемости и модель конкурирующих рисков в дискретном времени на MQL5"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Когда закрывать позицию: Анализ выживаемости и модель конкурирующих рисков в дискретном времени на MQL5:

Выходы по фиксированным правилам не учитывают изменения состояния, пока позиция открыта. Мы реализуем модель конкурирующих рисков в дискретном времени полностью на языке MQL5, оцениваем условные вероятности событий определённого типа — срабатывания тейк-профита и стоп-лосса — методом Ньютона — Рафсона по таблице «сделка — период» с изменяющимися во времени признаками и преобразуем накопленные вероятности событий в правило «удерживать или закрывать» на каждом баре. Затем мы сравниваем это правило с выходами по фиксированным тейк-профиту и стоп-лоссу при одинаковой логике входа.

Большая часть усилий при разработке торговой системы уходит на определение момента входа в рынок. Мы оптимизируем фильтр, настраиваем глубину истории, спорим о подтверждении сигнала. Затем добавляем тейк-профит с отношением прибыли к риску два к одному и стоп-лосс на расстоянии одного ATR — и больше об этом не думаем. Такой выход по фиксированным правилам отбрасывает всю информацию, которую рынок даёт нам после входа в сделку.

Подумайте о том, что происходит после открытия позиции. Цена проходит полтора R в вашу пользу, и движение замирает. Волатильность удваивается. Цена снова опускается ниже скользящей средней, которую ранее пробила вверх. Каждый из этих фактов меняет вероятность достижения тейк-профита раньше стоп-лосса. Выход по фиксированным правилам их не учитывает.

В области медицинской статистики подобная задача была решена несколько десятилетий назад. Открытая позиция — это пациент под наблюдением. Каждый бар, в течение которого позиция остаётся открытой, — это ещё один период, когда она находится под наблюдением и с возможностью наступления события. Позиция выбывает из исследования одним из двух взаимоисключающих способов: срабатывает тейк-профит или стоп-лосс. Это конкурирующие риски — возникновение одного из них окончательно исключает возникновение другого. Если раньше происходит закрытие по времени, наблюдение цензурируется.

Такая постановка вопроса устраняет две ошибки, допускаемые примитивным классификатором типа «принесет ли эта сделка прибыль?». Сделка, которая остаётся открытой к моменту закрытия по времени, представляет собой цензурированное наблюдение, а не ошибочный прогноз. При этом состояние сделки не является статичным — показатели MFE, MAE, расстояние до каждого барьера и режим волатильности меняются на протяжении всего срока действия позиции. Модель условной вероятности наступления события в дискретном времени естественным образом учитывает изменяющиеся во времени ковариаты; классификатор, выдающий прогноз лишь один раз при входе, этого не может.

Ниже приведена полная реализация на языке MQL5. В ней не используются ни DLL, ни среда выполнения ONNX, ни ALGLIB. Мы формируем таблицу «сделка — период» и оцениваем две условные вероятности событий определённого типа методом максимального правдоподобия с регуляризацией. Затем на основе накопленной вероятности события мы на каждом баре принимаем решение: удерживать позицию или закрыть её. Результат сравнивается с выходами по фиксированным правилам на четырёх инструментах при одинаковых значениях всех параметров; в отчёте приводятся в том числе неудачные результаты.

Автор: Adewumi Babatunde Gbadebo