Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1142
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
Ещё раз повторяю, ваш алгоритм не верный, это классическая ошибка первокурсника экономического вуза, забыть про корень от длинны выборки при вычислении SR разных длин, значения такого вычисления будут существенно разные при разном количестве трейдов, не возможно будет сравнить эквити за месяц и год. Ёлки палки, погуглите про это что ли... Или придется запостить эти вычисления на суд мировой общественности на элиттрейдере и будет стыдно, так как это не какой нибуть кастомный софт, а один из доминирующих и такой фэйл...
У вас есть небольшая проблема - сначала вы придумываете формулу и приписываете её нам, потом пытаетесь найти ошибку в этой формуле. Вспомните/почитайте википедию , например https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%A8%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B0
Там же по ссылке найдете стандартное отклонение
Это ещё цветочки, при таком алгоритме, если это эквити ресемплировать(например прорядить в два раза) то по ихней формуле чисто совсем будет другим, хотя отношение прибыли к риску не изменилось почти)))
Это ещё цветочки, при таком алгоритме, если это эквити ресемплировать(например прорядить в два раза) то по ихней формуле чисто совсем будет другим, хотя отношение прибыли к риску не изменилось почти)))
Не нужно умными словами прикрываться. Ресемпл относится к другой теме, здесь мы берем только выборку PnL без всякой временной шкалы и считаем на ней коэффициент Шарпа.
У вас есть небольшая проблема - сначала вы придумываете формулу и приписываете её нам, потом пытаетесь найти ошибку в этой формуле. Вспомните/почитайте википедию , например https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%A8%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B0
Там же по ссылке найдете стандартное отклонение
Послушайте, Википедия - не заменит ВО, в Викепедии не учли всю гамму того что происходит на практике, что длинны эквити\PnL могут быть какой угодно длинны, а в Википедии подразумевается что вы измеряете только за год и никак иначе где четкое количество дневных ретурнов.
Вот http://economic-definition.com/Other_branches_of_mathematics/Koefficient_Sharpa_Sharpe_Ratio__eto.html например почитайте.
Да вообще кто лабораторку хотя бы делал раз, должен знать про нормировку SR
Cтандартное отклонение Доходности. Этот наш с вами старый друг-приятель: мы-то думали, что разбили его в пух и прах, - ан нет; вот он, тут как тут, - восстал из пепла, чтобы поучаствовать в качестве компонента риска в вычислении доходности с поправкой на риск. Заметьте себе, что тут чрезвычайно важно выразить эту статистическую величину для соответствующего промежутка времени - в идеале, как уже было сказано выше, для одного года. Вследствие специфики этого расчета (когда эта цифра изменяется в непосредственной зависимости от квадратного корня от количества частных значений наблюдений), для этого необходимо или умножение, или деления квадратного корня из количества наблюдений. Например, предположим, что у вас есть ежедневные данные за год, которые определяют дневное стандартное отклонение, скажем, в $10,000, или в 1% (пусть сумма капитала равна $1 миллиону). Чтобы найти стандартное отклонение в годовом исчислении, надо умножить эту цифру на квадратный корень из количества операционных дней в году. Если зачеркнуть в календаре выходные и праздничные дни, получится примерно 250 плюс-минус один-два дня, и квадратный корень из этого числа будет равен примерно 15.9. Следовательно, если дневное стандартное отклонение равно $10,000, или 1%, то стандартное отклонение в годовом исчислении будет равно примерно $159,000, или 15.9%.
В формуле расчета коэффициента Шарпа такое нормирование по временным промежуткам необходимо производить для того, чтобы полученные результаты имели смысл. Заметьте, что эта формула допускает корректировку с учетом таких факторов, как то, что набор данных может быть неполным (например, данные за полгода), и то, что периоды времени не обязательно будут равняться одному дню. Однако в своих объяснениях этих загадочных явлений я буду полагаться на мнение своих друзей-профессионалов в области статистики.
К этому моменту вы уже, наверное, бросились вычислять свой коэффициент Шарпа, и вам интересно, следует ли вам стыдиться или, наоборот, гордиться тем результатом, который у вас получился. Следуя простому эмпирическому правилу, я думаю, что почти всегда надо стремиться к тому, чтобы коэффициент Шарпа, рассчитанный по вышеописанному методу, был больше или равен единице. Например, если предположить, что безрисковая процентная ставка равна 5%, а стандартное отклонение дохода в годовом исчислении составляет 15%, то, чтобы достичь этого порога, для такого портфеля нужно было бы, чтобы доходность была не менее 20%:
0
Не нужно умными словами прикрываться. Ресемпл относится к другой теме, здесь мы берем только выборку PnL без всякой временной шкалы и считаем на ней коэффициент Шарпа.
ресемпл - как наглядный способ фальсификация алгоритма SR
давайте по шустрому меняйте алгоритм пока никто не заметил)))
ресемпл - как наглядный способ фальсификация алгоритма SR
давайте по шустрому меняйте алгоритм пока никто не заметил)))
Понятно, спасибо. В бан
Я думаю, вы нашли объяснение, почему вычисление Шарпа немного растет с ростом начального депо. Да и по большому счету, чем больше начальный депо (база для расчетов) при тех же самых абсолютных изменениях баланса/эквити, тем меньше волатильность средств на счете в относительных величинах.
PS SR >3 - вполне нормальное значение SR, если конечно не подгонка, у HFT-шников он может быть двузначный:)
Это хорошо, что вы умеете пользоваться поиском. https://smart-lab.ru/blog/267416.php
Послушайте, Википедия - не заменит ВО, в Викепедии не учли всю гамму того что происходит на практике, что длинны эквити\PnL могут быть какой угодно длинны, а в Википедии подразумевается что вы измеряете только за год и никак иначе где четкое количество дневных ретурнов.
Вот http://economic-definition.com/Other_branches_of_mathematics/Koefficient_Sharpa_Sharpe_Ratio__eto.html например почитайте.
Да вообще кто лабораторку хотя бы делал раз, должен знать про нормировку SR
То, на что напирает данный пользователь, можно посмотреть на видео здесь на 4 мин 30 сек - https://ru.coursera.org/lecture/portfelnyye-investitsii/vidieo-6-schitaiem-koeffitsiient-sharpa-v-eksielie-WjPm0
Это хорошо, что вы умеете пользоваться поиском. https://smart-lab.ru/blog/267416.php
как раз сидел и рассматривал форекс, впечатлившись постами, которые выше. В частности о коэффициенте Шарпа более 3-х.
Да, возможно конечно создать HFT стратегию и я где то в одной из веток показывал её прибыльность...
НО
Как только появляется спред, всё летит в тар тарары.
С другой стороны, при уменьшении количества сделок, также получается хорошая стратегия, но опять же НО...
Ох уж эти форексовские прорезки по тренду, т.е. тех игроков, которые открылись правильно, опять убивают коэффициент Шарпа...
Вобщем, я даже и не знаю, как можно получить такой высокий коэффициент ..