Popularni Postovi

Izbor Urednika - 2019

Kako shvatiti da je savjetnik zastario?

Dobar dan, dame i gospodo, trgovci na Forexu!

Često čujem pitanja početnika o tome zašto vam je potreban test za vrijeme optimizacije, kako procijeniti rezultate dobivene tijekom testiranja i optimizacije, kako usporediti rezultate ispitivanja i rad savjetnika u stvarnom vremenu.

I najvažnije pitanje: "Kako shvatiti da je savjetnik zastario, prestao raditi kako treba i vrijeme je da ga povučete s računa?"

Upravo na ta pitanja danas ću pokušati odgovoriti.

Backtests i stvarno trgovanje

U praksi se često događa da sustav koji je pokazao dobre rezultate u testiranju unatrag ne može donijeti zaradu u stvarnom trgovanju. To je zbog osobitosti back-testiranja provedenog na povijesnim podacima na koje se sustav prilagođava kao rezultat optimizacije.

Programi za testiranje unatrag ne uzimaju u obzir neke čimbenike koji utječu na uspjeh trgovine, na primjer, stupanj likvidnosti alata ili konkurenciju drugih ponuditelja. Ispitivanje ne dopušta uzimanje u obzir mogućih tehničkih poteškoća, koje su (ako ostavimo po strani pitanje brzine izvršenja aplikacija) najvažnije za visokofrekventno trgovanje, svode se na nedostatke u komunikaciji, neispravnosti brokera i same razmjene. Nedostaci testiranja unazad korisno je razmotriti kako bi trijezno procijenili mogućnosti vašeg sustava.

Jedna od faza testiranja sustava je njegova optimizacija tijekom koje se robot prilagođava povijesnim podacima kako bi postigao bolji rezultat. Promjenom vrijednosti različitih parametara algoritma gotovo svaki trgovinski sustav može biti prisiljen pokazati plus na prethodno poznatom segmentu povijesti cijena. Štoviše, broj korištenih parametara je važan: jednostavniji sustav koji koristi mali broj varijabli teže je optimizirati, ali uvođenjem svakog dodatnog uvjeta i parametra, rezultat trgovanja može se poboljšati. Međutim, rastuća teorijska profitabilnost ne znači da sustav postaje sve bolji. Robot jednostavno bolje odgovara povijesnim podacima. Komplicirajući sustav, moguće je postići da će u otvorenoj priči raditi na svim mogućnostima, ali na tržištu će donijeti samo gubitke.

Apoteoza složenosti trgovačkih sustava su neuronske mreže koje imaju puno parametara. Robot utemeljen na neuronskoj mreži, pamtivši veliku količinu informacija, može se toliko prilagoditi povijesnim podacima da će ih ubuduće jednostavno koristiti. Stoga, posebno kada je riječ o složenim sustavima s velikim brojem koeficijenata, s postupkom optimizacije treba postupati s oprezom.

Dobar sustav trebao bi pokazati barem neki pozitivan rezultat bez optimizacije, ako se sva profitabilnost postigne samo o njegovom trošku, onda pisac robota ima razloga razmišljati. Po mom mišljenju, u procesu optimizacije nije uvijek vrijedno zadržavati se na koeficijentima sustava na kojima se postiže najbolja profitabilnost tijekom testiranja unatrag. Ako je vrijednost parametra vrlo blizu ruba pozitivnog raspona (na primjer, 7 s pozitivnim rezultatima od 5 do 20), tada ima smisla pomaknuti vrijednost parametra bliže sredini.

Napredni testovi

Što je test naprijed? Ovo je test parametara sustava dobivenih tijekom optimizacije na drugom povijesnom uzorku podataka, osim optimizacijskog. Ako to objasnimo na prstima, prvo podešavamo svoje postavke na dio povijesti, pronalazeći neke bolje skupove (to se naziva optimizacija), a zatim u kasnijem dijelu povijesti provjeravamo jesu li ove postavke još uvijek prikladne ili više nisu relevantne i savjetnik s njima počeo se spajati. Mnogi početnici zanemaruju testiranje naprijed. Nadam se da sam vam objasnio zašto ovo ne biste trebali zanemariti.

Najbolji skup parametara na određenom dijelu povijesti ne mora biti najbolji na kasnijem dijelu - sve se može promijeniti stotinu puta. I, mislim, još jednom prije instaliranja savjetnika za stvarni život, reosiguranje i provjeravanje parametara i dalje ne škodi, čak i ako ste sin arapskog šeika, a umjesto salveta koristite dolare.

Za razliku od utvrđenih razloga, forward test nije nužno provjera u ispitivaču strategije. Prosljeđivanje se može obaviti putem interneta na demo ili malom stvarnom računu. Ovaj pristup ima i prednosti i nedostatke. Glavni nedostatak je što takvo ispitivanje traje vrlo dugo. A plus može poslužiti i činjenici da su očitanja ispitivanja što je moguće bliže stvarnim pokazateljima (zapravo, to su stvarni pokazatelji). Odnosno, sigurno ćete vidjeti kako se ponaša strategija ovog brokera u ovoj vrsti računa.

Općenito, test naprijed ima tri glavna cilja, a ne jedan. Prve dvije važne su za pridržavanje ispitne tehnologije. Potonje pruža važne i jedinstvene informacije o očekivanjima dobiti i riziku za buduće trgovanje na stvarnim računima.

Dakle, glavni cilj test - da biste razumjeli jesu li rezultati dobijeni tijekom optimizacije stvarni. Činjenica je da je pravilno dizajniran trgovački sustav trebao biti profitabilan ne samo u području optimizacije, već i naknadno (u naprijed i u stvarnom vremenu). Ali to se ne događa uvijek - neki trgovinski sustavi jednostavno ne mogu prijeći test unaprijed, počevši sipati odmah nakon razdoblja optimizacije. Takvi su sustavi na početku jednostavno neupotrebljivi, bez obzira koliko se trudili optimizirati njihove parametre. Otuda i pravilo - ako sustav namjeravate koristiti u stvarnom trgovanju, jednostavno je dužan proći testiranje unaprijed.

Drugi cilj test - kako bi se izbjegla prevelika optimizacija parametara sustava. Često, ako se ne slijedi tehnologija optimizacije, čak se i dobar sustav može ponovno optimizirati. To se može dogoditi zbog prisutnosti previše pravila i filtera, prevelikog broja optimiziranih parametara ili premali korak za optimizaciju.

Ispitivanje unaprijed daje mjeru učinkovitosti, nazvanu pokazatelj učinka unaprijed, koja uspoređuje godišnju stopu prinosa za unaprijed razdoblje sa stopom dobiti dobivene tijekom optimizacije. Lako je odrediti ponovnu optimizaciju parametara na temelju usporedbe godišnjih stopa prinosa - ako su vrlo različite, bavite se ponovnom optimizacijom.

I tu dolazimo treći cilj forward testiranje - mjerenje profitabilnosti i rizika sustava za utvrđivanje investicijskih očekivanja. Idealno dizajnirani i optimizirani sustav imat će iste pokazatelje profita i rizika za unaprijed razdoblje i sljedeće trgovanje kao za razdoblje optimizacije. Ako se stopa prinosa na tečaj unaprijed značajno razlikuje od profita unaprijed ili u stvarnom vremenu, takve postavke nisu prikladne. Nadam se da sada nemate pitanja o izvodljivosti provođenja testiranja naprijed.

Demo testovi i testovi uživo računa

Mnogi pokušavaju testirati savjetnike na demo računima. Vrlo često se može čuti: "Progonim ovog savjetnika na demonstraciji." Ako ćete stvarno koristiti ovog ili onog savjetnika za stvarne račune, to ne biste trebali učiniti.

prvoNa demo računima nema problema s performansama. Većina brokera konfigurira svoje demo servere tako da trgovac nema problema s proklizavanjem i rekvizitima. Kao rezultat toga, često se dogodi da robot dobro funkcionira na demonstraciji, a kada se instalira na stvarni račun, počne gubiti novac.

drugo, vrlo često broker pruža "najbolje širenje" na demo računima. Kada otvorite demo račun, najvjerojatnije ćete dobiti ponude s minimalnim mogućim razmakom za ovog brokera. Dakle, utjecaj ovog faktora može u velikoj mjeri utjecati na ideju o ukupnoj profitabilnosti savjetnika.

i trećeradeći s demo računima, ne doživljavate psihološki pritisak. Ovaj faktor također ima pozitivan učinak na profitabilnost računa.

Stoga je najbolje testirati savjetnike na malim stvarnim računima - 100-200 dolara u većini slučajeva je dovoljno. Pored toga, mnogi brokeri sada osiguravaju cent račune. Pa ipak, u idealnom slučaju vrijedi pokušati savjetnike testirati upravo na poslužiteljima na kojima namjeravate naknadno trgovati.

Ključni pokazatelji trgovinskih sustava

Sada ćemo analizirati glavne pokazatelje trgovačkih sustava, razmisliti treba li obratiti pažnju na određene pokazatelje i koliko su oni važni.

Maksimalno povlačenje

Voditi bilo koji posao skupo je. Forex je isti posao kao i svi drugi, a trošak dobiti od trgovanja određuje se ovdje rizikom i maržom.

Maksimalno smanjivanje je vrijednost najdubljeg smanjenja krivulje prinosa na trgovačkom računu prije nego što dosegne novi maksimum. Psihološki je vrlo teško izdržati velika zaostajanja u stvarnom trgovanju. Prilikom odabira skupova obično ne uzimam u obzir rezultate s odbitkom većim od 15-20%. Kada izračunavam upravljanje novcem, pokušavam postići maksimalno povlačenje jednog para ne više od 10-15%. Kada radite s velikim iznosima, preporučuje se da maksimalno dopušteno povlačenje na računu ne bude veće od 5%. Sami prosudite kako je lijepo za nekoliko mjeseci ispustiti račun od deset milijuna za 20%. Nisu svi živci tako snažni i ponekad se javljaju sumnje u korišteni trgovački sustav. Što je veća maksimalna iskorištenost, veći je psihološki pritisak koji trgovac doživljava.

Trgovanje je potrebno kako biste zaradili novac. Niz izgubljenih ugovora pogađa ego trgovca, uznemiruje i prisiljava ga na nepristojne odluke. To se, naravno, više odnosi na ručno trgovanje, ali ipak, kada trguju robotima, algoritamski trgovci prate stanje svojih računa, tako da se neće biti moguće potpuno riješiti psihološkog faktora u algoritamskom trgovanju (iako se utjecaj ovog faktora uvelike izjednačava eliminirajući potrebu za trgovcem. donose odluke o trgovanju). Pa ipak, ako trgovac nije psihološki spreman prihvatiti takva odustajanja, bolje je unaprijed odrediti prihvatljiv okvir, čak i na samoj obali, prilagodbom lotorova savjetnika na odgovarajući način.

Potreban je kapital

Potrebni kapital - minimalni iznos novca za trgovinu savjetnika. Znajući maksimalno iskorištenje i pravilno postavljanje upravljanja novcem, možemo odrediti iznos minimalnog ulaganja za trgovanje savjetnikom. Naš je zadatak izdvojiti takvu količinu novca kako bismo uz podešeno upravljanje novcem mogli mirno izdržati barem 1,5 maksimalnih povlačenja, bez nepotrebnih nervoza. Neki profesionalni trgovci osigurani su prihvaćanjem 3 maksimalna povlačenja.

Broj ponude

Svaka vrsta trgovačkog sustava ima vlastiti pouzdan broj transakcija. Za trgovanje unutar dana to je obično od 200 do nekoliko tisuća transakcija godišnje. Za trgovanje na D1, broj transakcija godišnje može doseći tek 10. U svakom slučaju, vrijedno je zapamtiti da što je više transakcija u statistici, to je pouzdaniji rezultat. U pravilu je minimalan broj transakcija za ocjenu parametara sustava sto.

Prosječna dobit po trgovini

Pri razvoju trgovinskog sustava vrlo je važno obratiti pažnju na ovaj pokazatelj. Što je viša prosječna dobit po trgovini, to je bolje. Ponekad se dogodi da u testovima kada trgujete s lotom 0,1 sustav daje 3-5 dolara dobiti po trgovini. Provjerivši sve ostale parametre, trgovac odlučuje staviti sustav na stvarni račun. Nakon nekog vremena ispada da sustav gubi novac.

Kada se procjenjuju statistike stvarnog računa, ispada da je prosječna dobit po trgovini u negativnoj zoni. Kako se to dogodilo? Samo testiranje provedeno je s razmakom od dvije točke i bez uzimanja u obzir stvarnosti. Pokazalo se da je pravi razmak bio 3 boda više od planiranog i kao rezultat toga od prosječne dobiti po trgovini ostalo je samo 2 dolara. I zaboravili su uzeti u obzir proklizavanje, koje je "pojelo" još dva boda. Plus proviziju, koja je uglavnom zaboravljena. I na kraju je prosječna dobit bila minus jedan dolar.

Prosječna dobit po trgovini važan je parametar i kako ne bi žustro tražili brokera na kojem će "ovo" raditi u plusu, vrijedno je usredotočiti se na vrijednosti ne manje od 10 bodova (10 USD po trgovini s lotom 0,1) ili još bolje - više ,

Postotak dobitka

O tome sam već mnogo pisao, ali ponovit ću to još jednom. Mnogi profesionalci rade s postotkom profitabilne trgovine od 50, 40 ili čak manje. Ali psihološki je to vrlo teško i ne mogu svi izdržati takvu trgovinu. U pravilu, nizak postotak (ispod 50%) objašnjava se visokim omjerom prosječne profitabilne transakcije i prosječne neprofitabilne transakcije - od 3 do 1 i više. Takva je ravnoteža karakteristična za dugoročne sustave trgovanja. Scalper sustavi i sustavi unutar dana obično obilježavaju vrijednost od 60-70 posto ili čak i više, ali zarada od gubitka tamo obično nije veća od 1 do 1. Ali takvi su sustavi već ugodniji za trgovanje i njihove krivulje prinosa izgledaju glađe , Ipak, izuzetno je teško pronaći takav sustav, koji je istovremeno stabilan - ponekad je trgovanje s postotkom profitabilnih transakcija manjim od 50% manje vremena.

Procjena dobiti

Nakon što ste usporedili prosječni godišnji profit sustava trgovanja s drugim instrumentima ulaganja koji koristite i odlučili se za preporučljivost korištenja sustava u ovom smislu, vrijeme je da procijenite TS prema riziku i potrebnom kapitalu. Godišnja dobit od 100 000 američkih dolara je cool, ali ako vam treba 2 milijuna za depozit, to je samo 5% godišnje, nije tako cool. Štoviše, ako je maksimalno smanjenje od 25%, što odgovara 500 000 USD ili omjer rizika i rizika od 1 do 5 - to općenito nije gore.

I obrnuto, ako je za istu dobit potrebno 100K s rizikom od 10% ili 10K, tada je omjer profitabilnosti i rizika već 10: 1. A ovo je samo nevjerojatan rezultat.

Povrat prilagođen riziku - RAR

Gornji primjeri sugeriraju ispravnu ideju da se procjena profitabilnosti sustava mora obaviti uzimajući u obzir rizik neophodan za dobivanje ove profitabilnosti. Omjer profitabilnosti i rizika (omjer nagrade i rizika) upravo je takav pokazatelj. On uspoređuje maksimalni godišnji povrat s najvećim dopuštenim iskorištenjem.

Na primjer, godišnji povrat u iznosu od 25 000 američkih dolara s povlačenjem od 5000 dolara dat će nagradu za omjer rizika od 5. U pravilu, što je taj omjer veći, to je bolje. Mnogi trgovinski sustavi imaju ovaj pokazatelj od 5 do 10.

Povrat na kapital

Profit bi općenito trebao smatrati povratom od ulaganja. Izračunava se jednostavno - dovoljno je da se godišnja dobit podijeli s minimalnim potrebnim kapitalom.

Evo primjera: imamo sustav koji daje maksimalno iskorištenje od 10 000 USD i godišnju dobit od 40 000 USD. Omjer profitabilnosti i rizika je prilično dobar, jednak je četiri. Na primjer, spremni smo za odustajanja od 20% i tada ćemo prihvatiti odbitak na testu za 10% (dvostruka marža). Tada će minimalni kapital za trgovanje s nama biti 100.000 USD. Uloživši 100.000 USD, dobit ćemo 40.000 USD godišnje ili prinos jednak 40% godišnje.

Prednost razmatranja godišnjeg povrata je jednostavnost usporedbe. Ovo je općeprihvaćeni standard koji također olakšava usporedbu određenog trgovinskog sustava s drugima.

Učinkovitost sustava

Ova metoda uspoređivanja dobiti različitih sustava uzima u obzir prihode od sustava u kontekstu trenutnih tržišnih prilika. U različitim razdobljima tržišta imaju veći ili manji potencijal za dobit i logično bi bilo obratiti pozornost na to kada uspoređujemo pokazatelje.

Ovdje vrijedi uvesti još jednu definiciju.Potencijalna tržišna dobit je dobit koju možete dobiti kupnjom svakog dna i prodajom svake verzije za razmatrano vremensko razdoblje (obično godinu dana).

Naravno, nijedan trgovinski sustav nije sposoban istisnuti sve s tržišta. Stoga možete unijeti poseban koeficijent - učinkovitost trgovinskog sustava. Ovo je učinkovitost efikasnosti sustava koji pretvara potencijalni profit koji nudi tržište u stvarni profit od trgovanja na račun trgovca. Na primjer, pretpostavimo da je neto dobit sustava 25.000 USD, a potencijalna 300.000 USD. Tada je učinkovitost sustava (25/300) = 8,33%. Ovo je prilično dobra izvedba. U prosjeku, prilično dobre strategije trgovanja imaju omjer od 5% ili više.

Pokazatelj učinkovitosti olakšava usporedbu sustava za različita tržišta i u različitim razdobljima. Tržišta se neprestano mijenjaju i oni pokazatelji koje je sustav imao u prošlosti se nikad neće ponoviti. U isto vrijeme, učinkovitost sustava prilično je pouzdan pokazatelj. Učinkovitost, koja iz godine u godinu ostaje na visokoj razini, pokazatelj je stabilnosti i visoke kvalitete trgovinskog sustava i sugerira da bez obzira kako se tržište promijenilo, sustav i dalje kontinuirano i stabilno profitira od njega.

Faktor dobiti

Umjesto da sustav ocjenjujemo prema prosječnoj godišnjoj dobiti, prikladniji je takav parametar smatrati faktorom dobiti. Zapravo, ovaj je koeficijent još jedan pokušaj mjerenja učinkovitosti trgovinskog sustava. Faktor dobiti je kvocijent dijeljenja ukupne dobiti na ukupni gubitak. Na primjer, faktor dobiti od 1,5 može značiti da sustav u prosjeku izgubi 2 (3/2 = 1,5) na svaka 3 dolara zarade. Vrijednost iznad 1 ukazuje da sustav može zaraditi novac. Što je viša jedinica, to je učinkovitija. Preporučljivo je ne uzeti u obzir sustave s faktorom dobiti ispod 1,3 i idealno težiti vrijednosti od 1,6.

Stabilnost trgovine

Stabilnost trgovine najvažnija je karakteristika trgovinskog sustava. Što je sustav trgovanja stabilniji u svakom pogledu, to je bolje. I obrnuto, što je sustav neuredniji i nestabilniji, to je opasniji i, samim tim, trebao bi izazvati velike sumnje. Slažete se, kad su rezultati vrlo pogrešni i teško je nagađati hoćete li dobiti dobit od 80% ove godine ili će sustav izgubiti sve u posljednjem mjesecu godine i preći u minus - nije najbolje stanje stvari. Pogledajmo kako možete izmjeriti stabilnost trgovine i koji se pokazatelji koriste za to.

Podjela dobiti i gubitaka

Ujednačenost raspodjele dobiti i gubitka u testnim i forward uzorcima najvažniji je pokazatelj stabilnosti. Čista neto dobit koju sustav donosi ništa ne govori o njegovoj stabilnosti. Uostalom, svu zaradu mogli su ostvariti u samo mjesec dana u godini, dok je ostatak vremena sustav procurio novac. Raspodjela dobiti i gubitaka tijekom vremena daje dobru predodžbu o tome koliko ćete se morati brinuti prilikom korištenja sustava.

Pretpostavimo da sustav ima zaradu od 50 000 USD tijekom petogodišnjeg razdoblja s povlačenjem od 10 000 USD. Na primjer, kao što je prikazano u tablici:

godinedobitulegnuće
201350 0005 000
201430 0006 000
201510 0007 000
2016- 15 0009 000
2017- 25 00010 000

Najveća dobit bila je u prvoj godini, najveći gubitak - u posljednjoj. Pored toga, ako sastavite grafikon profitabilnosti, vidjet ćemo krivulju pada. Što je još gore, godišnja povlačenja rastu. Ovaj je trgovinski sustav procvjetao u prve dvije godine, nakon čega je već nekoliko godina očito pripojio kapital.

Ili neki drugi primjer:

godinedobitulegnuće
2013-15 0005 000
2014110 00010 000
2015-15 0007 000
2016-15 0006 000
2017-15 0004 000

Čak i brzi pogled na tablicu pokazuje da je sav profit ostvaren u 2014. godini. Ostalo vrijeme sustav je uporno gubio novac. To je samo po sebi dovoljno da odustane od takve strategije.

I treći primjer:

godinedobitulegnuće
201310 0007 000
20145 00010 000
201510 0006 000
201610 0005 000
201715 0004 000

U sva tri primjera rezultirajuća dobit iznosila je 50 000 USD uz maksimalno iskorištenje 10 000 USD. Ali obratite pozornost na ujednačenost rezultata u potonjem slučaju. Osim toga, sustav pokazuje ugodan smjer prema gore i smanjenje odljeva. Štoviše, sustav je imao maksimalno iskorištenje u najudaljenijem razdoblju rada. Sve to ukazuje na sasvim zadovoljavajuću stabilnost trgovinskog sustava.

Evo još jednog primjera:

godinedobitulegnuće
2013- 25 00010 000
2014- 15 0009 000
201510 0007 000
201630 0006 000
201750 0005 000

Ovaj je primjer obrnut od prvog. Ova je opcija, usprkos nedvosmislenom poboljšanju pokazatelja, također najvjerojatnije neprikladna. Ali ako postoji velika želja da se to još uvijek koristi u trgovini, tada je prije svega potrebno pronaći odgovor na pitanje: zašto je prije tako loše funkcionirao i sada tako dobro funkcionira? Možda je to privremeni faktor, a neko vrijeme nakon što se sustav pokrene, već će se iscrpiti.

Općenito, trebalo bi vas voditi sljedećim pravilom - što su rezultati ujednačeniji, to su bolji. Ako profitabilnost ima tendenciju, potrebno je da je umjereno prema gore, a ne obrnuto. Štoviše, svaki bi trend trebao biti opravdan.

Deal distribucija

Raspodjela transakcija obično se izračunava na potpuno isti način kao i raspodjela dobiti i gubitaka za određeno vremensko razdoblje. Što je ravnomjernija distribucija, to je bolje, naravno.

Najbolja strategija je ona u kojoj se dobit i gubici ravnomjerno raspoređuju kroz razdoblje. Ali nikada nećete postići savršenu uniformnost. Stoga je važno osigurati da barem glavna dobit ne bude primljena kao rezultat jedne ili više serija uspješnih transakcija.

Uzgred, niz dobitnih i izgubljenih obrta također bi trebao biti ravnomjerno raspoređen na cijelom web mjestu. Što je manje standardno odstupanje, to je predvidljiviji i stabilniji rezultat trgovanja.

Dakle, stabilan trgovački sustav ima sljedeća svojstva:

  • najefikasnija raspodjela dobiti i gubitka;
  • ravnomjernija raspodjela pobjeda i poraza;
  • ravnomjernija raspodjela serija pobjeda i poraza.

Maksimalno povlačenje

Maksimalno odstupanje igra presudnu ulogu u procjeni rizika trgovinskog sustava. Trebalo bi je procijeniti u odnosu na ostale gubitničke serije koje generira trgovački sustav. Po definiciji maksimalno povlačenje - Ovo je najveći gubitnički niz ponuda, ali također je važno znati koliko je ova serija posla veća od ostalih. Na primjer, ako je maksimalno povlačenje samo 20-40% više od svih ostalih razdoblja crpljenja, to može poslužiti kao dodatni dokaz stabilnosti sustava.

Ako je vaša maksimalna propuštenost 300% prosječne propuštenosti, onda je to prilično loš znak. Osim, naravno, ako je to uzrokovano objektivnim razlozima poput pada burze ili drugih više sile. Takve događaje je gotovo nemoguće predvidjeti i često dovode do značajnih gubitaka, pa je vrijedno pokušati se zaštititi od više sile. To se postiže uvođenjem posebnih algoritama u strategiju koji ograničavaju maksimalne gubitke.

Najveći pobjednički niz

Trebalo bi ga ocjenjivati ​​na isti način kao i najveća serija gubitaka. Treba ga usporediti s prosječnim dobitnim nizom. Pored toga, najveći dobitni niz ne bi trebao osigurati razmjerno veliki udio u ukupnoj dobiti strategije.

Dodatni statistički alati za ocjenu uspješnosti trgovine

Za procjenu učinkovitosti trgovinskih sustava često se koriste različiti faktori. Omogućuju vam sagledavanje rezultata trgovanja u kontekstu različitih čimbenika. Mnogi od tih koeficijenata već su uzeti u obzir, pa ću im dati samo kratki opis. Neki se još nisu razmatrali, a ja ću se malo više posvetiti njima.

Oštri omjer

Učinak ulaganja često se mjeri u obliku disperzije dohotka. Jedan od takvih pokazatelja je oštri omjer. Ovaj koeficijent pokazuje kako su aritmetička srednja vrijednost AHPR, smanjena za rizik bez rizika, i standardno odstupanje SD-a od HPR-ove serije. Vrijednost netrizične kamatne stope RFR (Risk Free Rate) obično se izjednačava s kamatnom stopom na dohodak na depozit u banci ili stopom prihoda na trezorske obveznice.

Više o ovom koeficijentu možete saznati ovdje.

Dobit preko vremena zadržavanja (HPR)

U svojoj knjizi "Matematika upravljanja novcem", Ralph Vince koristi koncept HPR (vraća razdoblje zadržavanja) - dobit za vrijeme održavanja transakcije. Dogovor koji je donio 10% dobiti odgovara HPR = 1 + 0,10 = 1,10. Dogovor koji je donio gubitak od 10% odgovara HPR = 1-0. 10 = 0,90. Na drugi način, HPR vrijednost za transakciju može se dobiti dijeljenjem vrijednosti bilance nakon zatvaranja transakcije (Stanje zatvoreno) s vrijednosti bilance u trenutku otvaranja transakcije (Stanje otvoreno):

HPR = BalanceClose / BalanceOpen

Dakle, svaka pozicija ne odgovara samo rezultatu transakcije u novčanom obliku, već i HPR-u. To vam omogućuje usporedbu sustava, bez obzira na upravljanje novcem koje se koristi u svakom slučaju. Jedan od pokazatelja takve usporedbe je aritmetički prosjek - AHPR (prosječni prinosi razdoblja držanja).

Uz aritmetičku sredinu, Ralph Vince uvodi pojam geometrijske srednje vrijednosti, koji smo označili kao GHPR (vraća se geometrijsko razdoblje), što je gotovo uvijek manje od aritmetičke srednje vrijednosti AHPR.

Sustav s najvišom geometrijskom sredinom donijet će najveći profit ako trgujete na temelju reinvestiranja. Geometrijska srednja vrijednost manja od jedne znači da će sustav izgubiti novac ako trguje na temelju reinvestiranja.

Matematički očekivanje (vijek)

Prosječna vrijednost može se izračunati ne samo za uzorak, već i za slučajnu varijablu, ako je poznata njegova raspodjela. U ovom slučaju posebno značenje srednje vrijednosti je matematičko očekivanje. Matematičko očekivanje karakterizira "središnju" ili prosječnu vrijednost slučajne varijable.

Za profitabilno trgovanje, matematička očekivanja trebaju biti veća od nule, plus sve režijske transakcije (poput namaza, razmjena, proboja, provizija i tako dalje). Više informacija o matematičkom očekivanju možete pronaći ovdje.

Standardno odstupanje

Već smo razgovarali o standardnom odstupanju kada smo govorili o stabilnosti trgovinskog sustava. Ova vrijednost prikazuje raspon vrijednosti u odnosu na prosječnu vrijednost. Manja je vrijednost standardnog odstupanja, što je rezultat stabilniji, veća je vrijednost - manja je vjerojatnost da ćete dobiti prinos blizu prosječne vrijednosti. Sada kada razumijemo što je standardno odstupanje, prijeđite na detaljnije razmatranje ove karakteristike.

Za trgovačke račune često se koriste tri prosjeka: prosječna profitabilnost za određeno razdoblje, prosječna dobit i prosječni gubitak. Tada je logično izračunati tri standardna odstupanja za svaki prosjek: standardno odstupanje za prosječnu profitabilnost, standardno odstupanje za prosječnu dobit i standardno odstupanje za prosječni gubitak.

Prosječna profitabilnost definira se kao zbroj dobiti i gubitaka podijeljen s njihovim brojem, a ta vrijednost pokazuje najvjerojatniju vrijednost profitabilnosti koju račun može donijeti tijekom određenog razdoblja. Standardno odstupanje za prosječni povrat rezimira dobitke i gubitke. Ako pretpostavimo da je raspodjela profitabilnosti sustava podređena uobičajenoj distribuciji, tada će se s vjerojatnošću od 95% vrijednost potencijalnog prinosa nalaziti u rasponu dva standardna odstupanja od prosječnog rezultata.

Analizirajući standardno odstupanje od prosječne dobiti, možete znati koliki je raspon dobiti u odnosu na prosječnu vrijednost. Što je standardno odstupanje manje, što je očekivaniji rezultat bliži prosječnoj vrijednosti, to je stabilnija.

Parametri MAE i MFE

Gledajući krajnji rezultat trgovanja, koji predstavlja ishod trgovanja, ne možemo izvući nikakve zaključke o prisutnosti zaštitnih zastoja (Stop Loss) ili o učinkovitosti preuzimanja dobiti. Vidimo samo datum otvaranja pozicije, datum zatvaranja i konačni rezultat - dobit ili gubitak.

Nemajući podatke o promjenjivoj dobiti tijekom radnog vijeka svake trgovačke pozicije i o svim pozicijama u agregatu, ne možemo donositi prosudbe o prirodi trgovinskog sustava. Koliko je rizično, kako je ostvaren profit, gubitak od papira? Odgovori na ta pitanja mogu nam dati dovoljno pomoću parametara MAE (Maximum Adverse Excursion) i MFE (Maximum Povoljna Izlet).

Svaka otvorena pozicija do zatvaranja stalno doživljava kolebanje dobiti. Svaka je transakcija u razdoblju između otvaranja i zatvaranja dosegla maksimalan profit i najveći gubitak. MFE pokazuje maksimalno kretanje cijena u povoljnom smjeru. Prema tome, MAE pokazuje najnepovoljnije kretanje cijena. Bilo bi logično izmjeriti oba pokazatelja u bodovima, ali ako se trgovina odvijala različitim valutnim parovima, a zatim dovedeni do zajedničkog nazivnika, možete koristiti novčani izraz.

Svaka zaključena transakcija odgovara rezultatu te transakcije i dva pokazatelja - MFE i MAE. Ako je transakcija zaradila 100 USD, ali istodobno je MAE (maksimalni plutajući gubitak tijekom radnog vremena) dosegao - 1000 USD, to nije najbolji način za karakterizaciju ove transakcije. Prisutnost mnogih transakcija s pozitivnim rezultatom, ali s velikim negativnim MAE vrijednostima za svaku transakciju, govori nam da sustav nadmašuje neprofitabilne pozicije, a prije ili kasnije takvo je trgovanje osuđeno na propast.

Slično tome, možete dobiti informacije iz MFE vrijednosti. Ako se pozicija otvorila u pravom smjeru, MFE (neiskorištena maksimalna dobit) od transakcije dosegla je 3000 dolara, ali kao rezultat transakcija je zatvorena s rezultatom od dodatnih 500 dolara, može se reći da bi bilo lijepo pročistiti sustav zaštite neiskorištene dobiti. To može biti neka vrsta plutajućeg zaustavljanja (Trailing Stop) koju po cijeni možemo povući povoljnim kretanjem u našem smjeru. Ako je manjak dobiti sustavno, tada se sustav trgovanja može značajno poboljšati. MFE će nam reći o tome.

Van Tharp tehnika procjene

Kvaliteta evaluiranog sustava, Van Tharp predlaže da se mjeri kao omjer matematičkog očekivanja i standardnog odstupanja rezultata transakcije:

gdje je M (x) matematičko očekivanje,

σ je standardno odstupanje.

Rezultirajuća vrijednost R klasificira se kako slijedi:

manje od 0,16 - vrlo loše kvalitete,

od 0,16 do 0,20 - malo,

od 0,20 do 0,25 - prosjek,

od 0,25 do 0,30 - dobro,

od 0,30 do 0,50 - izvrsno,

od 0,50 do 0,70 - izvrsno,

od 0,70 i više - gral.

Dakle, što je veće matematičko očekivanje sustava i što je manje njegovo standardno odstupanje, to je veća kvaliteta sustava.

U našem slučaju matematičko je očekivanje jednostavan prosjek svih transakcija:

gdje je xi rezultat i-te transakcije,

n je broj transakcija koje je izvršio trgovački sustav.

Standardno odstupanje je kvadratni korijen varijance:

Pa, kako pronaći varijancu, već smo analizirali stotinu puta.

Tehnika izračunavanja procjena Sortino koeficijenta

Sortino koeficijent je omjer matematičkog očekivanja i standardnog odstupanja rezultata transakcija s negativnim povratima:

gdje je M (x) matematičko očekivanje,

σ 'je standardno odstupanje s negativnim povratom.

Rezultirajuća vrijednost klasificira se kako slijedi:

manje od 0,24 - vrlo loše kvalitete,

od 0,24 do 0,30 - malo,

od 0,30 do 0,38 - prosjek,

od 0,38 do 0,45 - dobro,

od 0,45 do 0,75 - izvrsno,

od 0,75 do 1,00 - izvrsno,

od 1.00 i više - gral.

Standardno odstupanje negativnog standardnog odstupanja je kvadratni korijen prosječne vrijednosti zbroja kvadrata trgovine sa gubicima:

Pri izračunavanju vrijednosti odstupanja treba uzeti u obzir važnu točku: pozitivne transakcije nisu isključene iz izračuna, njihove vrijednosti zamjenjuju se nulama. To utječe na broj obrta (n) u formuli.

Pa kako znati ako sustav više ne radi?

Shvaćanje da sustav više ne radi vrlo je važno za trgovca.Što učiniti ako na računu dođe do dužeg povrata novca? Sustav je prestao raditi, a vrijeme je da ga uklonite? Ili se završava razdoblje povlačenja? Mnogi trgovci, posebno početnici, nemaju apsolutno nikakav akcijski plan za takav slučaj.

Mnogi iskusni trgovci reći će da planiraju pričekati određeno razdoblje, a ako sustav ne počne izlaziti iz propadanja, tada će biti odlučeno da to više ne radi. Drugi popularan pristup je čekati dvostruko odstupanje prikazano na testovima. Ali koliko su tačna ova dva pristupa? Podržavaju li ih statistike? Koliko vremena treba čekati? Zašto je to dvostruko povlačenje, a ne, recimo, trostruko? Nema statistika o tome, to je samo način da se to učini.

Pa ipak, kako shvatiti da je sustav pokvaren? Uz pomoć starih, neprovjerenih statističkih metoda, ili se još uvijek isplati malo razmišljati? Pokušajmo drugu opciju za promjenu.

I počet ćemo razmišljati o čemu se radi kada sustav prestane raditi. Pa, to znači da više ne radi, ne djeluje onako kako je bilo postavljeno. Sve što trebamo učiniti je samo usporediti radi li sustav na isti način kao u testovima.

Ali koji parametar za usporedbu? Ispitali smo nekoliko karakteristika, ali da bismo procijenili performanse sustava, vrijedno je istaknuti jednu od najvažnijih - distribuciju naših transakcija na stvarnom računu u usporedbi s ovom distribucijom na testu. Sve što treba provjeriti je da li je odabir stvarnih trgovačkih poslova dio izbora iz testova. Ako možete opovrgnuti hipotezu da je to tako s određenom razinom pouzdanosti (obično 95%), onda vaš sustav više ne trguje onako kako je planirano. Dakle, ona se pokvarila i možete ga sigurno povući s računa.

Korištenje ovog kriterija vrlo je moćan alat. Uostalom, u ovom se slučaju oslanjate na takvu znanost kao što je statistika. A ona je najbolji trgovac. A ne trebate čekati još 1,5 mjeseca, pitajući se hoće li sustav izaći iz propadanja. Nema potrebe čekati dva testna odustajanja, gubeći novac. Jednostavni izračuni u Excelu (koji smo doslovno izveli za 10 minuta u jednoj od predavanja tečaja ExcelTrader) - i već imate jasnu, statistički potvrđenu, znanstveno ispravnu odluku o tome želite li maknuti sustav s računa.

Pa što vam treba za ovo?

Prvo morate napraviti test sustava na povijesnim podacima. Da biste to učinili, možete jednostavno koristiti bilo koji ispitivač strategije, a zatim prenijeti podatke testera, na primjer, kako biste postigli daljnju analizu. Najvažnije je dobiti rezultate samih transakcija - dobit i gubitak.

Drugo, potrebni su vam podaci koje ćete potvrditi. Mnogi od vas vjerojatno imaju statistike računa na myfxbook-u. U gornjem desnom kutu grafikona rasta računa nalazi se gumb "izvoz". Klikom na njega vidjet ćete padajući izbornik u kojem trebate odabrati format pohranjenih podataka. U naše svrhe, format csv će stati:

Otvorite rezultirajuću datoteku i pripremite podatke:

Klikom na "Tekst po stupcima", upadamo u čarobnjaka za raščlanjivanje teksta. Odaberite varijantu s odvajačem:

Myfxbook koristi zarez kao separator:

Zatim dovedemo čarobnjaka do kraja i dobivene podatke pretvorimo u tablicu:

Sada možemo sortirati podatke prema vrijednostima i sakriti redove koji nam nisu potrebni. Pronađite stupac "radnja" i postavite kvačice u filtru na sljedeći način:

Sada pronađite stupac "dobitak", kopirajte ga i prenesite na novi list:

List nam više ne treba s izjavom, izbrišite ga:

Sada otvorite datoteku s rezultatima ispitivanja s terminala MetaTrader:

Pritisnite ctrl + a i ctrl + c da biste odabrali sve retke datoteke, a zatim ctrl + v na novom listu u excelu:

Izbrišite zaglavlje, ostavljajući samo retke s ponudama:

Pretvorite podatke u tablicu:

U filtru stupca "Profit" poništite prazna polja:

Kopirajte stupac "Dobit":

I prenesite ga na list na kojem se već nalazi pripremljeni stupac s transakcijama s stvarnog računa:

Dakle, usporedit ćemo ta dva stupca. Prvo izračunajte prosječnu vrijednost za testne vrijednosti:

A za prave:

Izračunavamo i broj transakcija:

Zatim definiramo standardno odstupanje za populaciju (što je dobiveno na testu):

I standardno odstupanje za uzorak (od stvarnog računa):

Zatim moramo izračunati - standardnu ​​pogrešku:

I posljednja - z pretvorba:

Nađite standardni kalkulator raspodjele na mreži ili koristite web lokaciju prikazanu na snimci zaslona:

Ispunite vrijednost z transformacije, kao što je prikazano na slici iznad, i kliknite izračunati. Kao rezultat, dobivamo vrijednost P:

U našem primjeru P je 0,5054. To je puno više od 0,05, pa ne možemo reći da se podaci s računa razlikuju od podataka iz testova. Stoga možemo zaključiti da strategija djeluje u okviru zamišljenog algoritma.

Također možete pogledati videozapis u kojem je opisana ova tehnika (jedna od lekcija programa ExcelTrader):

Kao što vidite, ideja je vrlo jednostavna. Imamo dugačak podatak dobiven tijekom testiranja strategije trgovanja, a postoji mali dio dobiven tijekom rada na stvarnom računu. A postoji tehnika koja vam omogućuje da utvrdite je li ovaj mali komad sličan podacima dobivenim tijekom testa. Naravno, s određenim stupnjem vjerojatnosti - 95%. Ali u većini slučajeva to je dovoljno.

Pa kada povući sustav s računa?

Za nekoga će signal za provjeru sustava biti povlačenje polovine računa. Netko će jednostavno ignorirati znanstveni pristup ovom pitanju i nastaviti koristiti metode "djeda". A posebno će slabovidno srce početi testirati svoje sustave sa svakim smanjenjem od 10%.

U stvari, činjenica da sustav trenutno trguje s profitom uopće ne znači da trguje točno onako kako je planirano. Drugim riječima, sustav koji trguje profitom također može trgovati ne onako kako je to predviđeno u njegovoj izradi. Najvjerojatnije će reakcija na ovu ideju biti takva - ako zarađujete, ne morate ništa dirati. Ali sustav koji djeluje "drugačije" također nosi opasnost, jer će upravo isti dan početi raditi crveno. Po mom mišljenju, vrijedi provjeravati sisteme jednom mjesečno, a ako vozilo koje gubi novac ne prođe test, nemilosrdno ga je povukao s računa. Do sada se sustavi koji zarađuju mogu jednostavno uzeti na olovku i pažljivije nadgledati.

Zaključak

Trgovanje je prije svega statistika. I danas smo analizirali puno pokazatelja koji na neki način karakteriziraju kvalitetu trgovinskog sustava. Naravno, postoji i ogroman broj različitih koeficijenata kao što je koeficijent lignje, Jensen, Sterling, Sortino, koji su također izumljeni za procjenu trgovine. Međutim, karakteristike koje su date u ovom članku sasvim su dovoljne za ocjenu u većini slučajeva.

Posebno bih želio istaknuti metodu za ocjenu performansi trgovačkih sustava, koju sam spomenula i o kojoj se govori u video tečaju o Excelu. Ovo je zaista moćan, znanstveno pouzdan način donošenja odluka o povlačenju sustava s računa ili nastavku trgovanja. Nadam se da vam pomaže više nego jednom.

Pogledajte video: Zeitgeist Addendum 2009 srpski prevod , hrvatski prevod , macedonian subtitle cijeli film (Listopad 2019).

Ostavite Komentar