Один из лучших Форекс-брокеров – компания «HYCM». Входит в состав корпорации «Henyep Group», основанной в 1977-м году. В настоящее время абсолютно легально предоставляет услуги трейдерам в различных юрисдикциях, действуя на основании лицензий от «FCA», «CySEC», «DFSA» и «CIMA».

ГлавнаяОбучениеБиблиотека трейдераБелова Е., Окороков Д. Технический анализ финансовых рынков — 8.5. Оценка и оптимизация торговых стратегий

8.5. Оценка и оптимизация торговых стратегий

После того как определены основные торговые принципы, составлены алгоритмы выдачи торговых сигналов и выбраны необходимые числовые параметры, получившийся предварительный вариант механической торговой системы нуждается в проверке работоспособности. Кроме того, если имеются несколько возможных вариантов торговых систем, необходимо определить, какой вариант стратегии или какой набор параметров является наиболее предпочтительным для реальной торговли на конкретном финансовом рынке. Единственное, что можно предпринять в этом направлении, – проанализировать, как рассматриваемые стратегии работали бы в предыдущее время. Это означает, что можно проверить и сравнить, как изменялся бы торговый капитал инвестора, если бы этот инвестор действовал, исходя из данных стратегий, в некоторые предшествовавшие временные периоды.

При выборе временного промежутка для подобного тестирования торговых стратегий обычно руководствуются следующими соображениями:

• Период тестирования должен быть достаточным для того, чтобы проверить работоспособность торговой стратегии в различных рыночных ситуациях. Обычно считается, что для заслуживающей доверия проверки временной интервал должен позволять системе выдать сигналы не менее чем на 100 сделок.

• Одновременно период проверки не должен быть настолько велик, чтобы за это время рыночные условия изменились настолько, что тестирование системы на начальном этапе этого периода не представляло бы существенного интереса.

В оптимальном варианте следовало бы проверить торговую стратегию на достаточно длительном временном отрезке (например, 5 лет), а затем рассмотреть результаты ее работы как для всего этого интервала в целом, так и для отдельных составляющих временных промежутков. Такой подход позволяет оценить временную устойчивость стратегии, т.е. способность системы показывать удовлетворительные результаты на различных временных интервалах. В частности, стратегия, общий положительный результат которой получен в основном за первый год тестирования, вызывает меньше доверия, чем стратегия, показавшая близкие результаты за все годы или хотя бы за большую часть лет, на которых производилась проверка.

О критериях оценки торговых стратегий пойдет речь ниже, но при любой проверке систем следует понимать, что оценить результативность их работы можно лишь на прошлых данных. Такая оценка нисколько не гарантирует успешности стратегий в будущем – в новых рыночных ситуациях. Можно сузить круг используемых стратегий путем отказа от систем, которые уже показали неудовлетворительные результаты на исторических ценовых данных, и надеяться, что грядущие рыночные изменения будут не настолько значительными, чтобы существенно ухудшить результативность оставшихся систем.

Основой оценки работоспособности торговой стратегии на прошлых данных является анализ кривой дохода, полученной в результате симуляции использования данной стратегии на определенном историческом интервале. Предполагается, что инвестор вкладывает определенный капитал (например, 1000 долл.) в торговую позицию на основании сигналов механической торговой системы, и рассматривается зависимость величины торгового счета от времени. Имеющиеся компьютерные программы тестирования торговых стратегий, как правило, предлагают два варианта построения кривой дохода.

Первый вариант исходит из того, что в каждую сделку вкладывается один и тот же фиксированный капитал. Второй вариант предполагает реинвестирование прибыли от сделок, т.е. каждая позиция открывается на всю текущую величину торгового счета инвестора. Первый подход представляется более корректным, так как в этом случае доли всех позиций в общем результате имеют одинаковый вес. Следует отметить, что в данном подразделе обсуждается оценка торговых систем, не включающих методы определения оптимального размера торговой позиции.

Механические торговые системы могут содержать правила открытия как длинных, так и коротких торговых позиций. Чтобы отделить оценки результативности позиций обоих типов друг от друга, как правило, такие системы рассматриваются как совокупность двух торговых систем: стратегии, содержащей только длинные позиции, и стратегии, содержащей только короткие позиции. Выбор параметров таких стратегий также производится независимо.

При оценке торговых стратегий по кривым дохода определяющими являются четыре главных критерия:

— показанная на исторических данных доходность стратегии;
— сопряженная с доходностью степень неопределенности, или торгового риска;
— устойчивость стратегии к изменению параметров;
— временная стабильность стратегии.

Историческая доходность стратегии является величиной, показывающей, насколько прибыльной в принципе может быть данная торговая стратегия и имеет ли смысл ее практическое использование. Наиболее часто применяемым способом измерения данной величины служит вычисление средней месячной доходности стратегии, т.е. отношение полученной за месяц прибыли/убытков к вложенному капиталу с учетом трансакционных затрат (комиссии биржи, расчетной и клиринговых организаций, вознаграждение брокера и т.д.).

Другим способом оценки доходности системы может являться подсчет средней величины прибыли, полученной в результате одной сделки. Последний подход имеет тот недостаток, что он применим только для сравнения стратегий с одинаковым числом сделок в единицу времени. Это же ограничение присуще величине средней доходности одной сделки, иногда называемой средним геометрическим стратегии и равной среднему отношению капиталов после и до сделки.

Кроме средней относительной доходности торговой системы для анализа стратегии важно оценить уровень изменений параметров стратегии (в частности, той же доходности) за период тестирования. Степень колебаний кривой дохода может рассматриваться как мера риска инвестора при использовании торговой стратегии. Способы количественной оценки колебаний доходности могут быть различными: в частности, в качестве меры риска может использоваться стандартное отклонение средней месячной доходности стратегии. Предполагается, что, чем больше отклонение месячной доходности от среднего значения, тем больше неопределенность прибыли и тем более рискованным является инвестирование по данной стратегии.

При работе на финансовых рынках бывают случаи, когда инвестору необходимо закрыть торговую позицию до поступления соответствующего сигнала системы, поэтому иногда в качестве дополнительной оценки риска представляет интерес подсчет максимального изменения стоимости торгуемого актива против открытой позиции. Такое изменение в англоязычной литературе обычно носит название дродаун в отличие от движения цен в сторону открытой позиции, называемом ран-ап (гип-ир).

Путем оценки доходности и риска, показанных торговой стратегией на исторических данных, из набора возможных стратегий и параметров должны быть отобраны системы с приемлемыми значениями этих показателей. Однако недостаточно зафиксировать набор параметров стратегии, показывающий хорошие результаты на прошлых временных отрезках. Важно также убедиться, что данный набор параметров не является случайным. Если определенный ряд параметров не является случайно подогнанным под конкретные данные, то набор близких по значениям параметров должен приводить к сходным результатам при тестировании системы.

Это свойство стратегии называется устойчивостью к изменению параметров. Целью проверки стратегии на такого рода устойчивость является поиск относительно широких областей изменения параметров, дающих приемлемую результативность системы. В случае использования в стратегии двух числовых параметров может быть применено построение трехмерных графиков, где по одной оси изображается величина результативности (например, доходность), а на двух других откладываются значения параметров. При этом искомые области параметров должны представлять собой относительно пологие максимумы (или минимумы – в случае исследования меры риска), а области резких пиков должны быть отброшены.

Принцип устойчивости к изменению параметров является ключевым при проведении оптимизации торговых стратегий. Выбор параметров системы представляет существенное, если не определяющее значение для результативности стратегии в будущем. Путем усложнения стратегии, увеличения числа и подгонки значений ее параметров можно добиться того, что на исторических данных стратегия будет демонстрировать очень хорошие результаты.

Однако наблюдения показывают, что такие системы, как правило, неудовлетворительно работают в реальной торговле. Это происходит из-за того, что наилучший набор параметров для некоторого промежутка времени не является таковым для другого периода. Более успешные торговые результаты показывают системы с относительно небольшим числом оптимизируемых параметров, область приемлемых значений которых является достаточно широкой. Выбор параметров из средней части данной области, как правило, позволяет добиться необходимой устойчивости стратегии.

Кроме того, как отмечалось ранее, удовлетворительный выбор принципов и параметров торговой стратегии должен обеспечивать ее временную стабильность, т.е. такое поведение, когда хорошая результативность должна воспроизводиться системой в течение большей части тестируемого периода, а не быть результатом нескольких интервалов сверхприбыльной торговли.

Кроме показателей, измеряющих по отдельности доходность и риск торговой стратегии, для анализа механических систем могут быть использованы показатели, оценивающие систему с точки зрения отношения этих двух характеристик.

В качестве одной из таких характеристик может применяться коэффициент Шарпа, обычно используемый для решения сходной задачи – оценки деятельности финансового управляющего:

SR = (E-I)/sd,

где Е – средняя доходность в прошлом; I – безрисковая процентная ставка; sd – стандартное отклонение прибыли.

Часто используется сокращенная форма вычисления коэффициента Шарпа, не учитывающая безрисковую ставку:

SR = E / sd

При вычислении стандартного отклонения доходности важно правильно выбрать интервалы, за которые считаются отдельные доходности. С этой целью, как правило, используются недельные или месячные периоды.

Коэффициент Шарпа характеризует отношение доходности торговой стратегии к риску, показанное на прошлых ценовых данных. Аналогично подходам, связанным с рассмотрением других показателей работы стратегий, после вычисления данной величины выбираются стратегии с наиболее высокими коэффициентами Шарпа, и предполагается, что на будущих данных система покажет близкие результаты.

Иногда в качестве средней доходности (недельной, месячной и пр.) используют не среднее арифметическое, а среднее геометрическое значение, выраженное в процентах годовых. Такой подход позволяет оценить будущую доходность не только за следующий временной интервал (неделю, месяц), но и за более широкий период с учетом реинвестирования прибыли.

Стандартное отклонение, использующееся в коэффициенте Шарпа, оценивает волатильность доходности, не делая различий между колебаниями доходности вверх и вниз от среднего значения. Очевидно, что для целей оценки рискованности стратегии такой подход не вполне точен. Следующий коэффициент, предложенный для оценки торговых систем Д. Швагером, не имеет этого недостатка. Величина RRR (return retracement ratio) представляет собой отношение прибыли к максимальному падению стоимости активов и рассчитывается по формуле

RRR = R / AMR

где R – отношение прироста активов за год к стоимости активов на начало года при условии реинвестирования прибыли; АМR – усредненное за год максимальное месячное снижение стоимости активов, являющееся большей из следующих величин:

— максимального снижения с момента предыдущего пика стоимости активов;
— максимального снижения до последующего минимума стоимости активов.

Видно, что коэффициент RRR (в отличие от коэффициента Шарпа) оценивает риск по отрицательным изменениям стоимости торгуемых активов, не учитывая, таким образом, отклонения доходности в большую сторону.

Для оценки работы торговых стратегий на исторических данных также могут оказаться полезными графические методы, в частности рассмотрение графиков размера чистых активов и «подводных кривых».

График зависимости величины чистых активов (NAV – net asset value) показывает размер активов инвестора в каждый момент времени исходя из предположения, что размер начального капитала составляет, например, 1000 долл. Крутизна данного графика характеризует прибыльность используемой инвестором торговой стратегии, а изломанность кривой дает наглядное представление о риске системы.

«Подводная кривая» соединяет точки, изображающие относительные снижения стоимости активов на конец месяца, измеренные от последнего максимума. «Подводная кривая» отражает наибольший процентный убыток в конце месяца исходя из того, что позиция была открыта на предыдущем максимуме стоимости активов, или, другими словами, показывает наихудшую переоценку активов за торговый месяц. Точки с определенными таким образом ординатами изображаются под горизонтальной шкалой графика (отсюда название – «подводная кривая»). Если в текущем месяце был достигнут новый максимум величины активов, над нулевой линией изображается вертикальный штрих. Чем меньше амплитуда «подводных кривых», тем менее рискованной можно считать исследуемую торговую стратегию.

Каждый из перечисленных показателей эффективности работы торговых систем характеризует работоспособность стратегии со своей стороны. Выбор тех или иных показателей для заключения об удовлетворительном или неудовлетворительном поведении стратегии во многом определяется индивидуальными соображениями аналитика, однако обязательным является наличие оценки с помощью данных показателей механической торговой системы с двух точек зрения – с точки зрения доходности и с точки зрения уровня риска.

Содержание Далее  

Улучшенные торговые условия на Prime-счетах от одного из лучших Форекс-брокеров – компании «RoboForex»