Casual
РЦБ.RU

Оценка эффективности работы механических торговых систем методом случайных сделок

Январь 2005


    Как определить, насколько хороша ваша торговая система и насколько случаен полученный положительный результат, рассказано в данной статье.

    При проектировании механических торговых систем, осуществляющих операции на рынке ценных бумаг, авторы торговых стратегий неизбежно сталкиваются с основными проблемами их применения в реальной торговле, такими как:

  • оптимизация параметров системы;
  • управление рисками;
  • устойчивость результата;
  • определение степени эффективности системы.
        Как правило, решение этих задач происходит по следующей схеме:
        1. Выделяется набор значимых параметров системы и разумный интервал значения для каждого из параметров. Для управления рисками в набор параметров можно включить стоп-лоссы. (Управление рисками методом комбинирования сигналов двух и более систем пока не рассматривается.)
        2. Определяется отрезок данных, на которых будет проводиться оптимизация. С помощью одного из методов перебора ведется поиск оптимальных значений параметров, при которых прибыль от операций максимальна на выбранном промежутке данных.
        3. Система тестируется на устойчивость. Для этого определяется:
  • насколько существенно меняется размер прибыли на данном участке при малом приращении одного или нескольких параметров системы;
  • насколько существенно меняется размер прибыли на следующем (проверочном) участке данных. Под проверочным подразумевается сравнимый по размерам с исходным участок <будущих> данных, т. е. тех, для которых оптимизация параметров не проводилась.
        Предположим, что последовательно решены первые 3 задачи и получен некоторый набор параметров системы, обеспечивающий устойчивый результат с приемлемой мерой риска.
        Прежде чем определить, насколько получившаяся система эффективна, договоримся о том, что мы будем подразумевать под эффективной системой.
        Иногда под эффективно работающей системой предлагается понимать систему, дающую за некоторый период времени прибыль большую, чем прирост за этот же период индекса (РТС, ММВБ или др.). За меру эффективности можно также брать соотношение объемов убыточных и прибыльных сделок системы или превышение полученной прибыли над банковским процентом.
        Рассмотрим подробнее альтернативный показатель, который в большей степени, чем указанные выше, гарантирует, что применяемая нами система эффективна. Мы называем это методом <случайных сделок> (<торгующих болванчиков>).

    ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ

        Пусть наша механическая торговая система (МТС) за рассматриваемый отрезок времени t дает k сигналов на покупку/продажу актива и зарабатывает при этом прибыль (П) (рис. 1).


        Рассмотрим на том же периоде случайную систему, которая генерирует количество сигналов с математическим ожиданием k в случайных точках. Возьмем достаточно большое количество n таких случайных систем и построим распределение соответствующих прибылей:
        П1, П2, ?, Пn.
        На рис. 2 показана (желтым цветом) плотность распределения (P) прибылей наших случайных систем.
        Для расчетов плотности распределения взяты данные за период 2003-2004 гг. по акциям РАО <ЕЭС России> с периодичностью 15 мин. На данном отрезке данных построено 100 тыс. случайных систем и отображены показанные ими результаты.
        Из рис. 2 следует, что наибольшее количество случайных систем заработали 10-50% за эти 2 года (область максимума на графике плотности распределения). Наша система заработала 120%. Хороший ли это результат?
        Построим результирующую функцию распределения, интегральную к нашему распределению (проще говоря, суммирующую для каждого отрезка приращения нашего распределения):
        F(x)=тP(x)dx.
        Для удобства интерпретации на графике синим цветом показана функция 1-F.
        Ее отображение вдоль оси Х (размер прибыли) указывает процент систем от общего числа случайных торговых систем, получивших соответствующую прибыль. Прибыль нашей МТС соответствует 120% (на графике - вертикальная красная прямая). Если взять точку пересечения этой прямой с результирующей функцией F, получится ответ на искомый вопрос о качестве результата, показанного нашей МТС. В данном случае найдется 7-8 случайных торговых систем из 100, которые покажут результат не хуже, чем наша система.
        Если такой результат сохраняет устойчивость, можно считать его удовлетворительным.

    ВЫВОДЫ

        Создание МТС стало в последнее время довольно модным направлением, поэтому, даже если лично вы не собираетесь разрабатывать свою собственную систему, не исключено, что другие предложат вам подобный инструмент для инвестиций - машинку для зарабатывания денег. Для того чтобы понять, является ли предложенный инструмент действительно привлекательным, полезно убедиться в том, что он хоть немного отличается в лучшую сторону от среднестатистического <болванчика>, делающего сделки наугад. В идеале вероятность получения такого же результата случайной торговой системой должна стремиться к нулю.
        Хотелось бы отдельно обратить внимание авторов МТС и на другую сторону оценки торговых систем. Вероятен такой сценарий развития событий: оптимизация системы привела к получению устойчивой прибыли, размер который труднодостижим для случайных торговых систем. В определенный момент прибыль постепенно сползла в зону неэффективности. Возможно, это не будет подходящим критерием выбраковки системы. Варианты выводов могут быть следующие:
        1. Система, действительно, малоэффективна, положительный результат, полученный на предыдущем отрезке данных, был случаен. В этом случае необходимо пересмотреть параметры системы, а может быть, и правила, заложенные в нее.
        2. Характер движения рынка изменился в связи с какими-либо форс-мажорными обстоятельствами (например, теракты 11 сентября). Тогда можно попытаться оптимизировать параметры с учетом нового отрезка данных. Можно просто дождаться, пока движение рынка окажется сравнимым с остальными отрезками данных (этого может и не случиться), и <вычеркнуть> эти форс-мажорные движения из истории данных или завести для подобных периодов систему для использования в условиях форс-мажора.
        3. Система была <натренирована> (оптимизирована) на однотипном участке данных, содержащем только участки роста, и оказалась неспособной зарабатывать прибыль на боковых и падающих трендах. Здесь, как и в п. 2, есть два пути:

  • создать для каждого вида тренда свою систему и использовать их комбинацию (тогда возникает проблема идентификации текущей ситуации на принадлежность к тому или иному тренду - растущему, боковому, падающему и проблема адекватных действий в случае ошибочной идентификации);
  • увеличить отрезок данных, на которых проводится оптимизация параметров системы, захватив различные участки движения рынка (тогда, вероятнее всего, прибыль, которую покажет система, может снизиться, но это не беда, если и <болванчики> ухудшили свои результаты).
        Конечно, на большинство затронутых вопросов не всегда возможно дать однозначный ответ, даже задействовав весь программно-математический аппарат. Однако создание хорошей МТС, по сути, является постепенным градиентным движением по нескольким направлениям, таким как эффективность, прибыльность и рискованность. Мы лишь показали способы движения по этим направлениям.

        E-mail авторов: golovin@megawap.ru

    • Рейтинг
    • 0
    Добавить комментарий
    Комментарии (1):
    11.09.2009 12:28:31
    «КАРКАС АВТОНОМНОГО БИРЖЕВОГО ТОРГОВОГО РОБОТА»

    Добрый день уважаемые коллеги трейдеры, инвесторы и люди с активной жизненной позицией.
    В данном разделе мы хотим предложить Вам совершенно новый, простой в понимании и обучении проект создания на своем компьютере автономного биржевого торгового робота.
    Вам наверняка не раз приходило в голову, что надо бы заняться разработкой робота который бы самостоятельно, по заданному алгоритму осуществлял торговлю. Он бы высвободил у Вас кучу времени, забрал бы у Вас кучу головных болей (фиксануть, или еще подождать), но как только Вы заканчиваете мечтать понимаете, что для разработки такого робота нужно быть программистом, а Вы далеки от этого. Ваши желания далеко не мечты и мы сделали то, что Вам нужно.
    Мы представляем программно-консалтинговый пакет автономного биржевого торгового робота на основе связки Quik – Wealth-Lab Developer, со всем необходимым ОБУЧЕНИЕМ, файлами, скриптами, инструкциями. Данный робот работает при любом брокере по любому брокерскому счету.
    Для реализации робота наши эксперты исходили из того, что большинство трейдеров не программисты и нам необходимо разработать наиболее простой вариант робота. И мы его сделали. Вместо того, чтобы самостоятельно разрабатывать какие то системы (которые в итоге клиенты обзовут черным ящиком) мы пошли по другому пути и сделали совершенно открытую и прозрачную систему на основе наиболее распространенных программ Wealt-lab и Quik.
    Wealth-lab это наверно наилучшая программа технического анализа предназначенная для разработки, тестирования и оптимизации торговых стратегий. А Quik один из самых распространенных торговых биржевых терминалов. Связав их мы получили полнофункциональный и совершенно простой автономный биржевой робот.
    Данная связка осуществляет автоматическую пересылку котировочных данных из Quik в Wealth-Lab Developer, который осуществляет расчет торговой системы и выдает торговые сигналы. Эти торговые сигналы автоматически (задержка max 1 сек.) поступают в Quik и реализуются (робот генерирует сделки по рынку). Данный алгоритм предусматривает проверку выставления заявки в Quik, и при отрицательном результате останавливает процесс механической торговой системы, до выяснения причин(не хватает средств на счете, брокер отключил данную бумагу из списка маржинальных и т.д.).
    Отметим что наибольшая ценность данного програмно-консалтингового пакета заключается в обучении, которое имеет три основных направления: обучение работы с используемыми программами, обучение использования автоматизации торговли и обучение создания собственных алгоритмов и механических торговых систем(МТС). Длительность обучения 1 месяц. Направления обучения разностороннее, причем обучение именно тому, что Вас интересует. Консультации оказывает разработчик системы, практикующий трейдер, сотрудник инвестиционной компании, кандидат экономических наук в области моделирования финансовых процессов.
    Обращаем Ваше внимание что продается не готовый робот, а каркас для автоматизации торговли, сам алгоритм(стратегия) совершения сделок не предлагается!!! Торговый алгоритм Вы подбираете для себя самостоятельно, Вы можете либо запрограммировать его (есть очень простые визуальные формы(без языка программирования) в Wealth-Lab для создания алгоритма, а так же мы можем помочь), либо воспользоваться уже разработанными алгоритмами, скриптами (более 100 встроенных в Wealth-Lab).
    Программно-консалтинговый пакет включает в себя:
    1) Консультационную поддержку по установке, настройке и разработке торговых роботов (в разумных пределах, не более месяца);
    2) Руководство на русском языке по установке, настройке и запуску связки Quik – Wealth-Lab Developer;
    3) Скрипты для Wealth-Lab Developer и файлы для Quik, которые отвечают за связку;
    4) Инструкцию на русском языке по работе в Wealth-Lab Developer 4 и Quik;
    5) Информацию по ссылкам в интернете для скачивания необходимого для использования программного обеспечения: Wealth-Lab Developer 4 и Quik;
    6) Подборка информационных материалов по биржевым торговым роботам.

    Дополнительная информация о предлагаемом пакете находится на сайте http://www.robotstock.narod.ru , где также находится видео работы робота с пояснениями.

    Вы, конечно, можете самостоятельно до этого дойти и разработать торгового робота, необходимо время и упорство. Если же время дороже - есть возможность осуществить обучение и отладку робота быстрее.
    Для желающих самостоятельно дойти, рекомендую ознакомиться с полезным видео обучение на нашем сайте WWW.ROBOTSTOCK.NAROD.RU , которое поможет в быстрой форме познать основы работы с Wealth-lab, основы построения торговых алгоритмов и их тестирование.

    Более подробную информацию Вы можете получить по следующим контактам: email: shabalin@bk.ru, ICQ 284-486-248, Skype: aashabalin

    С наилучшими пожеланиями в роботизации наших профитов!
    Содержание (развернуть содержание)
    Факты и комментарии
    Завтра будет лучше, чем вчера?
    О пользе двойного дефицита США для российской экономики
    За высокими стандартами
    Можно ли доверять суверенным кредитным рейтингам?
    Особенности управления портфелем ценных бумаг в малых банках
    Об итогах VI Всероссийской конференции профессиональных участников рынка ценных бумаг
    Отдадим деньги в хорошие руки
    Reverse merger - альтернатива IPO
    Методы оценки рыночных рисков между компаниямианалогами при расчете рыночной стоимости оцениваемой компании на основе метода рынка капитала
    Сколько стоит время на рынке?
    Программная торговля: миф или реальность?
    Международные расчетно-клиринговые центры и биржи выбирают надежных партнеров
    Оценка эффективности работы механических торговых систем методом случайных сделок
    Особенности национальных рисков на рынке ценных бумаг
    Схема риск-анализа инвестиций на российском рынке ценных бумаг
    Свопы на акции - перспективный продукт для доступа на фондовый рынок
    Мировой опыт использования инсайдерской информации на рынке ценных бумаг
    Приморский край: солнце встает на востоке
    "Нераскрытие информации - общероссийская проблема"
    Как "потрогать" рынок капитала?
    "Приморье - восточные ворота России..."
    Дальний Восток изнутри
    Инфраструктура валютного рынка: НА пути к конвертируемому рублю
    Рынок акций нефтегазовых и электроэнергетических компаний в 2004 г.
    Российский рынок облигаций. Итоги 2004 года.
    Инвестиционная привлекательность ПИФов
    Системы управления рисками фьючерсных бирж
    Проекты НДЦ

    • Статьи в открытом доступе
    • Статьи доступны на платной основе
    Актуальные темы    
     Сергей Хестанов
    Девальвация — горькое лекарство
    Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
    Александр Баранов
    Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
    В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
    Варвара Артюшенко
    Вместе мы — сила
    Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
    Сергей Майоров
    Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
    Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
    Все публикации →
    • Rambler's Top100