Casual
РЦБ.RU

Критерии оценки эффективности автоматизированных торговых систем

Май 2005


    Проникновение современных информационных технологий, базирующихся на методах оптимизации и элементах теории кибернетики, в сферу деятельности профессиональных участников рынка ценных бумаг привело к тому, что сегодня все чаще появляются так называемые информационные автоматизированные торговые системы, ставящие своей целью обеспечить инвестора (пользователя этой системы) приемлемым уровнем доходности при проведении операций на фондовой бирже с ее инструментами (как правило, акциями). В данной статье приводится описание созданной торговой системы и анализируется ее эффективность.

    В настоящее время опубликовано множество статей, содержащих различного рода информацию: от простого ориентировочного описания алгоритма создания торговой системы до исследований эффективности торговых систем. К сожалению, большинство статей в лучшем случае носят познавательный характер с некоторыми (не всегда корректными) теоретическими выкладками. Конечно, никто из авторов торговых систем не будет публиковать описание алгоритма, лежащего в основе его торговой системы, это является секретной информацией, коммерческой тайной (в случае представления системы юридическим лицом) и к тому же должно защищаться авторскими правами. Но этого и не требуется, хотя подобного рода информация интересна априори. Если же вы публикуете свои достижения в области прогнозирования и автоматизированного трейдинга, то следует придерживаться определенных правил представления своего продукта. В данной статье сделана попытка определить перечень требований, условий проверки торговой системы, на основании которых можно судить об эффективности представляемой системы.
    Итак, для того чтобы продемонстрировать эффективность своей системы, автор должен предоставить следующую информацию:

  • список эмитентов ценных бумаг (ЦБ), с которыми проводилось тестирование системы;
  • период, во время которого проводилось тестирование системы;
  • результаты тестирования;
  • пример практического тестирования;
  • значения коэффициентов эффективности системы.
        Остановимся подробнее на каждом пункте.
        Чем больше список ЦБ, участвовавших при тестировании системы, тем надежнее результаты тестирования. Для тестирования необходимо представить ЦБ минимум 5-7 эмитентов.
        Период, во время которого проводилось тестирование системы. Следует разделить системы, ориентированные на внутридневную и дневную торговлю. Принцип тестирования этих систем разный, поэтому и исходные данные для таких систем будут разными. Для систем интродей-трейдинга (внутридневной торговли) исходными данными будут являться тики торговой сессии (все цены сделок торговой сессии по данной ЦБ). Для систем дневной торговли исходные данные включают цену открытия, минимальную цену, максимальную цену и цену закрытия торговой сессии. В любом случае следует проводить тестирование в периоде, равном как минимум календарному году (или 240-250 торговым дням).
        Результаты тестирования. К основным параметрам, описывающим результат тестирования, относятся:
        1. Теоретическая доходность системы (доходность, получаемая системой при обучении и использовании оптимальных параметров). Другими словами, это максимально возможная доходность, на которую способна торговая система при использовании своего алгоритма на данном периоде времени.
        2. Фактическая доходность системы (доходность, получаемая торговой системой при использовании оптимальных параметров для торговли в периоде, следующем за периодом обучения системы), т. е. реальная доходность системы, полученная от ее использования.
        3. Коэффициенты эффективности системы. К ним можно отнести:
  • отношение числа прибыльных сделок к их общему числу;
  • величину проседания стоимости портфеля при управлении системой, т. е. величину максимального убытка, зафиксированного системой при работе в тестируемом периоде;
  • величину прибыли, приходящейся на одну сделку (средняя прибыль одной сделки);
  • величину убытка, приходящегося на одну сделку (средний убыток одной сделки);
  • отношение среднего убытка к средней прибыли;
  • сравнительные коэффициенты с общепринятыми индикаторами фондового рынке, т. е. отношение доходности торговой системы к доходности, показанной фондовым индексом;
  • пример практического тестирования (практическое использование торговой системы реальных данных со всеми раскладками, описанными в п. 1-3).
        Кроме того, автор для достоверности проводимых тестов должен проверить свою систему на различных трендах (боковом, растущем и падающем) и соответственно сравнить получаемые результаты с общепринятыми показателями (индексами, ставками кредитования и пр.).
        Иногда даже в серьезных центральных изданиях (я уже не говорю об изданиях меньшего масштаба и тем более об Интернет-ресурсах) появляются статьи и доклады, посвященные торговым системам, которые ничего, кроме улыбки, вызвать не могут. Авторы таких сомнительных статей (а среди авторов встречаются и ученые мужи, работающие в столичных вузах) пытаются либо доказать уникальность своих систем, либо раскритиковать в пух и прах известные торговые системы, приводя в качестве примера результаты, полученные на невероятно смешных периодах - 1 торговый день или 1 месяц года. При этом, кроме указания полученной сверхдоходности - 1000% годовых, не приводят никаких других результатов тестирования. Но здравомыслящий человек понимает, что сегодня 5% портфеля означает более 1800% годовых! Но если <размазать> эти 1800% годовых на весь год, то выходит всего 5% годовых, и то при условии, что не получим минусов в течение года. Поэтому, если вы желаете заявить о своей системе и не выглядеть смешно в глазах понимающих специалистов, следуйте совету: приводите подробные исследования и результаты.
        Ниже представлен пример тестирования торговой системы (далее - Система), авторами которой мы являемся.
        Период практического тестирования и анализа: с 1 декабря 2003 г. по 1 декабря 2004 г.
        Название: MDSM System - 790.
        Назначение: использование торговой стратегии для активного управления портфелем ЦБ на базе реализованных математических инструментов.
        Инструменты, реализованные в Системе:
        1. Математический. В основе лежат производные разных порядков в сочетании с экспоненциальными средними; инструмент использует свойства производной. С помощью методов оптимизации выбирается оптимальный порог функции производной, по величине которого принимается инвестиционное решение.
        Положительные стороны данного инструмента (по отношению ко второму, описанному ниже):
  • более надежный выход из набирающей убытки позиции (до срабатывания стопа);
  • более равномерное распределение сделок по времени.
        Отрицательные стороны (недостатки) данного инструмента (по отношению ко второму, описанному ниже):
  • менее точное определение разворотных точек (локальных экстремумов);
  • меньшая теоретическая величина получаемой прибыли.
        2. Технический. В основе находятся стохастические линии K и D. Реализован классический анализ данных кривых с применением передовых методов оптимизации поиска параметров, что позволяет увеличивать эффективность используемого инструмента. С помощью методов оптимизации выбираются оптимальные периоды средних для данных кривых и пороги перекупленности и перепроданности.
        Положительные стороны данного инструмента (по отношению к первому):
  • более высокая точность определения разворотных точек;
  • большая теоретическая величина получаемой прибыли;
        Отрицательные стороны (недостатки) данного инструмента (по отношению ко второму, описанному ниже):
  • сниженная защита от определения ложных разворотных точек;
  • худшая величина проседания стоимости портфеля;
  • менее надежный выход из набирающей убытки позиции.
        Принципы работы Системы: Система базируется на использовании обоих торговых алгоритмов, комбинированных по определенному правилу, разработанному авторами. В основу работы Системы положены два принципа, определяющих режим ее работы:
        1. Обучение Системы. Важная часть, при которой Система определяет оптимальные теоретические параметры своих инструментов.
        2. Тестирование Системы и проверка рекомендаций. Основная часть работы Системы, при которой на основе параметров инструментов, полученных на этапе обучения, производится проверка наличия рекомендаций Системы.

    ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

        Теоретические исследования показали следующие значения выбранных критериев:

  • Диапазон получаемой доходности: от 46,43 до 154,01% годовых, в зависимости от исследуемой ценной бумаги (в среднем 80,11% годовых).
  • Среднее количество сделок за год: от 4 до 57, все операции только <длинные>, т. е. открытие Лонга и закрытие Лонга (в среднем 19 операций).
  • Коэффициент К1 (определяет отношение прибыльных сделок к общему числу в долях): от 0,45 до 1. Среднее значение 0,79. (Означает, что в среднем 79% всех сделок приносят прибыль.)
  • Коэффициент К2 (определяет уровень проседания стоимости портфеля в процентах к первоначальной сумме): от 0 до 0,067. Среднее значение 0,015. (Означает, что в среднем при работе с Системой теоретически возможное проседание стоимости портфеля (текущий убыток) в 1,5% от суммы инвестирования за год.)

    ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

        Практическое тестирование Системы на реальном рынке с виртуальным портфелем было начато 1 декабря 2003 г. В состав виртуального портфеля были включены 17 эмитентов (в том числе 2 индекса).
        Данные приведены на утро 2 декабря 2004 г.
        Для сравнения показателей работоспособности системы в качестве эталона принят индекс РТС. Считается, что для сравнения к эталону применяется принцип пассивного инвестирования (1 декабря 2003 г. купили индекс РТС и 1 декабря 2004 г. на закрытии продали).
        Работоспособность системы в целом, на основе двух интегрированных инструментов:

  • Диапазон получаемой доходности (по одной ЦБ): от -10,14 до +70,90% годовых. Среднее значение доходности по одной ЦБ -14,83% годовых.
  • Информация по сделкам: всего проведено 268 операций (покупка/продажа), из них 132 прибыльных, 136 убыточных.
  • Средняя прибыль на 1 прибыльную сделку: 5,37%.
  • Средний убыток на 1 убыточную сделку: -3,15%.
  • Отношение прибыльных сделок к общему числу в долях: 0,49.
        По состоянию на 1 декабря 2004 г. доходность всего портфеля - 31,14% годовых (при условии равного распределения денежных средств по всем бумагам, без использования <плечей>, альтернативного инвестирования и кредитов). Для сравнения: доходность прироста индекса РТС составила 15,17% годовых.

    АНАЛИЗ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ НА РАЗНЫХ ТРЕНДАХ

        Анализ произведен на основе сравнения показателей системы с принятым эталоном. В качестве эталона был взят индекс РТС (см. рисунок). За определение направления движения рынка в целом (тренд) принято направление изменения эталона.
        1. Растущий (период с 1 декабря 2003 г. по 12 апреля 2004 г.) :

  • Информация по сделкам: всего проведена 51 операция (покупка/продажа), из них 36 прибыльных, 15 убыточных.
  • Средняя прибыль на 1 прибыльную сделку: 7,23%.
  • Средний убыток на 1 убыточную сделку: -2,029%.
  • Средняя прибыль на 1 сделку в совокупности: 5,104%.
  • Средний убыток на 1 сделку в совокупности: -0,59%.
  • Отношение прибыльных сделок к общему числу в долях: 0,71.
        За указанный период доходность составила 63,01 % годовых (при условии равного распределения денежных средств по всем бумагам, без использования <плечей>, альтернативного инвестирования и кредитов). Для сравнения, доходность прироста индекса РТС составила 130,28% годовых.
        2. Падающий (период с 13 апреля 2004 г. по 15 июня 2004 г.) :
  • Информация по сделкам: Всего было проведено 72 операции (покупка/продажа), из них 24 прибыльных, 48 убыточных.
  • Средняя прибыль на 1 прибыльную сделку: 4,07%.
  • Средний убыток на 1 убыточную сделку: -3,58%.
  • Средняя прибыль на 1 сделку в совокупности: 1,36%.
  • Средний убыток на 1 сделку в совокупности: -2,39%.
  • Отношение прибыльных сделок к общему числу в долях: 0,33.
        За указанный период доходность составила -43,57 % годовых (при условии равного распределения денежных средств по всем бумагам, без использования <плечей>, альтернативного инвестирования и кредитов). Для сравнения: доходность прироста индекса РТС составила -184,56% годовых.

    • Рейтинг
    • 0
    Оставить комментарий
    Добавить комментарий анонимно, введите имя:

    Введите код с картинки:
    Добавить комментарий как авторизованный посетитель: Войти в систему

    Содержание (развернуть содержание)
    Факты и комментарии
    Подходы к созданию в России биржевой инфраструктуры для рынка коммерческих бумаг
    Новости
    "Сбалансированные" стратегии и глобальные продукты
    Управление активами на товарных фьючерсных рынках
    Пенсионные деньги для фондового рынка
    Возможные альянсы "розничных" НПФ
    Перспективы развития банковского законодательства и его кодификации
    Управление операционными рисками в инвестиционном банке
    Исследование математической модели фьючерсных рынков
    Критерии оценки эффективности автоматизированных торговых систем
    Оценка состояния финансовой архитектуры регионов
    Реализация модели Центрального депозитария в российской учетной системе
    Регулирование? Регулирование! Регулирование...
    Развитие учетной системы: распространение услуг или концентрация рисков?
    "Детская болезнь" кривизны рынка субфедеральных и муниципальных облигаций РФ
    Рынок муниципальных и субфедеральных заимствований
    Рынок региональных и муниципальных облигаций: итоги 2004 г. и оценка перспектив
    Рост кредитоспособности российских регионов и муниципалитетов может замедлиться в ожидании завершения реформ
    Финансовый инжиниринг на рынке государственных и муниципальных облигаций: возможности и риски
    Новости МАБ СНГ
    IPO вчера, сегодня, завтра...
    Совершенствование законодательных основ размещения ценных бума
    Правовые аспекты первичного размещения: особенности российского законодательства
    Возможности инвестирования в IPO
    Слагаемые успешного проведения IPO
    Тенденции на рынке IPO в европе
    Банковская автоматизация за рубежом: опыт и перспективы
    Европейские биржи и клиринговые палаты
    Кадровые перемещения в биржевом сообществе
    События

    • 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