Lemmik Postitused

Toimetaja Valik - 2020

Kuidas aru saada, et nõustaja on aegunud?

Tere päevast, daamid ja härrad, Forexi kauplejad!

Kuulen sageli algajate küsimusi selle kohta, miks teil on optimeerimise ajal vaja edasist testi, kuidas testida ja optimeerimise käigus saadud tulemusi hinnata, kuidas testi tulemusi ja reaalajas töötavate nõustajate tööd võrrelda.

Ja kõige olulisem küsimus: "Kuidas mõista, et nõustaja on aegunud, lakanud töötamast nagu peaks ja on aeg see kontolt eemaldada?"

Just neile küsimustele püüan täna vastata.

Backtestid ja reaalne kauplemine

Praktikas juhtub sageli, et taganttestides häid tulemusi näidanud süsteem ei suuda reaalkaubanduses kasumit teenida. Selle põhjuseks on ajalooliste andmete järeltestimise iseärasused, millele süsteem optimeerimise tulemusel kohaneb.

Järeltestimisprogrammid ei võta arvesse mõningaid kaubanduse edukust mõjutavaid tegureid, näiteks tööriista likviidsusastet või konkurentsi teiste pakkujate vahel. Test ei võimalda arvestada võimalike tehniliste raskustega, mis (kui jätta kõrvale taotluste täitmise kiiruse küsimus) on kõrgsagedusliku kaubavahetuse puhul kõige olulisemad, taandatakse kommunikatsioonipuudujääkide, maaklerite rikete ja börsi enda juurde. Tagasi testimise miinuseid on kasulik kaaluda, et oma süsteemi võimeid mõistlikult hinnata.

Süsteemi testimise üks etappidest on selle optimeerimine, mille käigus robot kohandub ajalooliste andmetega, et saavutada parem tulemus. Algoritmi erinevate parameetrite väärtuste muutmisega saab peaaegu iga kauplemissüsteem sundida plussi kuvama varem teadaoleva hinnaklassi segmendi kohta. Lisaks on oluline kasutatavate parameetrite arv: lihtsat süsteemi, mis kasutab väikest arvu muutujaid, on keerulisem optimeerida, kuid iga lisatingimuse ja parameetri lisamisega saab kauplemistulemust parandada. Kasvav teoreetiline kasumlikkus ei tähenda aga, et süsteem paraneks. Robot sobib lihtsalt paremini ajalooliste andmetega. Süsteemi komplitseerides on võimalik saavutada, et avatud loos töötab see kõik võimalused, kuid turul toob see ainult kahjumit.

Kauplemissüsteemide keerukuse apoteoos on närvivõrgud, millel on palju parameetreid. Neuraalvõrgul põhinev robot, kes on suure hulga teabe meelde jätnud, suudab ajalooliste andmetega nii palju kohaneda, et kasutab neid tulevikus lihtsalt ära. Seetõttu tuleb optimeerimisprotsessi suhtuda ettevaatusega, eriti kui tegemist on keerukate süsteemidega, millel on palju koefitsiente.

Hea süsteem peaks ilma optimeerimiseta näitama vähemalt mõnda positiivset tulemust, kui kogu kasumlikkus saavutatakse ainult selle arvelt, siis on robotikirjutajal põhjust mõelda. Optimeerimisprotsessis ei ole minu arvates alati mõttekas loovutada süsteemi koefitsientide juures, millega tagantjärele testimisel saavutatakse parim kasumlikkus. Kui parameetri väärtus on positiivse vahemiku servale väga lähedal (näiteks 7 positiivsete tulemustega 5 kuni 20), on mõistlik nihutada parameetri väärtus keskele lähemale.

Edasised testid

Mis on eeltest? See on süsteemi parameetrite testimine, mis on saadud optimeerimise käigus erineval ajaloolisel andmevalimil peale optimeerimise. Kui me selgitame seda sõrmedega, siis kohandame kõigepealt oma seadeid vastavalt ajaloolisele osale, leides mõne parema komplekti (seda nimetatakse optimeerimiseks) ja seejärel kontrollime hilisemal ajaloolisel tükil, kas need seaded sobivad endiselt või pole need enam asjakohased ja nõustaja koos nendega hakkas sulanduma. Paljud algajad eiravad edasist testimist. Loodetavasti selgitasin teile, miks te ei tohiks seda unarusse jätta.

Konkreetse ajalootüki parim parameetrite komplekt ei pea olema hilisema tüki parim - kõik võib sada korda muutuda. Ja ma arvan, et veel kord enne nõustaja installimist reaalsesse ellu ei kahjusta edasikindlustus ja parameetrite toimivuse kontrollimine isegi siis, kui olete araabia šeiki poeg ja kasutate salvrätikute asemel dollareid.

Erinevalt väljakujunenud kaalutlustest ei ole edasisuunamise test tingimata strateegiatesti kontroll. Edastamist saab veebis läbi viia demos või väikesel päriskontol. Sellel lähenemisel on nii plusse kui miinuseid. Peamine puudus on see, et selline testimine võtab väga kaua aega. Plussiks võib olla asjaolu, et sel juhul on testinäidud võimalikult lähedal reaalsetele indikaatoritele (tegelikult on need reaalsed indikaatorid). See tähendab, et näete kindlasti, kuidas selle tüüpi konto maakleri strateegia käitub.

Üldiselt on edasiliikumistestil kolm peamist eesmärki ja mitte üks. Kaks esimest on katsetehnoloogiast kinnipidamiseks hädavajalikud. Viimane pakub olulist ja ainulaadset teavet reaalkontodel tulevikus toimuva kauplemise kasumi ja riski ootuste kohta.

Nii peamine eesmärk test - et mõista, kas optimeerimise käigus saadud tulemused on reaalsed. Fakt on see, et korrektselt kavandatud kauplemissüsteem peaks olema kasumlik mitte ainult optimeerimise valdkonnas, vaid ka hiljem (tulevikuperioodil ja reaalajas). Kuid see ei juhtu alati - mõned kauplemissüsteemid lihtsalt ei suuda edasipääsuproovi läbida, hakates valama kohe pärast optimeerimise perioodi. Sellised süsteemid on lihtsalt algselt töötamatud, olenemata sellest, kui kõvasti proovite nende parameetreid optimeerida. Siit tuleneb reegel - kui kavatsete süsteemi kasutada reaalses kauplemises, on see lihtsalt kohustatud testimise edasi andma.

Teine eesmärk test - süsteemi parameetrite üleoptimeerimise vältimiseks. Üsna sageli, kui optimeerimise tehnoloogiat ei järgita, saab isegi hea süsteemi uuesti optimeerida. See võib juhtuda liiga paljude reeglite ja filtrite olemasolu tõttu, liiga palju optimeeritud parameetreid või liiga väike samm optimeerimiseks.

Edasine test annab efektiivsuse mõõtme, mida nimetatakse tähtpäevategevuse tulemusnäitajaks, mis võrdleb tulevikuperioodi tootlust aastas optimeerimise käigus saadud kasumimääraga. Iga-aastase tootluse võrdluse põhjal on lihtne parameetrite uuesti optimeerimist kindlaks määrata - kui need on väga erinevad, tegelete uuesti optimeerimisega.

Ja siin me tulemegi kolmas värav edasine testimine - süsteemi kasumlikkuse ja riski mõõtmine investeerimisootuste määramiseks. Ideaalselt kujundatud ja optimeeritud süsteemil on tulevikuperioodil ja järgneval kauplemisel samad kasumi- ja riskinäitajad kui optimeerimisperioodil. Kui forward-testi tootlus erineb oluliselt forward-kasumist või reaalajas, pole sellised seaded sobivad. Loodan, et nüüd pole teil küsimusi edasise testimise teostatavuse kohta.

Demotestid ja reaalajas konto testid

Paljud proovivad proovida nõustajaid demokontode osas. Üsna sageli võite kuulda: "Ma jälitan seda nõustajat demos." Kui kavatsete seda või seda nõustajat tõesti kasutada päriskontodel, ei tohiks te seda teha.

EsiteksDemokontol pole toimivusprobleeme. Enamik maaklereid konfigureerib oma demoservereid nii, et kauplejal ei tekiks probleeme libisemise ja rekvisiitidega. Selle tagajärjel juhtub sageli, et robot töötab demos korras suurepäraselt ja kui see on päris kontole installitud, hakkab see raha kaotama.

Teiseks, üsna sageli pakub maakler demokontodel parimat levikut. Demokonto avamisel saate tõenäoliselt selle maakleri minimaalse võimaliku hinnapakkumisega hinnapakkumisi. Seega võib selle teguri mõju nõustaja täieliku kasumlikkuse ideed oluliselt mõjutada.

Ja kolmandaksdemokontodega töötades ei ole teil psühholoogilist survet. See tegur mõjutab positiivselt ka konto kasumlikkust.

Seetõttu on kõige parem testida nõustajaid väikeste reaalsete kontode peal - enamasti piisab 100-200 dollarist. Lisaks pakuvad paljud maaklerid nüüd senti. Ja veel, ideaaljuhul tasub proovida nõustajaid testida täpselt serverites, millel kavatsete hiljem kaubelda.

Kauplemissüsteemide põhinäitajad

Nüüd analüüsime kauplemissüsteemide peamisi näitajaid, mõtleme, kas pöörata tähelepanu teatud näitajatele ja kui olulised need on.

Maksimaalne väljavõtmine

Igasuguse ettevõtte juhtimine on kulukas. Forex on sama äri nagu kõik teisedki ja kauplemiskasumi kulud määratakse siin riski ja marginaali abil.

Maksimaalne kasutuselevõtt on kauplemiskonto tulukõvera sügavaima languse väärtus enne, kui see jõuab uue maksimumini. Reaalses kauplemises on psühholoogiliselt väga raske vastu pidada suurtele tagasimaksetele. Komplektide valimisel ei arvesta ma tavaliselt tulemustega, mille tagasimakse on suurem kui 15-20%. Rahahalduse arvutamisel püüan saavutada ühe paari maksimaalse väljavõtmise, mis ei ületa 10–15%. Suurte summadega töötamisel on soovitatav, et konto maksimaalne lubatud väljavõtmine ei oleks suurem kui 5%. Otsustage ise, kui kena on paar kuud kümnendat kontot 20% võrra lasta. Mitte iga närv pole nii tugev ja mõnikord tekivad kasutatud kauplemissüsteemis kahtlused. Mida suurem on maksimaalne krediidi äravõtmine, seda suurem on kaupleja psühholoogiline surve.

Raha teenimiseks on vaja kauplemist. Kaotatud tehingute seeria tabab kaupleja ego, ajades segadusse ja sundides teda tegema rutakaid otsuseid. See puudutab muidugi rohkem käsitsi kauplemist, kuid sellegipoolest jälgivad algoritmikauplejad robotitega kauplemisel nende kontode olekut nii, et algoritmikaubanduse psühholoogilisest tegurist poleks võimalik täielikult vabaneda (ehkki selle teguri mõju on kaupleja vajaduse välistamisega oluliselt tasandatud) teha kauplemisotsuseid). Ja veel, kui kaupleja pole psühholoogiliselt valmis selliseid väljamakseid vastu võtma, on parem vastuvõetav raamistik eelnevalt kindlaks määrata, isegi kaldal, kohandades nõustaja lootust õigesti.

Vajalik kapital

Nõutav kapital - minimaalne rahasumma nõustaja müümiseks. Teades maksimaalset äravõtmist ja rahahalduse korrektset seadistamist, saame määrata nõustajaga kauplemiseks minimaalse investeeringu summa. Meie ülesanne on eraldada selline rahasumma, et häälestatud rahahaldusega suudaksime vähemalt 1,5 maksimaalset väljavõtmist üsna rahulikult, ilma tarbetute närvideta vastu pidada. Mõned kutselised kauplejad on kindlustatud 3 maksimaalse krediidi väljavõtmisega.

Tehingute arv

Igal kauplemissüsteemi tüübil on oma usaldusväärne tehingute arv. Päevasisese kauplemise puhul on see tavaliselt 200 kuni mitu tuhat tehingut aastas. D1-ga kauplemiseks võib tehingute arv aastas ulatuda kuni 10. Igal juhul tasub meeles pidada, et mida rohkem on statistikas tehinguid, seda usaldusväärsem on tulemus. Reeglina on süsteemi parameetrite hindamiseks minimaalne tehingute arv sada.

Keskmine kasum kaubanduse kohta

Kauplemissüsteemi väljatöötamisel on väga oluline sellele näitajale tähelepanu pöörata. Mida suurem on keskmine kasum kaubanduse kohta, seda parem. Mõnikord juhtub, et partiidega 0.1 kaubeldes annab süsteem 3–5 dollarit kasumit kaubanduse kohta. Pärast kõigi muude parameetrite hindamist otsustab kaupleja süsteemi reaalsele kontole panna. Mõne aja pärast selgub, et süsteem kaotab raha.

Reaalse konto statistika hindamisel selgub, et keskmine kasum kaubanduse kohta on negatiivses tsoonis. Kuidas see juhtus? Lihtsalt testimine viidi läbi kahe punkti jaotusega ja tegelikkust arvesse võtmata. Ja tegelik erinevus osutus plaanitust 3 punkti rohkem ja selle tulemusel jäi keskmisest kasumist kaubavahetuse kohta ainult 2 dollarit. Ja nad unustasid arvestada libedusega, mis "sõi" veel kaks punkti. Pluss komisjonitasu, mis üldiselt unustati. Ja lõpuks oli keskmine kasum miinus üks dollar.

Keskmine kasum kaubavahetuse kohta on oluline parameeter ja selleks, et mitte meeletult otsida maaklerit, kus see töötab plussiks, tasub keskenduda väärtustele, mis ei ole madalamad kui 10 punkti (10 dollarit kaubavahetuse kohta, mille partii on 0.1) või parem - rohkem .

Võiduprotsent

Ma olen sellest juba palju kirjutanud, kuid kordan seda veel kord. Paljud spetsialistid töötavad kasumlike tehingute protsendimääraga 50, 40 või isegi vähem. Kuid see on psühholoogiliselt väga raske ja kõik ei suuda sellist kaubandust taluda. Reeglina on madal protsent (alla 50%) seletatav keskmise kasumliku tehingu ja keskmise kahjumliku tehingu kõrge suhtega - vahemikus 3 kuni 1 ja üle selle. Selline tasakaal on iseloomulik pikaajalistele trendikaubandussüsteemidele. Scalperi ja päevasiseste süsteemide väärtus on tavaliselt 60–70 protsenti või isegi suurem, kuid seal olev kasum kahjumiks pole tavaliselt suurem kui 1–1. Kuid sellised süsteemid on juba mugavamad kauplema ja nende tootluskõverad näevad sujuvamad. . Sellegipoolest on ülimalt keeruline leida sellist süsteemi, mis oleks samal ajal stabiilne - mõnikord on vähem kui 50% -lise kasumlike tehingutega kauplemine vähem aeganõudev.

Kasumi kalkulatsioon

Pärast seda, kui olete võrrelnud kauplemissüsteemi keskmist aastakasumit teiste teie kasutatavate investeerimisinstrumentidega ja otsustanud süsteemi sellekohase kasutamise otstarbekuse üle, on aeg hinnata TS-i riski ja vajaliku kapitali osas. Aastane kasum 100 000 dollarit on lahe, kuid kui teil on selle deponeerimiseks vaja 2 miljonit, on see vaid 5% aastas, see pole nii lahe. Veelgi enam, kui maksimaalne krediidi väljavõtmine on 25%, mis vastab 500 000 dollarile või riski ja riski suhtele 1 kuni 5 -, pole see tavaliselt kuskil halvem.

Ja vastupidi, kui sama kasumi jaoks on 100K nõutav 10% või 10K riskiga, siis on kasumlikkuse ja riski suhe juba 10: 1. Ja see on lihtsalt vapustav tulemus.

Riskiga korrigeeritud tulu - RAR

Ülaltoodud näited viitavad õigele ideele, et süsteemi tasuvuse hindamisel tuleks võtta arvesse selle tasuvuse saavutamiseks vajalikku riski. Kasumlikkuse ja riski suhe (tasuvuse ja riski suhe) on just selline näitaja. Ta võrdleb maksimaalset aastast tootlust maksimaalse lubatud väljamaksega.

Näiteks annab iga-aastane tootlus 25 000 dollarit ja väljavõtmine 5000 dollarit tasu ja riski suhte 5. Üldjuhul on nii, et mida kõrgem see suhe on, seda parem. Paljudel kauplemissüsteemidel on see näitaja vahemikus 5 kuni 10.

Omakapitali tootlus

Üldiselt tuleks kasumit käsitleda investeeringutasuvusena. See arvutatakse lihtsalt - piisab, kui jagada aastakasum minimaalse nõutava kapitaliga.

Siin on näide: meil on süsteem, mille maksimaalne väljavõtmine on 10 000 dollarit ja aastane kasum 40 000 dollarit. Tasuvuse ja riski suhe on üsna hea, see on võrdne neljaga. Näiteks oleme valmis 20% -liseks krediidi võtmiseks ja siis aktsepteerime testimakse 10% -ks (topeltmarginaal). Siis on meiega kauplemiseks minimaalne kapital 100 000 dollarit. Kui olete investeerinud 100 000 dollarit, saame aastas 40 000 dollarit või 40% -lise tootlusega aastas.

Aastase tootlusega arvestamise eeliseks on võrdluse lihtsus. See on üldiselt aktsepteeritud standard, mis hõlbustab ka konkreetse kauplemissüsteemi võrdlust teistega.

Süsteemi tõhusus

See erinevate süsteemide kasumite võrdlemise meetod arvestab süsteemi kasumit praeguste turuvõimaluste taustal. Erinevatel perioodidel on turgudel suurem või väiksem kasumipotentsiaal ja oleks loogiline sellele indikaatorite võrdlemisel tähelepanu pöörata.

Siinkohal tasub tutvustada veel ühte määratlust.Võimalik turukasum on kasum, mida on võimalik saada iga põhja ostmisel ja iga tipu müümisel vaatlusaluse perioodi jooksul (tavaliselt aasta).

Loomulikult ei suuda ükski kauplemissüsteem kõike turult välja pigistada. Seetõttu võite sisestada spetsiaalse koefitsiendi - kauplemissüsteemi efektiivsuse. See on tõhusus, kui tõhusalt konverteerib süsteem turu pakutavad potentsiaalsed kasumid kaupleja konto tegelikuks kauplemiskasumiks. Oletame näiteks, et süsteemi puhaskasum on 25 000 dollarit ja potentsiaalne 300 000 dollarit. Siis on süsteemi efektiivsus (25/300) = 8,33%. See on üsna hea lavastus. Keskmiselt on üsna heade kauplemisstrateegiate suhe 5% või kõrgem.

Tõhususe indikaatori abil on lihtne võrrelda süsteemide turge eri perioodidel. Turud muutuvad pidevalt ja neid näitajaid, mis süsteemil varem olid, ei pruugi kunagi korrata. Samal ajal on süsteemi tõhusus üsna usaldusväärne näitaja. Efektiivsus, mis püsib aastast aastasse püsivalt kõrgel tasemel, on kauplemissüsteemi stabiilsuse ja kõrge kvaliteedi näitaja ning viitab sellele, et olenemata sellest, kuidas turg muutub, saab süsteem sellest pidevalt ja stabiilselt kasu.

Kasumitegur

Selle asemel, et hinnata süsteemi keskmise aastakasumi järgi, on mugavam kaaluda sellist parameetrit kasumitegurina. Tegelikult on see koefitsient veel üks katse kauplemissüsteemi tõhususe mõõtmiseks. Kasumitegur on jagatud kogukasum kogukahjumiga. Näiteks võib kasumitegur 1,5 näidata, et süsteem kaotab keskmiselt 2 (3/2 = 1,5) iga 3 dollari kasumi kohta. Väärtus üle 1 näitab, et süsteem saab raha teenida. Mida kõrgem see seade on, seda tõhusam see on. Soovitav on mitte arvestada süsteemidega, mille kasumikoefitsient on alla 1,3, ja ideaaljuhul peaks püüdma väärtust 1,6.

Kaubanduse stabiilsus

Kauplemissüsteemi kõige olulisem tunnus on kaubanduse stabiilsus. Mida stabiilsem on igas mõttes kauplemissüsteem, seda parem. Ja vastupidi, mida räpane ja ebastabiilsem on süsteem, seda ohtlikum see on ja seetõttu peaks see tekitama suuri kahtlusi. Nõus, kui tulemused on väga ebakorrektsed ja on raske arvata, kas teenite sel aastal 80% kasumit või kas süsteem kaotab aasta viimasel kuul kõik ja läheb miinusesse - pole asjade parim seis. Vaatame, kuidas saate kaubanduse stabiilsust mõõta ja milliseid näitajaid selleks kasutatakse.

Kasumi ja kahjumi jagamine

Stabiilsuse kõige olulisem näitaja on kasumi ja kahjumi jaotumise ühtlus testides ja edasistes proovides. Ainus süsteemi puhaskasum ei ütle selle stabiilsuse kohta midagi. Lõppude lõpuks suudeti kogu kasum teenida vaid ühe kuuga aastas, ülejäänud aja jooksul lekkis süsteem raha. Just kasumi ja kahjumi jaotus aja jooksul annab hea ettekujutuse sellest, kui palju peate süsteemi kasutamisel muretsema.

Oletame, et süsteemi kasum on viie aasta jooksul 50 000 dollarit, väljavõtmisega 10 000 dollarit. Näiteks nagu tabelis näidatud:

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

Suurim kasum oli esimesel aastal, suurim kahjum - viimasel. Kui näete kasumlikkuse diagrammi, näeme lisaks langevat kõverat. Veelgi hullem, iga-aastased krediidi kogused kasvavad. See kauplemissüsteem õitses esimese kahe aasta jooksul, pärast mida on see juba mitu aastat selgelt kapitali ühendanud.

Või mõni muu näide:

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

Isegi kiire pilk tabelile näitab, et kogu kasum saadi 2014. aastal. Ülejäänud aja kaotas süsteem pidevalt raha. Ainuüksi sellest piisab, et sellisest strateegiast loobuda.

Ja kolmas näide:

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

Kõigis kolmes näites oli tulemuseks olev kasum 50 000 dollarit, maksimaalne väljavõtmine 10 000 dollarit. Kuid viimasel juhul pöörake tähelepanu tulemuse ühetaolisusele. Lisaks näitab süsteem mõnusat ülespoole liikumist ja veoteenuse vähenemist. Lisaks oli süsteemil maksimaalne äravool kõige kaugemal tööperioodil. Kõik see näitab kauplemissüsteemi üsna rahuldavat stabiilsust.

Siin on veel üks näide:

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

See näide on esimese pöördvõrdeline. Vaatamata näitajate ühemõttelisele paranemisele pole see võimalus tõenäoliselt ka sobiv. Kuid kui on suur soov seda ikkagi kaubanduses kasutada, tuleb kõigepealt leida vastus küsimusele: miks see enne töötas nii halvasti ja nüüd nii hästi? Võib-olla on see ajutine tegur ja mõni aeg pärast süsteemi käivitumist kurnab see end juba ära.

Üldiselt peaksite juhinduma järgmisest reeglist - mida ühtlasemad on tulemused, seda parem. Kui kasumlikkusel on kalduvus, on vaja, et see oleks mõõdukalt ülespoole ja mitte vastupidi. Lisaks sellele peaks iga suundumus olema õigustatud.

Deal Distribution

Tehingute jaotus arvutatakse tavaliselt täpselt samamoodi nagu kasumi ja kahjumi jaotamine teatud aja jooksul. Mida ühtlasem jaotus, seda parem muidugi.

Parim strateegia on strateegia, kus kasumid ja kahjumid jaotatakse kogu perioodi jooksul ühtlaselt. Kuid te ei saavuta kunagi ideaalset ühtlust. Seetõttu on oluline tagada, et ühe või mitme eduka tehingute seeria tulemusel ei laekuks vähemalt põhikasumit.

Muide, ka võidetud ja kaotatud tehingute seeria tuleks jaotada ühtlaselt kogu saidil. Mida väiksem on standardhälve, seda ennustatavam ja stabiilsem on kauplemise tulemus.

Seega on stabiilsel kauplemissüsteemil järgmised omadused:

  • kasumi ja kahjumi ühtlaseim jaotus;
  • võitude ja kaotuste ühtlasem jaotus;
  • võitude ja kaotuste seeria ühtlasem jaotus.

Maksimaalne väljavõtmine

Maksimaalne krediidi väljavõtmine mängib kauplemissüsteemi riski hindamisel üliolulist rolli. Seda tuleks hinnata kauplemissüsteemi genereeritud muude kaotatud seeriate suhtes. Definitsiooni järgi maksimaalne väljavõtmine - See on suurim kaotatav tehingusari, kuid on ka oluline teada, kui palju see tehingusari on teistest suurem. Näiteks kui maksimaalne kasutuselevõtt on ainult 20–40% suurem kui kõigil muudel krediidiperioodidel, võib see olla täiendav tõend süsteemi stabiilsuse kohta.

Kui teie maksimaalne krediidi suurus on 300% keskmisest krediidi kogusest, siis on see üsna halb märk. Kui muidugi seda ei põhjusta sellised objektiivsed põhjused nagu aktsiaturu krahh või muud vääramatu jõud. Selliseid sündmusi on peaaegu võimatu ennustada ja sageli põhjustavad need olulisi kaotusi, nii et tasub proovida end kaitsta vääramatu jõu eest. Selleks võetakse strateegias kasutusele spetsiaalsed algoritmid, mis piiravad maksimaalseid kaotusi.

Suurim võidukäik

Seda tuleks hinnata samamoodi nagu suurimat kahjumit tootvat sarja. Seda tuleks võrrelda keskmise võiduvõimalusega. Lisaks ei tohiks suurim võiduvõimalus anda proportsionaalselt suurt osa strateegia kogutulust.

Täiendavad statistilised tööriistad kaubanduse tulemuslikkuse hindamiseks

Kauplemissüsteemide tõhususe hindamiseks kasutatakse sageli erinevaid tegureid. Need võimaldavad teil vaadata kauplemistulemust erinevate tegurite taustal. Paljusid neist koefitsientidest on juba arvestatud, seetõttu kirjeldan neid ainult lühidalt. Mõnda pole veel arvesse võetud ja ma peatun nende kallal pisut rohkem.

Sharpe'i suhe

Investeerimistulemusi mõõdetakse sageli tulude hajutatuse alusel. Üks selline näitaja on Sharpe'i suhe. See koefitsient näitab, kuidas on seotud riskivaba määraga vähendatud AHPR aritmeetiline keskmine ja SD standardhälve HPR-seeriast. Riskivaba intressimäära RFR (riskivaba määr) väärtus võetakse tavaliselt võrdsena pangas hoiustelt saadava tulu intressimääraga või riigivõlakirjade tulumääraga.

Selle koefitsiendi kohta saate lisateavet siit.

Kasum üle ooteaja (HPR)

Ralph Vince kasutab oma raamatus “Rahahalduse matemaatika” mõistet HPR (hoiuperioodi tulud) - kasum tehingu toimumise aja eest. Tehing, mis tõi 10% kasumit, vastab HPR = 1 + 0,10 = 1,10. Tehing, mis tõi kaasa 10% kaotuse, vastab HPR = 1-0. 10 = 0,90. Teisel viisil saab tehingu HPR-i väärtuse jagada, jagades pärast tehingu sulgemist (bilansi sulgemine) bilansilise väärtuse bilansi väärtusega tehingu avamise ajal (saldo avatud):

HPR = BalanceClose / BalanceOpen

Seega vastab iga positsioon mitte ainult tehingu tulemusele rahas, vaid ka HPR-le. See võimaldab teil süsteeme võrrelda, sõltumata igal juhul kasutatavast rahahaldusest. Sellise võrdluse üks näitajaid on aritmeetiline keskmine - AHPR (keskmine hoiuperioodi tootlus).

Koos aritmeetilise keskmisega tutvustab Ralph Vince geomeetrilise keskmise mõistet, mida me nimetasime GHPR-iks (geomeetriline hoiuperioodi tulu), mis on peaaegu alati väiksem kui AHPR aritmeetiline keskmine.

Suurima geomeetrilise keskmisega süsteem toob suurimat kasumit, kui kaubeldate reinvesteerimise alusel. Geomeetriline keskmine alla ühe tähendab, et süsteem kaotab raha, kui kaubeldate reinvesteerimise alusel.

Ootuspärasus

Keskmist väärtust saab arvutada mitte ainult valimi, vaid juhusliku muutuja korral, kui selle jaotus on teada. Sel juhul on keskmise väärtuse eriline tähendus matemaatiline ootus. Matemaatiline ootus iseloomustab juhusliku muutuja "keskmist" või keskmist väärtust.

Kasumliku kauplemise jaoks peaks matemaatiline ootus olema suurem kui null, millele lisanduvad kõik tehingu üldkulud (näiteks haju, vahetustehingud, vahetuskursid, vahendustasud ja nii edasi). Lisateavet matemaatilise ootuse kohta leiate siit.

Standardhälve

Arutasime juba ülaltoodud standardhälvet, kui rääkisime kauplemissüsteemi stabiilsusest. See väärtus näitab väärtuste jaotust keskmise väärtuse suhtes. Mida väiksem on standardhälbe väärtus, seda stabiilsem on tulemus, seda suurem on väärtus - seda väiksem on tõenäosus, et saate keskmisele väärtusele lähedase saagikuse. Nüüd, kui oleme aru saanud, mis on standardhälve, jätkame selle tunnuse üksikasjalikuma kaalumisega.

Kauplemiskontode jaoks kasutatakse sageli kolme keskmist: teatud perioodi keskmine kasumlikkus, keskmine kasum ja keskmine kahjum. Siis on loogiline arvutada iga keskmise kohta kolm standardhälvet: keskmise kasumlikkuse standardhälve, keskmise kasumi standardhälve ja keskmise kahjumi standardhälve.

Keskmine kasumlikkus määratletakse kasumite ja kahjumite summana jagatud nende arvuga. See väärtus näitab kasumlikkuse kõige tõenäolisemat väärtust, mida konto võib teatud aja jooksul tuua. Keskmise tootluse standardhälve võtab kasumid ja kahjumid kokku. Kui eeldame, et süsteemi kasumlikkuse jaotus on normaaljaotusele allutatud, siis 95% tõenäosusega on potentsiaalse tootluse väärtus kahe standardhälbe vahemikus keskmisest tulemusest.

Analüüsides standardhälvet keskmisest kasumist, saate teada, milline on kasumi levik keskmise väärtuse suhtes. Mida väiksem on standardhälve, seda lähemal on oodatav tulemus keskmisele väärtusele, seda stabiilsem see on.

Parameetrid MAE ja MFE

Vaadates kauplemise lõpptulemust, mis tutvustab kauplemistehingute tulemusi, ei saa me teha järeldusi kaitsvate peatuste olemasolu (Stop Loss) ega kasumi võtmise tõhususe kohta. Näeme ainult positsiooni avamise kuupäeva, sulgemiskuupäeva ja lõpptulemit - kasumit või kahjumit.

Kuna puudub teave ujuva kasumi kohta iga kauplemispositsiooni eluea jooksul ja kõigi positsioonide kohta tervikuna, ei saa me otsustada kauplemissüsteemi olemuse kohta. Kui riskantne see on, kuidas kasumit saadi, kas paberikasum kaotsi läks? Nendele küsimustele saab vastused piisavalt anda parameetritega MAE (maksimaalne ebasoodne ekskursioon) ja MFE (maksimaalne soodne ekskursioon).

Igal avatud positsioonil kuni sulgemiseni on kasumi kõikumine pidev. Iga tehing avamise ja sulgemise vahel saavutas maksimaalse kasumi ja maksimaalse kahjumi. MFE näitab maksimaalset hinnaliikumist soodsas suunas. Sellest lähtuvalt näitab MAE kõige ebasoodsamat hinnaliikumist. Loogiline oleks mõõta mõlemat indikaatorit punktides, kuid kui kauplemine toimus erinevatel valuutapaaridel, siis ühise nimetaja juurde viimiseks võite kasutada raha väljendit.

Iga suletud tehing vastab selle tehingu tulemusele ja kahele indikaatorile - MFE ja MAE. Kui tehing teenis 100 dollarit kasumit, kuid samal ajal jõudis MAE (positsiooni elu jooksul maksimaalne ujuv kahjum) - 1000 dollarini, siis pole see parim viis selle tehingu iseloomustamiseks. Paljude positiivse tulemusega, kuid iga tehingu suurte negatiivsete MAE väärtustega tehingute olemasolu näitab meile, et süsteem ületab kahjumlikke positsioone ja varem või hiljem on selline kauplemine hukule määratud.

Samamoodi saate teavet MFE väärtuste kohta. Kui positsioon avati õiges suunas, ulatus tehingu MFE (kulukohustusteta maksimaalne kasum) 3000 dollarini, kuid selle tulemusel suleti tehing pluss 500 dollariga, siis võib öelda, et oleks tore täiendada sidumata kasumi kaitsesüsteemi. See võib olla mingi ujuv peatus (Trailing Stop), mille saame meie suunas soodsa liikumisega hinnaga üles tõmmata. Kui kasumipuudus on süstemaatiline, saab kauplemissüsteemi märkimisväärselt täiustada. MFE räägib sellest meile.

Van Tharpi hinnangutehnika

Hinnatud süsteemi kvaliteeti soovitab Van Tharp mõõta matemaatilise ootuse suhtena tehingutulemuste standardhälbega:

kus M (x) on matemaatiline ootus,

σ on standardhälve.

Saadud R väärtus klassifitseeritakse järgmiselt:

alla 0,16 - väga halva kvaliteediga,

0,16 kuni 0,20 - madal,

alates 0,20 kuni 0,25 - keskmine,

alates 0,25 kuni 0,30 - hea,

alates 0,30 kuni 0,50 - suurepärane,

alates 0,50 kuni 0,70 - suurepärane,

alates 0,70 ja rohkem - graal.

Seega, mida suurem on süsteemi matemaatiline ootus ja mida väiksem on selle standardhälve, seda kõrgem on süsteemi kvaliteet.

Meie puhul on matemaatiline ootus kõigi tehingute keskmine:

kus xi on i-nda tehingu tulemus,

n on kauplemissüsteemi tehtud tehingute arv.

Standardhälve on dispersiooni ruutjuur:

Noh, kuidas dispersiooni leida, oleme juba sada korda analüüsinud.

Hinnangute arvutamise meetod Sortino koefitsiendi järgi

Sortino koefitsient on negatiivse tootlusega tehingute matemaatilise ootuse ja standardhälbe suhe:

kus M (x) on matemaatiline ootus,

σ 'on negatiivse tootlusega standardhälve.

Saadud väärtus klassifitseeritakse järgmiselt:

vähem kui 0,24 - väga halva kvaliteediga,

0,24 kuni 0,30 - madal,

alates 0,30 kuni 0,38 - keskmine,

0,38 kuni 0,45 - hea,

0,45 kuni 0,75 - suurepärane,

alates 0,75 kuni 1,00 - suurepärane,

alates 1,00 ja rohkem - graal.

Negatiivse standardhälbe standardhälve on kahjumis olevate tehingute ruutude summa keskmise väärtuse ruutjuur:

Kõrvalekalde väärtuse arvutamisel tuleks arvestada olulise punktiga: positiivseid tehinguid ei arvestata arvutamisel, nende väärtused asendatakse nulliga. See mõjutab tehingute arvu (n) valemis.

Kuidas saada aru, et süsteem enam ei tööta?

Kaupleja jaoks on väga oluline aru saada, et süsteem enam ei tööta.Mida teha, kui kontol on pikaajaline kasutuselevõtmine? Süsteem lakkas töötamast ja on aeg see eemaldada? Või on arveldusperiood lõppemas? Paljudel kauplejatel, eriti algajatel, pole sellise juhtumi jaoks absoluutselt mingit tegevuskava.

Paljud kogenud kauplejad ütlevad, et nad plaanivad teatud aja oodata ja kui süsteem ei hakka krediidi kasutuselevõtust väljuma, siis otsustatakse, et see enam ei tööta. Teine populaarne lähenemisviis on oodata testides näidatud kahekordset väljavõtmist. Kuid kui õiged on mõlemad lähenemisviisid? Kas neid toetab statistika? Kui palju aega see võtab? Miks on tegemist kahekordse tagasimaksega, mitte näiteks kolmekordse tagasimaksega? Selle teema kohta puudub statistika, seda on lihtsalt kombeks teha.

Ja veel, kuidas mõista, et süsteem on katki? Vanade, statistiliselt kontrollimata meetodite abil või on see siiski vähese mõtlemise väärt? Proovime vahelduseks teist võimalust.

Ja kui süsteem enam ei tööta, hakkame mõtlema, milleks see kõik on. Noh, see tähendab, et see enam ei tööta, ei tööta nii, nagu sisse pandi. Peame vaid võrrelda, kas süsteem töötab samamoodi nagu testides.

Kuid millist parameetrit võrrelda? Uurisime üsna paljusid omadusi, kuid süsteemi toimivuse hindamiseks tasub välja tuua üks olulisemaid - tehingute jaotus reaalajas kontol, võrreldes selle jaotusega testis. Kontrollida tuleb ainult seda, kas reaalsete kauplemistehingute valimine on osa testidest tehtud valikust. Kui suudate ümber lükata hüpoteesi, et see on nii kindla kindlustasemega (tavaliselt 95%), siis teie süsteem ei kauple enam nii, nagu see oli ette nähtud. Niisiis, ta lagunes ja saate selle kontolt turvaliselt välja võtta.

Selle kriteeriumi kasutamine on väga võimas tööriist. Lõppude lõpuks tuginete sel juhul sellisele teadusele nagu statistika. Ja ta on kaupleja parim sõber. Ja te ei pea ootama veel 1,5 kuud, mõtiskledes selle üle, kas süsteem jõuab raha väljavõtmiseni välja. Raha kaotamine ei pea ootama kahte testi tagasivõtmist. Lihtsad arvutused Excelis (mida teostasime sõna otseses mõttes 10 minutiga ühes ExcelTraderi kursuse tunnis) - ja teil on juba selge, statistiliselt kinnitatud, teaduslikult põhjendatud otsus selle kohta, kas süsteem kontolt eemaldada.

Mida siis selleks vaja on?

Esiteks peate tegema ajalooliste andmete süsteemitesti. Selleks võite lihtsalt kasutada mis tahes strateegiatesti ja seejärel näiteks testija andmed edastada, et silma paista edasiseks analüüsiks. Kõige olulisem on saada tehingute tulemused ise - kasumid ja kahjumid.

Teiseks vajate andmeid, mida kinnitate. Tõenäoliselt on paljudel teist myfxbooki konto statistikat. Konto kasvu diagrammi paremas ülanurgas on nupp „eksportida“. Sellele klõpsates näete rippmenüüd, kus peate valima salvestatud andmete formaadi. Meie jaoks sobib csv-vorming:

Avage saadud fail ja valmistage ette andmed:

Klõpsates valikul „Tekst veergude kaupa”, jõuame teksti jaotusviisardisse. Valige eraldajaga variant:

Myfxbook kasutab eraldajana koma:

Järgmisena viime viisardi lõpuni ja teisendame saadud andmed tabelisse:

Nüüd saame andmeid sorteerida väärtuste järgi ja peita ridu, mida me ei vaja. Leidke veerg "toiming" ja määrake filtris linnukesed järgmiselt:

Nüüd leidke veerg "võimendus", kopeerige see ja kandke see uuele lehele:

Me ei vaja enam avaldusega lehte, kustutage see:

Nüüd avage fail koos MetaTrader terminali testitulemustega:

Vajutage klahve ctrl + a ja ctrl + c, et valida faili kõik read, seejärel vajutage klahvikombinatsiooni Ctrl + v suurepärasele lehele:

Kustutage päis, jättes ainult pakkumiste read:

Teisendage andmed tabeliks:

Tühjendage veeru „Kasum” filtris tühjad read:

Kopeerige veerg „Kasum”:

Ja kandke see lehele, millel juba asub reaalne konto tehtud tehingutega veerg:

Võrdleme neid kahte veergu. Kõigepealt arvutage katseväärtuste keskmine väärtus:

Ja päris omadele:

Samuti arvutame tehingute arvu:

Seejärel määratleme elanikkonna standardhälbe (mis testis saadi):

Ja valimi standardhälve (tegelikust kontost):

Järgmisena peame arvutama - standardvea:

Ja viimane - z teisendus:

Leidke võrgus tavaline jaotuskalkulaator või kasutage ekraanipildil näidatud saiti:

Sisestage z-teisenduse väärtus, nagu näidatud ülaltoodud joonisel, ja klõpsake arvuta. Selle tulemusel saame väärtuse P:

Meie näites osutus P väärtuseks 0,5054. See on palju rohkem kui 0,05, nii et me ei saa öelda, et konto andmed erinevad testide andmetest. Seetõttu võime järeldada, et strateegia töötab kavandatud algoritmi raames.

Võite vaadata ka videot, kus seda tehnikat kirjeldatakse (üks ExcelTraderi kursuse tundidest):

Nagu näete, on idee väga lihtne. Meil on kauplemisstrateegia testimise käigus saadud pikk hulk andmeid ja reaalsel kontol töötamise ajal on saadud väike osa. Ja seal on tehnika, mis võimaldab teil kindlaks teha, kas see väike tükk sarnaneb katse ajal saadud andmetega. Muidugi, teatud tõenäosusega - 95%. Kuid enamasti piisab sellest.

Millal siis süsteem kontolt välja võtta?

Kellegi jaoks on süsteemi kontrollsignaaliks poole konto tühjendamine. Keegi lihtsalt ignoreerib selle teema teaduslikku lähenemist ja jätkab "vanaisa" meetodite kasutamist. Ja eriti nõrk süda hakkab oma süsteeme proovile panema enam kui 10% -lise tõmbejõuga.

Tegelikult ei tähenda asjaolu, et süsteem praegu kasumiga kaupleb, sugugi seda, et ta kaupleb täpselt nii, nagu ette nähtud. Teisisõnu, kasumiga kauplev süsteem võib ka kaubelda mitte nii, nagu see selle loomisel oli ette nähtud. Tõenäoliselt on reaktsioon sellele ideele järgmine: kui teenite raha, ei pea te midagi puudutama. Kuid süsteem, mis töötab "teisiti", on ka oht, sest see hakkab täpselt samal päeval punaselt tööle. Minu arvates tasub süsteeme kontrollida kord kuus ja kui raha kaotav sõiduk testi ei läbi, on halastamatu seda kontolt välja võtta. Siiani saab raha teenivaid süsteeme lihtsalt pliiatsil võtta ja hoolikamalt jälgida.

Järeldus

Kauplemine on esiteks statistika. Ja täna oleme analüüsinud palju näitajaid, mis iseloomustavad kuidagi kaubandussüsteemi kvaliteeti. Muidugi on olemas ka tohutu hulk erinevaid koefitsiente, näiteks kalmaari, Jenseni, Sterlingi, Sortino koefitsient, mis leiutati ka kaubanduse hindamiseks. Selles artiklis toodud omadused on enamikul juhtudel siiski hindamiseks piisavad.

Eraldi tooksin välja kauplemissüsteemide toimivuse hindamise meetodi, mida ma eespool mainisin ja mida käsitletakse videokursusel Exceli kohta. See on tõesti võimas, teaduslikult põhjendatud viis süsteemi otsustamiseks konto kontolt eemaldamise või kauplemise jätkamise kohta. Loodan, et ta aitab teid rohkem kui üks kord.

Jäta Oma Kommentaar