7) Количество баров, учитываемы при сигнале - 20

8) Расстояние до тейк-профита, при котором стоп-лосс переносится в безубыток - 5

9) Стоп-лосс - 200

10) Тейк-профит - 190

Результаты показали во многом различные значения параметров системы при оптимизации, за исключением параметра количества баров, учитываемых в сигнале. Поэтому далее этот параметр будет убран из списка оптимизируемых, зафиксировав его значение равным 20.

Заметим при этом, что значения параметров для пары EUR/USD практически равны рекомендуемым автором системы, за исключением размеров стоп-лосса и тейк-профита. Для золота же остальные параметры сильно отличаются, что еще раз говорит о разной сущности торговых инструментов и необходимость оптимизации торговых систем для каждого из них.



3.5.3 Тестирование и определение устойчивости торговой системы для золота

Протестируем систему с оптимальными значениями параметров, найденными при оптимизации, на том же тестовом окне. Проанализируем ее показатели, согласно описанным методам оценки работоспособности и надежности системы.

Для начала рассмотрим форму графика баланса по тем ее свойствам, которые определяют качество работы торговой системы.

Рис. 27 ось Х - номер сделки, ось Y - значение депозита

1) Линейность. График довольно линеен, угол его наклона сохраняется постоянным на протяжении всего тестового диапазона, что характеризуем надежность и стабильность системы.

2) Просадки. Визуально можно легко определить наличие просадок на графике, но значение баланса быстро возвращается к локальным максимам за 1-4 сделки.

3) Флэты. Флэты на графике присутствуют, но при детальном рассмотрении, внутри каждого флэта локальные максимумы имели восходящую тенденцию. Следовательно, внутри флэтов, баланс стремился вернуться к локальному максимуму.

4) Локальные максимумы системы в целом имеют восходящую тенденцию.

5) На конец тестового периода график не изменяет наклон и характер своего движения, что говорит о том, что торговый алгоритм скорее всего подтвердит свою эффективность и вне тестового диапазона.

Теперь рассмотрим основные индикаторы работы системы, а также те, которые позволят рассчитать значения POR и PROM:

· Прибыльность - 1.92

· Количество сделок -85

· Максимальная просадка (%) - 30.37 (2.47%)

· Матожидание выигрыша - 2.82

· Средняя прибыльная сделка - 10

· Средняя убыточная сделка - 7.45

· Количество прибыльных сделок (% от всего) -50 (58.82%)

· Количество убыточных сделок (% от всего) - 35 (41.18%)

Имея эти значения, рассчитаем показатели POR и PROM для нашей системы при торговле на золоте.

Прибыльность и процент прибыльных сделок округлим до значений к ближайшим в таблице 2 и 60% соответственно. Тогда вероятность проседания счета в два раза будет равна 0, что говорит о высокой надежности системы при работе вне тестового окна.

Теперь рассчитаем показатель PROM:

При этом обычная доходность равна 23.9%

Как видно пессимистичный доход меньше реального всего в два раза, это говорит о достаточно высоком потенциале системы в будущем.

3.5.4 Тестирование и определение устойчивости торговой системы для пары EUR/USD

Как и для золота протестируем систему с оптимальными значениями параметров на том же тестовом окне и оценим результаты работы нашего торгового алгоритма для валютной пары EUR/USD.

Оценим график баланса:

Рис. 28 ось Х - номер сделки, ось Y - значение депозита

1) Линейность. График имеет постоянный положительны наклон, что характеризует систему как стабильно прибыльную

2) Просадки. Присутствуют визуальные просадки. Просадки небольшие по величине и цена быстро возвращается к локальному максимум за 1-2 сделки

3) Флэты. В середине графика присутствует флэт, но нужно заметить, что немного, но в нем повышались локальные максимумы

4) Локальные максимумы в целом имеют восходящую направленность, что говорит о том, что на всем промежутке тестирования система наращивала значение депозита

5) Тенденция положительного движения, а также наклон линии баланса подтверждает работоспособность системы на постоптимизационном периоде.

Основные показатели работы системы:

· Прибыльность - 2

· Количество сделок -50

· Максимальная просадка (%) - 8.40 (0.82%)

· Матожидание выигрыша - 0.63

· Средняя прибыльная сделка - 1.8

· Средняя убыточная сделка - 2.1

· Количество прибыльных сделок (% от всего) -35 (70%)

· Количество убыточных сделок (% от всего) - 15 (30%)

Согласно показателям работы системы, вероятно проседания депозита в два раза равна 0.

Пессимистичная доходность равна:

Обычная же доходность составила 3.1%

В случае валютной пары EUR/USD разница между реальной и пессимистичной доходностью системы не столь велика, как для золота. В целом, система характеризует себя весьма надежной.

Разница в величине прибыли системы для золота и валютной пары EUR/USD охарактеризована различной стоимостью покупки финансового инструмента и стоимостью пункта изменения цены. А значит при похожей волатильности, система дает столь разные прибыли и просадки. Не смотря на это, торгуемый лот будет равным для обоих инструментов, так как цель исследования - изучение процесса оптимизации, определение способов повышения надежности системы и оценка работоспособности оптимизированного торгового алгоритма.

В реальных же условиях, согласно просадке, торгуемый лот для EUR/USD можно увеличить в 10 раз, не снизив надежность системы до критического уровня.

3.5.5 Тестирование торговой системы вне выборки для золота

Перед тестированием торгового алгоритма для обоих финансовых инструментов, следует зафиксировать величину возможных отклонений показателей системы.

Так как торгуемый лот не был изменен, следовательно определять возможные отклонения, отталкиваясь от величины просадки, как индикатора рискованности торгового алгоритма, не представляется возможным. Поэтому данная величина зафиксирована на уровне, рекомендованном во многих статьях об оптимизации торговых систем равной 20%.

Тогда для золота получаем наихудшие значения для основных индикаторов работы системы:

· Прибыльность - 1.92*0.8 = 1.54

· Максимальная просадка (%) - 30.37*1.2 = 36.44

· Матожидание выигрыша - 2.82*0.8 = 2.26

Далее следует зафиксировать шаг увеличения диапазона тестового окна вне выборки. Так как был выбран достаточно небольшой диапазон для тестирования, данный шаг зафиксирован равным 2 месяцам.

Теперь проведем тестирование системы на периоде, начало которого в точке окончания оптимизации и постепенным увеличением окна на 2 месяца. Диапазон времени оптимизации был с 01.01.2012 по 01.07.2012, тогда тестирование вне выборки начинается с 01.07.2012 по 01.09.2012 и далее:

· Основные показатели тестирования торговой системы на золоте с 01.07.2012 оп 01.09.2012:

o Прибыльность - 1.67

o Максимальная просадка (%) - 29.74

o Матожидание выигрыша - 2.36

· Основные показатели тестирования торговой системы на золоте с 01.07.2012 оп 01.11.2012:

o Прибыльность - 1.20

o Максимальная просадка (%) - 57.94

o Матожидание выигрыша - 0.77

Как видно, на втором шаге, показатели системы отклонились более чем на 20%, теперь сделаем шаг назад и протестируем систему на промежутке в 3 месяца, для того, чтобы точнее определить горизонт применимости системы:

· Основные показатели тестирования торговой системы на золоте с 01.07.2012 оп 01.10.2012:

o Прибыльность - 1.25

o Максимальная просадка (%) - 57.54

o Матожидание выигрыша - 0.99

Следовательно, горизонт применимости такой системы составляет два месяца.

Тестирование торговой системы вне выборки для EUR/USD.

Теперь проведем подобное тестирование для определения горизонта применимости торговой системы для валютной пары EUR/USD.

Для начала зафиксируем рамки максимального отклонения показателей системы:

· Прибыльность - 2*0.8 = 1.6

· Максимальная просадка (%) - 8.40*1.2 = 10.08

· Матожидание выигрыша - 0.63*0.8 = 0.5

И протестируем систему за пределами выборки:

· Основные показатели тестирования торговой системы на EUR/USD с 01.07.2012 оп 01.09.2012:

o Прибыльность - 1.61

o Максимальная просадка (%) - 8.28

o Матожидание выигрыша - 0.55

· Основные показатели тестирования торговой системы на EUR/USD с 01.07.2012 оп 01.11.2012:

o Прибыльность - 1.19

o Максимальная просадка (%) - 8.48

o Матожидание выигрыша - 0.17

Получаем, что на 4 месяцах система уже не пригодна, протестируем ее для 3 месяцев, для того, чтобы зафиксировать более точные временные границы возможной работоспособности системы:

o Прибыльность - 1.12

o Максимальная просадка (%) - 8.28

o Матожидание выигрыша - 0.11

Следовательно, система применима только в первые два месяца за временным окном оптимизации.

Из полученных результатов следует предположение, что горизонт применимости слабо зависит от финансового инструмента, а также от качества оптимизации. Скорее всего, зависит это от самой структуры и сути торгового алгоритма, которые по его внутренним свойствам характеризуют разницу его результатов вне границ диапазона оптимизации.

3.5.6 Оценка границ применимости торгового алгоритма и оценка его результативности

При тестировании системы для обоих инструментов вне выборки, были получены одинаковые горизонты работоспособности системы равные двум месяцам стабильной работы. Теперь следует определить справедливость показателей POR и PROM для того, чтобы узнать возможно ли их применение к данному торговому алгоритму для прогнозирования рисков и прибыльности.

По сути этих показателей, следует протестировать систему вне выборки на промежутке времени равном диапазону оптимизации и для их показателей посмотреть проседал ли депозит в 2 раза и более, а также оценить их прибыльность, чтобы сравнить с оцененной.

· Тестирование системы для золота на промежутке с 01.07.2012 по 01.01.2013

o Просадка составила 9.46%

o Прибыль составила -0.2%

· Тестирование системы для EUR/USD на промежутке с 01.07.2012 по 01.01.2013

o Просадка составила 1.47%

o Прибыль составила 0.3%

Следовательно, показатель PROM не применим к данному алгоритму, или же промежуток оптимизации был слишком мал, так как суть показателя PROM - оценка годового возврата на депозит.

Просадка же депозита не составила 50% ни в одном из случаев, следовательно индикатор надежности POR оправдал себя в применении к данной системе и будет учитываться для расчета рисков в реальных условиях.

3.6 Проверка результатов оптимизации в реальных условиях

Торговый алгоритм был оптимизирован для двух финансовых инструментов, а также был определен горизонт применимости торговой системы. Теперь согласно методу оценки горизонта применимости следует ввести погрешность равную 20%, тогда получается, что реальный горизонт работоспособности систем составляет примерно 48 дней (включая выходные дни).

Теперь будет произведен процесс оптимизации также на полугодовом промежутке исторических данных, а затем проверить соответствие работы системы оценочным на следующих 48 днях.

Временной промежуток оптимизации выберем следующий: с 01.07.2012 по 01.01.2013, а горизонт проверки следовательно будет с 01.01.2013 по 18.02.2013.

Процесс оптимизации описан не будет, приведены сразу результаты тестирования системы с лучшими наборами параметров для обоих финансовых инструментов и рассчитаны показатель POR, а также максимально возможные отклонения основных показателей системы:

· Золото

o Прибыльность - 1.95

o Количество сделок -43

o Максимальная просадка (%) - 65.87 (6.03%)

o Матожидание выигрыша - 5.94

o Средняя прибыльная сделка - 17.43

o Средняя убыточная сделка - 20.59

o Количество прибыльных сделок (% от всего) -30 (69.77%)

o Количество убыточных сделок (% от всего) - 13 (30.23%)

o Вероятность проседания счета в 2 раза равна 0

· EUR/USD

o Прибыльность - 1.62

o Количество сделок - 18

o Максимальная просадка (%) - 6.03 (0.60%)

o Матожидание выигрыша - 0.43

o Средняя прибыльная сделка - 1.70

o Средняя убыточная сделка - 2.09

o Количество прибыльных сделок (% от всего) -12 (66.7%)

o Количество убыточных сделок (% от всего) - 6 (33.3%)

o Вероятность проседания счета в 2 раза равна 1%

Исходя из результатов следует определить максимально возможное отклонение основных индикаторов работы системы для обоих торговых инструментов:

· Золото

o Прибыльность - 1.95*0.8 = 1.56

o Максимальная просадка (%) - 65.87*1.2 = 79.04

o Матожидание выигрыша - 5.94*0.8 = 4.8

· EUR/USD

o Прибыльность - 1.62*0.8 = 1.3

o Максимальная просадка (%) - 6.03*1.2 = 7.24

o Матожидание выигрыша - 0.43*0.8 = 0.34

Результаты тестирования торгового алгоритма для обоих финансовых инструментов на промежутке исторических данных с 01.01.2013 по 18.02.2013:

· Золото

o Прибыльность - 1.58

o Максимальная просадка (%) - 65.87*1.2 = 66.17

o Матожидание выигрыша - 5.94*0.8 = 4.91

· EUR/USD

o Прибыльность - 2.4

o Максимальная просадка (%) - 2.83

o Матожидание выигрыша - 0.74

Просадка депозита при использовании системы полгода за пределами оптимизационного периода составила:

· Для золота - 6.05%

· Для EUR/USD - 0.28%

Следовательно, рискованность использования системы подтвердила практическое отсутствие вероятности просадки депозита в два раза и более при использовании данной системы в реальной торговле.

3.7 Рекомендации по подходу к оптимизации и порядку ее выполнения

Согласно проведенному исследованию, были подтверждены применимость и эффективность описанного выше подхода к оптимизации, а также почти всех методов прогнозирования поведения системы. На практике была подтверждена возможность оценки работы системы за горизонтами оптимизационной выборки.

Исходя из всего сказанного и полученных результатов далее будут приведены рекомендации касательно подхода к процессу оптимизации и алгоритма его выполнения.

При подготовке торгового алгоритма к оптимизации следует учитывать для какого финансового инструмента, а также для какого таймфрейма был разработан данный алгоритм. Так как автор при его разработке учитывал определенные свойства торгового инструмента и временного аспекта торговли. Более того, при оптимизации алгоритма стоит учитывать и значения его параметров, которые рекомендует автор системы.

Следует проверить применимость данного торгового алгоритма на других финансовых инструментах, но для того, чтобы результаты были сравнимы, нужно привести его к подобному, но уже с учетом свойств нового торгового инструмента:

1) Размер пункта

2) Цена пункта

3) Волатильность

4) Минимальные уровни отложенных приказов

Так как без учета этих свойств торгового инструмента, алгоритм может давать случайные результаты.

Также оптимизацию следует проводить только для выбранного таймфрейма. Если же рассматривать несколько таймфреймов то только в серии отдельных оптимизаций. Это обусловлено тем, что в каждом отдельном таймфрейме одного и того же торгового инструмента будет разная волатильность. Более того, если оптимизировать с подборкой лучшего таймфрейма, то для каждого из них будет разные объем и точность исторических данных и эту погрешность надо тоже учитывать. Например, для 15 минутного графика может хранится 3-х летняя история с точностью 90%, для часового 5-ти летняя, для дневного 20-ти летняя. И тогда при оптимизации на выборке в 5 лет будут значительные различия в эффективности и надежности торгового алгоритма для разных таймфреймов.

При оценке результатов оптимизации нужно руководствоваться только объективными результатами и четкими правилами, исключая любую возможность эмоционального выбора. И для любого оптимизированного алгоритма следует определить, с учетом его свойств, коэффициент погрешности в эффективности, и протестировать для подтверждения оценки вне оптимизационного диапазона данных.

В практическом исследовании была подтверждена эффективность порядка оптимизации тем, что на выходе получили систему с оцененной эффективностью, поведение которой было определено. Но показатель доходности PROM не продемонстрировал при этом свою надежность. Возможно это обусловлено свойствами выбранного торгового алгоритма или величиной оптимизационного тестового окна. В любом случае при расчете этого параметра учитывается доходность за весь период оптимизационного диапазона времени, а значит, чтобы проверить доходность, надо, чтобы алгоритм проработал еще столько же времени вне выборки. Если временной горизонт работоспособности торговой системы меньше, то применение этого показателя не оправдано.

Теперь приведем рекомендуемый алгоритм оптимизации торгового алгоритма, согласно результатам проведенного исследования:



Рис. 29

В левом столбце описаны этапы подготовки торгового алгоритма оптимизации, если все этапы пройдены - то следует приступать к самому процессу оптимизации. Опишем подробнее каждый шаг данного алгоритма:

1) Выбор среды оптимизации и описание торгового алгоритма на языке, с которым работает данное программное обеспечение

2) Тестирование системы на ошибки в описании торгового алгоритма. Если выявлены ошибки - то в код алгоритма вносятся соответствующие правки и проверка повторяется

3) Алгоритм адаптируется к торговому инструменту с учетом его свойств

4) Система тестируется с учтенными свойствами, что позволяет выбрать параметры оптимизации и проверить точности исторических данных на «дыры»

5) Проверяются исторические данные. Если присутствуют «дыры» - то данные импортируются из стороннего источника

6) Выделяются параметры оптимизации и фиксируются максимально возможные диапазоны их значений

7) Предварительная оптимизация, которая позволяет сузить диапазоны возможных значений оптимизационных параметров. Если устойчивые комбинации не найдены, то расширяется диапазон на предыдущем шаге

8) Определяется диапазон возможных значений параметров с учетом результатов предварительной оптимизации

9) Фиксируются условия значимости результатов оптимизации. В нашем примере это были например максимальная разница стоп-лосса и тейк-профита, а также прибыльность системы больше 2.5 и меньше 1.5

10) Оптимизация торгового алгоритма

11) Оценка результатов оптимизации и выбор диапазона наиболее устойчивых значений параметров оптимизации

12) В определенном диапазоне ищутся оптимальные значения с максимальной прибылью и минимальной просадкой. Если таких нет, следует расширить диапазон на предыдущем этапе.

13) Тестирование системы с оптимальными параметрами на диапазоне оптимизации

14) Оценка результатов тестирования и проверка надежности системы. Если система ненадежна - следует вернуться к поиску оптимальных параметров

15) Фиксация коэффициента погрешности в прогнозируемой работе системы с учетом результатов тестирования и показателей эффективности и надежности системы

16) Тестирование торговой системы вне выборки. Если тестирование не подтверждает работоспособность системы, то следует вернуться на этап поиска оптимальных значений параметров

17) Оценка горизонта работоспособности производится с учетом результатов теста торгового алгоритма вне выборки. Если горизонт слишком мал, то с этого этапа следует вернуться на рассмотрение качества подготовки к оптимизации на этап предварительной оптимизации

18) Если все этапы пройдены успешно, то система готова к проверке в реальных условиях

В практической части данного исследования на реальном примере были проверенны описанные методы оптимизации и оценки торговой системы. Также были выявлены проблемные зоны и сделаны предположения по минимизации их влияния.

Были рассмотрены процессы описания, тестирования, адаптации и оптимизации торговой системы, подход к которым оправдал себя показанной результативностью.

В конце этой главы были не только даны рекомендации касательно подхода к оптимизации, но и представлен готовый алгоритм, который подтвердил свою эффективность и может быть применим в реальных условиях.



Заключение

В ходе данной работы были решены все задачи, поставленные перед данным исследованием. Были установлены и проанализированы подходы к оптимизации, а также выбран наиболее объективный подход к определению ее эффективности.

Также рассмотрены инструменты оптимизации и их основные свойства.

Данное исследование определило основные проблемные зоны, а также возможности их преодоления и минимизации их влияния на результаты процесса оптимизации.

На практике были проверены все предположения, касательно рассматриваемой проблемы и, исходя из полученных результатов, были даны рекомендации касательно подхода и порядка выполнения оптимизации торговых алгоритмов.

На выходе было получено руководство эффективной оптимизации торговых систем, которое может быть применимо на практике при построении своей торговой системы. Также данное исследование может применяться во всех аспектах алгоритмической торговли на финансовых рынках, которые напрямую связаны с построением и оптимизацией торговых алгоритмов.

Более того данная работа может позволить сократить степень влияния человеческого фактора при выборе оптимальной торговой стратегии, что позволит избежать многих ошибок при выборе оптимальных параметров.

В перспективе следует рассмотреть аспекты, расширяющие применимость и надежность результатов данного исследования, а именно:

1) Определение влияния размера диапазона оптимизации на горизонт применимости торговых стратегий

2) Более точная оценка рисков и доходности системы на постоптимизационном периоде

3) Более четкие правила выбора и проверки оптимальных параметров системы

Результатом изучения данных аспектов может стать более надежный алгоритм оптимизации, а также более обширные и объективные рекомендации, касательно подготовки и реализации процесса оптимизации торговых алгоритмов.



Список использованной литературы

1. Биржевые секреты. Технический анализ / Д. Швагер; Пер. с англ. - М.: Бизнес&Успех, 2009. - 384 с.

2. Дейтрейдинг на рынке Forex: Стратегии извлечения прибыли / Кетти Лин; Пер. с англ. - 4-е изд. - М.: Альпина Паблишерз, 2011. - 237 с.

3. Долгосрочные секреты краткосрочной торговли. / Ларри Вильямс; Пер. с англ. - СПБ.: Питер, 2010. - 256с.

4. Механические торговые системы: Психология трейдинга и технический анализ / Ричард Вайсман; Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишерз, 2011. - 229.

5. Технический анализ фьючерсных рынков. Теория и практика / Джон Дж. Мерфи; Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишерз, 2011. - 616 с.

6. Торговые роботы на российском фондовом рынке / Ю. Чеботарев. - М.: SmartBook, 2011. - 160 с.

7. Торговые стратегии с высокой вероятностью успеха. Тактики входа и выхода на рынках акций, фьючерсов / Роберт Майнер; Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишерз, 2012. - 330 с.

8. Трейдинг с доктором Элдером. Энциклопедия биржевой игры / Александр Элдер; Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишерз, 2013. - 496 с.

9. Энциклопедия торговых стратегий / Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. Маккормик; Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишерс, 2007. - 392 с.

10. ЗАО «Группа РЦБ». Журнал «Рынок ценных бумаг».

11. Клуб трейдеров SMART-LAB.

12. Программирование на алгоритмическом языке MQL4. Вводный курс. / Сергей Ковалев. - Web:

13. Стратегии Forex.

14. ARQA Technologies. QUIK.

15. FX Guild. Информационный форекс портал.

16. MeteQuotes Software Corp. MetaTrader 4.

17. MeteQuotes Software Corp. MetaTrader 5.

18. MeteQuotes Software Corp. MQL4: Механические торговые системы, тестирование стратегий и пользовательские индикаторы на Meta Trader.

19. MS123, LLC. Welth Lab.

20. NinjaTrader, LLC. NinjaTrader.

21. Thomson Reuters. MetaStock.

22. WellForex. Разработка тестирование оценка и оптимизация торговых систем - советников на рынке Forex.

Размещено на Allbest.ru

...