21 Ноя

Как тестировать и оптимизировать торговую стратегию

Встроенные в МТ4 и МТ5 тестеры стратегий дают достаточно хорошие результаты моделирования как при одиночных “прогонах”, так и при оптимизации. В чём же причины низкой эффективности оттестированных стратегий при использовании в реальной торговле?

Их несколько:

1. “Загрублённое” Моделирование, в котором не учитываются слипы, расширения спредов, свопы, комиссии, обрывы соединения с сервером (которые происходят даже при работе терминала на высоконадёжном VPS, сеть которого напрямую соединена с брокером).

2. Переоптимизация систем. Большинство трейдеров чрезмерно подгоняют систему и её параметры к историческим данным, в то время как более важным является достижение устойчивости (робастности) системы при изменении входных данных, конечно же при сохранении достаточной прибыльности.

3. Недоверие к собственной системе, и попытки “помочь ей торговать” в периоды просадок, что обыкновенно приводит к ухудшению результатов.

Итак — Best Practice Trading System Optimization

Давайте предположим, что мы учли изложенное в п.1 и производим тестирование и оптимизацию в условиях, “максимально приближенных к боевым”.

Как же правильно тестировать и оптимизировать?

Практически для любой системы можно подобрать набор параметров, при которых её результаты будут великолепны. Особенно легко это сделать для кортких временных отрезков.

Но использовать такую систему будет “опасно для жизни”, точнее для кошелька.

Как же определить, что мы не переоптимизировали систему?

Ответ кроется в статистике, точнее в статистической значимости (достоверности) полученных результатов – их повторяемости при условии многочисленности.

Многие наверняка слышали о тестировании In-Sample и Out-of-Sample, Walk Forward Analysis (WFA), когда наилучшие параметры, полученные в результате оптимизационных тестов на предыдущем периоде, проверяются на другом периоде.

Как же определить, что результаты являются “статистически значимыми”?

Этапы оптимизации служат для определения оптимального набора (наборов) параметров. На каждом этапе особенно важно выбрать не один наилучший набор параметров, а определить диапазон значений, в рамках которого результаты торговли максимально стабильны, а не просто максимально прибыльны. В этом случае торговая систем будет более устойчива как к изменению рыночных условий, так и собственных параметров. Out-of-Sample (Walk Forward) тест служит для проверки правильности полученных на этапе оптимизации результатов.

Совмещение оптимизации на различных периодах с проверкой на Out-of-Sample позволяет проверить способность системы адаптироваться и эффективно работать в различных рыночных условиях.

Главная цель наших действий – получить максимально стабильную систему, избежав опасности переоптимизации.

Используемые нами техники и программное обеспечение позволяет получить весьма достоверную оценку стабильности системы и подобрать оптимальный диапазон параметров, приводящих к устойчивым результатам.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *