Обладая возможностью быстро и легко проводить оптимизацию стратегий с тысячами различных параметров, часть стратегий естественным образом будет «переоптимизирована» и не будет отражать никакой рыночной неэффективности. Наоборот, большинство стратегий, подвергнутые оптимизации, станут неработоспособными.
В этом контексте нам придётся поговорить про Робастность (Robustness).
1. Робастность это.
Термин «робастность» означает способность торговой стратегии повторять результаты своего тестирования в прошлом на других данных.
Пример 1.
Вы оттестировали какую-то стратегию в тестере и видите результат в красном квадрате. Супер! Вы включили стратегию в торги, и в реальном времени за следующие два месяца стратегия вам дала примерно такой же результат по прибыльности, как и в тестере:
Рис. 1. Стратегия с высокой робастностью. Повторяет результаты тестов в реальной торговле.
Пример 2.
Вы оттестировали какую-то стратегию в тестере и видите результат в красном квадрате. Вы включили стратегию в торги, и в реальном времени за следующие два месяца (зелёный квадрат) стратегия вам дала убытки:
Рис. 2. Стратегия с низкой робастностью. Не повторяет результаты тестов в реальной торговле.
Проблематика.
Возник этот термин в тот момент, когда появилась техническая возможность тестировать торговые стратегии и оптимизировать.
Быстро выяснилось, что не все стратегии, которые в тестере показывают хорошую прибыль, показывают прибыль в реальных торгах.
Большинство стратегий, показывающих прибыль в тестере, не показывают прибыль в реале.
Пример Алексея Ван.
В 2012 году Алексей Ван написал программу для автоматического поиска паттернов. Она называлась «StockPatternViewer». Вы можете её скачать из интернета прямо сейчас.
Суть её заключалась в том, что программа автоматически выбирала на графике цены какой-либо свечной паттерн и проверяла его на прибыльность в прошлом.
И так, путём нажатия на несколько кнопок, получилось найти десятки различных формаций, которые давали огромные прибыли. От 1 % прибыли на одну сделку.
Воодушевившись этими открытиями, Алексей Ван запустил найденные формации в торговлю и СЛИЛ 30% депозита.
Так он познакомился с робастностью… Через боль и потери денег.
2. Повышаем робастность. Правило 1000 сделок.
Чуть позже Алексей Ван озаботился проблемой дополнительного тестирования найденных прибыльных паттернов и разбил тестируемую историю на две части.
Первая – на которой он искал прибыльные паттерны.
Вторая – на которой он проверял, а будет ли паттерн прибылен на неучтённых данных.
Собственно, так он открыл для себя Walk-Forwards тесты, о которых здесь будет целая глава.
Быстро выяснилось, что прибыльность на выборке не из обучения напрямую зависит от количества сделок, которые совершал робот в обучающей выборке.
Рис. 3. Если у вас больше 1000 сделок, скорее всего, это будет работать.
Рис. 4. Если у вас меньше 1000 сделок, скорее всего, это НЕ будет работать.
С тех пор это является главным мерилом робастности какой-то торговой стратегии. Алексей Ван заплатил за это своим депозитом.
Поэтому ГЛАВНОЕ ПРАВИЛО РОБАСТНОСТИ: ДОЛЖНО БЫТЬ БОЛЬШЕ 1000 СДЕЛОК!
При этом не важно, как эти 1000 сделок вы набрали, на одном инструменте или на нескольких. Это тоже важно, но об этом в следующей главе.
Также важно понимать, что эта цифра - не аксиома.
Чем больше сделок, тем робастность выше. И чем меньше количество сделок, тем шанс того, что она будет приносить вам деньги в будущем, резко понижается.
3. Повышаем робастность. Кросс-тестирование (Cross-tests).
Одним из способов добрать до заветных 1000 сделок на обучающей выборке являются кросс-тесты.
Это когда вы запускаете одну и ту же стратегию с одними и теми же параметрами, с одним и тем же таймфреймом, НО НА РАЗНЫХ ИНСТРУМЕНТАХ!
Рис. 5. Кросс-тесты. Тесты одной стратегии с одинаковыми параметрами на разных бумагах.
Такой подход к определению робастности стратегий был приоритетным до 2021 года. Он работает и позволяет определить действительно робастные торговые стратегии.
Единственный недостаток такого подхода - это огромная трудоёмкость. Но в какой-то момент появилась более сложная форма поиска робастности – Walk-Forwards.
Между тем!
При тестировании Арбитражей и Скринеров мы до сих пор активно используем данную технику, и она успешно себя показывает. Поэтому не забывайте о том, что такой подход есть, и используйте его.
4. Повышаем робастность. Walk-Forwards.
Специальный механизм работы оптимизатора, позволяющий в автоматическом режиме понять, насколько стратегия робастна.
Об этом у нас следующая статья…
Если что-то не получилось, или остались вопросы, пишите в чат поддержки.
Комментарии