Разделы



Какой оптимизатор подходит вам?

Как минимум любому трейдеру следует иметь оптимизатор с возможнос­ тью проведения лобовой оптимизации и оптимизации под управлением пользователя. Если вы используете для разработки систем TradeStation или Excalibur , эти оптимизации вам уже доступны. С другой стороны, если вы используете Excel , Visual Basic , C ++ или Delphi , вам придется разра­батывать собственный оптимизатор. Как показано выше, это достаточно просто, и для многих проблем лобовая оптимизация или оптимизация под управлением пользователя — лучший подход.

Если для разработки вашей системы требуются более продвинутые методы, хороший выбор — генетический оптимизатор. При помощи ло­бового подхода и генетического оптимизатора можно решить практичес­ ки любую задачу. В нашей работе мы почти не используем других инстру­ ментов! Пользователям TradeStation придется по вкусу TS - Evolve , пред­лагаемый Ruggiero Associates . Evolver фирмы Palisade Corporation хорош для пользователей Excel и Visual Basic. При разработке систем на C++ или Delphi выбирайте C++ Genetic Optimizer, предлагаемый Scientific Consultant Services, Inc. Генетический оптимизатор — наиболее универ­сальный инструмент среди оптимизаторов: даже задачи, более эффектив­но решаемые другими методами, могут быть медленно, но верно решены хорошим генетическим алгоритмом.

А если вы все же хотите испытать аналитическую оптимизацию или симуляцию отжига, мы рекомендуем воспользоваться книгой Пресса и др. Numerical Recipes in С ( Press et al ., 1992) и вышеупомянутым тру­ дом Мастерса ( Masters , 1995) как источниками и информации, и кодов. Пользователи Excel могут попробовать также встроенный Solver .

Статистика

Многие разработчики торговых систем не оценивают статистическую значимость результатов оптимизации. Это достаточно неприятно, учиты­вая, что статистика принципиально важна при оценке поведения торго­вых систем. Как, например, можно судить о причине успеха системы — реален ли он или основан на артефакте либо на удачной выборке дан­ных? Задумайтесь об этом, ведь следующая выборка может быть не оче­редным тестом, а реальной торговлей. Если поведение системы определя­лось случаем, можно быстро лишиться капитала. Нужно найти ответ на следующий очень важный вопрос: высокая эффективность системы выз­вана обнаружением по-настоящему оптимальных параметров или явля­ется результатом подгонки под исторические данные? Мы встречали много разработчиков систем, которые отказываются от любой оптимиза­ции вообще по причине иррационального страха подгонки, не зная, что статистический анализ помогает бороться с этой опасностью. В общем, статистика может помочь трейдеру оценить вероятность того, что систе­ма в будущем будет работать так же прибыльно, как и в прошлом. В этой книге мы представили результаты статистического анализа везде, где это, по нашему мнению, полезно и уместно.

Прогнозирования являются стержнем любой торговой системы, вот почему профессионально составленные прогнозы Forex могут сделать Тебя в высшей степени денежным.

Среди методов статистического анализа, наиболее полезных трейде­ру, можно назвать проверку по критерию Стьюдента, корреляционный анализ и некоторые виды непараметрического статистического анализа.

п»ї

Проверка по критерию Стьюдента необходима в тех случаях, когда надо определить вероятность того, что среднее или сумма некоторого ряда независимых значений (полученных из выборки) больше или меньше не­которого числа или находится в некоторых пределах от него. Например, проверка по критерию Стьюдента может вскрыть вероятность того, что общая прибыль ряда сделок (каждая с индивидуальными показателями прибыли/убытка) может превысить некоторый порог в результате про­стой случайности. Эти критерии также полезны для выбора периодично­сти данных, например при вычислении дневного или месячного дохода за период в несколько лет. Кроме того, проверка по критерию Стьюдента помогает установить границы производительности системы в будущем (если предположить, что на рынке не ожидается структурных изменений), что позволит заявить, например, следующее: вероятность того, что в бу­дущем средняя прибыль составит от х до у, более 95%.

Корреляционный анализ помогает определить степень взаимосвязи двух различных переменных. При использовании для принятия решений он также помогает определить, являются ли связи статистически значи­мыми или просто случайными. С помощью таких методов можно опре­делить доверительные интервалы границ реальной корреляции, т.е. кор­реляции по выборке данных за некоторый период времени. Корреляци­онная статистика важна при поиске переменных, которых можно исполь­зовать как прогностические показатели, например, в нейронной сети или в системе уравнений регрессии.

Корреляционный анализ и непараметрические статистические мето­ды (критерий наличия чередующихся полос в ряду данных) полезны при оценке зависимости значений ряда данных от предыдущих значений в ряду (серийной корреляции). Например, действительно ли выгодные сделки сле­дуют в виде полос или групп, между которыми сплошные убытки? Крите­рии наличия полос позволяют определить, что же на самом деле проис­ходит. Если в системе есть серийная корреляция, ее можно использовать для перенастройки системы. Например, если в системе выражены перио­ды прибылей и убытков, можно разработать метасистему, которая будет проводить сделку за сделкой, пока есть прибыли, и прекращать торговлю после первой убыточной сделки, уходя в виртуальную торговлю до на­ступления новой прибыльной полосы. Если полосы реально существуют, то подобная стратегия может значительно улучшить поведение системы.

Читать далее: Зачем нужен статистический анализ при оценке торговых систем?