Оптимизатор для разработки торговой системы

Как минимум любому трейдеру следует иметь оптимизатор с возможностью 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 практически любую задачу. В нашей работе мы почти не используем других инструментов! 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 трудом 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.

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

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 системыв 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.