Исторические данные для тестирования торговой системы

Все торговые системы тестируются как минимум на одном сегменте исторических данных. Например, эффективность системы скользящих средних можно протестировать на ценовых данных по фьючерсу на S&P с 01.01.85 по 31.12.90.

Определение: Тестовое окно — это размер той части исторических ценовых данных, на которых тестируется торговая система. При определении размера тестового окна должны выполняться два основных условия. Первое — это статистическая представительность; второе — релевантность данной торговой системе и данному рынку.

Эти два условия не дают однозначного ответа на вопрос о размере конкретного тестового окна в днях, неделях или месяцах. Но они устанавливают набор правил, которыми следует руководствоваться при определении правильного размера окна для конкретной торговой системы и конкретного рынка. Нет размера тестового окна, который был бы подходящим для всех случаев.

Статистические требования

Тестовое окно должно быть достаточно большим, чтобы генерировать статистически достоверные результаты и включать достаточное количество данных, отражающих разные состояния рынка. Что значит статистически достоверные результаты? По существу, это означает выполнение двух условий.

Должно быть достаточное количество сделок, чтобы результаты можно было считать статистически адекватными. Тестовое окно также должно быть достаточно большим относительно числа и временной продолжительности (length) переменных торговой системы. Если это не так, то тестовые результаты будут статистически сомнительными.

Есть формула для вычисления статистической ошибки. Этот статистический показатель несет полезную информацию относительно адекватности размера торговой выборки. Чем больше торговая выборка, тем меньше стандартная ошибка. Стандартная ошибка вычисляется по следующей формуле:

где N — размер выборки. Стандартная ошибка говорит нам о степени точности наших результатов. Например, если средний выигрыш составляет $200 при стандартной ошибке 25%, то на самом деле средний выигрыш равен $200+/-25%. Другими словами, наш средний выигрыш скорее всего окажется в интервале $150-$250. Во имя консерватизма допускаем, что средний выигрыш окажется равным $150.

Рассмотрим три примера вычисления стандартной ошибки при разных размерах торговой выборки (10, 30 и 100 сделок):

В случае выборки из 10 сделок стандартная ошибка равна примерно 30%. Подставляя это значение в предыдущую формулу, диапазон точности среднего выигрыша составит $200+/-30%, или от $140 до $260. Выборка из 30 сделок имеет стандартную ошибку 18%. Интервал точности среднего выигрыша при этом составит $200+/-18%, или от $164 до $236. Выборка из 100 сделок имеет стандартную ошибку 10%. Интервал точности в этом случае равен $200+/-10%, или от $180 до $220. На этих примерах видно, что чем больше размер торговой выборки, тем меньше стандартная ошибка, а значит — тем более надежны результаты тестирования.