Частота совершения сделок

В отношении имитации интересен тот факт, что размер тестового окна будет оказывать большое влияние на темп торговли и результаты тестирования. Меньшее тестовое окно может давать адекватный размер выборки для краткосрочной и более активной торговой системы. К тому же, большинство краткосрочных систем не будут эффективны на большом тестовом окне, поскольку рыночные паттерны меняются чаще, чем параметры этих систем.

Например, оптимальные краткосрочные тренды могут менять направление в течение 3-6 дней. И наоборот, только более крупное тестовое окно может давать адекватный объем выборки для долгосрочной и менее активной торговой системы. Объем выборки, отвечающий статистическим требованиям тестирования, может быть удостоверен усредняющей совокупностью всех тестов.

Срок годности модели

Размер тестового окна оказывает интересное воздействие на срок годности торговой системы. Торговые системы, применяющие оптимизацию, с некоторой периодичностью требуют ре-оптимизации, для наладки торговой модели на текущие рыночные условия. Уже было показано, что торговые модели, оптимизированные на более крупном тестовом окне, могут дольше использоваться между реоптимизациями, то есть, имеют более длинный срок годности. В отличие от этого, более короткие тестовые окна требуют более частой реоптимизации. Следовательно, о них говорят, как о имеющих более короткий срок годности.

Основные причины этого различия структурные. Временной период между реоптимизациями составляет, как правило, некоторую долю от первоначального тестового периода. На это особо указывает форвардный анализ, описываемый в Главе 7. Хорошее правило для определения размера торгового окна — от 1/8 до 1/4 тестового окна. Другими словами, если для оптимизации торговой системы используется 24-месячное окно, то данной системой можно уверенно торговать в интервале от 3 (24/8=3) до 6 (24/4=6) месяцев. Влияние оказывают и другие факторы. Это схоже с концепцией, утверждающей, что достоверность статистических прогнозов уменьшается по мере удаления от точки начала прогнозирования.

Причина, по которой торговую систему необходимо реоптимизировать, в том, что рынки постоянно меняются. Следовательно, если рыночные условия остаются теми же самыми, торговая система не требует дополнительной реоптимизации. Если эти условия меняются, то реоптимизация необходима. Новые вводные данные требуют новых характеристик модели.

Короткое тестовое окно может «видеть» лишь один тип рынка, небольшой образец рыночных условий. При оптимизации такая модель адаптируется к данному типу рынка и набору условий. Когда рынок начинает меняться в нечто такое, в отношение чего у модели нет опыта, нет никакой уверенности в том, что модель будет продолжать показывать ту же эффективность, что и в процессе тестирования. Следовательно, она потребует реоптимизации для адаптации к новым формирующимся условиям. И лишь из-за этого ограниченного «видения» через меньшее окно необходима более частая реоптимизация.

В отличие от этого, более длительное тестовое окно чаще всего будет охватывать большее число типов рынка и больший набор рыночных условий. По определению, оно «знает по опыту» большую область рыночных данных и адаптирована к этой области. С большим базовым опытом, эта торговая система будет чаще правильно реагировать на новые типы рынков и рыночных условий по мере их появления.

Как правило, более короткое окно требует более частой реоптимизации, такая система чуть менее стабильна и более чутко реагирует на текущую ценовую активность.

Более длинное окно требует менее частой реоптимизации, система немного более стабильна и слабее реагирует на текущую рыночную активность.