Форвардный анализ

Форвардный анализ — это серия отдельных форвардных тестов на обширном и репрезентативном отрезке ценовой истории (См. рис. 7-5). Форвардный анализ имитирует способ, которым планируется торговать по оптимизируемой торговой системе. Говорится, что метод «идет вперед» оптимизации и торгует в окнах, состоящих из фиксированного числа единиц времени. Это число называется «шаговым окном». Первый шаг данной процедуры — отдельный форвардный тест на первом сегменте ценовой истории. Следующий шаг процедуры — другой форвардный тест на следующем сегменте ценовой истории. Далее этот процесс повторяется, пока не завершится исторический период, на котором проверяется торговля.

В тесте форвардного анализа дается оценка постоптимизационной эффективности торговой модели, что является одним из наиболее драматических моментов среди всех процедур тестирования. Форвардный анализ сравнивает постоптимизационные и оптимизационные результаты. Для сравнения используется совокупность результатов многих оптимизаций. На основе форвардного анализа от неприбыльной модели или модели, показавшей хорошие результаты при оптимизации и очень плохие при форвардном тесте, следует отказаться.

Главная цель форвардного анализа — устранить обоснованные сомнения в валидности торговой модели и процедуры оптимизации. При этом преимущества форвардного теста распространяются на достаточно большую выборку данных и форвардных тестов, чтобы обеспечить статистическую точность. Форвардный анализ строится так, чтобы выполнить достаточно большое число форвардных тестов для устранения случайности результатов. Добиться такой надежности позволяет тест, включающий не менее 10 форвардных тестов.

Вторая цель форвардного анализа — получить более точную картину профиля прибыли и риска на основе большей и более статистически валидной выборки. Этот анализ состоит из множества оптимизаций и множества форвардных тестов. Они сведены воедино, чтобы обеспечить более надежное измерение эффективности.

Кроме того, сравнение постоптимизационной эффективности с оптимизационной дает более реалистичную и надежную оценку будущей прибыли. Допустим, что настало время начинать торговать данной моделью в реальном времени. Из тестирования известно, что торговая модель прошла форвардный тест с результатом, составляющим 75% результата оптимизации. Оптимизация на самых последних данных давала годовую прибыль $20,000. 75-процентный форвардный показатель эффективности (walk-forward efficiency) информирует, что прибыльность данной модели за год должна быть примерно в области 75% от $20,000, или около $15,000. Эта информация может быть полезной при оценке эффективности при реальной торговле.

Форвардный анализ дает гораздо больше возможностей изучить максимальное проседание, чем любой другой показатель тестирования. Реальная проблема в использовании максимального проседания, найденного в процессе оптимизации, в качестве меры будущих проседаний, вытекает из природы самого оптимизационного процесса. В процессе оптимизации от большинства моделей с крупными проседаниями придется отказаться. Проседания, обнаруженные в ходе форвардно-аналитического теста, имеют такую же валидность, как и постоптимизационные прибыли. Они представляют собой то, что происходит, когда после оптимизации модель сталкивается с каким-то более волатильным, менее предсказуемым ценовым движением. Проседание, найденное при форвардно-аналитическом тесте, опять же, основано на гораздо большей выборке таких тестов.

Третья цель форвардно-аналитического теста — проверить сам процесс оптимизации. Как упоминалось ранее, ненадежная модель будет просто проваливать форвардно-аналитический тест. Однако и работоспособная модель могла быть подстроена или разработана с нарушением других принципов, и будет показывать при форвардно-аналитическом тесте плохую эффективность «по техническим причинам». В этой оценке учитываются такие соображения, как степени свободы, размер оптимизационного и тестового окна, диапазон и точность сканирования переменных и число сканируемых переменных. Лучшая модель настроена «свободно» и имеет группы прибыльных соседей. Худшая модель настроена слишком «туго» и стоит одиноко на вершине нетипичной прибыли. Форвардно-аналитический тест обеспечивает защиту от этих ошибок оптимизации.