Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

Представьте типичную ситуацию, когда система показала скромный доход на самом обычном месяце торговли. Пока все неплохо. Более пристальное рассмотре­ние может показать, что в течение месяца произошло 14 торгов и только 2 из них были успешными. К счастью для нас, доходы от двух успешных торгов перекрыли расходы по 12 убыточным. Это хороший пример того, как просто анализ нижней границы может нас подвести. В конце концов, это был прибыльный период, так зачем беспокоиться? Следует ли нам быть озабоченными фактом, что только два из 14 недавних торгов были выигрышными? Может да. А может нет.

Чего нам следует ожидать в смысле отношения выигрышей к проигрышам? Являются ли два выигрыша из 14 торгов чем-то, что мы можем ожидать время от времени, или это предупреждение о том, что наша система, возможно, поползла по швам? Мы должны быть подготовлены к такой ситуации и, что еще более важно, должны иметь возможность рассмотреть ее в перспективе. Как насчет активностиза последний месяц? Было ли 14 торгов больше того, что мы могли бы ожидать? Это нормально или ненормально? Какова вероятность продолжения такого соот­ношения активности?

Как видите, слежение за системой требует большей работы, чем просто слу­чайный взгляд на нижнюю границу производительности. Мы должны произвести всестороннюю оценку, тщательно все обдумать и затем попытаться составить не­которые стандарты ожидаемой производительности, чтобы получить что-то для сравнения с нашей текущей производительностью.

Исторические тесты на производительность

Лучшим способом разработки указателей, по которым мы будем оценивать нашу текущую производительность, будет аккуратный сбор существенных данных по производительности в то время, когда мы еще находимся на этапе тестирования нашей системы на исторических данных. Данные, полученные при тестировании, можно будет затем сравнивать с текущими данными торговли в реальном времени.

В качестве неотделимой части процесса слежения важно иметь возможность определить источник проблемы после того, как мы были заранее предупреждены о ее возможном появлении. Возвращаясь к нашему примеру с 14 торгами за месяц, было бы очень полезно узнать, что 9 из 12 проигрышных торгов проходили по валюте, и при более близком рассмотрении мы получили три последовательных проигрыша на связанных позициях йены, швейцарского франка и немецкой марки. Более внимательное исследование может вскрыть, что, возможно, имела место ин­тервенция центрального банка или другой неожиданный фактор, который произ­вел все девять проигрышей на наших различных валютных позициях.

Сейчас особенно важно знать, что наш прошлый опыт и тестирование показа­ли, что мы можем ожидать пять последовательных проигрышей по валюте, и что три проигрыша кряду не является неожиданным событием. Знание этого приведет нас к заключению, что по существу не было ничего плохого во входах и выходах системы. Мы также можем решить, что неразумно иметь множество валютных по­зиций одновременно на одной стороне рынка. Если наши исторические данные по­казывают, что мы могли ожидать 5 проигрышей кряду при торговле одной валю­той, то мы должны быть готовы к 15 проигрышам кряду при торговле тремя валютами в одном направлении. Оказывается, проблема больше связана с выбо­ром портфеля и ассортимента, чем с заданием рыночного времени.

Следующие статистические исследования должны быть проведены над исто­рическими данными и затем применены к текущим действиям. Вы можете найти полезным собрать среднее или нормальное ожидание для каждого статистического исследования и отметить диапазон экстремумов, таким образом, вы сможете быст­ро перенести цифры на будущее. Например, наши исторические данные по казна­чейским обязательствам могли бы выглядеть следующим образом:

Частота торгов за период - в среднем 1,5 торгов в месяц, с экстремумами от 0 до 5 торгов в месяц (худшие случаи на тестах и в реальном времени).

Процент выигрышей по отношению к проигрышам = в среднем 32 процента выигрышей, при I выигрыше из 8 торгов на худшем периоде и 6 выигрышах из 7 торгов на лучшем периоде.

Самый длинный ряд последовательных проигрышей =7. Последовательных выигрышей = 5.

Средний выигрыш за прибыльную торговлю = S1420. Максимальный выигрыш = $5330.

Средняя проигрышная торговля = $490. Самый большой проигрыш = $2700.

Самый большой убыток по счету при торговле казначейскими обязательствами = $7880.

Время, необходимое, чтобы оправиться от наибольшего убытка = 11 месяцев.

Самый продолжительный период для создания нового пика на счете при торговле казначейскими обязательствами = однажды прошел 21 месяц без того, чтобы появился новый пик на счете.

Это лишь небольшой пример из большого разнообразия данных, которые мог­ли бы оказаться полезными при слежении за системой. Вы могли бы улучшить и расширить это список своими собственными мыслями о том, что вам хотелось бы знать. Сбор и поддержание этих данных кажется большой работой, и так оно и есть. Но работа самой торговой системы должна быть практически целиком меха­нической, так что ваше свободное время может быть потрачено на объективный мониторинг системы вместо простого наблюдения за процессом торговли.

Наблюдение за системой без заранее определенных целей этого наблюдения при­водит трейдеров к нахождению поводов переписывания системы или ее изменения без объективной необходимости. Большинство трейдеров имеет склонность совершать ошибки, внося слишком большое количество неоправданных изменений в их систему после серии убытков. Убытки могут хорошо укладываться в диапазон нормального ожидания или быть вызванными фактором, который не является виной системы. Боль­шинство трейдеров никогда не беспокоятся об определении нормальной и ненормаль­ной производительности (за исключением нижней границы результатов), и, таким об­разом, паника часто возникает тогда, когда для нее нет оснований. Давайте вернемся и взглянем с другой стороны на тот месяц, когда мы зарабо­тали немного денег, но получили только два выигрыша из 14 торгов. Предполо­жим, наш тщательный анализ показал следующее: из 12 проигрышей, 6 были пос­ледовательными убытками на казначейских обязательствах в то время, как остальные шесть были распределены между пятью различными рынками. Очевид­ной проблемой оказываются совокупные потери от убыточных торгов казначейс­кими обязательствами, которые составили в общей сложности $2400 (в среднем по $400 на торговлю с максимальным убытком в $850).

Внимательный взгляд на данные говорит нам, что количество торгов по каз­начейским обязательствам за месяц (шесть) было ненормальным и фактически ус­тановило новый экстремум, превзойдя предыдущий экстремум в 5 торгов за месяц. Однако общий убыток ($2400) равно как и средний убыток ($400) были невелики по сравнению с ранее собранными данными. Максимальный проигрыш в последо­вательности ($850) не был экстремумом. Шесть последовательных проигрышей не были экстремумом, но приблизились к нему. Вывод: мы прошли через очень нео­бычный период в торговле казначейскими обязательствами, который привлек при­стальное внимание, но мы не стали бы заменять торговую систему на этом месте. Мы пополнили наш интервал ожиданий в торговле казначейскими обязательства­ми и сейчас имеем шесть торгов в месяц в качестве экстремума активности. Уро­вень активности должен отслеживаться внимательнее (не дожидайтесь конца меся­ца, а то потом мы окажемся перед 12 последовательными проигрышами). Если необычно высокий уровень активности сохранится, мы попытаемся понять, нет ли фундаментальной причины, которая привела бы нас к убеждению, что такая мясо­рубка была лишь временным фактором, который исчезнет сам собой. Если окажет­ся, что проблема заключается в самой системе, мы, возможно, захотим использо­вать более медленные индикаторы или добавить элемент подтверждения к торговле казначейскими обязательствами в попытке сократить активность и дергания.