Тимофей Мартынов - Механизм трейдинга. Как построить бизнес на бирже?

Этот эмпирический вывод следует из реальной практики алготрейдинга. Однако на истории вы никогда не можете быть уверены в том, что виденная вами «яма», которую вы видели, была максимальной из возможных (особенно если представлена недостаточно большая выборка).

Даже самые точные тесты на истории почти всегда дают лучший результат, чем покажет система на реальном рынке. Этот практически полезный критерий также помогает оценить качество системы, если вы тестируете ее на недостаточно большой выборке. Например, вы применили четвертый критерий к результатам тестов, изображенных на рисунках. В данном случае первая тестовая кривая будет забракована, даже несмотря на общий положительный результат. Таким образом, умножение максимальной просадки на некоторое число помогает снизить влияние случайного разброса на результат.

Итак, допустим, наша система прошла все критерии отбора и готова быть запущенной в работу. Что еще мы пропустили? Напомню, что эта система имеет одинаковый стоп-лосс (AL) и тейк-профит (AP), она смоделирована из допущения, что нам удалось получить 60 % прибыльных сделок (PP). Мой личный опыт показывает, что если взять очень маленькие значения AL и TP, то при помощи перебора всех возможных параметров нетрудно будет получить гладкую растущую кривую. Однако важно понимать: при уменьшении значения TP показатель торговых издержек (TC) будет оказывать все большее и большее влияние на результат средней сделки. Это следует напрямую из формулы:

AR = [AP× PP – AL× LP] – TC.

В главе 6.3 мы рассматривали пример того, как увеличение объема позиции увеличивает влияние издержек на средний результат сделки из-за роста проскальзывания и способно испортить огромное количество систем. Средняя сделка системы без учета издержек не должна быть слишком маленькой, например, меньше 0,1 % цены актива:

AP× PP – AL× LP > 0,1 %.

Логика в том, что если вы будете чересчур мельчить, то вам придется иметь слишком большое положительное матожидание, чтобы вытащить суммарный результат системы в плюс.

Но все активы разные, с совершенно различными характеристиками ликвидности и комиссионных. В этом смысле разумно соотносить среднюю сделку именно со средними издержками на нее. Сформулируем данную мысль максимально просто.

Критерий 5. Увеличьте издержки на сделку в 1,5–2 раза от ваших расчетных значений и проверьте, осталась ли система работоспособной.

Нам известно, что трендовые системы характеризуются большими значениями AP, в то время как контртрендовые имеют более высокую вероятность прибыльной сделки. В этом контртрендовые трендовые системы гораздо чувствительнее к пятому критерию, чем трендовые.

Критерий 5 также особенно важен, если на тесте совершается не очень много сделок. Если же речь идет об HFT-алгоритме, то упомянутый критерий 5 вообще не применим, поскольку он убьет любой результативный алгоритм. Тестирование высокочастотных алгоритмов требует изначально очень точной оценки издержек.

Кроме того, важно понимать, что на акциях и фьючерсах издержки могут сильно отличаться, поэтому одна и та же торговая система, чувствительная к издержкам, способна давать различные результаты на различных рынках.

Проблема 2

Теперь, когда мы определили, что системе можно доверять, давайте сформулируем критерии выбора систем. Наша задача – выбрать ту, которая зарабатывает больше денег при меньшем относительном риске. Две системы могут давать одинаковые кривые, но одна не тянет больше 10 контрактов, а другая позволяет торговать 100. Отчасти это связано с четвертым критерием, поскольку увеличение объема торговли, по сути, влияет только на издержки. Если система сохраняет устойчивость при увеличении проскальзываний либо если растущий объем каким-то чудом не создает проскальзываний, то такая система более предпочтительна при прочих равных условиях.

Критерий 6. Чем больший объем способна торговать система, тем выше прибыль, которую она может заработать.

Двигаемся дальше. При решении проблемы 1 мы грубо оценивали результат системы: если кривая депозита при тестах идет вверх – значит, система положительная, если вниз, то такая система не работает. Как выбрать из двух систем, в случае:

Первая система: доходность +70 %, яма 30 %;

Вторая система: доходность +40 %, яма 15 %.

Очевидно, что необходимо соотнести доходность с риском. Самый распространенный критерий для такой оценки – это профит-фактор.

Профит-факторомназывается сумма всех положительных сделок, поделенная на сумму всех отрицательных сделок. Записывается данная формула так:

PF = S(Pi) / S(Li),

где S(Pi) – сумма прибыльных сделок, S(Li) – сумма убыточных сделок.

Вернемся к нашей системе с вероятностью прибыльной сделки 60 % и тейк-профитом, равным стоп-лоссу: 1. Совершим 1000 сделок. Получим, что сумма прибыльных сделок будет около 600, а убыточных – примерно 400. Поскольку прибыль и убыток одинаковые в каждой сделке, профит-фактор такой системы составит 600/400= = 1,5. Считается, что хорошие устойчивые системы должны иметь профит-фактор больше 1,5. Но не стоит попадаться на совет: никогда не используйте систему с профит-фактором меньше 1,5. Профит-фактор совсем не совершенен.

Выводы

1. Из приведенного выше примера следует, что профит-фактор напрямую зависит от матожидания системы. Выше мы уже говорили, что для высокочастотной торговли статистическое преимущество может быть минимальным, но за счет большого количества сделок система будет иметь очень гладкую растущую кривую капитала во времени.

2. Профит-фактор считает соотношение риска и доходности по закрытым сделкам. Если вы купили какой-то актив, держали его с просадкой 90 %, а потом пересидели и закрыли в небольшой плюс, то по итогам этой сделки профит-фактор получился бесконечно большой, поскольку де-факто у вас не было убыточных сделок.

3. Отсюда следует, что профит-фактор всегда выше у системы, которая протестирована на небольшом числе сделок, не использует стоп-лоссов и пересиживает просадки. Таким образом, мы заключаем: профит-фактор адекватно применять для сравнения двух систем только лишь в случае, когда они совершают большое количество сделок на тестах (то есть проходят через критерий 1).

4. Если первый год система зарабатывала очень хорошо, а затем пять лет топталась на месте, то она все равно может показать хороший профит-фактор (например, 4). Чтобы избежать подобной ошибки, нам следует применить критерий 2к обеим системам (кривая теста должна быть равномерна положительная на равных участниках времени).

Вернемся снова к нашим двум системам: