Info-Maker Многие трейдеры, независимо от их метода торговли, не могут выбраться из убыточных сделок. Часто в этом виноват их подход к разработке правильной стратегии. Давайте рассмотрим, как правильно выработать стратегию.
Большинство начинающих трейдеров приступают к торговле механически, заботясь лишь о том, чтобы протестировать свою стратегию на истории и убедиться, что она работает. Эта идея заложена в большинство платформ для торговли. Просто открываете график, вставляете стратегию, быстро выполняете сотни или даже тысячи прогонов с целью оптимизации и получаете отличные результаты. Такой набор оптимальных параметров затем используется в реальной торговле.
Увы, все не так просто! На практике, этот упрощенный подход (поощряемый большинством производителей программного обеспечения) имеет очень мало шансов на успех. Здесь можно применить старую поговорку «что посеешь, то и пожнешь». Построив процесс разработки стратегии на таком «мусорном» принципе, нельзя получить что-то хорошее на выходе.
Решение есть: применить правильный процесс создания стратегии. Но что считать правильным, а что - неправильным? В данной статье мы рассмотрим некоторые вопросы, на которые необходимо найти ответы при разработке стратегии, и дадим ряд советов.
Начните с торговой идеи
Любая стратегия начинается с идеи. Так же, как есть хорошие и плохие методы тестирования, так бывают хорошие и плохие источники идей для торговли. Рассмотрим некоторые из них.
Книги, журналы, сайты. Существуют буквально тысячи общедоступных источников идей для торговли. Это могут быть полностью сформулированные стратегии или их отдельные элементы, например – правила входа и выхода. Проблема заключается в том, что в состоянии «как есть» эти общедоступные идеи работают редко. Это значит, что большинство общедоступных идей при тестировании будут работать плохо. Но это не означает, что они не достойны внимания.
Открытые источники идей могут служить отличным отправным пунктом для начала разработки стратегии или дополнения уже существующей. Большинство опытных разработчиков просто берут идею или программный код и дорабатывают их. Они берут из открытого источника зерно, которое затем взращивают.
Случайные идеи. Есть несколько программных продуктов, которые берут случайные идеи торговли и тестируют их, применяя машинное обучение, искусственный интеллект и оптимизацию. При этом обычно генерируются миллионы различных стратегий торговли и отбираются самые эффективные. На первый взгляд, это может показаться разумным. Но такой подход имеет те же недостатки, связанные с оптимизацией, что и системы с многими переменными; и они влияют на сгенерированные случайным образом стратегии. Когда генерируются несколько миллионов стратегий торговли, есть вероятность, что хотя бы несколько из них будут работать хорошо; но это – лишь благодаря случайности. Хотя можно случайно найти преимущество, но скорее всего, такая стратегия будет показывать хорошие результаты при тестировании только на определенном наборе данных.
Опыт трейдера. Собственный опыт трейдера – отличный источник идей для торговли. Что может быть лучше, чем многократно наблюдать за какой-то графической моделью, а затем создать на ее основе успешную модель? Звучит хорошо, но на практике оказывается сложнее. То, что часто выглядит, как предсказуемое поведение цены на графике, может оказаться недолговечной аномалией. Безусловно, строгое тестирование позволит это выявить, но многие трейдеры разрабатывают свою идею, основываясь на очень ограниченной выборке, быстро оценивают ее и запускают в торговлю. Это почти никогда не работает. А хорошие трейдеры сочетают свой опыт с должным тестированием и поэтому зачастую могут создать хорошую стратегию.
От идеи до торговой стратегии
Когда идея сформировалась, большинство трейдеров поступят с ней одним из двух способов: ограничатся небольшим числом правил и условий или добавят многочисленные фильтры, условия и правила входа и выхода, чтобы улучшить результативность стратегии. Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки.
Очень мало правил. Многие трейдеры придерживаются мнения, что «чем проще, тем лучше». Это, несомненно, может оказаться правильным в реальной торговле. Проблема заключается в том, что простые идеи торговли дают несовершенные результаты – крупные просадки и периоды флэта, посредственная результативность и т.п.
Параноидальные трейдеры беспокоятся, чтобы другие не определили их простые правила. А некоторые отказываются от простых идей в пользу стратегий с множеством правил и условий.
Много правил. Противоположностью стратегиям с минимальными правилами являются стратегии с десятками правил, параметров и условий. Обычно такие системы подстраиваются после каждого крупного убытка. Фактически, эти убытки вызваны недостатками разработки и тестирования на истории. Кривая баланса при тестировании сложных систем на истории обычно имеет очень привлекательный вид. Очевидно, что их проблемой является то, что рынок меняется, и будущие убытки будут несколько отличаться от прошлых, а любые попытки обойти их приведут к нереалистичным результатам обратного тестирования. Будущая результативность обычно страдает, если используется много правил, с чем многие не могут смириться.
Период тестирования торговой стратегии
После того, как определена основа стратегии, трейдеру нужно решить, за какой период проводить тестирование. Хотя ответ зависит от метода тестирования, всегда есть несколько ключевых моментов, которые нужно принимать во внимание.
- - Лучше больше истории, чем меньше. Если выбирать между тестированием за период 1 год или 10 лет, то ответ очевиден. Больше истории – это больше сделок, больше уникальных условий и фаз рынка, необходимых для оценки стратегии. Опытные трейдеры советуют опробовать не менее 1800 образцов формации, а лучше – 15 000, прежде чем применять ее в торговле.
- - Найти стратегию, которая работает на данных за 5-10 лет, гораздо труднее, чем стратегию, отлично работающую в течение месяца. Трейдеру нужно побороть желание облегчить себе процесс тестирования. Лучше использовать больше данных.
- - У большинства поставщиков данных нет тиковых данных за бесконечный исторический период. Многие из них предоставляют тиковые данные только за 6 месяцев, что не позволяет провести тестирование за длительный период. Поэтому тиковые данные следует использовать крайне осторожно, а лучше – не использовать вообще.
- - Помимо ограниченной доступности тиковых данных, они иногда фильтруются и собираются биржей или поставщиком данных. Это может привести к искаженным результатам, поскольку сегодняшние данные могут существенно отличаться от тех, что были несколько лет назад.
Способы тестирования стратегий
Способ применяемого тестирования может существенно повлиять на создание хорошей стратегии. Грубо говоря, есть четыре основных метода тестирования.
Традиционное тестирование на истории. Большинство торговых платформ поддерживают традиционное тестирование на истории, при котором анализируются все данные, а правила оптимизируются на основании всего набора данных. Проблема заключается в том, что, как и в случае случайного генерирования идей для торговли, несколько из нескольких тысяч итераций всегда будут выглядеть превосходно. Но это не значит, что данная стратегия будет действительно хорошо работать в будущем.
Тестирование на данных вне выборки. При данном методе берется традиционное тестирование, оптимизируется более 80% данных («внутри выборки»), и оценивается 20% («вне выборки») на основании лучших результатов оптимизации 80% данных. Это гораздо лучше традиционной оптимизации, хотя тенденция к тестированию и повторному тестированию сохраняется и может легко превратить период вне выборки в период внутри выборки. Кроме того, параметры не меняются с течением времени или с изменением условий рынка. Эту проблему может решить пошаговое тестирование.
Пошаговое тестирование. Этот метод тестирования считается лучшим, он сочетает несколько исторических периодов вне выборки для построения кривой долгосрочной результативности вне выборки. В этом отношении, данный метод явно лучше одиночного тестирования вне выборки. Но он более сложен и труднее воспринимается большинством трейдеров, поэтому многие его избегают. Однако многие опытные трейдеры признают, что пошаговый метод тестирования является наилучшей альтернативой реальной торговле.
Тестирование в реальном времени. Любой трейдер согласится, что тестирование в реальном времени – наилучший способ оценить жизнеспособность стратегии. Результативность на истории – это хорошо, но реальная торговля на реальном счете – это единственная «абсолютная истина» при тестировании стратегий. На практике многие трейдеры проводят тестирование таким образом, оценивая стратегии по реальным деньгам в реальной торговле. Конечно, это может обойтись дорого, особенно новичкам без опыта и знания рынка, если они тестируют несколько плохих идей на реальных деньгах. А ветераны трейдинга, вероятно, извлекут пользу из такого тестирования.
Хотя алгоритмическое и механическое тестирование не выглядит сложным, в такой торговле существует много нюансов и ловушек. Трейдерам настоятельно рекомендуется тщательно изучить все поле алгоритмической торговли, прежде чем приступать к разработке стратегии. Избежав ошибок за счет правильного процесса разработки, вы сэкономите значительные суммы в будущем.