Блог им. fxsaber
Допустим, что существует какая-то рыночная закономерность. Это может характеризоваться тем, что можно написать несколько ТС с разной логикой и они будут улавливать профит, но только с разной эффективностью.
Эффективность улавливания прибыли измеряю, например, профитом наилучшего прохода при оптимизации постоянным лотом. Выше профит — выше эффективность. Т.е. чем выше профит, тем точнее накладываются сделки на график цены.
Интересно, что разные ТС — это не только разные наборы входных параметров, но и логика. Сама логика может быть описана через НС со своим количеством входных в универсальной внутренней логике.
Когда оптимизирую классическую ТС, где логика из головы, то не возникает вопроса подгонки логики под рынок. Т.е. логика уже создана, а дальше просто оптимизируешь ее малочисленные входные параметры.
Однако, когда имеешь дело с ТС на НС, то там идет подгон огромного количества входных параметров «универсальной ТС». Соответственно, вероятность подгона гораздо выше интуитивно, чем у классических ТС.
Где изъян в моих рассуждениях?
Для скальпирующих ТС большую роль играют комиссии. При этом цене ровно до нее. Т.е. рыночные закономерности практически не зависят от этого показателя. Соответственно, логично при сравнении ТС использовать профит без комиссии. Но в реальной торговле комиссию игнорировать нельзя. Поэтому в бой запускаются ТС с бОльшим мат. ожиданием и, конечно, меньшим показателем профита, что был получен при оптимизации без комиссии. Получается, что в бой идут ТС, которые хуже описывают рыночные закономерности, чем могли бы. Что несколько парадоксально.
Ну и, соответственно, если боевая ТС менее эффективно описывает рыночную закономерность, то и вероятность слиться у нее выше, чем у той, что показывает замечательный профит без комиссии (мат. ожидание выше комиссии).
Допустим, ТС1 имеет такое же количество явных входных параметров, как и ТС2. Но при этом лучший проход ТС1 получает на 10% больше прибыли, чем ТС2. Пусть это будут тысячи переворотных сделок, чтобы сильно не отвлекаться на стат. значимость.
10% — это много или мало, чтобы сказать, что ТС1 лучше описывает рыночную закономерность, чем ТС2? Как понять, где идет речь о стат. погрешности профита, а где о, действительно, более точном алгоритме описания рынка?
В общем, сумбурно довольно написал. Если кто увидел логику в этом наборе косноязычия и есть мысли по теме, интересно было бы послушать.
Чем меньшую силу тренда задать, тем ближе Зигзаг прижимается к истории котировок. Торговая система, меняющая направление позиции в каждой вершине Зигзага, — идеальная ТС. Её выигрыш тем больше, чем меньшую силу тренда она отслеживает.
Ограничением на малость силы тренда служит процент комиссии при каждой смене направления позиции. Например, оптимальной сочтём такую силу тренда, чтобы прибыль игрока была равна комиссии брокера. Для меньшей силы тренда приращение прибыли окажется меньше приращения комиссии.
Так вот, нарисовав на истории котировок такую идеальную торговую систему, «оптимальным» образом учитывающую затраты на комиссию, сможет ли кто-нибудь выявить соответствующие «рыночные закономерности»?
Не понял, как увеличение количества ТС с такими характеристиками может в итоге получить мат. ожидание выше комиссии? Математически не сходится.
Спасибо, никогда по временной сетке не строил распределение. Надо будет попробовать.
Правильно ли понимаю, что sum(i=1..N; w[i](t)) = 1 ?
После каждого delta-периода идет перебалансировка весов в портфеле ТС? Ведь без перебалансировки слив 100%.
Например, в начале имеем 10 ТС, каждой даем одинаковый вес 0.1. Далее по мере торговли веса меняются: более прибыльные (без комиссии) ТС увеличивают свои веса, остальные — уменьшают.
Интуитивно не вижу причин, почему мат. ожидание портфеля станет выше комиссии. Но утверждать это без доказательства не буду.
Тут, похоже, что-то не то, т.к. под abs ноль.
Фактически, задача сводится к тому, чтобы на вероятно убыточные входы уменьшать вес, а прибыльные — увеличивать. Вроде, здесь даже портфель особо ни при чем. Грубо говоря, вес w[i](t) = Func(r[i](t)). Можно взять ЕМАшку для сглаживания или что-то иное. При этом не обязательно опираться на время, можно и по счетчику сделок идти.
Грубо говоря, нужно исследовать распределение доходностей (либо по сделкам, либо по интервалам времени) и написать функцию предсказания профитности следующего значения от предыдущих. Натравить ту же НС на эту стандартную задачу предсказания. Возможно, в распределении гораздо больше стационарности, чем в цене.
Вообще, как-то странно выходит. Я говорил про много ТС (при этом все могут быть на одном инструменте). А Вы говорите про много инструментов, подразумевая много ТС.
Многомерный случай поддержания веса видится таким. Строится спред и запускается на нем флетовая ТС (не тупо ловить отклонения). Через дельту-время спред перестраивается, при этом перестаиваются целевые веса входящих в незакрытую синтетическую позицию инструментов.
Но это почти классическая торговля спредом. И совсем не имеет отношения к повышению мат. ожидания портфеля ТС. Похоже, не сумел понять Вас.
Если не противоходе делать доливку под видом перебалансировки, то мат. ожидание не растет в случае, если ТС оптимально настроена.
Это утверждаю, т.к. пробовал различные ММ применять к ТС. Вариант без доливок всегда был лучше во время оптимизации.