Блог компании TSLab | Поговорим немного об оптимизации?!

Приветствую.

Не станем углубляться в философию оптимизации своего алгоритма, и для чего нужен бектест. Могу сказать свое мнение — оптимизировать можно, но только делайте это правильно. В своей практике, бектестинг для меня играет крайне малую роль при создании алгоритма. Но все же некие аспекты и зависимости можно выделить.
Для начала хотелось бы показать как вообще это выглядет все в рамках TSLab.
Два примера — на первом рисунке дефолтно созданный алгоритм под простые индикаторы, RSI 20 поверх SMA20. Купили когда индикатор близок к 100, продали когда близок к нулю. Никаких фильтров и усложнений (так нужно для данного поста). Так же для примера показана таблица результатов под 400проходов. От 5 до 100 с шагом 5 для каждого индикатора. (тоже лишь для примера). В ней можно усмотреть что количество отрицательных результатов — довольно маленькое. (удачный пример, не более)

На втором рисунке уже прооптимизированный и немного другой вид 3D графика. На точках, проще понимать распределение доходности в зависимости от выбора параметра. Соответственно зеленные точки — профит, красные, убыток.

Ниже правила, которые я выработал для себя
1 Не подгоняйте свой алгоритм под рынок. Прибыль на истории не гарантирует доход, в реальных торгах. Первая причина — машина подбирает параметры по уже известной истории, которая не изменится. Вторая — не известно как изменится рынок завтра. Мы не говорим даже о глобальных изменениях трендов, что на самом деле естественно для любой ценной бумаги. Так же может измениться техническая сторона, размер комиссии, шаг цены, стоимость шага цены и другие косты.
Один из методов обойти проблему — делать бектестинг и следом форвард тест. Так же можно сгенерировать случайные котировки для своей бумаги и прогнать тест на произвольных котировках.

 2 Анализируя, таблицу результатов оптимизации, оценивайте не только прибыльные параметры, но и убыточные. Недостаточно наблюдать за положительной статистикой, так как может оказаться, что ваш алгоритм эффективен только в 1% случайных параметров, а 99:% статистики — отрицательная. Потому, лучше всего либо оптимизировать параметры поэтапно — либо вести также и статистический анализ результатов. 

3 Метод подбора параметров для оптимизации. Например, создавая алгоритм — я обычно сам задаю параметр. К примеру понимая, что объем торгов в 10 000лотов за час, на ликвидном тикере это очень мало, не стану указывать подбор параметра с 1 до 1000000, а укажу значение от 40к до 100к с шагом 5000. Если понимаю, что мне важна средняя за большой период, то глупо будет оптимизировать этот параметр от 1 до 200, и тд.

4 Не верить, слепо, результатам. Если мы делаем оптимизацию, то не нужно только статистикой пользоваться. К примеру мне под мои риски, не подходит стоп на сделку, в размере 2%. Но я могу проанализировать результаты, для оценки, могу ли я изменить, что то, и принять такие риски. (ну например если таким образом удастся снизить количество убыточных сделок подряд, и более серьезную просадку по счету, исходя из серии убыточних сделок).

 5 Количество сделок, должно быть достаточным для анализа. Самое важное для меня, это количество сделок. ДА, для длинных трендов, когда сделки совершаются не каждый месяц, сложно собрать статистику. И в таком случае я обычно беру алгоритм, адаптирую под локальные тренды, и смотрю, как «теоретически» будет выглядеть система, при большом количестве сделок. Хотя бы 100 сделок в год. Иначе большинство машин, могут подогнать статистику на 10 сделок — купил продал и все — профит. А если тикер в хорошем тренде, то не опередить алгоритм, сценарий купил и держи.

 6 Близкие параметры, но далекие результаты. Если например, мы наблюдаем, что при изменении параметра на один шаг — результаты сильно разнятся — то скорее всего, эти параметры не подходят для оценки качества и устойчивости алгоритма. Например, период индикатора 70 дает профит 1000$ а период 65 дает убыток 200$ то сам алгоритм. Очень слабый. Его нужно насыщать фильтрами и модулями управления денег и рисков.

 7 Диверсификация своей торговли, разными вариациями параметров. Итак, мы сделали большое количество бектестов, и можем выделить себе некий набор параметров, удовлетворяющих нашим требованиям. Дальше не обязательно выбирать какие то конкретные параметры. Можно запустить 2-5-10 сценариев, и наблюдать слабые и сильные зоны параметров, и возможно от каких либо отказаться, а какие то продолжат работу.

 Пишите свои наблюдения и замечания, а так же пожелания!) Спасибо.