Блог им. Robotorgovez

Статистическая устойчивость стратегии

Какая из стратегий лучше?

Пока я не имею точного ответа на этот вопрос — пытаюсь найти статистически лучший критерий оптимизации стратегии. 
Их существует очень много, а нужно выбрать тот, который получает не только прибыльную, но и устойчивую эквити.
Для этого:
  • на оптимизационных(исторических) данных стратегия совершает 4500 сделок — получаю эквити
  • беру следущую часть истории и проверяю полученную стратегию — в моем случаем это ещё 675 сделок
  • анализирую результат использования критерия оптимизации

НО:

Мучает теоретический вопрос об определении того, является ли стратегия статистически устойчивой или нет.

Есть случайная величина(СВ) — цена, с практически нормальной (гауссовской) плотностью распределения. Эта СВ статистически устойчива, с мат ожиданием близким к +0.
Плотность распределения может изменяться в зависимости от рыночной волатильности.

Есть стратегия — функция, которая преобразует одну СВ (цену) в другую СВ (эквити). Мат ожидание последней плюсовое, но так же может меняться в зависимости от изменения функции плотности исходной СВ (волатильности).

Вопрос аудитории: как определить, что эквити является статистически устойчивой? Возможно ли это вообще?
★6
19 комментариев
А. Г. подскажите плиз
avatar
Тунеядец,

Извините, очень занят. Отвечу завтра.
avatar
Тунеядец,

Ниже dude правильно заметил, что устойчивость системы может быть только относительно цен, на которых построена система.
Что делать? Как минимум разбить время на два пересекающихся участка и сравнить характеристики пары (эквити системы, цена) на этих двух участках. Естественно характеристики должны быть статистически близки.
Какие характеристики? Это трудный и не имеющий однозначного решения вопрос. Я сравниваю урезанное распределение частного, получающегося отношением эквити в день t+N к эквити в день t, деленным на отношение цены в день t+N на цену в день t. N выбирается так, что период включает в среднем 7-8 полных сделок.
avatar
А. Г., спасибо
avatar
а Вы представьте, что условия эксперимента постоянно меняются (к примеру, кидаем кость с каждый раз новым смещением центра тяжести). Таким образом, задача определения устойчивости сводится к задаче определения устойчивости условий эксперимента в контексте торговой стратегии и рыночных движений :)
avatar
dude, спасибо, за хороший каммент.
Наткнули на мысль, что:
стратегия — постоянная функция преобразования, не влияющая на устойчивость. Соот-но можно предположить, что устойчивость эквити зависит от устойчивости исходной СВ — цены.
avatar
устойчивость цены обуславливается поведением толпы.
avatar
Swan, невозможно определить, или считаете, что невозможно найти статистически устойчивую эквити?
avatar
Просто если есть критерий определения статистической устойчивости, то хотя бы можно найти наиболее статистическую устойчивую стратегию.
avatar
Задача поставлена некорректно, т.к. цена не является СВ, это детерминированная величина + рыночный шум, а свойства эквити зависят от знания причин, из-за которых движется цена. Она вам кажется случайной, т.к. вы не вскрыли причин движения. Если вскроете, то будет вам и гуд эквити и щастье.
avatar
vlad330033, с детерминированностью не согласен.
Если б было так, то существовал бы человек имеющий 80-90% всех денег мира, который наперед всегда знал движение цены.

Но ваша точка зрения имеет место быть.
avatar
Тунеядец,
1. Цена случайна.
2. Выигрыш или проигрыш случаен.
3. «человек имеющий 80-90% всех денег мира» или люди существуют. Некоторым Вы даже иногда звоните по телефону. Это представители индустрии: Организаторы торгов, брокера, и прочие паразиты.
В конечном итоги деньги всех Игроков ( и деньги локальных Победителей тоже ) перетекают в Отрасль и к ее представителям. Именно на эти деньги она существует.
4. Для Отрасли важно, чтобы цена была Случайна. Тогда выигрыши будут случайны. То плюс, то минус. Чтобы текущие Победители, тоже когда-нибудь серьезно «влетели».
5. Отрасль постоянно работает над тем, чтобы цена была Случайна.
avatar
Тунеядец, в датамайнинге есть такая техника n-fold validation. По сути разрезание данных на 2 участка, это 2-fold vallidation. 10-fold соответственно подразумевает 10 оптимизаций на разных кусках данных. Если результаты будут относительно схожи, то радуйтесть, вы нашли что-то устойчивое, а не сделали экстремальную подгонку. =) PS техника описана во многих книгах по датамайнингу.
avatar

теги блога Sergey F

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн