Блог компании Marketstat | Переоптимизация?

Добавили тут на днях в ТСЛаб возможность штатным образом случайные числа получать. В связи с чем возникла идея устроить небольшой стресс тест стратегиям, заменив имеющееся управление позицией выходом по рынку через случайное количество баров.
Я считаю, что то, что принято называть переоптимизацией, кроется как раз в управлении позицией. Если подумать, то в точке входа подгонки не может быть по определению. Ведь задача как раз найти такое соотношение параметров, которое работает в нашу сторону как можно чаще. И чем сильнее будет подгонка под идеальный сетап — тем лучше, тем точнее мы опишем желаемую ситуацию. А вот с выходом всё иначе. Тут уже есть конкретные точки входа и конкретный набор свечей на истории… И вот как раз тут может быть подгонка параметров стопа, тейка, трейлинга и т.п. под эти конкретные ситуации..
Подгонка может быть столь сильной, что за ней вполне может спрятаться полное отсутствие положительного смещения вероятности в точке входа…
Вот мне и стало интересно, что если выход из позиции будет произвольным? Тогда, по идее, значительный перевес положительных исходов может намекать на наличие положительного смещения вероятности в точке входа.
Для эксперимента взял 2 стратегии на Ri. Одна, проверенная девятью месяцами реала и подтвердившая свою профпригодность на сегодняшний день, и другая — простая, состряпанная на скорую руку, стратегия по скользяшкам с максимальным фиттингом (оптимизация точки входа одновременно с трейлингом по широкому диапазону параметров на всей истории за один проход). Везде стоит комиссия 20п.
Итак, изначальная эквити «проверенной» стратегии выглядит так:


Экспериментальная, теоретически «переоптимизированная» стратегия на скользяках и получившаяся эквити выглядят так:




Идея — в момент входа в позицию берем случайно сгенрерованное число в диапазоне от 5 до 500. Это будет количество баров, через которое закрываем позицию по рынку. В итоге, у каждой позиции будет своя произвольная, заранее неизвестная продолжительность. Пример реализации на картинке ниже.  Константа добавлена для дальнейшего моделирования большого количества итераций через оптимизатор, а так же для того, что к формуле что-то должно быть подключено в обязательном порядке)


Пробный запуск стратегий с рандомным выходом как бы намекает..


Далее, проводим по 1000 итераций каждой стратегии, выгружаем результат и строим гистограмму распределений исходов...



Картинки говорят сами за себя...

Наверняка, я где-то что-то не учел, забыл, упустил, неправильно сделал… Но первые итоги заставляют копнуть эту тему глубже… Как считаете, есть в этом что-то?