_ОДИН НЕВЕРНЫЙ ШАГ (Алго, fRTS)

На рисунке изображены изменения стоимости шага цены на fRTS и ниже то, сколько мы могли заработать с 1000 пунктов в тот или иной момент с середины 14 года.

 Данная проблема существует далеко не только на fRTS, для тех, кто не ограничивается торговлей на 2-х инструментах, также почувствовали неудобства на fEu и fSI  -  в связи с динамическим гарантийным обеспечением, на Br, ED и золоте, (из иностранных например — fDAX — eurex/C1), также, как и на fRTS -  в связи с изменяющимся шагом цены.

Тесты не верные?
На данный момент, я не знаком ни с одной программой технического анализа, которая бы решала вышеописанные проблемы «из коробки», но пока мы не учитываем в тестах динамическую стоимость шага цены  - таким тестам, по сути, нельзя доверять.

 Относительно недавно и мне были недоступны возможности данного типа тестирования (с пересчитывающейся стоимостью шага цены) и анализа эффективности использования капитала(учитывая гарантийное обеспечение). Это было невозможно до введения в работу собственных поссайзеров. Основные методы управления позицией скрыты в Wealth и добраться до них не получится.

Также, существуют некоторые сложности, при добыче реальных исторических данных о стоимости шага цены и гарантийном обеспечении. Стоимость шага приблизительно можно вычислить, как 2 цента для fRTS и 1 цент для fBR, fGold и т.д., а вот историческое го, только на ftp биржи.

Не каждый умеет использовать эти данные в Wealth, не говоря уже о том, чтобы получить статистики по стратегии и сравнить их с аналогичными данными классического тестирования.

Однако были найдены решения, позволяющие это делать, о них и поговорим:

• Необходимые данные находятся на FTP micex. Придется сделать определенное усилие, чтобы научиться пользоваться специальным софтом по работе с ftp(я использую fileZilla) особенно это болезненно для тех, кто не ходил дальше финама

• Данные нужно разархивировать — отдельно каждую папку. Таким образом мы получим несколько сотен папок внутри которых одинаково-называющиеся csv файлы с множеством значений, которые нам в данном случае не нужны, а нужно только несколько строк и столбцов, которые мы должны вычленить.

• Извлечь нужные данные можно несколькими способами, например, можно записать мышку и сделать это в полуавтоматическом режиме, как я показывал вот в этой статье. Также можно это сделать с помощью языка R(на этом не будем останавливаться), 3-ий способ — это написать свой парсер.

• После того, как мы сформировали датасет из данных, необходимо привести их в удобный для Wealth формат, закачать его можно, как индикатор.

Всю остальную работу имеет смысл проделать только имея свои поссайзеры.

Но даже после всего вышеописанного тестируемые показатели Performance и других визуалайзерсов, типа Equity и просадки будут неверные, потому что Wealth работает с Equity, рассчитываемую с помощью статичной стоимости шага цены (константы из настроек).

Поэтому нам также понадобятся навыки работы с написанием ScoreCard и Visualizers или оптимизаторов, чтобы рассчитать и вывести нужные нам показатели и сравнить со стандартными результатами.


Дело в том, что от изменения стоимости пункта, меняется и прибыль в каждой конкретной сделке — а значит меняется и сумма денег на счету. Так как мы определяем каким количеством контрактов торговать в соответствии с количеством денег на счету (и риском на сделку), оно (кол-во контрактов) будет отличаться от количества контрактов, проторгованного при использовании статичного шага цены. И с каждой сделкой сумма на счете будет изменяться все сильнее.

Расхождения от раза к разу отличаются, иногда больше, иногда меньше. Это зависит от серии положительных/ отрицательных сделок. Когда приходится больше положительных сделок в период максимальной стоимости пункта, стартегия достигала своих максимумов и наоборот.

Таким образом, у нас есть возможность намного более реально посмотреть на результаты тестирования. Оптимизировать можно, как вам кажется более рационально (понятно, что алгоритм будет подстраиваться под участки с наибольшей стоимостью шага), но проверить на исторически-правдивых данных — это способ, если не избавиться от иллюзий, то по крайней мере снизить уровень неопределенности. 

Добавляйтесь в Skype:   horoshij_den   (Николай Флёров)