Вкратце — я ставил цель, чтобы алгоритм сам подсовывал в активный портфель прибыльные и отключал убыточные системы.
Писал об этом тут: Диверсификация портфеля (smart-lab.ru).

А время идёт, рынки движутся и упущенная прибыль налицо. Не хочу ждать. И так работает выше всяких похвал.

Так что, благо есть люди, кому это можно доверить, я решил сделать ручной селектор торговых систем.
Выбирать их будут люди руками, а дальше они уже пусть сами торгуют.

К автоматической компоновке портфеля я вернусь, когда меня озарит инсайт, а пока и так сойдёт.

А вот и интерфейс:



Доброй ночи вам.

Поисследовал на своих торговых системах, как ведёт себя коэффициент корреляции между ценой инструмента и значением Equity.

Это я решил задачку, о которой писал в конце поста тут: Составляем библиотеку торговых систем (smart-lab.ru)

Нашёл этот подход весьма и весьма полезным для того, чтобы определить дополнительную метрику, определяющую качество торговой системы.

Методика

Посчитать коэффициент корреляции несложно. Формулы простые и они

• здесь Скрипт на QLUA по определению корреляции между ценами двух инструментов (smart-lab.ru)
• или тут Correlation — Wikipedia

Нюансы заключаются деталях, и о них далее.
Для расчёта корреляции мы оперируем двумя переменными, первая имеет отношение к Equity, а вторая — к цене.

Equity

Для расчёта нам нужно взять временной ряд роста прибыли нарастающим итогом на момент завершения каждой сделки и временной ряд цен закрытия на моменты выхода из каждой сделки.

Из первого временного ряда нам нужно будет посчитать:

• само накопленное значение прибыли на каждую сделку — по сути, кривая Equity

( Читать дальше )

Одна из стержневых вещей моего подхода состоит в том, что я собираю библиотеку торговых систем и ранжирую их по успешности.

Подход до безобразия примитивен и потому эффективен.

Это отдельная тема — почему торговой системе не нужен высокий интеллект и сложные правила, об этом как-нибудь в другой раз. А теперь ближе к сути.

Из всего множества торговых систем, которые были, есть и будут когда-то на каком-то периоде и инструменте успешными, я собираю библиотеку.

Для каждой из торговых систем я проверяю, отработала ли она в плюс в каждом месяце доступной истории и на каждом инструменте.

В первом случае — это WFT (кстати, понятие WFO очень странно для меня звучит).
По сути, я беру ТС и торгую ей на истории с дискретизацией в 1 месяц. И получаю % её эффективности по времени:

• число месяцев, когда ТС отработала в "+" / общее число месяцев, за которые доступна история цен

Вот что имеем на выходе:


Это означает, что алгоритмы, найденные на каком-то одном месяце, показали на остальных месяцах "+", и доля таких месяцев из всей истории = %.

( Читать дальше )

Я не торгую сезонки и прочие паттерны, основанные на времени.

Я считаю, что хорошая торговая система будет работать с этими аномалиями рынка так же, как и со всем остальным, и поэтому не вижу необходимости выделять отдельный класс торговых систем, разрабатывать их, тестировать и оптимизировать и тратить на это ресурсы. Считаю, что лучше сосредоточиться на универсализации подхода и повышении его стабильности, чем создавать зоопарк торговых систем, над каждой из которых придётся отдельно думать, сопровождать, постоянно вкладывать усилия в оптимизацию и отслеживание, и т.д. и т.п.

Тут увидел интересное определение тому, что я делаю: мультистратегия.
Это очень похоже на моё описание целей диверсификации портфеля.



Нарисую метафорическую картинку двух крайностей: представьте себе метлу. Она состоит из множества прутиков. Вообразите, что каждый прутик — это отдельная торговая система. Один подход состоит в том, чтобы идеально подобрать прутик и тыкать им в рынок. А другой — напихать прямых, кривых и косых прутиков в охапку и хорошенько подмести этой метлой рынок.

( Читать дальше )

Когда имеется большое число торговых систем, которые потенциально можно использовать для торговли, возникает проблема отбора лучших из них — релевантных целевым показателям трейдера и ситуации на рынке.

Расскажу о том, как это делаю я. Подход очень простой. Это текст в продолжение этого поста.

У каждой системы существует определённое количество метрик.
Эти метрики могут быть как стандартными, так и кастомными, которые я сам придумал.

Чтобы отобрать из всего множества систем те, которые мне лучше всего подходят, я делаю следующее:

1. Определяю существенные, на мой взгляд, метрики. Несущественные отбрасываю. Как я это делаю — описано тут, а по сути — строю точечные диаграммы рассеивания метрики А от метрики Б для каждой пары метрик. Такой подход позволяет интуитивно и легко отсеять бестолковые метрики, которые в отборе систем ничем не помогут. Это самый простой и наглядный способ выявить корреляции между различными метриками, чем я тут и занимаюсь.
2. Для каждой из отобранных метрик я определяю порядок сортировки от лучшего к худшему значению и, опционально, границы интервалов, в которых эта метрика должна находиться для систем, которые считаю приемлемыми.

( Читать дальше )

Что же, согласно свежайшим исследованиям, для будущей жизни и успешности нахрен не нужны математика, инженерия, и вот это всё. Оказывается, рецепт лишь в приоритезации и тайм-менеджменте.

По оценкам IBM, наступает новая эра в разделении труда между людьми и машинами.
Опубликованный IBM Institute for Business Value аналитический отчет озаглавлен «Дополненная работа в автоматизированном мире, управляемом ИИ» (https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/augmented-workforce).

Впрочем, в десятках книжек разного рода гуру — и именно в трейдинге — тоже об этом говорят. Все, как один.
Такие вот универсальные истины.

Как-то интуитивно я по этому пути и пошёл: приоритезация систем и тайм-менеджмент управления ими. Никаких инноваций в торговых системах. Никакого творчества. Вот это лучше всяких граалей, и никакой математики. ЧТД. Пусть другие будут руками оптимизировать системы или придумывать новые граали, на излёте возможностей.

Особо следует отметить радикальную смену приоритетов в наиболее важных навыках, требуемых от работников с наступлением эпохи дополненной рабочей силы (см. приложенную диаграмму).

( Читать дальше )

Поскольку торговых систем у меня много, то мне нужно каким-то образом отбирать из них лучшие. Я, кстати, решил перестать использовать слово «стратегия» и заменить его словом «система». Это более точно, поскольку стратегия — это нечто неформальное, и если это формализовать в жёсткие правила, то получим уже систему. Вопросы терминологии и однозначного понимания понятий важны потому, что большинство конфликтов и искажений в коммуникации происходит из-за недопонимания или иного трактования сложных понятий.

По факту, не сильно много чего можно придумать для того, чтобы отбирать лучшие из систем, да и большая часть придумана за нас. Нужно просто правильно это использовать. И иногда лучший способ забить гвоздь — это вовсе не молоток.

Итак, на что я смотрю:

Метрики использования капитала (эффективность использования торгового времени).
Позволяют мне отбросить системы, которые постоянно сидят в рынке или наоборот, слишком редко осуществляют сделки.

• % дней, в которые совершались сделки, по отношению к общему числу торговых дней

( Читать дальше )

Зафиксирую тут принципы диверсификации, управления рисками и капиталом, к которым я стремлюсь.

"+" — уже сделал, "-" — ещё нет:

• торговля на разных рынках — Binance, MOEX (+)
• торговля разными инструментами — фьючерсы, акции (+)
• торговля на разных таймфреймах — использую только М1 (-)
• торговля тренда и контртренда (+)
• как длинные, так и короткие позиции (+)
• принципиально разные системы определения точек входа и выхода (+)
• торговля некоррелированными стратегиями — ещё не придумал, как оценивать корреляцию (-)
• балансировать системы по инструменту — чтобы было равное число длинных и коротких (+)
• ограничить риски полной потери капитала на позицию < 3% (+)
• капитализация прибыли (-)
• динамическое определение объёма входа для каждой позиции (-)
• автоматическое отключение системы, потерявшей эффективность (-)
• автоматическое включение системы, ставшей эффективной (-)

Как я уж писал ранее, руками я торгую по одному лоту, в качестве экспериментов и развлечений, а основную ставку я сделал на алготрейдинг. Но, как и для ручной торговли, для алготрейдинга тоже нужно придумывать стратегии. Поскольку разработкой кода я занимаюсь с 1998 года, то путь, который я должен был выбрать, был для меня очевидным.

Если стратегия формализуема, то она может быть алгоритмизирована и запрограммирована. Если стратегию формализовать невозможно — то это не стратегия, а шлак, чушь и фейк и фантазии автора.

Отсюда следует, что если стратегию можно формализовать, то, значит, её можно свести к простому набору правил, что и есть формализация или описание требований. И если торговая система — это просто комбинация правил, определяющих точку входа и точку выхода, то всё, что нужно для автоматического создания стратегий — генерировать эти правила автоматически и проверять их комбинации на профпригодность. О процессе создания правил я подробно писал тут: Как я рассчитываю и использую сигналы ТА в торговле (smart-lab.ru)

( Читать дальше )

Прочитал вот тут о том, что некоторые товарищи, при тестировании стратегий, ослабляют гайки критериев для IS и затягивают их для OOS.

Например, соотношение Прибыль/MaxDD для IS 3, для OOS 1.5.

В связи с чем вопрос: у вас критерии одинаковые или они различаются для IS и OOS и почему? И что вы думаете по поводу такого подхода?
Ещё вопрос про соотношения периодов IS и OOS. По ссылке говорят, что используют соотношение 3:2. Я использую 4:17. А вы?