Итак, теперь вы разработали стратегию и видите огромную прибыль в 5-летнем тесте WFO. Откройте брокерский счет, запустите Zorro, нажмите [Trade] и подождите 5 лет — вы богаты. Или нет?
Алиса обучила стратегию на ценовых данных за последние 6 лет, а затем протестировала ее на тех же ценовых данных. Это всегда приводит к чрезмерно оптимистичным результатам — как если бы человек готовился к экзамену, уже зная экзаменационные вопросы и заучивая ответы.
Каждая стратегия состоит, с одной стороны, из алгоритма — торговых правил системы — и, с другой стороны, из ряда параметров, фиксированных числовых значений, которые влияют на результат. В контртрендовом сценарии это, например, цикл полосового фильтра (30), коэффициент расстояния стоп-лосса (4) и другие числовые значения, оказывающие явное влияние на поведение сделки. Во время обучения поведение стратегии проверяется при изменении этих параметров.
Алиса извлекла циклический торговый сигнал из кривой цен с помощью полосового фильтра. Это, очевидно, работает, когда кривая имеет соответствующий цикл, но не так хорошо, когда цены ведут себя по-другому. Логично было бы снова использовать MMI в качестве фильтра, но с обратным знаком — не торговать в трендовых ситуациях и торговать, когда рынок не показывает тренда. К сожалению, это не сработает. Это связано с тем, что циклическое поведение, которое хочет использовать Алиса, не связано с наличием или отсутствием долгосрочной тенденции.
Очевидно, что правила контртренда немного сложнее, чем простая низкочастотная система предыдущей стратегии. Алиса хочет посмотреть на отдельные кривые данных, чтобы убедиться, что все работает так, как нужно. Для этого она вставляет еще несколько строк в конце сценария:
Боб: «На прошлой неделе я случайно встретил Уоррена Баффета. Я, конечно, спросил его, как лучше торговать. Он сказал так: „Будь жадным там, где другие боятся“».
Алиса: «Интересно. И что это значит?»
Боб: «Разве он не сказал, что должен уйти. Но я думаю, он хотел, чтобы я торговал против тренда».
Чтобы ответить на этот вопрос, Zorro дополнительно анализирует стратегию с помощью метода Монте-Карло. По сравнению с обычным моделированием, метод Монте-Карло дает более точные и менее случайные результаты.
В анализе Монте-Карло кривая доходности, полученная в результате моделирования, разбивается на множество отдельных сегментов, которые меняются местами в случайном порядке.
Некоторые из значений, отображаемых в окне Zorro, получаются непосредственно в результате моделирования, другие — такие как коэффициент Шарпа, кратко затронутый выше, — требуют более или менее сложных расчетов. Все эти значения на самом деле служат лишь для ответа на два вопроса: насколько прибыльной является стратегия? И насколько вероятно получить тот же результат при реальной торговле? Оба аспекта в совокупности дают эффективность — результативность стратегии. На первый вопрос ответить легко, но на второй и более важный вопрос, к сожалению, ответить сложно.
У всех систем следования за трендом одна и та же проблема: рынок показывает сильные тренды лишь временами. В другое время цена колеблется без четкого направления вверх или вниз. Тогда система следования за трендом генерирует ложные сигналы и, соответственно, убытки. Эта проблема видна на рис. 19 и рис. 20, где при боковом движении цены накапливается много темных точек. Они также создают сильные скачки на кривой капитала. Поэтому было бы хорошо, если бы можно было распознавать такие ситуации и подавлять или, по крайней мере, сокращать торговлю в это время.