Статья из блога www.jonathankinlay.com поможет лучше понять работу вашей торговой стратегии и повысить ее производительность в будущем.

Построение прибыльной стратегии только половина успеха, трейдеру еще необходимо понимание так называемой альфы стратегии и риска. Это значит, что нужно определить факторы, обуславливающие прибыльность алгоритма и, в идеале, создать модель так, что их относительный вклад может быть вычислен. Более продвинутый путь — это конструирование мета-модели, которая будет предсказывать прибыльность и давать рекомендации, каким образом должна торговать стратегия в следующий период.

Производительность стратегии

Давайте посмотрим, как это работает на практике. В нашем случае будем использовать следующую внутридневную стратегию на фьючерсах E-mini:

Общая производительность стратегии довольна высока. Среднемесячная прибыль за период с апреля по октябрь 2015 года почти 8 000 долларов на контракт, за вычетом комиссии, со стандартным отклонением всего 5 500 долларов. Годовой коэффициент Шарпа около 5.0. На платформе с хорошим исполнением стратегия может масштабироваться до 10-15 контрактов, с годовой прибылью от 1 до 1.5 миллионов долларов.

Линейная регрессия часто используется для вычисления пропорции хеджирования в парном трейдинге. В идеальной ситуации коэффициенты этой регрессии — наклон линии регрессии и свободный член (пересечение) остаются всегда постоянными. Однако в реальности все, конечно, не так радужно, и значения этих параметров постоянно меняются во времени. Как правильно вычислять коэффициенты регрессии, чтобы избежать подгонки к текущей ситуации, рассматривается в статье "Online Linear Regression using a Kalman Filter". Для этой цели в данной публикации используется фильтр Калмана. 

Для тестирования берутся исторические цены закрытия двух биржевых фондов ETF — австралийского EWA и канадского EWC с 2010 по 2014 год. Динамика цен этих фондов показывает взаимосвязь, что продемонстрировано на  диаграмме рассеивания в заглавии поста. Однако по этому же графику видно, что эту взаимосвязь невозможно описать с помощью линейной регрессии с постоянными коэффициентами.