Избранное трейдера Sergey Pavlov
Собираясь «уходить в свободное плавание», необходимо учитывать ряд моментов. Для себя подметил следующее:
1.Высокий уровень самоорганизации. Занятие не для недисциплинированных товарищей, захотевших «легких денег». То, что на обычной работе за тебя делает работодатель, придется делать самому – планировать. Рабочий день, время на трейдинг, на исследование новых идей. Достигать целей и ставить новые задачи. Способность день за днем, месяц за месяцем, год за годом самостоятельно следовать этой рутине есть не у всех. Даже сказал бы, что у меньшинства.
Майкл Беллафиоре об этом написал так: «Какой смысл учить трейдера дисциплинированному поведению на рынке, если он расхлябан и несобран в повседневной жизни?»
Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.
Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.
Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.
iss.get_trades_for_session( 'futures', 'forts', 'RIH8', 2 ) # доступны значения 0, 1, 2