Избранное трейдера tores
Мой брокер тогда был Utrade (ютрейд.ру). «Ютрейд.ру», образованная при «Юниаструм банке» для оказания инвестиционно-брокерских услуг, тогда входила в двадцатку крупнейших брокерских фирм в России.
Кстати мне до сих пор очень жаль эту компанию. Хорошие там работали люди. Своего клиентского менеджера помню по имени и фамилии. Классный специалист и весьма хороший клиентский менеджер. Кстати если не ошибаюсь, он возглавлял бэк-офис компании в Москве.
Одним не очень воодушевляющим утром, а за окном было хмуро (середина октября), как сейчас помню, раздается вызов на сотовый. Беру трубку и слышу (диалог естественно примерный, восстановлен по смыслу):
Брокер: «[Обращение], у нас плохие новости…»
Я: «В смысле?»
Брокер: «По ходу все идет к тому, что наша компания идет к банкротству. Нужно спасать счета. Денег скорее всего обналичить не получится… А вот перевести их в неликвидные бумаги и вывести в другой депозитарий возможно. Приезжайте, пока есть время. Мы ставим Вас в известность, чтобы Вы что-то предприняли».
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.