Бэктестинг

Тест стратегии из поста http://smart-lab.ru/blog/343965.php 

Формализовал стратегию так, как я ее понял. 

1. Входа на следующий день, после обновления исторического хая. Тут есть неточности — историю брал с 2005 года. Не факт, что all time high был на этом промежутке. 
2. Предыдущее обновление хая было больше 90 дней назад и менее чем 200 дней назад. 
3. Примерно 500 ликвидных бумаг с NYSE/NASDAQ/AMEX. Без учета делистинга, без учета комиссий, без учета платы за плечо. Вроде бы без дивидендов (не уверен), дейли дата взята с Google Finance. 

4. Стоп в примере — 3%. Тейк — 90%. Можно взять больше стоп, результаты не критично меняются. 
5. Вход фиксированным BP на позицию. (взял 1000 на позу)

Код Multicharts.Net 

using System;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using PowerLanguage.Function;
using ATCenterProxy.interop;

namespace PowerLanguage.Strategy {
        public class _INTEST_by_high_daily : SignalObject {
                public _INTEST_by_high_daily(object _ctx):base(_ctx){}
                private IOrderMarket buy_order;
                private IOrderMarket sell_order;
                double previous_high;
                double previous_high_low_range;
                double all_time_high;
                protected override void Create() 
                {
                        // create variable objects, function objects, order objects etc.
                        buy_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Buy));
                        sell_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Sell));
                }
                protected override void StartCalc() {
                        all_time_high =0;
                }
                protected override void CalcBar()
                {
                        // strategy logic 
                        if (Bars.High[0]>previous_high && previous_high_low_range<previous_high && previous_high == all_time_high)
                        {
                            buy_order.Send();
                        }
                        
                        if (StrategyInfo.MarketPosition>0 && Bars.Close[0]>StrategyInfo.AvgEntryPrice*1.9)
                                sell_order.Send();
                        
                        previous_high = Bars.High.Highest(200);
                        previous_high_low_range = Bars.High.Highest(90);
                        if (Bars.High[0]> all_time_high) all_time_high = Bars.High[0];
                        
                }
        }
}

( Читать дальше )

Для всех любителей оптимизации...

Вы гениальный алготрейдер и нашли грааль-стратегию/систему с суперическими %% доходности и почти нулевой просадкой!!!

Но так ли это?!

Берем  8-10 слабокоррелирующих инструментов — золото, нефть, несколько валютных пар, индексы основных бирж

Делаем прогон стратегии по этим инструментам без изменения ключевых параметров стратегии.

Подводим итог:     

• средний % доходности на том же уровне, или незначительно снизился, ну или хотя бы приемлемо положительный — ГРААЛЬ!!!

• средний % доходности НОЛЬ — алгоритм стратегии можно попробовать доработать

• средний % доходности ушел в минус — выбросить алгоритм в МУСОР и забыть, так как в скором времени даже на положительном инструменте алгоритм перестанет работать

Лучше всего применять метод на ранних стадиях разработки, что бы сэкономить драгоценное время-деньги.

История: Кальмар (Calmar сокращенно от Калифорнийский коэффициент управления счетом или “California Managed Account Ratio”, который впервые появился в 1991году в журнале Фьючерсы (Futures Magazine) благодаря Терри Янгу (Terry W.Young), также иногда его называли коэффициентом просадки).

Основа расчета: Коэффициент Кальмара рассчитывается как среднегодовая доходность, рассчитанная за последние 36 месяцев, деленная на максимальную просадку за тот же период. Расчет происходит на ежемесячной основе. Коэффициент Кальмар это скорректированная на риск оценка доходности, так как он оценивает доходность на единицу риска, где под риском мы понимаем максимальную просадку. Коэффициент Кальмара — это слегка модифицированная версия коэффициента Стерлинга (среднегодовая доходность за последние 36 месяцев, деленная на максимальную просадку за тот же период). Разница между ними заключается в том, что коэффициент Кальмара считается на ежемесячной основе, а коэффициент Стерлинга по годам.

( Читать дальше )

Перевод (http://bettersystemtrader.com/sharpe-ratio-right-answer-wrong-question/)

Многие используют коэффициент Шарпа, но до конца не понимают в чем прелесть данного показателя.

Для начала давайте выясним, что коэффициент Шарпа делает хорошо:

1. Сравнение разных активов и стратегий.
2. Оценка неопределенности.

Мы все знаем, что в создании портфеля стратегий очень важно правильное распределение активов. Трудность состоит в том, чтобы найти единую метрику оценки разных стратегий, скорректированную на размер риска. Это то, что делает коэффициент Шарпа. С помощью него мы получаем единую меру для измерения риска различных классов активов: облигаций, акций, фьючерсов, сырья и т.д.

Человеческому мозгу трудно связать неопределенность с риском. Риск активирует миндалевидное тело (амигдала), а та активирует рефлекс бей-беги. В данном случае Шарп можно использовать как хорошую оценку неопределенности, он является отношением результативности стратегии к неопределенности.

( Читать дальше )

Доброе утро!

Прошу подсказать актуальную литературу/др. инфо по бэктестингу. Интересуют как примеры реализации на различных языках программирования, так и готовые программные продукты. В идеале — примеры программирования работы с несколькими инструментами (акция + фьючерс, например).

Спасибо!

С легкой подачи Талеба по просторам трейдонета ходит стойкое ощущение, что можно взять опционную двухстволку, БАБАХ!
И Черный Лебедь подбит одной дробинкой.

На практике это выливается в идеи регулярно покупать путы на дальние страйки.
Сколько я ни пытался это проверять, на SPY (ETF SP500) результат неизменно плачевный — ЧЛ ранен, но из последних сил улетает, оставляя нас без патронов. Эквити примерно такая:

( Читать дальше )

Мы продолжаем исследовать, как ведут себя месячные опционы на SPY (это крупнейший ETF на индекс SP500).
Исследование отвечает на вопрос: «Что будет, если всегда покупать 1 месячный опцион в каждой серии со страйком на х% вне денег(в деньгах)?» Также по ходу станет понятно, на каких опционах SPY в принципе можно зарабатывать и когда, а на каких — нет; и нужно ли их продавать или покупать.

Рассматривая покупку/продажу страйков на 5 % вне денег, мы видим картину, отличную от опционов на деньгах, рассмотренных в предыдущем посте. Редкие, но значительные изменения прибыли так и просятся быть вычлененными из общего ряда параметрическим фильтром с последующей упаковкой в отдельную стратегию. Впрочем, это уже отдельная тема.

Продажа путов:


( Читать дальше )

В предыдущем посте родилась идея продавать на высокой волатильности, покупать на низкой.
По результатам теста, покупка на низкой IV что коллов, что путов, ничего хорошего не приносит.
А вот с продажей ситуация иная:


( Читать дальше )

В серии следующих постов вы раскроем детали, как ведут себя месячные опционы на SPY (это крупнейший ETF на индекс SP500).
Исследование отвечает на вопрос: «Что будет, если всегда покупать 1 месячный опцион в каждой серии со страйком на х% вне денег(в деньгах)?»
Также по ходу станет понятно, на каких опционах SPY в принципе можно зарабатывать и когда, а на каких — нет; и нужно ли их продавать или покупать.

Методика тестирования:
Покупается 1 контракт максимально близкий к деньгам в заданном диапазоне страйков (в % от цены акции), как только входит в диапазон временных рамок. Для месячных это от 31 до 28 дней до экспирации.
Опцион удерживается до экспирации.
Как только появляется следующая серия в диапазоне, она приобретается независимо от наличия открытых позиций.
Практически на всех тестах будет видно кратное усиление тренда в 2013-2016гг, что связано с увеличением числа опционных серий, таким образом, новый опцион стал покупаться не раз за месяц, а 4-5 раз.
Все покупки по рыночной цене. Есть техническая возможность прогнать по Middle Price или иммитировать заход лимитками, что увеличит результативность теста, но принципиально ничего не меняет.
Если вы можете предложить более корректный метод тестирования — милости просим.
Итак, покупка коллов:

Чтобы было понятней, вот лог сделок:

( Читать дальше )

Здравствуйте!
Помогите пожалуйста разобраться!
Вопрос по бектестингу стратегий на фьючерс Сбербанка.
Я начинающий, поэтому прошу не судить строго.
Использую wealth-lab для бектестинга нескольких стратегий на фьючерс Сбербанка. С учетом комиссии результаты ужасные.
Пытаюсь понять – правильно ли я понимаю комиссии моего брокера и биржи, и правильно их задаю в программе.
Брокер – ВТБ24. Комиссия за заключение сделок со срочными инструментами составляет 1 рубль за 1 контракт.
Комиссия биржи 0,5 – обычные сделки, 0,25 скальперские. Для простоты вопроса беру 0,5 (что означают скальперские, я разобрался).

Вопрос 1: По комисси ВТБ24. Означет ли это что если я купил/продал 1 контракт, а затем закрыл позицию, то заплачу 2 рубля (так как трейда два). Соотвественно для двух контрактов это будет 4 рубля и т.д. ?

Вопрос 2: По комиссии биржи. Означает ли что за эту же операцию (открытие позиции по одному контракту и закрытие ее) биржа возьмет с меня 1 рубль. За два контракта 2 рубля и т.д.? (Уточню что для простоты вопросы не поднимаю тему скальперской комиссии – т.е. считаю по обычной — 0,5).

( Читать дальше )