Можно ли диагностировать поломку торговой системы следующим образом?
1. Накладываем на эквити коридор из 3 сигм.
2. Поломкой ТС считаем начавшийся частый выход эквити за границы данного коридора?
Это будет означать, что тот участок эквити, что был ранее, не имеет никакого отношения к тому участку, что наступил далее - начался независимый временной ряд.
То есть система утратила контроль над событиями и процесс стал для трейдера неуправляемым.
И, соответственно, если это правило не нарушено, то система в порядке, если даже длительное время не отвечает ожиданиям.
Если Вы торгуете по определённым правилам, то предполагаете, что Ваши действия оказывают некое значимое влияние на колебания эквити. Так как правила одинаковые, то эквити должна находиться внутри коридора 3 сигм.
Плановый слив — системная просадка.
Внеплановый слив — утрата системой контроля над эквити.
Если мы уже много раз отторговали цикл рост-просадка-рост-просадка, то все наши просадки — «плановый слив» — должны укладываться в коридор.
Автор 3Qu неоднократно писал про то, что не обязательно пользоваться в своей работе астрономическими сутками. И что можно считать началом новых суток любой произвольный момент.
Если я правильно понял его мысль, то тогда у нас открываются замечательные перспективы в части уменьшения проскальзывания в инструментах. Например, мы торгуем на дневках. Тогда мы сталкиваемся с необходимостью влить весь нужный объём в определённый момент времени. А это иногда порождает большее проскальзывание, чем нам бы хотелось.
Пользуясь предложенным подходом, мы можем разделить торговый день на любое количество «первых часов новых суток» или «первых минут новых суток» — и в каждой такой начальной точке влить часть капитала. Аналогичным образом можно отсчитывать и завершение торгового периода. В таком случае у нас исчезает избыточная нагрузка на ту точку торговой сессии, в которой у нас начинается новый период. И, соответственно, серьёзно уменьшить проскальзывание и время исполнения заявки.
Привожу примеры эквити 2-х разных трендовых ТС.
Какая из них перспективнее, какую лучше торговать?
1.
Берём временной ряд цен на активы с низкой корреляцией. Они двигаются вверх-вниз.
Их отслеживает индикатор (любой, в данном случае это не важно). Время от времени индикатор, на основании движения цены, выдаёт сигналы вверх-вниз.
И иногда бывает так, что по этому индикатору все или почти все низкокоррелированные временные ряды встают в одну сторону (совпадение или проявление той самой связанности, которая не до конца устранена?)
Как называется этот резонанс? Будет ли он происходить, если вместо низкой корреляции поставить 0 (нулевую)?
Допустим, Вы сделали алгоритм.
Проверили его на прошлых данных.
Запустили в работу.
Сколько времени он должен проработать на настоящих торгах, прежде чем Вы решите, что он годный?
Что является основанием для его досрочного снятия с пробега?
Ещё с самого начала, в первой части, писал, что проект является экспериментальным, что из него получится я не знаю.Получится — хорошо, не получится — останутся наработки, которые могут пригодиться в дальнейшем.Тем не менее, обещал освещать ход проекта.
На сегодняшний день удалось получить на тестах некоторую незначительную и неустойчивую прибыль. Эти копейки не произведут впечатления на читателя — такое вы и сами получали неоднократно. Даж позориться не хочется.)
Но, что это дало? Это позволило алгоритмически более-менее разграничить области возможных лонгов и шортов.
Дальше есть следующие возможности:
а. Накручивать на ТС различные индикаторы и долго и нудно подбирать их параметры и условия входа в сделку и соответствующую логику.
в. Попробовать использовать для построения ТС методы машинного обучения (МО. Тем более, какие-то наработки в этой области у меня уже есть.
«И так как с детства его влекло к технике, то он всею душою отдался пункту «в» (тайное похищение чужого имущества, совершенное с применением технических средств или неоднократно».© Пункт «в» мне тоже более интересен, однако я совсем не исключаю и параллельного применения элементов из пункта «а».
Для тех, кто не в теме, немного подробней.
Если мы возьмём рыночные данные, каким-то образом их идеально подготовим, попробуем обучить какое нибудь МО (нейросеть (НС), скажем), то мы, скорее всего, сразу получим великолепные результаты. Единственным недостатком этих результатов будет то, что прибыль мы сможем получить только на той истории, на которой мы обучали МО. На реале и даже на другом отрезке истории такая ТС работать скорее всего не будет.
Рыночные зависимости очень неявные, встречаются в ценовом ряду нечасто и выделить их на общем фоне удачных и неудачных сделок не представляется возможным. В результате МО при обучении находит некоторые зависимости или псевдозависимости имеющиеся только в обучающей последовательности, нигде более не встречающиеся и обучается им. Т.е., псевдозависимости оказываются более явными, чем то что мы пытаемся найти.
Как с этим планируется бороться, это, возможно, обсудим уже в следующий раз.
Кто имеет представление, какая продолжительность просадки является приемлемой для трендовой ТС на дневках?
Например, 1-2 месяца — это, понятно, приемлемая.
А если 5 месяцев?
Можно ли для этого иметь ориентиры не «по вкусу», а по каким-то матмоделям?
Какой должна быть продолжительность просадки у трендовой ТС, чтобы Вы отказались от неё или серьёзно что-то поменяли?