Форум трейдеров » Торговые роботы, советники, индикаторы » Механические торговые системы: проектирование и применение
+ Подписаться
Страница 37 из 52 ПерваяПервая ... 27353637383947 ... ПоследняяПоследняя
  1. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    В результате модификаций получаем торговую стратегию, которая имеет выраженный оптимум по величине сдвига (рис.7.35) и мало чувствительна по отношению к периоду скользящей средней, по крайней мере, в заданном диапазоне его изменения (рис.7.36).



    Рис.7.35.




    Рис.7.36.
  2. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Отметим, что оптимальные значения группируются в окрестности величины сдвига 26, что примерно равно периоду месячного цикла и допускает некоторый разброс возможных величин периода скользящих средних.
    Оптимальная стратегия обеспечивает на интервале тестируемых данных почти 92 фигуры профита (9178пп), процент прибыльных сделок больше 52%, отношение средней прибыли к среднему убытку в окрестности 3.0, а значение параметра профит-фактор выше 3.3. Т.е. объективные параметры стратегии вполне удовлетворительные, даже можно сказать, хорошие.
    Поведение линии эквити (рис.7.38) показывает небольшой локальный провал на начальном участке диапазона тестируемых данных, а в дальнейшем идет более-менее монотонный рост, т.е. в целом стратегия настроена на обеспечение прибыльной работы. Но это на данных выборки.



    Рис.7.38.
  3. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Результаты тестирования на данных вне выборки представлены на рисунке 7.39.
    Синим цветом показан график эквити для МТС, полученной на этапе первоначальной оптимизации, красным – для системы, оптимизированной на всем диапазоне исторических данных.



    Рис.7.39.

    Отличия в поведении линий эквити есть, но они незначительны, т.е. торговая стратегии имеет свойство сохранять свои параметры, полученные в результате оптимизации, с течением времени, что говорит о том, что нам удалось найти некоторую закономерность в изменении рыночных цен, не зависящую от времени и внешних обстоятельств.
    В целом стратегия сохраняет свои параметры с течением времени, и хотя наблюдаются участки бесприбыльной и даже убыточной работы, но основная закономерность – это рост профита.
    Таким образом, на данных вне выборки МТС тоже проявила себя неплохо, за исключением участка исторических данных, соответствующих заключительной фазе активного развития мирового финансового кризиса 2008 года (рис.7.39) – алгоритм не выдержал чрезмерно высокой волатильности рынков. Однако такого рода потрясений не выдержит ни один алгоритм механизированной торговли на основе индикаторов, ибо кризис, явление единичное, а МТС строятся на основе массовой статистики, полученной в условиях обыденного, повседневного существования рынков. Способ борьбы с такого рода провалами один – антикатастрофические стопы.
  4. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    7.7. Пересечение цены и сдвинутой скользящей средней.

    7.7.1. Торговая идея.

    Этот вариант торговой стратегии рассмотрим по той причине, что он используется в качестве сигнала входа в ряде торговых систем.
    Торговая идея незначительно отличается от предыдущего случая. Все отличие заключается в том, что вместо пересечения двух скользящих средних используется пересечение цены и сдвинутой скользящей средней.
  5. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    7.7.2. Торговые правила.

    Торговые правила для этого случая будут иметь вид:

    Buy Order: Cross(C, Mov(ref(C,-opt2),opt1,E))
    Sell Order: Cross(Mov(ref(C,-opt2),opt1,E),C)
    Sell Short Order: Cross(Mov(ref(C,-opt2),opt1,E),C)
    Buy to Cover Order: Cross(C, Mov(ref(C,-opt2),opt1,E))

    Сохраняем два параметра оптимизации, как и в предыдущем примере, только немного расширим диапазон изменения переменных по сравнению с результатами п.7.6. Зададим диапазоны переменных оптимизации:
    - период скользящей средней, определяемой переменной оптимизации opt1, в диапазоне от 10 до 60 с шагом 1;
    - значения переменной оптимизации opt2, определяющей величину сдвига, будем изменять от 5 до 60 с шагом 1.

    Привычным движением открываем окно тестера систем, строим новую торговую систему и приступаем к тестированию и первоначальной оптимизации системы.
  6. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    7.7.3. Первоначальная оптимизация.

    Первоначальную оптимизацию проводим на стартовом сегменте данных с интервалом от 01.01.1990 до 31.12.1998.
    Результаты теста на заданных интервалах изменения переменных оптимизации не показали явных оптимумов по периоду скользящей средней. По сдвигу оптимальное значение находится в более узком интервале значений более 15 и менее 45 (см. рис.7.40).



    Рис.7.40.

    Удаляем данные вне этого интервала из результатов тестирования.
  7. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Упорядочиваем оставшийся массив данных по возрастанию периода скользящей средней (рис.7.41).



    Рис.7.41.

    Упорядочивание данных по opt1, как следует из рисунка 7.41, показывает, что оптимальные стратегии находятся в первой трети диапазона и вероятно диапазон необходимо расширить вниз, до меньших значений периода скользящей средней.
    Откорректируем диапазон изменения переменной оптимизации opt1, установив его границы от 1 до 25, и проведем повторную оптимизацию МТС.
  8. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Тестирование на расширенном диапазоне (рис.7.42) позволяет еще более локализовать диапазон допустимых сдвигов, установив его пределы от 23 до 28. Удаляем данные вне этого диапазона из результатов теста и смотрим поведение стратегии в зависимости от периода МА.



    Рис.7.42.
  9. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Упорядочивание данных по переменной opt1 (рис.7.43) позволяет сделать вывод, что стратегия работает лучше при периодах МА от 8 и выше. Хотя прибыльность для этих значений немного меньше, но зато наблюдается стабильность характеристик и меньшая чувствительность результатов к изменению параметров МА, а соответственно и к изменению параметров рынка при неизменных параметрах МТС.



    Рис.7.43.

    Формируем диапазоны переменных, задавая значения opt1 от 8 до 25 с шагом 1, а opt2 от 23 до 28 с шагом 1 и проводим окончательный тест с формированием эквити.
  10. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Диаграмма результатов углубленного теста, упорядоченных по размеру полученной прибыли, представлена на рисунке 7.44.



    Рис.7.44.

    Оптимальные значения переменных, полученные на этапе первоначальной оптимизации, составляют значения 13 для периода скользящей средней и 25 для величины сдвига.

    Отметим, что оптимальные значения группируются в окрестности величины сдвига 25, сохраняя преемственность метода относительно стратегии-прототипа, основанной на использовании пересечения скользящей средней и сдвинутой скользящей средней того же периода.

    Оптимальная стратегия обеспечивает на интервале тестируемых данных больше 66 фигур профита (6645пп), процент прибыльных сделок 34.8%, но зато отношение средней прибыли к среднему убытку больше трех и составляет величину 3.32. Значение параметра профит-фактор выше 1.78, т.е. выше эмпирически приемлемой границы 1.6, но ненамного.

    Объективные параметры стратегии удовлетворительные, но для большей определенности необходимо посмотреть на поведение эквити и проверить МТС на данных «вне выборки».

Вверх
РегистрацияX

чтобы писать, читать, комментировать