ПРОЦЕСС ОПТИМИЗАЦИИ
ПРОЦЕСС ОПТИМИЗАЦИИ
Единственная практическая польза оптимизации связана не с результатами как таковыми, а скорее с данными, получаемыми по итогам тестирования при оптимизации. Например, оптимизация рынка швейцарского франка по системе пересекающихся простых скользящих средних включает 496 различных тестовых параметров. Каждый из этих тестов дает особый набор показателей. Не стоит делать какие-либо практические выводы, основываясь на показателях одного, пускай даже лучшего, теста. Гораздо разумнее рассмотреть как можно большее количество тестов.
Когда я оптимизирую систему, то не стремлюсь к получению самых высоких результатов. Вместо этого я пытаюсь определить, насколько устойчива рентабельность системы в ходе процесса тестирования. Возвращаясь к методу пересечения простых скользящих средних, который использовался для рынка бондов, нужно сказать, что для периода 1994–1998 годов было проведено 496 тестов. В рамках этого периода самые лучшие результаты были получены для 10-дневной краткосрочной скользящей средней и 34-дневной долгосрочной скользящей средней. Ниже приведены результаты тестирования четырехлетнего периода:
Чистая прибыль $44.000
Число торгов 21
Число выигрышей 13
Число убытков 8
% выигрышей 62%
Средний выигрыш $4.200
Средний убыток $ 1.300
Средняя торговля $2.100
Коэффициент выигрыш/проигрыш 3,15
Наибольшее падение капитала $5.000
Эти показатели будут первым контрольным набором данных. Последующий набор показателей получен при менее удачном использовании набора параметров. Эти данные возникли при использовании 4-дневной краткосрочной скользящей средней и 25-дневной долгосрочной скользящей средней.
Чистая прибыль — $14.000
Число торгов 57
Число выигрышей 16
Число убытков 41
% выигрышей 28%
Средний выигрыш $2.800
Средний убыток $ 1.400
Средняя торговля — $245
Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,00
Наибольшее падение капитала $17.000
Эти два набора данных характерны для экстремальных ситуаций. Первая хорошая новость — это то, что самый лучший вариант значительно лучше самого худшего варианта. Иногда, как далее вы увидите сами, лучший вариант дает 40.000 долларов прибыли, а худший -40.000 долларов убытка. Если обратить внимание на дополнительные показатели, то можно обнаружить следующие интересные цифры:
Из 496 тестов 475 комбинаций позволили заработать деньги.
В 367 тестах создалось более 14.000 долларов прибыли.
В 196 тестах возникла возможность создать более 22.000 профита (на уровне половины прибыли (или больше) по сравнению с лучшим вариантом).
Только 5 комбинаций находились в пределах 10 процентов от самого выгодного варианта.
Только 175 комбинаций позволили заработать деньги в краткосрочном периоде (которые означают, что в 321 потеряны деньги).
Максимальную прибыль, который удавалось получить в краткосрочном периоде, составила 9.600 долларов.
Максимальное падение капитала из всех 496 тестов составило 19.000 долларов.
206 тестов дали падение капитала на 10.000 долларов или больше.
Только 55 комбинаций допускали падение капитала менее чем на 8.000 долларов.
Средний убыток был больше 11.000 долларов.
В 405 тестах наблюдался процент выигрышей на уровне, который меньше 50% (который означает, что только в 91 комбинации имелся процент выигрышей более 50%).
Лучший процент выигрышей был 62%, а худший — 23%.
Средний процент выигрышей составил 40%.
Фактор прибыли (см. определение в главе 13) был 2,00 или выше для 161 комбинации.
Фактор прибыли был ниже 1,5 для 165 комбинаций.
В 475 из 496 комбинаций получилось заработать деньги в долгосрочном периоде (бонды находились в долгосрочном восходящем тренде на протяжении большей части исследуемого периода).
В 457 комбинациях создалось в совокупности $ 15.000 прибыли и больше в долгосрочном периоде.
Процесс оптимизационного тестирования может вскрыть значительно больше нужной для работы информации о том, что собой представляет наилучшая комбинация параметров. Многие системы и методы будут в реальности давать прибыль только при определенных наборах чисел, а убытки — при отклонениях, равных одному или двум стандартным отклонениям от этих параметров. Система пересечения с использованием простых скользящих средних не является системой, безотказно создающей прибыль, но, как показано ниже, она позволяет получить некоторые вероятностные показатели, важные для прогнозирования будущих результатов.