10.4 Критерии оценки систем: выводы
Трейдер обязательно должен понимать, что все перечисленные критерии являются попыткой убедиться на исторических данных в том, что торговая система имеет устойчивое положительное матожидание. Проще говоря, результат средней сделки будет положительным. Если вы хорошо понимаете неэффективность рынка, которую используете, то тесты могут быть не такими скрупулезными. Скажем, когда вы торгуете достоверную инсайдерскую информацию, то вам не нужен никакой бэктестинг – вы и так знаете, что матожидание сделки будет очень большим (близким к единице).
Если в вашей системе есть внутренняя логика (главе 7.3), то результаты бэкстестинга получатся более достоверными, и они не всегда требуют слишком большой выборки для теста. При использовании перебора – датамайнинга – вам придется провести большое количество сделок на тестах, чтобы исключить случайное попадание или непопадание.
Итак, еще раз перечислим все критерии:
1. Большое число сделок (>1000).
2. Равномерная результативность на каждой фазе истории сделок.
3. Охват всех фаз рынка на данном инструменте.
4. Увеличение ямы системы в два раза.
5. Увеличение издержек (TC) в 1,5–2 раза.
6. Масштабируемость системы.
7. Профит-фактор > 1,5 и фактор восстановления > 3.
8. Время восстановления.
9. Число оптимизируемых параметров107 < 3.
10. Доходность системы >> безрисковая доходность.
Все численные параметры приведены в качестве примера и не являются обязательными.
В этой главе мы сформулировали критерии сравнения двух рабочих систем108. Практический опыт алготрейдинга показывает, что найти работающую систему очень и очень сложно, поэтому в реальности приходится запускать все системы. Если две и более подходящих систем имеют различную логику, то их параллельная работа способна улучшить показатели доходность/риск суммарной кривой депозита (сгладить ее). Подробно этот вопрос рассмотрен в главе 8.4.13.
Больше книг — больше знаний!
Заберите 20% скидку на все книги Литрес с нашим промокодом
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ