назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [ 23 ] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33]


23

Цель форвардного анализа

Главная цель форвардного анализа - устранить обоснованные сомнения в валидности торговой модели и процедуры оптимизации. При этом преимущества форвардного теста распространяются на достаточно большую выборку данных и форвардных тестов, чтобы обеспечить статистическую точность. Форвардный анализ строится так, чтобы выполнить достаточно большое число форвардных тестов для устранения случайности результатов. Добиться такой надежности позволяет тест, включающий не менее 10 форвардных тестов.

Вторая цель форвардного анализа - получить более точную картину профиля прибыли и риска на основе большей и более статистически валидной выборки. Этот анализ состоит из множества оптимизаций и множества форвардных тестов. Они сведены воедино, чтобы обеспечить более надежное измерение эффективности.

Кроме того, сравнение постоптимизационной эффективности с оптимизационной дает более реалистичную и надежную оцен1ф будущей прибыли. Допустим, что настало время начинать торговать данной моделью в реальном времени. Из тестирования известно, что торговая модель прошла форвардный тест с результатом, составляющим 75% результата оптимизации. Оптимизация на самых последних данных давала годовую прибыль $20,000. 75-процентный форвардный показатель эффективности (walk-forward efficiency) информирует, что прибыльность данной модели за год должна быть примерно в области 75% от $20,000, или около $15,000. Эта информация может быть полезной при оценке эффективности при реальной торговле.

Форвардный анализ дает гораздо больше возможностей изучить максимальное проседание, чем любой другой показатель тестирования. Реальная проблема в использовании максимального проседания, найденного в процессе оптимизации, в качестве меры будущих проседаний, вытекает из природы самого оптимизационного процесса. В процессе оптимизации от большинства моделей с крупными проседаниями придется отказаться. Проседания, обнаруженные в ходе форвардно-аналитического теста, имеют такую же валидность, как и постоптимизационные прибыли. Они представляют собой то, что происходит, когда после оптимизации модель сталкивается с каким-то более волатильным, менее предсказуемым ценовым движением. Проседание,

найденное при форвардно-аналитическом тесте, опять же, основано на гораздо большей выборке таких тестов.

Третья цель форвардно-аналитического теста - проверить сам процесс оптимизации. Как упоминалось ранее, ненадежная модель будет просто проваливать форвардно-аналитический тест. Однако и работоспособная модель могла быть подстроена или разработана с нарушением других принципов, и будет показывать при форвардно-аналитическом тесте плохую эффективность «по техническим причинам». В этой оценке учитываются такие соображения, как степени свободы, размер оптимизационного и тестового окна, диапазон и точность сканирования переменных и число сканируемых переменных. Лучшая модель настроена «свободно» и имеет группы прибьшьных соседей. Худшая модель настроена слишком «туго» и стоит одиноко на вершине нетипичной прибыли. Форвардно-аналитический тест обеспечивает защиту от этих ошибок оптимизации.

Форвардный анализ - это точная имитация способа, которым оптимизируемая торговая система наиболее часто используется в реальной торговле. У пользователей оптимизационного софта часто возникает важный вопрос - как часто торговую систему следует реоптимизировать. Ответ на этот вопрос - четвертая цель форвардно-аналитического теста. И он дает ответ на этот вопрос самым лучшим из возможных способов - эмпирически.

Если система достигает пиковой эффективности, когда она посредством оптимизации адаптирована к текущим рыночным условиям, то в некоторый момент реогггимизация ей потребуется. Рьшочные условия меняются. Торговая модель тоже должна меняться. В результате встает вопрос - когда ее следует реоптимизировать? Применение модели, разработанной с помощью форвардно-аналитического теста, должно соответствовать структуре этого теста. Если размер тестового окна равен трем месяцам, то реоптимизировать модель надо через каждые три месяца торговли, и точно так же - при других размерах тестового окна.

Пятая цель форвардно-аналитического теста обеспечивает уникальное и глубокое понимание сути показателя эффективности. Часто максимальные проседания торговых моделей происходят при изменении трегщов или рыночных условий. Разворачивающиеся окна форвардно-аналитического теста точно показывают, что происходит, когда модель сталкивается с условием.



на котором она не тестировалась. В самом характере устойчивых торговых моделей заложено, что даже если подобное изменение может вызвать убытки, они не должны быть критическими. Традиционная оптимизация будет маскировать подобные эффекты. Форвардно-аналитический тест их обнаруживает

Резюме

Форвардный анализ представляет собой ценный и детализированный источник информации. Он создает и оценивает три уровня эффективности модели. На первом уровне оценивается доход, риск и распределение сделок модели, оптимизируемой на одном сегменте исторических данных. Это традиционный способ, с помощью которого трейдеры судят о моделях. Оценка Уровня 1 достаточно хороша; однако оно страдает недостатком проверки постоптимизационной эффективности.

Второй уровень оценивания модели - это форвардный тест Этот уровень проверяет и модель, и процесс тестирования. Он также сравнивает оптимизационные и постоптимизационные показатели эфективности торговли. Эти два важных пласта информации не могут быть получены на Уровне 1. Несмотря на то, что теперь известно гораздо больше, чем на первом уровне, по-прежнему остаются обоснованные сомнения; результаты одного форвардного теста не позволяют делать окончательных выводов.

На третьем уровне оценивания модели - в форвардном анализе - о модели судят исключительно по совокупной эффективности постоптимизационной торговли, полученной в серии отдельных форвардных тестов. Одна очень сильная сторона этого уровня тестирования - статистическая значимость, обеспечиваемая его полнотой и возможностями. Другое его достоинство - получение ценной информации об эффекте воздействия на эффективность изменениями трендов и волатильности.

Пример форвардного анализа

В качестве иллюстрации рассмотрим форвардный анализ, состоящий из 9 отдельных форвардных тестов. Этот анализ позволит выяснить эффективность оптимизируемой торговой модели на 9 различных периодах последовательной истории. Для каждого из этих периодов оцениваются доходность, риск и устойчивость. Один только этот анализ дает нам в 9 раз больше информации, чем оценивание Уровня 1.

Этот анализ также предоставит нам результаты постоптимизационной эффективности по каждому из 9 отдельных форвардных тестов. Другими словами, он обеспечивает 9 тестов постоптимизационной торговли. Он также измеряет эффективность этой постоптимизационной торговли. В данный момент у нас уже как минимум в 18 раз больше информации, чем при оценивании Уровня 1, и в 9 раз больше, чем при оценивании Уровня 2. К тому же форвардный анализ охватывает исторический временной период, включаюший много различных изменений трендов и волатильности. Это дает понимание стабильности торговой модели по отношению к изменяющимся рыночным условиям.

Рассмотрим пример реального форвардного анализа, выполненного компьютерной системой Blast:

Ценовая история: Исторический период: Размер оценочного окна Размер тестового окна: Размер шагового окна: Переменная покупки: Переменная продажи: Сравнение топ-моделей:

Топ-модель первого уровня: Топ-модель второго уровня:

Фьючерс на S&P 500 01.07.1982-24.12.1990

:48 меяцев 6 месяцев 6 месяцев

Сканирование от О до 300 с шагом 20 Сканирование от О до 300 с шагом 20 Пессимистическая доходность на маржу

Чистая прибыль и убыток выше $5,000

Отношение риска к доходности выше 2.0

Форвардный анализ протекает следующим образом. Для первого оптимизационного окна Blast загружает ценовые данные по фьючерсам на S&P500 с 02.01.1983 по 30.06.1986. Затем программа проводит оптимизацию по двум выбранным переменным. Blast запоминает топ-модель, то есть, модель, имеющую лучшую пессимистическую доходность на маржу с чистой прибылью выше $5,000 и отношением доход/риск выше двух (если такие существуют). Затем программа прогоняет эту топ-модель вперед (делает ее форвардный анализ). Это означает, что переменные этой топ-модели применяются к данным тестового окна (с 1 июля 1986 по 31 декабря 1986). Прежде чем перейти к следующему тестовому окну, эти результаты сводятся в таблицу Blast также за-



поминает информацию об отсутствии топ-модели, если сделок в тестовом периоде не было, и тестирование переходит сразу на следующее оптимизационное окно. Форвардный процесс продолжается пошагово на всех заданных исторических данных. Сводная отчет форвардных прибылей и убытков обобщает результаты форвардного анализа, как показано в Таблице 7.1.

Числа в колонке «Чистые прибьшь и убыток» в разделе «Оптимизационная эффективность» отражают прибьши за 4-летний оптимизационный период. Числа в колонке «Чистые прибьшь и убыток» в разделе «Движение вперед» отражают прибьши за 6-месячный постоптимизационный торговый период. Чтобы определить числа в колонке «WFE» («Форвардная эффективность»), сначала прибьши в двух указанных колонках аннуализируются (приводятся к годовому исчислению). Например, ($20,265/0.5) / ($47,390/4)=342%.

Таблица 7-1.

S&P фьючерсы - ОТ 01.07.1986 до 24.12.1990. Estimation Performance Walk Forward

Maximum

From To

Profit&Loss

Draw Down

Ratio

Profit&Loss

07/82 08/86

$ 47,390

$ 6,175

$20,265

342%

01/83 12/86

48,440

7,510

8,750

07/83 06/87

55,145

7,510

9,410

01/84 12/87

85,615

9,405

8,960

07/84 06/88

81,870

9,405

11,715

01/85 12/88

81,435

9,405

8,580

07/85 06/89

101,665

16,865

11,250

01/86 12/89

106,640

16,865

33,450

07/86 06/90

145,840

11,555

12.6

38,725

Общие прибыли&убытки

$151.105

Наибольший

$145,840

$16,865

12.6

$20,265

342%

Наименьший

47,390

6,175

8,580

Средний

83,782

10,521

16,789

Является ли модель устойчивой?

Проверка результатов определит устойчивость модели. Рассмотрим первую строку Табл. 7-1. Начиная с Ряда 1, топ-модель, найденная в оптимизационном окне 1 (июль 1982-июнь 1986) показала прибьшь $47,390, проседание $6,175 и отношение доход/риск 7.7 ($47,390/$6,175=7.7). Это хорошие результаты, основанные на внутренней проверке оптимизации, но необходимо еще больше.

Как эта конкретная модель работает в форвардном анализе? Колонка форвардных прибыли и убытка в Ряду 1 показывает прибыль $20,265. Это прибьшь, полученная топ-моделью за первые 6 месяцев постоптимизационной торговли (с июля 1986 по декабрь 1986), следующие за 48-месячным оптимизационным окном. Результат снова хороший. Но все же этот результат мог быть удачей.

Каждая строка этой таблицы представляет ту же информацию для 8 дополнительных оптимизаций и 8 дополнительных форвардных тестов, охватывающих еще 4 года торговли. Все 9 результатов постоптимизационной торговли оказались прибьшьными. Обшая чистая прибьшь равна $151,105. Данная торговая модель сделала деньги в 100% постоптимизационных тестовых окон. Этот результат весьма убедителен.

Что еще более важно, торговая модель работала. Что означает слово «работала» в данном контексте? Оно означает, что модель делала деньги на данных, которых она никогда не видела. Оно также означает, что модель делала деньги в течение 9 последовательных 6-месячных периодов беспрецедентной волатильности и изменениях рынка. Эту модель можно считать устойчивой.

Какой нормы прибыли следует ожидать?

Как указывалось в предьщущих разделах, форвардная эффективность (WFE) измеряет постоптимизационную эффективность относительно оптимизационной. WFE - это отношение средних годовых форвардных чистых прибьши и убытка к средним годовым оптимизационным чистым прибьши и убытку.

Она вычисляется следуюшим образом. Средние годовые прибьшь и убыток за девять 48-месячных оптимизационных периодов равны $20,945 ($745,040/36 лет = $20,945). В среднем эта модель в течение оптимизации приносила прибьшь $20,945 за год.

Средняя годовая прибыль за девять 6-месячных форвардных периодов составляет $33,579 ($151,105/4,5 года = $33,579). В среднем

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [ 23 ] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33]