Искусство разработки торговой стратегии

Почти для каждого трейдера существует один единственный всепоглощающий вопрос. Как построить прибыльную стратегию? Естественно, возникает желание погрузиться в статистику и начать подсчитывать цифры. Однако прежде чем мы углубимся в механику — а ее, поверьте, очень много, — я хочу немного поговорить о философии и, более того, о правилах, лежащих в основе хорошей стратегии. При всех цифрах, которые необходимо подсчитать, несомненно, важно иметь приблизительный набросок ваших идей для построения стратегии. Только имея на руках этот грубый набросок, вы сможете перейти к «синим отпечаткам», чтобы на самом деле построить надежную и жизнеспособную стратегию.

Идеальной стратегии не существует

Сказав это, давайте кое-что проясним и уберем с дороги: Ваше первое правило торговли — понять, что идеальной стратегии не существует. Но пусть это не останавливает вас от создания лучшей торговой стратегии из возможных. Прежде чем приступить к разработке стратегии, необходимо сделать несколько шагов. Если вы надеетесь, что однажды сможете оценить рынок, вам нужно сначала найти свою философскую отправную точку. Это принятие одной непреложной истины, которую вы должны сначала принять.

Перед тем, как погрузиться в практику, данные для уравнения и, конечно же, деньги, вам нужна точка отсчета. И эта точка отсчета заключается в следующем: У рынка есть сердцебиение.  Это означает, что не существует универсальной стратегии, способной предсказывать рынок каждый раз. Это потому, что рынок не статичен; он постоянно движется, и правила постоянно меняются. Много, много раз я видел, как трейдеры пытаются оптимизировать свою стратегию, чтобы учесть все возможные условия. В следующий момент они не только теряли направление, но и теряли кучу денег. Как я уже говорил, ни одна стратегия не работает постоянно. Таким образом, построение успешной стратегии требует, чтобы вы предсказывали рынок в определенные, очень специфические моменты. Более того, вы должны распознавать «мертвые зоны», где стратегия не предсказывает рынок, и сделать так, чтобы в них не входить.

Придерживайтесь правил

Второе правило создания жизнеспособной торговой стратегии — это четкие механические правила действий. То есть, четкие условия, когда вы открываете сделку и когда закрываете ее. И вы должны придерживаться этих правил, несмотря ни на что. Если вы допускаете какую-либо свободу действий, вы фактически меняете механизм, что делает его невозможным для измерения.

Допустим, ваше первое правило выглядит следующим образом: Когда 120-дневная ЕМА пересекает сверху 60-дневную ЕМА, вы покупаете. Однако на этот раз вам кажется, что пара, которой вы торгуете, все еще медвежья. Вы решаете, что все-таки не будете открывать сделку. Хотя в данном случае это было правильное решение, вы нарушили правила. Таким образом, результаты, которые вы получили, не являются побочным продуктом вашей стратегии. Вместо этого они являются результатом вашего суждения. Когда трейдер вмешивается в правила торговли, он лишает себя возможности оценить ее эффективность. Так почему же это трагедия?

Потому что это означает, что вы никогда не узнаете, где вы действительно ошибаетесь. А если вы никогда не учитесь на своих ошибках, вы всегда будете их совершать. Это самый опасный, даже смертельный подводный камень, который сжег тысячи трейдеров с так называемыми «хорошими стратегиями». Поэтому, если вы хотите быть уверены, что ваша стратегия будет успешной (а не просто случайно успешной), придерживайтесь правил.

Четыре фазы тестирования

Теперь, когда мы определились с философией, пора приступать к делу. Как проверить, стоит ли реализовывать вашу стратегию? Процесс тестирования состоит из четырех различных этапов:

* In-Sample тестирование

* Оптимизация

* Out-of-Sample тестирование

* Форвардное тестирование (т.е. торговля на бумаге).

Тестирование на выборке

Когда вы думаете о тестировании стратегии, что инстинктивно приходит на ум? Обратное тестирование, или тестирование стратегии на основе исторических данных. Но хотя обратное тестирование является одной из наиболее важных частей тестирования, оно также может создавать некоторые заблуждения. Например, если вы тестируете свою стратегию на целом наборе данных, как вы узнаете, как она себя показала при изменении рыночных условий? Для решения этой проблемы профессионалы используют так называемый метод «In-Sample Out-of-Sample»

Способ проведения теста относительно прост. Исторические данные делятся на две части
— In- Sample и Out-of-Sample. In-Sample составляет примерно 2/3 периода тестирования, а Out-of-Sample — оставшуюся 1/3. Вы можете увидеть, как это происходит, на иллюстрации ниже.

Внутренняя выборка будет предварительным тестированием вашей стратегии, первым пробным запуском, если хотите. Если ваша стратегия не справится с тестом в выборке, это означает, что вам, возможно, придется отказаться от нее и вернуться к чертежной доске. Однако, если тестирование на выборке показывает восходящую кривую доходности, это хорошая новость! Это значит, что вам есть с чем работать. Теперь пришло время закрутить гайки, как механик, а в мире трейдинга это означает оптимизацию вашей стратегии.

Оптимизация стратегии

Оптимизация стратегии — это, пожалуй, самая математически сложная часть разработки стратегии.  Даже если математика не является вашей сильной стороной, она достаточно важна, чтобы не игнорировать ее. Есть три метода, которые мы можем использовать: Корреляция, распределение доходности и подгонка кривой. Давайте посмотрим, как мы будем их использовать.

Конечно, в качестве примера мы будем использовать самую простую торговую стратегию, которую трейдеры используют для того, чтобы оседлать тренд, — кросс скользящей средней. Пересечение скользящей средней работает следующим образом: Если быстрая скользящая средняя (короткий период) находится выше медленной скользящей средней (более длительный период), это сигнал к покупке. И наоборот, если быстрая скользящая средняя ниже медленной скользящей средней, то это сигнал на продажу. Теперь предположим, что мы решили открыть позицию, но только при соблюдении определенных параметров. Вопрос в том, как узнать, являются ли эти параметры оптимальными? Вот тут-то и пригодится наша статистическая методология.

Корреляция, распределение доходности и подгонка кривых

Первый метод — это корреляция. По сути, вы переключаетесь на другой набор параметров, который лучше коррелирует с рынком. Позвольте мне рассказать подробнее; допустим, ваш первый тест или испытание был 120 дней для длинной средней и 30 дней для короткой средней (или 120, 30). Затем вы протестировали еще несколько вариантов, допустим, 120, 14 и затем 60, 30 дней.

Далее вы сравниваете с другими вариантами.

Следует сравнить корреляцию каждого набора данных. Чем ближе коэффициент корреляции R²  к 1, тем лучше. Это означает, что данная стратегия лучше предсказывает рынок. Что если вы получите значение R, близкое к -1? Что ж, это тоже хорошо, по-своему. Это означает, что вам следует продавать, а не покупать, потому что рынок движется в противоположном направлении. (Конечно, при пересечении МА корреляция -1 все равно маловероятна). Если вы получаете значение, близкое к 0, это не очень хорошо. Это говорит о том, что корреляция между вашей стратегией и рынком отсутствует или очень слабая. Если вы получили положительную прибыль на первом тестировании, а корреляция равна 0, значит, ваш успех был случайным, а не показательным.

Как вы можете видеть из трех вариантов, наш первый выбор на самом деле лучше всего коррелировал с рынком. Это говорит о том, что параметры, которые мы выбрали в данном конкретном случае, были оптимальными.

Распределение доходности

После того как мы проверили, какая стратегия лучше коррелирует с рынком, необходимо рассмотреть еще один аспект. Допустим, один набор параметров лучше коррелирует с рынком, поэтому он более успешен. Другой набор параметров не так сильно коррелирует с рынком, но успешная сделка приносит больше прибыли в среднем на сделку. Как видно из графиков выше, это дает интересный результат. Наши предварительные параметры (120, 30) имели лучшее распределение доходности, то есть доходность одной сделки стабильна, а не колеблется. И это имеет смысл, поскольку он имеет более высокую корреляцию с рынком, как показал первый проведенный нами тест.

Теперь мы получаем интересный результат, с которым вы, скорее всего, столкнетесь. Наши первые параметры давали более постоянную доходность, поскольку корреляция с рынком была выше. Однако средняя прибыль на сделку была ниже, чем при втором наборе чисел (120,14). Это весьма озадачивает. Как бы вы тогда определили, какая стратегия лучше? Лучше ли зарабатывать меньше на сделке, но постоянно, или зарабатывать больше на сделке, но менее постоянно? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны перейти к нашему последнему этапу оптимизации. То есть сравнить кривые, созданные при
использовании двух параметров, и посмотреть, какой из них работает в нашу пользу, то есть постоянный меньший доход или менее постоянный больший доход.

Сравнение кривых

При наложении кривых мы получаем ответ: Первый набор параметров (120,30) по-прежнему предпочтительнее. Хотя вначале результаты были хуже, высокие колебания второго варианта означают, что ваши результаты были более случайными. Эта случайность в конечном итоге приведет к тому, что стратегия не будет эффективно предсказывать рынок. Однако если бы доходность второго набора чисел была значительно выше, тогда волатильность в доходности могла бы стоить риска. Но в данном случае 120, 30 в конце концов показали превосходную доходность, компенсировав нам меньший риск и большую предсказуемость рынка. Итак, теперь, когда мы завершили предварительную оптимизацию, мы готовы проверить нашу стратегию на этапе тестирования вне выборки.

Тестирование вне выборки

Запустив стратегию Out-of-Sample после других тестов, вы получите ценную информацию о том, как ваша стратегия реагирует на другие условия рынка, отличные от первоначально рассматривавшихся.

Сейчас нам нужно проверить результаты каждого из них. Есть две разные стратегии (A и B), которые были протестированы как с помощью In-, так и Out-of-Sample. Как вы можете видеть, стратегия А была довольно успешной на входящей выборке (2/3), но после проверки на всем массиве данных она показала довольно низкие результаты

В отличие от нее, стратегия B показала хорошие результаты как на внутренней, так и на внешней выборке, что означает, что у вас есть что-то жизнеспособное. Таким образом, повышается вероятность того, что ваша стратегия является тем, чего хочет каждый трейдер, — приносящей деньги.

Переход на бумажную торговлю

Поздравляю! Если вы достигли этого уровня, значит, вы преуспели в получении прибыли. Теперь пришло время опробовать вашу торговую стратегию на живых данных. Мы пока не торгуем реальными деньгами, но это наиболее близкий вариант, который должен дать вам хорошее представление о том, насколько хорошо ваша стратегия будет работать в реальном времени. Вы можете обнаружить, что есть сбои, которые вы сначала не заметили. Или, возможно, вход или выход из каждой сделки можно улучшить с помощью другого индикатора. Такие вещи вы можете обнаружить только в процессе торговли. После некоторой адекватной выборки, что-то вроде длины Out-of-Sample и — вуаля — вы создали стратегию.

Добро пожаловать в реальный мир

Как бы ни рассказывалось в этой статье о некоторых общих методологиях разработки стратегии, нет ничего лучше реального примера. Вам нужен такой пример, с которым вы можете торговать, анализировать и затем изучать результаты. И вам нужна проверенная стратегия, которая работает, стратегия с ощутимыми доказательствами успеха. Одной из таких стратегий является Weighted Digital Score или WDS. WDS может предсказать, когда цена отскочит либо ниже от максимума, либо выше от минимума. Это классическая контрарианская стратегия, разработанная для того, чтобы принять направление, противоположное последнему тренду, когда рынок временно достиг дна или вершины. В этой весьма актуальной статье более подробно рассматривается WDS, или, как она изначально называлась, UDIDSRI

И вот мое напутствие на тему разработки торговой стратегии: Наблюдайте, наблюдайте, наблюдайте! Прежде чем пытаться создать свою собственную стратегию, было бы разумно поучиться мудрости других. Так вы сможете увидеть логику, лежащую в основе стратегии, и процесс в действии. Возможно, я немного философствую, но в ваших интересах испить из фонтана мудрости, созданной другими.