Как оценивать показатели торговой системы на примере торгового робота?

Автор: / Дата: в 19:27 / Рубрика: АТС

Дневник инвестора: «Думай и богатей»

Приветствую уважаемые читатели. Если вы уже читали отчет этой недели - то знаете, что алгоритм робота начал сбоить, а в ближайшее время я хочу запустить в работу дополнительно как минимум 2-х торговых роботов. Одной из причин этого решения является несомненный успех в работе Параболика. Второй и пожалуй даже более важной — мое желание деверсифицировать вложенные средства для понижения уровня риска.

Половину сегодняшнего дня я потратил на анализ тех роботов, которые имеются в моем распоряжении. Так как по тестам они все были прибыльными, я прогнал их на отрезке с 11.11.2015 (точка запуска Параболика). Результат получился смешанный, некоторые за этот период зарабатывали, другие сливали.

Основная моя мысль была примерно такой: мой текущий робот — это трендовый вариант алгоритма на индикаторе ParabolicSAR (в нем есть фильтр по скользящей средней). В дополнение к нему нужен алгоритм, который будет либо контртрендовым, либо универсальным. Для него не нужны долгие продолжительные однонаправленные движения, а значит теоретически он будет компенсировать просадку Параболика. Во время сильных безоткатных движений наоборот — Параболик будет компенсировать его.

diversification_robots_1

На эту роль у меня есть как минимум 4 претендента: робот на МА, небольшой скальпер (с короткими тейками), робот на свечной формации, и один из семейства MACD. У каждого из них как минимум по 3-5 вариантов. Когда у тебя есть такой выбор, достаточно сложно определить, какого их них лучше пустить в работу.

Поэтому сегодня я решил написать статью о том, как выбирать ту или иную версию алгоритма, на какие показатели системы больше ориентироваться, какие из них наиболее важны.

Начну с риторического вопроса: имея две системы, одна из которых больше зарабатывает, а вторая меньше сливает — которую из них вы предпочтете?

Практика показывает, что при прочих равных условиях, лучше будет работать та, у которой ниже просадка. Плюс она легче в "психологическом смысле", а в большинстве случаев такая система будет лучше зарабатывать на длинной дистанции. Эту точку зрения косвенно доказывают и мои собственные тесты на истории.

bad_algo

Среди тех моих алгоритмов, которые подавали большие надежды есть ряд роботов, которые на 2015 году за первые 9 месяцев показывали превосходные результаты. Прирост депозита составлял более 200% годовых при риске меньше 10%. Как показала новая история (с ноября 2015 по январь 2016), почти все из них на сегодняшнюю дату находятся в глубочайшей просадке до -55% (один из примеров на скриншоте выше).

На этой тревожной ноте предлагаю перейти непосредственно к показателям систем, и начну с такого интересного показателя как:

  • «Общий MFE»

Это своеобразный маркер, который показывает максимальный объем незафиксированной прибыли. Т.е. величину прибыли, которую прошла цена в вашу сторону, после чего равернулась и эта прибыль осталась незафиксированной.

mfe

  • «Общий MAE»

Этот показатель похож на MFE, но представляет собой максимальный незафиксированный убыток. То есть, тот убыток который мы пересидели. К сожалению в версии лаборатории 1.2 нельзя вывести это параметр в таблицу теста напрямую, но его можно увидеть в списке сделок. Для удобства всю таблицу можно экспортировать в Эксель и уже там просуммировать этот столбец.

mae

  • «Средний П\У»

Здесь все просто: показатель описывает среднюю прибыль или средний убыток за сделку. Высчитывается как среднее арифметическое между общим количеством всех сделок и общим результатом за все время. По сути отражает «прибыльность» алгоритма

sredniy_py

  • «Средняя прибыль»

Описывает среднее значение прибыльной сделки. Считается также как и все предыдущие, но в статистике участвуют только прибыльные сделки (среднее арифметическое между кол-вом прибыльных сделок и общей прибылью, которую принесли эти сделки)

srednyaya_pribil

  • «Средний убыток»

Рассчитывается аналогично «Средней прибыли». Очень важно чтобы средний убыток был много меньше средней прибыли. Этот показатель влияет на «устойчивость» системы при изменении рынка.

sredniy_ybitok

Пока писал — понял, что пост выходит слишком большим, поэтому решил разбить его на 2 части.

На сегодня это все, в следующей части статьи я расскажу о самом интересном — показателях «Максимальная просадка», «Профит фактор», «Фактор восстановления», «Коэффициент выигрыша». Подписывайтесь на обновления, чтобы ничего не пропустить и до встречи в ближайшей статье!