DN: Случайность как формирование понимания рынка………….
- Автор темы mehanizator1
- Дата начала
На самом деле Inevity продолжил тему, начатую Синоптиком здесь
http://www.russian-trader.ru/forum/viewtopic.php?t=6347&postdays=0&postorder=asc&start=30
Для себя я это сформулировал следующим образом:
Математическое ожидание торговой системы на исторических данных не дает никакой информации о результатах торговли по этой системе в реале.
Похоже на правду, косвенное подтверждение - то что Механизатор тоже особенно не жалует тесты на истории. Но я все-таки надеюсь, что все не так плохо (потом попробую обосновать подробнее).
Мне кажется, что если мы имеем дело с хорошей, устойчивой ТС, то у нее должно быть вполне определенное, устойчивое в течение довольно продолжительного времени распределение прибылей и убытков, для которого среднее знвчение прибыли быстро сходится к матожиданию, и парамтры распределения в таком случае легко можно поределить на нескольких десятках сделок с достаточно малой ошибкой. Думается, что чем меньше дисперсия результатов ТС, тем быстрее она сходится к матожиданию.
Для меня проблема состоит в том, чтобы получить однозначный критерий устойчивости распределения прибылей/убытков. В принципе, для этого можно использовать тест Колмогорова-Смирнова, о котором упоминает, в частности Ральф Винс. Но пока у меня не получается. Я очень близок к тому, чтобы плюнуть и просто тупо подгонять систему по ситуацию, как это делает Механизатор, но мне такой подход не очень нравится, т.к. его трудно назвать системным. Получается что здесь рынок постоянно на шаг впереди тебя.
http://www.russian-trader.ru/forum/viewtopic.php?t=6347&postdays=0&postorder=asc&start=30
Для себя я это сформулировал следующим образом:
Математическое ожидание торговой системы на исторических данных не дает никакой информации о результатах торговли по этой системе в реале.
Похоже на правду, косвенное подтверждение - то что Механизатор тоже особенно не жалует тесты на истории. Но я все-таки надеюсь, что все не так плохо (потом попробую обосновать подробнее).
Мне кажется, что если мы имеем дело с хорошей, устойчивой ТС, то у нее должно быть вполне определенное, устойчивое в течение довольно продолжительного времени распределение прибылей и убытков, для которого среднее знвчение прибыли быстро сходится к матожиданию, и парамтры распределения в таком случае легко можно поределить на нескольких десятках сделок с достаточно малой ошибкой. Думается, что чем меньше дисперсия результатов ТС, тем быстрее она сходится к матожиданию.
Для меня проблема состоит в том, чтобы получить однозначный критерий устойчивости распределения прибылей/убытков. В принципе, для этого можно использовать тест Колмогорова-Смирнова, о котором упоминает, в частности Ральф Винс. Но пока у меня не получается. Я очень близок к тому, чтобы плюнуть и просто тупо подгонять систему по ситуацию, как это делает Механизатор, но мне такой подход не очень нравится, т.к. его трудно назвать системным. Получается что здесь рынок постоянно на шаг впереди тебя.
Anatoly Utkin
New member
С удовольствием и интересом прочитал ваш пост. Вами приведены интервальные оценки для математического ожидания генеральной совокупности. Они справедливы только тогда, когда генеральная совокупность описывается нормальным распределением. В задаче, которую рассматриваете вы, случайная величина может принимать лишь два значения: +1 и -1, следовательно формула (ошибка матожидания)=(квантиль р-я Стьюдента)*(выборочное с. к. отклонение)/(корень из объема выборки), применяемая вами, строго говоря, неприменима.
С другой стороны, я думаю, что ваши выкладки вполне подойдут для оценки по порядку величины.
Пусть, как это следует из ваших оценок, с вероятностью 95% матожидание равно 0.23+-0.19. И почему вам это не нравится? По моему, почти единичная вероятность того, что матожидание лежит от 0.04 до 0.42--это неплохо. И это, на мой взгляд, не опровергает, а доказывает мою гипотезу о не полной случайности цен после сильного роста.
По поводу того, что выбрана лишь небольшая выборка на небольшом временном промежутке. Если бы распределение цен было бы нормально, то все было бы шоколадно. Как мы знаем, реальное распределение цен не нормально и даже не стационарно. Поэтому неплохая с точки зрения стационарных процессов (то есть процессов с постоянными во времени функциями распределения) гипотеза на реальном рынке вполне может перестать работать. Именно поэтому я рассматриваю вышеприведенный пример как учебный и не советую по нему торговать. Более того, из моего опыта следует, что вообще не стоит торговать контртрендовые стратегии на нашем рынке.
По поводу миллиарда бросаний монеток. Вся теория математической статистики построена гармонично. Когда вы говорите, что с надежностью 99% доверительный интервал для матожидания лежит в таких-то пределах, оставшийся процент вы как раз и закладываете на то, что вам повезло (или не повезло
) выбрать очень специфическую выборку. Но это, повторюсь, для стационарных и нормально распределенных генеральных совокупностей, а в реальном рынке нет ни того, ни другого.По поводу показателя Херста. А можно поинтересоваться, как вы его считали? Рисовали на двойном логарифмическом графике накопленный размах и время, и проводили потом прямую? Или как-то еще? Я просто сам много занимался в свое время этой темой, интересно сравнить.
Anatoly Utkin
New member
Я не проводил подробных исследований на эту тему. Я рисовал эмпирические распределения приращений цен для многих финансовых инструментов и для разных временных промежутков. Обычно получаются классические картинки--симметричные колокольчики с тяжелыми хвостами, чуть смещенные вправо от нуля. На мой взгляд, толку от одноточечного распределения приращений цен мало. Единственное, поскольку оно обычно смещено вправо, то это значит, что стратегия купил-держи имеет смысл. На мой взгляд, гораздо важнее более сложные многоточечные функции распределения, типа автокорреляционной функции и других, связывающих несколько моментов времени, поскольку такого рода функции могут позволить строить прогноз будущих цен на основе прошедших. А если учесть, что любая стратегия, использующая прошлые цены, по сути эксплуатирует какую-то определенную многоточечную функцию распределения, то я могу сказать, что тут не надо особо мудрить. Берите стратегию, тестируйте. Если она дает более или менее равномерную кривую эквити не только in-sample, но и out of sample, то вы нашли некое стационарное в рамках вашего временного окна многоточечное распределение.
Далее, как искать такие стратегии? Надо понимать, что рынок--это не график цены от времени, а много людей, играющих на деньги, и пытающихся заработать деньги. Поэтому вместо чистой математики гораздо проще применить смешанный подход, я бы сказал психологически-математический. Например, давно и надежно известно, что толпа склонна к истерическим самовозбуждающимся реакциям. Поэтому, если истерика началась, то дальше она, скорее всего, продолжится. Это обусловливает резкие выбросы на приращениях цен, те самые тяжелые хвосты. Такие ситуации хорошо играются и называются трендами. Трендовость отмечалась на рынках всегда, достаточно почитать книгу "История Уолл-Стрит" Чарлза Гейсста, или Лефевра. Поэтому скажу банальность, но одно из основных стационарных свойств рынков--это их трендовость. Поэтому торгуйте тренды, дайте прибыли течь, обрезайте убытки.
to Anatoly Utkin
у меня вопрос. при тесте, сиса “сруби бобло” показывает вероятность выигрыша 0,3 значит вероятность проигрыша должна быть 0,7. переворачиваем параметры с точностью на оборот, сиса “сруби бобло- перевёртыш” теперь показывает не 0,7 доходность а 0,4
Что блин это значит? Почему так то? Какие будут предположения.
у меня вопрос. при тесте, сиса “сруби бобло” показывает вероятность выигрыша 0,3 значит вероятность проигрыша должна быть 0,7. переворачиваем параметры с точностью на оборот, сиса “сруби бобло- перевёртыш” теперь показывает не 0,7 доходность а 0,4
Что блин это значит? Почему так то? Какие будут предположения.
"Я показывал клиентам графики цен, и они находили на них тренды, поддержки и сопротивления, «головы и плечи», дивергенции, словом, весь комплект. Самое интересное заключалось в том, что эти графики были порождены генератором случайных чисел, являлись не более чем случайным блужданием. " Дмитрий Толстоногов.
Anatoly Utkin
New member
Я что-то не все понял в вопросе. Итак, у нас есть система "сруби бобло". При определенном тестировании она показывает вероятность прибыльной сделки 0.3. Есть другая система, "сруби бобло- перевертыш". Это я понял, а дальше не очень. Как вторая система связана с первой? Иными словами, что такое "переворачиваем параметры с точностью на оборот"?
возьмём самый простой алгоритм. если длинная средняя пересекает короткую среднюю снизу вверх- лонг; если длинная средняя пересекает короткую среднюю сверху вниз- шорт
перевёртыш: если длинная средняя пересекает короткую среднюю сверху вниз- лонг; если длинная средняя пересекает короткую среднюю снизу вверх- шорт.
Естественно количество баров одинаковое и естественно тест по клосу.
теперь мои размышления. по теории вероятности мы знаем что сумма зависимых событии равна 1. при не зависимых событиях их произведение равно 1 . теперь от теории к практике . если прямая система показывает при тесте 0,7 то если параметры системы зависимы значит система перевёртыш должна иметь доходность в 0,3. Так как при тесте сисы от обратного , появляется число не пропорциональное то есть 0,4 значит параметры сисы не зависимы, тое есть при таких значениях не получится построить систему от обратного, единственный выход наверное это корреляционный анализ. Могу и ошибаться в корне.
Anatoly Utkin
New member
Я вкратце изложу свое видение вопроса. Пусть есть некоторая система--"главная". Ее правила могут быть любыми, но они не должны зависеть от текущей позиции, а только от предыдущих цен (ваша система с быстрой и медленной средними подходит под это определение). Тогда можно ввести другую систему--"перевертыш", которая отличается от "главной" тем, что вместо продаж идут покупки, а вместо покупок--продажи. Тогда нетрудно понять, что (вероятность выигрышной сделки "перевертыша")=1-(вероятность выигрышной сделки "главной"), а (доходность "перевертыша")=-(доходность "главной") (при инвестировании постоянной суммы). Это нетрудно доказать. Пусть цена входа в первую сделку "главной" равна g1, цена выхода из первой равна h1, цена входа во вторую равна g2, цена выхода из второй h2, и. т. д. Тогда результат первой сделки по системе "главная" равен (h1-g1)/g1, результат первой сделки по системе "перевертыш" равен (g1-h1)/g1;
результат второй сделки по системе "главная" равен (h2-g2)/g2, результат первой сделки по системе "перевертыш" равен (g2-h2)/g2, и.т.д. Как нетрудно понять, (доходность сделки с номером i системы "главная")=-(доходность сделки с номером i системы "перевертыш"), откуда и следуют утверждения про вероятности выигрыша и доходности. Короче, это совсем не rocket science, тут особо мудрить не надо.
Хочу заметить, что это же изображено и на вашем графике. Для "сруби бобло" вероятность прибыльной сделки равна 15/(15+4)=15/19, для перевертыша вероятность прибыльной сделки равна 4/(15+4)=4/19. Как нетрудно видеть, 4/19=1-15/19. Также нетрудно видеть по графику, что доходность "сруби бобло" равна приблизительно +12 (в абсолютных единицах), а доходность "перевертыша" приблизительно равна -12 (в абсолютных единицах). Так что не вижу никаких парадоксов.
И еще методическое замечание. Вероятность прибыльной сделки определена как количество прибыльных сделок, деленное на общее количество сделок. Доходность за некоторый период обычно определяют как процентный рост капитала. Это совсем разные вещи.
MikeCurious
New member
В целом согласен, хорошо описано. Но для практики вступает момент такой как проскальзывание. И он далеко не равен комиссии. А примерно раз в 10 больше (для RI). Поэтому доходность стратегия+антистратегия<0. Другое дело если у вас есть работающая подстратегия исполнения сделки без проскальзывания... но это уже из серии скальпинга. У меня такой нет
гггг. со мной это происходит каждый рас когда выбираются критерии для алгоритма.
постом выше я пришел к выводу о том что достаточно иметь одну систему но чтоб в ней переменная Х и Y были зависимы
поясню более детально
к примеру вот результат за торговый день
прямая система и обратная система(то есть параметры верхтормашкой) :
теперь на полученном результате построим алгоритм
и применим его, получим следующую доходность
протестируем следующий день
как видим получился не внушительный результат так как в ступает в силу формула из комбинаторики, размещение с повторением А=n^m А- количество комбинации , n- количество вариантов , ^m-степень эм т.е количество событии , в нашем случае количество сделок в среднем равно 12 за торговый день, подставив значение мы получаем 4096 комбинации, тоесть ровно столько в этот день можно было использовать алгоритмов подобных тому который я проилюстрировал. В бщем, скорей всего мех использует линию тренда основанную на сделках, но это не утверждение а как гипотеза т.к как
там где мы используем линию тренда мы подключаем интуицию а он на сколько мне известно использует её.
Да очень просто - те же Марковские процессы, например. Где каждое последующий отсчет зависит от положения предыдущего. Более того - в процессе биржевого ценообразования именно так и происходит. И основанием тому - наличие "стакана" (речь идет, конечно, о высоколиквидных бумагах). Если говорить проще - после цены 100 р. практически невозможна цена ни в 0 р. ни в 200 р. Потому что в обе стороны довольно плотно заполненный стакан". И наиболее вероятной следующей ценой будут цены ближе всего расположенные к 100 р.
Идея интересная, но боюсь что не универсальная. Не думаю, что она будет работать для любой стратегии.
Беда в том, что никто не знает заранее какая из стратегий принесет прибыль в следующей сделке, т.к. если это было бы известно, это был бы МЕГАГРААЛЬ. Поэтому велик риск собрать только отрицательные сделки из обоих стратегий.
Плюс еще необходимо чтобы доходности и прямой и инверсной стратегии превышали потери на проскальзывание и комиссии.
По существу это типичное хеджирование - получается портфель из 2х систем с коэффициентом корелляции минус единица. Насколько я знаю, хеджирование предназначено не столько для получения прибылей сколько для ограничения убытков и сохранения капитала. Как заработать на хеджевых схемах я пока не знаю - нужно копаться в математике.
ЗЫ. Вообще думаю, что изобретать что-то новое сейчас уже бесполезно. "Все уже украдено до нас."
Остается "только" прочитать, разобраться и грамотно применить. Лично для меня задача нетривиальная.да согласен, и соглашусь с тем что построение системы с помощью гауссовского процесса это возможно, то есть с приращением цены . сам недавно наткнулся на подобную статью. по этому помалкиваю в трубочку.