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& raquo; Sistemas de negociação.
Robustez
Mas podemos deduzir da janela de pós-otimização se o sistema é robusto ou se é o produto da sobre otimização? Não precisamos confiar na área dos insumos de melhor desempenho como um caminho certo para a vitória. Se forem lançados dardos suficientes na placa, um agrupamento de pontuação alta ocorrerá ou, de outra forma, se um macaco é colocado na frente de um piano e tempo suficiente é atribuído, ele acabará por compor uma sonata. Esta piada sugere que, pelo menos, a média dos resultados deve ser rentável se quisermos confiar nos insumos mais atualizados. Se apenas 1 a 5% dos resultados forem lucrativos, isso poderia ter acontecido por acidente: se as variáveis do sistema receberem intervalos de entrada suficientemente amplos, o sistema fará uma fortuna com os dados passados. Um sistema robusto mostrará resultados positivos pós-otimização não apenas em 5% de todos os testes, mas na média dos testes. Em outras palavras, se os resultados médios são positivos, então podemos supor que o sistema de negociação é robusto. Se você estiver mais inclinado estatisticamente, também pode subtrair o desvio padrão (ou um múltiplo dele) do lucro líquido médio e verificar se o lucro líquido médio permanece positivo nesse caso.
Portanto, o número de insumos, condições e variáveis deve ser mantido sob controle e reduzido ao seu prazo mínimo. Mas quantas entradas, condições e variáveis são demais? Esta é uma área controversa onde a característica única é o número de graus de liberdade que devem sempre respeitar a condição numérica que descrevemos no parágrafo anterior. Antes de tomar uma entrada em consideração, é obviamente importante verificar com uma otimização rápida e superficial se a entrada varia ou se não há nenhuma alteração na otimização. Se não, mantenha-o constante para aumentar os graus de liberdade.
Outro ponto a ser considerado é qual faixa de varredura escolher para cada entrada. Um exemplo dará uma imagem mais clara deste problema: se você quiser testar um sistema de cruzamento médio móvel com uma média móvel de curto prazo e uma média móvel de longo prazo em dados diários, você não pode testar a média móvel curta de 1 a 20 (isso é o que é considerado o curto prazo com dados diários) e a média móvel longa de 20 para 200 (o último é o intervalo que geralmente é considerado de longo prazo com dados diários). De fato, um passo de 1 a 2 é uma mudança de 100% e um passo de 19 a 20 é uma mudança de 5%. Mas uma mudança de etapa de 199 para 200 é apenas uma mudança de 0,5%. Você precisa colocar o intervalo de varredura de passos em uma relação quase paralela, de modo que a varredura de 1 a 20 seja executada com uma etapa de 2 e a varredura de 20 a 200 seja executada com uma etapa de 20.
Após a otimização é feita uma decisão crítica deve ser tomada: qual insumos lote devemos escolher? Em primeiro lugar, o que precisamos fazer é criar um gráfico de função que coloque o intervalo de varredura de entradas da variável em relação ao lucro líquido (ou qualquer outro critério escolhido para otimização).
Figura 2.2: No meio do gráfico, como a variável varia, o lucro líquido permanece quase no mesmo nível.
Figura 2.2: No meio do gráfico, como a variável varia, o lucro líquido permanece quase no mesmo nível.
O que estamos procurando é uma linha que idealmente seria o mais próximo possível de uma linha horizontal, de modo que o lucro líquido não seja dependente dos valores de entrada. A realidade é muito diferente da teoria, de modo que devemos nos contentar com uma linha que cresça levemente, depois fique no topo por um tempo e então diminua. O nível de cobertura é o que procuramos, que é uma área onde, mesmo quando mudamos as entradas, os lucros líquidos permanecem quase constantes. Esta é a área onde os valores de entrada robustos são. Isto é diametralmente oposto a um pico de lucro, que é um ponto na linha onde o lucro líquido é alto mas diminui profundamente nos valores circundantes. Em outras palavras, precisamos encontrar uma área onde, mesmo depois de alterar os valores de entrada, o lucro líquido permanece estável.
Figura 2.3: Tanto quanto a variável muda, o lucro líquido mostra oscilações profundas e largas: não existe uma área onde, no lucro líquido variável da variável, permaneça mais ou menos estável.
Em resumo, podemos afirmar que deve haver um caminho lógico nos resultados das entradas para que algo coerente em termos de lote de insumos deva surgir. Quando não há um relacionamento linear com entradas e lucros líquidos, ou rebaixamento, ou qualquer restrição que você esteja colocando como regra principal da otimização, todo o conjunto de resultados deve ser considerado suspeito.
Robustez do sistema de negociação
Comércio como os profissionais.
Robust Trading Systems.
Sistemas robustos são resistentes e capazes de suportar tudo o que os mercados podem lançar sem colapsar em ruína.
Pelo menos esse é o conceito e o ideal que os comerciantes gostariam de conseguir.
Mas os sistemas robustos podem ser criados & ndash; e, em caso afirmativo, como?
Sistemas robustos (também conhecidos como sistemas à prova de bala) podem certamente ser criados e existem duas abordagens principais a partir das quais a robustez pode ser alcançada & ndash; diversidade e simplicidade.
Se você diversificar seu portfólio negociando uma gama mais ampla de mercados, você estará espalhando seu risco e essa é uma estratégia robusta. Mas talvez sem estar consciente disso, você está fazendo muito mais para aumentar a robustez do seu sistema.
Quanto maior o número de mercados que você comercializa, maior será a variedade de atividades que seu sistema encontrará e maior será a chance de que, em determinado momento, algo aconteça em algum ponto de seus mercados.
Com mais mercados, você fará mais negociações, embora os tamanhos das posições possam ter que ser menores em média, dependendo dos seus recursos financeiros. Mas você obterá mais & lsquo; trade results & rsquo; e isso é importante do ponto de vista da gestão do dinheiro e pode ter um efeito desproporcionalmente benéfico em seus resultados.
(A maneira como esse efeito de gerenciamento de dinheiro funciona é difícil de explicar sem entrar em maiores detalhes do que é possível aqui. Uma explicação mais completa é fornecida em As Dez Regras de Ouro do eBook Traders Vencedores).
Outra maneira de diversificar é adicionar outro sistema e ndash; de modo que você esteja negociando, dois sistemas diferentes simultaneamente. Se os dois sistemas se combinarem entre si negociando mercados de maneiras diferentes, isso aumentará a robustez de sua negociação e produzirá benefícios similares àqueles obtidos pela negociação de uma gama maior de mercados.
Naturalmente, ambas as estratégias de diversificação podem ser operadas em conjunto.
Manter seu sistema o mais simples possível melhorará muito sua robustez. Na prática, isso significa ter o menor número de regras e aplicá-las geralmente em todos os mercados que serão negociados.
Ao reduzir a discriminação desta forma, as regras do sistema serão aplicadas em uma maior variedade de circunstâncias e são menos propensos a ser & lsquo; surpreso & rsquo; por eventos. Ao mesmo tempo, o sistema dependerá menos de situações específicas por seu sucesso.
Os operadores de sistemas sempre testam seus sistemas com preços históricos, mas, embora isso seja bem feito, há sempre uma grande margem para os mercados se comportarem de maneira diferente no futuro, da maneira como fizeram no passado.
Na negociação ao vivo, os sistemas com regras complexas serão confrontados com alternativas praticamente ilimitadas devido à variabilidade do mercado, enquanto que aqueles que usam regras simples provavelmente não encontrarão muito que o & lsquo; não foi visto antes de & rsquo ;.
Comerciantes experientes do sistema terão sistemas robustos com regras simples.
robustez do sistema de negociação
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Como construir e testar um robusto sistema de negociação de ações.
Atualizado em 10 de janeiro de 2012.
Se não for construído corretamente e testado de volta, os sistemas de negociação mecânica podem causar muitos danos ao seu capital. Cada sistema de negociação que você desenvolve deve passar por uma série de testes para garantir que ele seja robusto o suficiente e que seus resultados sejam estatisticamente significativos e não devidos ao acaso.
Um robusto sistema de negociação de ações deve ser capaz de produzir resultados rentáveis para diferentes grupos de ações (Exemplo: ações cujo símbolo de ticker começa com "a" e ações cujo símbolo de ticker começa com "b")
Altere a data de início de uma simulação e observe as alterações.
Se você estiver usando uma média móvel de 50 bar na sua regra de compra, tente outro período (60 ou 40) e certifique-se de que o desempenho do seu sistema ainda é forte.
Ao otimizar as diferentes variáveis do seu sistema de negociação, certifique-se de aplicar a técnica in-sample / out-of-sample.
A regra a seguir faz sentido: fechar acima da média móvel.
A seguinte regra não faz sentido: feche acima do índice de força relativa (RSI)
No relatório do sistema de negociação, selecione a guia "Negociações" e verifique se as 5 melhores ou 10 negociações não são responsáveis pela maioria dos lucros do seu sistema comercial.
No relatório do sistema de negociação, selecione "D. W.M. Y" e verifique o retorno de cada ano (quarto gráfico)
Varie a data de início para testar a robustez de seu sistema de negociação de ações.
Nota: Para criar um novo script de gerenciamento de dinheiro, selecione "Análise -> Script Avançado de Gerenciamento de Dinheiro", digite os scripts diferentes (para cada evento) e clique em "Salvar".
- Clique em "Atualizar" para atualizar seu sistema de negociação.
- Selecione a guia "Gerenciamento de dinheiro" (topo)
- Clique em "Adicionar um script de gerenciamento de dinheiro existente"
- Selecione seu script MM e clique em "Carregar Item Selecionado"
- Clique em "Atualizar Sistema de Negociação" (abaixo) para salvar as alterações.
- Clique no ícone ao lado de "Otimizar" (em "Variáveis de gerenciamento de dinheiro")
- Selecione, por exemplo, "De 0 a 20, incremento de 5"
- Clique no botão "Otimizar" para iniciar o teste de robustez do seu sistema comercial (processo de otimização)
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Os instrumentos financeiros de negociação, incluindo o câmbio na margem, representam um alto nível de risco e não são adequados para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você e também para você. Antes de decidir investir em instrumentos financeiros ou em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.
Robustez dos sistemas de negociação algorítmica (que funcionam)
Este é o primeiro de uma série de artigos que discutirão em profundidade o tema dos sistemas de negociação algorítmica para investidores de varejo, com especial atenção para: otimização e ajuste de curva, seleção de mercado, testes de backtesting, walk-forward, criação de portfólio, negociação algorítmica intradía, e assim por diante.
Neste primeiro artigo, discutiremos como verificar se um determinado sistema comercial é robusto ou não.
Conforme definido na Wikipedia & # 8220; [& # 8230;], a robustez define a capacidade de um sistema de negociação financeira permanecer efetivo em diferentes mercados e diferentes condições de mercado, ou a capacidade de um modelo econômico permanecer válido sob diferentes pressupostos, parâmetros e condições iniciais. & # 8221;
Existem quatro testes principais para avaliar a robustez de um sistema comercial intradía:
O sistema funciona em uma variedade de combinações de parâmetros? O sistema funciona em vários prazos? O sistema funciona em vários instrumentos? O sistema funciona em pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência?
Vamos usar um sistema intraday de volatilidade simples para criar um exemplo no ES (S & P 500 Mini). Este é um sistema simples com apenas dois parâmetros principais que podem ser otimizados: Períodos (o período de lookback em barras de um indicador lento) e PeriodF (o período de lookback em barras de um indicador rápido). O sistema possui as seguintes características:
Intraday Entrada: movimento rápido com aumento da volatilidade Sair: perda de parada, mudança de tendência, fim de dia Gerenciamento de riscos: perda de parada baseada em volatilidade, perda de paragem final, filtro de contração de alcance, limitação no número máximo de negócios por dia Dimensionamento da posição: 1 contrato.
O sistema funciona em uma variedade de combinações de parâmetros?
Para verificar a robustez da variedade de combinações de parâmetros, otimizamos Períodos de 100 bar a 500 bar com passos de 25 e PeriodF de 10 bar a 40 bar com passos de 10.
Podemos ver que a média da SQN é 4,4, a mínima de 1,9 e a máxima de 5,8.
O Número de Qualidade do Sistema (SQN) é um indicador de qualidade do sistema baseado no t-score estatístico popularizado por Van Tharpe e definido como:
SQN = Squareroot (N) Média (do N Lucro e Perda) / Std Dev (da N Lucro e Perda).
Basicamente é o comércio médio, dividido pelo desvio padrão do comércio médio e multiplicado pela raiz quadrada do número de negócios. Assim: muitas negociações, o alto comércio médio e baixa volatilidade do comércio médio fornecerão um SQN mais elevado.
Você pode encontrar mais informações abaixo. Valores acima de 2.5 normalmente indicam um bom sistema:
O código para NinjaTrader está disponível gratuitamente para download em nosso site: vbosystems. info/download. html.
A análise acima mostra que este sistema é robusto em uma variedade de combinações de parâmetros.
O sistema funciona em vários prazos?
O segundo teste refere-se a prazos. Um sistema robusto manterá bons resultados em vários períodos de tempo. Para verificar a robustez em vários intervalos de tempo, mantemos os dois parâmetros fixados em 300 (PeriodS) e 30 (PeriodF) e otimizamos o período de 10 a 50 barras com as etapas de 5.
Podemos ver que o valor SQN mais baixo é 3,6 com um cronograma de 25. Os gráficos indicam que este sistema é mais eficaz em intervalos de tempo cada vez mais altos, no entanto, ele mantém um bom valor SQN ao longo do tempo.
O sistema funciona em vários instrumentos?
Um sistema robusto manterá bons resultados em diversos instrumentos. Os sistemas mais robustos terão bons resultados com os mesmos parâmetros exatos em vários instrumentos. No mínimo, deve-se focar em sistemas que possam realmente funcionar em diferentes instrumentos, mesmo que os melhores parâmetros possam ser diferentes.
Para verificar a robustez em relação a diferentes instrumentos, otimizamos em bares de 27 minutos Períodos de 100 bares a 600 bar com etapas de 25 e Periodo de 5 a 50 bares com etapas de 5 em uma cesta de 12 contratos de futuros diversificados em índices, forex , energia e taxas de juros: 6B, 6E, CL, EMD, ES, FDAX, FGBL, IBEX35, NG, RT, TF, ZB. A otimização fornece os seguintes resultados:
Os resultados acima, de janeiro de 2006 a abril de 2013, mostram que este sistema em particular pode ser rentável & # 8211; com parâmetros diferentes & # 8211; em vários mercados futuros. No entanto, os sistemas mais robustos manterão bons resultados em diferentes tradables, mantendo os mesmos parâmetros. Se analisarmos o mapa de calor do NQS médio em todos os bens comercializáveis, veremos os seguintes resultados:
A tabela acima mostra que o SQN médio em todos os transáveis, em todos os parâmetros, é relativamente estável, com um valor mínimo de 2. Para encontrar os parâmetros mais estáveis, a melhor opção é dividir o SQN médio por seu desvio padrão como em o seguinte heatmap:
A combinação de parâmetros mais estáveis em todos os 12 futuros é PeriodF = 15 e PeriodS = 425 que fornece os seguintes resultados:
Os resultados acima indicam que este sistema possui resultados robustos em 12 contratos de futuros diversificados em índices, divisas, energia e taxas de juros.
O sistema funciona em pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência?
Um sistema robusto manterá bons resultados em vários anos sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência. Vamos considerar os parâmetros do primeiro teste que forneceu o melhor SQN: PeriodS = 150 e PeriodF = 30. Os resultados nas barras ES de 15 minutos são os seguintes:
O número de negócios é bastante consistente a cada ano (exceto 2013, pois os dados são apenas até meados de abril), bem como o% de ganhos.
Em conclusão, ao avaliar a robustez de um sistema de negociação, existem quatro testes principais para executar. Somente se um sistema funcionar bem em uma variedade de combinações de parâmetros, uma variedade de intervalos de tempo, uma variedade de instrumentos e ao longo de pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência, pode ser considerado totalmente robusto.
Todas as otimizações descritas neste artigo foram feitas usando os dados de 1 minuto do NinjaTrader e do Kinetick. Para obter mais informações sobre sistemas de negociação, visite nosso site: vbosystems. info.
& # 8212; Por Amon Licini, da VbO Systems. A VbO Systems é uma desenvolvedora de sistemas de negociação 100% automatizados, codificados no NinjaTrader, que podem ser negociados automaticamente em quase todas as classes de ativos. Amon Licini, o fundador da Vbo Systems, é operador privado há 15 anos e gerente sênior de várias empresas na Itália. Os principais interesses comerciais da Amon residem na área de volatilidade e de breakouts abertos para sistemas intraday. Vive em Milão com sua esposa e 2 filhos e adora viajar quando ele não está desenvolvendo novos sistemas. Amon é formado em engenharia mecânica pela Universidade Politécnica de Milão.
Sobre o autor System Trader Success Contributor.
Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, idéias e descobertas no System Trader Success e espero que você seja um comerciante do sistema melhor. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo.
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Eu não concordo com algumas coisas ditas aqui.
Primeiro, se um sistema funcionar em um e apenas um ticker, este post sugere que ele não é robusto e não deve ser negociado. Eu posso imaginar um ticker cuja negociação é dominada por um punhado de instituições bem capitalizadas. Suponha que a maioria dos traders institucionais use um determinado indicador. Um sistema que usa esse indicador provavelmente será lucrativo e continuará a ser rentável, contanto que os traders institucionais continuem negociando dessa forma. Independentemente de outros comerciantes institucionais direcionar a comercialização de outros tickers usar esse indicador ou não (ou seja, o sistema é rentável em outros tickers), ele continuará a funcionar.
Minha segunda discordância é sobre "re-otimização frequente". # 8221; Eu aceito que a otimização menos freqüente é preferida, mais simples, aparentemente menos curva, etc. No entanto, não é bem concebível ter um sistema rentável usando uma rotina de caminhada que usa dois anos IS e seis meses ( escolha qualquer intervalo de tempo & # 8220; frequente & # 822 ;; OOS?
Eu tenho um problema maior com WFO em geral, porque algumas combinações de intervalos de tempo IS / OOS podem funcionar, enquanto outros não podem. Se você escolhe os que trabalham e comercializam, então você está ajustando-se a curva?
Artigo muito interessante, você lê sobre as simulações de monte carlos e a teoria da van tharp? talvez isso também seja interessante para você. muito bem, obrigado.
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Robustez do sistema de negociação.
Muitas vezes, os comerciantes me contatam e estão frustrados com a (enorme) diferença entre os resultados de simulação históricos (que inevitavelmente ficam ótimos) e seus resultados comerciais reais (o que, inevitavelmente, não é). Mesmo com o software de testes mais sofisticado, é muito fácil cair na armadilha de desenvolver um sistema que só funciona bem em dados passados e que funcionará de forma irregular em operações reais. Isso geralmente não é uma falha do software, ou dos mercados que estão sendo negociados, mas nos métodos usados pelo comerciante para projetar, desenvolver e ajustar o programa de negociação.
Um dos principais erros é o desenvolvimento de um programa de negociação que depende de uma alta porcentagem vencedora de negociações para ganhar dinheiro. Normalmente, esses tipos de sistemas são de curta duração, os vencedores médios são menores que os perdedores médios e a expectativa é apenas significativamente positiva quando a porcentagem de negociações vencedoras é maior que 60%. Este é basicamente um sistema que ganha dinheiro ao negociar uma anomalia em dados passados e não importa o que você faça, os resultados de negociação em tempo real não se parecerão com testes históricos porque sua porcentagem real de vitoria provavelmente será mais próxima de 50% (ou seja, chance aleatória) do que os 60% (ou mais) da sua simulação. Quando a sua porcentagem vencedora cai para a média razoável a longo prazo, e os custos de implementação são considerados, você tem a sorte de empatar em suas negociações.
Ficando preso neste ciclo de desenvolvimento de um sistema que parece ser bom em back-testing, negociando com dinheiro real e lentamente perdendo sua conta, então voltar ao ciclo de desenvolvimento novamente é uma receita para falha de longo prazo de seu negócio comercial e a quanto mais cedo você parar o ciclo vicioso, melhor será.
Esta entrada foi postada na quarta-feira, 20 de julho de 2011 às 11:11 e está arquivada na negociação. Você pode acompanhar as respostas a esta entrada através do feed RSS 2.0. Você pode deixar uma resposta, ou um trackback do seu próprio site.
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robustez do sistema de negociação
Recuando da história da barata e da chita, parece que a robustez é toda sobre a sobrevivência. Para um sistema de negociação automatizado, isso significa que o sistema "sobrevive e prospera" # 8221; depois que você decidir colocá-lo & # 8220; live & # 8221 ;.
No entanto, existem maneiras diferentes de analisar a robustez em um sistema de negociação mecânico.
Diferentes definições de robustez.
A robustez do sistema comercial geralmente implica que o sistema exibe desempenho semelhante quando sujeito a pequenas variações. No entanto, pensando nisso, você percebe que isso pode significar várias coisas:
Robustez aos preços futuros (aspecto de sobrevivência) Robustez às mudanças internas (isto é, variação nos parâmetros do sistema) Robustez às mudanças externas (isto é, variação nos dados de preços) Robustez no projeto do sistema Robustez no teste do sistema.
Verifique também que o fórum do fórum do Trading Blox para mais discussões sobre robustez (algumas das quais inspiraram diretamente ideias neste post).
Existem 2 suposições que podem ser feitas:
O primeiro: um sistema robusto para mudanças (internas e externas) provavelmente será robusto para os preços futuros: isso ocorre porque os mercados sempre evoluem e mudam. e seu sistema deve ser capaz de lidar com essas mudanças.
O segundo é que a criação de um sistema que utiliza conceitos e procedimentos robustos, tanto no design como no teste, deve garantir que o sistema mostre robustez.
Design robusto do sistema.
Isso geralmente começa com uma estratégia de negociação que faz sentido, com poucos parâmetros, sem muitos sinos e assobios (não queremos que a Ferrari se pareça boa e percorrer a trilha, mas que não pode ultrapassar os solavancos de velocidade ou os parques de estacionamento subterrâneos e # 8230 Bem, eu realmente # 8230; mas você obtém o ponto! ;-)
Outro aspecto a considerar quando se pretende construir um sistema de negociação robusto é ilustrado por esta citação de Bill Eckhardt, que pretende usar ferramentas e componentes robustos em seus sistemas:
Desenvolvemos todos os nossos sistemas exclusivamente internamente, por isso não há qualquer tipo de indicador publicamente reconhecível que eu possa mencionar. Definitivamente usamos sistemas não lineares e indicadores não lineares. Os indicadores lineares, como os filtros com médias móveis, foram extraídos em seco.
Em estatísticas, a mediana é uma ferramenta mais robusta do que a média / média (está sujeita a mudanças de dados subjacentes, como outliers). Possivelmente, o uso da mediana em vez da média em uma estratégia de negociação é mais robusto. Uma mudança & # 8220; mediana & # 8221; sistema crossover mostraria mais robustez do que usando um sistema clássico de crossover de média móvel & # 8211; Isso é algo que eu estou planejando testar.
Teste robusto do sistema.
O principal aspecto do teste de sistema robusto é garantir que o back-test seja realista e que não ocorra nenhum ajuste excessivo. Nós não iremos muito em detalhes, pois estes foram bem documentados (eu recomendo o livro de Perry Kaufman que tem um capítulo inteiro sobre Teste de Sistema e robustez).
Pontos importantes são dados de boa qualidade, dados em amostra, dados fora da amostra, hipóteses realistas (custos, deslizamento, etc.), lógica na estratégia.
Robustez às mudanças internas.
Isso é quando você altera os parâmetros do sistema de negociação. Provavelmente é bastante fácil testar e medir. Suponha que você tenha um sistema Breakout do canal Donchian com duração do canal em 20 dias e com base em ATR pare em 30 dias com um multiplicador de 2.
Um sistema robusto apresentaria desempenho muito semelhante com parâmetros ligeiramente diferentes: a robustez poderia ser quantificada pela medição da diferença geral / desvio padrão no desempenho do sistema quando variando parâmetros (por exemplo, em uma faixa de +/- 10%), por exemplo Sistema Donchian Channel Breakout com comprimento do Canal aos 22 dias e parada ATR com 33 dias com um multiplicador de 1.8, etc.
Robustez às mudanças externas.
Aqui, este é principalmente o & # 8220; parâmetros & # 8221; dos dados de preço que podem ser alterados para testar a robustez. Existem algumas coisas que podem ser alteradas, como o conjunto de instrumentos negociados (pequenas permutações não devem afetar a performance drasticamente), o período de teste (o sistema funciona de forma semelhante em todos os períodos de tempo), ou mesmo aleatórias alterações em preços reais.
Robustez aos preços futuros.
Infelizmente, os futuros preços dos dados são bastante difíceis de encontrar (CSI são muito bons, mas eles apenas fornecem dados históricos! Sinta-se à vontade para me enviar um e-mail se você encontrou um bom fornecedor ;-), então você, obviamente, não pode testar seu sistema para a robustez do preço futuro antes colocando-o ao vivo.
Provavelmente, o objetivo de se concentrar na robustez com os quatro pontos anteriores é garantir que o sistema seja igualmente bom em preços futuros. No entanto, esses quatro aspectos de robustez em um sistema comercial só podem atuar como proxy para a robustez dos preços futuros.
Embora nós, como desenvolvedores de sistemas de negociação, gostem de obter algum tipo de "reconfortante" # 8221; Certamente, temos que ter em mente que o futuro será imprevisível, os mercados vão mudar e, portanto, projetar um sistema para negociar preços futuros sempre conterá algum grau de incerteza. Cabe a nós decidir (e prever) quais parâmetros e proxies são importantes para garantir a robustez no futuro.
Isso pode soar como um paradoxo, mas projetar um sistema de negociação automatizado envolve mais discrição e previsão do que se poderia pensar.
8 comentários até agora e darr;
Bom artigo sobre robustez, um termo que tem sido usado tanto e tão vagamente que começou a perder o significado.
Além disso, essa foi uma citação interessante sobre como um trader abandonou as médias móveis e desenvolve seus indicadores internamente. Sua ideia sobre média vs média é interessante. Outra variável que pode ser curvada (e deve suportar algum estresse) é a definição de preço. Nós normalmente usamos o fechamento como a definição de preço. Compre por que não o alto ou o baixo, dependendo de como o mercado está em tendência? Ou que tal o conceito de preço médio (HLC / 3)?
É uma ideia interessante quebrar a robustez em componentes. Não tenho certeza se penso nisso da mesma maneira.
Veja como pensamos sobre isso. Robustez é a capacidade do sistema de funcionar bem em condições variáveis.
Uma vez que as condições futuras nunca são exatamente as mesmas que as condições passadas, um sistema mais robusto ganhará dinheiro em operações reais do que um sistema menos robusto.
Portanto, a robustez é uma medida da probabilidade de que o sistema funcione de maneira semelhante na negociação real em comparação com o desenvolvimento.
Sua análise traz uma questão interessante. Se pudermos tornar nosso sistema robusto para mudanças externas, então, como medimos essas mudanças?
leite & # 8211; boa idéia sobre essas variações de preços. Enquanto você é inventivo (como fez com o seu excelente café da manhã espalhado ;-), você pode sair das faixas batidas & # 8220; # 8221; e encontrar algo interessante.
George, acho que estava tentando expressar um conceito similar: se o sistema que você desenvolve é robusto para mudanças (como alterações de parâmetros ou preço, mudanças de instrumentos), pode ser robusto em preços futuros (como isso sempre mudará) e # 8230 ; Mas isso contém uma suposição de que as mudanças no futuro serão semelhantes (em termos de impacto em seu sistema) às alterações testadas em seu sistema durante o desenvolvimento.
Em termos de medir alguma robustez, eu acho que você pode projetar uma função objetiva para avaliar seus sistemas de negociação e medir o desvio padrão desta função objetiva ao submeter seu sistema a mudanças.
Concordo com a sua declaração final de que o teste e o design dos sistemas estão longe de ser uma ciência exata.
Embora não possamos testar no & # 8220; futuro & # 8221; dados, eu acho que os testes fora da amostra são uma ferramenta tão boa quanto possível.
Além do excelente livro de Kaufman, eu também recomendaria o Design, o Teste e a Otimização de Sistemas de Negociação de Robert Pardo.
Acontece que Robert Pardo também é um comerciante de topo.
Sim, isso faz sentido. Eu gostaria de projetar um experimento ou medir a suposição de que as mudanças no futuro serão similares & # 8221 ;.
Oi, eu pesquisei um sistema para forex. Pode ganhar dinheiro em cada um dos 7 principais pares de moedas de 2000 a 2010 com redução máxima muito pequena. Mesmo depois de alterar um pouco os parâmetros, ainda é muito lucrativo. O problema é que ele não funciona bem do mercado de moeda de 1990 a 2000, e é apenas um ponto de equilíbrio durante esse período. Eu acho que o motivo é a introdução do Euro e o padrão de preço de mercado mudou um pouco após 2000, então este sistema funciona bem apenas em 2000-2010. Você acha que este tipo de sistemas que só podem funcionar bem no período recente de 10 anos é suficientemente robusto e devo usá-lo com confiança?
Bem & # 8211; o problema com este tipo de abordagem é que você está antecipando que os mercados serão semelhantes no futuro para o período 2000-2010. Eu acho que prefiro uma abordagem que pode ser & # 8220; robusta & # 8221; a qualquer condição que o mercado possa lançar em você, o que inclui um retorno às condições de 1990-2000. Geralmente, isso significaria menor desempenho no período 2000-2010, apesar de # 8230;
Agora, mesmo no desenvolvimento de sistemas, há alguma discrição envolvida e, se você acredita que as condições permanecerão como estão, você pode querer ficar com um sistema que funcione bem apenas nas condições recentes do mercado. Você também pode potencialmente continuar desenvolvendo e monitorando seu sistema para tentar adaptá-lo às condições em mudança.
Acho que sua sugestão é bastante razoável. Este sistema é um sistema de pull-back. Isso segue a tendência a longo prazo, e espera que o mercado tenha uma retração, depois entre no mercado quando o preço exceder o nível anterior. Da minha observação do mercado de câmbio de 2000-2010, para cada nível de resistência significativo, haverá muitas ordens de limite / parada em torno dele. O resultado é se o preço supera com sucesso uma resistência significativa, tem maior chance de continuar mais alto. Mas parece que este não é o caso em 1990-2000. Nesse período, muitas vezes o preço apenas ultrapassa uma resistência importante por uma pequena quantidade e, em seguida, retorna rapidamente. Então, este sistema não funcionou bem naquele momento.
Não tenho certeza se os futuros padrões de preços serão como em 2000-2010, então eu posso preferir um sistema que possa funcionar bem em ambos os períodos, mesmo com menor desempenho no 2000-2010. Sua sugestão de continuar desenvolvendo e monitorando o sistema para tentar adaptar-se às mudanças de condições é muito útil! Obrigado!
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Como construir e testar um robusto sistema de negociação de ações.
Atualizado em 10 de janeiro de 2012.
Se não for construído corretamente e testado de volta, os sistemas de negociação mecânica podem causar muitos danos ao seu capital. Cada sistema de negociação que você desenvolve deve passar por uma série de testes para garantir que ele seja robusto o suficiente e que seus resultados sejam estatisticamente significativos e não devidos ao acaso.
Um robusto sistema de negociação de ações deve ser capaz de produzir resultados rentáveis para diferentes grupos de ações (Exemplo: ações cujo símbolo de ticker começa com "a" e ações cujo símbolo de ticker começa com "b")
Altere a data de início de uma simulação e observe as alterações.
Se você estiver usando uma média móvel de 50 bar na sua regra de compra, tente outro período (60 ou 40) e certifique-se de que o desempenho do seu sistema ainda é forte.
Ao otimizar as diferentes variáveis do seu sistema de negociação, certifique-se de aplicar a técnica in-sample / out-of-sample.
A regra a seguir faz sentido: fechar acima da média móvel.
A seguinte regra não faz sentido: feche acima do índice de força relativa (RSI)
No relatório do sistema de negociação, selecione a guia "Negociações" e verifique se as 5 melhores ou 10 negociações não são responsáveis pela maioria dos lucros do seu sistema comercial.
No relatório do sistema de negociação, selecione "D. W.M. Y" e verifique o retorno de cada ano (quarto gráfico)
Varie a data de início para testar a robustez de seu sistema de negociação de ações.
Nota: Para criar um novo script de gerenciamento de dinheiro, selecione "Análise -> Script Avançado de Gerenciamento de Dinheiro", digite os scripts diferentes (para cada evento) e clique em "Salvar".
- Clique em "Atualizar" para atualizar seu sistema de negociação.
- Selecione a guia "Gerenciamento de dinheiro" (topo)
- Clique em "Adicionar um script de gerenciamento de dinheiro existente"
- Selecione seu script MM e clique em "Carregar Item Selecionado"
- Clique em "Atualizar Sistema de Negociação" (abaixo) para salvar as alterações.
- Clique no ícone ao lado de "Otimizar" (em "Variáveis de gerenciamento de dinheiro")
- Selecione, por exemplo, "De 0 a 20, incremento de 5"
- Clique no botão "Otimizar" para iniciar o teste de robustez do seu sistema comercial (processo de otimização)
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Robustez dos sistemas de negociação algorítmica (que funcionam)
Este é o primeiro de uma série de artigos que discutirão em profundidade o tema dos sistemas de negociação algorítmica para investidores de varejo, com especial atenção para: otimização e ajuste de curva, seleção de mercado, testes de backtesting, walk-forward, criação de portfólio, negociação algorítmica intradía, e assim por diante.
Neste primeiro artigo, discutiremos como verificar se um determinado sistema comercial é robusto ou não.
Conforme definido na Wikipedia & # 8220; [& # 8230;], a robustez define a capacidade de um sistema de negociação financeira permanecer efetivo em diferentes mercados e diferentes condições de mercado, ou a capacidade de um modelo econômico permanecer válido sob diferentes pressupostos, parâmetros e condições iniciais. & # 8221;
Existem quatro testes principais para avaliar a robustez de um sistema comercial intradía:
O sistema funciona em uma variedade de combinações de parâmetros? O sistema funciona em vários prazos? O sistema funciona em vários instrumentos? O sistema funciona em pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência?
Vamos usar um sistema intraday de volatilidade simples para criar um exemplo no ES (S & P 500 Mini). Este é um sistema simples com apenas dois parâmetros principais que podem ser otimizados: Períodos (o período de lookback em barras de um indicador lento) e PeriodF (o período de lookback em barras de um indicador rápido). O sistema possui as seguintes características:
Intraday Entrada: movimento rápido com aumento da volatilidade Sair: perda de parada, mudança de tendência, fim de dia Gerenciamento de riscos: perda de parada baseada em volatilidade, perda de paragem final, filtro de contração de alcance, limitação no número máximo de negócios por dia Dimensionamento da posição: 1 contrato.
O sistema funciona em uma variedade de combinações de parâmetros?
Para verificar a robustez da variedade de combinações de parâmetros, otimizamos Períodos de 100 bar a 500 bar com passos de 25 e PeriodF de 10 bar a 40 bar com passos de 10.
Podemos ver que a média da SQN é 4,4, a mínima de 1,9 e a máxima de 5,8.
O Número de Qualidade do Sistema (SQN) é um indicador de qualidade do sistema baseado no t-score estatístico popularizado por Van Tharpe e definido como:
SQN = Squareroot (N) Média (do N Lucro e Perda) / Std Dev (da N Lucro e Perda).
Basicamente é o comércio médio, dividido pelo desvio padrão do comércio médio e multiplicado pela raiz quadrada do número de negócios. Assim: muitas negociações, o alto comércio médio e baixa volatilidade do comércio médio fornecerão um SQN mais elevado.
Você pode encontrar mais informações abaixo. Valores acima de 2.5 normalmente indicam um bom sistema:
O código para NinjaTrader está disponível gratuitamente para download em nosso site: vbosystems. info/download. html.
A análise acima mostra que este sistema é robusto em uma variedade de combinações de parâmetros.
O sistema funciona em vários prazos?
O segundo teste refere-se a prazos. Um sistema robusto manterá bons resultados em vários períodos de tempo. Para verificar a robustez em vários intervalos de tempo, mantemos os dois parâmetros fixados em 300 (PeriodS) e 30 (PeriodF) e otimizamos o período de 10 a 50 barras com as etapas de 5.
Podemos ver que o valor SQN mais baixo é 3,6 com um cronograma de 25. Os gráficos indicam que este sistema é mais eficaz em intervalos de tempo cada vez mais altos, no entanto, ele mantém um bom valor SQN ao longo do tempo.
O sistema funciona em vários instrumentos?
Um sistema robusto manterá bons resultados em diversos instrumentos. Os sistemas mais robustos terão bons resultados com os mesmos parâmetros exatos em vários instrumentos. No mínimo, deve-se focar em sistemas que possam realmente funcionar em diferentes instrumentos, mesmo que os melhores parâmetros possam ser diferentes.
Para verificar a robustez em relação a diferentes instrumentos, otimizamos em bares de 27 minutos Períodos de 100 bares a 600 bar com etapas de 25 e Periodo de 5 a 50 bares com etapas de 5 em uma cesta de 12 contratos de futuros diversificados em índices, forex , energia e taxas de juros: 6B, 6E, CL, EMD, ES, FDAX, FGBL, IBEX35, NG, RT, TF, ZB. A otimização fornece os seguintes resultados:
Os resultados acima, de janeiro de 2006 a abril de 2013, mostram que este sistema em particular pode ser rentável & # 8211; com parâmetros diferentes & # 8211; em vários mercados futuros. No entanto, os sistemas mais robustos manterão bons resultados em diferentes tradables, mantendo os mesmos parâmetros. Se analisarmos o mapa de calor do NQS médio em todos os bens comercializáveis, veremos os seguintes resultados:
A tabela acima mostra que o SQN médio em todos os transáveis, em todos os parâmetros, é relativamente estável, com um valor mínimo de 2. Para encontrar os parâmetros mais estáveis, a melhor opção é dividir o SQN médio por seu desvio padrão como em o seguinte heatmap:
A combinação de parâmetros mais estáveis em todos os 12 futuros é PeriodF = 15 e PeriodS = 425 que fornece os seguintes resultados:
Os resultados acima indicam que este sistema possui resultados robustos em 12 contratos de futuros diversificados em índices, divisas, energia e taxas de juros.
O sistema funciona em pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência?
Um sistema robusto manterá bons resultados em vários anos sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência. Vamos considerar os parâmetros do primeiro teste que forneceu o melhor SQN: PeriodS = 150 e PeriodF = 30. Os resultados nas barras ES de 15 minutos são os seguintes:
O número de negócios é bastante consistente a cada ano (exceto 2013, pois os dados são apenas até meados de abril), bem como o% de ganhos.
Em conclusão, ao avaliar a robustez de um sistema de negociação, existem quatro testes principais para executar. Somente se um sistema funcionar bem em uma variedade de combinações de parâmetros, uma variedade de intervalos de tempo, uma variedade de instrumentos e ao longo de pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência, pode ser considerado totalmente robusto.
Todas as otimizações descritas neste artigo foram feitas usando os dados de 1 minuto do NinjaTrader e do Kinetick. Para obter mais informações sobre sistemas de negociação, visite nosso site: vbosystems. info.
& # 8212; Por Amon Licini, da VbO Systems. A VbO Systems é uma desenvolvedora de sistemas de negociação 100% automatizados, codificados no NinjaTrader, que podem ser negociados automaticamente em quase todas as classes de ativos. Amon Licini, o fundador da Vbo Systems, é operador privado há 15 anos e gerente sênior de várias empresas na Itália. Os principais interesses comerciais da Amon residem na área de volatilidade e de breakouts abertos para sistemas intraday. Vive em Milão com sua esposa e 2 filhos e adora viajar quando ele não está desenvolvendo novos sistemas. Amon é formado em engenharia mecânica pela Universidade Politécnica de Milão.
Sobre o autor System Trader Success Contributor.
Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, idéias e descobertas no System Trader Success e espero que você seja um comerciante do sistema melhor. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo.
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Eu não concordo com algumas coisas ditas aqui.
Primeiro, se um sistema funcionar em um e apenas um ticker, este post sugere que ele não é robusto e não deve ser negociado. Eu posso imaginar um ticker cuja negociação é dominada por um punhado de instituições bem capitalizadas. Suponha que a maioria dos traders institucionais use um determinado indicador. Um sistema que usa esse indicador provavelmente será lucrativo e continuará a ser rentável, contanto que os traders institucionais continuem negociando dessa forma. Independentemente de outros comerciantes institucionais direcionar a comercialização de outros tickers usar esse indicador ou não (ou seja, o sistema é rentável em outros tickers), ele continuará a funcionar.
Minha segunda discordância é sobre "re-otimização frequente". # 8221; Eu aceito que a otimização menos freqüente é preferida, mais simples, aparentemente menos curva, etc. No entanto, não é bem concebível ter um sistema rentável usando uma rotina de caminhada que usa dois anos IS e seis meses ( escolha qualquer intervalo de tempo & # 8220; frequente & # 822 ;; OOS?
Eu tenho um problema maior com WFO em geral, porque algumas combinações de intervalos de tempo IS / OOS podem funcionar, enquanto outros não podem. Se você escolhe os que trabalham e comercializam, então você está ajustando-se a curva?
Artigo muito interessante, você lê sobre as simulações de monte carlos e a teoria da van tharp? talvez isso também seja interessante para você. muito bem, obrigado.
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Robustez do sistema de negociação.
Muitas vezes, os comerciantes me contatam e estão frustrados com a (enorme) diferença entre os resultados de simulação históricos (que inevitavelmente ficam ótimos) e seus resultados comerciais reais (o que, inevitavelmente, não é). Mesmo com o software de testes mais sofisticado, é muito fácil cair na armadilha de desenvolver um sistema que só funciona bem em dados passados e que funcionará de forma irregular em operações reais. Isso geralmente não é uma falha do software, ou dos mercados que estão sendo negociados, mas nos métodos usados pelo comerciante para projetar, desenvolver e ajustar o programa de negociação.
Um dos principais erros é o desenvolvimento de um programa de negociação que depende de uma alta porcentagem vencedora de negociações para ganhar dinheiro. Normalmente, esses tipos de sistemas são de curta duração, os vencedores médios são menores que os perdedores médios e a expectativa é apenas significativamente positiva quando a porcentagem de negociações vencedoras é maior que 60%. Este é basicamente um sistema que ganha dinheiro ao negociar uma anomalia em dados passados e não importa o que você faça, os resultados de negociação em tempo real não se parecerão com testes históricos porque sua porcentagem real de vitoria provavelmente será mais próxima de 50% (ou seja, chance aleatória) do que os 60% (ou mais) da sua simulação. Quando a sua porcentagem vencedora cai para a média razoável a longo prazo, e os custos de implementação são considerados, você tem a sorte de empatar em suas negociações.
Ficando preso neste ciclo de desenvolvimento de um sistema que parece ser bom em back-testing, negociando com dinheiro real e lentamente perdendo sua conta, então voltar ao ciclo de desenvolvimento novamente é uma receita para falha de longo prazo de seu negócio comercial e a quanto mais cedo você parar o ciclo vicioso, melhor será.
Esta entrada foi postada na quarta-feira, 20 de julho de 2011 às 11:11 e está arquivada na negociação. Você pode acompanhar as respostas a esta entrada através do feed RSS 2.0. Você pode deixar uma resposta, ou um trackback do seu próprio site.
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