Николай Камынин

В данной заметке я хочу рассказать свою методику определение исходных данных для тестирования роботов на исторических данных.

При тестировании торговых алгоритмов на истории я задаю следующие условия:

————————————————

1)      Торговый алгоритм не должен влиять на рынок.  Т е размер позиции должен быть существенно меньше, чем объем предложения в моменты открытия позиции.

Поэтому исследования провожу на ликвидных акциях, в частности на акции сбербанка.

При этом начальный объем депозита задается таким, который позволял бы в реальной торговле открыть позицию одной сделкой не влияя на рынок.

Исходя из сказанного, я задаю начальный размер депозита в 100 тысяч рублей (Очевидно, что для сбербанка эта сумма может быть раз в 10 больше).

————————————————-

2)      Многие разработчики, особенно начинающие, предпочитают тестировать алгоритмы с совершением каждой последующей сделки на всю накопленную на депозите сумму, включающую накопленную в предыдущих сделках прибыль.

Считаю такой подход далеким от реальности.  Помимо геометрического роста депозита, такой подход предполагает, что Вы никогда не забираете деньги с депозита.  Т е фактически работаете на брокера.

Кроме того, при такой модели тестирования вероятность  потерять весь депозит для каждой открытой позиции одинаковая как в начале торговли, так и через 6 лет. Но суммы этих потерь существенно разные. Очевидно, что было бы очень досадно потерять весь депозит , который накопился бы за шесть лет  с такой же вероятностью, как и потерять депозит в начале торговой эпопеи.

Более реальная схема тестирования, предполагает торговлю на некоторый постоянный депозит.  При этом, получаемая прибыль периодически снимается на личные нужды игрока, либо используется для компенсации убытка.

————————————————————

Теперь я приведу наглядный результат тестирования чернового варианта построенного мною торгового робота на истории с 2008 года по настоящее время.

Алгоритм реверсивный.  Комиссия брокера 0.035%

———————————————————

В первом случае, торговля осуществляется на всю полученную в предыдущей сделке сумму, т е производится реинвестирование прибыли.

—————————————————————-

Результат на графике и в таблице:

 

 

 

	All trades	Long trades	Short trades
Initial capital	100000.00	100000.00	100000.00
Ending capital	234178988.85	140498730.16	93780258.70
Net Profit	234078988.85	140398730.16	93680258.70
Net Profit %	234078.99 %	140398.73 %	93680.26 %
Exposure %	27.34 %	12.51 %	14.83 %
Net Risk Adjusted Return %	856105.41 %	1122209.61 %	631635.03 %
Annual Return %	242.01 %	215.41 %	195.83 %
Risk Adjusted Return %	885.10 %	1721.75 %	1320.40 %
Total transaction costs	24895497.18	12736301.02	12159196.15
All trades	2251	1125 (49.98 %)	1126 (50.02 %)
Avg. Profit/Loss	103988.89	124798.87	83197.39
Avg. Profit/Loss %	0.69 %	0.74 %	0.65 %
Avg. Bars Held	70.50	63.59	77.40
Winners	1096 (48.69 %)	549 (24.39 %)	547 (24.30 %)
Total Profit	386095375.34	208382366.30	177713009.04
Avg. Profit	352276.80	379567.15	324886.67
Avg. Profit %	2.27 %	2.31 %	2.24 %
Avg. Bars Held	94.60	89.62	99.59
Max. Consecutive	16	9	12
Largest win	10473445.21	10473445.21	10014591.45
# bars in largest win	518	518	347
Losers	1155 (51.31 %)	576 (25.59 %)	579 (25.72 %)
Total Loss	-152016386.48	-67983636.15	-84032750.34
Avg. Loss	-131615.92	-118027.15	-145134.28
Avg. Loss %	-0.80 %	-0.75 %	-0.85 %
Avg. Bars Held	47.63	38.78	56.44
Max. Consecutive	10	10	10
Largest loss	-4454553.27	-2593807.75	-4454553.27
# bars in largest loss	74	409	74
Max. trade drawdown	-4713458.18	-4616353.47	-4713458.18
Max. trade % drawdown	-15.91 %	-15.91 %	-10.43 %
Max. system drawdown	-9806466.20	-5958457.55	-10225479.88
Max. system % drawdown	-23.92 %	-41.20 %	-26.97 %
Recovery Factor	23.87	23.56	9.16
CAR/MaxDD	10.12	5.23	7.26
RAR/MaxDD	37.01	41.79	48.96
Profit Factor	2.54	3.07	2.11
Payoff Ratio	2.68	3.22	2.24
Standard Error	23385452.60	16503545.10	7500596.87
Risk-Reward Ratio	1.58	1.38	1.89
Ulcer Index	2.56	3.85	5.87
Ulcer Performance Index	92.59	54.54	32.44
Sharpe Ratio of trades	3.61	3.60	3.76
K-Ratio	0.0073	0.0064	0.0087

 Как видим из таблицы, полученная за 6 лет и 4 месяца прибыль составила бы астрономическую сумму в 234 млн.руб, при начальном депозите в 0.1 млн.руб. т е прибыль в процентах составила бы 234 тысячи %.

Очевидно, что такой результат не имеет никакого практического смысла.

———————————————————-

Теперь я приведу результат торговли на постоянную сумму в размере 100 тысяч рублей, при условии изъятия прибыли в конце каждого месяца.

 

 

	All trades	Long trades	Short trades
Initial capital	100000.00	100000.00	100000.00
Ending capital	1661762.23	931515.57	830246.66
Net Profit	1561762.23	831515.57	730246.66
Net Profit %	1561.76 %	831.52 %	730.25 %
Exposure %	13.79 %	5.82 %	7.97 %
Net Risk Adjusted Return %	11326.58 %	14294.64 %	9160.72 %
Annual Return %	56.12 %	42.43 %	39.86 %
Risk Adjusted Return %	406.98 %	729.44 %	499.99 %
Total transaction costs	157541.86	79036.83	78505.03
All trades	2251	1125 (49.98 %)	1126 (50.02 %)
Avg. Profit/Loss	693.81	739.12	648.53
Avg. Profit/Loss %	0.69 %	0.74 %	0.65 %
Avg. Bars Held	70.50	63.59	77.40
Winners	1096 (48.69 %)	549 (24.39 %)	547 (24.30 %)
Total Profit	2488016.06	1265496.02	1222520.04
Avg. Profit	2270.09	2305.09	2234.95
Avg. Profit %	2.27 %	2.31 %	2.24 %
Avg. Bars Held	94.60	89.62	99.59
Max. Consecutive	16	9	12
Largest win	64342.89	64342.89	34597.19
# bars in largest win	267	267	89
Losers	1155 (51.31 %)	576 (25.59 %)	579 (25.72 %)
Total Loss	-926253.83	-433980.45	-492273.38
Avg. Loss	-801.95	-753.44	-850.21
Avg. Loss %	-0.80 %	-0.75 %	-0.85 %
Avg. Bars Held	47.63	38.78	56.44
Max. Consecutive	10	10	10
Largest loss	-11069.89	-11069.89	-6801.48
# bars in largest loss	409	409	317
Max. trade drawdown	-25575.71	-25575.71	-11874.91
Max. trade % drawdown	-15.91 %	-15.91 %	-10.43 %
Max. system drawdown	-32954.56	-31317.28	-23929.78
Max. system % drawdown	-9.74 %	-10.64 %	-8.16 %
Recovery Factor	47.39	26.55	30.52
CAR/MaxDD	5.76	3.99	4.88
RAR/MaxDD	41.77	68.58	61.27
Profit Factor	2.69	2.92	2.48
Payoff Ratio	2.83	3.06	2.63
Standard Error	193641.03	108624.41	88058.23
Risk-Reward Ratio	1.02	1.05	0.96
Ulcer Index	1.00	1.50	1.26
Ulcer Performance Index	50.95	24.64	27.42
Sharpe Ratio of trades	3.61	3.60	3.76
K-Ratio	0.0047	0.0048	0.0044

 В этом случае за 6 лет и 4 месяца мы могли бы заработать 1,6 млн. рублей при открытии позиции на сумму не более 0.1 млн.руб.

Т е прибыль составила бы 1660 %.

Т е результаты вполне правдоподобны.

————————————————

Но как быть, если необходимо торговать на сумму более 1 млн. рублей в месяц.

Возможны различные варианты торгового алгоритма.

От запуска нескольких роботов до создание пирамидальной позиции.

Но в любом случае, торговый алгоритм для большого депозита существенно отличается от торгового алгоритма для малых сумм.

Данная заметка иллюстрирует потенциальные способности роботов, называемых мною «умными».

В настоящее время я исследую один из торговых алгоритмов, построенных с помощью разработанной мною технологии синтеза торговых алгоритмов.  В результате исследований получились интересные результаты, которые, полагаю, могут быть интересными разработчикам биржевых торговых роботов.

Данный робот использует скользящее временное окно размером в 3000 бар 5 минутного тайма. Торгует на акциях сбербанка .

Cделки совершаются на открытии, следующей после возникновения сигнала, свечи.

Комиссия составляет 0.035%.

Объем средств в очередной сделке определяется по объему средств, полученных в предыдущей позиции.

Робот реверсивный. Т е всегда в рынке либо в лонге , либо в шорте.

В момент написания статьи, диапазон исторических данных составляет интервал от 11 марта 2014 по 18 апреля 2014 .

В качестве исходных признаков используются локальные экстремумы до 4 уровня, дневные максимумы и минимумы, а также две адаптивных скользящих средних на основе простого мувинга и линейной регрессии.

В основе создания торгового алгоритма лежат методы нейронных сетей с обучением с учителем.

На рисунке приведен график Сбербанка с первичными признаками и торговыми сигналами.

 

 

 

 

 

 

 

Результаты работы робота приведены в таблице:

Statistics

 

	All trades	Long trades	Short trades
Initial capital	100000.00	100000.00	100000.00
Ending capital	501179.00	303893.98	297285.01
Net Profit	401179.00	203893.98	197285.01
Net Profit %	401.18 %	203.89 %	197.29 %
Exposure %	99.83 %	48.13 %	51.70 %
Net Risk Adjusted Return %	401.85 %	423.63 %	381.57 %
Annual Return %	121135362.42 %	1566957.45 %	1294390.42 %
Risk Adjusted Return %	121337890.54 %	3255676.18 %	2503507.77 %
All trades	149	74 (49.66 %)	75 (50.34 %)
Avg. Profit/Loss	2692.48	2755.32	2630.47
Avg. Profit/Loss %	1.11 %	1.13 %	1.09 %
Avg. Bars Held	21.84	21.26	22.41
Winners	131 (87.92 %)	64 (42.95 %)	67 (44.97 %)
Total Profit	413737.15	210597.47	203139.68
Avg. Profit	3158.30	3290.59	3031.94
Avg. Profit %	1.30 %	1.34 %	1.26 %
Avg. Bars Held	23.21	23.44	23.00
Max. Consecutive	21	10	20
Largest win	22342.72	22342.72	9412.16
# bars in largest win	184	184	10
Losers	18 (12.08 %)	10 (6.71 %)	8 (5.37 %)
Total Loss	-12558.16	-6703.49	-5854.67
Avg. Loss	-697.68	-670.35	-731.83
Avg. Loss %	-0.29 %	-0.26 %	-0.34 %
Avg. Bars Held	11.83	7.30	17.50
Max. Consecutive	2	1	2
Largest loss	-2473.56	-2473.56	-1219.12
# bars in largest loss	16	16	16
Max. trade drawdown	-4461.89	-4461.89	-2981.84
Max. trade % drawdown	-2.28 %	-2.28 %	-1.87 %
Max. system drawdown	-5523.12	-4461.89	-2981.84
Max. system % drawdown	-2.28 %	-2.70 %	-2.11 %
Recovery Factor	72.64	45.70	66.16
CAR/MaxDD	53200384.28	580185.98	613198.67
RAR/MaxDD	53289330.84	1205455.63	1186000.46
Profit Factor	32.95	31.42	34.70
Payoff Ratio	4.53	4.91	4.14
Standard Error	25761.69	11324.67	15689.06
Risk-Reward Ratio	118.47	135.49	96.72
Ulcer Index	0.52	0.53	0.57
Ulcer Performance Index	233088518.41	2966725.79	2264537.31
Sharpe Ratio of trades	21.09	17.19	30.30
K-Ratio	0.0706	0.0808	0.0576

 

Я не привожу график прибыли, так как при просадке в 2% он будет практически ровной линией.

 

Хочу обратить внимение читателей на следующие показатели робота:

 

Максимальная просадка в сделках (Max. trade % drawdown ) составляет не более 2.3%.

Максимальная просадка за весь период торговли (Max. system % drawdown ) не более 2.7%.

Робот совершил 149 сделок из них 131 (88% ) прибыльных.

В среднем, робот находится в лонге  2 часа, а в шорте примерно 1 час.

В итоге прибыль за месяц составила 401%.

Профит фактор составляет 33.

———————————-

Данные результаты можно рассматривать как некую оценку потенциальных возможностей

умных роботов,т е роботов, создаваемых на основе обучаемых алгоритмов.