Что мы пытаемся получить? /Совместно с Avals/

Трейдеры-системщики работают со статистикой. Это статистика сделок тестов или реальных торгов. Наглядное отображение – график эквити системы. Но мы так же вынуждены вычислять и использовать некоторые статистические величины, такие как МО прибыли, ПФ, МАКСДД, ФВ и т.д. (куча всяких – на любой вкус).

Для чего они нужны? Оценить качество системы, чтобы начать её торговать, или наоборот – прекратить. Но проблема в том, что эти статистические величины можно считать достоверными только при каком-то числе сделок. Понятно, что чем больше сделок, тем достовернее вычисленные на них стат.параметры. Но весь вопрос какое число минимальное, чтобы нам не слишком запаздывать со своими действиями (включение/ отключение системы в торговлю).
Содержимое спойлера вам недоступно:
  • Просмотр содержимого доступен только Черным и Красным пиджакам

10 комментариев

avatar
1. На рис.1 в связи с тем что плохо видны цвета, желательно сделать пояснительную запись, типа кривая TP=SL -нижняя, и TP=10*SL верхняя, и типа с увеличением от 1 до 10 кривая становится выше

2. " Если же система имеет положительное МО, то MIDD ограничен." это неверно
скорость роста MIDD замедляется с ростом числа сделок, но MIDD растет неограниченно
пример: скорость роста exp(t) увеличивается со временем, а вот скорость роста Ln(t) замедляется со временем, но сам Ln(t) растет неограниченно
поэтому с практической точки зрения вы правы
но максдродаун неограничен
Комментарий отредактирован 2012-09-10 11:57:30 пользователем Kent
  • Kent
  • +1
avatar
Хочу оспорить один из выводов статьи. Где утверждается, что система с win 90%, сходится быстрее чем система с win50%. На мой взгляд — это не так, сходимость не зависит от параметров системы, а зависит от количества сделок. Это подтверждается, тем, что при нормировании на размер СКО в 500 точке графика, все кривые становятся идентичными.
avatar
ubertrader, предложенная тобой нормировка, это фактически сравнение относительных изменениий этого ско. Но нам нужно абсолютное. Потому что это фактически ошибка вычисления.
Т.е. задача стоит например так — сколько сделок нужно чтобы вычислить МО с точностью +-2%. И для разных вариантов (sl, tp, win) эта точность будет достигаться на разном числе сделок.
Предложенная же тобой нормировка ответит на вопрос — за сколько сделок точность увеличится например в 2 раза по сравнению с точностью при определенном числе сделок.
P.S. это как в соревновании по прыжкам — карлик прыгает выше чем великан относительно своего роста, но у нас общий зачот))
Комментарий отредактирован 2012-09-10 11:48:05 пользователем Avals
avatar
P.S.практическое подтверждение уже приводил. Система без стоп-лосса пересиживающая убытки. Тестанули. Сколько бы сделок не было нельзя быть уверенным что результаты достоверны, особенно если торговля маржинальная, то марджин-колл будет, а все тесты ф топку))
Вобщем, если система предполагает наличие редких событий, то чтобы статистика по ней была достоверной это событие должно наблюдаться достаточное число раз.
К примеру — каждый день есть вероятность что человечесту пипец(( Комета грохнется или ещё чего. Но пока это событие не происходило мы не можем вычислить эту вероятность по историческим данным, хотя дней наблюдения завались)) — все они были с благоприятным исходом.
Поэтому, чтобы статистика была достоверной, должно наблюдаться достаточное число каждого варианта исхода
Комментарий отредактирован 2012-09-10 11:59:20 пользователем Avals
avatar
Просто графики не очень информативные. Складывается ощущение, глядя на графики, что для распределений у которых СВО в абсолютных величинах выше сходятся медленнее, чем другие. Может быть построить приращение СКО на (i) — (i-1), когда приращение сократится до цифры близкой к 0 будем считать, что модель сошлась?
avatar
предложение выглядит разумным
avatar
В этом случае (график приращений СКО на (i) — (i-1)) мы упустим важный момент: для TP=10SL невозможно получить такую же точность в оценках как для TP=SL, а в остальном графики ничем не будут отличаться от начального варианта с абсолютными значениями СКО.
Здесь на графике, пришлось строить модели из 100000 серий, т.к. колбасня модели TP=10SL на меньших сериях просто не дает разглядеть результаты на графике.

График полностью подтверждает выводы из статьи.
Комментарий отредактирован 2012-09-10 13:44:56 пользователем aspirin
avatar
Действительно, теперь наглядно видно.
avatar
aspirin, я бы не СКО все время считал а другую величину: такое значение фактора, чтобы 80% симулированных значений было меньше значения фактора по абсолютной величине
avatar
квантиль?
Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.