Longevità di una strategia

Dal momento che non c'è un'opinione su quanto a lungo una strategia possa rimanere redditizia, e l'obiettivo di tutti qui è quello di fare soldi, non sarebbe meglio spingere una strategia redditizia ad alto rischio, piuttosto che farla funzionare a basso rischio, solo per scoprire che perde il suo vantaggio nel corso di mesi e anni?

Quindi, se avete fiducia nella strategia e dopo un paio di mesi vi sembra buona su un conto live, aumentate il rischio in modo molto elevato. Ritirate il capitale originale non appena avrete raddoppiato il vostro denaro, e non avrete più nulla da perdere...

Al contrario, con una gestione a basso rischio (ad esempio 2%), ci vorrebbero anni per ottenere un guadagno significativo senza un deposito iniziale molto elevato, con il rischio di fallimento a causa dei tempi lunghi.

Non sono interessato a fare trading per 5 anni per guadagnare un po' di soldi. Preferirei selezionare alcune strategie che sembrano molto valide, negoziarle dal vivo per alcuni mesi e, se le cose sembrano andare bene, aumentare il rischio fino al punto massimo in cui il drawdon storico è di circa 50% e comporre i guadagni molto rapidamente per guadagnare molto bene.

So che altri hanno opinioni diverse, come fare trading a basso rischio per molti anni, guadagnando un po' di soldi, ma per me il trading consiste nel guadagnare molto bene in periodi di tempo relativamente brevi. Altrimenti si passa tutta la vita a guardare i dati, a fare test, a fare trading, a scrivere codice per delle noccioline.

Hehe, anche questo è un buon approccio, finché ti fa guadagnare soldi e ti rende felice, è esattamente la strada giusta per te! Guarda, se ci fosse un trucco magico che mi fa guadagnare, userei quello invece di passare ore a studiare strategie:) Hai già fatto soldi con questa idea?

In pratica vuoi dire: generare una strategia e non toccarla per un anno, poi eseguire un altro backtest su quell'anno e se è stata proficua la si negozia? Sì, questo è un vero OOS. Solo che hai dovuto aspettare un anno per farlo e hai ottenuto un anno in più.

 

Sì, meno DMB di sicuro, soprattutto se si effettuano abbastanza trade statistici (2000+, meglio 4000+) e con timeframe più bassi (più punti dati, riducendo ancora di più le possibilità di uscire dal DMB). Ovviamente non c'è ancora garanzia di profitto, ma ci si può avvicinare il più possibile.

Non è necessario aspettare, è sufficiente NON utilizzare l'ultimo anno per la generazione. quindi si utilizzeranno solo i dati fino al 31.12.204 e l'anno 2015 sarà OOS2.

In questo caso si tratta di dati già noti e cosa si fa se l'OOS per quell'anno è negativo? Esatto, non fareste mai trading su una strategia del genere e la buttereste via o continuereste a ottimizzarla finché anche l'OOS a 1 anno non sarà redditizio, proprio come l'intervallo IS. E questo è effettivamente lo stesso che se aveste ottimizzato per TUTTI gli anni fin dall'inizio, solo che sarebbe stato molto più facile:)

Sì:) Quello che sto usando al posto di OOS, come detto, sono set di dati casuali bootstrappati (dati creati dai dati reali usando una procedura di bootstrapping con sostituzione) del simbolo sottostante che creo tramite uno script Python personalizzato. Si tratta di un vero e proprio "OOS", nel senso che è come se facessi trading in diretta sulla tua strategia e non puoi ottimizzare su quei dati, poiché ogni serie sarà completamente diversa in termini di curva dei prezzi, ma solo il comportamento principale del simbolo originale è simulato (i matematici sanno cosa intendo) per il motivo che posso generare infinite nuove serie di dati, ognuna delle quali è completamente diversa, ma ognuna contiene le "caratteristiche" della serie di dati originale del simbolo.

Quandl ha postato questo proprio oggi.
https://www.quandl.com/blog/interview-with-a-quant-part-one
 

Di recente, Quandl ha intervistato un gestore di portafoglio quantitativo senior di un'azienda di un grande hedge fund.
 

Quali sono le fasi del vostro processo di ricerca formale?

All'inizio, la mia paura più grande è la contaminazione dei dati. La storia è una risorsa limitata; una volta esauriti i dati storici su cui effettuare i test, non se ne possono generare altri. Sono paranoico nel non esaurire la mia scorta di dati incontaminati fuori campione.

Inizio quindi a dividere i miei dati storici in parti non sovrapposte. Poi randomizzo in modo che nemmeno io sappia quale pezzo sia. (In questo modo mi proteggo da pregiudizi inconsci: per esempio, dall'essere avverso al rischio quando so che il mio set di dati di prova è il 2008, o dall'essere alla ricerca del rischio nel 2009).

Designo un pezzo come set di calibrazione. Di solito uso Python per la calibrazione: Uso le librerie di ottimizzazione integrate e ne ho scritte alcune per conto mio. In questo particolare esempio, i miei parametri sono vincolati e correlati. Quindi utilizzo un processo di ottimizzazione in due fasi chiamato algoritmo EM. Gli ottimizzatori possono essere sensibili alle condizioni iniziali, quindi uso Monte Carlo per scegliere una serie di punti di partenza nello spazio delle soluzioni. Tutto questo è abbastanza facile da fare in Python.

Il risultato di questa calibrazione dovrebbe essere un insieme di "parametri del modello" (valori numerici) che possono essere combinati con le osservazioni reali del mercato per prevedere altri prezzi di mercato.

Una volta calibrato il modello, lo verifico su un campione.

 

Quindi, si separano rigorosamente i casi in cui si è nel campione da quelli in cui si è fuori dal campione; ci si acceca sugli intervalli di date; si usa Monte Carlo per evitare distorsioni del punto di partenza; e si provano vari trucchi di robustezza. Cos'altro fate per assicurarvi che non vi stiate prendendo in giro da soli?

Attribuisco un valore molto alto alla parsimonia. Se il mio modello richiede troppi parametri o ha troppi gradi di libertà, non è altro che un adattamento della curva, non è affatto un modello. Quindi cerco costantemente di eliminare i fattori. Se il modello continua a funzionare (e rimane "ricco") con più fattori rimossi, allora probabilmente è buono.

Una seconda prova di robustezza è se il modello funziona bene indipendentemente dalla strategia di trading che vi si basa. Se si riesce a guadagnare solo utilizzando una complessa regola di scala non lineare con ogni sorta di condizioni al contorno, ciò suggerisce una mancanza di robustezza.

Infine, i dati non possono essere sostituiti. Penso a tutti i possibili set di dati fuori campione su cui posso plausibilmente testare il modello: diversi Paesi, diversi strumenti, diversi archi temporali, diverse frequenze di date. Il modello deve funzionare su tutti, altrimenti i risultati sono falsati dalla selezione.

 

Non si può mai sapere come andrà la strategia "domani" ed è anche chiaro che un portafoglio fa meglio di una singola strategia in termini di sicurezza, almeno questa è la mia esperienza. Non ho mai l'aspettativa che la strategia sia così buona che molto probabilmente andrà benissimo nei giorni o nelle settimane successive. Non si può mai sapere prima, è un caso casuale e qualsiasi sensazione di "questa deve essere una buona settimana" è solo una speranza umana che vada bene. Statisticamente è un'ipotesi sbagliata. Una strategia può fallire il giorno #1, andare male nelle settimane successive e bene in quelle successive, o andare bene fin dall'inizio. Ma non rischierei mai molto denaro su un'operazione perché credo che andrà bene. Se lo facessi, potrei fare trading manuale, cosa che non voglio assolutamente fare. Personalmente mi attengo a rigide regole di money management e valuto quanto drawdown ha creato il portafoglio combinato nel caso peggiore dell'intero backtest, quindi moltiplico per x2 e poi calcolo il rischio di % per ogni operazione che intendo effettuare per raggiungere il massimo DD storico adattato alla mia tolleranza al drawdown (ho creato uno script aggiuntivo per questo al di fuori di SQ). Quindi procedere con il trading, rispettando rigorosamente le regole, senza alcun intervento.

Potresti spiegare meglio la tua formula del rischio per trade? Sono d'accordo con te per il drawdown 2x wc del portafoglio. Allora quali sono i passi di Calc per ottenere l'importo per trade? Se non le dispiace condividerlo.
-Stearno

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Soglia: So che per gli indici i trader vogliono che la strategia funzioni su diverse valute, ma è lo stesso per il mercato FX? Ho strategie che funzionano su una sola coppia... e "funzionano".

In questo caso si tratta di dati già noti e cosa si fa se l'OOS per quell'anno è negativo? Esatto, non fareste mai trading su una strategia del genere e la buttereste via o continuereste a ottimizzarla finché anche l'OOS a 1 anno non sarà redditizio, proprio come l'intervallo IS. E questo è effettivamente lo stesso che se aveste ottimizzato per TUTTI gli anni fin dall'inizio, solo che sarebbe stato molto più facile:)

Ho mai ottimizzare qualsiasi strategia. quello che viene da GA che uso. non è necessario migliorare. quando non funziona su OOS 2 allora non lo uso. 

Soglia: So che per gli indici i trader vogliono che la strategia funzioni su diverse valute, ma è la stessa cosa per il mercato FX? Ho strategie che funzionano su una sola coppia...e il "lavoro"

Anch'io.
Dal mio punto di vista, ritengo che determinate coppie, indici e materie prime abbiano ciascuno la propria personalità, per cui ho costruito alcuni sistemi per singole coppie. Attualmente sto costruendo un paio di modelli per l'S&P che userò per prendere segnali discrezionali nell'USDJPY. Queste coppie hanno personalità correlate molto specifiche. Anche molte altre coppie hanno la loro personalità, come AUDNZD, EURGBP, ecc. Ma il mio sistema principale è il sistema D1 ADX che ho creato in EA Wizard e che funziona su qualsiasi cosa a partire dagli anni Settanta. Il suo periodo di stagnazione è però brutale, quindi dipende dalla vostra personalità se siete in grado di gestirlo. Si tratta inoltre di un'ottimizzazione singola senza WF a causa dei test di ottimizzazione limitati di MT4. Ho intenzione di rifarlo sulla piattaforma SQ4 in un'unica operazione di ottimizzazione del portafoglio (1 ottimizzazione per tutte le coppie).

Molti trader professionisti costruiscono sistemi strettamente specializzati sull'S&P, sull'EURUSD o sul greggio. Kevin Davey ha sistemi specializzati che utilizzano solo dati risalenti al 2003. Anche Andrea Unger, che ha ottenuto il primo posto per 3 anni consecutivi con 100+% di rendimento annuo nel Futures Trading Championship, utilizza sistemi specializzati. In realtà non usa nemmeno gli indicatori. Li odia. Utilizza solo il tempo e l'OHLC/ massimi/minimi/minimi/dimensioni delle candele ecc.

Altri, come il gestore di grandi portafogli Jerry Parker, utilizzano sistemi rigorosi che funzionano solo su tutto ciò che ha dati massimi risalenti a più di 100 anni fa.

Personalmente, mi piace l'uso di dati più ampi da parte di geektrader, come ho dichiarato sin dalla mia prima iscrizione qui. Più dati sono sempre meglio, anche se potrei non essere d'accordo sull'uso di OOS e WFM, i dati di grandi dimensioni si adattano alla mia filosofia secondo cui ci sono vecchi modelli nel mercato che non scompariranno mai. Ce ne sono di nuovi anche dopo l'era digitale del 2003.

La lezione è che non c'è un modo giusto o sbagliato. Scoprite cosa funziona per voi.
 

Sì:) Quello che sto usando al posto di OOS, come detto, sono set di dati casuali bootstrappati (dati creati dai dati reali usando una procedura di bootstrapping con sostituzione) del simbolo sottostante che creo tramite uno script Python personalizzato. Si tratta di un vero e proprio "OOS", nel senso che è come se facessi trading in diretta sulla tua strategia e non puoi ottimizzare su quei dati, poiché ogni serie sarà completamente diversa in termini di curva dei prezzi, ma solo il comportamento principale del simbolo originale è simulato (i matematici sanno cosa intendo) per il motivo che posso generare infinite nuove serie di dati, ognuna delle quali è completamente diversa, ma ognuna contiene le "caratteristiche" della serie di dati originale del simbolo.

Nel caso in cui qualcuno sia un membro di Asirikuy e voglia creare dati bootstrapped, è un po' nascosto nel regno del grande Forum:

prima di tutto ottenere lo script qui:

https://asirikuy.com…&p=20951#p20940

Quindi utilizzare la mia soluzione per poterla eseguire su dati M1 (altrimenti Python a 32 bit non funzionerebbe perché l'utilizzo della RAM diventa troppo grande per un processo a 32 bit quando si utilizzano 29 anni di dati da 1M):

https://asirikuy.com…&p=20951#p20951

Divertitevi;)

Sì. Credo che sia una questione di preferenze personali. La mia personalità non può sopportare un lungo periodo di stagnazione di una singola strategia o di un portafoglio di strategie. Ho anche bisogno che le mie strategie funzionino su almeno 20 coppie, oro, S&P, greggio ecc. È vero che l'intervallo SL/PT può dover essere regolato per i diversi mercati, ma l'intervallo di tutti gli altri parametri ottimizzabili viene mantenuto invariato. Sono certo di aver perso molti sistemi eccellenti adottando questo approccio, ma la mia personalità è tale che se non adottassi questo approccio sarebbe praticamente impossibile per me lasciare che il portafoglio venga gestito senza fare delle ipotesi. Quindi, suppongo che sia molto importante assicurarsi che il modello sia negoziabile con un particolare tipo di personalità.

Ciò che appare evidente è l'esistenza di un'ampia costellazione di possibilità in relazione allo sviluppo di modelli di trading redditizi. Alcune di queste possibilità sono note, mentre altre sono ancora in attesa di essere scoperte.

In breve, qualsiasi cosa vada bene per voi.

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Tacca,
Lei dice che deve funzionare su 20 coppie. Come si fa a verificarlo?

Si costruisce su una coppia e poi si ritestano le altre? Come si definisce il "trading" sulle altre coppie? Deve avere risultati positivi, una curva di equity simile a quella della coppia originale?

Oppure si ottimizza sulla nuova coppia e poi si testa (perché molto probabilmente le impostazioni dovranno essere diverse per coppie diverse)?

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Tacca,
Lei dice che deve funzionare su 20 coppie. Come si fa a verificarlo?

Si costruisce su una coppia e poi si ritestano le altre? Come si definisce il "trading" sulle altre coppie? Deve avere risultati positivi, una curva di equity simile a quella della coppia originale?

Oppure si ottimizza sulla nuova coppia e poi si testa (perché molto probabilmente le impostazioni dovranno essere diverse per coppie diverse)?

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SQ dispone di campi "Dati aggiuntivi" nel retest e nella generazione. Durante il processo di generazione, egli genera su più coppie e utilizza gli stessi filtri come: max DD (IS principale)> 30 sui dati aggiuntivi: max DD (A.D.)> 30 in modo da soddisfare tutti gli stessi standard. L'ottimizzazione in SQ3.8 può però riguardare solo una coppia alla volta, quindi la creazione di strategie per più coppie avviene ovviamente nel processo di generazione.

File: GUgen.png

È possibile creare e testare più coppie in un'unica creazione, a questo servono i campi dati aggiuntivi. Esistono anche filtri separati per A.D (dati aggiuntivi), proprio come i filtri I.S./O.O.S./R.T..

È stato aggiunto a SQ4. Una delle mie richieste principali era l'ottimizzazione a livello di portafoglio.
Potrete inoltre eseguire il backtest di più strategie su più coppie in un unico retest come un portafoglio live, il che è estremamente importante per le strategie a rischio %, poiché il profitto/perdita di ogni operazione influisce sulla dimensione del lotto dell'operazione successiva.

Ok. Sì, capisco l'AD.
Mi chiedo se ciò sia corretto. Perché ad esempio gbpjpy e gbpchf sono molto diversi da USDcad. Quindi penso che forse non sia realistico aspettarsi che la stessa strategia, con gli stessi obiettivi di profitto e stop loss, funzioni con gli stessi standard su tutti questi mercati diversi. Posso capire che la stessa strategia funzioni su mercati diversi con parametri diversi. Cosa avete riscontrato in merito?

(senza mettere in discussione nessuno o i suoi metodi, solo cercando di capire)

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