Путь алгоритмического трейдера

Использование портфеля торговых систем в TSLab

Автор: Serg_V

Источник: http://forum.tslab.ru/ubb/ubbthreads.php?ubb=showflat&Number=52369&gonew=1#UNREAD

Решил поделиться своим опытом и рассказать свой путь алгоритмического трейдинга, с целью пользы в основном начинающим алготрейдерам. Сейчас эта тема очень популярна. Основное преимущество что хороший алгоритм дает результаты , которые можно ожидать в будущем, с некими допущениями (предположим что рынок становится сложнее и параметры во времени будут падать).

На рынке я с 2007 года. Начало банально — ПИФы, акции. С 2008 года — исключительно системный трейдинг фьючерсами FORTS. За это время прорабатывались различные идеи, которые можно формализовать на 100%. Свои системы эксплуатировал 1,5 — 2 года. Одна система в среднем дает порядка 40% на 1К без эффекта плеча, с показателями доходность / макс просадка порядка 3/1-5/1 на годовом интервале. Алгоритмы все направленного типа. То есть зарабатывают за счет движения из точки A в точку B.

С 2011 года уровень алгоритмов значительно повысился, стал применять различные методики в разработке и методике оценки качества системы. При разработке главное — сама идея (торгующейся паттерн, который имеет свойство устойчиво повторяться во времени), это для 100% формализованных алгоритмических систем. Сама идея при наложении на все временные участки должна иметь хорошие параметры (стабильная кривая вверх), далее дело техники, доработка, фильтрация неблагоприятных фаз рынка и т.п. Идея проверяется на одном временном интервале (INSample), накладывается на другие (OUTOfSample — период чисто рыночной торговли), параметры OUTOfSample должны укладываться в InSample. Далее алгоритм ставится на реальный счет , если по итогу параметры OUTOfSample укладываются в INSample значит идея рабочая и устойчива, далее отслеживаем во времени и смотрим насколько реальные параметры соответствуют тестовым. Основные количественные параметры системы, которые принимаются в эксплуатацию Доходность (не менее 40%), Максимальная просадка (не более 5%), Средняя сделка (Не менее 200п), % прибыльных сделок (в зависимости от самой идеи системы), Профит фактор (не ниже 1,5), Рекавери Фактор (не ниже 15), Средняя Прибыль/Средний Убыток (в зависимости какой % прибыльных сделок, если более 50% то не ниже 3). Качественные параметры – Коэффициент шарпа (не ниже 6), показывает насколько доходность равномерна распределяется во времени.

Одна из систем:

TSLab_1

В начале 2011 года я наткнулся на одну из статей про достижения некого высокого эффекта от композита (портфеля) низко коррелируемых систем. Основная идея – объединение в портфель нескольких алгоритмов, работающих по различным принципам , разных инструментах, различном таймфрейме. Основная цель — на выходе получать параметры в разы устойчивее, нежели параметры в отдельности каждого алгоритма.

На середину 2011г такой портфель быть запущен в боевом режиме. Работают порядка 5 алгоритмов на различных идеях, внутри каждого также от 1-5 алгоритмов. По кривой доходности эквити виден результат, так называемый синергетический эффект от объединения алгоритмов в 1 систему, с присвоением удельного веса каждой, в зависимости от корреляции, частоты сделок и качества параметров. Каждый алгоритм торговался в чисто рыночном режиме (не менялся не один из параметров).

TSLab_2

 

Видно что с конца сентября 2012г эффективность портфеля упала, с падением общей волатильности и объемом торгов на РФР, на часть алгоритмов объем был снижен. Пример приведен с целью показа как от несложных алгоритмов (не сложные значит идея простая но не очевидна) можно получать хороший результат. Расчет на сумму в 5 000 000 руб, с заданным максимальным риском 10% (500 000 руб). Доход 2 500 000 за 1,5г (50%)

Что касается мани-менеджмента , о котором написано множество книг и статей, я принимаю достаточно простой метод. Суть заключается в том, что есть статистическая максимальная просадка всего композита. Делаем предположение что в будущем просадка обновится но не превысит 3-х кратного размера. То есть, к примеру сумма 5 000 000 руб заданный максимальный риск 10%, это 500 000 руб. В расчетах принимаем что просадка может составить 1 500 000 руб. Поэтому объемы снижаются в 3 раза. Что касается реинвестирования, то не применяю. Проводил исследования на благоприятные месяцы для моего композита. То есть: берем и суммируем все цены закрытия помесячно, получаем среднюю за месяц, проводим линию. Если цена пересекала линию более 6 раз, предполагаем что месяц был плохой, если менее значит хороший. По статистике 12 г имел 6 не благоприятных месяцев, тем не менее композит имел 3 убыточных месяца. Например май, январь из года в год имеет благоприятную статистику, что хорошо для вхождения в рынок. Поэтому при достижении прибыли на начало этих месяцев увеличиваем объем например на ¼ от прибыли. Основной смысл-счет должен расти быстрее чем объем по алгоритмам.

Сложность алгоритмического трейдинга заключается в том, что поиск идей непрерывный, то есть идеи перестают работать, поэтому нужно вовремя отследить и законсервировать алгоритм. Но преимущественно дает надежные ожидания будущих результатов. Маловероятно что все алгоритмы начнут «лосить» в одно и то же время, и что приведет к значительной просадке.

Все алгоритмы реализованы на TSLab (ТСлаб), C#, надежный терминал для автоматизированной торговли.

Метки текущей записи:

,
 
Статья прочитана 5078 раз(a).
 

Статьи из рубрики:

 

Oдин отзыв

  1. Этот товарищ продает подогнанные системы, уже на всех основных сайтах и форумах сообщения оставил………

Здесь вы можете написать отзыв

This blog is kept spam free by WP-SpamFree.

Архивы

Коллеги

Читать Algoritmus

Контакты