Мультирыночное тестирование системы

Хотя, возможно, нереалистично ожидать, чтобы любая система хоро­шо работала на всех рынках, или, иными словами, демонстрировала бы прибыльность на подавляющем большинстве рынков, где идет активная торговля. Выбор системы для торговли на данном рынке должен зави­сеть от результативности этой системы на широком спектре рынков, так же как и от результативности на данном конкретном рынке. Существу­ют, конечно, некоторые важные исключения. Система, использующая фундаментальные данные, была бы по определению применима лишь к единственному рынку. В дополнение: поведение некоторых рынков настолько нестандартно (например, фьючерсов на фондовые индексы),

726 ЧАСТЬ 4. торговые системы и измерение эффективности торговли

что системы, созданные для торговли на таких рынках, вполне могут давать плохие результаты на широком спектре рынков. При тестиро­вании системы для мультирыночного портфеля необходимо заранее предопределить относительное количество контрактов, которыми сис­тема будет торговать на каждом из рынков. В этом случае часто про­сто предполагают, что система будет торговать одним контрактом на каждом рынке. Однако этот подход слишком наивен по двум причинам. Во-первых, некоторые рынки значительно более волатильны, чем дру­гие. Например, портфель, включающий один контракт на кофе и один на кукурузу, был бы значительно более зависим от результатов торгов­ли кофе. Во-вторых, иногда желательно снизить относительные веса некоторых рынков, поскольку они сильно коррелированны с другими рынками (например, немецкая марка и швейцарский франк)*.

В любом случае процентное распределение доступных активов меж­ду всеми рынками следовало бы определять до тестирования системы. Эти относительные веса могут затем быть использованы для определе­ния количества торгуемых на каждом рынке контрактов. Заметьте, что до тех пор, пока доходность измеряется в процентах, а не в долларах, общее количество контрактов, торгующихся на каждом рынке, не име­ет значения — важны только соотношения между объемами средств, инвестированных в отдельные рынки.

НЕГАТИВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Никогда не следует недооценивать возможной значимости негативных результатов. Анализ условий, при которых система дает плохие резуль­таты, иногда может раскрыть важные недостатки системы, которые ра­нее были пропущены, и, таким образом, дать ключ к возможному улуч­шению системы. Конечно, тот факт, что подразумеваемые изменения правил улучшают результаты в случае низкой результативности системы, ничего не доказывает. Однако обоснованность любых предполагаемых изменений была бы подтверждена, если подобные изменения в общем случае вели бы к улучшению результатов и для других наборов парамет­ров и рынков. Потенциальную ценность негативных результатов как ис­точника идей относительно того, как можно улучшить систему, трудно переоценить. Концепция беспорядка как катализатора мышления — все­общая истина, которая была превосходно выражена писателем Джоном

* Для целей фьючерсной торговли (в противоположность историческому те­стированию) историческая результативность может быть третьим релевантным фактором в определении веса контракта. Однако этот фактор не может учи­тываться как один из параметров процедур тестирования, поскольку он иска­жал бы результаты.

ГЛАВА 20. тестирование и оптимизация торговых систем 727

Гарднером: «В совершенном мире не было бы потребности в мышлении. Мы думаем, поскольку что-то происходит неправильно».

Идея учиться на плохих результатах в основном применима к сис­теме, которая хороша на большинстве рынков и при большинстве на­боров параметров, однако в отдельных случаях дает плохие результа­ты. Однако системы, которые демонстрируют разочаровывающие ре­зультаты на широком спектре рынков и наборов параметров, скорее всего, негодны, если только результаты не оказываются ужасающе пло­хи. В последнем случае может оказаться привлекательной система, ко­торая меняет сигналы исходной системы на противоположные. Напри­мер, если тестирование новой системы следования за трендом показы­вает, что она постоянно теряет деньги на большинстве рынков, можно предполагать, что кто-то случайно наткнулся на эффективную проти-вотрендовую систему. Подобные открытия могут больно ударять по самолюбию, однако их не следует игнорировать.

Конечно, тот факт, что система демонстрирует стабильно плохие результаты, не подразумевает, что обратная ей система работала бы лучше. Причина в том, что виновником значительной части убытков часто оказываются транзакционные затраты. Таким образом, реверсив­ная система может работать не менее плохо, поскольку эти затраты никуда не денутся. Например, так было в случае вышеприведенного специально подобранного примера, описанного в начале этой главы. В качестве другого примера: на первый взгляд, реверсирование сигна­лов, генерируемых системой, которая теряет в среднем $3000 в год, может показаться привлекательной стратегией. Тем не менее, если две трети потерь могут быть отнесены к транзакционным затратам, то эта стратегия приведет к потере $1000 в год, предполагая неизменность ее результативности. (Предыдущие предположения подразумевают, что транзакционные затраты равны $2000 в год и что торговля приводит к потерям $1000 в год за вычетом этих затрат. Таким образом, ревер­сирование сигналов давало бы доход от торговли, равный $1000 в год, но транзакционные затраты ($2000 в год) привели бы к чистым убыт­кам в размере $1000 в год.) Мораль: если вы собираетесь сконструи­ровать плохую систему, то вас ждут большие неприятности, если она окажется хорошей.