Параметры, оптимизированные для 1990-1993 годов

Чистая прибыль $34.000

Число торгов 21

Число выигрышей 10

Число убытков 21

% выигрышей 48%

Средний выигрыш $4.300

Средний убыток $800

Средняя торговля $ 1.600

Коэффициент выигрыш/проигрыш 5,30

Максимальное проседание капитала $6.100

При оптимизации параметров системы простой скользящей сред­ней с 1993 по 1995 гг. наибольшую прибыль дали 10-дневная кратко­срочная скользящая средняя и 34-дневная долгосрочная скользящая средняя. Но для 1990-1993 годов параметры были другими. В этом пе­риоде использовалась 18-дневная краткосрочная скользящая средняя и 48-дневная долгосрочная скользящая средняя. Если бы в период между 1994 и 1998 годами использовались оптимизированные пара­метры, полученные для 1993 г., то у нас получились бы следующие ре­зультаты:

 

Чистая прибыль $23.000

Число торгов 18

Число выигрышей 8

Число убытков 10

% выигрышей 44%

Средний выигрыш $6.300

Средний убыток $2.600

Средняя торговля $ 1.300

Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,35

Максимальное проседание капитала $13.100

 

Есть важная разница между двумя результатами. Во-первых, чис­тая прибыль была значительно ниже на протяжении более продолжи­тельного периода времени, чем период, на котором производилась оп­тимизация. Процент выигрышей слегка снизился, а средние потери стали гораздо выше. Представьте себе, опираясь на логику системы, что предполагается средний убыток - 800 долларов, а затем оказывает­ся 2.600 долларов. При таком ходе событий было бы сложно продол­жать торговлю. Помимо этого, коэффициент выигрыш/проигрыш стал ниже. Когда процент выигрыша и коэффициент выигрыш/проигрыш значительно уменьшаются, то снижается и резерв для ошибки. И, на­конец, максимальное падение цены должно было бы составлять 6.000 долларов, но вместо этого оно возросло почти что вдвое, дойдя до $13.000. Если вы полагаете, что потеряете на контракт чуть больше, чем 6.000 долларов, то в какой точке вы будете готовы остановиться и выйти из позиций? Для многих из нас падение капитала на 13.000 дол­ларов было бы слишком большим.

Следующая группа результатов показывает нам те же параметры для того же рынка, но в течение другого временного периода. Этот вре­менной период частично включает в себя первый период и частично второй период тестирования. Данные взяты с 1992 по 1996 гг. При этом использовалась 18-дневная краткосрочная скользящая средняя и 48-дневная долгосрочная скользящая средняя.

Чистая прибыль $6.600

Число торгов 14

Число выигрышей 4

Число убытков 10

% выигрышей 29%

Средний выигрыш $7.700

Средний убыток $2.400

Средняя торговля $475

Коэффициент выигрыш/проигрыш 3,20

Максимальное проседание капитала $17.000

Большая разница! На протяжении поч­ти всех четырех лет этот метод, использующий параметры предшест­вующего периода, дал всего 6.600 долларов при 4 выигрышных торгах! Максимальное проседание капитала за этот период составило 17.000 долларов. Как видите, показатели могут вводить в заблуждение, осо­бенно если они оптимизированы. Да, следует отметить, что метод все же способен приносить доход. Но сможете ли вы в таких обстоятельст­вах продолжать торговлю? Примените тот же метод и те же параметры к другому рынку. Что произойдет с этими показателями?

Следующие результаты были получены в результате применения метода к рынку швейцарского франка с 1993 по 1998 годы. Первая се­рия результатов была получена при использовании 18-дневной кратко­срочной скользящей средней и 48-дневной долгосрочной скользящей средней, а во второй серии использовалась 10-дневная краткосрочная скользящая средняя и 34-дневная долгосрочная скользящая* средняя.

Чистая прибыль $10.000 Чистая прибыль $8.000

Число торгов 29 Число торгов 45

Число выигрышей 10 Число выигрышей 15

Число убытков 19 Число убытков 30

% выигрышей 34% % выигрышей 33$Ь

Средний выигрыш $3.200 Средний выигрыш $3.000

Средний убыток $1.200 Средний убыток $1.200

Средняя торговля $350 Средняя торговля $175

Коэффициент Коэффициент

выигрыш/проигрыш 2,75 выигрыш/проигрыш 2,40

Максимальное Максимальное

проседание $7.000 проседание $11.000

Полученные итоги несколько отличаются не только друг от друга но и от других результатов по рынку бондов. Они также отличаются иот результатов, полученных в результате оптимизации самого рынка франка. После оптимизации параметров оптимальной оказалась 19 дневная краткосрочная скользящая средняя, в то время как оптимальная долгосрочная скользящая средняя была 27-дневной. Результаты в рамке вверху страницы были получены в результате тестирования.

Не стоит опрометчиво отвергать оптимизацию, поскольку все системы и все инструменты будут сталкиваться с аналогичными различиями между оптимизированными результатами на разных временных промежутках. А если это так, что реально мы можем ожидать от торговых систем? Если результаты оптимизации нереалистичны, то как мы трейдеры, сможем узнать, что нас ожидает? Одним словом, никак. Мы можем делать некоторые логические выводы, но не на основании результатов, а исходя из процесса оптимизации. Оптимизация никогда не должна проводиться с целью установления наилучших параметров остановок, правил выхода и т. д. То, что принесло высокие результаты в прошлом, необязательно принесет такие же результаты в будущем. Beроятность правильности моих слов выше вероятности, что в вас не ударит молния. Кроме того, высока вероятность, что результаты, оптимизированные для одного набора данных, не будут даже приблизительно оптимальными для аналогичного набора данных в другой период времени.

Чистая прибыль $39.000

Число торгов 52

Число выигрышей 26

Число убытков 26

% выигрышей 50%

Средний выигрыш $2.600

Средний убыток $ 1.100

Средняя торговля $730

Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,30

Наибольшее падение капитала $6.000

 

ПРОЦЕСС ОПТИМИЗАЦИИ

 

Единственная практическая польза оптимизации связана не с ре­зультатами как таковыми, а скорее с данными, получаемыми по итогам тестирования при оптимизации. Например, оптимизация рынка швейцарского франка по системе пересекающихся простых скользя­щих средних включает 496 различных тестовых параметров. Каждый из этих тестов дает особый набор показателей. Не стоит делать какие-либо практические выводы, основываясь на показателях одного, пус­кай даже лучшего, теста. Гораздо разумнее рассмотреть как можно большее количество тестов.

Когда я оптимизирую систему, то не стремлюсь к получению са­мых высоких результатов. Вместо этого я пытаюсь определить, на­сколько устойчива рентабельность системы в ходе процесса тестирова­ния. Возвращаясь к методу пересечения простых скользящих средних, который использовался для рынка бондов, нужно сказать, что для пе­риода 1994-1998 годов было проведено 496 тестов. В рамках этого пе­риода самые лучшие результаты были получены для 10-дневной крат­косрочной скользящей средней и 34-дневной долгосрочной скользя­щей средней. Ниже приведены результаты тестирования четырехлет­него периода:

Чистая прибыль $44.000

Число торгов 21

Число выигрышей 13

Число убытков 8

% выигрышей 62%

Средний выигрыш $4.200

Средний убыток $ 1.300

Средняя торговля $2.100

Коэффициент выигрыш/проигрыш 3,15

Наибольшее падение капитала $5.000

Эти показатели будут первым контрольным набором данных. По­следующий набор показателей получен при менее удачном использова­нии набора параметров. Эти данные возникли при использовании 4-дневной краткосрочной скользящей средней и 25-дневной долгосроч­ной скользящей средней.

 

Чистая прибыль -$14.000

Число торгов 57

Число выигрышей 16

Число убытков 41

% выигрышей 28%

Средний выигрыш $2.800

Средний убыток $ 1.400

Средняя торговля -$245

Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,00

Наибольшее падение капитала $17.000

Эти два набора данных характерны для экстремальных ситуаций. Первая хорошая новость - это то, что самый лучший вариант значи­тельно лучше самого худшего варианта. Иногда, как далее вы увидите сами, лучший вариант дает 40.000 долларов прибыли, а худший -40.000 долларов убытка. Если обратить внимание на дополнительные показатели, то можно обнаружить следующие интересные цифры:

• Из 496 тестов 475 комбинаций позволили заработать деньги.

• В 367 тестах создалось более 14.000 долларов прибыли.

• В 196 тестах возникла возможность создать более 22.000 про­фита (на уровне половины прибыли (или больше) по сравнению с лучшим вариантом).

• Только 5 комбинаций находились в пределах 10 процентов от самого выгодного варианта.

• Только 175 комбинаций позволили заработать деньги в кратко­срочном периоде (которые означают, что в 321 потеряны деньги).

• Максимальную прибыль, который удавалось получить в крат­косрочном периоде, составила 9.600 долларов.

• Максимальное падение капитала из всех 496 тестов составило 19.000 долларов.

• 206 тестов дали падение капитала на 10.000 долларов или больше.

• Только 55 комбинаций допускали падение капитала менее чем на 8.000 долларов.

• Средний убыток был больше 11.000 долларов.

• В 405 тестах наблюдался процент выигрышей на уровне, кото­рый меньше 50% (который означает, что только в 91 комбинации имелся процент выигрышей более 50%).

• Лучший процент выигрышей был 62%, а худший - 23%.

• Средний процент выигрышей составил 40%.

• Фактор прибыли (см. определение в главе 13) был 2,00 или вы­ше для 161 комбинации.

• Фактор прибыли был ниже 1,5 для 165 комбинаций.

• В 475 из 496 комбинаций получилось заработать деньги в долго­срочном периоде (бонды находились в долгосрочном восходящем тренде на протяжении большей части исследуемого периода).

• В 457 комбинациях создалось в совокупности $ 15.000 прибыли и больше в долгосрочном периоде.

Процесс оптимизационного тестирования может вскрыть значи­тельно больше нужной для работы информации о том, что собой пред­ставляет наилучшая комбинация параметров. Многие системы и мето­ды будут в реальности давать прибыль только при определенных набо­рах чисел, а убытки - при отклонениях, равных одному или двум стан­дартным отклонениям от этих параметров. Система пересечения с ис­пользованием простых скользящих средних не является системой, бе­зотказно создающей прибыль, но, как показано ниже, она позволяет получить некоторые вероятностные показатели, важные для прогно­зирования будущих результатов.