Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

В следующем разделе мы дадим несколько полезных советов о том, как пра­вильно следить за вашей системой, чтобы вы могли определить, когда она нужда­ется в починке и когда от нее нужно отказаться. Прибыли и убытки не являются единственным и лучшим способом измерения того, насколько хорошо на самом деле работает ваша система. Многие ошибки могут быть определены прежде, чем возникнут сколько-нибудь серьезные убытки.

Проблема 7: Слежение за системой

Все ли системы время от времени проваливаются? Хотели бы мы знать! Мы знаем, что рынки и рыночные условия поменяются, но, вероятно, человеческая при­рода и человеческие свойства, такие как страх, надежда и алчность, не меняются. Мы можем спорить о вопросе: "Все ли системы проваливаются?" на любой сторо­не. Нам кажется наиболее благоразумным подходом всегда предполагать и гото­виться к худшему. Таким образом, давайте предположим, что несмотря на весь наш тяжкий труд и проверки, лучшая из возможных систем, которую мы только можем представить, могла бы однажды провалиться. (Мы определяем провал как потерю такого количества либо средств, либо доверия, что мы не можем далее следовать системе.) С предположением о возможности провала, маячащим на фоне нашей работы, нашей лучшей защитой будет опознать симптомы провала как можно рань­ше до того момента, как мы потеряем деньги или терпение. Нам нужно разрабо­тать хорошо продуманную систему раннего предупреждения, чтобы мы могли или изменить систему, или отказаться от нее по достаточной причине.

Нижняя граница

Естественное желание большинства тех, кто следует системам, просто сфоку­сировать внимание на нижнем уровне производительности. Мы зарабатываем день­ги или теряем деньги? Проблема этого логичного подхода к нижней границе зак­лючается в том, что все системы периодически теряют деньги, так что только очевидно ненормальный убыточный период достаточно серьезно обеспокоит нас. К этому моменту может быть уже слишком поздно. Чтобы этого не случилось, нам надо разработать информативный и объективный набор предопределенных крите­риев, не относящихся к нижней границе, которые могут предупредить нас о воз­можных проблемах задолго до того, как возникнут серьезные убытки.

Представьте типичную ситуацию, когда система показала скромный доход на самом обычном месяце торговли. Пока все неплохо. Более пристальное рассмотре­ние может показать, что в течение месяца произошло 14 торгов и только 2 из них были успешными. К счастью для нас, доходы от двух успешных торгов перекрыли расходы по 12 убыточным. Это хороший пример того, как просто анализ нижней границы может нас подвести. В конце концов, это был прибыльный период, так зачем беспокоиться? Следует ли нам быть озабоченными фактом, что только два из 14 недавних торгов были выигрышными? Может да. А может нет.

Чего нам следует ожидать в смысле отношения выигрышей к проигрышам? Являются ли два выигрыша из 14 торгов чем-то, что мы можем ожидать время от времени, или это предупреждение о том, что наша система, возможно, поползла по швам? Мы должны быть подготовлены к такой ситуации и, что еще более важно, должны иметь возможность рассмотреть ее в перспективе. Как насчет активностиза последний месяц? Было ли 14 торгов больше того, что мы могли бы ожидать? Это нормально или ненормально? Какова вероятность продолжения такого соот­ношения активности?

Как видите, слежение за системой требует большей работы, чем просто слу­чайный взгляд на нижнюю границу производительности. Мы должны произвести всестороннюю оценку, тщательно все обдумать и затем попытаться составить не­которые стандарты ожидаемой производительности, чтобы получить что-то для сравнения с нашей текущей производительностью.

Исторические тесты на производительность

Лучшим способом разработки указателей, по которым мы будем оценивать нашу текущую производительность, будет аккуратный сбор существенных данных по производительности в то время, когда мы еще находимся на этапе тестирования нашей системы на исторических данных. Данные, полученные при тестировании, можно будет затем сравнивать с текущими данными торговли в реальном времени.

В качестве неотделимой части процесса слежения важно иметь возможность определить источник проблемы после того, как мы были заранее предупреждены о ее возможном появлении. Возвращаясь к нашему примеру с 14 торгами за месяц, было бы очень полезно узнать, что 9 из 12 проигрышных торгов проходили по валюте, и при более близком рассмотрении мы получили три последовательных проигрыша на связанных позициях йены, швейцарского франка и немецкой марки. Более внимательное исследование может вскрыть, что, возможно, имела место ин­тервенция центрального банка или другой неожиданный фактор, который произ­вел все девять проигрышей на наших различных валютных позициях.