Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

Оптимизировать или не оптимизировать

Любому, кто верит, что полная оптимизация работает так же хорошо, как пропа­гандируется некоторыми поставщиками систем, не помешало бы прочитать "The Usefulness of Historical Data in System Parameters for Technical Trading Systems" Луиса Б. Лукаса и Б. Уэйд Брорсена. Их работа систематичная и полная. Они тестировали системы следования за трендом, прорыв канала и систему направленного движения Уайлдера, используя 20-летние данные. Единственной переменной, подвергавшейся оптимизации, было количество дней, использовавшееся в каждом вычислении. Этот параметр проходил через временной период от 2 до 60 дней с шагом в 5 дней.

Они сравнивали три различные схемы оптимизации со случайным тестом, кото­рый использовал случайные значения параметра из набора от 5 до 60 дней. Наиболее значительным открытием было то, что стратегии повторной оптимизации ничего не давали в смысле производительности системы. Каждый из методов оптимизации да­вал результаты, незначительно отличающиеся от результатов случайного теста. С использованием оптимизации или без, доходы были в районе от 50 до 60 процентов для системы прорыва канала и от 30 до 54 процентов для системы направленного движения Уайлдера. Они сформулировали следующее: "Результаты всех тестов гово-

рят, что предугадывающие возможности оптимизации ограничены. Оптимизация была не в состоянии прогнозировать набор параметров, который давал бы доход на порт­феле лучший, чем стратегия случайного выбора."

Позвольте нам особо подчеркнуть, что это был строго формальный тест, прове­денный с большим вниманием к деталям. Любой, кто утверждает, что полная оптими­зация работает лучше, чем простое слепое моделирование, столкнется с прямо проти­воположными результатами, которые были только что продемонстрированы.

Как избежать подстраивания под кривую

Некоторое подстраивание под кривую неизбежно. Было бы сложно и нежела­тельно разрабатывать техническое исследование без этого. Когда трейдер сверлит глазами график и видит, что 9-дневный RSI, кажется, лучше подходит для этого конкретного рынка, чем стандартный 14-дневный, он подстраивается под кривую. Так как это кажется простым и эффективным, остается только один шаг до тестиро­вания каждого параметра RSI. Как только этот процесс начинает давать прибыль­ные результаты, перестановки становятся практически бесконечными: "Нам лучше добавить еще несколько технических исследований, чтобы быть уверенными, что мы ничего не пропустили. Пока мы пользуемся этой системой, давайте оптимизиру­ем ее для правильного начального риска и лучших следящих остановок, чтобы она стала максимально полной." Конечным продуктом является система, заключающая в себе все лучшие побуждения и подогнанная под кривую в п-нои степени. Несмотря на то, что она хорошо выглядит на бумаге, шансы против того, что она будет рабо­тать в будущем, становятся астрономическими. Результаты оптимизации оказыва­ются прямо противоположными тем, которые казались бы очевидными. Чем лучше выглядит система и чем более полной и сложной является, тем с меньшей вероятнос­тью она добьется успеха.

Существует строгое объяснение того, почему оптимизация и подстраивание под кривую дают плохие результаты. Откровенно говоря, это настолько простая концеп­ция, что мы не можем понять, почему многие трейдеры не уделяют ей большее внимание. Каждому статистику известно понятие потери свободы. В терминах непрофессионала это значит, что каждый параметр,добавляющийся к торговой системе, представляет собой потерю степени контроля над конечной отдачей процедуры тестирования. Чем больше технических исследований или торговых правил вы вводите, тем менее здоро­выми и надежными будут результаты. Чем больше вы стараетесь улучшить систему, тем с меньшей вероятностью она будет работать так же, как при тестировании.

Вам следует иметь от двух до пяти переменных. Чем меньше переменных, тем более надежны результаты. Интересное следствие такого подхода заключается в том, что он позволяет вам оглянуться на собственную проделанную работу и быстро по­нять, является ли она подгонкой под кривую. Вероятность того, что система окажется подогнанной под кривую, напрямую зависит от количества переменных, использовавшихся при тестировании. Чем большее количество технических исследований и правил (особенно исключений из правил), тем больше модель подогнана под кривую. Остерегайтесь систем, которые настолько сложны, что требуют компьютера для того, чтобы с ними работать.