Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

Другой путь избежать подстраивания под кривую - отказ от создания систем, настроенных на специфические рынки. Это ловушка, в которую просто попасть, и это также основной принцип подстраивания под кривую. Хорошая система не обязана исторически работать на всех рынках, чтобы быть успешной, но она должна работать на большинстве рынков с небольшим количеством изменений от рынка к рынку. Если вы должны изменять систему с тем, чтобы адаптировать ее к каждому рынку, то есть серьезный изъян в основной системе. Нам хорошо знаком тот аргумент, что каждый рынок обладает своим уникальным характером, но мы также помним времена, когда валютные фьючерсы практически не были волатильными, и времена, когда они де­монстрировали колебания стоимости контрактов на тысячи долларов в день. Рынки меняются, и лучшим способом добиться уверенности, что ваша система будет идти с ними в ногу, будет ее тестирование в неизменной форме на возможно большем количе­стве разнообразных рынков.

Прежде, чем мы оставим этот предмет, отметим еще одну более тонкую форму оптимизации. Мы говорим о практике прогонки исторических данных через компью­тер для нахождения "сезонности". Существует горстка известных трейдеров/авто­ров, которые предоставляют данные тестирования, демонстрирующие, что, если бы вы покупали конкретный товар в конкретный день каждый год и продавали его в другой конкретный день, вы бы увеличили свой доход в х раз. Это просто нонсенс, который не имеет абсолютно никакого статистического смысла или применения в торговле. Если мы захотим, аналитические возможности компьютера позволят нам оптимизировать данные вместо системы. Данные рассматриваются очень маленькими сегментами для получения точных дат, которые лучше всего подходили бы системе. Вместо подгонки под кривую системы, мы можем подогнать под кривую данные. Ко­нечно, существует множество очевидно логичных и иногда пригодных для использо­вания долгосрочных сезонностей (например, ежегодные падения цен во время сбора урожая), но остерегайтесь доводить следование сезонностям до абсурда. Любая се­зонная рекомендация по торговле, более специфичная, чем указание лучшего месяца для торговли, должна восприниматься с большим подозрением.

Выбор периода тестирования

Другой важной и часто недооцениваемой областью является выбор периода тестовых данных. По крайней мере, период тестирования должен быть достаточно продолжительным для проведения минимум 30 торгов на каждом рынке. Получение менее 30 торгов нарушает одно из основных правил теории выборок, которое гла­сит, что должно существовать по меньшей мере 30 точек данных для того, чтобынабор данных отвечал нормальному распределению. Отметьте, что это касается не дней, недель или месяцев данных, а происшедших торгов. Любое число менее 30 произведет статистически ненадежные результаты. Чем больше количество торгов, тем лучше.

Не менее важно, чтобы рыночные периоды, которые вы тестируете, включали в себя как можно больше примеров всевозможных рыночных условии. Направления вверх, вниз и вбок являются простейшими (хотя и субъективными) примерами возмож­ных рыночных условий. Исследуемый вами период должен содержать как можно боль-1 ше примеров. Нашей целью является моделирование возможных условий будущего путем включения максимального числа рыночных условий прошлого. Если тестовый период представлен только несколькими годами данных, это может повлечь за собой проблемы. Например, если рынок акций не имел периода серьезного падения цен, и соответственно на представленных данных по фьючерсам на фондовые индексы так­же не было серьезных падений, то тестирование на таких данных будет отдавать пред­почтение системам с бычьим уклоном. За все время своего существования рынки фон­довых индексов не дают данных достаточно, чтобы отвечать рыночным условиям будущего. Рынок нефти, с другой стороны, продемонстрировал нам разнообразие в значительно большей степени, и можно ожидать, что на его данных можно произвести более здоровую и устойчивую торговую систему. Давайте разъясним это иначе: ре­зультаты короткого периода тестирования на данных рынка сырой нефти могут дать более правдоподобные результаты, чем более продолжительный период тестирова­ния на индексах акций, потому что данные фондовых индексов пока содержат очевид­ный восходящий уклон. Система, основанная на покупках на рынке фондовых индек­сов, вероятно, даст лучшие результаты по сравнению с системой только продаж. Однако, как однажды заметил Йоги Берра: "Будущее не повторяется".